信息系统如何处理数据

㈠ 高分大家讨论：信息管理系统中的数据安全是怎么处理的

用oreal的数据库比较好
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㈡ 系统的数据处理的功能有哪些

1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2. 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 3. 预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据的技术 数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。 基础架构： 云存储、分布式文件存储等。 数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。 统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。 数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。 结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。 大数据的处理 1. 大数据处理之一：采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 2. 大数据处理之二：导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。 3. 大数据处理之三：统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。 统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 4. 大数据处理之四：挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。 整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

㈢ 计算机是如何处理信息的

不论何种计算机，它们都是由硬件和软件所组成，两者是不可分割的。人们把没有安装任何软件的计算机称为裸机。
硬件
计算机系统中所使用的电子线路和物理设备，是看得见、摸得着的实体，如中央处理器（ CPU ）、存储器、外部设备（输入输出设备、I／O设备）及总线等。
①存储器。主要功能是存放程序和数据，程序是计算机操作的依据，数据是计算机操作的对象。存储器是由存储体、地址译码器 、读写控制电路、地址总线和数据总线组成。能由中央处理器直接随机存取指令和数据的存储器称为主存储器，磁盘、磁带、光盘等大容量存储器称为外存储器（或辅助存储器） 。由主存储器、外部存储器和相应的软件，组成计算机的存储系统。
②中央处理器的主要功能是按存在存储器内的程序 ，逐条地执行程序所指定的操作。中央处理器的主要组成部分是：数据寄存器、指令寄存器、指令译码器、算术逻辑部件、操作控制器、程序计数器（指令地址计数器 )、地址寄存器等。
③外部设备是用户与机器之间的桥梁。输入设备的任务是把用户要求计算机处理的数据、字符、文字、图形和程序等各种形式的信息转换为计算机所能接受的编码形式存入到计算机内。输出设备的任务是把计算机的处理结果以用户需要的形式(如屏幕显示、文字打印、图形图表、语言音响等）输出。输入输出接口是外部设备与中央处理器之间的缓冲装置，负责电气性能的匹配和信息格式的转换。
软件
对能使计算机硬件系统顺利和有效工作的程序集合的总称。程序总是要通过某种物理介质来存储和表示的 ，它们是磁盘、磁带、程序纸、穿孔卡等，但软件并不是指这些物理介质，而是指那些看不见、摸不着的程序本身。可靠的计算机硬件如同一个人的强壮体魄，有效的软件如同一个人的聪颖思维。
计算机的软件系统可分为系统软件和应用软件两部分。系统软件是负责对整个计算机系统资源的管理、调度、监视和服务。应用软件是指各个不同领域的用户为各自的需要而开发的各种应用程序。计算机软件系统包括：
①操作系统 :系统软件的核心，它负责对计算机系统内各种软、硬资源的管理、控制和监视。
②数据库管理系统:负责对计算机系统内全部文件、资料和数据的管理和共享。
③编译系统:负责把用户用高级语言所编写的源程序编译成机器所能理解和执行的机器语言。
④网络系统:负责对计算机系统的网络资源进行组织和管理，使得在多台独立的计算机间能进行相互的资源共享和通信。
⑤标准程序库:按标准格式所编写的一些程序的集合，这些标准程序包括求解初等函数、线性方程组、常微分方程、数值积分等计算程序。
⑥服务性程序:也称实用程序。为增强计算机系统的服务功能而提供的各种程序 ，包括对用户程序的装置、连接、编辑、查错、纠错、诊断等功能。为了使计算机能算得快和准、记得多和牢，数十年来，对提高单机中的中央处理器的处理速度和精度，对提高存储器的存取速度和容量作了许多改进，如：增加运算器的基本字长和提高运算器的精度；增加新的数据类型，或对数据进行自定义，使数据带有标志符，用以区别指令和数，及说明数据类型；在 CPU 内增设通用寄存器、采用变址寄存器、增加间接寻址功能和增设高速缓冲存储器和采用堆栈技术；采用存储器交叉存取技术及虚拟存储器技术；采用指令流水线和运算流水线；采用多个功能部件和增设协处理器等。

电脑内部没有化学变化

㈣ 管理信息系统数据流程图

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㈤ 信息系统如何支持管理

信息系统是与信息加工，信息传递，信息存贮以及信息利用等有关的系统。信息系统可以不涉及计算机等现代技术，甚至可以是纯人工的。但是，现代通信与计算机技术的发展，使信息系统的处理能力得到很大的提高。在现在各种信息系统中已经离不开现代通信与计算机技术，所以所说的现代信息系统一般均指人、机共存的系统。信息系统是一个非常宽泛的概念，信息的载体是数据，数据的具体形式各种各样，如数字，文字，图像，声音等等都是数据的形式， 文件是数据的集合单位，数据库是更加复杂的数据文件，文件以某种格式存放在物理介质中。从哲学的角度来看，信息是世界一切事物状态，属性和变化的反映。世界万物联系与发展的过程在人脑中的反映就是信息获取，信息处理和信息传递的过程，它们的关系就是客观与主观的对立统一，当主观思维与客观事实一致时对应的信息便是真理。
信息系统的理论基础是系统论，信息论和控制论。系统论研究的是系统内部各部分之间有机结合形成的整体，体现的是各部分之间的相互作用相互影响的存在。
信息论研究的是信息的采集，存储，加工，输出，传递等过程中的规律。控制论与系统论和信息论紧密联系，三者是三位一体的关系，既相互联系，不可分割，又有所区别，无论是人的大脑还是计算机的CPU，处理的都是数据/信息，人类的语言是人类思维的载体，而语言的形式无非就是文字，数字等符号，而在人类的形象思维中，图形又是表象的载体，因此，人的思维（无论是逻辑思维还是形象思维）是数据/信息的采集，存储，加工，输出的过程，人的思维系统可以看作是一套信息系统，眼睛可以采集文字（如看书），图像（看图），耳朵采集声音，经过大脑编辑，处理，输出结果，如计划，观念，判断，没有信息，就无法输出结果，也就没有任何决策，行为活动也便变得混乱（大概只能靠潜意识了）。企业管理同样也是一个有机的系统，各部门，各员工之间组成一个有机的整体，也存在一个信息系统。可见，信息是思维过程的意义的体现，思维的过程也就是信息处理的过程，因此，在人与客观世界的关系中，尤其在认识世界的过程中，人在主观上能处理的只能是信息，通过反应客观世界的信息来认知客观世界，人的逻辑思维和形象思维的过程就是人脑信息系统运转的过程，企业管理活动的全过程也构成一套完整的信息系统，具体的信息以计划，文件，报表等形式体现。很难想象，如果没有信息，人类会如何。读书处理的是信息，工作处理的也是信息，每天面对的现实世界也自动向我们反馈信息，人类是如此的离不开信息，而信息系统无处不在。
从信息处理的过程来看，一个信息系统模型大致包括一下要素:
1.信息数据
2.输入
2.数据处理/信息处理
3.输出
4.过程控制和结果反馈
从信息数据的来源来看，信息可分为:
内部信息
外部信息
在管理中，信息系统的要素有:
管理主体（管理者，管理机构）
管理客体（所有管理活动），目标，计划，组织，领导，协调，指挥，控制，决策等基本管理活动。
环境信息:内部信息和外部信息
管理信息系统是特定的信息系统，是信息系统在管理中的应用。
管理信息系统中包括管理数据处理系统，决策支持系统。
办公自动化是软件公司的一个产品概念，所有计算机信息系统都是自动化的，所有的管理软件都是办公方面的应用，也都是一定程度的自动化操作。
以下是网上出现的来自专业书籍的一些概念，由本词条的前任编辑者提供
数据处理系统是由设备、方法、过程，以及人所组成并完成特定的数据处理功能的系统。它包括对数据进行收集、存储、传输或变换等过程。例如，在数据变换这一范围内就有一系列操作都属于数据处理，像数据的识别、复制、比较、分类、压缩、变形及计算活动等。一个数据处理系统可能包含几个子系统，其中有些子系统本身就是数据处理系统。
管理信息系统是收集、存储和分析信息，并向组织中的管理人员提供有用信息的系统。它的特点是面向管理工作，提供管理所需要的各种信息。由于现代管理工作的复杂性，管理信息系统一般都是以电子计算机为基础的。按照它所面向的管理工作的级别，可以分为面向高层管理、面向中层管理和面各操作级管理的三种类型。按其组织和存取数据的方式，可以分为使用文件的系统和使用数据库的系统两种类型。按其处理作业方式，可以分为批处理和实时处理的系统两种类型。按其各部分之间的联系方式，可以分集中式和分布式两种类型。管理信息系统的基本特征是具有协助各级管理者的一个信息中心，具有结构化的信息组织和信息流动，可以按职能统一集中电子数据处理作业，通常拥有数据库，具有较强的询问和报告生成能力。管理信息系统的设计是在切实了解客观系统中信息处理的全面实际状况的基础上，合理地改善信息处理的组织方式与技术手段，以达到提高信息处理的效率、提高管理水平的目的。从60年代后期开始，逐步发展了管理信息方面各种系统分析和系统设计的方法与工具。管理信息系统的广泛建立，有效地改善了各种组织管理，提高了电子计算机的应用水平。
决策支持系统是把数据处理的功能和各种模型等决策工具结合起来，以帮助决策的电子计算机信息处理系统。它能够在复杂的迅速变化的外部环境中，给各级管理人员或决策者提供有关的信息资料，并协助决策者制定和分析决策。决策支持系统使用的电子计算机技术是数据库、模型库以及可能进行实时处理的计算机网络系统。其基本特征是能够协助管理者或决策者，特别是协助高层管理者制定决策；系统的重点在于易变性、适应性以及快速的响应和回答；系统允许用户自己启动和控制。决策支持系统面对的是决策过程，它的核心部分是模型体系的建立，它提供了方便用户使用的接口。广泛地建立和应用决策支持系统，将极大地提高决策的科学水平。
办公自动化系统是由计算机、办公自动化软件、通信网络、工作站等设备组成使办公过程实现自动化的系统。计算机也叫办公处理机，它是整个系统的核心，包括硬件设备、操作系统；数据库和网络软件等。办公自动化软件具有办公、信息管理以及决策支持等功能。通信网络:可采用用局域网、以太网或其他他网络，以适于不同部门、不同区域的需要。工作站:可以是简单的字符终端或图形终端，也可以是数据、文字、图像、语音相结合的多功能的工作站，如国产0520个人计算机即可成为该系统的智能工作站。一个比较完整的办公自动化系统，即含有信息采集、信息加工、信息传输、信息保存四个基本环节，其核心任务是向它的各层次的办公人员提供所需的信息，所以该系统综合体现了人、机、信息资源三者之间的关系
动感知识网络答。

㈥ “大数据”时代下如何处理数据

大数据被越来越多的人提起，其价值也逐渐深入人心。但，大数据是如何处理的，很多人并不知道。其实，通常大数据处理方式包括两种，一种是实时处理，另一种则为离线处理。

商业中比较常见的，就是使用HDFS技术对数据进行储存，然后使用MapRece对数据进行批量化理，然后将处理好的数据进行存储或者展示。其中，HDFS是一种分布式文件系统，而MapRece则是一种分布式批量计算框架。

㈦ 信息系统在数据加工和信息处理上起到了什么样的作用

楼主说的信息加工和信息处理貌似同一个东西。只是处理的阶段不同而已。加工是对源数据信息进行的。而处理是对信息进行的。所以只能回答：
信息系统就是把数据“整合”在一起，对其“加工”后成为人们能够读取的信息，再对“信息”进行处理成为人们需要的那部分信息。最后把这些信息“应用”到其它方面。这就是信息系统的作用。

㈧ 管理信息系统和数据处理有哪些关系

所谓管理，就是管理数据的

数据处理无非是 add delete update etc...

之间的关系很明显了

㈨ 计算机是怎样处理数据的

计算机处理数据的流程为：

1、提取阶段：由输入设备把原始数据或信息输入给计算机存储器存起来。

2、解码阶段：根据CPU的指令集架构（ISA）定义将数值解译为指令

3、执行阶段：再由控制器把需要处理或计算的数据调入运算器。

4、最终阶段：由输出设备把最后运算结果输出。

㈩ 简要说明信息系统的数据处理与系统研发的基础模型

规范管理，提高工作效率： 通过工作流系统，员工不用拿着各种文件、申请、单据（比如：公文会签、计划日志、用款报销等工作流程审批）在各部门之间跑来跑去，等候审批、签字、盖章，这些工作都可在网络上进行。一些处理弹性大而不易规范的工作流程也可变得井然有序。同时由于系统设定的工作流程是可以变更的，可以随时根据实际情况来调整不合理的环节，为企业流程的重组提供有效的事实依据。