數據化處理什麼問題

❶ 數據處理是什麼意思

數據處理是對數據（包括數值的和非數值的）進行分析和加工的技術過程。包括對各種原始數據的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理。數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取並推導出對於某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。

數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿於社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響著人類社會發展的進程。

(1)數據化處理什麼問題擴展閱讀：

計算機數據處理主要包括8個方面：

1、數據採集:採集所需的信息。

2、數據轉換：把信息轉換成機器能夠接收的形式。

3、數據分組：指定編碼，按有關信息進行有效的分組。

4、數據組織：整理數據或用某些方法安排數據，以便進行處理。

5、數據計算：進行各種算術和邏輯運算，以便得到進一步的信息。

6、數據存儲：將原始數據或計算的結果保存起來,供以後使用。

7、數據檢索:按用戶的要求找出有用的信息。

8、數據排序：把數據按一定要求排成次序。

參考資料來源：網路-數據處理

❷ 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。

❸ 信息化、數字化、智能化與智慧化的異同是什麼

信息化、數字化 、 智能化，很多人都不太容易辨別清楚。

首先，簡單來說各自的定位。

1、 信息化， 就是將企業的已形成的相關信息，通過記錄的各種信息資源。涉及到各個環節業務的結果與管控，本質上是對業務結果數據的信息化再存儲與管控，用來提供給各層次的人了解「業務現在是什麼情況」，「流程進展到哪裡」等一切動態業務信息。 信息化，側重於業務信息的搭建與管理。

2、數字化， 指的是把模擬數據轉換成用0和1標識的二進制碼，這樣電腦就可以讀出來這些數據了。其實是基於實際可視化對象進行的轉化過程。 數字化更側重產品領域的對象資源形成與調用。

這里，單獨還要提一下，數據化。如今，數據代表著對某件事物的描述，數據可以記錄、分析和重組它，這些轉變稱其為「數據化」—— 數據化是指問題轉化為可製表分析量化形式的過程.最直觀的就是企業形形色色的報表和報告。 數據化側重結果， 將數字化的信息有條理、有結構的組織，便於查詢回溯、智能分析，並解決相關決策問題。

3、智能化， 是把繁瑣的工作通過數字化處理，或基於數據化直接調用或指導到工作，將人需要付諸的精力和所需的理解減至最低。具有「擬人智能」的特性或功能，例如自適應、自校正、自協調等。 智能化側重點在於工作過程的應用。

接著，在梳理下這幾類之間的相互關系

1、信息化=業務數據化

舉個比較明顯的例子，如企業ERP的實施，大家發現無非都是讓系統記錄了你所做的，就像一些人所抱怨的，ERP無非將手工的過程搬進了系統。

的確是這樣，這個過程叫做「業務數據化」，用數據將整個業務過程記錄下來，最典型的就是各種訂單數據，財務憑證。

2、數字化=數據業務化

個人認為的「數字化」是基於大量的運營數據分析，對企業的運作邏輯進行數學建模，優化之後，反過來再指導企業日常運行。用現在時髦的語言就是「機器學習」，系統反復學習你的數據和行為模式，最後比你更加專業，並反過來指導你。

說白了，沒有數字化的信息化是比較「重」的，實施過ERP的企業都能明白。有了數字化後，就給信息化減負了，提高效能，降低操作難度。

3、 智能化信息化-數字化的終極階段。

這一階段解決的核心問題是人和機器的關系：信息足夠完備、語義智能在人和機器之間自由交互，變成一個你中有我我中有你的「人-機一體」世界。人和機器之間的語義裂隙逐步被填平，並逐步走向無差異或者無法判別差異。字化是一切信息化、數據化、智能化的夯實基礎。

信息化+數字化+數據化= 智能化

智能化是信息化、數字化、數據化最終的目標，也是發展的必然趨勢。

非常高興回答您的這個問題，以下是我自己的一些理解和看法，希望能幫到大家，也希望大家能喜歡我的回答。

信息化是指在虛擬世界中實現現實世界的事物。例如，超市信息化是指將實體店中的超市轉變為網上電子商務平台，通過網路來實現銷售產品的目的。企業管理信息化是指將許多線下審批簽章轉化為線上審批簽章的過程。信息化的目的是通過低技術提高效率，節約成本。

數字化是在信息化的基礎上實現的。隨著時間的積累，大量的數據存儲在我們的信息系統中。通過數據挖掘和分析，可以達到精益管理的目的。從拍拍腦袋到根據數據做出決定。例如淘寶店主，通過對銷售 歷史 的分析，知道什麼樣的款式和顏色，什麼樣的衣服價格，更適合什麼樣的用戶，這樣他們就可以推出相應的產品來增加銷售，提高利潤，節約成本。

智能是數字化的進一步延伸。它是指我們的系統或硬體，它具有某種智能，能夠智能地識別人類的需求。例如，我們的電子商務平台不僅可以提供我們想要的產品，還可以分析用戶的特點，提供用戶可能感興趣的產品。許多智能音箱和智能電視也能識別用戶的指令。當然，機器或系統的智能不是憑空產生的，而是通過學習大數據來訓練的。從這個意義上說，沒有數字化就沒有智能。

智慧是智慧的終極目標。我的理解是，這並不意味著一個特定的系統或特定的設備具有情報，而是從整個系統層面來看，具有某種情報。例如，我們經常聽到智慧城市的概念。在城市生態系統中，人、設備、網路成為一個智慧的整體生態系統。

當然，所有這些都是基於數據的。我們說數據是新的石油，人類和機器可以在數據挖掘和分析方面獲得前所未有的洞見。數據作為一種資源，也發揮著越來越重要的作用。例如，我們公司沒有 汽車 ，但它現在是全國最大的公共 旅遊 解決方案提供商。它的核心資產是數據。准確匹配司機和客戶端數據，幫助人們高效出行。例如，阿里巴巴的菜鳥網路沒有一家物流公司提供快遞服務。然而，他可以通過分析被管理物流公司的快遞數據來實現高效、低成本的物流管理。

如今，越來越多的企業將數據管理作為企業的核心資產。

在未來，數據將發揮越來越重要的作用。人們將建設信息化、數字化、智能化、智能化的美好未來。

謝謝大家閱覽 ，希望大家喜歡，歡迎一起討論!

數字化-你想查張三KPI，直接打開word Excel pdf文檔就行，不用翻閱紙質報告。。。

信息化-你想查張三KPI，在OA裡面點點滑鼠就查到了。。。

智能化-你想查張三KPI，輸入張三，評估報告自動生成，附帶參考意見。。。

智慧化-你想查張三KPI''，輸入張三，結果發現他已經由於不及格，被自動開除了。。。

信息化指的是，把真實世界的東西在虛擬世界裡實現。比如，超市的信息化是指把實體店的超市變為線上電商平台，通過網路達到銷售產品的目的。企業管理的信息化，指的是把很多線下的審批簽字變為線上的流程。信息化的目的是為了通過低技術，提高效率，節約成本。

數字化是在信息化的基礎上完成的。隨著時間的積累，我們的信息系統中保存了大量的數據。通過對這些數據的挖掘和分析，我們可以實現精益管理的目的。從以前的拍腦袋決策變為靠數據決策。比如淘寶店主，通過對 歷史 上銷售情況的分析，就知道什麼款式什麼顏色，什麼價位的衣服，更適合什麼樣的用戶，從而能夠針對性的推出相應的產品來達到增加銷量，提高利潤，節省成本的目的。

智能化是數字化的進一步延伸，指的是我們的系統或者硬體，具備了某種智能，而能夠聰明的識別人類的需求。比如我們的電商平台現在不僅能夠提供我們想要的產品，同時能夠分析用戶的特點，針對性的提供用戶可能感興趣的產品。那很多智能音箱，智能電視也能夠識別用戶的指令。當然，機器或者系統的智能不是憑空而來的，而是通過大數據學習訓練出來的。這個意義上來說，沒有數字化就沒有智能化。

智慧化是智能化的終極目標。我的理解它不是指某一個具體的系統或者具體的設備具備了智能，而是從整個系統層面，具備了某種智慧。比如我們經常聽到的智慧城市這個概念，在城市這個生態系統中，人，設備，網路，成了一個整體的生智慧生態系統。

當然，這一切的基礎都是數據。我們說數據是新的石油，對數據的挖掘和分析，人類和機器可以獲得前所未有的洞見。數據作為一種資源，也發揮出越來越重要的作用。比如我們的滴滴公司，旗下沒有一輛 汽車 ，但是是現在全國最大的公共出行解決方案商，其核心資產就是數據。通過掌握司機端和客戶端的數據達到精確匹配幫助人們高效出行。再比如，阿里巴巴的菜鳥網路，旗下並沒有一個物流公司在運快件。但是他通過對管理的物流公司的快件數據進行分析能夠實現高效低成本的物流管理。

現在越來越多的企業已經把數據作為企業的一項核心資產來管理。

在將來，數據必將發揮越來越重要的作用，人們構建信息化，數字化，智能化，智慧化的美好未來。

這是人類大腦解放的四個階段。信息化意味信息成為資源，是工業化後期階段。信息在生產和交換中的作用開始大於資本，其工具有電腦。數字化是指 社會 一切領域都數學網路化。其工具是手機。當然，手機離不開電腦，電腦離不開機器，機器也離不開土地糧食與自煞資源。數字文明代表物是智能機器管理生產與物質生活。使人的左腦思維有了助手工具。智慧 社會 更高級。即右腦也能與左腦合作發展。即人的求是邏輯思維與聯想抽象思維高度交互，認識自然和使用自然規律進入更自由狀態。智慧人有如中國文化中的神仙活動。目前開始數字文明，但資本勢力仍大於信息及智能機力。也是說剝消思想仍大於勞動創造新世界思想。21世紀斗爭現實如此。 社會 主義仍在成長階段。

如果說信息化是物理世界思維模式，那麼數字化就是通過移動互聯網、物聯網、區塊鏈、AR等這樣的數字化工具來實現更寬更廣的數字化世界。

首先 需要明確的是數字化並不是對企業以往的信息化推倒重來，而是需要整合優化以往的企業信息化系統，在整合優化的基礎上，提升管理和運營水平，用新的技術手段提升企業新的技術能力，以支撐企業適應數字化轉型變化帶來的新要求。

數字化衍生除了數據化，其是通過記錄、分析、重組數據，實現對業務的指導。這就是「數據化」。數據化最直觀的就是企業各式各樣的報表和報告。數據化是將數字化的信息進行條理化，通過智能分析、多維分析、查詢回溯，為決策提供有力的數據支撐。

利用 IT 技術迭代特性來試錯，可以說能找到最佳路徑的選擇就慢慢出來了，其他改革方法與工具根本達不到IT技術這種先天優勢（高質量和低成本），既能保證時間上的快速，又能重組企業管理要素（流程和數據）。 圖撲軟體（Hightopo） 利用數字化驅動業務變革。

隨著工業 4.0 變革的推進，逐步開始走向了利用信息化技術促進產業變革的時代，也就是智能化時代。伴隨著時代的走向，工業互聯網 和 5G 網路 逐漸揭開了帷幕，數據不再是單純的數據信息源，數據可以結合一些可視化界面作為載體，實時地反饋出這個世界的變化。

時代國家標志經濟領域的體現,信息化,資本化,數字化,智能化層域標志周期的形成是國家時代經濟的綜合。信息化資本化是產業經濟的主體,資本化數字化是商業經濟的主體,數字化智能化是生態經濟的主體,智能化信息化是國際經濟的主體。王力經濟學家。

2007年初，某位國內自動化領域的知名專家曾向本刊反映，在與業界朋友交流時經常會碰見關於「數字化」、「自動化」、「信息化」與「智能化」概念的問題和「信息化就是自動化，數字化就能代表智能化」等言論。他指出：在我國自動化學科領域里，術語研究開展不足!的確，概念界定不清，含義不明確不利於行業的 健康 、有序和規范化發展。本刊本期選登一篇專門論述「數字化」、「自動化」、「信息化」與「智能化」概念及探討四者之間區別與聯系的文章，希望能引發讀者及相關專家的探究興趣，共同推進行業名詞標准研究的進展。

我的理解信息化就是利用數字化技術（計算機或終端能識別的二進制數字等）來加工處理人類工作與生活中的各種信息，從而讓工作與生活更智慧更智能。智慧化包括智慧城市，智慧教育、智慧消防、智慧交通、智慧政務、智慧家庭、智慧 旅遊 。智能化包括智能家居、智能數碼、智能設備、智能工廠、智能終端。智慧體現在互動更方便更人性，智能化表現在更自動更便捷。

❹ 數據處理具體是做什麼的

數據處理（data processing）是對數據的採集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。數據是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。數據的形式可以是數字、文字、圖形或聲音等。數據經過解釋並賦予一定的意義之後，便成為信息。數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取並推導出對於某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿於社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響著人類社會發展的進程。數據處理離不開軟體的支持，數據處理軟體包括：用以書寫處理程序的各種程序設計語言及其編譯程序，管理數據的文件系統和資料庫系統，以及各種數據處理方法的應用軟體包。為了保證數據安全可靠，還有一整套數據安全保密的技術。 根據處理設備的結構方式、工作方式，以及數據的時間空間分布方式的不同，數據處理有不同的方式。不同的處理方式要求不同的硬體和軟體支持。每種處理方式都有自己的特點，應當根據應用問題的實際環境選擇合適的處理方式。數據處理主要有四種分類方式①根據處理設備的結構方式區分，有聯機處理方式和離線處理方式。②根據數據處理時間的分配方式區分，有批處理方式、分時處理方式和實時處理方式。③根據數據處理空間的分布方式區分，有集中式處理方式和分布處理方式。④根據計算機中央處理器的工作方式區分，有單道作業處理方式、多道作業處理方式和互動式處理方式。 數據處理對數據（包括數值的和非數值的）進行分析和加工的技術過程。包括對各種原始數據的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理。比數據分析含義廣。隨著計算機的日益普及，在計算機應用領域中，數值計算所佔比重很小，通過計算機數據處理進行信息管理已成為主要的應用。如側繪制圖管理、倉庫管理、財會管理、交通運輸管理，技術情報管理、辦公室自動化等。在地理數據方面既有大量自然環境數據（土地、水、氣候、生物等各類資源數據），也有大量社會經濟數據（人口、交通、工農業等），常要求進行綜合性數據處理。故需建立地理資料庫，系統地整理和存儲地理數據減少冗餘，發展數據處理軟體，充分利用資料庫技術進行數據管理和處理。 有關商務網站的數據處理：由於網站的訪問量非常大，在進行一些專業的數據分析時，往往要有針對性的數據清洗，即把無關的數據、不重要的數據等處理掉。接著對數據進行相關分分類，進行分類劃分之後，就可以根據具體的分析需求選擇模式分析的技術，如路徑分析、興趣關聯規則、聚類等。通過模式分析，找到有用的信息，再通過聯機分析（OLAP）的驗證，結合客戶登記信息，找出有價值的市場信息，或發現潛在的市場

❺ 大數據可以解決的問題有哪些

大數據具體可以分為數據採集、數據分析和數據展現等幾個部分，由於大數據採用的是非結構化的數據，與傳統的數據分析相比價值密度、數據量大，通俗來說就是傳統的數據分析相當於順藤摸瓜，大數據分讓禪析相當於畫地為牢。

可以舉幾個大數據的實際應用場景，比如商業營銷，商家通過統一的數據標准在平台採集客戶信息，分析客戶偏好，有針對性的制定營銷策略，這個模式目前在每個行業營銷領域都很常見，再比如人工智慧、物聯網方面，這兩個方面都是本身數據就是非結構化的，利用傳統的數據分析方式無法有效處理，只能通過大數據的手段進行分析。

總之，大數據解決的問題不是哪一個領域而是每一個領域，不是某一時刻影響我們的生活而是每一刻都在影響我們生活。大數據仍然需要統一的數據標准作為支撐，具體解決的問題以及落地場景，還在不斷的完善，隨著技術以及時間的推移，大配消數據應用越來越廣泛，解決的問題也是越來越多，可能後續的問題就是大數據還有哪坦賣塵些不能解決的問題。

❻ 大數據可視化能解決哪些問題

你好！很高興為你解答:(1)數據規模大,已超越單機、外存模型甚至小型計算集群處理能力的極限,而當前軟體和工具運行效率不高,需探索全新思路解決該問題;(2)在數據獲取與分析處理過程中,易產生數據質量問題,需特別關注數據的不確定橘帶腔性;(3)數據快速動態變化,常以流式數據形式存在圓衫,需要尋找流數據的實時分析與可視化方法;(4)面臨復雜高維行拆數據,當前的軟體系統以統計和基本分析為主,分析能力不足;(5)多來源數據的類型和結構各異,已有方法在非結構化、異構數據方面支持不足。

❼ 簡述跨境電商企業數據化營銷過程中解決的核心問題有哪些

跨境電商企業數據化營銷過程中解決的核心問題有物流的時效性，售前和售後的重要性。跨境電商離不開跨境物流，而跨境物流企業需要物皮使用跨境罩鏈差物流系統來解決物流企業所面臨的物流時效性。跨境電商企業數喚團據化營銷本身就更依賴客服服務，客服人員直接接觸客戶了解客戶的偏好幫助企業更好地調整業務和制定發展策略。

❽ 數字化,數據化,數字化時代,大數據之間的區別已與聯系是什麼

數字化則是推進信息化的最好方法。所謂數字化，就是將許許多多復雜的、我們難以估計的信息通過一定的方式變成計算機能處理的0和1的二進制碼。數據化是指問題轉化為可製表分析的量化形式的過程。最直觀的就是企業形形色色的報表和報告。

數據化管理=數據分析+服務業務+改善管理。數據化運營（約等於）數據化管理，前者常見於互聯網行業，上升到所有行業其實都叫數據化管理。

數字時代其實就是電子信息時代的代名詞，因為電子信息的所有機器語言都是用數字代表的，所以人們將其美稱為數字時代，所有的一切都建立在電子信息的基礎上，信息傳輸高速便捷，但是人們對電腦的依賴也會越來越大，而且各種電磁輻射接踵而至，縱橫交錯於生活的每片角落，所以說有好處也有壞處。

大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息。

數據分析：

數據分析就是用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論的過程。

數據分析只能對某一個問題作出解答，比如分析得出銷售額下降的比率和原因，但並沒有告訴我們怎麼做，也就是說，數據分析本身不能帶來最大化的業績和效率。所以，數據分析結合人的決策和業務行動，將正確的分析結果用最實際的方式應用到業務層面才能產生效益，只有持續不斷的產生效益才能稱之為數據化管理。

❾ 數據預處理在什麼情況下採取哪種方法最合適

在數據分析之前，我們通常需要先將數據標准化（normalization），利用標准化後的數據進行數據分析。數據標准化也就是統計數據的指數化。數據標准化處理主要包括數據同趨化處理和無量綱化處理兩個方面。

數據同趨化處理主要解決不同性質數據問題，對不同性質指標直接加總不能正確反映不同作用力的綜合結果，須先考慮改變逆指標數據性質，使所有指標對測評方案的作用力同趨化，再加總才能得出正確結果。

數據無量綱化處理主要解決數據的可比性。去除數據的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。

數據標准化的方法有很多種，常用的有「最小—最大標准化」、「Z-score標准化」和「按小數定標標准化」等。經過上述標准化處理，原始數據均轉換為無量綱化指標測評值，即各指標值都處於同一個數量級別上，可以進行綜合測評分析。

一、Min-max 標准化

min-max標准化方法是對原始數據進行線性變換。設minA和maxA分別為屬性A的最小值和最大值，將A的一個原始值x通過min-max標准化映射成在區間[0,1]中的值x'，其公式為：

新數據=（原數據-極小值）/（極大值-極小值）

二、z-score 標准化

這種方法基於原始數據的均值（mean）和標准差（standard deviation）進行數據的標准化。將A的原始值x使用z-score標准化到x'。

z-score標准化方法適用於屬性A的最大值和最小值未知的情況，或有超出取值范圍的離群數據的情況。

新數據=（原數據-均值）/標准差

spss默認的標准化方法就是z-score標准化。

用Excel進行z-score標准化的方法：在Excel中沒有現成的函數，需要自己分步計算，其實標准化的公式很簡單。
步驟如下：
1.求出各變數（指標）的算術平均值（數學期望）xi和標准差si ；
2.進行標准化處理：
zij＝（xij－xi）／si
其中：zij為標准化後的變數值；xij為實際變數值。
3.將逆指標前的正負號對調。
標准化後的變數值圍繞0上下波動，大於0說明高於平均水平，小於肢源頌0說明低於平均水平。

三、Decimal scaling小數定標標准化

這種方法通過裂稿移動數據的小數點位置來進行標准化。小數點移動多少位取決於屬性A的取值中的最大絕對值。將屬性A的原始值x使用decimal scaling標准化到x'的計算方法是：

x'=x/(10*j)

其中，j是滿足條件的最小整數。

例如 假定A的值由-986到917，A的最大絕對值為986，為使用小數定標標准化，我們用1000（即，j=3）除以每個值，這樣，-986被規范化為-0.986。

注意，標准化會對原始數據做出改變，因此需要保存所使用的標准化方法的參數，以便對後續的數據進行統一的標准化。

除了上面提歷鄭到的數據標准化外還有對數Logistic模式、模糊量化模式等等：

對數Logistic模式：新數據=1/（1+e^(-原數據)）

模糊量化模式：新數據=1/2+1/2sin[派3.1415/（極大值-極小值）*（X-（極大值-極小值）/2） ] X為原數據

❿ 什麼是數據型問題

您好，數據型問題是指需要通過數據分析和處理來解決的問題。這些問題通常涉及大量的數據，需要對數據進行收集、清洗、處理、分析和可視化等操作，以便從中提取有價值的信息和洞察。數據型問題可以包括各種類型的問題，如業務問題、市隱殲岩場問題、產品問題、客戶問題等，都需要藉助數據來解決。

數據型問題的解決需要依賴數據科學家和分析師等專業人員的技能和知識，他們需要掌握數據分析和處理的技術和工具，如Python、R、SQL、Excel等，同時也需要對業務和行業有深入的了解和洞察。數據型問題的灶御解決過程通常包括以下步驟：確定問題、收集數據、數據清洗和處理、數據分析和建模、結果可視化和解釋等。

數據型問題的解決可以幫助企業和組織做出更明智的決策，提高業務效率和競爭力。同時，數據型問題的解決改稿也需要注意數據隱私和安全等問題，確保數據的合法性和保密性。