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      對一個污水處理廠的運行數據了解了來源和收集方法，這些數據收集整理到計算機以后，是不是就完成了污水處理廠數據化管理呢?其實這些工作應該只是完成了一半的工作，還有更重要的另一半工作還沒有進行，那就是數據分析。沒有對這些數據進行認真的分析，并從中總結出規律，那么這些數據還只是數字，不是污水廠的數據化管理。
      污水處理廠的數據特別是水質數據，絕大部分是瞬時樣的數值，這些數值我們可以通過系統的一些方法進行校驗，比如24小時的連續取樣化驗，取樣時避免工藝操作影響水質(有些污水處理廠的工藝排泥，污泥處置上清液回流會對進水水質造成一定的影響)等等，但是取樣的偶然性是完全不可回避的問題。偶然性的數據就會產生很多偏離現實的數據，這個時候我們需要對一些偏離度過大的數據進行剔除。
       剔除的前提就是我們要學會辨別數據，有些數據是如何產生這么偏離正常值的，這個是需要我們工藝運行管理人員對污水廠的運行工藝要有很深入的研究和觀察的，通過對日常的情況的觀察和記錄，在分析數據的時候把這些異常工況進行排查或者數據剔除，這樣的分析的數據才有價值，否則所有的分析的數據基礎就是錯誤的，那么后期的分析肯定是不正確的，因此我們必須要進行數據的辨別工作，才能保證工藝管理的正確。