⑴ 字元型數據是什麼意思怎麼理解
字元型數據包括字元常量和字元變數。學習程序的朋友可能會對此比較了解。下面是我整理的字元型數據的介紹，歡迎閱讀。
字元型數據的介紹
字元型(Character)數據是不具計算能力的文字數據類型，用字母C表示。
它包括中文字元、英文字元、數字字元和其他ASCⅡ字元，其長度(即字元個數)范圍是0-254個字元。
字元型數據是用單引號括起來的一個字元。例如：
'a'、'b'、'='、'+'、'?'
都是合法字元型數據。
在C語言中，字元型數據有以下特點：
字元型數據只能用單引號括起來，不能用雙引號或 其它 括弧。 字元型數據只能是單個字元，不能是字元串。 字元可以是字元集中任意字元。但數字被定義為字元型之後就不能參與數值運算。如'5'和5 是不同的。'5'是字元型數據，不能參與運算。
轉義字元
轉義字元是一種特殊的字元。轉義字元以反斜線"\"開頭，後跟一個或幾個字元。轉義字元具有特定的含義，不同於字元原有的意義，故稱“轉義”字元。例如，在前面各示例中printf函數的格式串中用到的“\n”就是一個轉義字元，其意義是“回車換行”。轉義字元主要用來表示那些用一般字元不便於表示的控制代碼。
廣義地講，C語言字元集中的任何一個字元均可用轉義字元來表示。表中的\ddd和\xhh正是為此而提出的。ddd和hh分別為八進制和十六進制的ASCII代碼。如\101表示字母"A" ，\102表示字母"B"，\134表示反斜線，\XOA表示換行等。
字元常量的意思
字元常量是指用一對單引號括起來的一個字元。如‘a’,‘9’,‘!’。字元常量中的單引號只起定界作用並不表示字元本身。單引號中的字元不能是單引號(’)和反斜杠(\)，它們特有的表示法在轉義字元中介紹。
在CC語言中，字元是按其所對應的ASCII碼值來存儲的，一個字元佔一個位元組。例如：字元ASCII碼值(十進制)!33048149957A65B66a97b98
注意字元'9'和數字9的區別，前者是字元常量，後者是整型常量，它們的含義和在計 算機中的存儲方式都截然不同。
由於C語言中字元常量是按整數(short型)存儲的，所以字元常量可以像整數一樣在程序中參與相關的運算。例如：
'a'-32;/*執行結果97-32=65*/
'A'+32;/*執行結果65+32=97*/
'9'-9;/*執行結果57-9=48*/
字元串常量的介紹
字元串常量是指用一對雙引號括起來的一串字元。雙引號只起定界作用，雙引號括起的字元串中不能是雙引號(")和反斜杠(\)，它們特有的表示法在轉義字元中介紹。例如： "China"，"Cprogram","YES&NO","33312-2341","A"
等。C語言中，字元串常量在內存中存儲時，系統自動在字元串的末尾加一個“串結束標志”，即ASCII碼值為0的字元NULL，常用\0表示。因此在程序中，長度為n個字元的字元串常量，在內存中佔有n+1個位元組的存儲空間。例如，字元串China有5個字元，作為字元串常量"China"存儲於內存中時，共佔6個位元組，系統自動在後面加上NULL字元，其存儲形式為：
要特別注意字元串與字元串常量的區別，除了表示形式不同外，其存儲性質也不相同，字元'A'只佔1個位元組，而字元串常量"A"佔2個位元組。
轉義字元
轉義字元是C語言中表示字元的一種特殊形式。通常使用轉義字元表示ASCII碼字元集中不可列印的控制字元和特定功能的字元，如用於表示字元常量的單撇號(')，用於表示字元串常量的雙撇號(")和反斜杠(\)等。轉義字元用反斜杠\後面跟一個字元或一個八進制或十六進制數表示。表2-4給出了C語言中常用的轉義字元。
字元常量中使用單引號和反斜杠以及字元常量中使用雙引號和反斜杠時，都必須使用轉義字元表示，即在這些字元前加上反斜杠。
在C程序中使用轉義字元\ddd或者\xhh可以方便靈活地表示任意字元。\ddd為斜杠後面跟三位八進制數，該三位八進制數的值即為對應的八進制ASCII碼值。\x後面跟兩位十六進制數，該兩位十六進制數為對應字元的十六進制ASCII碼值。
使用轉義字元時需要注意以下問題：
：1)轉義字元中只能使用小寫字母，每個轉義字元只能看作一個字元。
。2)\v垂直製表和\f換頁符對屏幕沒有任何影響，但會影響列印機執行響應操作。3)在C程序中，使用不可列印字元時，通常用轉義字元表示。
符號常量
C語言允許將程序中的常量定義為一個標識符，稱為符號常量。符號常量一般使用大寫英文字母表示，以區別於一般用小寫字母表示的變數。符號常量在使用前必須先定義，定義的形式是：
#define<符號常量名><常量>
例如：
#definePI3.1415926
6#defineTRUE1
1#definrFALSE0
0#defineSTAR'*'
這里定義PI、TRUE、FLASE、STAR為符號常量，其值分別為3.1415926，1，0，'*'。 #define是C語言的預處理命令，它表示經定義的符號常量在程序運行前將由其對應的常量替換。
定義符號常量的目的是為了提高程序的可讀性，便於程序的調試和修改。因此在定義符號常量名時，應使其盡可能地表達它所代表的常量的含義，例如前面所定義的符號常量名PI(π)，表示圓周率3.1415926。此外，若要對一個程序中多次使用的符號常量的值進行修改，只須對預處理命令中定義的常量值進行修改即可。
字元變數
字元變數用來存放字元常量，注意只能存放一個字元，不要以為在一個字元變數中可以放字元串。字元變數的定義形式如下：
charc1,c2;
它表示c1和c2為字元變數，各放一個字元。因此可以用下面語句對c1、c2賦值： c1='a';c2='b';
c1、c2被指定為字元變數。但在第3行中，將整數97和98分別賦給c1和c2，它的作用相當於以下兩個賦值語句：
c1='a';c2='b';
因為'a'和'b'的ASCII碼為97和98。第4行將輸出兩個字元。"%c"是輸出字元的格式。程序輸出：
⑵ 大數據的應用領域有哪些
1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.
改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.
了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
5.
改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.
提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。
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⑶ 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
⑷ 數據挖掘中的數據預處理技術有哪些，它們分別適用於哪些場合
一、數據挖掘工具分類數據挖掘工具根據其適用的范圍分為兩類：專用挖掘工具和通用挖掘工具。專用數據挖掘工具是針對某個特定領域的問題提供解決方案，在涉及演算法的時候充分考慮了數據、需求的特殊性，並作了優化。對任何領域，都可以開發特定的數據挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系統針對NBA的數據，幫助教練優化戰術組合。特定領域的數據挖掘工具針對性比較強，只能用於一種應用；也正因為針對性強，往往採用特殊的演算法，可以處理特殊的數據，實現特殊的目的，發現的知識可靠度也比較高。通用數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。通用的數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。例如，IBM公司Almaden研究中心開發的QUEST系統，SGI公司開發的MineSet系統，加拿大SimonFraser大學開發的DBMiner系統。通用的數據挖掘工具可以做多種模式的挖掘，挖掘什麼、用什麼來挖掘都由用戶根據自己的應用來選擇。二、數據挖掘工具選擇需要考慮的問題數據挖掘是一個過程，只有將數據挖掘工具提供的技術和實施經驗與企業的業務邏輯和需求緊密結合，並在實施的過程中不斷的磨合，才能取得成功，因此我們在選擇數據挖掘工具的時候，要全面考慮多方面的因素，主要包括以下幾點：(1)可產生的模式種類的數量：分類，聚類，關聯等(2)解決復雜問題的能力(3)操作性能(4)數據存取能力(5)和其他產品的介面三、數據挖掘工具介紹：1.QUESTQUEST是IBM公司Almaden研究中心開發的一個多任務數據挖掘系統，目的是為新一代決策支持系統的應用開發提供高效的數據開采基本構件。系統具有如下特點：提供了專門在大型資料庫上進行各種開採的功能：關聯規則發現、序列模式發現、時間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動開采等。各種開采演算法具有近似線性計算復雜度，可適用於任意大小的資料庫。演算法具有找全性，即能將所有滿足指定類型的模式全部尋找出來。為各種發現功能設計了相應的並行演算法。2.MineSetMineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖掘演算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發掘、理解大量數據背後的知識。MineSet有如下特點：MineSet以先進的可視化顯示方法聞名於世。支持多種關系資料庫。可以直接從Oracle、Informix、Sybase的表讀取數據，也可以通過SQL命令執行查詢。多種數據轉換功能。在進行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數據項，統計、集合、分組數據，轉換數據類型，構造表達式由已有數據項生成新的數據項，對數據采樣等。操作簡單、支持國際字元、可以直接發布到Web。3.DBMinerDBMiner是加拿大SimonFraser大學開發的一個多任務數據挖掘系統，它的前身是DBLearn。該系統設計的目的是把關系資料庫和數據開採集成在一起，以面向屬性的多級概念為基礎發現各種知識。DBMiner系統具有如下特色：能完成多種知識的發現：泛化規則、特性規則、關聯規則、分類規則、演化知識、偏離知識等。綜合了多種數據開采技術：面向屬性的歸納、統計分析、逐級深化發現多級規則、元規則引導發現等方法。提出了一種互動式的類SQL語言——數據開采查詢語言DMQL。能與關系資料庫平滑集成。實現了基於客戶/伺服器體系結構的Unix和PC（Windows/NT）版本的系統。4.IntelligentMiner由美國IBM公司開發的數據挖掘軟體IntelligentMiner是一種分別面向資料庫和文本信息進行數據挖掘的軟體系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。IntelligentMinerforData可以挖掘包含在資料庫、數據倉庫和數據中心中的隱含信息,幫助用戶利用傳統資料庫或普通文件中的結構化數據進行數據挖掘。它已經成功應用於市場分析、詐騙行為監測及客戶聯系管理等；IntelligentMinerforText允許企業從文本信息進行數據挖掘，文本數據源可以是文本文件、Web頁面、電子郵件、LotusNotes資料庫等等。5.SASEnterpriseMiner這是一種在我國的企業中得到採用的數據挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統應用和鐵路部門在春運客運研究中的應用。SASEnterpriseMiner是一種通用的數據挖掘工具，按照"抽樣--探索--轉換--建模--評估"的方法進行數據挖掘。可以與SAS數據倉庫和OLAP集成，實現從提出數據、抓住數據到得到解答的"端到端"知識發現。6.SPSSClementineSPSSClementine是一個開放式數據挖掘工具，曾兩次獲得英國政府SMART創新獎，它不但支持整個數據挖掘流程，從數據獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數據挖掘的行業標准--CRISP-DM。Clementine的可視化數據挖掘使得"思路"分析成為可能，即將集中精力在要解決的問題本身，而不是局限於完成一些技術性工作（比如編寫代碼）。提供了多種圖形化技術，有助理解數據間的關鍵性聯系，指導用戶以最便捷的途徑找到問題的最終解決法。7.資料庫廠商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院開發的兩種數據挖掘演算法：Microsoft決策樹和Microsoft聚集。此外，SQLServer2000中的數據挖掘支持由第三方開發的演算法。Microsoft決策樹演算法：該演算法基於分類。演算法建立一個決策樹，用於按照事實數據表中的一些列來預測其他列的值。該演算法可以用於判斷最傾向於單擊特定標題（banner）或從某電子商務網站購買特定商品的個人。Microsoft聚集演算法：該演算法將記錄組合到可以表示類似的、可預測的特徵的聚集中。通常這些特徵可能是隱含或非直觀的。例如，聚集演算法可以用於將潛在汽車買主分組，並創建對應於每個汽車購買群體的營銷活動。，SQLServer2005在數據挖掘方面提供了更為豐富的模型、工具以及擴展空間。包括：可視化的數據挖掘工具與導航、8種數據挖掘演算法集成、DMX、XML/A、第三方演算法嵌入支持等等。OracleDataMining(ODM)是Oracle資料庫10g企業版的一個選件，它使公司能夠從最大的資料庫中高效地提取信息並創建集成的商務智能應用程序。數據分析人員能夠發現那些隱藏在數據中的模式和內涵。應用程序開發人員能夠在整個機構范圍內快速自動提取和分發新的商務智能—預測、模式和發現。ODM針對以下數據挖掘問題為Oracle資料庫10g提供支持：分類、預測、回歸、聚類、關聯、屬性重要性、特性提取以及序列相似性搜索與分析(BLAST)。所有的建模、評分和元數據管理操作都是通過OracleDataMining客戶端以及PL/SQL或基於Java的API來訪問的，並且完全在關系資料庫內部進行。IBMIntelligentMiner通過其世界領先的獨有技術，例如典型數據集自動生成、關聯發現、序列規律發現、概念性分類和可視化呈現，它可以自動實現數據選擇、數據轉換、數據發掘和結果呈現這一整套數據發掘操作。若有必要，對結果數據集還可以重復這一過程，直至得到滿意結果為止。現在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它幫助用戶從企業數據資產中識別和提煉有價值的信息。它包括分析軟體工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，幫助企業選取以前未知的、有效的、可行的業務知識----如客戶購買行為，隱藏的關系和新的趨勢，數據來源可以是大型資料庫和企業內部或Internet上的文本數據源。然後公司可以應用這些信息進行更好、更准確的決策，獲得競爭優勢。