本发明公开了一种基于概率的数据流处理方法及系统。方法包括S1、对读取的传感器数据进行预处理；S2、将预处理后的数据存入数据湖中，并根据传感器时间戳与事件的发生时间段将数据湖中的数据分为多个数据池；S3、根据任务或场景提取关联规则，并在关联规则中加入概率属性；S4、基于专家知识或可信度阈值对规则进行评估，若评估结果达到预期值则将规则更新至知识库中，否则重新执行；S5、将读取的传感器数据抽象为带概率的数据流；S6、利用知识库中的规则，在推断引擎中采用预设的推理机制对带概率的数据流进行推理；S7、输出推理的结果。本发明可以对异构、海量和分散的传感器数据进行存储，通过带有概率属性的规则表示方法来表示不确定数据。