数据处理

A套

打开Excelkt文件夹下的Excel14A.xlsx工作簿文件，按下列要求操作。

1、基本编辑

⑴将Excelkt文件夹下的"ScoreA.docx"文件中的数据复制到Sheet1工作表A2单元格开始处。

⑵编辑Sheet1工作表

A. 在最左端插入1列，列宽10磅，并在A1单元格输入"参赛号码"。

B. 在第一行之前插入1行，设置行高30磅，合并后居中A1:N1单元格，输入文本"演讲

比赛决赛成绩单"，隶书、20磅、标准色中的红色、垂直居中。

⑶数据填充

A. 填充"参赛号码"列，从01401020开始，差值为1递增填充，"文本"型。

B. 公式计算"最终得分"列数据，最终得分为得分之和再去掉一个最高分和一个最低分，"数值"型、负数第四种、一位小数。

C. 根据"最终得分"列数据公式填充"排名"列数据。

D. 根据"最终得分"列数据公式填充"所获奖项"列数据：大于49分的为"一等"，大于

47.5的为"二等"，大于46.5的为"三等"，其余为空白。

⑷在Sheet2工作表中建立Sheet1的副本，重命名Sheet2工作表为"筛选"。

2、数据处理

利用"筛选"工作表中的数据，进行高级筛选：

A. 筛选条件："广州"和"成都"赛区、"排名"为前10的记录；

B. 条件区域：起始单元格定位在A25；

C. 复制到：起始单元格定位在A32。

最后保存Excel14A.xlsx文件。

B套

打开Excelkt文件夹下的NdkhB.xlsx工作簿文件，按下列要求操作。

1、基本编辑

⑴编辑Sheet1工作表

A. 将"所属部门"列移动到"姓名"列的左侧。

B. 在第一行前插入1行，设置行高为35磅，并在A1单元格输入文本"员工年度考核表"，华文行楷、22磅、加粗、标准色中的蓝色，跨列居中A1:H1单元格，垂直靠上。

C. 设置A2:H30单元格区域的数据水平居中，并将A:H列列宽设置为"自动调整列宽"。

⑵数据填充

A. 填充"所属部门"列，A3:A9为"工程部"、A10:A16为"采购部"、A17:A23为"营运部"、A24:A30为"财务部"。

B. 公式计算"综合考核"列数据，综合考核=出勤率+工作态度+工作能力+业务考核，"数值"型、负数第四种、无小数。

C. 根据"综合考核"列数据公式填充"年终奖金"列数据：综合考核大于等于38分的为10000，37~35分为8000，34~31分为7000，小于31分的为5500，"货币"型、负数第四种、无小数，货币符号"￥"。

⑶将A2:H30单元格区域的数据分别复制到Sheet2、Sheet3中A1单元格开始处，并将Sheet2重命名为"排序"，Sheet3重命名为"筛选"。

⑷将该文件以Excel14B.xlsx为文件名另存到ExcelKt文件夹中。

2、数据处理

⑴对"排序"工作表中的数据按"年终奖金"降序、"所属部门"升序排序。

⑵对"筛选"工作表自动筛选出"业务考核"为10分的记录。

最后保存Excel14B.xlsx文件。

C套

打开Excelkt文件夹下的YgdaC.xlsx工作簿文件，按下列要求操作。

1、基本编辑

⑴编辑Sheet1工作表

A. 在最左端插入1列，并在A4单元格内输入文本"部门编号"，宋体、12磅，加粗。

B. 设置第1行的行高为40磅，合并后居中A1:J1单元格，并输入文本"员工档案记录"，宋体、20磅、标准色中的蓝色，添加黄色（标准色）底纹。

⑵数据填充

A. 根据"部门"列填充"部门编号"列，财务部、采购部、工程部、营运部的部门编号分别为HS010、HS011、HS012、HS013，文本型，水平居中。

B. 公式计算"实收工资"列，实收工资=基本工资+奖金+加班补助-各项扣除。

⑶编辑Sheet2工作表

A. 根据Sheet1工作表中"学历"列数据，分别统计出不同学历的人数，结果放在Sheet2工作表F4:F7相应单元格中。

B. 公式计算"百分比"列数据，百分比=各学历人数/总人数，"百分比"型，1位小数。

⑷在Sheet3中建立Sheet1工作表的副本，并重命名Sheet3为"筛选"。

⑸将该文件以Excel14C.xlsx为文件名另存到ExcelKt文件夹中。

2、数据处理

利用"筛选"工作表中的数据，进行高级筛选：

A. 筛选条件：财务部和工程部，性别为男，具有博士和硕士学历的记录；

B. 条件区域：起始单元格定位在L5；

C. 复制到：起始单元格定位在L16。

最后保存Excel14C.xlsx文件。

D套

打开Excelkt文件夹下的TchsD.xlsx工作簿文件，按下列要求操作。

1、基本编辑

⑴编辑Sheet1工作表

A. 设置第1行的行高为32磅，合并后居中A1:F1单元格，并输入文本"职工提成核算表"，隶书、22磅、添加黄色（标准色）底纹。

B. 打开ExcelKt文件夹下的"BookD.xlsx"工作簿，将Sheet1工作表中的数据复制到TchsD.xlsx的Sheet1工作表B5单元格开始处。

⑵数据填充

A. 填充"职工工号"列，编号从11001开始，差值为2递增填充。

B. 公式填充"完成率"列，完成率=完成额/任务额，"百分比"型，0位小数。

C. 公式填充"提成额度"列，提成额度=完成额×提成比例，提成比例的计算方法参见J5:K9单元格区域。

D. 公式填充K12:K14单元格，分别统计"提成额度"的最大值、最小值和平均值。

⑶将Sheet1工作表重命名为"核算表"。

⑷将该文件以Excel14D.xlsx为文件名另存到ExcelKt文件夹中。

2、数据处理

对Sheet2工作表中的数据，按"应聘部门"升序、"职位"降序、"工作经验"降序的方式进行排序。

最后保存Excel14D.xlsx文件。

E套

打开Excelkt文件夹下的Excel14E.xlsx工作簿文件，按下列要求操作。

1、基本编辑

⑴编辑Sheet1工作表

A. 在最左端插入1列，并在A2单元格内输入文本"商品编号"。

B. 在A1单元格内输入文本"商品库存统计"，合并后居中A1:J1单元格，幼圆、23磅、填充12.5%灰色图案样式。

⑵数据填充

A. 根据"商品名称"列数据，公式填充"商品编号"列。商品名称有"金麦圈"、"酸奶"、"波力卷"、"成长牛奶"四种，商品编号依次为：001、002、003、004，文本型。

B. 公式填充"销售金额"列，销售金额=单价×(进货量-库存量)，"货币"型、无小数、货币符号"￥"。

C. 公式填充"失效日期"列，失效日期=生产日期+保质期。

D. 公式填充"是否过期"列，若给定日期（N5单元格）超过失效日期，则填充"过期"，否则为空白。

⑶在Sheet2工作表中建立Sheet1工作表的副本，并将Sheet1重命名为"统计表"，将Sheet2工作表重命名为"筛选"。

2、数据处理

利用"筛选"工作表中的数据，进行高级筛选：

A. 筛选条件："失效日期"介于2014/1/1和2014/12/31之间（包括边界日期）、或销售金额大于1000的记录。

B. 条件区域：起始单元格定位在A25。

C. 复制到：起始单元格定位在A30。

最后保存Excel14E.xlsx文件。

F套

打开Excelkt文件夹下的"XstjF.xlsx"工作簿文件，接着完成以下操作：

1、基本编辑

⑴编辑Sheet1工作表

A. 在第一行前插入1行，设置行高为28磅，并在A1单元格内输入文本"家用电器销售记录表"，仿宋、22磅、加粗，合并后居中A1:H1单元格。

B. 设置H列列宽为13磅，并将工作表Sheet1重命名为"记录表"。

⑵数据填充

A. 填充"日期"列，日期从2009-1-1开始，间隔2个月，依次填充。

B. 公式计算"折扣价"列，若有折扣，则折扣价=单价×折扣，否则与单价相同，"数值"型、负数第四种、1位小数。

C. 公式计算"销售额"列，销售额=折扣价×数量，"货币"型、无小数、货币符号"￥"。

D 利用"记录表"中的"销售员"和"销售额"数据，分别统计出各个销售员的销售额之和，结果存放在Sheet2工作表中E3:E7单元格区域中。

⑶复制"记录表"中A2:H32单元格数据到Sheet3的A1单元格开始处。

⑷将该文件以Excel14F.xlsx为文件名另存到ExcelKt文件夹中。

2、数据处理

对Sheet3工作表中的数据，按"销售员"升序、"商品名"降序、"销售额"降序的方式进行排序。

最后保存Excel14F.xlsx文件。

G套

打开Excelkt文件夹下的CpxsG.xlsx工作簿文件，按下列要求操作。

1、基本编辑

⑴编辑"本年度"工作表

A. 合并后居中A1:J1单元格，输入文本"各地区彩票销售额"，宋体、16磅、加粗。

B. 填充B3:G3单元格，内容依次为：1月销售额、2月销售额、…、6月销售额。

C. 将A3：G3单元格区域复制到Sheet2工作表中A1单元格开始处，并将Sheet2重命名为"上一年"。

⑵数据填充"本年度"工作表

A. 公式填充"销售总额"列，销售总额为1~6月销售额之和。

B. 公式填充"平均销售额"列，"数值"型、负数第4种、1位小数。

C. 根据"销售总额"公式填充"提成率"列：若销售总额小于150万，提成率为6%，若为150万~200万（不包括200万），提成率为7%，若为200万~250万（不包括250万）则为7.5%，若大于等于250万，则为8%，"百分比"型，1位小数。

D. 公式填充各地区本年度与上一年各个月份的同期增长率，将结果填充在"本年度"工作表的K4:P19单元格区域内，已知同期增长=（本年度某月销售额 - 上一年的某月销售额）/上一年的某月销售额，"百分比"型，无小数。

⑶复制"本年度"工作表中A3:J19单元格数据到Sheet3的A1单元格开始处，并将Sheet3工作表重命名为"筛选"。

⑷将该文件以Excel14G.xlsx为文件名另存到ExcelKt文件夹中。

2、数据处理

对"筛选"工作表中的数据进行如下高级筛选操作：

A. 筛选条件：各月销售额均大于40万的记录；

C. 复制到：起始单元格定位在A30。

最后保存Excel14G.xlsx文件。

H套

打开Excelkt文件夹下的GzjsH.xlsx工作簿文件，按下列要求操作。

1、基本编辑

⑴编辑Sheet1工作表

A. 在第一行前插入1行，并在A1单元格内输入文本"出勤状况表"，黑体、28磅，合并后居中A1:M1单元格。

B. 为A2:M2单元格区域填充黄色（标准色）底纹，将"基本工资"、"缺勤扣款"、"出勤奖金"列的数据区域设置为"货币"型、无小数、货币符号"￥"。

C. 将工作表Sheet1重命名为"考勤表"。

⑵数据填充

A. 根据"职位"列公式填充"基本工资"列，经理的基本工资为4500，副经理为4000，组长为3800，普通员工为3000。

B. 公式计算"缺勤日数"列，缺勤日数=事假数+病假数+迟到数+早退数+旷工数。

C. 公式计算"缺勤扣款"列，缺勤扣款=基本工资/21.75×缺勤日数。

D. 公式计算"出勤奖金"，若无缺勤，则为400，否则为0。

⑶将"考勤表"中的A3:E50区域复制到Sheet2工作表的A2单元格开始处，将L3:M50区域复制到Sheet2的F2单元格开始处（提示：使用选择性粘贴，值和数字格式）。

⑷将该文件以Excel14H.xlsx为文件名另存到ExcelKt文件夹中。

2、数据处理

对Sheet2工作表中的数据进行如下高级筛选操作：

A. 筛选条件：工程部和销售部中、缺勤扣款超过400的普通员工。

B. 条件区域：起始单元格定位在J4。

最后保存Excel14H.xlsx文件。

I套

打开Excelkt文件夹下的XsjdI.xlsx工作簿文件，按下列要求操作。

1、基本编辑

⑴编辑Sheet1工作表

A. 分别合并后居中A1:F1单元格区域、I1:O1单元格区域，而后均设置为宋体、25磅、加粗，填充黄色（标准色）底纹。

B. 将J3:O35单元格区域的对齐方式设置为水平居中。

⑵数据填充

A. 根据"成绩单"（A:F列）中的各科成绩，公式填充"绩点表"中各科的绩点（即J3:N35单元格区域）：90~100分=4.0，85~89分= 3.6，80~84分=3.0，70~79分=2.0，60~69分=1.0，60分以下=0。

B. 公式计算"总绩点"列（O列），总绩点为各科绩点之和。

C. 根据"成绩单"（A:F列）中的各科成绩，分别统计出各科各分数段的人数，结果放在B41:F45单元格区域。分数段的分割为：60以下、60~69、70~79、80~89，90及以上。

⑶插入两个新工作表，分别重命名为"排序"、"筛选"，并复制Sheet1工作表中A2:F35单元格区域到新工作表的A1单元格开始处。

⑷将该文件以Excel14I.xlsx为文件名另存到ExcelKt文件夹中。

2、数据处理

A. 对"排序"工作表中的数据按"高数"降序、"英语"升序、"计算机"降序排序。

B. 对"筛选"工作表中的数据进行自动筛选，筛选出"高数"、"英语"、"计算机"均大于等于80的记录。

最后保存Excel14I.xlsx文件。

数据处理大纲

第一章绪论 1、物联网具备的3个能力：全面感知、可靠传递、只能处理 2、物联网体系结构：感知层、网络层、应用层 3、感知层：解决数据获取问题，包括数据采集和数据段距离传输两部分 4、感知层关键技术包括：检测技术、中低速无线或有线短距离传输技术（传感器、RFID、 ZigBee技术、蓝牙） 5、网络层：承担数据传输功能，关键技术（Internet，移动通信网，WSN（5个特点）） 6、应用层：解决数据处理和人机界面的问题，关键技术（人工智能，数据挖掘，中间件， 云计算，海计算） 7、物联网数据特性：数据的海量性、时效性、多态性与异构性 8、数据的多态性：采集的数据结构各不相同 9、数据的异构性：有文本数据、图像、音频、视频等多媒体数据。文本型数据易传难感、 多媒体数据易感难传。 10、异构性和多态性的根本原因：物联网的应用模式和架构互不相同，缺乏可批量应用 的系统方法。 11、数据海量性、时效性的解决方法：数据压缩、提高计算能力（采用云计算等技术） 12、数据异构性的解决方法：数据库（数据存储、挖掘、检索），中间件（传递、过滤、 融合） 第二章数据压缩 1、文本数据压缩的方法：游程编码、统计编码、字典编码（不同的冗余对应不同的压缩方 法），无损压缩算法通常利用了统计冗余。 2、无损压缩用在电子表格、文本、可执行文件这样的符号数据中；有损压缩用在视频、音 频中，需要在压缩速率、压缩数据大小和质量损失之间折中。 3、游程编码（RLE）存在的问题：3点 4、游程编码的压缩比：压缩因子为N/(N – M (L – 3)) 5、游程编码可用于二值图像、灰度图像、彩色图像的压缩 6、熵：H = -s (log2 (P))，在等概率特例下，p = 1 / n，s为每单位时间传送s个符号。总的熵 即对所有熵求和 7、哈夫曼编码（熵编码法）：合并后概率下放、合并后概率上放。平均码长相同，说明信 息率R，冗余度相同；码方差越小越好。哈夫曼编码的编码方法不唯一 8、哈夫曼编码的优缺点 9、算术编码，编码与解码 10、算术编码提前结束问题的解决办法：加入eof符号 —————————————————————————————————— 11、字典编码：LZ77/78/W 12、实用的字典编码算法的核心就是如何动态地形成字典，以及如何选择输出格式以减

基因芯片数据处理流程与分析介绍

基因芯片数据处理流程与分析介绍 关键词：基因芯片数据处理 当人类基因体定序计划的重要里程碑完成之后，生命科学正式迈入了一个后基因体时代，基因芯片(microarray) 的出现让研究人员得以宏观的视野来探讨分子机转。不过分析是相当复杂的学问，正因为基因芯片成千上万的信息使得分析数据量庞大，更需要应用到生物统计与生物信息相关软件的协助。要取得一完整的数据结果，除了前端的实验设计与操作的无暇外，如何以精确的分析取得可信数据，运筹帷幄于方寸之间，更是画龙点睛的关键。 基因芯片的应用 基因芯片可以同时针对生物体内数以千计的基因进行表现量分析，对于科学研究者而言，不论是细胞的生命周期、生化调控路径、蛋白质交互作用关系等等研究，或是药物研发中对于药物作用目标基因的筛选，到临床的疾病诊断预测，都为基因芯片可以发挥功用的范畴。 基因表现图谱抓取了时间点当下所有的动态基因表现情形，将所有的探针所代表的基因与荧光强度转换成基本数据(raw data) 后，仿如尚未解密前的达文西密码，隐藏的奥秘由丝丝的线索串联绵延，有待专家抽丝剥茧，如剥洋葱般从外而内层层解析出数千数万数据下的隐晦含义。 要获得有意义的分析结果，恐怕不能如泼墨画般洒脱随兴所致。从raw data 取得后，需要一连贯的分析流程(图一)，经过许多统计方法，才能条清理明的将raw data 整理出一初步的分析数据，当处理到取得实验组除以对照组的对数值后(log2 ratio)，大约完成初步的统计工作，可进展到下一步的进阶分析阶段。

图一、整体分析流程。基本上raw data 取得后，将经过从最上到下的一连串分析流程。(1) Rosetta 软件会透过统计的model，给予不同的权重来评估数据的可信度，譬如一些实验操作的误差或是样品制备与处理上的瑕疵等，可已经过Rosetta error model 的修正而提高数据的可信值；(2) 移除重复出现的探针数据；(3) 移除flagged 数据，并以中位数对荧光强度的数据进行标准化(Normalized) 的校正；(4) Pearson correlation coefficient (得到R 值) 目的在比较技术性重复下的相似性，R 值越高表示两芯片结果越近似。当R 值超过0.975，我们才将此次的实验结果视为可信，才继续后面的分析流程；(5) 将技术性重复芯片间的数据进行平均，取得一平均之后的数据；(6) 将实验组除以对照组的荧光表现强度差异数据，取对数值(log2 ratio) 进行计算。 找寻差异表现基因 实验组与对照组比较后的数据，最重要的就是要找出显著的差异表现基因，因为这些正是条件改变后而受到调控的目标基因，透过差异表现基因的加以分析，背后所隐藏的生物意义才能如拨云见日般的被发掘出来。 一般根据以下两种条件来筛选出差异表现基因：(i) 荧光表现强度差异达2 倍变化(fold change 增加2 倍或减少2倍) 的基因。而我们通常会取对数(log2) 来做fold change 数值的转换，所以看的是log2 ≧1 或≦-1 的差异表现基因；(ii) 显著值低于0.05 (p 值< 0.05) 的基因。当这两种条件都符合的情况下所交集出来的基因群，才是显著性高且稳定的差异表现基因。

工业大数据设备项目财务分析表

工业大数据设备项目财务分析表 一、项目背景情况 当前，地区将进入以转型促发展的新阶段，工业发展仍处于大有 可为的战略机遇期，同时也将面临着发展环境复杂多变的严峻挑战， 加之生产要素瓶颈等制约，任务艰巨而紧迫。 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户 需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、 库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品 全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其 以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业 大数据相关技术和应用。随着各国工业革新的推进、智能制造的发展，工业大数据行业得到快速发展。 工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。近年来，各国纷纷推动其工业发展的改革，德国工业4.0、美国工业互联网、中国制造，制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征 分析，以此创新发展、指导经营，推动工业智能化的发展。工业智能 化与工业大数据相互促进，其数据来源包含企业内部与外部及市场上

的相关数据，主要包含生产经营相关的业务数据、设备物联数据和外 部数据几个方面。 工业大数据是智能制造的关键技术，利用智能化的手段及数据服务，推动生产型制造向服务型制造转型，其在智能制造中有着广阔的 应用前景，在产品市场需求获取、产品研发、制造、运行、服务直至 报废回收的产品全生命周期过程中，工业大数据在智能化设计、生产、网络化协同制造、智能化服务、个性化定制等场景都发挥较大的作用。 随着工业化改革的发展，全球工业大数据的规模不断增加。截止 至2017年全球工业大数据的市场规模为201亿美元，当年全球大数据 市场规模为394亿元，工业大数据占全球大数据总规模超过50%，可见工业大数据已经成为全球大数据行业发展的主要的领域。未来，在以 德国为代表的工业4.0深化发展及其他国家智能制造的发展，预计 2020年全球工业大数据的市场规模为480亿美元，占大数据总规模的 比重约为60%。 《中国制造2025》提出推动了我国工业发展要向智能化的转变， 工业大数据成为行业发展的一个重要领域。据贵阳大数据交易所统计 资料显示，2017年我国工业大数据市场规模约为212元，较上年同比 增长41.3%，增速较快。按照国内工业数据化的发展及政策支持的推进，

数据处理的基本方法

第六节数据处理的基本方法 前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念，测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。然而，我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理，从中揭示出有关物理量的关系，或找出事物的内在规律性，或验证某种理论的正确性，或为以后的实验准备依据。因而，需要对所获得的数据进行正确的处理，数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有：列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等，下面分别予以简单讨论。 列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。其优点是，能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理，使之既有条不紊，又简明醒目；既有助于表现物理量之间的关系，又便于及时地检查和发现实验数据是否合理，减少或避免测量错误；同时，也为作图法等处理数据奠定了基础。 用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯，要设 计出一个栏目清楚、行列分明的表格，也需要在实验中不断训练，逐步掌握、熟练，并形成习惯。 一般来讲，在用列表法处理数据时，应遵从如下原则：

(1) 栏目条理清楚，简单明了，便于显示有关物理量的关系。 (2) 在栏目中，应给出有关物理量的符号，并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。 (3) 填入表中的数字应是有效数字。 (4) 必要时需要加以注释说明。 例如，用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。 用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表 从表中，可计算出 D i D = n = 5.9967 ( mm)

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

工业大数据应用场景分析

工业大数据应用场景分析 2015-08-05 工业4点0 工业4点0 工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分 析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 1、加速产品创新 客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品

基因表达谱芯片的数据分析

基因表达谱芯片的数据分析(2012-03-13 15:25:58)转载▼ 标签：杂谈分类：生物信息 摘要 基因芯片数据分析的目的就是从看似杂乱无序的数据中找出它固有的规律, 本文根据数据分析的目的, 从差异基因表达分析、聚类分析、判别分析以及其它分析等角度对芯片数据分析进行综述, 并对每一种方法的优缺点进行评述, 为正确选用基因芯片数据分析方法提供参考. 关键词: 基因芯片; 数据分析; 差异基因表达; 聚类分析; 判别分析 吴斌, 沈自尹. 基因表达谱芯片的数据分析. 世界华人消化杂志2006;14(1):68-74 https://www.wendangku.net/doc/bb13218819.html,/1009-3079/14/68.asp 0 引言 基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析, 通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类, 最终整合杂交点的生物学信息, 发现基因的表达谱与功能可能存在的联系. 然而每次实验都产生海量数据, 如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息, 将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来, 阐释生命特征和规律以及基因的功能, 是生物信息学研究的重要课题[1]. 基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析, 假如分类还没有形成, 非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法; 假如分类已经存在, 则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。根据研究目的的不同[2,3], 我们对基因芯片数据分析方法分类如下: (1)差异基因表达分析: 基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异, 例如在正常细胞和肿瘤细胞中; (2)聚类分析: 分析基因或样本之间的相互关系, 使用的统计方法主要是聚类分析; (3)判别分析: 以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版, 通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法. 1 差异基因表达分析(difference expression, DE) 对于使用参照实验设计进行的重复实验, 可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分

arcgis数据处理

arccgis naruto 2020/4/29 第一章软件的安装和课程设置 软件安装设置 ?自定义——扩展模块，全部打钩； ?地理处理——地理处理选项——后台处理，勾选掉； ?将arctoolbox拖动到左侧内容列表处，这样二者可以随意切换；?在菜单栏右侧点击右键，可将编辑器添加到常用的位置； 课程介绍 ?数据的获取 ?数据的处理 ?地形因子的提取 ?水文分析 ?地图可视化 ?操作技巧 第二章数据的获取 2-1 栅格数据的获取（DEM） ?地理空间数据云，是个网站； ?迅雷批量下载，使用通配符； 2-2 矢量数据的获取 1.矢量数据包括点线面三个； 2.常用的是线、面之间的互转； 3.也可以将一个图层的内容进行部分保存，以点文件为例； 2-3 地图的地理配准 1.鼠标右击菜单栏下方空白处，选择：地理配准——添加控制点； 2.在控制点上右击：输入x和y；

3.点击：查看链接表，显示已插入的控制点； 4.配准完毕后，点击：更新地理配准； 2-4 地图的矢量化 1.打开栅格图形或者矢量图，双击即可； 2.打开图片格式，不要双击； 3.矢量化的流程：加载位置—开始编辑—创建要素—选择想要矢量化的图层—保 存编辑内容； 2-5 地图的自动矢量化 1.双击图片，把3个图层都添加； 2.一般而言，第2个图层的区分度最高； 3.新建shapefile文件，折线； 4.arcscan-开始编辑； 5.在图片图层上右击，属性，符号系统，已分类，是，分类，类别，2类； 6.调整左侧直方图位置，使线条最清晰； 7.矢量化追踪，单击线条某个位置，隔段距离接着单击；保存编辑内容； 2-6 利用google earth获取矢量数据 1.google earth，选择“添加路径”，划定范围之后，即可导出。“将位置另存为”， 保存kml/kmz。 2.搜索“kml转图层”，选择导出的路径； 2-7 矢量数据的编辑（1） 要素转面，可以将线图层转面图层，同时交叉处被缝合； 2-8 矢量数据的编辑（2） 1.想要对线图层进行微调，启动编辑-选中线-双击线-编辑折点； 2.不想将特定的封闭区域转换为面图层，可将线图层中间截断：选中线-右击-分 割工具； 2-9 利用FME转化KML格式文件（1）+（2） 1.KMZ转图层-设置输入、输出位置、名称-确定； 2.选中points图层-导出数据，设置为shp格式； 3.右击导出的图层-打开属性表，可看到各种属性，也可能有部分属性丢失； 4.FME Desktop 2018，是个软件，选中FME Data Inspector，导入数据，支持 kml格式，可以获取经纬度坐标等完整的属性； 5.FME workbench 2018-add reader-导入KML文件-选中placemark-点设置 图标-选中kml_altlonaltbox_north等；

大学物理实验数据处理基本方法

实验数据处理基本方法 实验必须采集大量数据，数据处理是指从获得数据开始到得出最后结 论的整个加工过程，它包括数据记录、整理、计算与分析等，从而寻找出 测量对象的内在规律，正确地给出实验结果。因此，数据处理是实验工作 不可缺少的一部分。数据处理涉及的内容很多，这里只介绍常用的四种方 法。 1列表法 对一个物理量进行多次测量，或者测量几个量之间的函数关系，往往 借助于列表法把实验数据列成表格。其优点是，使大量数据表达清晰醒目， 条理化，易于检查数据和发现问题，避免差错，同时有助于反映出物理量 之间的对应关系。所以，设计一个简明醒目、合理美观的数据表格，是每 一个同学都要掌握的基本技能。 列表没有统一的格式，但所设计的表格要能充分反映上述优点，应注意以下几点：1．各栏目均应注明所记录的物理量的名称(符号 )和单位； 2．栏目的顺序应充分注意数据间的联系和计算顺序，力求简明、齐全、有条理； 3．表中的原始测量数据应正确反映有效数字，数据不应随便涂改，确实要修改数据时， 应将原来数据画条杠以备随时查验； 4．对于函数关系的数据表格，应按自变量由小到大或由大到小的顺序排列，以便于判 断和处理。 2图解法 图线能够明显地表示出实验数据间的关系，并且通过它可以找出两个 量之间的数学关系，因此图解法是实验数据处理的重要方法之一。图解法 处理数据，首先要画出合乎规范的图线，其要点如下： 1.选择图纸作图纸有直角坐标纸 ( 即毫米方格纸 ) 、对数坐标纸和 极坐标纸等，根据 作图需要选择。在物理实验中比较常用的是毫米方格纸，其规格多为17 25 cm 。 2.曲线改直由于直线最易描绘 , 且直线方程的两个参数 ( 斜率和截距 ) 也较易算得。所以对于两个变量之间的函数关系是非线性的情形，在用图解法时 应尽可能通过变量代换 将非线性的函数曲线转变为线性函数的直线。下面为几种常用的变换方法。 ( 1) xy c ( c 为常数 ) 。 令 z 1，则 y cz，即 y 与 z 为线性关系。 x ( 2) x c y ( c 为常x2，y 1 z ，即 y 与为线性关系。

工业大数据案例

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点： 从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同，大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特

点。数据通常需要长时间或者永久保留，总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB，1000个TB约等于一个PB级。 从处理速度来看，由于源数据的持续高吞吐量，大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中，需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中，针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机，以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看，工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据，同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据，设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据，以及来自外部互联网的半结构化（如JSON XML等）与非结构化数据（如文本等），它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看，由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下，因而在制造大数据分析的典型场景中，以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据，而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况，因此相对传统企业信息化数据而言，工业数据的价值密度相对较低。 Predix是一个云操作系统，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，实现工业数据管理与工业数据分析，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。SAP开发了面向物联网应用和实时数据处理的HANA大数据平台，并利用其在传统企业信息化ERP系统上的优势，推动HANA与信息

数据基础知识及数据处理

数据处理 （从小数据到大数据） 一、小数据 1、信息的度量 在计算机中： 最小数据单位：位（bit） Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B） 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB。 …… 2、不同数制的表示方法 十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D 二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B 八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O 十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H

3、不同数制之间的转换方法 （1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。 例如： 10110.101B =1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D 347.6O =3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1 =231.75D

D5.6H =D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D （2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。（除倒取，乘正取） 例，十进制数59转换为二进制数111011B

例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B 同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH 0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H （3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。(8421法) 例如：3107.46O = 3 1 0 7 . 4 6 O =011 001 000 111 . 100 110 B =11001000111.10011B （4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。（8421法）

数据处理平台解决方案设计.pdf

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取 网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；

化探数据处理方法

内蒙古扎赉特旗东芒合矿和哈拉街吐矿 化探数据处理及图件编制方法 1 化探数据质量评价的数据处理(分矿区) ⑴统计重采样和重分析抽查样所占样品总数的比例 比例 = （重采样和重分析抽查样数/工作样总数）100% ⑵作出SSPS数据文件 将重采样和重分析样分别作成SSPS数据文件。文件中列出项目为： ①重采抽查样重采样号元素含量相应的工作样号元素含量 ②重分析抽查样重分析样号元素含量相应的工作样号元素含量 ⑶计算各元素相对误差 重采样和重分析抽查样相对误差均按RE(%) = |C1-C2|/0.5×(C1+C2)×100%计算。 C1为重采样或重分析抽查样的分析含量 C2为重采样或重分析抽查样的相应的工作样的分析含量 | |为绝对值 RE(%)≤30%为合格，＞30为超差（不合格）；（Au：RE(%)≤50%为合格，＞50为超差） ⑷计算各元素的合格率 η= （抽查样品中合格的样品数/抽查样品的总数）100% 合格率（η）应＞80%，即这批样品的分析结果是可信的。 ⑸列表表示检查或分析质量结果 表××化探重采样抽查各元素的合格率(%) Cu Pb Zn Cr Ni Co Sn V Ag Ti 2 矿区地球化学特征研究的数据处理(以哈拉街吐为例) ⑴作出SSPS数据文件 作出下列SSPS数据文件： ①文件1：整个矿区数据文件； ②文件2：矿区地层数据文件； ③文件3：矿区岩浆岩数据文件； ④文件4 ：下二叠统大石寨组（P1d）数据文件； ⑤文件5 ：下白垩统大磨拐河含煤组（K1d）数据文件；

⑥文件6 ：华力西晚期侵入岩数据文件； ⑦文件7 ：燕山期早期侵入岩数据文件； ⑧文件8 ：燕山期晚期侵入岩数据文件； ⑨文件9：已知矿附近一定范围数据文件 每一数据文件的内容项目包括： 序号野外号 X坐标 Y坐标各元素的含量 ⑵整个矿区和各地质单元（各地层、各岩浆岩）样品各元素含量特征统计 统计的参数包括： ①元素含量平均值； ②最大值； ③最小值； ④标准离差； ⑤变化系数（标准离差/含量平均值）； ⑥浓度克拉克值（元素含量平均值/该元素的克拉克值） 整个矿区和各地质单元统计结果含量平均值、最小值、最大值用表表示。 ⑶整个矿区和各地质单元样品各元素的概率分布特征统计 ①标准离差 ②峰度 ③偏度 ④概率分布曲线特征 ⑷矿区各地层样品各元素的局域丰度和蚀变-矿化叠加系数特征统计 根据地球化学过程的基本定律(A.B.Vstelius,1960),一个矿区地层中元素的“丰度”应该是沉积岩沉积成岩时的初始平均含量，而不应包括后期岩浆、蚀变、矿化作用等地质作用造成的元素含量的增赢或亏损。而矿区内局部地区地层中元素的“局域丰度”，至少应排除最后蚀变-成矿作用叠加的那一部分元素的含量。若本区各地层中元素概率分布及其偏度和峰度特征表明元素呈偏对数正态分布。这说明地层中多数元素都受到了后期不同程度的蚀变-成矿作用的叠加。据此，剔除了不服从正态分布的超差样品(即含量大

工业数据的采集处理

计算机世界/2006年/6月/19日/第B25版 实用技术 如今,在仪器制造、移动通信、航海等工业领域,以个人电脑为平台的信号采集和数据处理系统得到了广泛应用。其中,数据采集依靠硬件板卡,数据分析则要借助于软件技术。 工业数据的采集处理 北京科技大学王家鑫李希胜 在数据采集、处理的应用中，使用最为广泛，基础最为牢固的是PC_Based Control 技术，它是融合PC 技术、信号测量和分析技术、控制技术、通信技术于一体的高性能测量与控制技术，用于信号量测、工业过程数据采集和控制、运动控制、通信控制等。包括工业电脑平台、功能卡和应用软件。通过插入各种功能卡和编写软件，形成功能强大的数据采集系统、通信控制器和运动控制系统。 近年来，PC_Based Control 技术向更快速、更精确的测控方向发展，其中数据采集与控制是其核心技术之一，其基本任务是物理信号（电压/电流）的产生或测量。但是要使计算机系统能够测量物理信号，必须要使用传感器把物理信号转换成电信号（电压或者电流信号）。有时不能把被测信号直接连接到数据采集卡，而必须使用信号调理辅助电路，先将信号进行一定的处理。总之，数据采集与控制系统是在硬件板卡/远程采集模块的基础上借助软件来控制整个系统的工作，包括采集原始数据、分析数据、给出结果等，其中的硬件板卡就是现在广为使用的数据采集卡。而要对数据进行分析并产生结果，就需要利用软件编程技术来实现了。 这里，笔者以PCI-8319 光电隔离模入接口卡为例，介绍如何利用VC++ 6.0实现数据的采集、控制和分析。 PCI-8319 光电隔离模入接口卡 本文所要介绍的PCI-8319 光电隔离模入接口卡就是一款满足PC_Based Control 技术要求的硬件板卡。它提供了PCI 总线插槽的PC系列微机，具有即插即用（PnP）的功能。操作系统可选用Windows、Unix等多种操作系统，以及专业数据采集分析系统LabVIEW 等软件环境。在硬件的安装上也非常简单，使用时只需将接口卡插入机内任何一个PCI总线插槽中并用螺丝固定，信号电缆从机箱外部直接接入。 PCI-8319 光电隔离模入接口卡主要由多路模拟开关电路、高性能放大器电路、模数转换电路、开关量输入输出电路、接口控制逻辑电路、光电隔离电路及DC/DC电源电路组成，采用三总线光电隔离技术，使被测量信号系统同计算机之间完全电气隔离，适用于恶劣环境的工业现场数据采集以及必须保证人身安全的人体信号采集系统。该模入接口卡采用了高性能的仪用放大器，具有极高的输入阻抗和共模抑制比，并具有最高可达 1000 倍的放大增益，可直接配接各种传感器，以完成对不同信号的放大处理，同时，本卡自带 DC/DC隔离电源模块，无需用户外接电源。 PCI-8319 模入接口卡允许采用32路单端输入方式或16路双端输入方式。用户可根据需要选择测量单极性信号或双极性信号。其输入的模拟信号由卡前端的37芯D型插头直接接入。本卡还提供了非隔离的TTL电平的16路输入和16路输出信号通道，这些信号通道由卡后端的40芯扁平电缆转换为37芯D型插头提供给用户。 其多路模拟开关电路以及高性能放大器电路和模数转换电路均采用了AD公司的芯片作为使用器件，可以满足不同用户的不同需求。 开关量输入输出电路，接口控制逻辑电路及光隔电路DC/DC电源电路均可达到较好的使用

数据处理的基本方法

数据处理的基本方法 由实验测得的数据，必须经过科学的分析和处理，才能提示出各物理量之间的关系。我们把从获得原始数据起到结论为止的加工过程称为数据处理。物理实验中常用的数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法等。 1、列表法 列表法是记录和处理实验数据的基本方法，也是其它实验数据处理方法的基础。将实验数据列成适当的表格，可以清楚地反映出有关物理量之间的一一对应关系，既有助于及时发现和检查实验中存在的问题，判断测量结果的合理性；又有助于分析实验结果，找出有关物理量之间存在的规律性。一个好的数据表可以提高数据处理的效率，减少或避免错误，所以一定要养成列表记录和处理数据的习惯。 第一页前一个下一页最后一页检索文本 2、作图法 利用实验数据，将实验中物理量之间的函数关系用几何图线表示出来，这种方法称为作图法。作图法是一种被广泛用来处理实验数据的方法，它不仅能简明、直观、形象地显示物理量之间的关系，而且有助于我人研究物理量之间的变化规律，找出定量的函数关系或得到所求的参量。同时，所作的图线对测量数据起到取平均的作用，从而减小随机误差的影响。此外，还可以作出仪器的校正曲线，帮助发现实验中的某些测量错误等。因此，作图法不仅是一个数据处理方法，而且是实验方法中不可分割的部分。

第一页前一个下一页最后一页检索文本 第一页前一个下一页最后一页检索文本 共 32 张，第 31 张 3、逐差法

逐差法是物理实验中处理数据常用的一种方法。凡是自变量作等量变化，而引起应变量也作等量变化时，便可采用逐差法求出应变量的平均变化值。逐差法计算简便，特别是在检查数据时，可随测随检，及时发现差错和数据规律。更重要的是可充分地利用已测到的所有数据，并具有对数据取平均的效果。还可绕过一些具有定值的求知量，而求出所需要的实验结果，可减小系统误差和扩大测量范围。 4、最小二乘法 把实验的结果画成图表固然可以表示出物理规律，但是图表的表示往往不如用函数表示来得明确和方便，所以我们希望从实验的数据求经验方程，也称为方程的回归问题，变量之间的相关函数关系称为回归方程。 第一节有效数字及其计算 一、有效数字 对物理量进行测量，其结果总是要有数字表示出来的．正确而有效地表示出测量结果的数字称为有效数字．它是由测量结果中可靠的几位数字加上可疑的一位数字构成．有效数字中的最后一位虽然是有可疑的，即有误差，但读出来总比不读要精确．它在一定程度上反映了客观实际，因此它也是有效的．例如，用具有最小刻度为毫米的普通米尺测量某物体长度时，其毫米的以上部分是可以从刻度上准确地读出来的．我们称为准确数字．而毫米以下的部分，只能估读一下它是最小刻度的十分之几，其准确性是值得怀疑的．因此，我们称它为 可疑数字，若测量长度L=15.2mm，“15”这两位是准确的，而最后一位“2”是可疑的，但它也是有效的，因此，对测量结果15.2mm来说，这三位都是有效的，称为三位有效数字． 为了正确有效地表示测量结果，使计算方便，对有效数字做如下的规定： 1．物理实验中，任何物理量的数值均应写成有效数字的形式． ２．误差的有效数字一般只取一位，最多不超过两位． ３．任何测量数据中，其数值的最后一位在数值上应与误差最后一位对齐(相同单位、相同10次幂情况下)．如L=(1．00±0．02)mm，是正确的，I=(360±0．25) A或g=(980.125±0.03)cm/S2都是错误的． ４．常数2,1/2,21 2,π及C等有效数字位数是无限的． ５．当0不起定位作用，而是在数字中间或数字后面时，和其它数据具有相同的地位，都算有效数字，不能随意省略．如31.01、2.0、2.00中的0，均为有效数字．６.有效数字的位数与单位变换无关，即与小数点位置无关．如L=11.3mm=1.13cm=0.0113m=0.0000113Km均为三位有效数字．由此，也可以看出：用以表示小数点位置的“0”不是有效数字，或者说，从第一位非零数字算起的数字才是有效数字．７．在记录较大或较小的测量量时，常用一位整数加上若干位小数再乘以10的幂的形式表示，称为有效数字的科学记数法．例测得光速为2.99×108m/s，有效数字为三位．电子质量为9.11×10-31Kg有效数字也是三位． 二、有效数字的运算法则 由于测量结果的有效数字最终取决于误差的大小，所以先计算误差，就可以准确知道任何一种运算结果所应保留的有效数字，这应该作为有效数字运算的总法则．此外，当数字运算时参加运算的分量可能很多，各分量的有效数字也多少不一，而且在运算中，数字愈来愈多，除不尽时，位数也越写越多，很是繁杂，我们掌握了误差及有效数字的基本知识后，就可以找到数字计算规则，使得计算尽量简单化，减少徒劳的计算．同时也不会影响结果的精确度．

数据处理基础知识 word

检测数据处理基础知识 误差及相关概念→真实值与标准值 误差是测量值与真实结果之间的差异，要想知道误差的大小，必须知道真实的结果，这个真实的值，我们称之“真值”。 1.真实值 从理论上说，样品中某一组分的含量必然有一个客观存在的真实数值，称之 为“真实值”或“真值”。用“μ”表示。但实际上，对于客观存在的真值，人 们不可能精确的知道，只能随着测量技术的不断进步而逐渐接近真值。实际工作中，往往用“标准值”代替“真值”。 2.标准值 采用多种可靠的分析方法、由具有丰富经验的分析人员经过反复多次测定得 出的结果平均值，是一个比较准确的结果。 实际工作中一般用标准值代替真值。例如原子量、物理化学常数：阿佛伽得 罗常数为6.02×10等。 与我们实验相关的是将纯物质中元素的理论含量作为真实值。 1.准确度 准确度是测定值与真实值接近的程度。 为了获得可靠的结果，在实际工作中人们总是在相同条件下，多测定几次，然后求平均值，作为测定值。一般把这几次在相同条件下的测定叫平行测定。如 果这几个数据相互比较接近，就说明分析的精密度高。 2.精密度 精密度是几次平行测定结果相互接近的程度。 3.精密度和准确度的关系 （1）精密度是保证准确度的先决条件。 （2）高精密度不一定保证高准确度。 1.误差 （1）定义：个别测定结果X、X …X与真实值μ之差称为个别测定的误差，简称误差。 （2）表示：各次测定结果误差分别表示为X -μ、X -μ……X -μ。 （3）计算方法： 绝对误差 相对误差 对于绝对误差——测定值大于真值，误差为正值；测定值小于真值，误差为 负值。 对于相对误差——反映误差在测定结果中所占百分率，更具实际意义。 2.偏差 偏差是衡量精密度的大小。 误差的分类→系统误差 1.定义 由某种固定的原因造成的误差，若能找出原因，设法加以测定，就可以消除，所以也叫可测误差。 2.特点

工业大数据案例

工业大数据案例Revised on November 25, 2020

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点： 从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上

万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同，大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特点。数据通常需要长时间或者永久保留，总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB，1000个TB约等于一个PB级。 从处理速度来看，由于源数据的持续高吞吐量，大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中，需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中，针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机，以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看，工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据，同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据，设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据，以及来自外部互联网的半结构化（如JSON XML等）与非结构化数据（如文本等），它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看，由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下，因而在制造大数据分析的典型场景中，以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据，而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况，因此相对传统企业信息化数据而言，工业数据的价值密度相对较低。