飞机、火车订票系统属于数据处理方面的计算机应用。数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。
通常，一个好的数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释。数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
MapReduce是一个批处理的分布式计算框架，可对海量数据进行并行分析与处理，它适合对各种结构化、非结构化数据的处理。分布式内存计算系统可有效减少数据读写和移动的开销，提高大数据处理性能。分布式流计算系统则是对数据流进行实时处理，以保障大数据的时效性和价值性。
总之，无论哪种大数据分布式处理与计算系统，都有利于提高大数据的价值性、可用性、时效性和准确性。大数据的类型和存储形式决定了其所采用的数据处理系统，而数据处理系统的性能与优劣直接影响大数据质量的价值性、可用性、时效性和准确性。因此在进行大数据处理时，要根据大数据类型选择合适的存储形式和数据处理系统，以实现大数据质量的最优化。
数据处理系统的选择与大数据类型、存储形式紧密相关。例如，对于大规模的结构化数据，可以采用MapReduce进行高效处理；而对于实时性要求高的数据，则更适合使用分布式流计算系统。在实际应用中，这些系统可以结合使用，以达到最佳的数据处理效果。
在数据处理过程中，数据的质量至关重要。数据预处理环节中，需要对原始数据进行清洗和标准化，以确保数据的准确性和一致性。此外，数据处理与分析是核心环节，通过各种算法和技术，从海量数据中提取有价值的信息和模式。
数据展示/数据可视化则是将处理后的数据以直观的方式呈现给用户，帮助用户更好地理解和利用数据。优秀的可视化图表能够使复杂的数据变得易于理解，提高决策的准确性和效率。
在实际应用中，飞机、火车订票系统的数据处理涉及多个环节。例如，通过收集用户的需求信息，进行数据预处理和分析，以优化票务安排，提高资源利用率。数据的存储与管理也是关键环节，需要确保数据的安全性和可靠性。
总之，飞机、火车订票系统的数据处理不仅涉及数据收集、处理和分析，还包括数据展示和应用。通过优化数据处理流程，可以提高系统的效率和用户体验，为用户提供更好的服务。
