把数据转换成信息的是什么

⑴ 在数据挖掘的过程中，什么环节最重要

一个完整数据挖掘过程的四个步骤：哪个环节也都必不可少。

1、鉴别商业问题；
2、使用数据挖掘技术将数据转换成可以采取行动的信息；
3、根据信息采取行动；
4、衡量结果。在现代社会中，公司大多数商务流程的核心部分是数据。而数据挖掘的任务就是在如此海量的数据中发现有用的数据。但是仅仅发现数据那是不够的。我们必须对这种模型做出一定的反应，并采取行动，最后将有用的数据转换成信息，信息变成行动，行动转换成价值。这个就是数据挖掘在商业应用上的一个完整的流程。

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⑵ 什么叫BI战略

BI定义为一套可以将原始的、无序的数据转换成可操作信息的流程与技术。

当然，BI也有自己“成长的烦恼”。如同分析师所述，“十数年过去了，大部分企业依然觉得BI最佳实践可望而不可及。”BI市场十分复杂，而且一直都在变化。数百家BI厂商今天你整合我，明天我整合你，各路诸侯之间相互对抗、竞争、赶超。那些刚刚踏入BI门槛的企业急需指导和协助，以求在BI之路上早日修成正果。

现在是不是觉得BI并不如所想的那么有趣了?

别急，为了帮助企业理清头绪，分析师拟出了一套BI最佳实践，我们摘选了一些精华部分罗列如下。记住分析师的建议 - 不要把BI战略看成一个项目，而是将它看作一次长跑。

找一名理解“测量就是管理”的高层做靠山

寻找一名能够了解并把握公司整体目标及战略，并知道如何将其转化为关键绩效指标(KPI)的高级管理人员来支持你。

做好数据管理准备

工欲善其事、必先利其器。如果没有针对所有业务单元进行通用数据定义，那么任何工作都有如空中楼阁。从小处入手，挑选出对企业运作有关键意义的 KPI指标。有的放矢地选择10到20个KPI，并建立初始标准，然后以此进行数据管理。同时，将质量、数据来源、商业规则的定义标准化，以利于计算 KPI和KPM。

分析当前状态

对BI活动中所有的组成部分，以及与现有BI实施相关的所有流程和组织结构进行分析。商业和IT人员都应参其中。

定义一套逻辑和物理数据架构

决定你是要部署数据集市、数据仓库，还是“语义层”(或企业信息集成架构EII)来访问操作型数据源。

了解用户

这一点貌似简单，但实际上大部分企业的用户群体五花八门，对BI的要求也不尽相同。分析师指出，用户群体通常可被划分为三大类：战略型、战术型和操作型。比方说，战略型用户很少进行决策，但一旦做出决策就会对企业产生至关重要的影响，这些用户倾向于收集全局化的数据。而对诸如呼叫中心坐席之类的操作型用户则不然，他们工作在第一线，并不需要全局化的数据，他们只要与自己工作有关的数据就可以了。

此外分析师还表示，在今后的五年中，大部分BI应用和数据都会要求至少5TB的存储空间。

最后，分析师建议不要总是拿电子表格与BI来做比较。比如Excel所具有的本地控制和灵活性对那些要求数据密集型的分析师来说就挺实用。没有一款BI工具能够完全取代Excel，这两者可以和平共存。

⑶ 将文字资料转换为数字形式的过程叫做什么

将文字资料转换为数字形式的过程叫做编码。
编码是信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程也称为计算机编程语言的代码简称编码。用预先规定的方法将文字、数字或其它对象编成数码，或将信息、数据转换成规定的电脉冲信号。编码在电子计算机、电视、遥控和通讯等方面广泛使用。编码是信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程。解码，是编码的逆过程。

⑷ 如何将信息转化为数据

图像本身就是矩阵，哈哈，你用photoshop把它保存成raw格式的，就完全是个矩阵了，然后根据它的格式把黑的转换为0,把白的转换为1。如果保存成bmp的，那图像数据和文件头之间有一定的偏移，但这个偏移也是固定的，图像的数据部分是个纯粹的矩阵。用特定类型的图像格式来做，其他的什么都不需要，会自己读写文件就可以了，而且文件都是没有格式的。

⑸ 数据处理是什么意思

数据处理是对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。

(5)把数据转换成信息的是什么扩展阅读：

计算机数据处理主要包括8个方面：

1、数据采集:采集所需的信息。

2、数据转换：把信息转换成机器能够接收的形式。

3、数据分组：指定编码，按有关信息进行有效的分组。

4、数据组织：整理数据或用某些方法安排数据，以便进行处理。

5、数据计算：进行各种算术和逻辑运算，以便得到进一步的信息。

6、数据存储：将原始数据或计算的结果保存起来,供以后使用。

7、数据检索:按用户的要求找出有用的信息。

8、数据排序：把数据按一定要求排成次序。

参考资料来源：网络-数据处理

⑹ 数据分析概述数据分析是将数据转变成有效信息的过程对吗

对的
这两个工具可以用在数据分析中,但不只用在数据分析中。数据分析就是数据到有效信息的过程。

⑺ 如何把串口传输的数据转换成信息

7.1 计算机串行通信基础
随着多微机系统的广泛应用和计算机网络技术的普及，计算机的通信功能愈来愈显得重要。计算机通信是指计算机与外部设备或计算机与计算机之间的信息交换。
通信有并行通信和串行通信两种方式。在多微机系统以及现代测控系统中信息的交换多采用串行通信方式。

计算机通信是将计算机技术和通信技术的相结合，完成计算机与外部设备或计算机与计算机之间的信息交换 。可以分为两大类：并行通信与串行通信。
并行通信通常是将数据字节的各位用多条数据线同时进行传送 。

串行通信是将数据字节分成一位一位的形式在一条传输线上逐个地传送。

7.1.1 串行通信的基本概念
一、异步通信与同步通信
1、异步通信
异步通信是指通信的发送与接收设备使用各自的时钟控制数据的发送和接收过程。为使双方的收发协调，要求发送和接收设备的时钟尽可能一致。

异步通信是以字符（构成的帧）为单位进行传输，字符与字符之间的间隙（时间间隔）是任意的，但每个字符中的各位是以固定的时间传送的，即字符之间不一定有“位间隔”的整数倍的关系，但同一字符内的各位之间的距离均为“位间隔”的整数倍。

异步通信的数据格式 ：

2、同步通信
同步通信时要建立发送方时钟对接收方时钟的直接控制，使双方达到完全同步。此时，传输数据的位之间的距离均为“位间隔”的整数倍，同时传送的字符间不留间隙，即保持位同步关系，也保持字符同步关系。发送方对接收方的同步可以通过两种方法实现。

面向字符的同步格式 ：

面向位的同步格式 ：

二、串行通信的传输方向
1、单工
单工是指数据传输仅能沿一个方向，不能实现反向传输。
2、半双工
半双工是指数据传输可以沿两个方向，但需要分时进行。
3、全双工
全双工是指数据可以同时进行双向传输。

三、信号的调制与解调
利用调制器（Molator）把数字信号转换成模拟信号，然后送到通信线路上去，再由解调器（Demolator）把从通信线路上收到的模拟信号转换成数字信号。由于通信是双向的，调制器和解调器合并在一个装置中，这就是调制解调器MODEM。

四、串行通信的错误校验
1、奇偶校验
在发送数据时，数据位尾随的1位为奇偶校验位（1或0）。奇校验时，数据中“1”的个数与校验位“1”的个数之和应为奇数；偶校验时，数据中“1”的个数与校验位“1”的个数之和应为偶数。接收字符时，对“1”的个数进行校验，若发现不一致，则说明传输数据过程中出现了差错。

五、传输速率与传输距离
1、传输速率
比特率是每秒钟传输二进制代码的位数，单位是：位／秒（bps）。如每秒钟传送240个字符，而每个字符格式包含10位(1个起始位、1个停止位、8个数据位)，这时的比特率为：
10位×240个/秒 = 2400 bps

2、传输距离与传输速率的关系
串行接口或终端直接传送串行信息位流的最大距离与传输速率及传输线的电气特性有关。当传输线使用每0.3m（约1英尺）有50PF电容的非平衡屏蔽双绞线时，传输距离随传输速率的增加而减小。当比特率超过1000 bps 时，最大传输距离迅速下降，如9600 bps 时最大距离下降到只有76m（约250英尺）。

7.1.2 串行通信接口标准
一、RS-232C接口
RS-232C是EIA（美国电子工业协会）1969年修订RS-232C标准。RS-232C定义了数据终端设备（DTE）与数据通信设备（DCE）之间的物理接口标准。
1、机械特性
RS-232C接口规定使用25针连接器，连接器的尺寸及每个插针的排列位置都有明确的定义。（阳头）

2、功能特性

4、过程特性
过程特性规定了信号之间的时序关系，以便正确地接收和发送数据 。

二、RS-422A接口

三、RS-485接口

RS-485是一点对多点的通信接口，一般采用双绞线的结构。普通的PC机一般不带RS485接口，因此要使用RS-232C/RS-485转换器。对于单片机可以通过芯片MAX485来完成TTL/RS-485的电平转换。在计算机和单片机组成的RS-485通信系统中，下位机由单片机系统组成，上位机为普通的PC机，负责监视下位机的运行状态，并对其状态信息进行集中处理，以图文方式显示下位机的工作状态以及工业现场被控设备的工作状况。系统中各节点（包括上位机）的识别是通过设置不同的站地址来实现的。
7.2 80C51的串行口
有两个物理上独立的接收、发送缓冲器SBUF，它们占用同一地址99H ；接收器是双缓冲结构 ；发送缓冲器，因为发送时CPU是主动的，不会产生重叠错误。

SCON 是一个特殊功能寄存器，用以设定串行口的工作方式、接收/发送控制以及设置状态标志：

●SM2，多机通信控制位，主要用于方式2和方式3。当接收机的SM2=1时可以利用收到的RB8来控制是否激活RI（RB8＝0时不激活RI，收到的信息丢弃；RB8＝1时收到的数据进入SBUF，并激活RI，进而在中断服务中将数据从SBUF读走）。当SM2=0时，不论收到的RB8为0和1，均可以使收到的数据进入SBUF，并激活RI（即此时RB8不具有控制RI激活的功能）。通过控制SM2，可以实现多机通信。
在方式0时，SM2必须是0。在方式1时，若SM2=1，则只有接收到有效停止位时，RI才置1。
●REN，允许串行接收位。由软件置REN=1，则启动串行口接收数据；若软件置REN=0，则禁止接收。

●TB8，在方式2或方式3中，是发送数据的第九位，可以用软件规定其作用。可以用作数据的奇偶校验位，或在多机通信中，作为地址帧/数据帧的标志位。
在方式0和方式1中，该位未用。
●RB8，在方式2或方式3中，是接收到数据的第九位，作为奇偶校验位或地址帧/数据帧的标志位。在方式1时，若SM2=0，则RB8是接收到的停止位。

PCON中只有一位SMOD与串行口工作有关 ：

四、波特率的计算
在串行通信中，收发双方对发送或接收数据的速率要有约定。通过软件可对单片机串行口编程为四种工作方式，其中方式0和方式2的波特率是固定的，而方式1和方式3的波特率是可变的，由定时器T1的溢出率来决定。
串行口的四种工作方式对应三种波特率。由于输入的移位时钟的来源不同，所以，各种方式的波特率计算公式也不相同。
方式0的波特率 = fosc/12
方式2的波特率 =（2SMOD/64）· fosc
方式1的波特率 =（2SMOD/32）·（T1溢出率）
方式3的波特率 =（2SMOD/32）·（T1溢出率）

串行口工作之前，应对其进行初始化，主要是设置产生波特率的定时器1、串行口控制和中断控制。具体步骤如下：
确定T1的工作方式（编程TMOD寄存器）；
计算T1的初值，装载TH1、TL1；
启动T1（编程TCON中的TR1位）；
确定串行口控制（编程SCON寄存器）；
串行口在中断方式工作时，要进行中断设置（编程IE、IP寄存器）。

以上材料引自郭天翔的51单片机教程，强烈推荐此视频，可以上网查郭天翔《十天学会单片机》。

⑻ 有谁知道大数据指的是什么

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
说起大数据，就要说到商业智能：
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展
商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点
1.随机查询动态报表

2.掌握指标管理

3.随时线上分析处理

4.视觉化之企业仪表版

5.协助预测规划

导入BI的目的
1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

2.降低整体营运成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计接口，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。

3.协同组织目标与行动(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。

商业智能领域的技术应用
商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。

数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

商业智能的应用范围
1.采购管理

2.财务管理

3.人力资源管理

4.客户服务

5.配销管理

6.生产管理

7.销售管理

8.行销管理

商业智能实施步骤

商业智能系统处理流程[1]
商业智能（BI）作为一个概念，描述与业务紧密结合，并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。

为了让数据“活”起来，往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析（OLAP）等技术。数据或者数据源包含的种类繁多，例如存储在关系型数据库中的，在外围数据文件中的，在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。

这些分析有财务管理、点击流分析（Clickstream）、供应链管理、关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPI）、客户分析等。商业智能关注的是，从各种渠道（软件，系统，人，等等）发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Load）软件（搜集数据，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中）、数据挖掘和在线分析（Online Analytical Processing，允许用户容易地从多个角度选取和察看数据）等 。

商业智能系统的功能
商业智能系统应具有的主要功能：

数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。

数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。

数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。

分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。

典型的商业智能系统
典型的商业智能系统有：

客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。

[编辑]商业智能解决方案厂商
提供商业智能解决方案的着名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等

最后，希望你关注一下FineBI，帆软软件的大数据解决方案，我看了，还是很不错的

⑼ 什么是iaas和paas和daas和saas，可以各举一个例子吗

DaaS,SaaS,PaaS,IaaS 都是云服务模式，DaaS（Data as a Service）服务是继 IaaS、PaaS、SaaS之后发展起来的一种新型服务，DaaS 通过对数据资源的集中化管理，并把数据场景化，为企业自身和其他企业的数据共享提供了一种新的方式，以下分别对 DaaS,SaaS,PaaS,IaaS 在服务对象、成熟度、核心能力、发展潜力等方面进行对比：

1. DaaS：

① 服务对象：开发者和企业用户；

② 成熟度：发展较晚，成熟度中等，国内以 Tapdata 为代表的实时数据服务厂商推出的 Real Time DaaS 产品化程度较高；

③ 核心能力：实现实时数据的共享（在数据大爆炸时代，没有任何一家企业能收集到自己需要的所有数据，有了 DaaS 服务，就可以向其他公司购买所需数据，通过分工协作来提升企业竞争力）；

④ 发展潜力：潜力最大，行业主要玩家在融资早期；

2. SaaS：

① 服务对象：企业用户；

② 成熟度：发展最早，成熟度相对较高；

③ 核心能力：帮助企业优化业务流程；

④ 发展潜力：企业级市场活跃，融资普遍集中在 C 轮及以上；

3. PaaS：

① 服务对象：开发者；

② 成熟度：起步较晚，成熟度低；

③ 核心能力：帮助开发者的产品快速获得某种能力；

④ 发展潜力：潜力较大，但市场总体体量较小；

4. IaaS：

① 服务对象：开发者和企业用户；

② 成熟度：在应用层成熟后发展较快，目前成熟度较高；

③ 核心能力：帮助企业或开发者快速拥有存储、计算等资源；

④ 发展潜力：竞争十分激烈，垂直领域仍有较大发展空间；

⑽ 可以将各种数据转换成为计算机能处理的形式并输送到计算机种去的设备统称什么

可以将各种数据转换成为计算机能处理的形式并输送到计算机种去的设备统称输入设备。
输入设备：向计算机输入数据和信息的设备。是计算机与用户或其他设备通信的桥梁。输入设备是用户和计算机系统之间进行信息交换的主要装置之一。键盘，鼠标，摄像头，扫描仪，光笔，手写输入板，游戏杆，语音输入装置等都属于输入设备。
输入设备是人或外部与计算机进行交互的一种装置，用于把原始数据和处理这些数的程序输入到计算机中。计算机能够接收各种各样的数据，既可以是数值型的数据，也可以是各种非数值型的数据，如图形、图像、声音等都可以通过不同类型的输入设备输入到计算机中，进行存储、处理和输出。