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报获取的地方数据来推测，当然，那就是更复杂庞大工程了。”
这番话有些长。
当齐平说到一半时，诸多道人便如被雷霆击中，怔在当场。
当他说完，全场鸦雀无声。
所有人都陷入了思考中。
清瘦的涂长老同样如此。
汇集几十年所有记录，以州府为界，时光为尺，提炼规律，以观趋势……
这的确是他从未听过的思路。
而对齐平来说，早已经是烂大街的方法，随便找一份报表，上头没几个柱状图、折线图……都稀奇。
但在涂长老等人听来，却是开天辟地头一遭，或者说，过往的一些人，也有过类似想法，但从未清晰完整地提出，并引起重视。
“大数据……”涂长老颤抖起来，脸上，是兴奋的潮红。
他突然上前一步，一把抓住齐平的手，激动道：
“你可愿拜入道院？经历部正缺你这等良才。”
……齐平心说，你们道院的人，怎么都喜欢握人手……他不着痕迹抽出，微笑道：
“长老谬赞了，实不相瞒，晚辈对阵法一窍不