數據大量繁雜怎麼辦

A. 如何解決數據冗餘的問題

• 數據冗餘或者信息冗餘是生產、生活所必然存在的行為，沒有好與不好的總體傾向。

• 數據的應用中為了某種目的採取數據冗餘方式。

• 1、重復存儲或傳輸數據以防止數據的丟失。

• 2、對數據進行冗餘性的編碼來防止數據的丟失、錯誤，並提供對錯誤數據進行反變換得到原始數據的功能。

• 3、為簡化流程所造成額數據冗餘。例如向多個目的發送同樣的信息、在多個地點存放同樣的信息，而不對數據進行分析而減少工作量。

• 4、為加快處理過程而將同一數據在不同地點存放。例如並行處理同一信息的不同內容，或用不同方法處理同一信息等。

• 5、為方便處理而使同一信息在不同地點有不同的表現形式。例如一本書的不同語言的版本。

• 6、大量數據的索引,一般在資料庫中經常使用。其目的類似第4點。

• 7、方法類的信息冗餘：比如每個司機都要記住同一城市的基本交通信息；大量個人電腦都安裝類似的操作系統或軟體。

• 8、為了完備性而配備的冗餘數據。例如字典里的字很多，但我們只查詢其中很少的一些字。軟體功能很多，但我們只使用其中一部分。

• 9、規則性的冗餘。根據法律、制度、規則等約束進行的。例如合同中大量的模式化的內容。

• 10、為達到其他目的所進行的冗餘。例如重復信息以達到被重視等等。

B. 個人大數據亂了怎麼快速修復

個人大數據亂了會嚴重影響個人信貸行為，可以從以下幾方面入手養好大數據：
1.最好在半年內不要再申請信用卡、貸款產品，尤其是網貸；
2.已申請到的貸款、信用卡要按時還款，不能出現違約失信行為；
3.通過正規、靠譜的渠道進行網貸黑名單監測，查詢自己的網貸借款情況、被拒次數等；
4.往後通過正規渠道申請貸款，盡量不要碰網貸，少查詢網貸產品可借款額度。
一、大數據（bigdata）是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據有大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）五大特點。它並沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。大數據的用法傾向於預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。對於「大數據」（Bigdata）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
二、隨著雲時代的來臨，大數據（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Bigdata）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
三、大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

C. excel分列問題：數據繁雜，量在12萬條以上，最終只要姓名。如何做

1. 你的數據沒有規律不能分列，只能用搜索替換。

2. 數字10個替換10次。

3. 字母26個替換26次。

4. 其它特殊字元根據情況替換N次。
   

D. 如何提高工作效率日常工作內容比較繁雜，面對大量數據編碼，經常擔心自己應付不了

百密一疏 問問你的老同事 相信自會有辦法 雖然不一定合適自己

E. 作為會展人，您是否為處理大量展會前收集到的數據而感到手足無措

你做廣告，有點莫名其妙。你應該假設問題，解決問題才有可能採用你的軟體。

F. abb機器人模擬軟體程序模塊數據過多帶不動怎麼辦

1. 優化程序模塊，減少數據的大小。可以嘗試採用常見的文本壓縮技術進行壓縮，將較多的位元組轉換成較少的位元組。

2. 將程序分割成不同的模塊，並組織好他們的關系，避免模塊之間的交互與傳輸數據。

3. 利用集群、分布式計算技術來分擔機器人模擬軟體程序模塊的計算工作，分散壓力，解決數據量過多帶不動的問題。

G. EXCEL 分類的數據太多，怎麼辦

1、類別
確定進行分類的項目，如產品分類；
2、排序
將表格數據排序，Ctrl+A選擇全部，點菜單--數據--排序，在主關鍵字里選擇你要排序的列(如分類項目)。
3、分類匯總
點菜單--數據--分類匯總，依次選擇「分類欄位」、匯總方式(有求和、計數等)，匯總項(可根據需要多選)，確定。
4、點工作表外左上角出現的123中的2，出現按分類匯總的數據。
5、塗黑選擇，按Ctrl+G定位，定位條件--選擇「可見單元格」，右鍵復制，粘貼到新工作表中，新表效果就出來了。

不知是否理解了你的意思，供參考。

H. 更繁雜的數據是財務大數據的特點嗎

1、大量
大數據的特徵首先就是數據規模大。隨著互聯網、物聯網、移動互聯技術的發展，人和事物的所有軌跡都可以被記錄下來，數據呈現出爆發性增長。
2、多樣
數據來源的廣泛性，決定了數據形式的多樣性。可以分為三類，一是結構化數據，如財務系統數據等，其特點是數據間因果關系強；二是非結構化的數據，如視頻、圖片等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如文檔、網頁等，其特點是數據問的因果關系弱。
3、高速
數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。與以往的報紙、書信等傳統數據載體生產傳播方式不同，在大數據時代，大數據的交換和傳播主要是通過互聯網和雲計算等方式實現的，其生產和傳播數據的速度是非常迅速的。
4、價值
大數據的核心特徵是價值，其實價值密度的高低和數據總量的大小是成反比的，即數據價值密度越高數據總量越小，數據價值密度越低數據總量越大。任何有價值的信息的提取依託的就是海量的基礎數據，當然如何通過強大的機器演算法更迅速的在海量數據中完成數據的價值提純。

I. 如何解決資料庫表中大量數據的問題

你的資料庫是什麼資料庫？如果是ACCESS，建議你導入到MySQL中去，MySQL據說是世界上執行速度最快的資料庫了，如果是MSSQL，請使用存儲過程執行查詢，可以大提高資料庫的運行速度。你的問題我曾經碰到過，當時我使用的是ACCESS資料庫，資料庫中的數據達到20萬條記錄了，查詢起來速度特慢，後來改用MSSQL的存儲過程，速度提高了很多，你試試吧，祝你成功！

J. 數據處理的數據處理與數據管理

數據處理是從大量的原始數據抽取出有價值的信息，即數據轉換成信息的過程。主要對所輸入的各種形式的數據進行加工整理，其過程包含對數據的收集、存儲、加工、分類、歸並、計算、排序、轉換、檢索和傳播的演變與推導全過程。
數據管理是指數據的收集整理、組織、存儲、維護、檢索、傳送等操作，是數據處理業務的基本環節，而且是所有數據處理過程中必有得共同部分。
數據處理中，通常計算比較簡單，且數據處理業務中的加工計算因業務的不同而不同，需要根據業務的需要來編寫應用程序加以解決。而數據管理則比較復雜，由於可利用的數據呈爆炸性增長，且數據的種類繁雜，從數據管理角度而言，不僅要使用數據，而且要有效地管理數據。因此需要一個通用的、使用方便且高效的管理軟體，把數據有效地管理起來。
數據處理與數據管理是相聯系的，數據管理技術的優劣將對數據處理的效率產生直接影響。而資料庫技術就是針對該需求目標進行研究並發展和完善起來的計算機應用的一個分支。