ADCP数据处理过程

ADCP数据处理过程

1.打开Winriver Ⅱ

2.文件——打开测量——adcp所测数据格式*.mmt（注：ADCP数据

保存文件夹下有三个文件成的数据文件有：测量文件：WinRiver II的核心测量文件（配置文件）:*.mmt；数据文件格式：prefix（文件名前缀）_meas（测量编号）_MMM（断面测次号）_NNN（文件序号）_Date_Time.PDO；导航数据文件：文本文件.txt）

3.配置——ASCII码输出——典型ASCII码输出——完成

4.双击此处的*.PDO，当进度条完成后，会在同目录下生成*_ASC.txt

文件

Then

5.把program_ADCP 放到C盘

6.把ADCP导出的数据，（后缀名为_ASC.TXT）文件拷贝至C盘本文

件夹处。

7.把拷贝过来_ASC.TXT文件的文件名复制到名为list.txt（需要新建

list.txt）文本文档中，并保存。

8.运行软件WinRiver_ASCIIhzw.for。，得出结果。

注意：结果共分为两个，一个为EXCEL格式的文档，另一个为整点数据。

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

高光谱数据处理基本流程

高光谱数据处理基本流 程 The document was finally revised on 2021

高光谱分辨率遥感 用很窄（10-2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry）遥感。 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点： （1）波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段； （2）光谱范围窄——波段范围一般小于10nm； （3）波段连续——有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱； （4）数据量大——随着波段数的增加，数据量成指数增加； （5）信息冗余增加——由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。 优点： （1）有利于利用光谱特征分析来研究地物； （2）有利于采用各种光谱匹配模型； （3）有利于地物的精细分类与识别。 ENVI高光谱数据处理流程： 一、图像预处理 高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。 二、显示图像波谱 打开高光谱数据，显示真彩色图像，绘制波谱曲线，选择需要的光谱波段进行输出。 三、波谱库 1、标准波谱库 软件自带多种标准波谱库，单击波谱名称可以显示波谱信息。 2、自定义波谱库

ENVI提供自定义波谱库功能，允许基于不同的波谱来源创建波谱库，波谱来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等。 3、波谱库交互浏览 波谱库浏览器提供很多的交互功能，包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等 四、端元波谱提取 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。 端元波谱的确定有两种方式： （1）使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”，一般从标准波谱库选择； （2）在遥感图像上得到的“图像端元”。 端元波谱获取的基本流程： （1）MNF变换 重要作用为：用于判定图像内在的维数；分离数据中的噪声；减少计算量；弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。 （2）计算纯净像元指数PPI PPI生成的结果是一副灰度的影像，DN值越大表明像元越纯。 作用及原理：

光谱数据处理流程解析

渤海SVC 光谱数据处理 2009.9.9 一．基本原理 水体遥感反射率的计算公式为： /(0)rs w d R L E += 其中，水面入射辐照度比(0)d E +又为： (0)*/d p p E L πρ+= p L 为标准板的反射信号； p ρ为标准板的反射率。 而水面以上水体信号组成可表示为公式： *u w f sky wc g L L L L L ρ=+++ 其中：u L 代表传感器接收到的总信号； w L 是进入水体的光被水体散射回来后进入传感器的离水辐射率，是我们需要得到的量。 f ρ为菲涅尔反射系数， 平静水面可取r=0.022,在5m/s 左右风速的情况下, r 可取0.025, 10m/s 左右风速的情况下, 取0.026—0.028（唐军武，2004）。 s k y L 是天空光信号，通过实地测量得到； wc L 是来自水面白帽的信号、g L 是来自太阳耀斑的信号。这两部分信号不携带任何水体信息，在测量过程中通过采用特定的观测几何来避免和去除。 具体可参考《环境遥感模型与应用》 二．处理流程： 1.生成moc 文件：将测量得到的原始光谱XXX.sig 文件通过overlap 处理后得到去除传感器间重复波段影响后的平滑光谱曲线： ①安装运行SVC-HR1024软件，选择tools —SIG file overlap ，在browser 中选择要处理的.sig 文件； ②点击process all files 进行处理，生成的moc 文件自动保存在与.sig 同一个文件夹下面。 数据储存：为每一天新建一个以日期命名的文件夹，根据这一天所测的站点数，建立以相应点号命名的子文件夹以储存各点位测得的光谱数据(包括原始.sig 和生成的_moc.sig 文件) 2.制作.meta 文件：根据原始观测记录在.meta 文件中写入对应的水体测量（No_water_files ）、天空光测量（No_sky_files ）、灰板测量光谱曲线（No_plaq_files ）及灰板反射率的文件储存路径信息，以辅助反射率的计算。

科学史上最有名的数据分析例子

科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源：第谷?布拉赫（,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（年）观察记录了颗行星资料，位置误差不超过°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理：开普勒（，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念

（宇宙是一个和谐的整体），花了年（）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 ．数据分析法 思想 采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。 适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 数据分析法 基础知识 （）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出； （）数据分析（）是指分析数据的技术和理论； （）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律； （）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。 （）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。 （）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。 （）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。

数据处理与建模流程_1

数据处理与建模流程： 1数据处理 1.1 替换缺失值： 数据完整没有缺失值的情况基本不存在，我们的数据中，0点-5点的航班为0的情况很多，所以数据缺失比较严重。时间序列分析要求时间周期完整，如果将缺失的数据只简单地用其他所有数据的缺失值填充，误差较大。经过反复尝试，发现用临近两点均值填充，结果最为理想。 2 时间序列的预处理 2.1 时间序列平稳化 首先绘制替换缺失值之后的原始数据的自相关图与偏自相关图。如下图所示： 可以看到自相关图并没有收敛到置信区间之内，趋近0以后又增长，且所有值均在置信区间之外。故序列不平稳。 为了进行时间序列平稳化，首先进行差分，即前值减后值，消除前后数据的依赖性。再次制作自相关图，勾选一次差分。结果如图所示：

如图所示偏ACF图仍然所有值均在置信区间之外。序列仍不平稳。勾选季节性差分再次制作自相关图，后一个周期相同位置的值减去前一个周期相同位置的值称为季节性差分。 结果如图所示： 从图中可知ACF为截尾，PACF为拖尾。序列已稳定。 故将原始序列先进行差分，后进行季节性差分。 2.2 平稳序列的检验 为了考察单个序列是否的确已经转换为平稳的随机序列，制作自相关图（ACF）与偏相关图（PACF）。此次将延迟拉大，观察相关图是否具有周期性：

图中所示，ACF在1阶之后骤减，为截尾。进一步观察，发现其具有周期性，在q+Sq后仍然骤减。PACF拖尾。根据下图，符合MA(q),Seas.MA(Q)模型。 (ACF与PACF怎么看：第一列数为lag值，第二列为相关系数的估计值，第三列为标准误差，其余为Box-Ljung检验结果。如果相关系数是突然收敛到置信区间之内，95%的值在置信区间之内，为截尾。如果相关系数像一条常常的尾巴，95%的值在置信区间之外，为拖尾。故，自相关图为截尾，偏相关图为拖尾。符合MA模型） 3 指数平滑与ARIMA的比较 指数平滑： 用序列过去值的加权均数来预测将来的值，并给序列中近期的数据以较大的权重，远期的数据以较小的权重。理由是随着时间的流逝，过去值的影响逐渐减小。基本公式： Ft是t时刻的预测值，Y是t时刻的实际值。指数平滑沿袭了修正的思想，T+1时刻的

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

数据分析管理办法

数据分析管理办法 1　目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2　适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3　规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4　职责 4.1　公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2　公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3　各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4　相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5　管理内容与要求 5.1　数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2　与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3　与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合

项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4　与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1　与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2　与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3　与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： ·　合格供方（物资和工程）名录动态信息和数据； ·　供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据，包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4　相关供方投入的资源，如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息； 5.4.5　工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据； 5.5　与产品的监视和测量有关的数据（工程部、生产准备部和相关职能部门收集） 5.5.1　与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据，计算合格率、优良率； ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2　与不合格品控制有关的数据

化探数据处理成图过程.

化探数据处理成图的过程 毕武1、2段新力1、2黄显义1、2袁小龙1、2彭仲秋1、2李永华1、2 1.乌鲁木齐金维图文信息科技有限公司，新疆，乌鲁木齐，830091 2.新疆地矿局物化探大队计算中心，新疆，昌吉，831100 0 前言 GeoIPAS软件用户群不断扩大，由于各用户对系统的熟悉程度不同，对软件功能了解不够，有必要分专题将GeoIPAS处理数据及成图过程做一系统总结，下面就化探数据处理成图的过程做一总结。 1 处理步骤 化探处理的成果包括：(1)参数统计表；(2)R型聚类分析-谱系图；(3)重复样三层套合方差分析或者重复样合格率计算结果；(4)点位数据图；(5)地球化学图；(6)直方图；(7)组合异常图；(8)综合异常图；(9)远景区划图；(10)单元素异常参数统计(附表册)；(11)异常剖析(附图册)；(12)综合异常登记卡(附表册)。 在GeoIPAS系统中，化探数据处理分为以下几个主要步骤： 1.1 数据检查 数值检查，坐标检查，重复样坐标检查。 1.2 分析处理 重复样三层套合方差分析、重复样合格率计算、化探特征参数统计、化探背景值分析、R型聚类分析、因子分析。 1.3 数据分析 数据变换；衬值、累加衬值；数据累加、累乘、比值；异常归一化。

1.4 网格化 离散数据网格化、XYZ数据转网格数据 1.5 成图 点位数据图、彩色等量线图、直方图、组合异常图、单元素异常图、综合异常图、剖析图。 1.6 单元素异常参数统计 1.7 综合异常登记卡 图2 化探数据处理成图流程

2 具体处理过程 2.1 数据检查 我们的数据处理工作从化验室提供的样品分析报告开始，项目要提供坐标和样品对应的分析数据，坐标我们一般取实际工作中的米单位，系统中默认东西向横坐标为X坐标，不加带号，南北向纵坐标为Y坐标，需要时还要提供样品对应的地质编码，我们拿到这个数据后首先进行数据检查，以确保数据中不出现写错、漏填、负数、0、>等字符，如果有这样的情况要找实验室给予纠正。数据准备好后，我们要把数据转换成TXT后缀的文本文件，这就做好了处理前的准备数据工作。 2.2 分析处理 2.2.1 重复样三层套合方差分析 一般是从分析样品的结果中挑出来重复样的分析值，每组四个样品，按如下顺序排列： 11 第一次采样第一次分析 12 第一次采样第二次分析 21 第二次采样第一次分析 22 第二次采样第二次分析 结果： 三层套合方差分析成果--元素:Cu 三层套合方差分析成果--元素:Au 查表：Fa0.05(18,19)=1.35 Fb0.05(19,38)=1.22 Cu：11.152 > 1.35 1.482 > 1.22 即：F1>Fa F2>Fb Au：10.781 > 1.35 0.483 < 1.22 即：F1>Fa F2

【管理制度】数据分析管理办法

数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： 精品资料网（https://www.wendangku.net/doc/3310062427.html,）专业提供企管培训资料

大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例

方法、数据处理流程实战案例时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多

重力数据处理过程

数据处理与异常推断解释 一、数据处理方法的选择 实测的重力异常是地下由浅至深各类地质体的物性差异在地面综合叠加效 应，其中包括界面起伏，岩性不均匀等诸多地质因素在内。为了从实测异常中提取和强化有用信息，压抑干扰噪声，提高重力勘探综合地质解释的能力，故需对 实测资料进行数据处理和综合分析。 1、数据处理目的 通过不同的数据处理手段，达到突出区域重力场信息、突出与强化断裂带异常信息、突出局部重力异常信息，有效地克服或压制不同干扰异常。顺利达到完成区域重力场特征分析、提取剩余异常、断裂构造划分与分析，圈定钾矿成矿有利部位等地质任务。 2、常用的数据处理方法 数据处理采用中国地质调查局发展研究中心推广的多元信息处理系统软件—GeoExpl及中国地质大学MAGS软件进行数据处理。数据处理的目的是在消除各类误差的基础上从叠加场中分离或突出某些目标物的场，并使其信息形式（或信息结构）更易于识别和定量解释。 常用的处理方法有：各种滤波、趋势分析、解析延拓（上延和下延）、导数转换（水平和垂直导数）、圆滑（圆环法和窗口法）、多次切割、差值场法、小波多尺度分析法等方法。 （1）、数据网格化 为空间分析模块及其它数据处理提供数据源。本次采用克里格法，200米×200米，搜索半径1500米。 （2）、异常分离 采用不同滤波因子的正则化滤波、差值场法、小波多尺度分析法、向上延拓等，可分别求取“区域场”和“局部场”，达到异常分离目的。 （3）、延拓处理 向上延拓：压制了浅部小的地质体场的干扰，了解重力异常衰减规律，随着上延高度增加，突出了深部大的地质体的场。区域场反映了测区深部地质环境和

地质构造特征的差异性，为测区地质构造分区划分提供了重要信息；本次向上延拓自100 m、200 m、500 m、1000 m、2000 m，共5个高度。 向下延拓：利用向下延拓可以分离水平叠加异常。密度体埋深大，异常显得宽缓。越接近密度体，异常的范围越接近其边界。本次向下延拓自100 m、200 m、300m、500 m四个高度。 （4）、水平方向导数及水平总梯度 为了准确划分断裂构造，可求取不同方向的水平方向导数、水平总梯度，以及必要时进行“线性增强”处理。 △gu＝(Vxz2+Vyz2)1/2。其中Vxz是重力异常沿X方向的一阶导数，Vyz是重力异常沿Y方向的一阶导数。水平总梯度与水平方向导数结合，可以更加准确划分和解释断裂构造。 （5）、垂向导数 垂向导数不仅在局部异常分析中起重要作用，主要突出浅源异常，而且垂向二阶导数的0值区（线）与岩体边界关系密切。 （6）、小波多尺度分析法 把小波多尺度分析方法应用于重磁测资料处理，野外观测值ΔG经一阶小 波分解，得到局部场ΔG 局1和区域场ΔG 区1 ，把ΔG 区1 作二阶小波分解得ΔG 局2 到和ΔG 区2，再把ΔG 区2 作三阶小波分解可得ΔG 局3 和ΔG 区3 ，…,还可以继续分 解下。分解阶数视异常的特征和地质情况来决定，解释时赋于小波逼近部分和各阶的细节明确的地质意义。 根据小波多辩分析的原理，及小波细节的微分特征，实现对位场的多尺度分解及断裂分析。 根据本次1：2.5万重力调查工作的目的任务，重点在于提取可靠的局部重力低值异常，因此，在异常分离上采用多方法进行处理，对比选择抗干扰能力强的方法提取弱局部重力异常。 二、重力异常定性解释 重力异常的解释必需以地层岩石物性资料为基础，注重平面与剖面相结合，定性解释与定量解释相结合，正演与反演相结合。人们对客观事物的认识过程是一个不断实践—认识—再实践的反复过程。同样，对重力资料的处理解释亦是如

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。

MISEQ数据处理步骤

M I S E Q数据处理步骤 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

一、数据读出（通过“fasta”文件生成“classification”和“txt”文件） 1、下载Java：for64位。 2、cmd进入DOS界面，进入数据所在的文件夹，逐个分析并命名数据，见下行。 Java-Xmx4g-jar..\\dist\注意：刚开始时输入“cd..”（cd空格加两点）即退回上一级目录，直到回到C盘，fasta原始数据也必须放在C盘。 手打指令，适用本机。 3、用Excel打开目标文件txt文本，“筛选”，选择不同的分类单位进行数据整理和分析。 Class:纲Domain:域Family:科Genus:属Order:目 Phylum:门Kingdom:界Species:种 二、删除chloroplast（叶绿体） 1、将原始文件（“fasta”和“classification”文件）拷贝至与程序“mothur”相同的目录下； 2、找到后缀名为“”的数据原文件（以样品H1为例），用Excel打开； 3、选中“Class”对应的物种列，“筛选”，在下拉框中勾掉物种“chloroplast （叶绿体，非细菌）”，“确定”；复制第一列到粘贴板； 4、新建“”的txt文件，将第一列（物种序列）粘贴，保存、退出；将后缀名改为“.accnos”（窗口界面“组织”、文件夹和搜索选项、查看、勾掉“隐藏已知文件类型的扩展名”）； 5、打开程序“mothur”，输入：(accnos=,fasta=，回车，即从原始的物种序列中选出了去除chloroplast以外的新序列，系统会自动生成一个新的fasta文件“。 三、多个样本时的序列深度归一化处理 1、经过步骤一、二处理后，以各样本的“*.”为基准，重复步骤一，生成新的“classification”和“txt”文件； 2、用Excel打开“txt”文件，记录各个样本的“Totalreads”；以最小的“Totalreads”为基准，进行多个样本的序列深度归一化处理； 3、打开程序“mothur”，输入： (fasta=式中，*即为最小的“Totalreads”数。 系统会自动生成一个新的fasta文件“。 4、以新的fasta文件为基准，重复步骤一，生成新的“classification”和“txt”文件，对“txt”文件进行整理，进行后续分析。 四、热图 1、数据预处理：将原始相对丰度数据取自然对数（lg），对于丰度为0的物种，人为输入经自然对数处理后的下限值； 2、保存数据为CSV文件，拷贝至R文件夹“h:/Software/R/”；（注意数据呈现方式，是否需要转置） 注意：物种和实验组名称不得出现“—”和空格，以下划线“_”代替。 2、按教程操作（蓝白配图命令）。 pheatmap(hm[1:m,]),col=colorRampPalette(c("white","blue"))(n=100),=1,scale="ro w",key=TRUE,symkey=FALSE,="none",trace="none")

大数据处理流程的主要环节

https://www.wendangku.net/doc/3310062427.html, 大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系

https://www.wendangku.net/doc/3310062427.html, 统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安

数据可视化常用的五种方式与案例分析报告

数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据 可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面 积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达 了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了 资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。

c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。

b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。 c: 美国手机用户城市分布图中红点是用iPhone的人，绿点是用安卓的人。这两在微博上看到的图，第一是美国一个城市的一览，第二图特写了纽约的市中心，尤其是曼哈顿地区。我们可以看到在市中心和主干道的人用iPhone居多，而用安卓的人都在郊区。

数据控制与保护程序

数据控制与保护程序 1.目的：为保证检测数据采集、计算、处理、记录、报告、存储、传输的 准确、可靠、有效和保密，特编制本程序。2.范围：2.1检测数据的采集；2.2 临界数据的处理；2.3检测数据的计算和处理；2.4数据的修约；2.5数据的判定；2.6数据的转移；2.7错误数据的更正；2.8可疑数据的处理；2.9计算机 以及数据的管理。3.职责：3.1技术负责人应：3.1.1组织编制、修订和批准自动化测量程序软件；3.1.2组织对自动测量软件的验证；3.2检测部门负责人应：3.2.1规定本部门检测原始数据的采集方法；3.2.2组织制定自动化设备的操作规程。3.2监督员应：3.2.1校核检测数据和判定结果；3.2.2对可疑数据提出 验证。3.3检测人员应：3.3.1认真采集和记录原始数据；3.3.2按规范计算和 处理数据。3.4技术负责人应当维护本程序的有效性。4.工作程序4.1数据的 采集4.1.1各检测部门负责人应按照本部门承检标准和检测细则的要求，规定 出每一类型承检样品或承检项目的检测原始数据的手工采集方式和格式。4.1.2如采用自动采集或打印原始数据，则检测部门负责人应对采集数据所用的相关 测量系统实施验证和控制，控制方法参见本程序第4.4.4条。4.1.3采集后的 原始数据应当进行适当的修约或截尾，遵循先修约后运算的运算原则，最终报 出数据的有效位数应当等同标准的规定或多出标准规定的一位。4.2临界数据 的处理4.2.1当测得值接近临界控制值时，检测人员应当增加测量次数，以观 测测量结果的发散趋势。如果连续观测到的测量值趋于平稳或收敛，则可以按 照数据处理的规定或程序进行数据处理或考虑测量不确定度后进行判定。4.2.2如果连续观测到的测量值趋于发散，则应查找发散原因，以判断是测量仪器问 题还是被测样品的问题。当肯定是被测样品的内在质量问题时，则应按照标准 的规定给出样品的质量判定。4.2.3临界数据的判定应参照JJF1094-2002技术 规范和《测量不确定度评定控制程序》的相关要求。4.2.4当仪表指示在某一 区间摆动时，检测人员应根据小风险的原则读取最大值或读取最小值。4.3数 据的处理4.3.1检测人员应对采集到的原始数据进行处理。数据处理应首先确 认使用的物理常数、数表、计算公式、图表和曲线等。数据计算时应遵循先修约，后计算的原则。4.3.2数据的修约应执行GB/T8170-1987《数值修约规则》标准的规定。4.4数据的判定4.4.1极限数据是指测量得到值已接近或可能超 过标准规定的值。对此类数据的判定应首先确定测量不确定度，然后根据测量

LIDAR数据处理初步流程

LiDAR数据处理流程 一、数据预处理及原始数据检查 LiDAD数据获得之后，要进行数据预处理后才能进行数据的后处理。数据预处理之后有数据检查的软件对数据成果进行初步的检查。一般数据格式检查有以下步骤： 1 格式字段检查； 数字高程数据的提交是以ASCII纯文字文件的格式，首先判断资料的字段是否一致性，例如某LiDAR数据组，有四栏分别为E、N、H、Intensity。检查字段数量的多少，是否为四栏，最后打印报表。 2 坐标统计，检查测区范围合理性； 统计数据的E、N、H（也就是X、Y、Z）坐标统计量，包括最大值、最小值、中值、平均数、测点点数等，评估坐标的合理性，并打印错误的报表。 3 资料重复性查核； 在组合航带资料成为测区资料时，有时会重复读入航带资料，造成测点数据资料的重复。 4 视觉分析是否有高程资料的大误差； 以视觉分析画出的高程剖面的方式检查航带重叠数据，检查坡面是否有高程偏移，左右航带不吻合等现象。其次，视觉分析亦可以制作地形晕渲图的方式，视觉分析地形。 5检查影像的分布和质量，如果是12bit影像要转换为8bit数据； 6检查控制点分布情况。 预处理的数据成果 1 航迹文件(gps,ins的信息) 2 影像文件（tiff或ecw的格式），影像时间表文件*.001。 3 分析报告（包括是否有错、漏及飞行时间） 4 激光点（las格式或文本格式） 5 LiDAR设备的基本情况（仪器型号、各种指标等）

6 相机校准文件，包括相机的初始位置、像幅大小、畸变改正等。一般使用前一次飞行的相机文件。 二、数据预处理 1 确定项目范围，首先要统计总体数据量，决定点的抽稀程度，以便导入系统进行总体的分块（一般500万个点一块，若每平方米4个点，即0.5米一个点，乘以2倍的重叠系数，计算得出每平方公里800万个点）。抽稀程度一般100倍以内。 2 设置坐标转换参数。 包括以下几个坐标系： A WGS84 到西安80 ； B WGS84 到北京54 C 吴淞高程系到黄海高程系； D WGS84 到地方坐标系 3 建立统一的项目名称（project name），由参与工作的人数决定数据所需要分割的块数。 数据格式设置问题：如果的工程项目超过255条航线，应该选择Scan binary 16 bit 数据文件格式，如果工程项目少于255条航线，选择Scan binary 8 bit 数据格式，这个格式是最紧密的。如果工程项目是基于地面的扫描仪的，你必须选择Scan binary 8 bit 或Scan binary 16 bit 格式。如果希望有其他的程序能在同一个工作区二进制文件上使用，那么最好选择LAS 二进制格式（它是一个开放的工业标准格式）。 4 单机读入数据文件（可能是LAS文件格式），画出区域块边界框，完成数据的块的分割（要注意设置重叠度的设置），并给予各块统一的编号，后续工作不能改变该编号，以便整体数据的后期管理。完成后保存项目。 注意： 这里有个关系到后续处理的问题：那就是在后面的房屋建模的过程中，如果块分割时候可能将房屋切到了相邻的两个块中，这就是为什么要在前面分块的时候要设置重叠的原因。要解决问题，只需要在open block（打开块）时将overlap（重叠）设置为合适的值即可，这要根据测区内的房屋建筑尺寸特点决定。如下图所示：调入点时，设置重叠度为60米（图