❶ 數據處理專員干什麼的
一、數據處理專員主要工作內容如下:
1、對公司項目的原始資料庫進行清理,並根據反饋意見進行修改;
2、負責各類數據的分類和整理;
3、文字輸入、文件掃描,數據錄入和核對。
4、參與數據處理系統測試;
5、協助部門經理,對數據處理員的工作進行指導;
6、完成領導交辦的其他工作內容。
二、數據處理專員崗位要求如下:
1、大專及以上學歷,3年以上數據處理工作經驗,從事市場研究行業者優先;
2、 熟練使用SPSS、Excel等數據處理工具,具備良好的數據統計、分析及處理能力;
3、 具備嚴密的邏輯思維能力,對項目充分理解,數據敏感,善於從數據分析中發現問題;
4、 良好的溝通、表達和協調能力;;
5、做事細心、嚴謹、勤奮、踏實,具備強烈的責任心和團隊意識;
6、積極良好的心態,能承受工作壓力,樂於與團隊成員分享知識與經驗。
❷ 數據處理目的是什麼
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。
如測繪制圖管理、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。
(2)做數據處理是什麼意思擴展閱讀:
數據處理的基本方式:
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。
參考資料來源:網路-數據處理
❸ 數據處理是什麼工作
問題一:數據處理是什麼意思 名詞解釋
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。
基本目的
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。
數據處理的8個方面
數據處理涉及的加工處理比一般的算術運算要廣泛得多。
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:整理旁悶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。
問題二:中文數據處理員的工作內容是什麼 應該和國際化語言轉換有關系,皮啟腔在軟體當中存在著編碼不同的關系,例如需要把日文轉換成中文。光翻譯是可以做到的,但有些時候需要靠編碼來自動轉換。如果你對編碼不太熟悉,請參考ASCII碼和UNICODE編碼的關系和歷史,你就能了解啦。
問題三:數據處理專員干什麼的 偶正龔找工作,看到這個公司招聘客服專員,不知道是干什麼的啊?是天天吵架的隨便給你列幾點吧,希望能有幫助 1、提供良好的客戶服務中心現場。 2、受理
問題四:數據分析師主要做什麼 數據分析師指的是不同行業中,專門從事行業數據搜集、整理、分析,並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
作用
越來越多的 *** 機關、企事業單位將選擇擁有數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析、以便正確決策;越來越多的風險投資機構把數據分析師所出具的數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據;越來越多的高等院校和教育機構把數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容;越來越多的有志之士把數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系。
2工作職責
互聯網本身具有數字化和互動性的特徵,這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本(資金、資源和時間)獲取支撐研究、分析的數據,數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。
與傳統的數據分析師相比,互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏,而是數據過剩。因此,互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是,互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。
就行業而言,數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言,無論在任何時代,媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢,都是媒體成敗的關鍵。
此外,對於新聞出版等內容產業來說,更為關鍵的是,數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能,燃衫這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。
3要求
技能要求
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務,即熟悉行業知識、公司業務及流程,最好有自己獨到的見解,若脫離行業認知和公司業務背景,分析的結果只會是脫了線的風箏,沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求,比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導,如果不熟悉管理理論,就很難搭建數據分析的框架,後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法,並能靈活運用到實踐工作中,以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有:對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有:相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論,而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具,面對越來越龐大的數據,我們不能依靠計算器進行分析,必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點,使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問,如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等,都需要掌握一定的設計原則。[1]
其他要求
良好的溝通交流能力,文字語言表達能力,較好的邏輯分析能力;
具有獨立的產品策劃開發能力,項目管理,商務溝通能力;
強烈責任心,開放的性格,良好的溝通能力; 擅於協作,具備良好的團隊合作精神;
能夠在壓力下開展工作;善於學習。
4考試等級
當前我國數據分析師由中國商業聯合會數據分析專業委員會以及工信部教育考試中心共同考核認證,通過培訓考核,工信部教育考試中心頒發《項目數據分析師職業技術證書》,數據分析行業協會頒發《項目數據分析師證書》,此證書是申請成立項目數據分析事務所的必備條件之一。
5培養
國內正式的數據分析行業的認證只......>>
問題五:數據分析師是一個什麼樣的職業? 隨著各行業計算機應用以及信息化水平提高,各行業企事業單位已裝備了非常完備的計算機系統,搭建了暢通無阻的互聯網平台,信息化「硬體」設施已初具規模,但與此同時,隨著業務發展以及市場信息不斷積累,商業領域和行業部門產生了大量的業務數據,很多企業信息中心或統計部門數據量非常之大已成為名副其實的信息海洋,大量的、雜亂無章的
數據以及錯誤的數據分析方法非但沒有給企業創造競爭力,相反給企業帶來人力、物力、時間巨大浪費和難以擺脫的長期壓力,甚至由於誤用錯誤的數據分析方法或使用不完整的數據,給企業發展帶來負面影響或相反作用。因此,面對用於決策的有效信息隱藏在大量數據中的現實問題,如何採用正確的數據分析統計和數據挖掘方法,從大量的數據中提取對人們有價值、有意義的數據,獲得有利於商業運作、提高競爭力的信息,已成為企業面臨的共同問題。
為推動知識管理,挖掘數據價值,適應商業企業的市場競爭需要,同時更好的配合國家對專業技術人員進行培訓的要求, 信息產業部通信行業職業技能鑒定指導中心根據國家對專業技術人員加強培訓且須持證上崗等文件精神,於2005年9月正式面向全國推出了國家數據分析師認證(NTC-CCDA)培訓項目。
國家數據分析認證(NTC-CCDA)課程包括數據分析思維訓練、數據分析理念和誤區陷阱提示、數據分析方法內容精解、數據分析工具軟體應用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市場預測分析等方面內容,它是對數據進行調查統計、分析預測、數據挖掘等一系列活動的總和,其基本目的是採用科學的正確的數據統計、分析預測、數據挖掘等方法,從大量的、雜亂無章的數據中提取對人們有價值、有意義的數據,從而提升數據價值,提高企業核心競爭力。
國家數據分析認證(NTC-CCDA)作為2005年最新的國家級認證培訓項目,必將在今後相當長的一段時間內,成為非常熱門的職業之一,專家預測,在今後的五年內,我國將至少需要50萬名持有國家數據分析認證(NTC-CCDA)證書的數據分析專業人才。
目前, *** 經濟部門、金融機構、投資公司以及企業統計和分析人員對國家數據分析師的需求正在與日俱增。項目數據分析行業在歐美發展得十分成熟,數據分析這一幫助企業決策的方式已經深入到各行各業。而在中國,數據分析剛剛走過了7個年頭,巨大的市場潛力和人才缺口使得數據分析行業進入了發展的黃金時期,而數據分析師則成為了一個朝陽職業。數據分析如何切實地幫助企業決策?數據分析師這一新興職業的工作性質是什麼?整個行業的未來發展前景如何?近日筆者帶著這些問題采訪了相關人士。
●數據分析在我國屬於朝陽行業
數據分析在國外廣泛應用於各個領域,但在中國仍屬於朝陽行業,至今剛剛走過了7個年頭。「中國數據分析行業的發展大致可以分成四個階段」, 中國商業聯合會數據分析專業委員會培訓處主任任彥博表示,「第一階段可稱為覺醒與前瞻。90年代,大量海外機構將西方投資決策技術引進中國,並受到中國企業和金融投資機構的廣泛學習借鑒。數據分析行業到了21世紀進入到第二個階段,迎來了數據分析師的誕生。從2004年到2010年,我國項目數據分析師人數從零起步,猛增至近萬人。到了第三階段,我國首家數據分析事務所創立。在第四個階段中,中國商業聯合會數據分析專業委員會正式成立,首屆中國數據分析業峰會在京成功的舉行都標志著中國數據分析行業已經進入快速發展的成長期。」...>>
問題六:數據分析員的工作內容和具體要求是什麼啊 80分 數據分析員的主要工作內容:
1、根據數據分析方案進行數據分析,在既定時間內提交給市場研究人員;
2、能進行較高級的數據統計分析;
3、公司錄入人員的管理和業績考核;以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓;
4、錄入資料庫的設立,數據的校驗,資料庫的邏輯查錯,對部分問卷的核對;
數據分析員任職要求:
知識/經驗:具有數理統計,經濟學,資料庫原理以及相關知識;能熟練使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等統計軟體。
工作能力: 嚴謹的邏輯思維能力、學習能力、言語表達能力、管理能力
工作態度:積極主動、工作認真、工作嚴謹
互聯網公司招數據分析員比較多,在一些對業績和績效比較注重的公司也會招數據分析員
問題七:數據分析師工作職責是什麼 崗位職責: 1、配合顧問從事客戶需求的系統分析開發工作; 2、配合業務、實施完成售中、售前項目的分析設計工作; 3、根據客戶及實施需求規劃設計產品功能; 任職資格: 1、計算機或相關專業本科或以上學歷; 2、3年以上ERP產業系統分析經驗; 3、熟悉企業管理、財務管理、生產管理行業等管理流程; 4、熟悉Delphi語言,掌握SQL資料庫、XML檔案結構; 5、具有較強的文檔撰寫能力和演講培訓能力(包括需求分析、總體方案、概要設計等軟體文檔); 6、具有良好的職業道德和工作態度,良好的團隊合作和協調能力; 7、具有較強的分析和解決問題的能力,豐富的知識和靈活的應變能力。
問題八:數據分析員屬於什麼專業 沒有屬於什麼專業,一般從事的人都是統計學或者數學專業的。
問題九:互聯網公司的數據分析專員主要是什麼工作內容? 1、根據數據分析方案進行數據分析,在既定時間內提交給市場研究人員;
2、能進行較高級的數據統計分析;
3、公司錄入人員的管理和業績考核;以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓;
4、錄入資料庫的設立,數據的校驗,資料庫的邏輯查錯,對部分問卷的核對.
問題十:大數據這個行業裡面的全部崗位都有什麼?_?要全部的 ETL研發,Hadoop開發,可視化工具開發,信息架構開發,數據倉庫研究,OLAP開發,數據科學研究,數據預測分析,企業數據管理,數據安全研究
❹ 數據處理 是什麼意思
❺ 計算機常說的數據處理是指什麼
用電腦處理數據,可以用Access 2010。
在Windows 10操作系統中,依次選擇【開始】|【所有應用】|【Microsoft Office】|【Microsoft Access2010】命令,便可以啟動Access2010。žAccess資料庫的窗口如右圖。
除了Windows10窗口的常見組成,如標題欄、功能區、快速訪問工具欄(位於功能區的旁邊)、最大化按鈕、最小化按鈕、關閉按鈕、滾動條和狀態欄(位於窗口底部)等外,Access2010還有一些特殊的屏幕組成。
導航窗格可以幫助您組織資料庫對象,並且是打開或更改資料庫對象設計的主要方式,相當於Access2010以前的Access版本的資料庫窗口。
可以最小化導航窗格,也可以把它隱藏,但是不可以在導航窗格前面打開資料庫對象來把它遮擋。
啟動Access 2010後,可以用選項卡工作區代替資料庫窗口來顯示資料庫對象,為了便於日常的交互使用,採用選項卡式工作區將更加方便。
使用Access 2010創建的新資料庫默認顯示選項卡,使用早期版本創建的資料庫在默認情況下,使用資料庫窗口。
在Access 2010資料庫中包含著多種對象,所有查看、輸入和選取資料庫中的信息都是通過資料庫中的對象來完成的。例如,如果要在資料庫中輸入數據,則首先必須有一個用來存儲數據的表對象,然後通過窗體對象來完成數據的輸入;而要選擇這個表中的某些信息,則通過查詢對象來完成;如果要把輸入到表中的數據列印成報表,則應該使用報表對象。
在Access 2010資料庫中,一共有七種類型的對象,它們分別是:表、查詢、窗體、報表、頁、宏和模塊。
表是用來存儲數據的基本對象,它是資料庫的資源中心,是資料庫最基本的組件。
資料庫的每一個表都包含有關某個主題的信息,一般來說,對於資料庫中的所有數據,可按照不同的屬性分別設計成不同性質的數據表,存放在各個表對象類型中。
表是由列和行組成的二維結構的表格。每一列中顯示某種類型的信息,這列的最上方是列標題,用來描述這個列的信息類型,也叫做欄位名,在欄位名下面這個類型中具體內容的數據為欄位值。在同一行中的所有欄位值構成一條記錄。也就是說,記錄由具體的欄位值構成,一個記錄就是一條獨立的信息。
查詢對象是用來操作資料庫中的記錄對象。利用它可以按照一定的條件或准則從幾個表中篩選出需要操作的欄位,並可以把它們集中起來,形成動態數據集。用戶可以瀏覽、查詢、列印、甚至修改這個動態數據集中的數據。
通過查詢,可以查找和檢索滿足指定條件的數據,包括幾個表中的數據。也可以使用查詢同時更新或刪除幾個記錄,以及對數據執行預定義或自定義的計算。ž使用查詢可以回答有關數據的特定問題,而這些問題通過直接查看錶數據很難解決。可以使用查詢篩選數據,執行數據計算和匯總數據,還可以使用查詢自動執行許多數據管理任務,並在提交數據更改之前查看這些更改。
查詢是對數據結果、數據操作或者這兩者的請求。可以使用查詢回答簡單問題,執行計算、合並不同表中的數據,甚至添加、更改或刪除表數據。用於從表中檢索數據或進行計算的查詢叫做選擇查詢,用於添加、更改或刪除數據的查詢叫做操作查詢。
還可以使用查詢為窗體或報表提供數據。在設計良好的資料庫中,要使用窗體或報表顯示的數據通常位於幾個不同的表中,通過使用查詢,可以在設計窗體或報表之前組合要使用的數據。
窗體是Access資料庫對象中最具靈活性的一個對象,其數據源可以是表或查詢。在窗體中可以顯示數據表中的數據,可以把資料庫中的表鏈接到窗體中,利用窗體作為輸入、查看和編輯表中信息的界面。通過在窗體中輸入按鈕,可以控制資料庫程序的執行過程。可以說,窗體是資料庫與用戶進行交互操作的最好界面。ž可以使用窗體一次一行地輕松查看、輸入和更改數據,也可以使用窗體執行其它操作。例如,向另一個應用程序發送數據。窗體通常包含鏈接到表中基礎欄位的控制項,當打開窗體時,Access會從其中的一個或幾個表中檢索數據,然後用創建窗體時所選擇的布局顯示數據。窗體一次只側重於一條記錄,它可以顯示幾個表中的欄位,也可以顯示圖片和其它對象。窗體可以包含一個按鈕,通過單擊這個按鈕,可以列印報表、打開其它對象或以其它方式自動執行任務。
利用報表對象可以把資料庫中需要的數據提取出來進行分析、整理和計算,並把數據以格式化的方式發送到列印機。利用報表不僅可以創建計算欄位,而且還可以對記錄進行分組以便計算出各組數據的匯總等。在報表中,可以控制顯示的欄位、每個對象的大小和顯示方式,還可以按照所需的方式來顯示相比的內容。用戶可以在一個表或查詢的基礎上來創建一個報表,也可以在幾個表或查詢的基礎上來創建報表。報表具有特定的版面設置,並且可以使用圖表的形式來顯示數據信息。可以使用報錶快速分析數據,或用某種印好的固定格式或其它格式呈現數據。
Access的宏對象是Access資料庫對象的一個對象。宏是指幾個操作的集合,通過宏可以把幾個操作結合在一起,這在執行宏時就可以自動地執行幾個操作,從而實現執行操作的自動化。
模塊是把Visual Basic的聲明和過程作為一個單元保存的集合,也就是程序的集合。設置模塊對象的過程也就是使用VisualBasic編寫程序的過程。
希望我能幫助你解疑釋惑。
❻ 數據處理一般包括哪四個過程
數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程,也是標准化流程的構建過程。
根據每一個過程的特點,我們可以將數據治理流程總結為四個字,即「理」、「采」、「存」、「用」。
1.理:梳理業務流程,規劃數據資源
對於企業來說,每天的實時數據都會超過TB級別,需要採集用戶的哪些數據,這么多的數據放在哪裡,如何放,以什麼樣的方式放?
這些問題都是需要事先進行規劃的,需要有一套從無序變為有序的流程,這個過程需要跨部門的協作,包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。
2.采:ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值
前後端將採集到的數據給到數據部門,數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程,目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。
3.存:大數據高性能存儲及管理
這么多的業務數據存在哪裡?這需要有一高性能的大數據存儲系統,在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面,為後續的管理及使用提供最大的便利。
4.用:即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測
數據的最終目的就是輔助業務進行決策,前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。
這個階段就是數據分析師的主場,分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析,甚至是模型的預測。
❼ 數據處理的意義有哪些
數據處理的意義有:數據處理是實現空間數據有序化的必要過程。數據處理是檢驗數據質量的關鍵環節。數據處理是實現數據共享的關鍵步驟。
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,極大地影響了人類社會發展的進程。
(7)做數據處理是什麼意思擴展閱讀:
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。
雖然採集端本身會有很多資料庫,但是如果要對這些大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。