数据流程图主要由外部实体、处理过程、数据流和数据存储四个基本部分组成。首先，外部实体是指系统与外部环境进行交互的单位，它表达该系统数据的提供者或使用者，也可以是其他信息系统。在数据流程图中，外部实体以平行四边形表示，并在其中标注名称。
数据流程图（Data Flow Diagram，简称DFD）是一种用于表示系统内部数据流动、处理和存储的图形化工具。它由一系列基本元素组成，包括： 外部实体（External Entities）：代表系统之外的参与者或用户，如人、其他系统或设备。它们通过数据流与系统进行交互。
数据流程图的基本成分 系统部件包括系统的外部实体、处理过程、数据存储和系统中的数据流四个组成部分 1，外部实体 外部实体指系统以外又和系统有联系的人或事物，它说明了数据的外部来源和去处，属于系统的外部和系统的界面。外部实体支持系统数据输入的实体称为源点，支持系统数据输出的实体称为终点。
通常在处理符号的前后出现（除特殊规定外）。数据流图的结构有两种主要形式：变换型结构，通常表现为输入、主处理单元和输出的线性序列，描述的是一个线性变化的过程。而事务型结构更为复杂，表现为数据流的束状结构，多个事务可以并行地流入或流出，适用于处理同时发生的事务需求。
数据流程图的主要组成元素有外部实体、数据流、数据存储。数据流程图是一种描述系统数据流程的主要工具，它用一组符号来描述整个系统中信息的全貌，综合地反映出信息在系统中的流动、处理和存储情况。
物流费用分析，包括仓储分析即仓库租赁费用对比、设备使用维护分析、运费分析即运费占销售金额的比例等，及管理成本分析。交付及时率分析。库存周转率分析。库存有效性分析。服务有效性分析，包括内外部客户满意度调查分析、急单上线及时率、客户投诉及时处理性等。
物流信息系统具有数据处理和管理决策两个主要功能。数据处理功能包括采集、存储、检索、加工、变换和传输数据。物流信息系统可以对物流数据进行收集、整理、分析、加工和反馈，将物流信息转换为信息系统可处理的数据格式，方便后续的物流管理和决策。管理决策功能是指通过物流信息系统对物流活动进行管理和决策。
物流企业的数据包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等数据。对于物流企业，通过大数据分析，可以帮助提高企业运营管理效率，降低物流库存率，提高商品处理效率、运输效率、送达准确率等方面。以物流的路径优化为例，路径优化是节约物流企业成本的一个重要大数据分析应用。
与收货有关的数据，包括到货量（箱）、订单数、车辆的装载量、收货区域大小、收货作业时间、每天收货SKU数等。车辆的装载量和卸载时间主要对于站台设计有影响，包括车辆大小、载重量等。一般情况下，还要分析卸货的方式、速度，以便详细规划站台的数量。
1、大数据处理的四种常见方法包括： 批量处理：这种方法在数据集累积到一定量后集中处理，适合对存储的数据进行大规模操作，如数据挖掘和分析。 流处理：流处理涉及对实时数据流的即时分析，适用于需要快速响应的场景，如实时监控系统和金融市场分析。
2、大数据常用的数据处理方式主要有以下几种： 批量处理（Bulk Processing）： 批量处理是一种在大量数据上执行某项特定任务的方法。这种方法通常用于分析已经存储在数据库中的历史数据。批量处理的主要优点是效率高，可以在大量数据上一次性执行任务，从而节省时间和计算资源。
3、大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式和图处理模式。 批处理模式（Batch Processing）：这种模式下，大量数据被分成多个小批次进行处理。通常采用非实时、离线的方式进行计算，主要应用于离线数据分析和数据挖掘。
4、大数据常用的数据处理方式主要包括以下几种： 批量处理（Bulk Processing）： 批量处理是一种在大量数据上执行某项操作的策略，通常在数据被收集到一个特定的时间点后进行。这种方式的特点是效率高，但响应时间较长。它适用于需要大量计算资源的大型数据处理任务，如数据挖掘和机器学习。
5、分布式处理技术 分布式处理技术是大数据处理的重要方法之一。通过将大数据任务拆分成多个小任务，并在多个节点上并行处理，可以大大提高数据处理的速度和效率。分布式处理技术包括Hadoop、Spark等。数据仓库技术 数据仓库技术为大数据处理提供了有力的支持。
1、在大数据处理的世界里，批处理、流处理和批流一体是三种不同的处理方式，以Spark和Flink为代表的产品各自展现出独特的优势。批处理，顾名思义，是将大量数据分批处理，Spark采用一次性读取并处理的方式，Flink则是以流处理为基础的批处理，能更好地管理内存和降低延迟。
显卡的流处理器单元是统一架构GPU内通用标量着色器的称谓。流处理单元数量直接影响处理能力，因为流处理单元是显卡的核心。流处理单元个数越多则处理能力越强，一般成正比关系，但这仅限于NVIDIA自家的核心或者AMD自家的核心比较范畴。流处理器对显卡性能影响可以说是几乎在1比1的。
显卡的流处理器的作用就是处理由CPU传输过来的数据，处理后转化为显示器可以辨识的数字信号，它多少对显卡性能起着决定性作用，高中低端的显卡除了核心不同外，最主要的差别就在于流处理器数量。通常1个半导体的流处理器单元相当于4个超微半导体的流处理器单元。
流处理器可以更高效的优化Shader引擎，它可以处理流数据，同样输出一个流数据，这个流数据可以应用在其它超标量流处理器（Stream Processors，简称SPs）当中，流处理器可以成组或者大数量的运行，从而大幅度提升了并行处理能力。
流处理器是显卡中一个比较重要的部件，流处理器主要负责在显卡中产生数据的映射。数据经过GPU运算后，变成并行的各个分组数据，之后由流处理器映射数据，再有模拟器转化为视频信号，传送给显示器显示出来。流处理器的工作频率、使用效率和数量，决定了显卡的数据映射能力。
NVIDIA的核心架构，采用了一种名叫“标量”流处理器的架构。举例来说，当显卡核心处理画面需要有A、B、C、D四项工作，那么NVIDIA所采用的“标量”流处理器的架构中的每一个流处理器都是可以独立进行以上所有的工作的。 AMD采用的是一种名叫“超标量”的流处理器架构。
