，就在前几日，皇陵案发后，我带人前往京都码头查案，看到河水涨高。
当时，身旁一同僚感慨，说今夏雨水丰沛，忧心会发水……”
“这个例子与我要讲的关系不大，只是想说明一个道理，很多事，是可以预测的。
例如水旱灾年时，哪一个州府，可能会发生灾情？那就可以预见，其术法请求会多。”
“再如，岁初时，我在西北大河府任职，那里有一伙修士流窜作案，知府大概掌握其逃窜方向，如果道院留心奏折，便会知晓，大河府需要术法支援。”
一名弟子突然醒悟：
“我大概听懂了，以往，若是朝廷动兵，与蛮族交战，道院也会提早，为战场调拨更多元气，这也是预测。”
“没错！”齐平赞赏地看了他一眼，那弟子不禁挺起胸膛。
涂长老问：“这便是大数据？”
齐平摇头：
“当然不只是，我说的大数据，是要去分析历年来，各个州府，甚至县的术法请求记录，进行统计整理，绘制全年走势图，抓准趋势。
比如说，分析过去三十年术法记录，发现每一年，哪个州府请求最多，哪个最少？具体到，哪一个月份多？
找寻其中的规律，如此一来，再配合我说的分布式天轨，理想状态下，我们甚至可以在年初，就预测到这一年里，不同州府所需的术法额度大概区间，从而分润配额。
这种从档案卷宗中，提取记录，分析走势来预测的方法，我将其称为“大数据”。
而前面说的，对灾情的预判，对修行匪徒的预判，其实也是通过朝廷奏
第一百五十七章 载入道门史册的一天（求订阅月票）(6/9)