MSA大数据取样方法
实用标准文案
精彩文档MSA分析数据取样方法
1 重复性与再现性数据取样方法：
1）根据测量治具或测试设备选用10个被测样品，并进行编号。
2）选用A，B，C三个具有该测量治具或测试设备实际操作经验的测量人员进行测量评价。
3）将测量治具或测试设备的相关信息依MSA重复性和再现性数据表的格式作完准的记录，务必写清测量治具或测试设备的编号和名称及测量参数规格。
4）依选用的三个A，B，C测量人员按顺序进行测量。
①测量时，测量人员A按随机顺序对选用的10个被测样品测量三次（可连
续测量3次），并将被测样品的编号与测量数据一一对应后记录于MSA数据表A区域中。
②测量时，测量人员B按随机顺序对选用的10个被测样品测量三次（可连
续测量3次），并将被测样品的编号与测量数据一一对应后记录于MSA数据表B区域中。
③测量时，测量人员C按随机顺序对选用的10个被测样品测量三次（可连
续测量3次），并将被测样品的编号与测量数据一一对应后记录于MSA数据表C区域中。
2 线性数据取样方法：
1）将测量治具或测试设备的相关信息依MSA线性分析数据表的格式作完准的记录，务必写清测量治具或测试设备的编号和名称及测量参数规
格。
2）选用一个具有该测量治具或测试设备实际操作经验的测量人员进行测量评价。
3）根据测量治具或测试设备选用5-10个被测样品，并先测量实际值，并确认实际值覆盖在规格范围内。
4）根据5-10个被测样品测量的实际值由小到大的顺序排列，并先用5个实际值有一定间距（如规格值是0-5，那么就应选用被测样品实际
值为1，2，3，4，5的5个的被测样品）作线性分析样品。
5）将选用的5个线性分析样品测量的实际值按由小到大的顺序分别记录于线性据分析数据表中作线性分析的5个基准值。
6）测量分析时，测量人员对选用的5个被测样品分别测量10次（可连续测量10次），并将每次测量数据与基准值一一对应后记录于MSA线
性数据表中。
数据挖掘方法论(SEMMA).
SAS数据挖掘方法论─ SEMMA (2009-07-20 21:15:48 Sample ─数据取样 Explore ─数据特征探索、分析和予处理 Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择 Model ─模型的研发、知识的发现 Assess ─模型和知识的综合解释和评价 Sample──数据取样 当进行数据挖掘时,首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集,而不是动用全部企业数据。这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,而且能通过数据的筛选,使你想要它反映的规律性更加凸现出来。 通过数据取样,要把好数据的质量关。在任何时候都不要忽视数据的质量,即使你是从一个数据仓库中进行数据取样,也不要忘记检查其质量如何。因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的,原始数据有误,还谈什么从中探索规律性。若你真的从中还探索出来了什么“规律性”,再依此去指导工作,则很可能是在进行误导。若你是从正在运行着的系统中进行数据取样,则更要注意数据的完整性和有效性。再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量,慎之又慎! 从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢?这要依你所要达到的目标来区分采用不同的办法:如果你是要进行过程的观察、控制,这时你可进行随机取样,然后根据样本数据对企业或其中某个过程的状况作出估计。SAS不仅支持这一取样过程,而且可对所取出的样本数据进行各种例行的检验。若你想通过数据挖掘得出企业或其某个过程的全面规律性时,必须获得在足够广泛范围变化的数据,以
使其有代表性。你还应当从实验设计的要求来考察所取样数据的代表性。唯此,才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。利用它支持你进行决策才是真正有效的,并能使企业进一步获得技术、经济效益。 Explore──数据特征探索、分析和予处理 前面所叙述的数据取样,多少是带着人们对如何达到数据挖掘目的的先验的认识进行操作的。当我们拿到了一个样本数据集后,它是否达到我们原来设想的要求;其中有没有什么明显的规律和趋势;有没有出现你所从未设想过的数据状态;因素之间有什么相关性;它们可区分成怎样一些类别……这都是要首先探索的内容。 进行数据特征的探索、分析,最好是能进行可视化的操作。SAS 有:SAS/INSIGHT和SAS/SPECTRA VIEW两个产品给你提供了可视化数据操作的最强有力的工具、方法和图形。它们不仅能做各种不同类型统计分析显示,而且可做多维、动态、甚至旋转的显示。 这里的数据探索,就是我们通常所进行的深入调查的过程。你最终要达到的目的可能是要搞清多因素相互影响的,十分复杂的关系。但是,这种复杂的关系不可能一下子建立起来。一开始,可以先观察众多因素之间的相关性;再按其相关的程度,以了解它们之间相互作用的情况。这些探索、分析,并没有一成不变操作规律性;相反,是要有耐心的反复的试探,仔细的观察。在此过程中,你原来的专业技术知识是非常有用的,它会帮助你进行有效的观察。但是,你也要注意,不要让你的专业知识束缚了你对数据特征观察的敏锐性。可能实际存在着你的先验知识认为不存在的关系。假如你的数据是真实可靠的话,那末你绝对不要轻易地否定数据呈现给你的新关系。很可能这里就是发现的新知识!有了它,也许会导引你在此后的分析中,得出比你原有的认识更加符合实际的规律性知识。假如在你的操作中出现了这种情况,应当说,你的数据挖掘已挖到了有效的矿脉。 在这里要提醒你的是要有耐心,做几种分析,就发现重大成果是不大可能的。所幸的是SAS 向你提供了强有力的工具,它可跟随你的思维,可视化、快速的作出反应。免除了数学的复杂运算过程和编制结果展现程序的烦恼和对你思维的干扰。这
第三章 空间数据采集与处理练习..
一、单选题 1、对于离散空间最佳的内插方法 是： A．整体内插法 B．局部内插法 C．移动拟合法 D．邻近元法 2、下列能进行地图数字化的设备 是： A.打印机 B.手扶跟踪数字化仪 C.主 机 D.硬盘 3、有关数据处理的叙述错误的 是： A.数据处理是实现空间数据有序化的必要过程 B.数据处理是检验数据质量的关键环节 C.数据处理是实现数据共享的关键步骤 D.数据处理是对地图数字化前的预处理 4、邻近元法 是： A.离散空间数据内插的方法 B.连续空间内插的方法 C.生成DEM的一种方法 D.生成DTM的一种方法 5、一般用于模拟大范围内变化的内插技术是： A.邻近元法 B.整体拟合技术 C.局部拟合技术 D.移动拟合法 6、在地理数据采集中，手工方式主要是用于录入： A.属性数据 B.地图数据 C.影象数 据 D.DTM数据
7、要保证GIS中数据的现势性必须实时进行： A.数据编辑 B.数据变换 C.数据更 新 D.数据匹配 8、下列属于地图投影变换方法的 是： A.正解变换 B.平移变换 C.空间变 换 D.旋转变换 9、以信息损失为代价换取空间数据容量的压缩方法是： A.压缩软件 B.消冗处理 C.特征点筛选 法 D.压缩编码技术 10、表达现实世界空间变化的三个基本要素是。 A. 空间位置、专题特征、时间 B. 空间位置、专题特征、属性 C. 空间特点、变化趋势、属性 D. 空间特点、变化趋势、时间 11、以下哪种不属于数据采集的方式： A. 手工方式 B.扫描方式 C.投影方 式 D.数据通讯方式 12、以下不属于地图投影变换方法的是： A. 正解变换 B.平移变换 C.数值变 换 D.反解变换 13、以下不属于按照空间数据元数据描述对象分类的是： A. 实体元数据 B.属性元数据 C.数据层元数据 D. 应用层元数据 14、以下按照空间数据元数据的作用分类的是： A. 实体元数据 B.属性元数据 C. 说明元数据 D. 分类元数据 15、以下不属于遥感数据误差的是： A. 数字化误差 B.数据预处理误差 C. 数据转换误差 D. 人工判读误差
数据采集处理项目技术方案
xxx大数据库中心数据库 投资商和企业数据采集处理项目 项目编号： 技术方案 xxx有限公司 二○一七年六月 目录 1 引言 ................................................................................................................................................................... 1.1 项目背景 (2) 1.2 项目目标............................................................................................................................................. 1.3 建设原则............................................................................................................................................. 1.4 参考规范............................................................................................................................................. 1.5 名词解释............................................................................................................................................. 2 云数据采集中心 ............................................................................................................................................... 2.1 需求概述............................................................................................................................................. 2.2 总体设计 (7) 2.3 核心技术及功能 ................................................................................................................................. 3 大数据计算平台 ............................................................................................................................................... 3.1 需求概述........................................................................................................................................... 3.2 总体设计........................................................................................................................................... 3.3 数据模型设计................................................................................................................................... 4 数据运营 ......................................................................................................................................................... 4.1 数据挖掘分析 .................................................................................................................................... 4.2 数据分析处理的主要工作 ................................................................................................................ 4.3 数据分析团队组织和管理 ................................................................................................................ 5 安全设计 ........................................................................................................................................................... 6 风险分析 ........................................................................................................................................................... 7 部署方案 ........................................................................................................................................................... 8 实施计划 ........................................................................................................................................................... 9 技术规格偏离表 ............................................................................................................................................... 10 售后服务承诺 ................................................................................................................................................. 11 关于运行维护的承诺 ..................................................................................................................................... 12 保密措施及承诺 ............................................................................................................................................. 13 培训计划 .........................................................................................................................................................
[论文] 采样数据的平滑处理
4.2.4采样数据的平滑处理 1.算法介绍 一般说来，在数据采集系统采集到的数据中，往往叠加有噪声。噪声主要有两大类:一类为周期性的;另一类为不规则的。前者的典型代表为50Hz 的工频干扰，后者的代表为随机信号。由于随机干扰的存在，使得采样得到的离散数据绘成的曲线多呈折线形状，这表明采样数据中的高频成分比较丰富。为了消除或减弱干扰的影响，提高曲线的光滑度，须对采样数据进行平滑处理。常用的平滑处理方法有:平均法、样条函数法和五点三次平滑法等。平均法相对比较简单，滤波效果也较差，样条函数法利用样条插值逼近采样点的方法来实现平滑滤波，算法多样，效果较好。五点三次平滑法利用多项式的最小二乘逼近来对采样点实现平滑滤波，算法简单，效果较好。 数据平滑处理的一般原则是既要消除数据中的干扰成分，又要保持原有曲线的变化特性。 2.五点三次平滑滤波法的基本算法 对采集到的离散数据序列()s nT x 进行平滑处理，设采样得到的12+N 个等间隔点 N N N N N N x x x x x x x x x x x ,,,,,,,,,,,1221012,21----+-+-- 上的采样值为： N N N N N N y y y y y y y y y y y ,,,,,,,,,,,1221012,21----+-+-- 。 设h 为等间隔采样的步长，做变换()h x x t /0-=，则上述12+N 个等间隔点变为 N t N t N t t t t t t N t N t N t N N N N N N =-=-====-=-=+-=+-=-=----+-+--,1,2,,2, 1,0,1,2,,2,1,122101221 假设用m 次多项式 ()m m t a t a a t y +++= 10 来平滑所得到的采样值，为了使多项式能够很好地平滑采样离散值，必须找出一组适当的系数()m j a j ,,1,0 =。将所有点()i i y t ,代入(4.4)式，有12+N 个等式 ?? ? ????=-++++=-++++=-+++++-+-+-+-+------N N m N m N N N N m N m N N N N m N m N N R y t a t a t a a R y t a t a t a a R y t a t a t a a 22101112121102210
数据挖掘方法应用于调查数据的抽样权重问题(60)
1 数据挖掘方法应用于调查数据的抽 样权重问题 ——基于放回比例抽样的再抽样方法 金勇进 谢佳斌 谢邦昌 内容提要：在将数据挖掘方法应用于抽样调查数据时，会遇到抽样权重的处理问题。本文提出采用放回的、与样本单元权数大小成比例的再抽样方法，简称PPWWR 再抽样，来实现“事后”自加权设计。实现“事后”自加权设计后的子样本可忽略掉样本权数，直接采用常规的图示方法和数据挖掘算法进行分析。随后，基于2007中国公民科学素质调查贵州省数据，通过模拟分析讨论了PPWWR 再抽样子样本的样本量问题，发现()max ,5%n N 是一个比较合适的样本量。这一结论可能为其它大型复杂抽样调查数据的数据挖掘实施问题提供借鉴。 关键词：调查数据；抽样权重；数据挖掘；PPWWR 再抽样 中图分类号：C811 文献标识码：A The study on handling sampling weights associated with the survey data when applying data mining methods ——Based on the method of re-sampling with PPWWR Jin Yongjin Xie Jia bin Xie Bangchang Abstract: The problem of how to deal with sampling weights appears when applying data mining methods to survey data. We suggest the method of re-sampling with probability proportional to the weights with replacement (PPWWR) to achieve post self-weighting design. Then, some ordinary statistical graphics and data mining algorithms can be used directly, ignoring
土壤分析样品的采集和处理方法
土壤分析样品的采集和 处理方法 标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]
Ⅰ-土壤分析样品的采集和处理方法配方施肥是一种以最少的肥料投入得到农作物最高产量的农业新技术，这一技术的基础是测出土壤中已有的养分含量，然后根据种植作物的品种、目标产量决定该施什么肥、施多少肥。 土壤样品采集是决定分析结果是否准确的重要环节，因此请严格按下列方法采集土样。 对作物根系较浅的种植地只需取耕层20厘米深的土壤，对作物根系较深的种植地如小麦应适当增加深度，果园土壤样品在耕层40厘米深处采集，采样点的多少可根据试验区耕地面积大小和地形而定，地块面积较小的要采5个点以上，地块面积较大的应采20个点以上。取样点的分布最好采用S型采样法或十字交叉法。（见图一） 采来的样品数量太多可用四分法弃去一部分保留1斤土样即可（见图二）。其方法是：把采来的土样倒在干净的木板或塑料布上，用手将土块捏碎，用镊子夹去土样中的作物根系、昆虫、石块等杂物，放于室内阴凉通风处风干，注意不能在阳光下曝晒及火烤，以免发生氧化反应。把风干后的土样用木棍或玻璃瓶碾碎（不可用金属制品），然后用1—2毫米筛子筛一遍。把筛过的土样平铺成四方形，如数量仍然很多，可再用四分法处理，直至所需数量为止，一般用50克土样即可，完成土样处理后，请填写土壤登记表。 注：如一户有几个土样或几户各有一个土样可将土壤登记表分别填好，并在土样包装上做上与登记表同样内容的标记，以免搞错。 避免在粪堆底上和同一垄上以及田边，路边，沟边和特殊地形部位采样。 采样时在确定的采样点上用小土铲向下切取一片片的土样样品，每个样品点采取的土壤厚、薄、深、浅、宽、狭应大体一致，集中起来混合均匀。 有机肥分析样品的采集和处理方法：堆肥、厩肥、沤肥、草塘肥、沼气肥、牲畜粪尿以及人粪尿等都是有机肥，这些肥料大都是很不均匀的，采样时应注意多点取样，一般应在翻堆混匀后，选择10—20个采样点，大块和散碎的肥料比例相近，把采到的若干样品放在一块干净的塑料布上，送入室中风干，摊开晾干，再把样品弄碎、剪细、混匀，再用四分法缩分至500克左右，磨细并全部通过1毫米孔径筛子，装入样品瓶中。 如果有机肥样品中夹有较多石块，应捡出另外称重，并计算其占原有样品的百分数，如需测定有机肥料中的NH4和NO3，则需用新鲜样品，即不经风干立即进行测定。 粪尿和沼气肥是液体和固体混合肥，可先混匀在未分层前取出500毫升左右放入密闭容器中，用玻璃棒将固体充分捣碎，在分析称样前应反复振摇容器充分混匀。 四分法： Ⅱ-土壤养份测试方法
第4章 数据采集与清洗习题答案
1）请阐述数据采集有哪些方法？ （1）系统日志采集 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统。因此日志采集系统的主要工作就是收集业务日志数据供离线和在线的分析系统使用。这种大数据采集方式可以高效地收集、聚合和移动大量的日志数据，并且能提供可靠的容错性能。高可用性、高可靠性和可扩展性是日志采集系统的基本特征。目前常用的开源日志采集平台包含有：Apache Flume、Fluentd、Logstash、Chukwa、Scribe以及Splunk Forwarder等。这些采集平台大部分采用的是分布式架构，以满足大规模日志采集的需要。具体的日志采集平台在下一节会介绍。 （2）网络数据采集 网络数据采集是指利用互联网搜索引擎技术实现有针对性、行业性、精准性的数据抓取，并按照一定规则和筛选标准进行数据归类，并形成数据库文件的一个过程。目前网络数据采集采用的技术基本上是利用垂直搜索引擎技术的网络蜘蛛（或数据采集机器人）、分词系统、任务与索引系统等技术进行综合运用而完成，并且随着互联网技术的发展和网络海量信息的增长，对信息的获取与分拣会成为一种越来越大的需求。目前常用的网页爬虫系统有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等框架。由于采用多个系统并行抓取数据，这种方式能充分利用机器的计算资源和存储能力，大大提高系统抓取数据的能力，同时大大降低了开发人员的开发速率，使得开发人员可以很快的完成一个数据系统的开发。 （3）数据库采集 数据库采集是将实时产生的数据以记录的形式直接写入到企业的数据库中，然后使用特定的数据处理系统进行进一步分析。目前比较常见的数据库采集主要有MySQL、Oracle、Redis、Bennyunn以及MongoDB等。这种方法通常在采集端部署大量数据库，并对如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片进行深入的思考和设计。 2）数据采集平台有哪些？ Flume、Fluentd、Logstash、Chukwa、Scribe、Kafka 3）为什么要进行数据清洗？ 数据的不断剧增是大数据时代的显著特征，大数据必须经过清洗、分析、建模、可视化才能体现其潜在的价值。然而在众多数据中总是存在着许多“脏”数据，即不完整、不规范、不准确的数据，因此数据清洗就是指把“脏数据”彻底洗掉，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，从而提高数据质量。在实际的工作中，数据清洗通常占开发过程的50%-70%左右的时间。 4）数据清洗有哪些流程？ （1）数据清洗-预处理 （2）数据清洗-缺省值清洗 （3）数据清洗-格式与内容清洗 （4）数据清洗-逻辑错误清洗 （5）数据清洗-多余的数据清洗 （6）数据清洗-关联性验证
藻类标本的采集和处理方法
附录：藻类标本的采集和处理方法 藻类标本的采集 淡水藻类种类繁多，各种藻类对环境条件的要求、也各不相同。有的是浮游种类，有的是底 栖附着种类，生态条件各有其特点。想要采集某一种较好又较纯的理想的标本，就必须了解各种 藻类的生态特点。有的藻类季节性很强,如金藻、硅藻等常在较低温的季节出现，又如蓝藻门的许 多种类则常在温度较高的季节出现。眼虫藻、衣藻、卡德藻等常在有机物较多，静止的水体中大 量出现。接合藻目的许多种类常在酸性，缺钙的水体中大量出现，如酸性红壤土地带的积水、沼 泽以及水库下游积水处常可找到接合藻类。毛枝藻等附着性藻类常可在水中石块或其他附着物上 采到。底栖硅藻或具胶质柄的种类常在沉水植物或其他丝状藻类上附着。欲得较纯的某些浮游藻 类标本，可在形成水华的水体中采集得到。如眼虫藻常形成油膜状水华，而衣藻、隐藻、沟环藻 等则形成绿色、黄绿色、墨绿色云彩状水华。浮游蓝藻类浮在水面时也常可采到较纯的优势种。 此外还可利用藻类的趋光性，将采得的标本初步分离提纯，如衣藻等有鞭毛能运动且具趋光性， 可与共他不运动的藻体分开。又如采得的颤藻常附有较多的泥砂，利用顫藻趋光能动，将它置于 培养皿中，加入适量清水，放于柔光的北面窗口，2—3日后，无数顫藻散贴于培养皿的四周，此 时用小镊子挑取，可得较纯而无泥砂的顫藻。欲得纯粹的某些浮游藻类，可在采集得到的标本中 分离培养。欲得较多、较好，种类较纯的好标本，需经常在不同季节、不同的水域环境中，多加 采集积累。 采集方法，浮游藻类通常可用浮游生物网*，在水中作∞字形拖曳取得。也可采取一定的水量（通常1升）加固定剂，用浓缩沉淀法取得。底栖藻类，较大型的丝状或团块状标本，可以在采 集现场从水中石块上或其他附着物上刮取。另一些小型的常附着在水草或枯枝烂叶水中其他物体上，采集时可连同其附着物一起带回实险室处理。 *浮游生物网系用筛绢缝制而成，筛绢按其孔目大小，有很多规格，采集浮游藻类用孔径最少的x×26号筛 绢较好。 标本的固定 固定藻类标本最常用的固定剂是甲醛液（福尔马林Formalin）或鲁哥氏碘液（Lugol's solution）。 如果标本只作一般的形态分类观察用，在用浮游生物网所采得的标本中，加入福尔马林，使 其含有4%浓度即可，同时可作长期保存，若是直接取水样沉淀浓缩，则用鲁哥氏碘液加福尔马 林最为适宜。1升水样中加鲁哥氏碘液15毫升左右，沉淀浓缩后再加福尔马林使其含有3%浓度 即可。此外FAA（甲醛液、醋酸、酒精）或称标准固定剂。铬醋酸固定液等也是常用的藻类固定剂，它对进一步进行藻体结构的观察有良好效果。若要进一步观察细微构造，每种藻类则有自己 的固定液，这例子不胜枚举，如眼虫藻属较好的杀死固定剂是萧丁氏液。鼓藻杀死固定剂为2—3%甲醛固定后再加几滴醋酸。无隔藻可用甲醛10毫升醋酸5毫升50%酒精100毫升固定。团藻 最好的杀死固定剂为碘化钾2克，碘1克，甲醛24毫升，冰醋酸4毫升，蒸馏水400毫升。鞘藻、刚毛藻可用铬醋酸固定。易于破碎的标本可用FAA固定。 几种常用的固定液配方： 鲁哥氏碘液Lugol's solution 碘……………………………………………………4克 碘化钾……………………………………………………6克 蒸馏水……………………………………………………100毫升 (注：通常使用时常感太浓，可用蒸馏水稀释后使用） FAA(Forrmalin-aceto-aicohol) 标准固定剂 (甲醛液、醋酸、酒精混合剂） 甲醛液……………………………………………………5毫升 醋酸……………………………………………………5毫升 50%或70%酒精……………………………………………………90毫升
数据采集与处理技术
数据采集与处理技术 参考书目： 1．数据采集与处理技术马明建周长城西安交通大学出版社 2．数据采集技术沈兰荪中国科学技术大学出版社 3．高速数据采集系统的原理与应用沈兰荪人民邮电出版社 第一章绪论 数据采集技术(Data Acquisition)是信息科学的一个重要分支,它研究信息数据的采集、存贮、处理以及控制等作业。在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题。将外部世界存在的温度、压力、流量、位移以及角度等模拟量（Analog Signal）转换为数字信号（Digital Signal）, 在收集到计算机并进一步予以显示、处理、传输与记录这一过程，即称为“数据采集”。相应的系统即为数据采集系统（Data Acquisition System,简称DAS）数据采集技术以在雷达、通信、水声、遥感、地质勘探、震动工程、无损检测、语声处理、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等领域有着广泛的应用。 1．1 数据采集的意义和任务 数据采集是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集、转换为数字量后，再由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程。相应的系统称为数据采集系统。 数据采集系统的任务：采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。与此同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。 数据采集系统的好坏，主要取决于精度和速度。 1．2 数据采集系统的基本功能 1.数据采集：采样周期
SAS数据挖掘方法
SAS数据挖掘的方法 一、基本概念 那么什么是数据挖掘呢？简单地说，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。对于企业而言，数据挖掘有助于发现业务的趋势，揭示已知的事实、预测未知的结果。从这个意义上讲，知识是力量，数据挖掘是财富。 二、SAS数据挖掘的方法(SEMMA) 作为智能型的数据挖掘集成工具，SAS/EM的图形化界面、可视化操作可引导用户（即使是数理统计经验不太多的用户）按SEMMA原则成功地进行数据挖掘，用户只要将数据输入，经过SAS/EM运行，即可得到一些分析结果。有经验的专家还可通过修改数据调整分析处理过程。 SAS/EM可实现同数据仓库和数据集市、商务智能及报表工具的无缝集成，它内含完整的数据获取工具、数据取样工具、数据筛选工具、数据变量转换工具、数据挖掘数据库、数据挖掘过程以及数据挖掘评价工具。 1.Sample──数据取样 当进行数据挖掘时，首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集，而不是动用全部企业数据。通过数据取样，要把好数据的质量关，一定要保证取样的代表性、真实性、完整性和有效性。这样才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。 2.Explore──数据特征探索、分析和予处理 当我们拿到了一个样本数据集后，它是否达到我们原来设想的要求；其中有没有什么明显的规律和趋势；有没有出现你所从未设想过的数据状态；因素之间有什么相关性；它们可区分成怎样一些类别……这都是要首先探索的内容。 进行数据特征的探索、分析，最好是能进行可视化的操作，如SAS的SAS/INSIGHT和SAS/SPECTRAVIEW。这两个产品给你提供了可视化数据操作的最强有力的工具、方法和图形。它们不仅能做各种不同类型统计分析显示，而且可做多维、动态、甚至旋转的显示。 应用这两个工具对样本数据进行预分析、推测主要的数据、异常趋势和规律性。 3.Modify──问题明确化、数据调整和技术选择 通过Sample和explore两步之后，对原来要解决的问题可能会有了进一步的明确，这时要尽可能对问题解决的要求能进一步的量化。在问题进一步明确化的基础上，你就可以按照问题的具体要求来审视你的数据集了，看它是否适应你的问题的需要。针对问题的需要，可能要对数据进行增删，也可能按照你对整个数据挖掘过程的新认识，要组合或者生成一些新的变量，以体现对状态的有效的描述。SAS对数据强
数据采集及处理
7■丄Shancfong Jianzhu University 硕士研究生 非笔试课程考核报告 （以论文或调研报告等形式考核用） 2011至2012学年第2学期 考核课程：数据采集及处理 提交日期：2012年6月20日 报告题目：“智能尘埃”的数据采集及处理 姓名魏南 学号2011070203 年级2011级
专业机械设计及理论 所在学院机电工程学院 山东建筑大学研究生处制 “智能尘埃”的数据米集及处理 摘要：“智能尘埃”是在微机电加工技术和自组织网络技术作用下的产物。介绍了“智能尘埃”的硬件体系结构，重点讨论内部重要部件温度传感器AD7418勺采集原理以及AT90LS8535处理器的关键技术。最后在数据采集 和处理的改进上作了几点探讨。 关键词：智能尘埃；无线传感器；低功耗；采集处理 Abstract: “ Smart Dust ” is a product of MEM processing technology and selganization network technology . The hardware structure of “ Smart Dust ” ed in t hedprinciple of the inner component AD7418 which is a kind of temperature sensor is mainly discussed, and the key technology of processor AT90LS8535 is briefly pointed out as well . Finally , the improvements on data acquisition and processing are presented. Key words: Smart Dust ; wireless sensor; low power; acquisition processing 0引言
沈阳市二年级数学下册第一单元《数据收集整理》单元检测(答案解析)
沈阳市二年级数学下册第一单元《数据收集整理》单元检测（答案解析） 一、选择题 1．某班24名男生参加50米跑测试成绩如下图： 从上图中可以看出，得（）的人最多。 A. 优秀 B. 良好 C. 合格 D. 不合格2．下面是同学们喜欢吃的蔬菜调查情况。 喜欢吃的蔬菜名称西红柿黄瓜茄子土豆白菜 人数（人）181610812 A. 西红柿 B. 黄瓜 C. 茄子 D. 白菜3．下面是某班学生在体育课上每分钟颠球的个数，如果30及其以上的才算合格，请问该班合格的人数为（）。 A. 8 B. 9 C. 10 D. 11 4．选一选。 小动物举行运动会，四种动物参加50米跑，它们的比赛如小表。 运动员小猫小狗小熊小兔 成绩13秒9秒20秒11秒 A.小猫 B.小狗 C.小熊 （2）给它们排个名次：（）。 A.小猫、小狗、小熊、小兔 B.小狗、小兔、小猫、小熊 C.小熊、小猫、小兔、小狗 D.小熊、小猫、小狗、小兔
5．下面是某年级（二）班同学对水果的爱好情况统计表，喜欢（）水果的人数最多。 A. 苹果 B. 梨 C. 香蕉 D. 桃6．红红调查同学们最喜欢吃的水果，结果如下。喜欢吃香蕉的有（）人。 A. 12 B. 8 C. 7 D. 15 7．下面是二年级同学喜欢参加的课外活动情况，从图中可知，喜欢看书的和喜欢旅游的一共有多少人？（） 活动项目看电视看书运动旅游其他业余活动 人数1810862 人 8．下表是二(2)班每天看电视时间情况统计表，从图中可知每天看电视在30分钟以下的有多少人？（） 时间30分钟以下30分-----1小时1小时以上 人数正正正正正正正正正正 A. 35人 B. 5人 C. 10人 9．选择：羽毛球组的人数比围棋组的人数多（）人
土壤分析样品的采集和处理方法
Ⅰ-土壤分析样品的采集和处理方法配方施肥是一种以最少的肥料投入得到农作物最高产量的农业新技术，这一技术的基础是测出土壤中已有的养分含量，然后根据种植作物的品种、目标产量决定该施什么肥、施多少肥。 土壤样品采集是决定分析结果是否准确的重要环节，因此请严格按下列方法采集土样。 对作物根系较浅的种植地只需取耕层20厘米深的土壤，对作物根系较深的种植地如小麦应适当增加深度，果园土壤样品在耕层40厘米深处采集，采样点的多少可根据试验区耕地面积大小和地形而定，地块面积较小的要采5个点以上，地块面积较大的应采20个点以上。取样点的分布最好采用S型采样法或十字交叉法。（见图一） 采来的样品数量太多可用四分法弃去一部分保留1斤土样即可（见图二）。其方法
是：把采来的土样倒在干净的木板或塑料布上，用手将土块捏碎，用镊子夹去土样中的作物根系、昆虫、石块等杂物，放于室内阴凉通风处风干，注意不能在阳光下曝晒及火烤，以免发生氧化反应。把风干后的土样用木棍或玻璃瓶碾碎（不可用金属制品），然后用1—2毫米筛子筛一遍。把筛过的土样平铺成四方形，如数量仍然很多，可再用四分法处理，直至所需数量为止，一般用50克土样即可，完成土样处理后，请填写土壤登记表。 注：如一户有几个土样或几户各有一个土样可将土壤登记表分别填好，并在土样包装上做上与登记表同样内容的标记，以免搞错。 避免在粪堆底上和同一垄上以及田边，路边，沟边和特殊地形部位采样。 采样时在确定的采样点上用小土铲向下切取一片片的土样样品，每个样品点采取的土壤厚、薄、深、浅、宽、狭应大体一致，集中起来混合均匀。 有机肥分析样品的采集和处理方法：堆肥、厩肥、沤肥、草塘肥、沼气肥、牲畜粪尿以及人粪尿等都是有机肥，这些肥料大都是很不均匀的，采样时应注意多点取样，一般应在翻堆混匀后，选择10—20个采样点，大块和散碎的肥料比例相近，把采到的若干样品放在一块干净的塑料布上，送入室中风干，摊开晾干，再把样品弄碎、剪细、混匀，再用四分法缩分至500克左右，磨细并全部通过1毫米孔径筛子，装入样品瓶中。 如果有机肥样品中夹有较多石块，应捡出另外称重，并计算其占原有样品的百分数，如需测定有机肥料中的NH4和NO3，则需用新鲜样品，即不经风干立即进行测定。 粪尿和沼气肥是液体和固体混合肥，可先混匀在未分层前取出500毫升左右放入密闭容器中，用玻璃棒将固体充分捣碎，在分析称样前应反复振摇容器充分混匀。 四分法：
数据采集与处理技术试卷(DOC)
一、绪论 （一）、1、“数据采集”是指什么? 将温度、压力、流量、位移等模拟量经测量转换电路输出电量后再采集转换成数字量后，再由PC 机进行存储、处理、显示或打印的过程。 2、数据采集系统的组成? 由数据输入通道，数据存储与管理，数据处理，数据输出及显示这五个部分组成。 3、数据采集系统性能的好坏的参数? 取决于它的精度和速度。 4、数据采集系统具有的功能是什么? （1）、数据采集，（2）、信号调理，（3）、二次数据计算，（4）、屏幕显示，（5）、数据存储，（6）、打印输出，（7）、人机联系。 5、数据处理系统的分类? 分为预处理和二次处理两种；即为实时（在线）处理和事后（脱机）处理。 6、集散式控制系统的典型的三级结构? 一种是一般的微型计算机数据采集系统，一种是直接数字控制型计算机数据采集系统，还有一种是集散型数据采集系统。 7、控制网络与数据网络的结合的优点? 实现信号的远程传送与异地远程自动控制。 （二）、问答题： 1、数据采集的任务是什么？ 数据采集系统的任务：就是传感器输出信号转换为数字信号，送入工业控制机机处理，得出所需的数据。同时显示、储存或打印，以便实现对某些物理量的监视，还将被生产过程中的PC机控制系统用来控制某些物理量。 2、微型计算机数据采集系统的特点是 （1）、系统结构简单；（2）、微型计算机对环境要求不高；（3）、微型计算机的价格低廉，降低了数据采集系统的成本；（4）、微型计算机数据采集系统可作为集散型数据采集系统的一个基本组成部分；（5）、微型计算机的各种I/O模板及软件齐全，易构成系统，便于使用和维修； 3、简述数据采集系统的基本结构形式，并比较其特点？ （1）、一般微型计算机数据采集与处理系统是由传感器、模拟多路开关、程控放大器、采样/保持器、A/D转换器、计算机及外设等部分组成。 （2）、直接数字控制型数据采集与处理系统（DDC）是既可对生产过程中的各个参数进行巡回检测，还可根据检测结果，按照一定的算法，计算出执行器应该的状态（继电器的通断、阀门的位置、电机的转速等），完成自动控制的任务。系统的I/O通道除了AI和DI外，还有模拟量输出（AO）通道和开关量输出（FDO）通道。 （3）、集散式控制系统也称为分布式控制系统，总体思想是分散控制，集中管理，即用几台计算机分别控制若干个回路，再用监督控制计算机进行集中管理。 （三）、分析题： 1、如图所示，分析集散型数据采集与处理系统的组成原理，系统有那些特点？ 集散式控制系统也称为分布式控制系统，总体思想是分散控制，集中管理，即用几台DDC计算机分
测量系统分析(MSA)方法
测量系统分析(MSA)方法 测量系统分析(MSA)方法**** 1.目的 对测量系统变差进行分析评估，以确定测量系统是否满足规定的要求，确保测量数据的质量。 2.范围 适用于本公司用以证实产品符合规定要求的所有测量系统分析管理。 3.职责 3.1质管部负责测量系统分析的归口管理; 3.2公司计量室负责每年对公司在用测量系统进行一次全面的分析; 3.3各分公司(分厂)质检科负责新产品开发时测量系统分析的具体实施。 4.术语解释 4.1测量系统(Measurement system)：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备以及操作人员的集合，用来获得测量结果的整个过程。 4.2偏倚(Bias):指测量结果的观测平均值与基准值的差值。 4.3稳定性(Stability):指测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量平均值总变差,即偏倚随时间的增量。 4.4重复性：重复性（Repeatability）是指由同一位检验员,采用同一量具,多次测量同一产品的同一质量特性时获得的测量值的变差。 4.5再现性: 再现性(Reproductivity) 是指由不同检验员用同一量具，多次测量同一产品的同一质量特性时获得的测量平均值的变差。 4.6分辨率（Resolution）:测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。 4.7可视分辨率（Apparent Resolution）:测量仪器的最小增量的大小,如卡尺的可视分辨率为0.02mm。 4.8有效分辨率（Effective Resolution）:考虑整个测量系统变差时的数据等级大小。用测量系统变差的置信区间长度将制造过程变差（6δ）（或公差）划分的等级数量来表示。关于有效分辨率，在99%置信水平时其标准估计值为1.41PV/GR&R。 4.9分辨力(Discrimination):对于单个读数系统,它是可视和有效分辨率中较差的。 4.10盲测:指在实际测量环境中,检验员事先不知正在对该测量系统进行分析，也不知道所测为那一只产品的条件下,获得的测量结果。