數據處理是什麼

Ⅰ 數據處理 是什麼意思

• 數據就是數值，也就是我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數據有很多種，最簡單的就是數字。數據也可以是文字、圖像、聲音等。數據可以用於科學研究、設計、查證等。

• 數據(Data)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。數據經過解釋並賦予一定的意義之後，便成為信息。數據處理(data processing)是對數據的採集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。

• 數據與信息的區別聯系

從其概念而言，信息是對事物運動狀態和特徵的描述；數據是載荷信息的物理符號。
其區別是：1、數據時物理的，而數據是釋義的；信息是對數據的解釋，是數據含義的體現。
2、數據反映的是事物的表象，信息反映的是事物的本質
3、數據時信息的重要來源，可以用人工或自動化裝置進行通訊，翻譯和處理；信息是根據一定的規則對數據承載的事實進行組織後形成的結果；
4、數據的形式變化多端，很容易受載體的影響，信息則比較穩定，不隨載體的性質而隨意改變；

Ⅱ 什麼是數據和數據處理數據與信息的區別聯系是什麼

• 數據就是數值，也就是我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數據有很多種，最簡單的就是數字。數據也可以是文字、圖像、聲音等。數據可以用於科學研究、設計、查證等。

• 數據(Data)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。數據經過解釋並賦予一定的意義之後，便成為信息。數據處理(data processing)是對數據的採集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。

• 數據與信息的區別聯系

從其概念而言，信息是對事物運動狀態和特徵的描述；數據是載荷信息的物理符號。
其區別是：1、數據時物理的，而數據是釋義的；信息是對數據的解釋，是數據含義的體現。
2、數據反映的是事物的表象，信息反映的是事物的本質
3、數據時信息的重要來源，可以用人工或自動化裝置進行通訊，翻譯和處理；信息是根據一定的規則對數據承載的事實進行組織後形成的結果；
4、數據的形式變化多端，很容易受載體的影響，信息則比較穩定，不隨載體的性質而隨意改變；

Ⅲ 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。

(3)數據處理是什麼擴展閱讀

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。

Ⅳ 數據處理方式

什麼是大數據：大數據（big data），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。

大數據的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），網路隨便找找都有。

大數據處理流程：

1.是數據採集,搭建數據倉庫，數據採集就是把數據通過前端埋點，介面日誌調用流數據，資料庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來，感覺有些數據沒用（剛開始做只想著功能，有些數據沒採集， 後來被老大訓了一頓）。

2.數據清洗/預處理：就是把收到數據簡單處理，比如把ip轉換成地址，過濾掉臟數據等。

3.有了數據之後就可以對數據進行加工處理，數據處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,離線處理主要用storm,spark,hadoop,通過一些數據處理框架，可以吧數據計算成各種KPI,在這里需要注意一下，不要只想著功能，主要是把各種數據維度建起來，基本數據做全，還要可復用，後期就可以把各種kpi隨意組合展示出來。

4.數據展現，數據做出來沒用，要可視化，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調整，這點有點類似於Scrum敏捷開發，數據展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己來畫頁面。

數據採集：

1.批數據採集，就是每天定時去資料庫抓取數據快照，我們用的maxComputer，可以根據需求，設置每天去資料庫備份一次快照，如何備份，如何設置數據源，如何設置出錯，在maxComputer都有文檔介紹，使用maxComputer需要注冊阿里雲服務

2.實時介面調用數據採集，可以用logHub,dataHub,流數據處理技術,DataHub具有高可用，低延遲，高可擴展，高吞吐的特點。

高吞吐：最高支持單主題（Topic）每日T級別的數據量寫入，每個分片（Shard）支持最高每日8000萬Record級別的寫入量。

實時性：通過DataHub ，您可以實時的收集各種方式生成的數據並進行實時的處理，

設計思路：首先寫一個sdk把公司所有後台服務調用介面調用情況記錄下來，開辟線程池，把記錄下來的數據不停的往dataHub,logHub存儲，前提是設置好接收數據的dataHub表結構

3.前台數據埋點，這些就要根據業務需求來設置了，也是通過流數據傳輸到數據倉庫，如上述第二步。

數據處理：

數據採集完成就可以對數據進行加工處理，可分為離線批處理，實時處理。

1.離線批處理maxComputer，這是阿里提供的一項大數據處理服務，是一種快速，完全託管的TB/PB級數據倉庫解決方案，編寫數據處理腳本，設置任務執行時間，任務執行條件，就可以按照你的要求，每天產生你需要數據

2.實時處理：採用storm/spark,目前接觸的只有storm,strom基本概念網上一大把，在這里講一下大概處理過程，首先設置要讀取得數據源，只要啟動storm就會不停息的讀取數據源。Spout，用來讀取數據。Tuple：一次消息傳遞的基本單元，理解為一組消息就是一個Tuple。stream,用來傳輸流，Tuple的集合。Bolt：接受數據然後執行處理的組件,用戶可以在其中執行自己想要的操作。可以在里邊寫業務邏輯，storm不會保存結果，需要自己寫代碼保存，把這些合並起來就是一個拓撲，總體來說就是把拓撲提交到伺服器啟動後，他會不停讀取數據源，然後通過stream把數據流動，通過自己寫的Bolt代碼進行數據處理，然後保存到任意地方，關於如何安裝部署storm，如何設置數據源，網上都有教程，這里不多說。

數據展現：做了上述那麼多，終於可以直觀的展示了，由於前端技術不行，借用了第三方展示平台datav,datav支持兩種數據讀取模式，第一種，直接讀取資料庫，把你計算好的數據，通過sql查出，需要配置數據源，讀取數據之後按照給定的格式，進行格式化就可以展現出來

@jiaoready @jiaoready 第二種採用介面的形式，可以直接採用api，在數據區域配置為api，填寫介面地址，需要的參數即可，這里就不多說了。

Ⅳ python數據處理是什麼意思

python數據處理的意思：

python將數據進行解析，提出並存儲的過程叫做數據處理。

例如：使用「requests.get()」函數獲取嗶哩嗶哩的網頁信息，用xpath提取出目錄標簽，然後將目錄標簽保存

示例代碼如下：

執行結果如下：

更多Python知識，請關註：Python自學網！！

Ⅵ 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。

Ⅶ 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

Ⅷ 什麼是數據處理

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

Ⅸ 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。

Ⅹ 什麼是數據處理什麼是數據管理兩者之間的區別是什麼

兩者是完全不同的。

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。

數據管理是利用計算機硬體和軟體技術對數據進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程。其目的在於充分有效地發揮數據的作用。實現數據有效管理的關鍵是數據組織。

隨著計算機技術的發展，數據管理經歷了人工管理、文件系統、 資料庫系統三個發展階段。在資料庫系統中所建立的數據結構，更充分地描述了數據間的內在聯系。

便於數據修改、更新與擴充，同時保證了數據的獨立性、可靠、安全性與完整性，減少了數據冗餘，故提高了數據共享程度及數據管理效率。