㈠ 汽车数据流怎么分析
首先要取得数据，和标准值数据，例.节气门位置传感器在开度为0时电压是1.几伏，开度到多少又是多少伏，与现在读取的数据对比是否在正常范围内，误差值是否正常，。请问你是否说的是这些数据流？
㈡ 大数据分析的概念和方法
一、大数据分析的五个基本方面
1，可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2，数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3，预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4，语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5，数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、如何选择适合的数据分析工具
要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：
1.交易数据(TRANSACTION DATA)
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2.人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3.移动数据(MOBILE DATA)
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4.机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)
这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)
㈢ 在系统分析阶段需要对数据处理过程做功能分析请说明功能分析的分类和主要分析方法
域名。。。是由一串用点分隔的名字组成的Internet上某一台计算机或计算机组的名称，用于在数据传输时标识计算机的电子方位（有时也指地理位置）。 虚拟企业是当市场出现新机遇时，具有不同资源与优势的企业为了共同开拓市场，共同对付其他的竞争者而组织的、建立在信息网络基础上的共享技术与信息，分担费用，联合开发的、互利的企业联盟体。 模块联调就是子系统测试，子系统测试时将经过测试的模块放在一起形成一个子系统来测试 对于同一组数据，由不同人员重复输入；然后由计算机比较检查一致性，叫做重复校验 模块联调就是子系统测试，子系统测试时将经过测试的模块放在一起形成一个子系统来测试。
模块联调就是子系统测试，子系统测试时将经过测试的模块放在一起形成一个子系统来测试 重复校验 对于同一组数据，由不同人员重复输入；然后由计算机比较检查一致性，
㈣ 需求分析有哪两种主要分析方法
从系统分析出发，可将需求分析方法大致分为功能分解方法、结构化分析方法、信息建模法和面向对象的分析方法。
(1)功能分解方法。
将新系统作为多功能模块的组合。各功能义可分解为若干子功能及接口，子功能再继续分解。便可得到系统的雏形，即功能分解——功能、子功能、功能接口。
(2)结构化分析方法。
结构化分析方法是一种从问题空间到某种表示的映射方法，是结构化方法中重要且被普遍接受的表示系统，由数据流图和数据词典构成并表示。此分析法又称为数据流法。其基本策略是跟踪数据流，即研究问题域中数据流动方式及在各个环节上所进行的处理，从而发现数据流和加工。结构化分析可定义为数据流、数据处理或加工、数据存储、端点、处理说明和数据字典。
(3)信息建模方法。
它从数据角度对现实世界建立模型。大型软件较复杂；很难直接对其分析和设计，常借助模型。模型是开发中常用工具，系统包括数据处理、事务管理和决策支持。实质上，也可看成由一系列有序模型构成，其有序模型通常为功能模型、信息模型、数据模型、控制模型和决策模型。有序是指这些模型是分别在系统的不同开发阶段及开发层次一同建立的。建立系统常用的基本工具是E—R图。经过改进后称为信息建模法，后来又发展为语义数据建模方法，并引入了许多面向对象的特点。
信息建模可定义为实体或对象、属性、关系、父类型/子类型和关联对象。此方法的核心概念是实体和关系，基本工具是E-R图，其基本要素由实体、属性和联系构成。该方法的基本策略是从现实中找出实体，然后再用属性进行描述。
㈤ 数据流程分析的包括的内容
数据来源：数据分析的对象是数据，数据从哪来?数据本身的准确性从根本上影响着分析结果的有效性，所以确保有效、靠谱的数据来源至关重要。本人认为数据来源无非以下三种：
a.自有数据分析系统——公司自有的数据是最源质化的数据，也是最可靠、最全面的。一般而言，有条件的情况下都是以内部数据为准;当然，创业型的微型公司大多都直接数据库导出数据，还是要依赖产品经理二次加工的。
b.定量/定性调研——没有全面的数据咋办?或者说想要分析的数据无法统计?那么，拿起电话、走上街头、发放问卷都不失为一种可行的办法。定量数据排斥主管因素，定性数据吸纳主管因素。事实上，定性数据存在诸多不确定性，但也存在一个其他数据指标不具备的优势——那是与真实用户交流所得，有血有肉。
c.专业调研机构——知名调研机构，比如：艾瑞咨询、网络统计、易观智库、199IT-互联网数据中心。一般而言，权威结构统计调研的数据还是具有极强的参考性的，但也不能完全免于主观因素。
数据分析：单纯的数据并不能为给我们带来太多结论性的东西，还是要借助一定的方法和手段将数据变得更加生动和有意义。
a.集成开发数据分析系统——将所需的数据指标以技术手段直接设计成产品功能，可以定期定量地直接生成导出BI报表。
b.手动数据加工——面对元数据而不是现成的结论性数据，产品经理只能亲自操刀借助EXCEL各种函数。面对海量数据，心态很重要!
c.委托分析机构——有钱、任性、够叼，请人分析。如果事事都依靠别人，那么产品经理就瞬间失去价值了...
分析方法：有效的数据分析方法能够深度挖掘数据的价值，精益数据分析中大致介绍以下三种分析方法。
a.市场细分(Segmentation)——市场细分就是一群拥有某种共同特征的划为一个样本，市场细分不尽可以应用于互联网产品，对任何行业、任何形式的产品都具有积极的参考意义。
b.同期群分析(Coghort Analysis)——比较相似群体随时间的变化，同期群分析给我们提供了一个全新的视角。能够观察处于生命周期不同阶段用户的行为模式，而非忽略用户的行为的过程性。
c.多变量测试(Multivariate Testing)——同时对多个因素进行分析，用统计学的方法剥离出单个影响要与结果中的某一项指标提升的关联性。同时改动产品的多个方面，看哪个与结果的相关性最大。
㈥ 汽车诊断中的数据流分析是什么
利用故障码进行故障诊断，虽然在一定程度上方便快捷，但存在两方面的局限性，一是故障码只能指明某一部分，电路有故障只是一个范围，不能具体故障部位，2是EQ只能监测到信号的范围，不能监测到被测信号的变化特性，即只对值域区和时域区。超出有效范围的信号设置不涨，而对于没有超出有效范围，但不合理的数据则无法判断，所以故障码只是一个重要参考，不能完全依赖于对故障码的检测，在排除故障时还必须做更进一步的检测。希望对您有用。
㈦ 在汽车故障诊断中，如何正确分析数据流
分析数据流就是分析数据的变化率。也就是对数据的数值、变化规律、数值变化范围进行分析。在汽车控制系统运行时，控制模块将以一定的时间间隔，不断地接收各个传感器传送来的输入信号；计算向执行器下达指令，还会通过反馈传感器进行监督与修正。电脑一般通过时间、因果及关联3种方法进行分析判断。
㈧ 汽车故障诊断时常用的数据分析方法是什么
从实践中总结出如下五种常用方法可供参考:
1.数据流分析方法是分析数据流的工具
2.其中值域分析法
3.时域分析法是对某一数据作具体分析的方法;
4..因果分析法和关联分析法是对多个数据之间相互关系作具体分析的方法;
5比较分析法是将同一车辆或同一车型的数据组与该车辆或车型过去存储的数
据组进行比较的分析方法。
㈨ 汽车发动机电控系统数据流分析法具体有哪些
1，值域分析法
2，时域分析法
3，因果分析法
4，并联分析法
5，比较分析法