數據處理包括哪些

① 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。

② 數據處理技術有哪些

1.HDFS(分布式文件存儲系統)
2.MapRece(分布式計算框架)
3.YARN(資源調度器)
4.HBASE(分布式資料庫)

③ 實驗數據處理包括哪些內容

實驗數據的處理方法：
1. 平均值法
取算術平均值是為減小偶然誤差而常用的一種數據處理方法。通常在同樣的測量條件下，對於某一物理量進行多次測量的結果不會完全一樣，用多次測量的算術平均值作為測量結果，是真實值的最好近似。
2. 列表法
實驗中將數據列成表格，可以簡明地表示出有關物理量之間的關系，便於檢查測量結果和運算是否合理，有助於發現和分析問題，而且列表法還是圖象法的基礎。
列表時應注意：
①表格要直接地反映有關物理量之間的關系，一般把自變數寫在前邊，因變數緊接著寫在後面，便於分析。
②表格要清楚地反映測量的次數，測得的物理量的名稱及單位，計算的物理量的名稱及單位。物理量的單位可寫在標題欄內，一般不在數值欄內重復出現。
③表中所列數據要正確反映測量值的有效數字。
3. 作圖法
選取適當的自變數，通過作圖可以找到或反映物理量之間的變化關系，並便於找出其中的規律，確定對應量的函數關系。作圖法是最常用的實驗數據處理方法之一。
描繪圖象的要求是：
①根據測量的要求選定坐標軸，一般以橫軸為自變數，縱軸為因變數。坐標軸要標明所代表的物理量的名稱及單位。
②坐標軸標度的選擇應合適，使測量數據能在坐標軸上得到准確的反映。為避免圖紙上出現大片空白，坐標原點可以是零，也可以不是零。坐標軸的分度的估讀數，應與測量值的估讀數（即有效數字的末位）相對應。

④ 什麼是數據處理

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。

⑤ 報表數據處理主要包括

報表的數據處理主要包括：表頁管理 . 表頁匯總 . 舍位平衡 . 報表排序 等功能

報表數據處理主要包括生成報表數據、審核報表數據和舍位平衡操作等工作。數據處理工作必須在數據狀態下進行。
由於企業的很多報表每月都要編制，每月所形成的報表數據各佔一個表頁，或者系統中同類型不同企業也需要編制同一種報表，則報表數據處理一般是針對某一特定表頁進行的。因此，在數據處理時還涉及表頁的操作。

⑥ 數據處理一般包括______，______，______和分析數據

⑦ 計算機能夠處理的數據有哪些

數據處理，用計算機收集、記錄數據，經加工產生新的信息形式的技術。數據指數字、符號、字母和各種文字的集合。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。

數據處理的過程大致分為數據的准備、處理和輸出3個階段。在數據准備階段，將數據離線輸入到穿孔卡片、穿孔紙帶、磁帶或磁碟。這個階段也可以稱為數據的錄入階段。

數據錄入以後，就要由計算機對數據進行處理，為此預先要由用戶編製程序並把程序輸入到計算機中，計算機是按程序的指示和要求對數據進行處理的。所謂處理，就是指上述8個方面工作中的一個或若干個的組合。最後輸出的是各種文字和數字的表格和報表。

數據處理系統已廣泛地用於各種企業和事業，內容涉及薪金支付，票據收發、信貸和庫存管理、生產調度、計劃管理、銷售分析等。它能產生操作報告、金融分析報告和統計報告等。數據處理技術涉及到文卷系統、資料庫管理系統、分布式數據處理系統等方面的技術。

此外，由於數據或信息大量地應用於各種各樣的企業和事業機構，工業化社會中已形成一個獨立的信息處理業。

數據和信息，本身已經成為人類社會中極其寶貴的資源。信息處理業對這些資源進行整理和開發，藉以推動信息化社會的發展。

⑧ 數據處理一般包括什麼、什麼、什麼、和分析數據等過程。

由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

1、識別需求

確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

2、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。

策劃時應考慮：將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據；明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；記錄表應便於使用；採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。

3、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

4、過程改進

組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。

收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；數據分析所需資源是否得到保障。

(8)數據處理包括哪些擴展閱讀

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。

⑨ 大數據技術常用的數據處理方式有哪些

大數據技術常用的數據處理方式，有傳統的ETL工具利用多線程處理文件的方式；有寫MapRece，有利用Hive結合其自定義函數，也可以利用Spark進行數據清洗等，每種方式都有各自的使用場景。

在實際的工作中，需要根據不同的特定場景來選擇數據處理方式。

1、傳統的ETL方式

傳統的ETL工具比如Kettle、Talend、Informatica等，可視化操作，上手比較快，但是隨著數據量上升容易導致性能出問題，可優化的空間不大。

2、Maprece

寫Maprece進行數據處理，需要利用java、python等語言進行開發調試，沒有可視化操作界面那麼方便，在性能優化方面，常見的有在做小表跟大表關聯的時候，可以先把小表放到緩存中(通過調用Maprece的api)，另外可以通過重寫Combine跟Partition的介面實現，壓縮從Map到rece中間數據處理量達到提高數據處理性能。

3、Hive

在沒有出現Spark之前，Hive可謂獨占鰲頭，涉及離線數據的處理基本都是基於Hive來做的，Hive採用sql的方式底層基於Hadoop的Maprece計算框架進行數據處理，在性能優化上也不錯。

4、Spark

Spark基於內存計算的准Maprece，在離線數據處理中，一般使用Spark sql進行數據清洗，目標文件一般是放在hdf或者nfs上，在書寫sql的時候，盡量少用distinct，group by recebykey 等之類的運算元，要防止數據傾斜。