对一个污水处理厂的运行数据了解了来源和收集方法，这些数据收集整理到计算机以后，是不是就完成了污水处理厂数据化管理呢?其实这些工作应该只是完成了一半的工作，还有更重要的另一半工作还没有进行，那就是数据分析。没有对这些数据进行认真的分析，并从中总结出规律，那么这些数据还只是数字，不是污水厂的数据化管理。
      污水处理厂的数据特别是水质数据，绝大部分是瞬时样的数值，这些数值我们可以通过系统的一些方法进行校验，比如24小时的连续取样化验，取样时避免工艺操作影响水质(有些污水处理厂的工艺排泥，污泥处置上清液回流会对进水水质造成一定的影响)等等，但是取样的偶然性是完全不可回避的问题。偶然性的数据就会产生很多偏离现实的数据，这个时候我们需要对一些偏离度过大的数据进行剔除。
       剔除的前提就是我们要学会辨别数据，有些数据是如何产生这么偏离正常值的，这个是需要我们工艺运行管理人员对污水厂的运行工艺要有很深入的研究和观察的，通过对日常的情况的观察和记录，在分析数据的时候把这些异常工况进行排查或者数据剔除，这样的分析的数据才有价值，否则所有的分析的数据基础就是错误的，那么后期的分析肯定是不正确的，因此我们必须要进行数据的辨别工作，才能保证工艺管理的正确。