《化验数据管理及流程》
第六部分化验数据管理及流程
第一章化验计划管理
计划的意义
计划管理分长期计划、中期计划和短期计划这三类，不同的生产计划各有自己不同的特点.由于所面临的环境因素不同，各类计划有各自不同的任务、管理层次、计划方式和要处理的问题，即决策变量。化验计划属短期计划即作业层的计划，所处理的问题是纯属企业内部的作业管理问题。这时，生产的任务、能力和物资供应都是确定而已知的，化验计划的任务是要将设备和人力最适当地配置给各分析项任务，以保证上层计划的实现。因此要求他们制定出详细的时间进度计划。
制订化验计划的要求
化验计划条件：做好化验的种类、批量、顺序和时间进度的决策化验计划原则；做好设备与人力负荷的决策；
化验计划目的：全面、即时、准确、高效、可控的完成化验项目分析。
化验计划的管理实施
化验分析项目结合设备、人力负荷合理安排；确定每项目分析负责人（可多人但明确时效），每一分析项目有明确时间节点，保证每天严格按照时间节点，按时完成化验项目；制订相应的考核制度，做到奖惩有据合情合理。如遇不可抗原因，书面汇报上级备案。
第二章数据上报流程管理
报表报送基本要求
1.1数据填报规范
1）数据采集时效性
各厂应在每日上午12点前，上报前一天生产分析数据，报运管部邮箱，使运管部即时掌握各分、子公司（厂）工艺运营基本状况，做到生产数据采集的时效性。
2）数据采集全面性与连续性
各厂上报频次以自然天数计算不得漏报，或上报无内容；工艺日报、年报中水量、剩余污泥量、总电量、耗药量、单位水耗电量每天须上报的生产数据；色度、MLSS、SV30、COD、SS、NH3-N、NO3-N、NO2-N、TN、TP、PH、温度为每天分析项目。 MLVSS、BOD5、BOD5消耗的电量每月分析不得低于运管部下发工作通知中要求的频次。
凡有停电一天以上、停产检修一天以上的情况，须以书面形式说明情况，报水务运管部；做到数据采集的全面性、连续性。
3）数据采集准确性与可靠性
各厂上报数据来源于原始数据，因此我厂化验人员应重视原始数据采集的准确性与可靠性，即重视现场测试和实验室分析等原始数据和文字记载。确保原始记录内容完整，信息准确。在原始数据基础上，应建立化验分析质量控制机制，应采取定期绘制标准曲线、检测原始数据互校、数据准确性校对、加标回收、平行样检测、互检、盲样检测等措施；做到分析数据准确、可靠性。
1.2报表报告的格式要求
1)明确报表报告是检测结果的表达形式，运行过程的评价依据，
其重要性是支撑整个运营管理的基石，必须保持与原始数据的一致性以及真实性。
2)报表应遵循水务中心运管部制作的格式，统一填写，除检测数据的真实填写外，设计公式计算导出的参数数值，应该严格按照运管部的统一公式进行计算与填写。
3)报表报告中所要求的项目，应全部真实填写，如有缺项，需在备注中说明情况：如报表所含指标超出厂内化验室检测能力，应分析原因，提出工作计划，形成书面报告，上报水务中心运管部；若无情况上报说明，则被视为具备化验所有指标的设备和能力。
4)为了规范管理，各公司（厂）邮箱发件人改为各单位简称，便于识别查找；各厂邮件发送到运管部邮箱时，邮件主题、附件注明厂名、日期报表类型并一致（如：xxx公司（或厂）（一期）xx年xx月xx日日、年报表；xxx公司（或厂）（一期）xx年xx月月报）。
报表上报流程
1信息保密管理
报表报送体系相关部门和个人须提高保密意识，落实保密责任，涉及保密信息的相关岗位人员必须严格遵守保密管理要求（详见《水运管2014第【11】号》工作通知）。并严格执行，不得向非本单位指定管理人员以外人员透露生产数据。
2数据收集、报送流程
如图所示，报表报送分为三级。
第一层级为数据采集过程，在采集过程中，尊重客观事实如实采集数据，保证数据的真实性；采集完成核对无误后及时，报填报人员，做到数据的即时性。
第二层级为数据初步收集整理过程。填表员填报收集、分析数据时，认真填写、核对，确保无误，做到数据的全面性、准确性；在填报、分析工作结束后，需核对无误后报生产厂长，经审核无误后，报水务中心运管部；
第三层级为各厂数据汇总分类过程。水务中心运管部，针对进出水超标厂、电单耗、药剂使用等情况进行分析、比较、统计，上报水务中心领导决策。
第三章数据整理与归纳
3.1数据整理
数据整理的步骤和内容
基础数据整理是根据分析目的，运用科学的方法，对基础数据进行审核、分类或分组、汇总，使之系统化和条理化，并以集中、简明的方式反映生产过程总体情况的工作过程。
基础数据对于分析生产过程具有非常重要的作用：
1、它是对基础数据的全面检查。查缺补漏，去假存真，去粗取精。保证数据的真实。
2、它是进一步分析研究资料的基础。对数据的分析必须借助完备的系统的资料，因此它是研究阶段的第一步。
3、它是保存资料的客观要求。只有进行整理之后，才能使基础数据具有长期保存的价值。
3.1.1数据整理的步骤
1、设计和编制资料整理方案。这是保证基础数据的整理有计划、有组织地进行的重要一步。基础数据的整理往往不是整理一个或两个指标，而是整理多个有联系的指标所组成的指标体系。
2、对基础数据进行审核。基础数据的审核是第一步，为了保证质量必须进行严格的审核。
3、综合汇总表的项目，对基础数据进行分组、汇总和计算是关键。
4、对整理好的基础数据进行审核，然后编制成一个统计表，以表示生产过程在数据上的表象。
3.1.2数据审核的内容
1、基础数据的审核必须遵守资料整理的一般要求，着重数据的真实性、准确性、完整性。
（1）数据的真实性
基础数据来源的客观性问题，来源必须是客观的。基础数据本身的真实性问题，要辨别出数据的真伪，把那些违背常理的、前后矛盾的数据舍去。
（2）数据的准确性。
准确的审核要着重检查那些含糊不清的、笼笼统统的以及互相矛盾的数据。
（3）数据的完整性。
1）基础数据总体的完整性。
2）每份基础数据的完整性。
2、审核应注意的问题
在审核中，如发现问题可以分不同的情况予以处理：
（1）对于在调查中已发现并经过认真核实后确认的错误，即时更正。
（2）对于数据中可疑之处或有错误与出入的地方，应进行补充更正。
（3）无法进行补充的应坚决剔除那些有错误的数据，以保证数据的真实准确。
3.2数据的归纳
3.2.1数据整理统计分组方法
（一）分组
统计分组，是指根据数据的目的和要求，按照一定标志，将所研究的事物或现象区分为不同的类型或组的一种整理资料的方法。
（二）分组的作用
1、可以找出总体内部各个部分之间的差异。相同指标按照不同年份进行分组，不同年月同一指标数据是不相同的。
2、可以深入了解现象总体的内部动态趋势及内在结构。
3、可以显示数据之间的依存和关联关系。
（三）数据分组的选择
1、标志含义。标志指反映事物属性或特征的名称；
2、正确分组必须遵守以下原则：
1）根据调查研究的目的和任务选择分组标志。
2）选择能够反映被研究对象本质的标志。
3）应从多角度选择分组标志，并不是唯一性的。
3、分组类型
1）根据分组标志的数量有：简单分组和复合分组两类。
2）根据所使用分组标志的性质有：品质标志分组和数量标志分组。
（四）次数分布
1、含义
次数分布：是将总体中的所有数据按某个标志分组后，所形成的总体单位数在组之间的分布。分布在各的总体单位数叫次数或频数。各组次数与总次数之比叫做比重、比率或频率。
次数分布实质：是反映统计总体中所有单位在各组的分布状态和分布特征的一个数列，也可以称作次数分配数列，简称分布数列。
2、变量数列的种类及计算
1）单项变量数列
2）组距变量数列
（五）汇编、制表和绘图
1、汇编：指根据调查研究的目的，将数据中的各部分散的数据会聚起来，以集中形式反映调查单位的总体状况及内部数量结构的一项工作。
方法有：
手工汇总：点线法、过录法、折叠法和卡片法。
计算机汇总。
2、制表：
（1）表的结构、种类。
结构：标题、横标目、纵标目、数字。
种类：简单分组表、复合分组表。
制作方法：制作应遵循科学、实用、简练、美观原则。
（2）注意以下问题：
标题简单明了。
表格形式一般是开口式。
如表格栏数多，应对栏数加以编号。
数字要填写整齐，对准数位。
凡需说明的文字一律写入表注。
3、绘图：
（1）统计图的种类：条形图或称柱行图、圆形图、曲线图、象形图。
（2）统计图的作用：
1）表明事物总体结构。
2）表明统计指标不同条件下的对比关系。
3）反映事物发展变化的过程和趋势。
4）说明总体单位按某一标志的分布情况。
5）显示现象之间的相互依存关系。
3.2.2静态分析法
定性分析
1、定性分析的概念及原则
定性分析是与定量分析相对而言的，它是对不能量化的现象进行系统化理性认识的分析，其方法依据是科学的哲学观点、逻辑判断及推理，其结论是对事物的本质、趋势及规律的性质方面的认识。
定性分析有如下特点：分析的对象是数据、分析的直接目的是要证实或证伪研究假设，对市场现象得出理论认识、分析强调纵式关系。
进行定性分析遵循以下原则：
（1）坚持用正确的理论指导。
（2）分析只能以数据为基础，并且分析出的结果必须用数据来验证。
（3）要从数据的全部事实出发，不能简单地从个别项出发。2、常用的定性分析方法
（1）归纳分析法
归纳分析法是我们用得最广泛的一种方法，分为完全归纳法和不完全归纳法，后者又分为简单枚举法和科学归纳法。
（2）演绎分析法
在运用演绎分析法时要注意如下问题：
1）分类研究的标准要科学；
2）分类研究的角度应该是多角度、多层次的；
3）对分类研究后的数据还要运用多种逻辑方法揭示其本质，形成理性认识；
4）综合要以分类研究为基础；
5）综合要根据研究对象本身的客观性质，从内在的相互关系中把握其本质和整体特征，而不是将各个部分、方面和因素进行简单相加或形式上的堆砌。
（3）比较分析法
比较分析法是把两个或两类事物的数据相对比，从而确定它们之间相同点和不同点的逻辑方法。运用比较分析法时，要注意如下问题：1）以在同类对象间进行，也可以在异类对象间进行；
2）要分析可比性；应该是多层次的；
（4）结构分析法
在市场调查的定性分析中，我们通过数据，分析某现象的结构及其各组成部分的功能，进而认识这一现象本质的方法，称为结构分析法。
结构分析法要着重分析以下内容：
1）分析结构
2）分析内部功能
3）分析外部功能
定量分析
定量分析是指从事物的数量特征方面入手，运用一定的数据处理技术进行数量分析，从而挖掘出数量中所包含的事物本身的特性及规律性，从而挖掘出数量中所包含的事物本身的特性的分析方法。定量分析可分为：
（1）描述性统计分析
描述性统计分析指对被调查总体所有单位的有关数据作搜集、整理和计算综合指标等加工处理，用来描述总体特征的统计分析方法。数据分析中最常用的描述性统计分析，主要包括对数据的分组分析、集中趋势分析、离散程度分析和相对程度分析、指数分析。
（2）解析性统计分析方法
主要方法有：假设检验、方差分析、相关分析
确定性分析方法模糊分析
相对程度分析
相对程度分析是统计分析的重要方法，是反映现象之间数量关系
的重要手段。相对程度分析通过对比的方法反映数据的联系程度，表明现象的发展过程，还可以使那些利用总量指标不能直接对比的现象找到可比的基础，因而在我们数据分析中经常使用。数据分析中常用的相对指标，主要有结构相对指标、比较相对指标、比例相对指标和强度相对指标等几种。
结构相对指标是总体各组部分与总体数值对比求得的比重或比率，用来表明总体内部的构成情况。它从静态上反映总体内部构成，揭示事物的本质特征，其动态变化可以反映事物的结构发展变化趋势和规律性。
比较相对指标是指不同总体同类现象指标数值之比。
它表明同类现象在不同空间的数量对比关系，可以说明同类现象在不同地区、单位之间发展的差异程度，通常用倍数（系数）或百分数表示。
集中与离散分析
（1）数据的集中趋势分析
对数据的数量规律性中集中特征进行分析，是对被调查总体的特征进行准确描述的重要前提。数据集中趋分析的对象，包括数据的均值（各类平均数）、中位数和众数。
均值是数据偶然性和随机性的一个特征值，反映了一些数据必然性的特点。
平均数一般包括算术平均数、调和平均数和几何平均数三种，其中算术平均数是最简单、最基本的形式，它又视资料分组与否而具有简单算术平均和加权算术平均。
利用均值，可以将处在不同地区、不同单位的某现象进行空间对比分析，以反映一般水平的变化趋势或规律；可以分析现象间的依存关系等等，从而拓宽分析的范围。
众数是总体中出现次数最多单位的标志值，也是测定数据集中趋势的一种方法，克服了平均数指标会受数据中极端值影响的缺陷。从分析的角度看，众数反映了数据中最大多数的数据的代表值，可以使我们在实际工作中抓住事物的主要矛盾，有针对性地解决问题，但若出现了双众数现象，则可能说明调查总体不具有同质性，资料可能来源于两个不同的总体。这类结果既可以用来检查方案设计中的总体一致性问题，也可以用来帮助验证数的数据的可靠与否。
中位数的确定可以以未分组资料为基础，也可由分组资料得到。它同样不受到资料中少数极端值大小的影响。在某些情况下，用中位数反映现象的一般水平比算术平均数更具有代表性，尤其对于两极分化严重的数据，更是如此。
均值、众数和中位数都是反映总体一般水平的平均指标，彼此之间存在着一定的关系，使其各自的涵义不同的调查数据类型，采用不同的指标分析，以期能把被调查总体数据的集中趋势最准确地描述出来。
（2）数据的离散程度分析
对一组数据规律性的研究，集中趋势是数据重要数量特征的一个方面，离散程度则是数据数量特征的另一方面。集中趋势反映的是数据的一般水平，我们用均值等一个数值来代表全部数据。但若要较全面地掌握这组数据的数量规律，还需要计算反映数据差异程度的数值，如极差、平均差、方差和标准差离散系数等。
极差（也称全距）是数据中两个极端值，不能反映蹭数据变化的影响，受极端值的影响较大。一般说，极差越大，平均值的代表性越小。所以，极差可以一般性地检验平均值的代表性大小。
平均差是总体各单位标志值与其算术平均数离差绝对值的算术平均数。平均差与平均数代表性的关系，与极差基本一致。不同的是，
平均差的计算由于涉及了总体中的全部数据，因而能更综合地反映总体数据的离散程度。
方差与标准差是幂的关系，前者是后者的平方。标准差的计算公式，也视资料的分组情况而分为简单平均式和加权平均式。
这两个指标均是反映总体中所有单位标志值对平均数的离差关系，是测定数据离散程度最重要的指标，其数值的大小与平均数代表性的大小呈反方向变化。
离散系数是为两组数据间进行比较而设计的；是一组数据标准差与均值相比较而得的相对值。
在不同情况的两组数据间，直接用标准差进行离散程度的比较是不科学的，甚至还会得出相反的结论。
3.2.3动态分析
动态数列的概念
动态，是指现象在时间上的发展变化。把反映某现象的同一指标，在不同时间上的指标数值，按时间(如按年．季、月、日等)先后顺序编排所形成的数列，称为动态数列或时间数列的每一行有序数值，就是一个动态数列。任何一个动态数列，均由两个基本要素构成：一个是现象所属的时间，另一个是反映现象所属时间的发展水平即统计指标数值，
要研究和分析现象的发展变化，必须编制动态数列，因为动态数列有很大作用：
第一、它可以描述被研究现象的发展过程和结果；
第二、通过它可分析被研究现象的发展速度、趋势，探索其发展变化的规律性；
第三、通过动态数列有关统计数据的计算、研究、对所研究的现
象作趋势预测；
第四、将不同国家或地区的同类现象的动态数列进行对比，观察其发展变化的数量关系，也可将两个以上相关现象，在同一历史时期的动态数列进行对比，分析其发展变化的协调性。
动态数列的种类
根据统计指标表现的形式不同可分为总量指标动态数列、相对指标动态数列和平均指标动态数列三种。其中，总量指标动态数列是基本数列，后两种是派生数列。
1、总量指标动态数列
将现象某一总量指标在不同时间的数值，序时编排所形成的数列，称总量指标动态数列，它反映被研究现象总水平(或规模)的发展过程和结果。根据总量指标反映现象的时间状况不同，总量指标动态数列又可分为时期数列和时点数列。
（1）时期数列。凡排列在总量指标动态数列中的每个指标数值，均反映现象在一段时期内发展过程的总和，该动态数列称时期数列。时期数列中的每个指标数值，反映现象所在时间的长短，称时期。时期数列的时期是一月、一季度、半年或是一年。在动态数列中，两个相邻指标值所在时间的距离，称间隔。
（2）时点数列。凡排列在总量指标动态数列中的每个指标数值，都反映现象在某一时点上总量的动态数列称时点数列。时点数列没有时期，只有间隔，该时点数列的间隔，根据采集数据的时间而定。时期数列和时点数列的区别是由这两种动态数列所反映现象的性质和特点决定的，其区别是：
1）时期数列中的每个指标数值，都是反映现象在一定时期内发展过程的总量；时点数列中的每个指标数值，则是反映现象在某一
时点上的总量。
2）时期数列各期指标数值可以相加，因为相加的结果有实际的意义，时点数列中的各指标数值除非计算过程需要相加外，一般不能相加，因为相加的结果无实际意义。
3）时期数列小每个指标数值的大小，与时期的长短有关；时点数列中，每个指标数值的大小，与时间的间隔长短有关。
4）时期数列的每个指标数值，是跟随现象发展过程作连续登记得到的；时点数列中的每个指标数值，是对现象做一时调查确定的。
2、相对指标动态数列
将现象某—相对指标在不同时间的数值序时编排所形成的数列，称相对指标动态数列，它反映被研究现象数量对比关系的发展变化过程。相对指标动态数列中的相对数，除结构相对数外，也可以是其他任何一种相对数，如计划完成相对数、比较相对数，动态相对数和强度相对数等。相对指标动态数列中的各时间上的数值，是不能相加的。
3、平均指标动态数列
将现象某一平均指标在不同时间的数值序时编排所形成的数列，称平均指标动态数列。它反映现象平均水平的发展趋势。由于平均指标可分为静态平均数(一般平均数)和动态平均数(序时平均数)，因此，平均指标动态数列亦可分为静态平均数动态数列和序时平均数动态数列两种。
（1）静态平均数动态数列。静态平均数是标志总量除以总体总量，它反映总体各单位某一数量标志值，在一定时间上的一般水平。
（2）序时平均数动态数列。把反映现象自身在不同时期的若干个序时平均数的数值，按时间顺序编排所形成的动态数列，称序时平均数动态数列。序时平均数动态数列中的各期数值直接相加的结果，也是没有独立存在的意义。如果为了进一步计算该序时平均数动态数
列的序时平均数，作为一个计算步骤，则是可以的。
4、序时平均数的计算方法
动态数列有三种，各种动态数列的序时平均数的计算方法不尽相同，但根据总量指标动态数列计算序时平均数的方法是基本的，现分别说明如下：
（1）总量指标动态数列序时平均数的计算。总量指标动态数列包括时期数列和时点数列，这两种数列序时平均数的计算方法很不一样，亦需分别说明。
1）时期数列序时平均数的计算。时期数列序时平均数的计算方法比较简单，只需将数列各期水平直接加总除以数列项数即得。
2）时点数列序时平均数的计算。时点数列序时平均数的计算方法，因掌握资料的情况不同而异。
①在掌握间隔相等连续时点(如每日的时点)资料时。
②在掌握间隔不等连续时点资料时。有些时点现象的量，不需要经常登记，只在它发生变动时，作变动记录即可。
③在掌握间隔相等的间断时点资料时。根据我国现行的统计报表制度，对一些重要现象的时点指标，均可从报表中取得其月末数，于是，可编制的间隔相等的时点数列。