数据加工范文精选

在这个信息爆炸的时代，互联网上丰富的信息给我们带来了无数机遇，同时也带来了挑战：如何从浩如烟海的数据中找到真正有用的信息？如何为企业用户带来所需要的行业资讯？

对于上述问题，海量信息技术有限公司(简称海量公司)的副总裁兼首席科学家周富秋博士认为，通过采用智能计算技术，对海量信息进行筛选，从中可以得到用户真正想要的信息。对于智能计算技术，周富秋做了进一步的解释，该技术是建立在自然语言处理(Nature Language Process，NPL)基础上的，通过人工筛选的庞大语料库，按照事先设计的算法，对海量数据进行识别，从中找到对用户有用的信息和情报。

周富秋所在的海量公司是一家成立于1999年、专注于中文智能计算和信息数据挖掘技术的民营企业。该公司沿着“字符到语义、非结构化到结构化”的技术路线，经过多年的技术积累，所研发的海量中文智能分词基础件已经广泛应用于腾讯、猫扑网、Myspace等大型网站。此外，海量公司还为微软、Autonomy、Askjeeves等国外公司提供中文智能计算技术，帮助他们实现软件本土化。

周富秋将数据信息处理分为3个层次。为了更好地解释这3个不同的层次，他绘制了一个3层金字塔模型：位于底部的是数据，在其之上是筛选出来的信息，而在金字塔塔尖的就是经过技术提取的精华内容―情报。对于数据和信息的处理，周富秋认为目前主要采用了浅度智能自然语言处理技术(NPL Shallow)，而通过这种方式提取出来的内容(数据和信息)，主要是Google和百度等搜索引擎厂商正在从事的主要工作。而对于在数据和信息基础上进行精加工产生的精华―情报，则是海量公司正在致力去做的工作，而他们所采用的技术叫做深度智能自然语言处理技术(NPL Deep)。这种技术，周富秋认为正是海量公司的核心竞争力所在。

目前，海量公司已经开发除了基于上述技术的数据挖掘产品“海纳”。该产品可以通过智能计算技术为网络媒体、行业门户、企业情报部门提供在线网络数据挖掘服务。“海纳”可以自动对指定的网站页面进行监控，对于所发现的新增页面及时提示，并对重复信息进行归总。用户只需要单击鼠标，就可以对网页内容进行转载收录。“海纳”运用智能计算技术，替代人工完成大量信息加工工作，简化编辑工作，经过深度加工提升信息价值。海纳是一款在线产品，用户所有操作都是在客户端完成，而其所有的智能分析和自然语言处理工作均在海量公司的专用机房内完成。据产品总监沈止戈介绍，该公司目前为“海纳”投入了100台大型服务器。

对于自然语言处理来说，语料库是一切工作的基础。沈止戈透露，他们拥有国内最大规模的语料库(北京大学的语料库位居第二)，而该公司有近20名语言方面的专业人士每天不停地更新语料库，保证对于新词的收录。而这样做，就保证了对于中文语句分词的机器识别准确率。

海量公司下一步的研究重点将主要集中在对数据信息的深度加工，并且针对不同用户需求提炼出有用的情报信息，为用户决策提供依据。沈止戈向记者演示了一个实例。海量公司对于某体育网站近期的NBA相关新闻进行加工，通过数据挖掘技术从中得出NBA各球队的相关情报。计算机通过分析，很快就生成了一份报表，报表中显示太阳队的后卫名叫纳什，主教练名叫安东尼。

移动互联网时代，信息查询轻而易举，而且还有大量的信息推送，但是，这样又出现了一种情况――信息过载。如何实现信息与人更为精准的连接是整个社会未来探索的方向之一，这一过程其实就是一个简单的大数据加工模型。

为了能够给信息获取人提供最佳的内容获取决策，我们得将数据变得更加“聪明有用”，通俗来讲，企业需要能够对用户产生的每个数据进行统计、分析与开发，并以此帮助用户做出决策，这就是大数据的加工。

大数据加工的三种方法

首先我们得明白，我们得到的大数据其实是来自不同渠道的数据组合而成的，要把这些数据整合在一起，才可以发现有用的信息。但是，这个“整合”可不是一件容易的事儿。下面我们来了解一下常见的大数据“加工”方式吧。

相似关联，这种加工方式并不难理解，专业的说法叫“协同过滤”，就是要收集大量的用户浏览记录，通过相似行为进行关联推荐。比如说，我们通过大数据给两个同学贴标签，包括“性别、年龄、喜欢的颜色、喜欢的明星、爱买的东西、爱去的地方”等，然后发现A和B的标签有很多相似，我们就可以将A喜欢购买的东西推荐给B。

由于这种加工方式简单，逻辑清晰，可行性强，它被大多数企业采用，例如今日头条、天天快报等都是采用的这种算法，但它也存在缺陷。由于获取数据的手段有限，有时候并不能真实的反应出用户对信息的需求，很容易让用户深陷在自己的“兴趣爱好”当中，很难扩展。

隐式搜索，这一算法模式看起来高端，其实分开来看就简单多了，其核心内容为“搜索”，比如你在某个软件上搜索了关键词“科学”，那么该算法就会在大数据中挑选关于“科学”这一次的相关信息数据主动推送给你，同时获取你的兴趣数据。而所谓的“隐式”其实就是根据关键词“主动”推送的意思。

这一“加工”大数据的方法是建立在搜索引擎普及之后的，与“相似关联”类似的是，不同的人搜索相同的信息有不同的目的，而不同的时间地点搜同样的信息也有不同的目的，用同样的标准衡量用户行为，容易产生误判。但这种算法相比“相似关联”仍有一定优势，“相似关联”只能通过自身的标签做推送，相比而言“隐式搜索”能扩展的范围会更大。

一、说教材地位及作用

本节内容为高中信息技术必修教材中第三章《信息加工与表达》第二节，属于信息素养中信息加工范畴的内容，是信息素养中极为重要的内容。教材有关信息加工的内容有：文本信息加工、数据信息加工和多媒体信息加工。本节内容是教材的重点内容，另外也为以后学习信息集成和信息交流奠定了基础。

二、说教学目标

（一）知识目标

1.学会使用Excel提供的各种函数进行简单的数据处理。

2.能把表格数据转化成图表，会建立图表并根据图表分析

数据。

（二）能力目标

说到沼气，很多人的印象就是在农村里用来“点灯做饭”的“小打小闹”。在欧洲，沼气已经形成规模化生产，用来供热、发电、做汽车的清洁燃料。碧普（瑞典）有限公司北京代表处首席代表李超介绍，只要将沼气中含有的CO2等杂质去除到天然气的标准，就变成了“生物天然气”，其热值和其他指标与天然气没有任何区别。

2006年，碧普联合创始人刘京拿到麦肯锡Venture Cup的天使投资后在瑞典创业，在这之前，他已经做过多年的沼气厌氧消化领域的研究。曾在瑞士学习创业管理的李超加盟后，说服董事会于2008年在北京建立代表处，招募本土团队，拓展在中国的业务。李超说自己也算“企业内部创业”。

工程的独特之处是什么？

将畜牧业粪肥、食物残渣、秸秆、轻工业废水等有机垃圾在发酵池里经过一段时间的发酵处理，就可以产生粗沼气。粗沼气经过提纯，可以成为生物天然气，而垃圾通过堆肥变成有机肥。一举两得。

但国内沼气生产普遍效率低，安全稳定性差，很多工程无法保持正常运行半年以上。沼气生产是一个复杂的微生物反应过程，有上百种的微生物参与，物料不一样，各种物料的转换反应速度也不一样，并且无法观察到整个发酵池的反应过程，运行全靠经验，比较容易出现酸化现象，如果要再次产气，需要把物料换掉一大半。

沼气工程公司大多来自建筑行业，注重工程设计，而碧普与它们不同的地方在于，更注重全方位优化，把工程当作一个生化过程来做。碧普通过自己开发的工业传感器，可以了解整个生化反应过程，并根据数据模型的分析，由计算机系统合理搭配物料，提高沼气生产的科学性和效率。

每接到一个项目，碧普会对每一种物料进行试验，根据实验数据检验设计方法的合理性。如30天的反应期中，每天的温度怎么控制，反应过程中产生的渗滤液的回流是多少，发酵池能够容纳多少物料──一系列参数都会根据实验数据进行调整。

碧普的设计与其他沼气工程公司的差距并不会非常大，但会更重视产气效率。李超说：“我们评估了一些工程，其他公司的效率会比我们低不少。”

目前，在国内初中信息技术课程中，“表格数据加工”是必不可少的教学单元。其内容主要围绕某电子表格软件（Excel或WPS表格），让学生掌握统计与处理表格数据的基本方法。从教材内容与教学实践看，该单元的教学往往在图表之后就结束了。但笔者总有“意犹未尽”之感，觉得如果能在该单元的末尾部分加上“数据综合分析”性质的内容，则能更好地体现课程的核心思想，才有利于培养学生的核心素养。学习“表格数据加工”可以让学生掌握其基本知识与技能，但更重要的是要让学生建立利用数据解决问题、辅助决策的意识。这些虽然可以考虑在本单元各部分教学内容中渗透，但限于课时与知识内容，在单元最后进行总结与强化将更能凸显其意义。表格数据加工的目的与意义在于为接下来的数据分析提供方法与基础。数据分析是指“用适当的统计分析方法对搜集来的大量数据进行分析，提取有用信息形成结论并对数据加以详细研究和概括总结的过程”。[1]这是培养学生发展核心素养中“问题解决”的重要方法。在实际教学中，电子表格数据可以从单表与多表数据分析两个层面开展，并结合“数据透视表”与“合并计算”两个知识点进行讲解（下文中的案例均以WPS表格为工具）。

单表数据分析

面对电子表格中单张工作表中的数据，人们常常会根据实际需要，综合运用计算、排序、筛选、汇总、图形化等手段，深入分析这些数据。有时，还需要根据不同的需求对工作表中数据进行多角度的分析。如果将每种需求的分析结果都制成新的工作表则比较麻烦，这时可以使用“数据透视表”来解决。

1.单表深入分析与案例

通过对单张工作表中的数据进行统计与深入分析可以得到某种结论，并因此生成新的应用需求，或对未来可能出现的状况进行预测。

例如，体育老师为了挑选篮球兴趣小组成员，分析了“学生信息表”中的数据，并特别关注了全班学生的“身高”与“体重”两项数据（如表1）。笔者让学生从“体育老师”的角度去观察数据并思考（观察“身高”与“体重”数据是为了挑选篮球队员），看有没有其他发现？

从表中信息，笔者联想到了“BMI指数”，即常用衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个国际标准。于是，笔者统计了全班的“BMI指数”，并分析了全班学生的体质状况。结果发现，全班超过半数的学生都有体重超标的现象（如下页图1）。据此，笔者建议班主任要鼓励与组织相关学生多进行有氧运动，以减轻体重。

随后，笔者指导学生总结：通过对数据统计与分析，发现体重超标的现象，并以此为依据预测相关同学发生相关疾病的风险可能增加，这就是开展预测。班主任在体育老师的建议下，开展相应的活动，倡导学生加强锻炼，增强体质，这就产生了新的应用。当然，还可以引导学生继续观察数据，看能否有新的发现或想法，开拓其思维并提供实践的机会。只要学生提出的猜想与假设是合理的，都应给予鼓励，帮助他们建立利用数据的意识。

在人口红利渐渐消失的背景下，大数据被认为是电信业的下一代生产力。微软在2014年委托IDC进行的一项全球研究发现，全球通信和传媒行业有望在未来四年内从数据挖掘中获得超过2350亿美元的数据红利。是继续做“数据的搬运工”还是转型做“数据的加工者”？后者成为运营商不约而同的选择。

创建“灯塔”大数据平台

中国电信北京研究院通过整合电信自有数据、互联网数据和线下数据，创建了“灯塔”大数据行业应用平台，面向市场研究、广告、汽车、金融、人力资源等诸多行业领域，提供零售研究、消费者研究、店铺选址、精准营销、泛义征信等服务，变现数据资产，尽享数据红利。

在日前召开的“中国电信灯塔大数据行业高峰论坛”上，中国电信灯塔大数据产品总监孙静博介绍了灯塔大数据技术创新与行业应用实践。

中国电信拥有1亿的宽带用户，还有接近2亿的移动用户，通过解析管道里面的数据，电信的大数据优势将得到极大的发挥。与此同时，中国电信引入合作伙伴，从微博、微信、知乎等互联网平台收集行业数据，提供更精准的行业应用。

孙静博介绍道，灯塔大数据采用“5+1+1”的产品战略，5大产品方向，分别是市场研究、精准营销、人力资源、金融征信和安全，1个流量入口，基于AppStore提供各类应用，1个能力平台，即灯塔平台。

灯塔平台拥有一套完整的大数据技术解决方案，这套方案囊括了数据从采集、存储到运用等各个主要流程。

目前，在这个平台上共收集了600亿条的数据，覆盖1.8亿的行业字典规模，每日处理1亿条数据。

摘 要：本文拟从数控加工过程中影响工时消耗诸要素出发，通过对数控加工过程的工时消耗分析，研究数控加工时间消耗规律，从而在理论和实践上对数控加工时间数据采集进行进一步研究和探讨，旨在给人以共性和规律性的认识。

关键词：数控加工工时消耗分析；数据采集方法研究

中图分类号：TP274.2

随着科学技术的进步和生产的发展，数控加工设备的应用越来越多。由于数控加工设备具有：加工精度高、重复一致性好、加工效率高、便于加工形状复杂的工件和柔性好等特点，目前被机械工业企业广泛应用。本文拟从数控加工过程中影响工时消耗诸要素出发，通过对数控加工过程的工时消耗分析，研究数控加工时间消耗规律，旨在给人以共性和规律性的认识，为企业数控加工工时定额制定提供一个可借鉴的视角和做法。

1 数控加工过程的工时消耗分析

1.1 数控加工工时消耗分类

（1）准备与结束时间。准备与结束时间包括固定项目准备与结束时间和可选项目准备与结束时间。固定项目准备与结束时间是指数控加工工序普遍发生的准备与结束项目的工时消耗。例如熟悉产品图纸和加工工艺、准备刀、卡、量具等。可选项目准备与结束时间是指根据数控加工工序的需要有选择的进行准备与结束项目的工时消耗。例如程序编写、程序调试、加工中心刀具的准备与调整等。

（2）装卸工件辅助操作时间。装卸工件辅助操作时间是指为执行基本作业而进行的各项辅助操作所消耗的时间。例如：装卸工件、校正工件等。

摘要： 设计师在该宾馆中大量加入木饰面的元素，木作装饰构件和制品的加工质量将直接影响影响整个装饰工程的施工质量。引入数据化模式加工是通过全程技术控制实现了现场生产和工厂加工的流水作业搭接，对压缩工期起到了显著的作用。

关 键 词：木作装饰构件 装饰工程 数据化模式加工

中图分类号：TQ336文献标识码：A 文章编号：

Abstract：Designers in the hotel added a large number of elements of wood veneer, wood decorative components and the products quality will directly influence the effect of the whole decoration engineering construction quality. The data model is manufactured by full technical control realized in field production and processingfactory assembly-line lap, on duration compression plays a significant role.

Key Words： Wooden decorative elements; Decoration Engineering; Data pattern processing

1引言

青年会宾馆原名：八仙桥基督教青年会，位于南路123号，是中国设计师最早设计的民族形式高层建筑，已经有70多年历史，是具有代表性的优秀作品，施工质量亦高，具有较高的保护研究价值，也可以说是历史的活见证。

本工程三-九层为宾馆套房，共有A、B、C、D、E五类房型；一、二层为大堂及餐饮区；设计师在这幢老楼里大量加入木饰面的元素，尤其在各层走道、电梯厅等公共区域均有大量木饰面，将酒店的现代装饰理念通过木质观感融入传统，表现新时代的前卫与时尚，因而青年会宾馆木作装饰构件和制品的加工质量将直接影响影响整个装饰工程的施工质量。

教材内容及设计思想

本节是在学生学习并掌握了数据的计算、筛选等功能及其图形化表示后的一节内容,针对同一组数据进行多次分析,使学生体验从不同的角度挖掘数据所蕴含的信息,属于信息素养中信息加工范畴的内容。本节主要意义在于体验信息加工的多角度分析,技能上必须要做好铺垫,所以一开始就对数据图形化的操作进行必要的复习,采用了“中学生视力情况调查表”,并在学生分析过程中给予适当程度的操作引领和指导,设计的学习任务和学生的实际情况密切相关,通过任务的完成,自然得出相应的结论。

教学目标

知识与技能目标:熟练掌握Excel软件中数据处理和图表表示的方式;学会从不同角度挖掘表格数据所蕴含的信息。

过程与方法目标:在教师引导下,学生扮演不同角色,学会利用Excel软件从不同的角度挖掘数据所蕴含的信息。

情感态度与价值观目标:用真实数据分析,要爱护自己的眼睛;要关注社会,培养社会责任感;锻炼发散性思维的能力和表达观点的能力。

教学重点、难点

重点:如何从不同的角度对表格数据进行分析和加工;能够选用合适的图表来表示自己的观点。

摘要： 本文从现代食品安全形势出发，以加工食品检验检测数据为研究对象，提出了加工食品风险数据库的构建思路。采用OLAP分析工具，实现对风险数据信息源库的管理和数据的筛查分析，并提出综合检测数据分析结果、食品危害物风险系数R、生产工艺等诸多因素，开展专家研判，初步实现对加工食品风险数据的预警分析。

Abstract： Construction idea for risk database of processed food was proposed under present food safety， test data of processed food was the object of study in this database. Information sources management and data screening analysis were realized by OLAP analysis tool. Expert judging， considering some factors such as data analysis and result， risk priority number of food hazard， and production process was studied， so as to realize the early warning analysis for risk data of processed food.

关键词： 加工食品；风险数据库；构建

Key words： processed food；risk database；construction

中图分类号：G250.74 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）30-0174-02

0 引言

随着食品加工技术的快速发展和新食品的开发，农药、兽药、激素、添加剂、非食品原料带入的食品安全问题引起的社会的广泛关注。加强对食品生产加工环节的管控是降低食品安全风险的重要举措。近年来，食品监管部门持续加大风险监测的工作力度，组织实施有针对性的风险监测计划，积累了大量的食品风险监测数据资源，为发现食品中可能存在的潜在风险源提供有力的数据支撑。在此基础上，构建风险数据库，有效整合加工食品的企业、产品及监测数据等信息资源，可实现资源的统筹管理和风险预警分析。

1 加工食品风险数据库组成部分