信息系統如何處理數據

㈠ 高分大家討論：信息管理系統中的數據安全是怎麼處理的

用oreal的資料庫比較好
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㈡ 系統的數據處理的功能有哪些

1.可視化分析 大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。 2. 數據挖掘演算法 大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。 3. 預測性分析 大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。 4. 語義引擎 非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。 5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。 大數據的技術 數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。 數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。 基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。 數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。 統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。 數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等) 模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。 結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。 大數據的處理 1. 大數據處理之一：採集 大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。 在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。 2. 大數據處理之二：導入/預處理 雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。 導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。 3. 大數據處理之三：統計/分析 統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。 統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。 4. 大數據處理之四：挖掘 與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。 整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

㈢ 計算機是如何處理信息的

不論何種計算機，它們都是由硬體和軟體所組成，兩者是不可分割的。人們把沒有安裝任何軟體的計算機稱為裸機。
硬體
計算機系統中所使用的電子線路和物理設備，是看得見、摸得著的實體，如中央處理器（ CPU ）、存儲器、外部設備（輸入輸出設備、I／O設備）及匯流排等。
①存儲器。主要功能是存放程序和數據，程序是計算機操作的依據，數據是計算機操作的對象。存儲器是由存儲體、地址解碼器 、讀寫控制電路、地址匯流排和數據匯流排組成。能由中央處理器直接隨機存取指令和數據的存儲器稱為主存儲器，磁碟、磁帶、光碟等大容量存儲器稱為外存儲器（或輔助存儲器） 。由主存儲器、外部存儲器和相應的軟體，組成計算機的存儲系統。
②中央處理器的主要功能是按存在存儲器內的程序 ，逐條地執行程序所指定的操作。中央處理器的主要組成部分是：數據寄存器、指令寄存器、指令解碼器、算術邏輯部件、操作控制器、程序計數器（指令地址計數器 )、地址寄存器等。
③外部設備是用戶與機器之間的橋梁。輸入設備的任務是把用戶要求計算機處理的數據、字元、文字、圖形和程序等各種形式的信息轉換為計算機所能接受的編碼形式存入到計算機內。輸出設備的任務是把計算機的處理結果以用戶需要的形式(如屏幕顯示、文字列印、圖形圖表、語言音響等）輸出。輸入輸出介面是外部設備與中央處理器之間的緩沖裝置，負責電氣性能的匹配和信息格式的轉換。
軟體
對能使計算機硬體系統順利和有效工作的程序集合的總稱。程序總是要通過某種物理介質來存儲和表示的 ，它們是磁碟、磁帶、程序紙、穿孔卡等，但軟體並不是指這些物理介質，而是指那些看不見、摸不著的程序本身。可靠的計算機硬體如同一個人的強壯體魄，有效的軟體如同一個人的聰穎思維。
計算機的軟體系統可分為系統軟體和應用軟體兩部分。系統軟體是負責對整個計算機系統資源的管理、調度、監視和服務。應用軟體是指各個不同領域的用戶為各自的需要而開發的各種應用程序。計算機軟體系統包括：
①操作系統 :系統軟體的核心，它負責對計算機系統內各種軟、硬資源的管理、控制和監視。
②資料庫管理系統:負責對計算機系統內全部文件、資料和數據的管理和共享。
③編譯系統:負責把用戶用高級語言所編寫的源程序編譯成機器所能理解和執行的機器語言。
④網路系統:負責對計算機系統的網路資源進行組織和管理，使得在多台獨立的計算機間能進行相互的資源共享和通信。
⑤標准程序庫:按標准格式所編寫的一些程序的集合，這些標准程序包括求解初等函數、線性方程組、常微分方程、數值積分等計算程序。
⑥服務性程序:也稱實用程序。為增強計算機系統的服務功能而提供的各種程序 ，包括對用戶程序的裝置、連接、編輯、查錯、糾錯、診斷等功能。為了使計算機能算得快和准、記得多和牢，數十年來，對提高單機中的中央處理器的處理速度和精度，對提高存儲器的存取速度和容量作了許多改進，如：增加運算器的基本字長和提高運算器的精度；增加新的數據類型，或對數據進行自定義，使數據帶有標志符，用以區別指令和數，及說明數據類型；在 CPU 內增設通用寄存器、採用變址寄存器、增加間接定址功能和增設高速緩沖存儲器和採用堆棧技術；採用存儲器交叉存取技術及虛擬存儲器技術；採用指令流水線和運算流水線；採用多個功能部件和增設協處理器等。

電腦內部沒有化學變化

㈣ 管理信息系統數據流程圖

可以把答案發到[email protected]嗎？謝謝！

㈤ 信息系統如何支持管理

信息系統是與信息加工，信息傳遞，信息存貯以及信息利用等有關的系統。信息系統可以不涉及計算機等現代技術，甚至可以是純人工的。但是，現代通信與計算機技術的發展，使信息系統的處理能力得到很大的提高。在現在各種信息系統中已經離不開現代通信與計算機技術，所以所說的現代信息系統一般均指人、機共存的系統。信息系統是一個非常寬泛的概念，信息的載體是數據，數據的具體形式各種各樣，如數字，文字，圖像，聲音等等都是數據的形式， 文件是數據的集合單位，資料庫是更加復雜的數據文件，文件以某種格式存放在物理介質中。從哲學的角度來看，信息是世界一切事物狀態，屬性和變化的反映。世界萬物聯系與發展的過程在人腦中的反映就是信息獲取，信息處理和信息傳遞的過程，它們的關系就是客觀與主觀的對立統一，當主觀思維與客觀事實一致時對應的信息便是真理。
信息系統的理論基礎是系統論，資訊理論和控制論。系統論研究的是系統內部各部分之間有機結合形成的整體，體現的是各部分之間的相互作用相互影響的存在。
資訊理論研究的是信息的採集，存儲，加工，輸出，傳遞等過程中的規律。控制論與系統論和資訊理論緊密聯系，三者是三位一體的關系，既相互聯系，不可分割，又有所區別，無論是人的大腦還是計算機的CPU，處理的都是數據/信息，人類的語言是人類思維的載體，而語言的形式無非就是文字，數字等符號，而在人類的形象思維中，圖形又是表象的載體，因此，人的思維（無論是邏輯思維還是形象思維）是數據/信息的採集，存儲，加工，輸出的過程，人的思維系統可以看作是一套信息系統，眼睛可以採集文字（如看書），圖像（看圖），耳朵採集聲音，經過大腦編輯，處理，輸出結果，如計劃，觀念，判斷，沒有信息，就無法輸出結果，也就沒有任何決策，行為活動也便變得混亂（大概只能靠潛意識了）。企業管理同樣也是一個有機的系統，各部門，各員工之間組成一個有機的整體，也存在一個信息系統。可見，信息是思維過程的意義的體現，思維的過程也就是信息處理的過程，因此，在人與客觀世界的關系中，尤其在認識世界的過程中，人在主觀上能處理的只能是信息，通過反應客觀世界的信息來認知客觀世界，人的邏輯思維和形象思維的過程就是人腦信息系統運轉的過程，企業管理活動的全過程也構成一套完整的信息系統，具體的信息以計劃，文件，報表等形式體現。很難想像，如果沒有信息，人類會如何。讀書處理的是信息，工作處理的也是信息，每天面對的現實世界也自動向我們反饋信息，人類是如此的離不開信息，而信息系統無處不在。
從信息處理的過程來看，一個信息系統模型大致包括一下要素:
1.信息數據
2.輸入
2.數據處理/信息處理
3.輸出
4.過程式控制制和結果反饋
從信息數據的來源來看，信息可分為:
內部信息
外部信息
在管理中，信息系統的要素有:
管理主體（管理者，管理機構）
管理客體（所有管理活動），目標，計劃，組織，領導，協調，指揮，控制，決策等基本管理活動。
環境信息:內部信息和外部信息
管理信息系統是特定的信息系統，是信息系統在管理中的應用。
管理信息系統中包括管理數據處理系統，決策支持系統。
辦公自動化是軟體公司的一個產品概念，所有計算機信息系統都是自動化的，所有的管理軟體都是辦公方面的應用，也都是一定程度的自動化操作。
以下是網上出現的來自專業書籍的一些概念，由本詞條的前任編輯者提供
數據處理系統是由設備、方法、過程，以及人所組成並完成特定的數據處理功能的系統。它包括對數據進行收集、存儲、傳輸或變換等過程。例如，在數據變換這一范圍內就有一系列操作都屬於數據處理，像數據的識別、復制、比較、分類、壓縮、變形及計算活動等。一個數據處理系統可能包含幾個子系統，其中有些子系統本身就是數據處理系統。
管理信息系統是收集、存儲和分析信息，並向組織中的管理人員提供有用信息的系統。它的特點是面向管理工作，提供管理所需要的各種信息。由於現代管理工作的復雜性，管理信息系統一般都是以電子計算機為基礎的。按照它所面向的管理工作的級別，可以分為面向高層管理、面向中層管理和面各操作級管理的三種類型。按其組織和存取數據的方式，可以分為使用文件的系統和使用資料庫的系統兩種類型。按其處理作業方式，可以分為批處理和實時處理的系統兩種類型。按其各部分之間的聯系方式，可以分集中式和分布式兩種類型。管理信息系統的基本特徵是具有協助各級管理者的一個信息中心，具有結構化的信息組織和信息流動，可以按職能統一集中電子數據處理作業，通常擁有資料庫，具有較強的詢問和報告生成能力。管理信息系統的設計是在切實了解客觀系統中信息處理的全面實際狀況的基礎上，合理地改善信息處理的組織方式與技術手段，以達到提高信息處理的效率、提高管理水平的目的。從60年代後期開始，逐步發展了管理信息方面各種系統分析和系統設計的方法與工具。管理信息系統的廣泛建立，有效地改善了各種組織管理，提高了電子計算機的應用水平。
決策支持系統是把數據處理的功能和各種模型等決策工具結合起來，以幫助決策的電子計算機信息處理系統。它能夠在復雜的迅速變化的外部環境中，給各級管理人員或決策者提供有關的信息資料，並協助決策者制定和分析決策。決策支持系統使用的電子計算機技術是資料庫、模型庫以及可能進行實時處理的計算機網路系統。其基本特徵是能夠協助管理者或決策者，特別是協助高層管理者制定決策；系統的重點在於易變性、適應性以及快速的響應和回答；系統允許用戶自己啟動和控制。決策支持系統面對的是決策過程，它的核心部分是模型體系的建立，它提供了方便用戶使用的介面。廣泛地建立和應用決策支持系統，將極大地提高決策的科學水平。
辦公自動化系統是由計算機、辦公自動化軟體、通信網路、工作站等設備組成使辦公過程實現自動化的系統。計算機也叫辦公處理機，它是整個系統的核心，包括硬體設備、操作系統；資料庫和網路軟體等。辦公自動化軟體具有辦公、信息管理以及決策支持等功能。通信網路:可採用用區域網、乙太網或其他他網路，以適於不同部門、不同區域的需要。工作站:可以是簡單的字元終端或圖形終端，也可以是數據、文字、圖像、語音相結合的多功能的工作站，如國產0520個人計算機即可成為該系統的智能工作站。一個比較完整的辦公自動化系統，即含有信息採集、信息加工、信息傳輸、信息保存四個基本環節，其核心任務是向它的各層次的辦公人員提供所需的信息，所以該系統綜合體現了人、機、信息資源三者之間的關系
動感知識網路答。

㈥ 「大數據」時代下如何處理數據

大數據被越來越多的人提起，其價值也逐漸深入人心。但，大數據是如何處理的，很多人並不知道。其實，通常大數據處理方式包括兩種，一種是實時處理，另一種則為離線處理。

商業中比較常見的，就是使用HDFS技術對數據進行儲存，然後使用MapRece對數據進行批量化理，然後將處理好的數據進行存儲或者展示。其中，HDFS是一種分布式文件系統，而MapRece則是一種分布式批量計算框架。

㈦ 信息系統在數據加工和信息處理上起到了什麼樣的作用

樓主說的信息加工和信息處理貌似同一個東西。只是處理的階段不同而已。加工是對源數據信息進行的。而處理是對信息進行的。所以只能回答：
信息系統就是把數據「整合」在一起，對其「加工」後成為人們能夠讀取的信息，再對「信息」進行處理成為人們需要的那部分信息。最後把這些信息「應用」到其它方面。這就是信息系統的作用。

㈧ 管理信息系統和數據處理有哪些關系

所謂管理，就是管理數據的

數據處理無非是 add delete update etc...

之間的關系很明顯了

㈨ 計算機是怎樣處理數據的

計算機處理數據的流程為：

1、提取階段：由輸入設備把原始數據或信息輸入給計算機存儲器存起來。

2、解碼階段：根據CPU的指令集架構（ISA）定義將數值解譯為指令

3、執行階段：再由控制器把需要處理或計算的數據調入運算器。

4、最終階段：由輸出設備把最後運算結果輸出。

㈩ 簡要說明信息系統的數據處理與系統研發的基礎模型

規范管理，提高工作效率： 通過工作流系統，員工不用拿著各種文件、申請、單據（比如：公文會簽、計劃日誌、用款報銷等工作流程審批）在各部門之間跑來跑去，等候審批、簽字、蓋章，這些工作都可在網路上進行。一些處理彈性大而不易規范的工作流程也可變得井然有序。同時由於系統設定的工作流程是可以變更的，可以隨時根據實際情況來調整不合理的環節，為企業流程的重組提供有效的事實依據。