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中图分类号：TN916 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）11（a）-0060-02
随着本地网全网智能化、长途局、关口局撤并的实施，独汇局承担了长途、关口、汇接的功能，原来在长途局、关口局实现的数据需要在独汇局上实现。
1 17909数据现状分析
1.1 17909相关数据现状
17909有直拨业务和卡类业务，本网内固话和小灵通用户拨17909使用的是直拨业务，其他运营商用户拨17909用的是卡类业务，17909直拨业务数据是在长途局变换后送IP网关，其他运营商用17909卡类业务是在关口局将17909变换为16975后送省智能网SSP，SSP再送IP网关。
1.2 本地网网络现状分析
全网智能化、长途局、关口局撤并后整个本地网网络结构发生很大变化，由原来的三级网络结构演变为现在的以两个独汇局为核心的二级网络结构，独汇局是长途、关口及本地汇接合一局。
本地网内所有端局间以及局内话务均由独汇局汇接，两独汇局至无线市话局、省智能网、本地智能网及其他特服设备间设置直达的中继电路，所有话务全部经独汇局转接。计费中心采集独汇局的话单。
两独汇局对省内各独汇局采用A、B平面方式组网，两独汇局对长春TS1、TS2采用交叉连接的组网方式，对省内其他地市独汇局设置直达电路。至长春集团软交换A、B平面TG设备交叉开通直达中继电路，以实现长途汇接的双路由保护。和其他运营商关口局均设有直达电路。本地网网络结构见图1。
2 17909数据分析过程和解决思路
2.1 17909直拨业务的数据分析及实现思路
独汇局为华为交换机（128模8k版本），我们考虑在长途字冠细扩的基础上，在用户拨打17909时，利用华为交换机的号码变换功能，将179090X前的17909删除，不影响产生17909的话单，然后再按变换后的号码进行重新分析。
针对被叫号码变换，独汇局可以利用呼叫源通过号码准备、号首处理、中继承载、主叫分析、特殊号码变换进行变换，但用号码准备变换、号首处理、主叫分析变换后话单中的被叫号码为变换以后的被叫号码，不适合用在这里;用中继承载做的话，产生的话单被叫号码虽说为变换以前的被叫号码，但用中继承载进行的号码变换是针对中继上的出局呼叫进行的，还需要细扩17909字冠，增加了很大的工作量，后期维护工作也很麻烦。对于特殊号码变换，可以使用软件参数，呼叫内部参数5BIT6，控制话单中的被叫号码为变换前还是变换后的号码。将该软件参数改为0，则话单中的被叫号码便为变换前的被叫号码。
我们这里用的是特殊号码变换功能，将被叫号码179090X前的17909删除后，0X字冠还可以按现有的长途字冠路由进行选路，不必要把17909字冠细分。在独汇局做179090、1790900、17909013、17909015、17909018字冠，利用特殊号码变换将179090X前的17909吃掉，经过测试验证，话单是号码变换前的号码，例如：用户拨打179090431114，号码变换后，被叫号码变为0431114，然后再在字冠表中查找0431114的路由选路出局，话单中被叫号码是179090431114。只是用特殊号码变换后，话务统计不能直接统计到179090X的目的地中，用组合对象条件话务测量来统计。
2.2 17909直拨业务具体制作方法
（1）增加17909X字冠，在这里路由指向没有实际意义，因为增加字冠时的是否进行特殊号码变换标志是“是”，先分析特殊号码变换表。
ADD CNACLD：PFX=K'179090， ISSPCHG=SPCHG，CSA=NTT，_SR_39=7，RSC=141，MINL=5， MAXL=22，CHSC=0，DEST=909， DL=6;
（2）增加被叫号码变换，删除被叫号码的前5位。
ADD SPDNC：PFX=K'179090，DCT=DEL，DCL=5;
2.3 17909卡类业务的数据分析及实现思路
其他运营商拨17909由于不能对主叫号码进行直接计费，只能用卡类业务，17909卡类业务是经省智能网平台送IP网关来实现的，需要在独汇局把该类呼叫通过相应的号码变换后送到省智能网SSP（老SSP），核实主叫用户的17909卡的相关信息：主叫用户所拨的卡号和密码是否有效、余额是否充足、是否绑定或者签约用户。
其他运营商用户拨17909卡业务呼叫流程如图2所示。
17909直拨业务已经用特殊号码变换实现了，由于华为128模的主叫分析流程在特殊号码变换分析之后进行分析，如果用主叫号码分析来做17909变成16975的号码变换，那其他运营商拨打17909时，先触发特殊号码变换，被叫号码前的17909就直接被删除了，主叫分析数据不起作用。为了能让其他运营商拨打17909的呼叫经过变换后上智能网，我们针对其他运营商的呼叫源增加新号首集2，在号首集2中增加0-9大字冠，同时增加17909详细字冠，针对0-9字冠做号首处理，将其变换到号首集0（0号首集已经存在具体细扩的字冠），针对17909做号首处理，将17909变换为16975同时变换到号首集0，在0号首集中增加16975字冠，路由指向省智能网。
2.4 卡类业务的具体制作方法
（1）在2号首集增加0-9大字冠、17909、1790913、1790915、1790918，业务权限给本局即可，因为要做号首处理，路由指向在这里没有实际意义。
ADD CNACLD：P=2，PFX=K'0～9， MINL=3，MAXL=20，CHSC=0;
ADD CNACLD：P=2，PFX=K'17909，MINL=3，MAXL=25， CHSC=0;
ADD CNACLD：
P=2，PFX=K'1790913，
MINL=3，MAXL=25，CHSC=0;
（2）对号首集2中的0-9大字冠作号首处理变换成新号首集0，其他运营商的呼叫源都需要做。
ADD PFXPRO：P=2， PFX=K'0～9，CSC=32， DDC=TRUE， NPS=0， RAF=TRUE;
（3）增加被叫号码变换索引，被叫号码前5位改成16975，由于手机用户用IP卡拨异地手机是179091X，和固定电话不一样，把被叫号码179091X改成1697501X。
ADD DNC：DCX=145，DCT=MOD，DCL=5， ND=K'16975;
ADD DNC：DCX=39，DCT=MOD，DCL=7， ND=K'16975013;
（4）对17909作号首处理，将17909变换为16975并变换到号首集0，其他运营商的呼叫源都需要做。
ADD PFXPRO：P=2，PFX=K'17909， CSC=32， DDC=TRUE，DDCX=145，NPS=0， RAF=TRUE;
ADD PFXPRO：P=2，PFX=K'1790913， CSC=32，DDC=TRUE，DDCX=39，NPS=0， RAF=TRUE;
（5）修改现网互联互通呼叫源的号首集为2，其他运营商的呼叫源都需要做。
MOD CALLSRC：CSC=32，P=2;
（6）在0号首集中增加16975字冠，路由指向省智能网。
ADD CNACLD：PFX=K'16975，CSA=NTT，_SR_39=7，RSC=5，MINL=8，MAXL=24， CHSC=0， DEST=145;
经过测试验证，卡类业务的计费话单中主被叫号码没有变换，号首集有变换，号首集为2，但不影响计费分拣。
2.5 话务统计
在独汇局用号码变换设置17909的数据，对17909的话务统计不能被直接统计到该字冠的目的地中，可以用组合对象条件话务测量或者组合话务测量来统计，通过限定入端、出端和目的码或者目的地来完成具体的话务统计。
CRE TRFCLR：tsk=80，mu=MICDT， cycl=DAY，prd=H1，st1=0&00，et1=0&00，TLINLET=all，TLOUTLET=all，TLSVN=all， CD=K'179090，TLCID=all， si=100，ota=PP，oda=STATS&NMP，CONFIRM=Y;
3 结语
目前使用的这种方法，在独汇局改动数据最少，数据也简单，后期维护起来容易，以上方法的实施，使17909的直拨业务和卡类业务的数据顺利割接到独汇局，也使长途局、关口局撤并工作顺利完成。经过拨测验证，本网内固定电话和小灵通用户直拨17909X，话单和话务统计正常，其他运营商用户必须事先注册、绑定或者输入卡号和密码才能拨打17909，话单和卡计费情况正常。
参考文献
· 数据分析的目的是什么？
· 数据分析的一般过程是怎样的？
· 有哪些数据分析方法？
· 在服务性行业里，数据分析方法有哪些需要特别注意的地方？
· 在国内最容易犯哪些数据分析的错误？
因笔者能力和精力有限，文章中存在错误或没有详尽之处，还望各位读者见谅并恳请及时指正，大家相互学习。
(一)数据分析的核心作用
根据国际标准的定义，“数据分析是有组织、有目的地收集并分析数据，通过将数据信息化、可视化，使之成为信息的过程，其目的在于把隐藏在看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，从而总结研究对象的内在规律。”在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
这里需引起关注的是任何没有目的或结果的分析报告都是“忽悠”，都仅仅是没有灵魂的躯壳！我们经常看到国内的同事们忙于各种所谓的“数据分析报告”，堆砌了大量的图表和文字，显得“专业”、“美观”，但认真研读后却发现缺乏最关键的“分析”过程，更别说什么分析结果了。显然大家只是把对事实的原始描述当成了数据分析，而实际上描述原始事实只是数据分析过程的一项内容而非全部。数据分析不能仅有报表没有分析，因为“有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行”，报表只是数据的展现形式；数据分析也不能仅有分析没有结论，没有结论的分析无疑“差了一口气”，对实际业务工作无法产生价值，唯有通过分析得出结论并提出解决方案才能体现数据分析协助管理者辅助决策的核心作用。因此数据分析来源于业务，也必须反馈到业务中去，没有前者就不存在数据分析的基础，没有后者也就没有数据分析的价值了。
(二)数据分析的分类
最常见也是最标准的数据分析可分为三大类：描述性数据分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。
所谓描述性分析是对一组数据的各种特征进行分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体特征。这种分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形，比如上个月的平均通话时长是多少，员工离职率是多少等等。
探索性数据分析是指对已有数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法，侧重于在数据之中发现新的特征，比如呼叫中心的一次解决率和哪些因素相关？他们背后的驱动因素又有哪些？哪些因素是“因”、哪些又是“果”等等。
而验证性分析是依据一定的理论对潜在变量与观察变量间关系做出合理的假设，并对这种假设进行统计检验的现代统计方法，侧重于验证已有假设的真伪性。验证性分析是在对研究问题有所了解的基础上进行的，这种了解可建立在理论研究、实验研究或两者结合的基础上，比如从调研的结果来看本月的客户满意度比上个月高出2%，是否真是如此；男性客户的满意度是否高于女性客户等等。
(三)数据分析的一般过程
通常来讲完整的数据分析过程可分为以下几步：明确数据分析的目的、采集并处理数据、分析及展现数据、撰写分析报告。
现实情况中人们往往在做数据分析时陷入一大堆杂乱无章的数据中而忘记了分析数据的目的，数据分析第一步就是要明确数据分析的目的，然后根据目的选择需要分析的数据，明确数据分析的产出物，做到有的放矢、一击即中！
其次，在做数据分析时要根据特定需求采集数据，有目的地采集数据是确保数据分析过程有效的基础，采集后的数据（包括数值的和非数值的）要对其进行整理、分析、计算、编辑等一系列的加工和处理，即数据处理，数据处理的目的是从大量的、可能是难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定人群来说是有价值、有意义的数据。
接着是对处理完毕的数据进行分析和展现，分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，数据展现的方式有两类：列表方式、图形方式。
最后，整个数据分析过程要以“分析报告”的形式呈现出来，分析报告应充分展现数据分析的起因、过程、结果及相关建议，需要有分析框架、明确的结论以及解决方案。数据分析报告一定要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为整个数据分析过程就是为寻找或者求证一个结论才进行的。最后，分析报告要有建议或解决方案，以供管理者在决策时作参考。
(四)客户中心常用的数据分析工具及简介1 Excel
Excel是微软办公套装软件的一个重要组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。Excel提供了强大的数据分析处理功能，利用它们可以实现对数据的排序、分类汇总、筛选及数据透视等操作。
2 SPC
SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第二步则是用控制图对过程进行监控。
3 SAS
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，时至今日，统计分析功能仍是它的重要组成部分和核心功能。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，SAS提供多个统计过程，用户可以通过对数据集的一连串加工实现更为复杂的统计分析，此外 SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。
4 JMP
JMP是SAS（全球最大的统计学软件公司）推出的一种交互式可视化统计发现软件系列，包括JMP，JMP Pro，JMP Clinical，JMP Genomics，SAS Simulation Studio for JMP等强大的产品线，主要用于实现统计分析。其算法源于SAS，特别强调以统计方法的实际应用为导向，交互性、可视化能力强，使用方便。JMP的应用非常广泛，业务领域包括探索性数据分析、六西格玛及持续改善（可视化六西格玛、质量管理、流程优化）、试验设计、统计分析与建模、交互式数据挖掘、分析程序开发等。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions）“统计产品与服务解决方案”软件，是世界上最早的统计分析软件，基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数，SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。
6 Minitab
中图分类号：P2 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2012）12（b）-0053-02
1 大坝安全监测的意义
大坝所具有的潜在安全问题既是一个复杂的技术问题，也是一个日益突出的公共安全问题，因此，我国对大坝安全越来越重视。随着坝工理论和技术的不断发展与完善，为了更好地实现水资源的进一步开发利用，我国的大坝建设正向着更高更大方向发展，如三峡重力坝、小湾拱坝（最大坝高294.5 m）、拉西瓦拱坝（最大坝高250 m）、溪洛渡拱坝（最大坝高285.5 m）等，这些工程的建设将为我国的经济发展做出巨大贡献，也将推动我国的坝工理论和技术水平上升到一个新的高度。但是，这些工程一旦失事，将是不可想象的毁灭性灾难，因此，大坝安全问题就显得日益突出和重要。保证大坝安全的措施可分为工程措施和非工程措施两种，两者相互依存，缺一不可。
回顾大坝安全监测的发展历史，最早可追溯到19世纪90年代，1891年德国的挨施巴赫重力坝开展了大坝位移观测，随后于1903年美国新泽西州Boont。n重力坝开展了温度观测，1908年澳大利亚新南威尔士州巴伦杰克溪薄拱坝开展了变形观测，1925年美国爱达荷州亚美尼加一佛尔兹坝开展了扬压力观测，1826年美国垦务局在Stevenson一creek试验拱坝上开展了应力及应变观测，这是最早开展安全监测的几个实例。我国从20世纪50年代开始进行安全监测工作，大坝安全监测的作用是逐渐被人们认识的，赵志仁将大坝安全监测的发展历程划分为以下3个阶段。
（1）1891年至1964年，原型观测阶段，原型观测的主要目的是研究大坝设计计算方法，检验设计，改进坝工理论。（2）1964年至1985年，由原型观测向安全监测的过度阶段，接连发生的大坝失事，让人们逐渐认识到大坝安全的重要性，逐步把保证大坝安全运行作为主要目的。（3）1985年至今，安全监测阶段，此阶段，大坝安全监测已经成为人们的共识，随着监测仪器、监测技术和资料分析方法的不断进步、发展与完善，将逐步实现大坝的安全监控。
2 大坝安全监测数据分析概述
大坝安全监测取得的大量数据为评价大坝运行状态提供了基础，但是，原始观测数据往往不能直观清晰地展示大坝性态，需要对观测数据进行分辨、解析、提炼和概括，从繁多的观测资料中找出关键问题，深刻地揭示规律并作出判断，这就需要进行监测数据分析。
2.1 监测数据分析的意义
大坝监测数据分析可以从原始数据中提取包含的信息，为大坝的建设和运行管理提供有价值的科学依据。大量工程实践表明：大坝监测数据中蕴藏了丰富的反映坝体结构性态的信息，做好观测资料分析工作既有工程应用价值又有科学研究意义。大坝安全监测数据分析的意义表现在如下几方面：（1）原始观测数据本身既包含着大坝实际运行状态的信息，又带有观测误差及外界随机因素所造成的干扰。必须经过误差分析及干扰辨析，才能揭示出真实的信息。（2）观测值是影响坝体状态的多种内外因素交织在一起的综合效应，也必须对测值作分解和剖析，将影响因素加以分解，找出主要因素及各个因素的影响程度。（3）只有将多测点的多测次的多种观测量放在一起综合考察，相互补充和验证，才能全面了解测值在空间分布上和时间发展上的相互联系，了解大坝的变化过程和发展趋势，发现变动特殊的部位和薄弱环节。（4）为了对大坝监测数据作出合理的物理解释，为了预测大坝未来的变化趋势，也都离不开监测数据分析工作。因此，大坝监测资料分析是实现大坝安全监测最终目的的一个重要环节。
2.2 监测数据分析的内容
监测资料分析的内容通常包括：认识规律、查找问题、预测变化、判断安全。
（1）认识规律：分析测值的发展过程以了解其随时间而变化的情况，如周期性、趋势、变化类型、发展速度、变动幅度等；分析测值的空间分布以了解它在不同部位的特点和差异，掌握它的分布特点及代表性测点的位置；分析测值的影响因素以了解各种外界条件及内部因素对所测物理量的作用程度、主次关系。通过这些分析，掌握坝的运行状况，认识坝的各个部位上各种测值的变化规律。（2）查找问题：对监测变量在发展过程和分布关系上发现的特殊或突出测值，联系荷载条件及结构因素进行考查，了解其是否符合正常变化规律或是否在正常变化范围之内，分析原因，找出问题。（3）预测变化：根据所掌握的规律，预测未来一定条件下测值的变化范围或取值；对于发现的问题，估计其发展趋势、变化速度和可能后果。（4）判断安全：基于对测值的分析，判断过去一段时期内坝的运行状态是否安全并对今后可能出现的最不利条件组合下坝的安全作出预先判断。
一般来讲，大坝监测资料分析可分为正分析和反演分析两个方面。正分析是指由实测资料建立原型物理观测量的数学模型，并应用这些模型监控大坝的运行。反演分析是仿效系统识别的思想，以正分析成果为依据，通过相应的理论分析，反求大坝材料的物理力学参数和项源（如坝体混凝土温度、拱坝实际梁荷载等）。吴中如院士提到通过大坝监测资料分析可以实现反馈设计，即“综合原型观测资料正分析和反演分析的成果，通过理论分析计算或归纳总结，从中寻找某些规律和信息，及时反馈到设计、施工和运行中去，从而达到优化设计、施工和运行的目的，并补充和完善现行水工设计和施工规范”。综上所述，大坝监测资料正分析中数学模型的研究与应用是实现大坝安全监测及资料分析的目的和意义的基础与根本。
3 监测数据分析方法
大坝安全监测数据分析涉及到多学科交叉的许多方法和理论，目前，常用的大坝监测数据分析方法主要有如下几种：多元回归分析、时间序列分析、灰色理论分析、频谱分析、Kalman滤波法、有限元法、人工神经网络法、小波分析法、系统论方法等等。（图1）
3.1 多元回归分析
多元回归分析方法是大坝监测数据分析中应用最为广泛的方法之一，最常用的方法就是逐步回归分析方法，基于该方法的回归统计模型广泛应用于各类监测变量的分析建模工作。以大坝变形监测的分析为例，取变形（如各种位移值）为因变量（又称效应量），取环境量（如水压、温度等）为自变量（又称影响因子），根据数理统计理论建立多元线性回归模型，用逐步回归分析方法就可以得到效应量与环境量之间的函数模型，然后就可以进行变形的物理解释和预报。由于它是一种统计分析方法，需要因变量和自变量具有较长且一致性较好的观测值序列。如果回归模型的环境变量之间存在多重共线性，可能会引起回归模型参数估计的不正确；如果观测数据序列长度不足且数据中所含随机噪声偏大，则可能会引起回归模型的过拟合现象，而破坏模型的稳健性。
在回归分析法中，当环境量之间相关性较大时，可采用主成分分析或岭回归分析，为了解决和改善回归模型中因子多重相关性和欠拟合问题，则可采用偏回归模型，该模型具有多元线性回归、相关分析和主成分分析的性能，在某些情况下甚至优于常用的逐步线性回归模型，例如王小军、杨杰、邓念武等在应用偏回归模型进行大坝监测数据分析时，还采用遗传算法进行模型的参数估计，取得了较好的效果。
3.2 时间序列分析
大坝安全监测过程中，各监测变量的实测数据自然组成了一个离散随机时间序列，因此，可以用时间序列分析理论与方法建立模型。一般认为时间序列分析方法是一种动态数据的参数化时域分析方法，它通过对动态数据进行模型阶次和参数估计建立相应的数学模型，以了解这些数据的内在结构和特性，从而对数据变化趋势做出判断和预测，具有良好的短期预测效果。进行时间序列分析时一般要求数据为平稳随机过程，否则，需要进行协整分析，对数据进行差分处理，或者采用误差修正模型。例如，徐培亮利用时间序列分析方法，对大坝变形观测资料进行分析建模得到一个AR（2）模型，并对大坝变形进行了预报，结果表明具有良好的预测精度。涂克楠、张利、郑箫等也利用时间序列对大坝监测数据进行分析，有效地提高了模型对实测数据的拟合能力和预测能力。
3.3 灰色理论分析
当观测数据的样本数不多时，不能满足时间序列分析或者回归分析模型对于数据长度的要求，此时，可采用灰色系统理论建模。该理论于20世纪80年代由邓聚龙首次提出，该方法通过将原始数列利用累加生成法变换为生成数列，从而减弱数据序列的随机性，增强规律性。例如，在大坝变形监测数据分析时，也可以大坝变形的灰微分方程来提取趋势项后建立组合模型。一般时间序列分析都是针对单测点的数据序列，如果考虑各测点之间的相关性而进行多测点的关联分析，有可能会取得更好的效果。1991年，熊支荣等人详述了灰色系统理论在水工观测资料分析中的应用情况，并对其应用时的检验标准等问题进行了探讨。同年，刘观标利用灰色系统模型对某重力坝的实测应力分析证明了灰色模型具有理论合理、严谨、成果精度较高的特点。
3.4 频谱分析
大坝监测数据的处理和分析主要在时域内进行，利用Fourier变换将监测数据序列由时域信号转换为频域信号进行分析，通过计算各谐波频率的振幅，最大振幅所对应的主频可以揭示监测量的变化周期，这样，有时在时域内看不清的数据信息在频域内可以很容易看清楚。例如，将测点的变形量作为输出，相关的环境因子作为输入，通过估计相干函数、频率响应函数和响应谱函数，就可以通过分析输入输出之间的相关性进行变形的物理解释，确定输入的贡献和影响变形的主要因子。将大坝监测数据由时域信号转换到频域信号进行分析的研究应用并不多，主要是由于该方法在应用时要求样本数量要足够多，而且要求数据是平稳的，系统是线性的，频谱分析从整个频域上对信号进行考虑，局部化性能差。
中图分类号：F276．1
文献标识码：A
文章编号：1002―2848―2007(01)－0108―06
一、前 言
在经济数据的传统定量分析中，所分析的数据对象具有这样的特征，即数据要么是时间序列数据，要么是横截面数据。而实际中获得的许多经济数据，往往是在时间序列上取多个截面，再在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。计量经济学中称这样的数据为“平行数据”(Panel Da―ta)，也被翻译成“面板数据”，或“纵向数据”(longitudinal data)。20多年来，许多学者研究分析了面板数据。事实上，关于面板数据的研究是计量经济学理论方法的重要发展之一，它在解决数据样本容量不足、估计难以度量的因素对经济指标的影响，以及区分经济变量的作用等方面，具有突出优点。但是，研究面板数据的计量模型，以线性结构描述变量之间的因果关系，且模型太过于依赖诸多的假设条件，使得方法的应用具有一定的局限性。为了弥补面板数据的计量模型分析方法及其它统计分析方法的缺陷，本文基于经济数据的函数性特征，介绍一种从函数视角对经济数据进行分析的全新方法一函数性数据分析(Functional Data Analysis，FDA)。
函数性数据分析的概念，始见于加拿大统计学家J．O．Ramsay和C．J．Dalzell于1991年发表的论文《函数性数据分析的一些工具》。6年后，J．O．Ramsay和B．w．Silverman(1997)将对函数性数据进行统计分析的已有理论和方法，总结在《函数性数据分析》一书中。但这本书偏重方法的理论介绍和数学推导，不利于统计基础薄弱者使用。经过5年的努力，J．O．Ramsay和B．w．Silverman研究了一些函数性数据案例，并将其具体的分析过程编入他们于2002年出版的专著中。虽然国外在这方面已经做了许多研究，也取得了许多有价值的结果，但是有关函数性数据的研究依然处于起步阶段，还有很多问题需要研究或进一步完善。另外，从方法应用的具体领域来看，很少涉及对经济函数性数据的分析。就目前研究文献来看，我国在此方面的研究尚是一片空白。
为填补我国在这方面研究的空白，本文从思想、方法等方面，对函数性数据分析进行系统介绍，并通过编写计算机程序，率先利用该方法分析实际的经济函数性数据。本文共分六部分，以下内容的安排为：数据的函数性特征及经济函数性数据实例、从数据的函数性视角研究数据的意义、函数性数据分析的目标和步骤、函数性数据分析方法的经济应用，最后一部分是本文的结论。
二、数据的函数性特征及经济函数性数据实例
一般地说，多元数据分析(Multivariate Data A-nalysis，MDA)处理的对象，是刻画所研究问题的多个统计指标(变量)在多次观察中呈现出的数据，样本数据具有离散且有限的特征。但是，现代的数据收集技术所收集的信息，不但包括传统统计方法所处理的数据，还包括具有函数形式的过程所产生的数据，例如，数据自动收集系统等，称具有这种特征的数据为函数性数据。
函数性数据的表现形式多种多样，但就其本质来说，它们由函数构成。这些函数的几何图形可能是光滑的曲线(如人体在成年前的身体高度变化等)，也可能是不光滑的曲线(如股票综合指数等)。许多研究领域的样本资料往往表现为函数形式，如考古学家挖掘的骨块的形状、按时间记录的经济数据、手写时笔尖的运动轨迹、温度的变化等。函数性数据分析(Functional Data Analysis，FDA)的基本原理是把观测到的数据函数看作一个整体，而不仅仅是一串数字。函数指的是数据的内在结构，而不是它们直观的外在表现形式。
实际中，之所以要从函数的视角对数据进行分析，是因为：(1)实际中，获得数据的方式和技术日新月异、多种多样，例如，越来越多的研究者可以通过数据的自动收集系统获得大量的数据信息。更重要的是，原本用于工程技术分析的修匀(smoothing)和插值(interpolation)技术，可以由有限组的观测数据产生出相应的函数表示。(2)尽管只有有限次的观测数据可供利用，但有一些建模问题，将其纳入到函数版本下进行考虑，会使分析更加全面、深刻。(3)在有些情况下，如果想利用有限组的数据估计函数或其导数，则分析从本质上来看就具有函数性的特征。(4)将平滑性引入到一个函数过程所产生的多元数据的处理中，对分析具有重要的意义。
在经济分析中，融合时间序列和横截面两者的数据很常见，例如，多个国家、地区、行业或企业的多年的年度经济总量、多家商业银行历年的资本结构、能源(如电力、煤炭、石油等)多年按月的消耗量、不同时间上多个省市的失业数据等。这些经济数据往往呈现函数性特征，即每个个体对应着一个函数或曲线。在对经济函数性数据进行分析时，将观测到的数据(函数)看作一个整体，而不是个体观测值的顺序排列，这是函数性数据分析不同于传统统计分析之根本所在。例如，表1是工商银行、农业银行、中国银行、建设银行1995年到2004年期间的资产收益率(ROA)数据。
利用基于MATLAB编写的程序，对数据进行平滑处理(smoothing)，并绘出四家国有银行的资产收益率(ROA)的修匀曲线(见图1)。由曲线图可以看出，每个个体(银行)对应着一条曲线(其数学表达式为函数)，这是将多家银行的历年ROA数据记录看作函数的根本理由，也是函数性数据分析的出发点。
三、从数据的函数性视角研究数据的意义
从函数的视角，对具有函数特征的经济数据进行研究，会挖掘出更多的信息。例如，对函数性数据的平滑曲线展示，不但能够诊断出拟合数据的可能数学模型，还能够通过对光滑曲线求一阶、或更高阶的导数，来进一步探索数据的个体(横截面)差异和动态变化规律。
图2是四家银行资产收益率的速度(一阶导数)曲线，观察发现：在1995年至2004年期间，农业
银行、中国银行及建设银行的资产收益率的变化率，呈现出较强的周期性，其中尤以建设银行的表现最为突出。加速度曲线图显示，四家银行资产收益率的变化率的波动状况不相同，转折变化的时间差异也较大。这些情况一定程度表明，各家银行的内部管理与经营机制，对市场信息的反应快慢程度各不相同。
四、函数性数据分析的目标和步骤
函数性数据分析的目标与传统统计学分析的目标基本一样，具体情况如下：
(一)以对进一步分析有利的方法来描述数据；
(二)为突出不同特征而对数据进行展示；
(三)研究数据类型的重要来源和数据之间的变化；
(四)利用输入(自变量信息)来解释输出(因变量)的变化情况；
(五)对两组或更多的某种类型的变量数据进行比较分析。
典型的FDA主要包括以下步骤：
第一步，原始数据的收集、整理和组织。假设我们考虑的自变量是一维的，记为t，一个的函数仅在离散抽样值 处被观测，而且这些ti可能等间隔分布，也可能不是。在函数性数据分析中，将这些离散的观测值看作一个整体。
第二步，将离散数据转换为函数形式。这是利用各次观察的原始数据定义出一个函数x(t)，它在某一区间上所有t处的值都被估算了出来。解决这个问题的基本方法是选定一组基函数 (t)，k=O，…，K，并用基函数的线性组合给出函数x(t)的估计
第三步，多种形式的初步展示与概括统计量。概括统计量包括均值和方差函数、协方差与相关函数、交叉协方差(cross―covafiance)与交叉相关(cross―correlation)函数等。
第四步，为了使每一条曲线的显著特征都在大体相同的自变量处(如月份、年份等)显现出来，可能需要对函数进行排齐(regigtration)，其目的是能够区别对待垂直方向的振幅变化与水平方向的相变化。
第五步，对排齐后的函数数据进行探索性分析，如函数性主成份分析(FPCA)、函数性典型相关份析(FCCA)等。
第六步，建立模型。建立的模型可能是函数性线性模型，也可能是微分方程。
第七步，模型估计。
五、函数性数据分析方法的经济应用
为了说明函数性数据分析方法的具体应用，同时出于使所绘图形简单明了，本文再次利用四家国有银行的数据，对资产收益率进行更深入的分析。虽然此实例中个体数少，但并不妨碍对方法应用的系统描述与理解。
在对实际问题的经济数据进行分析时，通常需要依照研究的目标编写计算机程序。就目前的研究现状来看，基于MATLAB或SPLUS等编写的程序，如绘图或综合计算函数等，完全可以满足分析的需要。本文首先基于MATLAB编写程序，然后对四家国有银行的资产收益率数据进行分析。
关于四家银行资产收益率数据的函数(曲线)展示与初步分析，本文在前面已进行了描述，具体结果见图1和图2。概括资产收益率特征的统计量(均值函数和标准差函数)的曲线见图3。
为了进一步探讨典型函数所呈现的特征，本文利用函数性主成份分析，对四家银行的资产收益率数据进行分析。一般来说，在函数性数据分析中，与多元统计中的某个主成份的权向量相对应的是主成份权函数(principal component weight function)，记为 ，其中t在一个区间 中变化。第i个样品(个体) 的主成份得分值为 ，第一主成份就是在 的约束条件下，寻求使主成份得分 的方差达到最大的权函数 ，即它是下面数学模型的最优解： 类似地，可以求得第j个主成份，其权函数毛(t)是下面数学模型的解：
为了得到光滑的主成份，一种方法是对由上述方法求出的主成份进行修匀，另一种方法是将修匀处理过程，融入到主成份的求解过程中。具体作法是将描述主成份曲线波动程度的粗糙因子纳入到约柬条件中，形成带惩罚的约束条件。利用粗糙惩罚法求第j个主成份的数学模型是其中 称为修匀参数，用它可对粗糙惩罚项进行调整。
利用上述方法和基于MATLAB编写的程序，对四家银行进行函数性主成份分析(FPCA)。具体结果见图4。第一个主成份(PCI)的解释能力为85．5％，第二个主成份(Pc2)的解释能力为13．1％，前两个主成份的综合解释能力为98．6％。
为了清晰地显示主成份，并进行有意义的解释，在同一图中绘出三条曲线，一条是整体均值曲线，另两条是对均值曲线分别加上和减去主成份的一个适当倍数而形成的曲线，具体结果见图5(本文所选的倍数是0．12)。以上所述的三条曲线分别对应着图5中的实心曲线、‘+’曲线和‘*’曲线。第一个主成份反映了资产收益率(ROA)的一般变化，尤其反映了资产收益率的“两头”变化情况(1999年以前和2003年以后)。第二个主成份反映了资产收益率(ROA)的中段变化。
六、结论
在经济实践中，越来越多的领域所得到的样本观察资料是曲线或图像，即函数性数据。因此，对这种类型的经济数据进行统计分析和描述，具有重要的现实意义。因篇幅所限，还有一些函数性数据的分析方法未予以介绍，如函数性方差分析、函数线性模型、函数性典型相关分析以及描述动态性的微分方程等。由于本文的主要目的，是通过对函数性数据分析方法和具体应用的介绍，传述对数据进行分析的新思想，而不只是方法技术本身。因此，缺少的方法并不影响对思想的阐述。
（一）统计规律分析
就是采用数理统计方法、模糊数学方法以及适用于小同环境要素的数学和物理方程等方法，对所得的监测数据进行深度剖析，做出详细的分析评价。这种数据分析方法主要适用于环境调查、环境规划和环评等工作。
（二）合理性分析
实际的环境监测中，影响环境要素变化的因素错综复杂，而有效的能用于综合分析的监测数据十分有限，所以我们需要考虑到各种环境要素之间的相互影响，以及监测项目之间的关系，理论结合实际全面分析数据的合理性，这样才可能得到准确可靠的、合理的监测数据分析结果。
二、提高环境监测数据分析质量的方法
为了促进环境执法工作的严肃和公正，在科学化环境管理政策中，提高环境数据分析质量很有必要。在前人的研究工作基础之上，我们提出了以下几种方法来提高数据分析质量。
（一）加强审核
加强各项审核是提高环境监测数据分析质量的重要方法，它主要是指加强对现有数据的综合审核。在进行例行监测或是年度监测计划时，我们的工作一般都是连续性的展开的，一年或是好几年，因此，我们可以建立一个动态的分析数据库，录入每次的监测数据，包括每个污染源的详细信息（污染点的地理位置和排放口的排污状况等），在以后的审核中，我们可以迅速地在数据审核中对于同一采样点、同一分析项目进行新旧数据的分析对比。当数据分析结果出现异常时，可以及时的发现并找到原因，这可以对污染应急事故的发生起到提前警示的作用。另外，在数据审核中，也要密切注意到同一水样、不同的分析项目之间的相关性，比如：同一水体中氟化物和总硬度、色度和pH的关系、氨氮和总氮之间的相关性等，这样也能及时发现数据分析中出现的误差。
（二）加强监督机制
通过调研我们发现，目前在传统的监测数据质量控制系统中依旧存在许多不足，我们可以通过引入反馈和交流机制，加强监督机制来有效提高数据分析的质量。首先，通过强化平面控制，在系统内部全面优化管理的模式，提高工作人员的分析技术水平，尽可能的减少或消除数据误差，以此来提高监测分析的准确性；其次，我们应该主动接受来自外界的监督，对于外界有异议的监测数据要进行反复的检测；再次，我们也应该多举办技术交流会，让技术人员可以与各级环境监测部门的人员沟通，学习他们的先进技术和方法，同时进行数据分析结果对比，找到自身的不足，发现问题并能及时更正。
（三）加强采样及实验室测量质量的控制
1.采样控制
工作人员在每次采样前，都应该根据实际环境情况来制定采样技术细则，做好采样控制，比如：需要校准仪器并确保仪器可以正常运转；使用的采样管和滤膜要正确安装，采样器干净整洁没有受到污染源的污染，其放置的位置也能满足采样要求等。采集好的样品，要妥善存放避免污染。如果样品不能及时进行检测，考虑到样品的稳定性，最好将样品密封并存放在于冰箱中。
2.实验室测量控制
在实验室进行样品测试之前，首先应该对所要用到的玻璃量器及分析测试仪器进行校验。日常工作中，也应该根据各种仪器保养规定，对仪器定期进行维护和校验，确保仪器可以正常运转工作。其次，需要准确调配各种溶液，特别是标准溶液，配置时要使用合格的实验用蒸馏水。测试数据时，先要测定标准样品并绘制标准曲线。测定样品时要检查相关系数和计算回归方程，并对实验系统误差进行测验，每一步都不能少。
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）03-0104-02
1 综述
1.1 简介
在数字化时代，需要新一代系统架构提升业务创新能力。在新一代系统架构中，大数据是核心要素。业务应用能否自主发现与自助获得高质量的大数据，就成为业务创新成败的关键。这就要在搭建大数据平台时，就着手大数据治理相关建设。
1.2 需求和意义
从某种意义上说大数据治理架构需要以元数据为核心、提高大数据质量、透明化大数据资产、自助化数据开发、自动化数据、智能化数据安全，提升大数据平台服务能力，让大数据平台变得易使用、易获得、高质量。
但是，目前很多技术解决方案存在诸多安全和效率隐患：业务系统多，监管力度大；数据量庞大且呈碎片化分布，急需提升大数据质量；数据格式不规范、难以在短时间内找到所需数据；数据在各阶段的应用角度不同，需要降低系统间的集成复杂度。
2 功能设计
2.1 总体架构
本文讲述的数据分析方法及实现技术是建立在Hadoop/Spark技术生态圈的基础之上，以实现用户集成处理、、清理、分析的一个统一的数据处理平台；按数据类别分为线数据、归档数据；按数据格式分为非结构化数据、结构化数据；按数据模型分类为范式化模型数据、维度模型数据；按数据采集频度分为非实时数据、准实时数据处理架构；并提供数据中心平台与安全管理方案，为企业级用户建立一个通用数据处理和分析中心。如图1所示。
2.2 在线数据
在线数据在线通过接口去获得的数据，一般要求为秒级或速度更快。首先应当将数据进行区分：在线数据、或归档数据。本平台中采用：Storm或Spark Streaming框架进行实现。Spark Streaming将数据切分成片段，变成小批量时间间隔处理，Spark抽象一个持续的数据流称为DStream（离散流），一个DStream是RDD弹性分布式数据集的micro-batch微批次，RDD是分布式集合能够并行地被任何函数操作，也可以通过一个滑动窗口的数据进行变换。
2.3 归档数据
归档数据是在线存储周期超过数据生命周期规划的数据，处理的要求一般在分钟级或速度更慢。通常归档数据的计算量、数据量、数据复杂度均超过试试数据处理。本平台中采用：Hadoop、Spark技术生态体系内的框架进行计算，这里不详细阐述。
2.4 非结构化数据
通常非结构化的数据不一定具备字段，即使具备字段其长度也不固定，并且字段的又可是由可不可重复和重复的子字段组成，不仅可以包含结构化数据，更适合处理非结构化数据。常见的非结构化数据包括XML、文本、图象、声音、影音、各类应用软件产生的文件。
针对包含文字、数据的为结构化数据应当先利用数据清洗、数据治理工具进行提取，这项工作目前仍依赖技术员进行操作，由于格式的复杂性所以难以使用自动化方式进行较为高效的批处理。在治理数据的过程中，需要根据情况对数据本身额外建立描述数据结构的元数据、以及检索数据的索引服务，以便后续更佳深度利用数据。
2.5 结构化数据
结构化数据具备特定的数据结构，通常可以转换后最终用二维的结构的数据，并且其字段的含义明确，是挖掘数据价值的主要对象。
本平台中主要使用Hadoop Impala和Spark SQL来进行结构化数据的处理。Impale底层采用C++实现，而非Hadoop的基于Java的Map-Reduce机制，将性能提高了1-2个数量级。而Spark SQL提供很好的性能并且与Shark、Hive兼容。提供了对结构化数据的简便的narrow-waist操作，为高级的数据分析统一了SQL结构化查询语言与命令式语言的混合使用。
结构化数据根据采集频度可以继续分类为：非实时数据、准实时数据。
2.6 准实时数据
通常准实时数据是指数据存储在平台本身，但更新频率接近于接口调用数据源的数据。适合用于支持数据和信息的查询，但数据的再处理度不高，具有计算并发度高、数据规模大、结果可靠性较高的特点。通常使用分布式数据处理提高数据规模、使用内存数据进行计算过程缓冲和优化。本平台主要采用Spark SQL结合高速缓存Redis的技术来实现。Spark SQL作为大数据的基本查询框架，Redis作为高速缓存去缓存数据热区，减小高并发下的系统负载。
2.7 非实时数据
非实时数据主要应用于支持分析型应用，时效性较低。通常用于数据的深度利用和挖掘，例如：因素分析、信息分类、语义网络、图计算、数值拟合等。
非实时数据根据数据模型可继续分类为：范式化模型数据、维度模型数据。
2.8 范式化模型
范式化模型主要是针对关系型数据库设计范式，通常稻菔遣捎玫谌范式3NF或更高范式。面向近源数据查询、数据主题的整合。范式化模型数据的数据存储区，建议使用并行MPP数据库集群，既具备关系型数据库的优点，又兼顾了大数据下的处理。
2.9 基于维度模型
维度模型数据主要应用于业务系统的数据挖掘和分析。过去多维度数据处理主要依赖OLAP、BI等中间件技术，而在大数据和开源框架的时代下，本技术平台采用Hadoop Impala来进行实现。Impala并没有使用MapReduce这种不太适合做SQL查询的范式，而是参考了MPP并行数据库的思想另起炉灶，省掉不必要的shuffle、sort等开销，使运算得到优化。
3 应用效果
本系统在不同的业务领域上都可以应用，以2016年在某银行的应用案例为例：该银行已完成数据仓库建设，但众多数据质量问题严重影响了数据应用的效果，以不同的数据存储方式，以更高的要求去进行数据的统一管理。通过组织、制度、流程三个方面的实施，以元数据、数据标准、数据质量平台为支撑，实现了数据管控在50多个分支，60个局，1000余处的全面推广，实现了全行的覆盖；管理了120个系统和数据仓库，显著提升了新系统的快速接入能力；通过14个数据规范和流程明确了数据管控的分工；数据考核机制的实施，使其在数据质量评比中名列前茅。
4 结语
本文介绍了大数据下数据分析方法及实现技术的大体设计和思路，从需求分析、总体架构和数据处理以及数据分析这几个方面来介绍。文章在最后介绍出了这种平台的应用效果。笔者相信这些思路和技术能够在业务中能得到很好的应用。
abstract: with the rapid development of society, people's living standard is getting higher and higher, at the same time, with the coming of the decline in quality of the environment, now the city air quality problems frequently bright red light, people pay more and more attention to the quality of the environment. the rapid development of modern technology, the air environmental detection of artificial detection is less and less, more and more automatic detection, bring people a lot of convenience. this paper analysis the ambient air monitoring data, to detect abnormal data analysis, as well as to these abnormal data how to correctly handle.
keywords: environmental air monitoring; data analysis; data processing method; abnormal
中图分类号：f205文献标识码：a文章编号：2095-2104（2013）
环境空气自动检测系统早已在空气质量检测中运用娴熟，在我国的各个城市的空气质量检测得到广泛的运用。环境空气自动监测系统是基于干法仪器的生产技术，利用定电位电解传感器原理，结合电子技术和网络通讯技术，研制、开发出来的最新科技产品，是开展城市环境空气自动监测的理想仪器。
目前，我国有上百个城市都运用了此系统来进行城市空气质量的检测。但是，这个系统也并不是百利无一害的，因为检测中会面临一些气候异常现象、还有设备的维修、断电现象，诸如此类的现象会导致环境空气自动检测系统出现一些异常数据，这就需要工作人员对这些异常数据进行分析探讨，促进环境空气质量检测数据的标准化。
1环境空气自动检测系统的组成部分
环境空气自动检测系统可对环境空气质量进行24小时自动连续检测。该系统由检测中心站、检测子站和质量保证实验室组成。其中空气环境检测子站包括采样系统、气体分析仪器、校准装置、气象系统、子站数据采集等。子站检测的数据通过电话线传送至环境检测中心站进行实时控制、数据管理及图表生成。
检测的项目为：so2、no、no2、nox、co、o3、pm10、气象的五个参数（即：风向、风速、温度、相对湿度、大气压力）子站计算机可连续自动采集大气污染监测仪、气象仪、现场校准的数据及状态信息等，并进行预处理和贮存，等待中心计算机轮询或指令。采样集气管由采样头、总管、支路接头、抽气风机、排气口等组成。远程数据通讯设备由调制解调器和公用电话线路组成，有线调传或直接使用无线pc卡（支持gprs）。
2异常数据
环境空气自动检测系统在24小时无人值班的情况下检测中，经常会出现一些异常数据。据统计，我国每年实时检测的上万个检测数据中有0.95%——3.18%的异常数据，这些数据主要表现在一下几个方面：
2.1可预知的异常数据
有的异常数据是因为仪器自身出现的故障、断电等问题产生的，这种可预知的数据一般而言是不需要进行分析的，这种可预知的异常数据被视作为无效数据，不参与均值计算。
2.2数据出现负值
出现负值的数据会有两种情况，第一种是：检测的环境中气体浓度极低，接近于仪器的零点值，这个时候会因为仪器的零点漂移而产生负值的数据。第二种是因为仪器本身的故障导致的负值，这种就作为无效数据，不予分析。
2.3数据在零值附近徘徊
单个检测子站的某项污染物的浓度出现极高值时，就会导致数据在零值附近徘徊5个小时以上。这个时候，要根据周围的环境、气象、风向等来分析判断。
2.4突然产生的异常数据
有的时候，当外界环境发生急剧的变化时就会导致检测的数据突然的发生异常情况，一般情况下只有当发生突然的空气污染问题时才会出现这种情况，也就是空气中某一
或者几种大气污染物的浓度突然的急剧增加。这种情况需要工作人员根据当地的环境和以往的经验进行判断分析数据，对出现的异常数据进行正确的取舍，将无效的数据不参与均值计算。
3处理方法
子站临时停电或断电，则从停电或断电时起，至恢复供电后仪器完成预热为止时段内的任何数据都为无效数据，不参加统计。恢复供电后仪器完成预热一般需要0.5～1 小时。
对于低浓度未检出结果和在监测分析仪器零点漂移技术指标范围内的负值，应该取监测仪器最低检出限的1/2 数值，作为检测结果参加均值计算。
有子站自动校准装置的系统，仪器在校准零/跨度期间，发现仪器零点漂移或跨度漂移超出漂移控制限，应从发现超出控制限的时刻算起，到仪器恢复到调节控制限以下这段时间内的检测数据作为无效数据，不参加均值计算，但要对该数据进行标注，作为以后的参考数据保留。
对于手工校准的系统，仪器在校准零/跨度期间，发现仪器零点漂移或跨度漂移超出漂移控制限，应从发现超出控制限时刻的前一天算起，到仪器恢复到调节控制限以下这段时间内的监测数据作为无效数据，不参加统计，但对该数据进行标注，作为参考数据保留。
在仪器校准零/跨度期间出现的异常数据作为无效数据，不参加统计，但应对该数据进行标注，作为以后仪器检查的依据予以保留。
结束语
随着社会的发展，环境保护工作受到的关注越来越多，城市规模的不断扩大给城市环境带来了各种各样的问题，人们对环境质量的要求也越来越高。对环境的保护很重要的根据就是环境空气检测的数据，这些数据是做好环境保护工作的依据。而在环境空气检测系统中经常会出现一些异常数据。对这些异常数据，先判断是否是因为仪器自身的故障而产生的数据，排除这些无效的数据之外的异常数据，要根据具体情况进行分析，寻找出出现异常数据的原因，然后找出解决问题的具体方法，保证环境检测系统能够健康安全的运转下去，为环境保护工作贡献自己的一份力量。
参考文献：
[1]杨亚洋.环境空气监测数据分析及处理[j].中国新科技新产品，2011（23）
[2]娄明军.环境空气监测全程质量控制分析[j].科技致富向导，2012（33）
中图分类号： X169 文献标识码： A 文章编号：
1引言
随着国家科技水平的提高，居民的生活质量也在逐渐提高，人们对周围环境的要求也随之提高。环境的重要组成部分——空气，作为人类一切活动的必需元素，自然也被放在了重要的位置，它关系到人体的舒适度以及健康状况。为了改善国家的空气质量，环保部门已在国家的大多数地区布设了环境监测站，并分别为这些监测站配备了一定的监测系统及技术人员。目前，常用的环境空气监测系统为空气自动监测系统，该系统在大多数监测站觉得以应用，因为该系统不仅能够在监测站内自动完成空气质量数据的监测，还能够根据已测数据来预测本地区的未来空气质量变化趋势，此外还能够在发生特殊事件时迅速提供应急措施。但是该系统也有一定的缺点，即在某些特殊状况下，比如停电、损坏、空气质量突变，产生不正常数据。下面分别从异常数据和正常数据两个方面着重介绍了如何对监测数据进行分析及处理。
2异常数据的分析及处理方法
绝大多数类型的监测项目均会产生一定量的异常数据。空气自动监测系统也不例外，该系统常因气候的突变，以及系统本身的性能不稳定，系统组成部件出现故障等一系列因素而产生许多异常数据。大量资料显示，该系统产生的异常数据通常占有总数据百分之一到百分之三的比例，这个比值偏大，因此如何恰当地分析及处理这些异常数据同分析和处理正常数据一样，具有十分重要的意义。
2.1分析造成异常数据的原因
造成系统产生异常数据的原因较多，大致分为分析仪故障、气路故障和其他故障三大类。
2.1.1分析仪故障
分析仪故障主要分为以下两类：
(一)二氧化硫及二氧化氮分析仪故障
这两种分析仪的采样管和限流孔直径都较小，而空气中的灰尘含量较高，而且有的灰尘颗粒粒径较大，所以容易造成管道出现堵塞。一旦堵塞，将会对二氧化硫和二氧化氮和的监测值带来很大影响。这两台分析仪内部还分别设有一台小型泵，泵上均附有泵膜，泵膜如果被空气中的灰尘污染，也将对二氧化硫的监测造成影响。此外，该两种分析仪内部还有许多诸如紫外灯等小物件，这些小物件的损坏也会对二氧化硫的监测值造成很大的偏差。
（二）PM10监测仪故障
该监测仪对采样量要求较高，所以如果在采样时出现气体泄露将会造成PM10值偏低；流量计如果不准确也会造成PM10值出现偏差。在该分析仪内设有滤膜带，滤膜带的破裂将会造成PM10值偏大或者固定不变。此外，下雨天要格外注意加热管的工作状态。加热管的主要作用是将水分进行分离。下雨天空气中水分含量较高，如果加热管不能将水分完全分离，就会造成水分吸在滤膜上。这些水分会因监测仪温度的升高而随之挥发，水分的挥发将最终导致PM10值长期处于低水平不变动，甚至变成负数。
2.1.2气路故障
空气自动监测系统的采样头因接触空气而容易沾染污物，所以为了获得准确的监测数据，要经常清洗采样头，保持清洁。采样管系的顺畅与否也直接影响着监测数据的准确性。
2.1.3其他故障
该系统内部具有许多线路，任何一条线路出现松动或者破坏都将对监测值带来影响，甚至造成系统无法正常运转。此外，该系统在电路不稳定或者断电的状态下无法正常工作，所以供电系统由断电转为有电的较短时间段后，该监测系统会因仪器的预热而产生一些异常数据。
2.2异常数据的处理方法
对于异常数据，数据处理人员应该能够准确地从监测数据中进行去除。在去除异常数据后，如果正常数据能够满足规定的小时数，则可以直接去掉这些异常数据继续接下来的工作，并且还要同其他监测站的数据进行对比。而如果在去除异常数据后的正常数据不能够满足规定的小时数，则需要考虑再采用其他方法进行监测。
3正常数据的分析及处理方法
探究一个地区的空气质量的好坏，首先是选用高端精确的系统，如空气自动监测系统，对空气进行监测，然后就是对这些监测数据进行系统地分析及处理，二者缺一不可，同等重要。（一）筛选数据。将监测到的大量数据进行筛选，去掉突变值，也就是异常数据，剩下的就是正常数据。（二）列表。根据监测站的不同或者各个监测站的主要污染物的类别按照一定的时间顺序填入表格，将这些数据进行系统化。（三）画图。根据上一步的表格数据，选择适当的图线类型，如折线图、曲线图、柱形图或者饼状图，将数据反映在图中，空气质量的变化趋势及几个监测站之间的区别看起来会直接，更清楚。（四）讨论。在对正常的监测数据进行处理之后，接下来就是对这个处理结果进行讨论：同种监测站的同种污染物不同时间含量的不同，不同监测站的同种污染物含量之间的不同，同一个监测站不同污染物种类的含量差别等。此外还应重点讨论各个监测站的主要污染物的来源，在讨论污染物的主要来源时要注意结合监测站的地形状况、当时的气候状况、以及监测的地理位置，即是否靠近工业区、居民生活区或者道路等，因为工业区会直接排放多种类型的气态污染物，如硫化物，氮氧化物，PM10，有机化合物，碳氧化物，铅等进入空气，居民区在冬季时则会因取暖而排放大量的硫化物，靠近道路的监测站则会因道路上的车辆尾气而导致监测数据中氮氧化物含量较高。
4总结
为了准确地了解当地的空气质量状况，空气监测站的工作人员需要掌握正确的数据分析及处理方法，对于正常数据及异常数据分别采用不同的方法进行分析和处理。此外，在工作过程中，应根据实际状况的不同而进行适当的变通，制定恰当的解决方案，切不可死搬硬套，而且工作人员应明确自身责任，掌握熟练的技术，确保环境空气监测结果科学而正规。
中图分类号：F01 文献标识码：A 文章编号：1006-0278（2013）02-024-01
在计量经济学中，我们一般应用的最多的数据分析是截面数据回归分析和时间序列分析，但截面数据分析和时间序列分析都有着一定的局限性。在实际经济研究当中，截面数据回归分析会遗漏掉数据的时间序列特征，例如在分析某年中国各省的GDP增长数据时，单纯的截面数据回归分析无法找出各省GDP随时间变化的特征，使得分析结果没有深度。而如果只用时间序列分析，则会遗漏掉不同截面间的联系与区别，例如在分析中国单个省市的GDP随时间增长的数据时，无法找出各个省市之间经济增长的联系与区别，因而同样无法满足我们的需要。而面板数据，是一种既包括了时间序列数据，也包括了相关截面数据的复合数据，是近年来用得较多的一种数据类型。
下面我们将基于2000-2009年中国各省GDP和财政收入的面板数据的实例来详细阐述面板数据的分析方法。
一、GDP与财政收入关系的经济学模型
财政收入是保证国家有效运转的经济基础，在一国经济建设中发挥着重要作用。随着中国经济发展速度的日益加快，财政收入不断扩大，而扩大的财政收入又以政府支出来调节和推动国民经济发展。正确认识财政收入与经济增长之间的长期关系，把握财政收入与经济增长之间的相互影响，发挥财政收入对经济发展的调节和促进功能，对于完善财税政策，深化财税体制改革，实现财政与经济之间的良性互动，具有重要的现实意义。文章就将从中国各省的面板数据出发研究，中国不同地域间财政收入和GDP之间的关系。
二、实证分析
（一）单位根检验
Eviews有两种单位根检验方法，一种在相同根的假设下的检验，包括LLC、Breintung、Hadri。另一种则是在不同根下的假设前提下，包括IPS，ADF-Fisher和PP-Fisher5。检验结果表明所有检验都拒绝原假设，因此序列GDP和CZSR均为一个2阶单整序列。
（二）协整检验
如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。
在最终的结果中，Pedroni方法中除了rho-Statistic、PP-Statistic项目外都拒绝GDP和CZSR不存在协整关系的原假设，同样Kao和Johansen检验方法也都拒绝原假设，因此，上述检验结果表明，我国各省2000-20009年的GDP和财政收入面板数据间存在着协整关系。既然通过了协整检验，说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的，因此可以在此基础上直接对进行回归分析，此时假设方程的回归结果是较精确的。
三、建立模型
混合模型：如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。
我们根据混合模型的回归结果，得到财政收入和GDP之间的回归方程为：
CZSR=227.3123+0.103224*GDP
（26.47637）（0.002839）
R2=0.810995 F=1321.587
显然从模型的回归结构来看，R2的值达到了0.81，有了比较好的回归解释力，同时，GDP的回归系数为0.103224，表明各省的财政收入平均占到了国民收入的10.3%左右。
变系数模型：显然，在中国各省之间由于处在不同的地区，因而拥有不同的区位优势，那么各省的发展水平显然就不一样。正是由于这种不同的地方政策、管理水平、文化差异等会导致经济变量间出现一些关联性的变化，此时在进行模型回归的时候，我们就有必要考虑变系数模型。
在回归结果中，R2的值达到了0.97，比混合模型拥有更好的回归解释力，而在变系数模型回归结果中，GDP的回归系数大于0.5的只有、青海、宁夏三个省份，也就是说这三个省份的财政收入占到了GDP的50%以上，他们同处于经济并不是很发达的西部地区，由此可以看出，处在经济发达地区的财政收入占GDP的比重要低，而不发达地区则要高。
四、结论
通过以上的分析检验，我们发现针对于中国财政收入和GDP的面板数据，我们应建立起变系数模型，并通过模型分析，我们可以得出这样的结论，中国各省间由于存在着地域经济发展水平不同、管理水平不同以及国家的相关政策等诸多不同，造成了各省之间在财政收入以及国民收入上面存在着一定的差异。而回归结果也告诉我们，我国西部地区的财政收入占GDP的比例要明显高于东部地区，地区发展落后地区的财政收入占GDP的比例也要明显高于东部地区。因此，这为我们改善我国落后地区的经济发展提供了一定的新思路，就是对一地区的税收征收可以适当放缓，而将GDP中以前政府占用的部分归还于民众和企业，因为，按照发达地区的经验表明，财政收入所占比重过高，经济发展的活力或者就不会很高，对于进一步刺激财政收入的增加也没有任何帮助。因此，我们应该适度降低财政收入占GDP的比重，从而增加经济活力，使西部地区以及落后地区及早的跟上东部发达地区的发展步伐，从而消除我国经济发展的地域不平衡。
参考文献：
[1]谢识予，朱洪鑫.高级计量经济学[M].复旦大学出版社，2005.
土工试验结果的可靠程度会直接影响岩土工程设计的精度与施工方案的选取，可靠的实验结果，可使岩土工程设计和施工方案经济合理；歪曲事实的实验结果，可能导致不良的后果，要么使设计过于保守，要么遗留安全隐患．
影响土工试验数据可靠性的因素包括土样本身的因素和实验因素两个方面．
土样因素取决于土体本身的复杂性，即使同一区域的同种性质的土体，可能由于其含水量的不同或者粘粒含量的个体差异，导致其物理力学性质不同；另外，同一种土的原状土和重塑土的物理力学性质指标也存在差异性；原状土在采样、运输和储存、制备样品的过程中，受到的扰动程度同样会对土体的物理力学性质产生影响，所有这些因素都会影响土工试验数据的可靠程度．由此引起的实验数据的误差，是由于土体本身的变异性引起的误差．
实验因素引起的误差包括以下几种：
1)系统误差：由于测量工具(或测量仪器)本身固有误差、测量原理或测量方法的缺陷、实验操作及实验人员本身心理生理条件的制约而带来的测量误差．
2)随机误差：偶然的、无法预测的不易控制的不确定因素干扰而产生测量误差，这种误差称为随机误差．
3)过失误差：明显歪曲实际事实的误差．
根据抽样理论，要使一组样本得到的试验结果有意义，必须满足两个主要条件：①从土样中取出的试验样本必须具有代表性且符合调查目的的需要．②试验样本数量必须充分．依照以上两个条件，土工试验数据的整理应包括三个方面的内容：一是总体实验数据的检查以及异常数据的分析和舍弃处理；二是最小样本数问题；三是与土体性质指标的自相关性有关的问题．
一 总体实验数据的检查，以及异常数据的分析和舍弃处理
土工试验数据一般是对于某一土体的物理性质或力学性质的测定结果，如果土体本身的变异性不甚明显，那么试验结果应该在真值附近一定范围内上下波动．在实验数据整理过程中，首先应根据经验和统计原则消除系统误差或过失误差，以免影响计算结果的准确度．一般可以依据下面的原则对试验数据进行检查、修正和剔除异常点．
1．1 根据土的物理力学特性可判出的明显不合理点
在一组实验数据中，如果存在明显不符合土的物理力学性质的值的范围的点，通过观察，可以找出这一类异常点，并予以舍弃．如果一组实验数据大部分在某个值域范围内波动，但有一点或几点与该值域相差悬殊，我们可以认为这些点是异常点，这类点可以剔除．
1．2 根据某一置信水平找出确定范围以外的异常点
1．2．1 实验数据较多情况下的数据取舍原则――3法则
根据概率论原理的3法则，在试验数据中，出现在[m - 3 ，m+3]之外的数据点的概率只有0．27 %，
我们可以把大于m+3 和小于m -3 的试验数据作为异常点处理．应注意用3 法则进行试验数据取舍时，前提条件是试验数据较多且总体呈正态分布．一般认为当样本容量大于等于3 时，抽样分布与正态分布近似，此时用3 法则进行取舍应该是可行的．在实际的大型岩土工程中，试验数据有可能达到30个．
实际应用时，不能机械地把位于[m -3 ，m+3]之外的点全部予以剔除，还应分析导致其异常的原因．如果一个土样的多个参数值均位于[m -3 ，m+3]之外，则这些异常数据是由土样因素引起的，应重新取土补做实验或进行相应的调整．如果某个土样的某一个参数位于[m -3 ，m+3]之外，说明此误差是由试验误差引起的，应予以剔除．如某工程的同一土层的内聚力c／kPa的试验数据为：2．58，3．26，4．12，6．12，5．28，4．19，7．61，4．38，
5．64，3．68，2．94，4．56，4．26，5．34，3．99，5．49，4．31，6．34，2．59，3．67，8．99，3．54，4．53，5．36，4．68，6．18，
5．48，4．39，4．61，1．99，3．58．其数值分布如图1所示．
从其分布可以看出，这些数据符合正态分布，计算得到：平均值为4．63，标准差1．44，置信水平99．73%的分布范围是[0．31，8．95]，数值8．99可以剔除．
1．2．2 一次实验中实验数据较少，又无其他资料可以引用情况下的数据取舍原则在小型的岩土工程实际中，当试验数据数目n
此范围外的点可视作异常点．有一组土的内摩擦角实验数据为：9．4，9．0，8．0，6．0，4．8，6．2，8．7，9．5，4．3．用置信水平99．73 %进行数据取舍。
因为n=9
二 土工试验数据中最小试验样本数问题
在试验数据整理过程中，还有一个问题需要考虑，即最小试验样本数问题．试验样本数过少，会极大影响试验结果．试验样本数多少取决于种种因素，包括工程规模、现场勘探条件以及工程要求精度．以下仅从统计特征方面讨论这个问题：
某一工程中，从一硬粘土层中取得4个原状土样，对各土样作不排水三轴试验得出下列Cu值：101，97，95，109(KPa )．为使土样不排水剪切强度以95 的概率落在实验结果平均值100.5的范围内，求必须的土
样最小数目．
由于只有4个土样，n＜30，用t分布计算．V=3，查表得相应于F(t)=0．95时的t=2．35；且Cu 的实验平均值为100．5(KPa )， =6．19，因而，相应的数值范围为100．5±2．35×6．19÷ =93．23～107．77(kPa)，离开平均值范围为2．35×6．19÷÷100．5―7％，不在5％范围内，还需增加样本．以6个样本试算，u=5，F(t)=0．95，查表得t=2．02，于是离开平均值的范围为：
偏离值为5．10／100．5=5．1% >5% ，不满足要求．以7个样本试算， v=6，F(t)=0．95，查表得t=1．94，于是离开平均值的范围为：
偏离值为4．54／100．5=4．5 %< 5 %，满足要求。
所以，还需增加3个土样，即至少需要7个土样才可以达到所需精度要求．土工试验中，一次实验的试验样本数如果满足不了统计要求的最小样本数，增加土样又意味着增加额外的投资，而此时我们可以收集以往的实验资料，利用Bayes方法解决一次实验样本数不足的问题．
由《概率论》的Bayes方法，对离散型随机变量有
（1）
称为参数的验后概率； 称为验前概率； 为给定参数 条件下的 的条件概率，称为似然函数．） （2）
若已测得一组实验测值为 ，怎样由去推定 首先要求得其验后概率 ，验前概率 、似然函数 ．一般 可通过以往的经验得到， 可通过测值 得到，于是由公式(2)，就可以得到验后概率 ，从而求得其期望值，此期望值即为需求参数 的Bayes估计值。
土工试验数据可以认为是离散型试验数据．下面以长沙地区的粉砂抗剪强度参数 为例说明Bayes估计方法的应用。
一般情况下土的抗剪强度参数符合正态分布，故以下讨论以正态分布为基础．长沙电厂工程分三期进行，其资料见表1．下面用Bayes方法计算，第一步把一期工程资料作为二期工程的验前资料，以二期工程资料求得似然函数，从而可得验后概率；第二步，以此验后概率作为三期工程的验前资料，然后求得结合了全部一、二、三期工程的验后概率，这样求得的强度参数同时考虑了三期工程，将更为合理可靠．
由Bayes公式，有 ，就正态分布而言，Bayes公式可进一步具体化为
其中， 为一期工程资料， 。
其中，是根据二期工程资料求得的，
故验后概率为两个正态分布的乘积，它本身也是一个正态分布，其抗剪强度均值 和标准差 可由下式求得：
故验后概率 。由此可见，验后方差比验前方差和似然方差都要小．现以上述求得的验后概率作为验前概率，以三期工程作为新的测值进行Bayes法第二次应用的计算．
已知。由三期工程资料，
故得新的验后概率
即的验后分布。.所以此粉砂的强度参数的贝叶斯估计值为 31．52．将全部资料加以平均得到强度参数的平均值为=31．73．当然， 值应比值更合理可靠．通过以上分析可以看出：
Bayes法可以把不同时间测得的观测数据有机地结合起来，而不是简单的加权平均，从而得到一个更为可靠的数据结果．这个优点使它在一些大型工程的设计指标的研究中广泛使用，如在研究土的力学性质指标时，直接进行力学性质试验，特别是三轴试验往往是浪费时间、耗费资金、需要技术和设备，而进行土的物理性质指标的测定则要简便经济得多．假如在进行一定力学性质试验的同时，利用土的物理性质指标(如土的密度、含水量等)来丰富力学性质指标的验前概率，那么所得的力学指标将会更加精确．Bayes法在应用上的另一个优点是它可以更精确的处理不同观测结果的合并问题，如上例所述．再如测定土的抗剪强度时可能采用直剪试验、三轴试验或原位试验等方法，各种方法的实测值具有不同的概率函数，Bayes法就可将这些不同概率规律的信息有机结合起来，得出更可靠的参数验后分布，依此确定的土的
抗剪强度参数将更为合理．
3 土体性质指标的自相关性的问题
在以往考虑实验数据的相关关系时，常常是求它们之间的线性相关系数，对于土工试验指标其自相关函数通常不是线性相关，而是指数相关，因此，就不能用以往的求相关系数的方法来判别其相关性。
土工问题中，可用相关距离 来判别其独立与否．在相关距离 内，土性指标基本上是相关的；相反，在该范围之外，土性指标基本上是不相关的．而相关距离 事先是未知的，它也要根据样本测值来求，一般用递推平均法求相关距离，同时取样间距Z 对 的计算会产生影响，这种影响反应于当取样距离Z 不同时，得到的 也不一样．Z ／ 越大，说明各抽样点的土性越接近相互独立，抽样误差就越小。
因此，取样距离应尽可能大于 ．但从另一角度考虑，如果样本间距太大，便不能精确估计自相关函数和相关距离．因此，当Z= 时将求出的 作为土的相关距离比较合适．有了相关距离后，就可以根据取样点的位置，以 为尺度，将指标的样本测值分成几组，在相关距离 内的样本点，用样本的加权平均估计该区域内的平均土性，在一个 范围内，可得到一个．对于n个样本值，可得到 m 个 ．通过以上处理得到的这 m 个，就可视为彼此独立的样本了。
3．1 通过迭代求解土的相关距离
可以利用计算机程序，通过搜索 = Z 时的，只要以较小的基本间距取样本，程序在运算过程中，以基
本间距的若干倍作为Z 计算 ，直到 小于某个规定值 。
3．2 用样本的加权平均来估计该区域内的平均土性
在土体的相关距离内，测值点是相关的，这时可用样本的加权平均值来估计该范围的平均土性，具体做法为
(5)
这里 是有关样本 的权值， 是 内的样本点数．关于一组权 ，可依下式取极小值．
(6)
其限制条件为0≤≤1和Σ =1， 是 和 点处土性指标之间的相关系数，采用Lagrangian乘法，可以得到下列矩阵方程：
(7)
这里，相关函数 的形式可以假设，因为相关函数的确切形式对大多数实际应用意义不大，据此，一组权 就可以算出，从而该范围的平均土性可用估计值式(6)来计算．在实际工程中，虽然走值不一样大，但用起来还是较方便的．经过上述处理后的 m个 ，就是彼此独立的样本了。
具体情况下，可根据工程具体精度要求，进行简化或省略，如在6范围内的几个数据，通过实验判断或简单计算就可以确定其代表值时，就不需加权平均．在实际应用中，最多的情况可能是根据经验结合计算进行处理．
4 结束语
1)影响土工试验数据可靠性的因素包括土样本身和实验因素两个方面，在进行土工试验指标整理时，根据土的物理力学特性可判定出一部分明显的不合理点，还可以根据3d法剔除不合理的测定值，从而使土工试验数据更接近实际．
其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。
使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。
简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。
下面会详细介绍这四种方法。
1.描述型分析：发生了什么?
这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
2.诊断型分析：为什么会发生?
描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。
3.预测型分析：可能发生什么?
预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。
预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。
在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。
4.指令型分析：需要做什么?
数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
