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分析数据日内和日间精密度

测定GPC-SEC 分析数据日内和日间精密度应用

作者

Heinz Goetz

摘要

由GPC-SEC 测得的M n和M w分子量的日内和日间精密度数据在过去的几年里明显提高。这篇应用报告描述了现在采用最先进的设备，在日内和日间精密度测定方面到达的可能程度。选择了典型的用有机洗脱剂的GPC 条件，获得实际数据。

前言

自从二十世纪六十年代后期GPC-SEC 问世以来，GPC-SEC得到的分子量数据的精密度一直被高分子化学家所关注。由于采用y-轴上分子量的对数与x-轴上的线性洗脱体积（保留时间）的特殊的校正方法，洗脱体积的偏差将会对分子量数据的精密度产生指数级的影响。因此，相比于其它的HPLC模式，对硬件的要求格外严格。装置

Agilent 1100 GPC-SEC 系统，包括以下模块：

?Agilent 1100 系列的真空脱气装置，以保证流动相脱气充分

?Agilent 1100 系列的大溶剂柜等度泵

?Agilent 1100 系列的具有单阀设计的自动进样器

?Agilent1100 系列的柱温箱，以保证柱温度的精度

?Agilent 1100 系列的配有自动循环阀的示差折光检测器

?安捷伦化学工作站及GPC-SEC 数据处理软件

结果与讨论

表1 显示了流量的波动对聚苯乙烯样品分子量测定的严重影响。系统的流量设定为1.0 mL/min。当分析样品的流量正好为该值时，分子量的测定值为35400。表1 表明了当流量的偏差为+0.60% 或+1.30% 时，分子量偏差为11%，甚至达23.6%。在校正样品和分析样品运行时的柱温稳定性也很重要。如果柱室的温度不能恒定，如温度改变4℃，将造成2.6% 的分子量测定偏差。硬件和软件参数对分子量测定精密度的影响在参考文献4 和5已有讨论。

如前所述，保留时间（洗脱体积）的日内和日间精密度良好是基本前提。为测定保留时间的精密度，在20天内，每天自动进样聚苯乙烯丙烯腈。图 1 为保留时间与运行次数的关系图。表2 为计算的保留时间，M n 和M w 的相对标准偏差。从第1 天，到第20 天，日内精密度良好，偏差为0.06 9%。日间精密度偏差，除第1 天，第2 天，第15 天外，在0.05% 以下，这三天的

偏差也在0.08% 以下。图2 给出了聚苯乙烯丙烯腈分析的偏差。这是第1, 5, 10 和20 天数据的覆盖图。显示了从第1 天至第20 天所有进样后的相对标准偏差。需要指出的是这些好的数据几乎考虑了从第 1 天到第20 天的所有分析数据。只有约10 个数据被剔除了。例如，这些是由小瓶安装不正确所导致的偏离点

。

20.075 1.430.7830.0200.920.7240.0320.820.8350.030 1.180.9760.0380.950.7870.037 1.13 1.0880.0300.580.8190.0430.910.66100.0250.730.32110.022 1.430.43120.0210.810.35130.0160.890.59140.0290.88 1.19150.065 1.08 1.27160.0020.680.70170.0450.990.85180.0380.940.78190.0410.950.8020

0.009

0.70

0.71

Average %RSD per day

0.035

0.96

0.78

表1. 流量的波动对M

测定值的影响

1.013 +1.30 43400+23.61.006+0.60 39300+11.01.000 35400

-0.992-0.80 31100 -12.20.985 -1.50

27700

-21.80

表2. 计算的保留时间，M n 和M w 的相对标准偏差

图1. 20 天内，聚苯乙烯丙烯腈共聚物保留时间在日内和日间精密度

%RSD < 0.1%

图2. 所有聚苯乙烯丙烯腈样品第1，5，10，20 天分析数据的覆盖图。20 天分析数据的缩放图在右下角

?柱温箱温度控制的精密度优于0.5℃

?分析之后的自动洗脱循环，可得到好的系统条件?低噪音的(±2.5 x 10-9RIU)*和低漂移(200 x 10-9

RIU/h)* 的示差折光检测器，可得到正确的可重复的基线和积分窗口设定参数

?易用的，可重复性积分的和具有运算法则的软件，适用于较宽的高聚物峰

图2 所有聚苯乙烯丙烯腈样品第1，5，10，20 天分析数据的覆盖图。20 天分析数据的缩放图在右下角。

结论

由GPC-SEC 测得的M n and M w 分子量的日内和日间精密度近年来明显提高。采用Agilent 1100系列的GPC-SEC 系统，日内和日间的M n 和M w 精密度数据，在20 天内计算的偏差小于1.5%。用四氢呋喃作为洗脱剂，可完全自动分析宽分子量分布的高聚物。这些结果主要基于：

?HPLC 泵在一天内和天与天之间的稳定性优于0.1 %（基于高聚物的保留时间）

参考文献

1.S. Pokorny in "Steric Exclusion Liquid

Chromatography of Polymers", Editor J. Janca,Chromatographic Science Series ,Vol. 25, M .Dekker, Inc., New York and Basel, 19842.T. Nakajima, J. Appl. Polym. Sci ,15, 3089, 19713.G. Samay, L. Fuzes, J. Polym. Sci.,Polym. Symp .,68, 185, 19804.R. Bruessau, Macromol. Symp.110, 15-32, 19965.H. Goetz, H. Schulenberg-Schell, Int. Journal of Poly mer Analy sis and Characterization (accepted for publication) "Investigation on Intra-and interday Precision of Molecular Weight Data Determined by GPC", 2001

Heinz Goetz is an application chemist based at Agilent

Technologies, Waldbronn, Germany.

*根据ASTM E-1303-95 “用于液相色谱示差折光检测器的实例”

。参考条件：响应时间4s ，35℃， 1 ml/min 水，限流毛细管

?全自动分析功能减少了人为误差。良好的精密度数据由于减少了耗时的再校正，不但提高了结果的重复性，也提高了效率

https://www.wendangku.net/doc/1a3636455.html,/chem/cn

大数据处理常用技术简介

大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

质量信息管理和数据分析

质量信息管理和数据分析 1方针\方针的引用对于信息应准确采集\保持畅通\及时反馈\重点突出;对于数据应真实准确\统计分析\有效输出、以利改进。２目的和范围对信息进行测量和、或收集、贮存、传递、维护、处置和利有，为数据分析提供有价值的信息，以促进体系、过程和产品／服务的持续改进。适用于公司内、外部信息的收集、存取、传递、维护及其外置。对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品／服务的持续改进。适用于公司内、外部数据的收集、分析和利用。３职责３．１企业管理部信息中心归口进行信息管理和数据分析的管理。３．２质量管理部门负责有关质量管理体系的信息管理和与质量体系有关的数据收集和分析的管理。３．３销售部门负责顾客满意度的信息管理以及在顾客满意度方面的数据的收集和分析的管理。３．４生产部门负责制造过程的信息管理及有关数据的收集和分析的管理。３．５检验部门负责产品质量的信息管理和产品的数据的收集和分析的管理。３．６设计部门、工艺部门、计量部门、人事部门和财务部门等其他部门负责与其开展的质量活动相关的信息的管理以及有关的数据收集和分析的管理。４措施和方法４．１信息管理４．１．１信息源１）信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。

它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源为：过程、产品各／或服务的知识和／或经验，来自供方和顾客的信息。２）信息源类型，信息源主要包括内部信息资源和对组织有用的外部信息资源。３）内部信息源：来自组织内部的信息，例如：体系、产品特性、过程能力、设备能力、人员状况、资金、效益、利润、收入、质量成本、市场份额等。４）外部信息源，来自组织外部的信息，即来自外部相关方的信息。外部相关方主要为：顾客和最终用户，所有者和／或股东、供方和合作者、社会等。４．１．２信息及管理需求（１）信息内容和分级各部门确定需要哪些信息，并需向（和／或要求）其他部门提供哪些信息。信息内容主要有：１）使用的技术性能指标。２）失效模式和影响分析报告。３）关键件和重要件清单。４）产品定型时的质量分析报告。５）型式（例行）试验报告。６）严重异常、一般异常质量问题分析、处理及效果。７）设计评审、工艺评审结果及鉴定情况。８）可靠性工作。９）包装、贮存、搬运及维修对产品质量的影响。１０）关键件、重要件和关键工序的质量控制情况。１１）进货、过程、最终检验记录。１２）工装检验各检测仪表的校准报告。

高精度数计算

C语言课程设计-高精度数计算源代码： #include #include #include int main() { int a,b; int c; int i; int *Numa,*Numb,*Sum; printf("请输入第一个加数的位数（小于1000位），加数由系统随机生成："); scanf("%d",&a); printf("请输入第二个加数的位数（小于1000位），加数由系统随机生成："); scanf("%d",&b); Numa=(int *)malloc(a*sizeof(int)); Numb=(int *)malloc(b*sizeof(int)); srand( (unsigned)time( NULL ) );//产生随机种子 //随机产生加数a for(i=0;i

{ printf("%d",Numa[i]); } printf("\n"); printf("随机产生的加数b为：\n"); for(i=0;i=b)//加数a大 { c=a; Sum=(int *)malloc((c+1)*sizeof(int)); tag=0; for(i=0;i=10)//如果和大于10 { Sum[c-i]=Sum[c-i]-10; tag=1;//标志进位 } else { tag=0; } } else//有进位 { Sum[c-i]=Numa[a-i-1]+Numb[b-i-1]+1; if(Sum[c-i]>=10)//如果和大于10 { Sum[c-i]=Sum[c-i]-10; tag=1;//标志进位 } else { tag=0; } }

大数据处理技术的特点

1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。

6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。

质量信息和数据分析管理规定

南京天田设备有限公司质量信息和数据分析管理规定编制：审核：批准： 2007-06-01 发布 2007-07-01 实施

1 范围本规定规定了质量信息和数据分析的职责和工作程序。本规定适用于本公司实施质量信息和数据分析的管理和控制。 2 引用文件 GJB9001A-2001 质量管理体系要求 GB/T19001-2000 质量管理体系要求 CT-ZLSC-02-2007 质量手册 3 术语和定义无条文。 4 职责 4.1 质量部 a) 负责公司质量信息的归口管理； b) 负责产品符合性质量信息和数据的收集、分析和处理，并对各部门的质量信息管理进行检查和考核评价。 4.2 市场部 a) 负责与顾客沟通过程和市场调研有关质量信息及数据的收集、传递； b) 负责合同完成及顾客满意等有关质量信息和数据的收集、传递。 c) 负责产品售后服务有关质量信息收集、传递。 4.3 技术部负责产品设计、调试、测试的过程有关质量信息和数据的收集、传递。 4.4 生产部 a) 负责产品装配、调试、搬运、包装等过程有关质量信息和数据的收集、传递。 b) 负责基础设施、工作环境等有关质量信息和数据的收集、传递； c) 负责采购过程有关质量信息和数据的收集、传递；

d) 负责生产计划等有关质量信息和数据的收集、传递； 4.5 总经办负责与财务有关的产品质量成本、内外部质量损失等有关信息和数据的收集、传递。 5 工作程序 5.1 质量信息管理 5.1.1 信息收集相关部门应识别、收集、传递有关的信息（包括量化的信息，即数据），并对信息进行分类、记录。 5.1.2 信息和数据的来源、内容信息和数据主要来自监视和测量活动以及其他有关方面能客观地反映事实的资料，如市场分析、相关的科技发展动态、研制和生产计划报表、质量和财务报表、销售报表、售后服务报告、过程监视和测量记录、审核和评审结果、顾客的期望等。 5.1.2.1 质量部收集的渠道： a) 对产品的检验验收和试验； c) 对产品质量问题的处理及不合格品的审理； d) 产品质量分析会； e) 内、外审和管理评审。 f) 监视和测量装置的校准和检定；收集的信息和数据内容： a) 采购产品的合格率； b) 产品一次交验合格率、军验一次交验合格率； c) 质量目标完成情况考核； d) 内、外部审核和管理评审记录。 e) 计量器具送检率、合格率； 5.1.2.2 技术部

分析方法的准确度和精密度

分析方法的准确度和精密度标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

如何通过试验研究确定分析方法的准确度和精密度准确度系指用该方法测定的结果与真实值或参考值接近的程度，一般用回收率（%）表示。准确度应在规定的范围内测试。精密度系指在规定的测试条件下，同一个均匀供试品，经多次取样测定所得结果之间的接近程度。精密度一般用偏差、标准偏差或相对标准偏差表示。精密度分为：在相同条件下，由一个分析人员测定所得结果的精密度称为重复性。在同一个实验室，不同时间由不同分析人员用不同设备测定结果之间的精密度，称为中间精密度。在不同实验室由不同分析人员测定结果之间的精密度，称为重现性。含量测定和杂质的定量测定应考虑方法的精密度。重复性：在规定范围内，至少用9个测定结果进行评价。例如，设计3个不同浓度，每个浓度各分别制备3份供试品溶液，进行测定。或将相当于100%浓度水平的供试品溶液，用至少测定6次的结果进行评价。中间精密度: 为考察随机变动因素对精密度的影响，应设计方案进行中间精密度试验。变动因素为不同日期、不同分析人员、不同设备。例如测定3天，2人以上分析检测，每天测定3批样品同时做平行样，可以用不同设备进行测定。 .重现性：法定标准采用的分析方法，应进行重现性试验。

例如，建立药典分析方法时，通过协同检验得出重现性结果。协同检验的目的、过程和重现性结果均应记载在起草说明中。应注意重现性试验用的样品本身的质量均匀性和贮存运输中的环境影响因素，以免影响重现性结果。数据要求：均应报告标准偏差、相对标准偏差和可信限。简单而言：就是准确度用回收率试验，精密度用测定6次结果进行rsd评价。

22质量信息管理与数据分析程序

1。目的对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品/服务的持续改进。2。范围适用于公司内、外部有关的质量信息的收集、分析、利用和管理。 3。职责 3.1 ISO推委会：负责有质量管理体系有关的数据收集和分析； 3.2 生产部门：负责制造过程的数据收集和分析以及顾客满意度方面的数据收集和分析； 3.3 品管部：负责产品质量有关的数据收集和分析。 4．定义 4.1信息源信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源为：过程、产品 /或服务的知识和/或经验，来自供方和顾客的信息。 5。作业内容 5.1 信息分类, 根据不同信息的特征进行分类： A.综合分析信息（如综合报告，年终总结，专案分析、持续改进项目策划等等）、 B.一般统计分析信息（如各种统计分析报表/图表等等） C.数据源（如各种报表、报告、质量记录等等）。 5.2 数据源（C类）管理及初步的数据分析（B类） 5.2.1对于数据源的收集和保存。 1）对于有关质量记录的收集和保存期限参见“质量记录总览表”，对于质量记录管理的要求参见《质量记录管理程序》。 2）对于外来记录或资料，由总台或相关部门文员接收（必要时做登记），并及时传递至相关部门保存（注：凡属热电感应的传真必须要拷贝后保存）。 5.3 信息的测量 5.3.1体系业绩的测量 5.3.1.1顾客满意度。

a)生产部应测量顾客满意和/或不满意之处，并规定测量的方法和措施。顾客所关心的内容主要是符合性、交付能力、售后服务及产品费用和/或得到的服务。来自顾客的信息主要为：产品和/或服务的反馈；顾客要求、服务资料和合同信息；市场需求变化；市场竞争信息。 b) 生产部在必要时应与顾客信息源建立联系并与顾客合作。应策划并建立进行市场调研活动的过程，以高效率地获得顾客的声音。应规定所使用的方法、测量标准以及评审的频次。 c)应依据研究的性质、规定的日期、目前的技术和可得到的经费，确定数据收集的方法。采用的方法如下：顾客的投诉；与顾客直接交流；调查表；来自顾客组织的报告；各种媒体的报告；行业研究。 5.3.1.2管理评审/内部审核。总经理/ISO推委会应按计划进行管理评审/内部审核并测量审核结果，将审核结果进行收集、分析或传递。 5.3.2过程的测量 1)生产部门应采取适当的方法对满足顾客要求和证实过程持续能力所必须的过程进行测量，以满足其预期的目的。 2)生产部门应确定评价过程有效性和效率的测量方法。对过程有效性的测量方法的要求主要是：质量符合性、准时性等等。过程效率的测量方法要求评价生产率、人员的利用、成本降低（如浪费、物耗）等。 5.3.3产品和/或服务的测量 1）品管部应采用适当的方法对产品特性进行测量。 2）品管部应定期评定并详细说明产品的测量要求，包括接受准则。 5.4 信息的贮存、保护、检索和处置（1）贮存各部门应及时将本部门涉及的信息以资料的形式将信息存档到相应的档案之中。（2）保护各部门采取妥善措施，如信息加密、分级审查，以确保信息的安全性和保密性。（3）处置各部门定期清理过时的“信息”，使贮存的信息都有可利用的价值并减少信息所占“空间”。 5.5信息传递及发布各部门应将有关信息（其他部门所需的信息）及时传递到相关部门。信息传递的管理方法主要为：计算机网络管理、手工报表等。如提供信息的部门没

准确度与精密度

准确度与精密度一准确度与误差 1、准确度：是指测得值与真实值之间相符合的程度。准确度的高低常以误差的大小来衡量，即误差越小，准确度越高，误差越大，准确度越低。 2、真实度：物质中各组分的真实含量。它是客观存在的，但不可能准确知道，只有在消除系统误差之后，并且测定次数趋于无穷大时，所得算术平均值才代表真实值。市售标准物质，它给出的标准值可视为真实值，可用它来校正仪器和评价分析方法等。 3、误差的表示方法——绝对误差和相对误差绝对误差=测得值（X ）－真实值（T ）绝对误差（E ）=测得值（X ）－真实值（T ）相对误差（RE ）由于测定值可能大于真实值，也可能小于真实值，所以绝对、相对误差有正负之分。二精密度与偏差 1、精密度：指在相同条件下N 次重复测定结果彼此相符合的程度。精密度大小用偏差表示，偏差越小，精密度越高。 = 绝对误差 ×100% 真实值（T ）

2、绝对偏差和相对偏差：它只能用来衡量单项测定结果对平均值偏离程度。绝对偏差：只单次测定值与平均值的偏差。绝对偏差（d ）=X i －X 相对偏差= 绝对偏差和相对偏差都有正负之分，单次测定的偏差之和等于零。 3、算术平均偏差：指单次值与平均值的偏差（绝对值）之和，除以测定次数。它表示多次测定数据整体的精密度。代表任一数值的偏差。算术平均偏差（d ）相对平均偏差= 算术平均偏差和相对平均偏差不计正负。 4、标准偏差：它是更可靠的精密度表示法，可将单次测量的较大偏差和测量次数对精密度的影响反映出来。标准偏差S= 例：分析铁矿中铁含量，得如下数据：37.45% ，37.50% ，37.30% ，37.25% X i －X ×100% X = （i=1.2.3······n ） n d ×100% X

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

分析办法的准确度和精密度

分析办法的准确度和精密度集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

如何通过试验研究确定分析方法的准确度和精密度?准确度系指用该方法测定的结果与真实值或参考值接近的程度，一般用回收率（%）表示。准确度应在规定的范围内测试。精密度系指在规定的测试条件下，同一个均匀供试品，经多次取样测定所得结果之间的接近程度。精密度一般用偏差、标准偏差或相对标准偏差表示。精密度分为：在相同条件下，由一个分析人员测定所得结果的精密度称为重复性。在同一个实验室，不同时间由不同分析人员用不同设备测定结果之间的精密度，称为中间精密度。在不同实验室由不同分析人员测定结果之间的精密度，称为重现性。含量测定和杂质的定量测定应考虑方法的精密度。重复性：在规定范围内，至少用9个测定结果进行评价。例如，设计3个不同浓度，每个浓度各分别制备3份供试品溶液，进行测定。或将相当于100%浓度水平的供试品溶液，用至少测定6次的结果进行评价。中间精密度: 为考察随机变动因素对精密度的影响，应设计方案进行中间精密度试验。变动因素为不同日期、不同分析人员、不同设备。例如测定3天，2人以上分析检测，每天测定3批样品同时做平行样，可以用不同设备进行测定。 .重现性：法定标准采用的分析方法，应进行重现性试验。

准确度与精密度的区别

准确度(Accuracy)与精密度(Precision)的区别 In the fields of engineering, industry and statistics, the accuracy of a measurement system is the degree of closeness of measurements of a quantity to its actual (true) value. The precision of a measurement system, also called reproducibility or repeatability, is the degree to which repeated measurements under unchanged conditions show the same results.[1]Although the two words can be synonymous in colloquial use, they are deliberately contrasted in the context of the scientific method. Accuracy准确度 is the difference between the measured value and the true value of a tested material. Precision精确度 is the repeatability of successive measurements under the same conditions. 测量的精密度、准确度和精确度这是人们在测量中常常容易混淆的三个名词，虽然它们都是评价测量结果好坏的，但涵义有较大的差别。 1．测量的精密度高，是指偶然误差较小，这时测量数据比较集中，但系统误差的大小并不明确。 2．测量的准确度高，是指系统误差较小，这时测量数据的平均值偏离真值较少，但数据分散的情况，即偶然误差的大小不明确。 3．测量精确度（也常简称精度）高，是指偶然误差与系统误差都比较小，这时测量数据比较集中在真值附近。 Accuracy Accuracy is how close a measured value is to the actual (true) value. Precision Precision is how close the measured values are to each other. 准确度（Accuracy）：指在一定实验条件下多次测定的平均值与真值相符合的程度，以误差来表示。它用来表示系统误差的大小。精密度（Precision）：是指多次重复测定同一量时各测定值之间彼此相符合的程度。表征测定过程中随机误差的大小。（精密度高是指重复性好repeatability，描述仪器本身的性能用precision；最对比实验得到的结果用准确度accuracy，对比仪器的值可看作真值；一般实验结果给出的是标准偏差standard deviation，用不确定度uncertainty表示）精确度=准确度+精密度可用下图表示：

大数据处理常用技术有哪些

大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司管理文件文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理

精密度

分析方法的性能指标的讨论摘要：化学分析方法中的性能指标主要包括准确度，精密度，灵敏度，检测限等。本文首先对分析方法中的准确度与精密度，检出限和定量测定下限等易混淆概念进行了探讨和区分。同时认为21世纪分析化学发展的重要方向在于仪器灵敏度的提高。并以波长型表面离子共振仪的灵敏度分析为例，对于分析化学灵敏度提高的研究手段做出了探讨。关键词：分析方法的性能指标灵敏度 SPR 准确度与精密度检出限和定量测量下限性能指标是对分析方法评价的重要标准。在化学分析法中，主要需要考量的性能指标为分析系统测定的对象范围，测定的准确度，精密度，灵敏度，检出限，选择范围，动态范围等，以及投资成本，人工消耗，特殊的安全等。下文将对分析方法的一些性能指标（准确度和精密度，检出限和定量测量下限）的概念进行探讨和区分，同时从灵敏度角度作主要分析，思考分析化学未来的发展方向。 1.准确度与精密度在分析方法中,准确度和精密度都是是评价定量方法的重要性能指标。、 1.1准确度准确度是指用该方法测定的结果与真实值或参考值接近的程度。根据该定义可知，由于准确度与真值相联系，与误差相关。国际计量学界现用不确定度作为测量结果的可靠程度的表征。

1.2精密度精密度是指在规定的测试条件下，同一个均匀供试品，经多次取样测定所得结果之间的接近程度。精密度一般用偏差、标准偏差或相对标准偏差表示。 1.3两者关系在表达一组数据的分析结果时，用准确度和精密度来描述，有助于我们定性了解该组测量结果的质量好坏。在分析方法中，精密度高不代表准确度好；然而，如果没有较好的精密度，就很少可能获得较高的准确度。可以说精密度是保证准确度的先决条件。 2.检出限和定量测定下限 2.1检出限对痕量分析而言,分析方法的检测功能是最重要的技术指标。而检测功能的好坏常用检出限( d. L)来表示。ACS (美国化学学会)对这一定义作了更简明的概括:检出限是一个分析方法能够可靠地检测出被分析物的最低浓度。 2.2检测下限在测定误差能满足预定要求的前提下,用特定方法能准确地定量测定待测物质地最小浓度或量,称为方法的测定下限。 2.3二者关系定量测定下限与检出限是两个不同的概念,检出限指测定结果与空白值(或噪声)有显著的区别,是一个定性概念;定量测定下限指响应信号强度与被测物质浓度成线性函关系时的最低浓度,是一个定量概念。二者都来自于空白测量的标准偏差。空白测量的3倍标准差为检出限, 10倍标准差为定量测定下限。当测定结果不大于检出限时报告为未检出;当测定结果大于检出限且不大于定量测定下限时,报告为定性检出;当测定结果大于定量测定下限时,报告定量结果。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合，分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

灵敏度、精密度、准确度和精确度

在物理量的测量中灵敏度、精密度、准确度和精确度是经常用到，然而又是很容易混淆的几个概念。这几个概念中，灵敏度是仅对实验仪器而言的，精确度仅对测量而言，而精密度和准确度既是对仪器、又是对测量而言的。根据这些概念的意义和作用，现从以下两个方面作分析和说明。一、衡量测量仪器的品质 1、仪器的灵敏度灵敏度是指仪器测量最小被测量的能力。所测的最小值越小，该仪器的灵敏度就越高。灵敏度一般是对天平和电气仪表而言的，对直尺、游标卡尺、螺旋测微器、秒表等则无所谓灵敏度。比如天平的灵敏度越高，每格毫克数就越小，即使天平指针从平衡位置转到刻度盘一分度所需的质量就越小。又如多用表表盘上标的数字“20kΩ/V”就是表示灵敏度的，它的物理意义是，在电表两端加1V的电压时，使指针满偏所要求电表的总内阻RV（表头内阻和附加内阻之和）为20kΩ。这个数字越大，灵敏度越高。这是因为U＝IgRV，即RV/U＝1/Ig，显然当RV/U越大，说明满偏电流Ig 越小，灵敏度便越高。仪器的灵敏度也不是越高越好，因为灵敏度过高，测量时的稳定性就越差，甚至不易测量，即准确度就差，因此在保证准确性的前提下，灵敏度也不宜要求过高。 2、仪器的准确度准确度一般是对电气仪表而言的，对其他仪器无所谓准确度。仪器的准确度一般是以准确度等级来表示的，如电表的准确度等级是指在规定条件下测量，当它指针满偏时出现的最大相对误差的百分比数值。某电表的准确度是2.5级，其意义是指相对误差不超过满偏度的2.5%，即仪器绝对误差=量程×准确度。如量程为0.6A的直流电流表，其最大绝对误差=0.6A×2.5%=0.015A。显然用同一电表的不同量程测量同一被测量时，其最大绝对误差是不相同的，因此使用电表时，就存在一个选择适当量程挡的问题。 3、仪器的精密度仪器的精密度又简称精度，是指仪器的构造的精细和致密程度，一般指仪器的最小分度值。一般仪器都存在精度问题。如刻度尺的最小分度为1mm，其精度就是

测量精密度评价

测量精密度评价南通大学附属医院景蓉蓉精密度性能是检测系统的基本分析性能之一，它也是其他方法学评价的基础，如果精密度差，其他性能评价实验则无法进行。对临床实验室而言，一般样本只作单次测量便发出报告，这种情况下精密度性能更是至关重要。国家《医疗机构临床实验室管理办法》也要求临床实验室能够开展精密度的方法学评价；对参考实验室而言，精密度是测量不确定度评定的一个重要分量。因此，有必要了解和掌握测量精密度评价的相关知识。一、有关术语和定义 1. 测量精密度测量精密度（measurement precision）简称精密度，指在规定条件下，对同一或类似被测对象重复测量所得示值或被测量的值间的一致程度。精密度是个抽象概念，只能将精密度描述为“高”或“低”，其反义概念“不精密度”可用数量形式表示，如极差（R）、标准差（s）、方差（s2）或变异系数（CV）。所谓“规定条件”可以是重复性条件、期间精密度条件或复现性条件，相对应的精密度为重复性、期间精密度和复现性。 2. 测量重复性测量重复性（measurement repeatability）简称重复性，指在重复性测量条件下的精密度。重复性测量条件指相同测量程序、相同操作者、相同测量系统、相同操作条件和相同地点，在短时间内对同一被测对象重复测量的一组测量条件。日常工作中将“一批”内的测量条件视为“短时间内”，因此重复性又常称为批内精密度。 3. 期间测量精密度期间测量精密度（intermediate measurement precision）简称期间精密度，指一段时期内在期间精密度条件下的精密度，类似于日常工作中常说的“批间精密度”。期间精密度条件指相同测量程序、相同地点，在一个长时期内重复测量同一

大数据处理：技术与流程

大数据处理：技术与流程文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848）标签： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。大数据处理技术大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。