一、萃取實驗數據處理，急急急？

有機化學實驗中萃取的誤差分析

　　一、長度的測量

　　1、誤差分析：

　　用刻度尺測量物體長度的誤差：

　　①對小于1mm的部分長度估讀不準確;

　　②刻度線未與被測長度平行;

　　③刻度尺的起點(可以不是逗0地刻度線)與被測長度的起點未對齊;

　　④視線未與刻度尺垂直等。

　　2、操作方法：

　　(1)用刻度尺測量

　　①測量時米尺的刻度線要緊貼待測物體，以減小視差;

　　②使用前注意觀察刻度尺的量程和最小刻度值;

　　③測量起點不一定選在逗0地刻度線，應使操作盡量簡便;

　　④讀數時視線要與尺面垂直;測量精度要求較高時，要進行重復測量，然后取平均值;

　　⑤毫米以下的數值靠目測估讀一位，估計值至少是最小刻度的1/10。

　　(2)使用游標卡尺測量

　　①在看游標尺上的哪條刻線與主尺上的某條刻線重合時，要選一條重合得最好的來讀數;

　　②在看是游標尺上第幾條刻條與主尺刻線重合時，不包括游標尺的零刻度在內;

　　③在讀數前，先擰緊緊固螺釘，以免游標尺移動影響讀數;

　　④精確度為0.1mm，0.05mm和0.02mm的游標卡尺的讀數，以mm為單位時，讀數保留到小數點后第1位、第2位和第3位。

二、過濾實驗實驗器材名稱？

過濾？需要的器材是，漏斗，鐵架臺，玻璃棒，燒杯，濾紙。

三、濾紙過濾實驗？

一貼：將干凈的漏斗潤濕，取一折疊好的濾紙緊貼在漏斗內壁，濾紙與漏斗內壁之間不能殘留氣泡。若殘留氣泡：在過濾過程中，氣泡會對濾液有阻礙作用，降低過濾速度。

二低：濾紙的邊緣要低于漏斗的邊緣；濾液的液面要低于濾紙的邊緣。若濾液的液面超過濾紙的邊緣：濾液會從漏斗與濾紙的之間縫隙流下，沒有經過濾紙，達不到過濾效果。

三靠：玻璃棒下端抵靠在三層濾紙上；防止玻璃戳破濾紙；傾倒時，裝溶液的燒杯口緊靠玻璃棒；漏斗下端斜口最長的一側緊靠燒杯內壁；防止濾液順利順著燒杯內壁流下，防止濾液向外飛濺。

四、魚缸真空過濾系統？

魚缸過濾器有很多種，真空過濾器作為比較常用的過濾工具，主要通過真空抽吸模式將臟水吸入再通過過濾系統返回，是比較適合家用的一種過濾器

五、真空過濾魚缸原理？

真空過濾器是在濾液出口處形成負壓作為過濾的推動力。這種過濾機又分為間歇操作和連續操作兩種。間歇操作的真空過濾機可過濾各種濃度的懸浮液，連續操作的真空過濾機適于過濾含固體顆粒較多的稠厚懸浮液。

間歇操作的過濾機因能實現自動化操作而得到發展，過濾面積越來越大。為得到含濕量低的濾渣，機械壓榨的過濾機得到了發展。

用過濾介質把容器分隔為上、下腔，即構成簡單的過濾器。懸浮液加入上腔，在壓力作用下通過過濾介質進入下腔成為濾液，固體顆粒被截留在過濾介質表面形成濾渣(或稱濾餅)。

過濾過程中過濾介質表面積存的濾渣層逐漸加厚，液體通過濾渣層的阻力隨之增高，過濾速度減小。當濾室充滿濾渣或過濾速度太小時，停止過濾，清除濾渣，使過濾介質再生，以完成一次過濾循環。

液體通過濾渣層和過濾介質必須克服阻力，因此在過濾介質的兩側必須有壓力差，這是實現過濾的推動力。增大壓力差可以加速過濾，但受壓后變形的顆粒在大壓力差時易堵塞過濾介質孔隙，過濾反而減慢。

懸浮液過濾有濾渣層過濾、深層過濾和篩濾三種方式。濾渣層過濾是指在經過過濾初期后，形成了初始濾渣層，此后，濾渣層對過濾起主要作用，這時大、小顆粒均被截留；深層過濾是指過濾介質較厚，懸浮液中含固體顆粒較少，且顆粒小于過濾介質的孔道，過濾時，顆粒進入后被吸附在孔道內的過濾；篩濾是過濾截留的固體顆粒都大于過濾介質的孔隙，過濾介質內部不吸附固體顆粒的過濾方式，例如轉筒式過濾篩濾去污水中的粗粒雜質。

在實際的過濾過程中，三種方式常常是同時或相繼出現。過濾機的處理能力取決于過濾速度。懸浮液中的固體顆粒大、粒度均勻時，過濾的濾渣層孔隙較為暢通，濾液通過濾渣層的速度較大。應用凝聚劑將微細的顆粒集合成較大的團塊，有利于提高過濾速度。

對于固體顆粒沉降速度快的懸浮液，應用在過濾介質上部加料的過濾機，使過濾方向與重力方向一致，粗顆粒首先沉降，可減少過濾介質和濾渣層的堵塞；在難過濾的懸浮液(如膠體)中混入如硅藻土、膨脹珍珠巖等較粗的固體顆粒，可使濾渣層變得疏松；濾液粘度較大時，可加熱懸浮液以降低粘度。這些措施都能加快過濾速度。

六、醫學實驗數據處理該怎么寫？

醫學實驗數據要用統計學軟件進行統計，整理出結果再寫到論文里。

七、四等水準數據處理流程？

選取閉合水準路線，選點要選擇在地面突出點。

2.步子量取兩標尺的中點，安置儀器。觀測順序為：后黑，前黑，前紅，后紅。

3.四等水準尺的技術限定規定要符合：每站讀取8個數，計算十個數，各項計算值應該滿族限差要求后才能遷站，否則返工。整個路線所測的高差閉合差不應超過高差閉合差準許值，否則返工。

3.檢核計算。

八、沉降觀測數據處理的流程？

一，計算與分析。這個環節主要是針對建筑工程沉降觀測點在本次測量過程中的所有沉降量進行計算與分析，具體計算方式為此次觀測點測量的高程結果與前一次觀測點測量的高程結果之間的差值；

第二，對沉降量的計算方式進行累計，主要是將上次沉降量與此次測量的沉降量進行整合；

第三，繪制建筑工程沉降量速率曲線，曲線繪制主要是針對測量結果載荷與沉降量之間的對應關系的曲線進行繪制，以致于能夠直觀了解建筑工程沉降變化的情況，從而及時發現問題、解決問題；

第四，根據建筑工程沉降量的計算結果，畫出等值線示意圖。

九、數據處理5個基本流程？

整個處理流程可以概括為五步，分別是采集、預處理和集成、統計和分析、挖掘，以及數據可視化與應用環節。

采集

? 大數據的采集是指利用多個數據庫來接收發自客戶端的數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。Redis和MongoDB這樣的NoSQL數據庫也常用于數據的采集。

預處理/集成

? 大數據的預處理環節主要包括數據清理、數據集成、數據歸約與數據轉換等內容，可以大大提高大數據的總體質量，是大數據過程質量的體現。數據清理技術包括對數據的不一致檢測、噪聲數據的識別、數據過濾與修正等方面，有利于提高大數據的一致性、準確性、真實性和可用性等方面的質量;

統計/分析

? 統計與分析主要利用分布式數據庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的占用。

挖掘

? 與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統計學習的SVM和用于分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

數據可視化與應用環節

? 數據可視化是指將大數據分析與預測結果以計算機圖形或圖像的直觀方式顯示給用戶的過程，并可與用戶進行交互式處理。數據可視化技術有利于發現大量業務數據中隱含的規律性信息，以支持管理決策。數據可視化環節可大大提高大數據分析結果的直觀性，便于用戶理解與使用，故數據可視化是影響大數據可用性和易于理解性質量的關鍵因素。

十、結構化數據處理流程？

一、數據收集

在數據收集過程中，數據源會影響大數據質量的真實性、完整性數據收集、一致性、準確性和安全性。對于Web數據，多采用網絡爬蟲方式進行收集，這需要對爬蟲軟件進行時間設置以保障收集到的數據時效性質量。比如可以利用易海聚采集軟件的增值API設置，靈活控制采集任務的啟動和停止。

二、數據預處理

大數據采集過程中通常有一個或多個數據源，這些數據源包括同構或異構的數據庫、文件系統、服務接口等，易受到噪聲數據、數據值缺失、數據沖突等影響，因此需首先對收集到的大數據集合進行預處理，以保證大數據分析與預測結果的準確性與價值性。

大數據的預處理環節主要包括數據清理、數據集成、數據歸約與數據轉換等內容，可以大大提高大數據的總體質量，是大數據過程質量的體現。 數據清理技術包括對數據的不一致檢測、噪聲數據的識別、數據過濾與修正等方面，有利于提高大數據的一致性、準確性、真實性和可用性等方面的質量;

數據集成則是將多個數據源的數據進行集成，從而形成集中、統一的數據庫、數據立方體等，這一過程有利于提高大數據的完整性、一致性、安全性和可用性等方面質量;

數據歸約是在不損害分析結果準確性的前提下降低數據集規模，使之簡化，包括維歸約、數據歸約、數據抽樣等技術，這一過程有利于提高大數據的價值密度，即提高大數據存儲的價值性。

數據轉換處理包括基于規則或元數據的轉換、基于模型與學習的轉換等技術，可通過轉換實現數據統一，這一過程有利于提高大數據的一致性和可用性。

總之，數據預處理環節有利于提高大數據的一致性、準確性、真實性、可用性、完整性、安全性和價值性等方面質量，而大數據預處理中的相關技術是影響大數據過程質量的關鍵因素

三、數據處理與分析

1、數據處理

大數據的分布式處理技術與存儲形式、業務數據類型等相關，針對大數據處理的主要計算模型有MapReduce分布式計算框架、分布式內存計算系統、分布式流計算系統等。MapReduce是一個批處理的分布式計算框架，可對海量數據進行并行分析與處理，它適合對各種結構化、非結構化數據的處理。分布式內存計算系統可有效減少數據讀寫和移動的開銷，提高大數據處理性能。分布式流計算系統則是對數據流進行實時處理，以保障大數據的時效性和價值性。

總之，無論哪種大數據分布式處理與計算系統，都有利于提高大數據的價值性、可用性、時效性和準確性。大數據的類型和存儲形式決定了其所采用的數據處理系統，而數據處理系統的性能與優劣直接影響大數據質量的價值性、可用性、時效性和準確性。因此在進行大數據處理時，要根據大數據類型選擇合適的存儲形式和數據處理系統，以實現大數據質量的最優化。

2、數據分析

大數據分析技術主要包括已有數據的分布式統計分析技術和未知數據的分布式挖掘、深度學習技術。分布式統計分析可由數據處理技術完成，分布式挖掘和深度學習技術則在大數據分析階段完成，包括聚類與分類、關聯分析、深度學習等，可挖掘大數據集合中的數據關聯性，形成對事物的描述模式或屬性規則，可通過構建機器學習模型和海量訓練數據提升數據分析與預測的準確性。

數據分析是大數據處理與應用的關鍵環節，它決定了大數據集合的價值性和可用性，以及分析預測結果的準確性。在數據分析環節，應根據大數據應用情境與決策需求，選擇合適的數據分析技術，提高大數據分析結果的可用性、價值性和準確性質量。

四、數據可視化與應用環節

數據可視化是指將大數據分析與預測結果以計算機圖形或圖像的直觀方式顯示給用戶的過程，并可與用戶進行交互式處理。數據可視化技術有利于發現大量業務數據中隱含的規律性信息，以支持管理決策。數據可視化環節可大大提高大數據分析結果的直觀性， 便于用戶理解與使用，故數據可視化是影響大數據可用性和易于理解性質量的關鍵因素。

大數據應用是指將經過分析處理后挖掘得到的大數據結果應用于管理決策、戰略規劃等的過程，它是對大數據分析結果的檢驗與驗證，大數據應用過程直接體現了大數據分析處理結果的價值性和可用性。大數據應用對大數據的分析處理具有引導作用。

在大數據收集、處理等一系列操作之前，通過對應用情境的充分調研、對管理決策需求信息的深入分析，可明確大數據處理與分析的目標，從而為大數據收集、存儲、處理、分析等過程提供明確的方向，并保障大數據分析結果的可用性、價值性和用戶需求的滿足。