数据处理的服务有哪些

1. 公共数据处理活动有哪些

今年3月1日，备受瞩目的《浙江省公共数据条例》（以下简称《条例》）正式施行。这一全国首部公共数据领域的地方性法规，全文不到万字，管理的却是海量数据。截至目前，浙江省级公共数据平台已归集省级公共数据800多亿条，共享调用700多亿次，开放数据集近2万个；1.2万余个政务应用，提供着方方面面服务……在浙江省数字化改革格局不断放大做深的当下，群众、企业、基层等各方主体的数字化需求不断增长，数据要素市场化改革方兴未艾，《条例》更肩负规范拓展公共数据开发利用“跑道”的重任，公共数据的价值也有待进一步激发释放。

《条例》共8章51条，从明确公共数据定义范围、平台建设规范、收集归集规则、共享开放机制、授权运营制度、安全管理规范等方面对公共数据发展和管理作出具体规定。

条例解读

一
《条例》的适用范围

 《条例》规范的是浙江省行政域内公共数据收集、归集、存储、加工、传输、共享、开放、利用等数据处理活动，以及公共数据安全等管理活动。

公共数据包含以下四种类型：1.浙江省国家机关在依法履行职能过程中 收集产生的数据；2.法律法规规章授权的具有管理公共事务职能的组织在依法履 行职能过程中收集产生的数据；3.供水、供电、供气、公共交通等公共服务运营单位在依法提供公共服务过程中收集、产生的数据；4.税务、海关、金融监督管理等国家有关部门派驻浙江管理机构根据需求提供的数据。

与草案相比，正式稿删除了“依照法律、行政法规规定，电子商务平台经营者应当提供的数据”，整体排除了电子商务平台经营者收集产生的数据，进一步限定了公共数据的范围，突出“公共”属性。

02
内容解读

（一）哪些部门需要履行公共数据管理职责？

•公共数据主管部门：县级以上人民政府大数据发展主管部门或者设区的市、县（市、区）人民政府确定的负责大数据发展工作的部门；

•公共数据生产部门：收集产生公共数据的公共管理和服务机构，负责本部门、本系统、本领域公共数据处理和安全管理工作；

•公共数据安全监管部门：网信、公安、国家安全、保密、密码等部门。

（二）公共数据的收集应符合哪些要求？

•遵循合法、正当、必要的原则，按照法定权限、范围、程序和标准规范收集；

•可以通过共享获取数据的，不得重复收集；

•组织及个人针对公共数据收集活动有义务进行配合。针对个人信息的收集，这一条为《个人信息保护法》第十三条第（三）款和（四）款规定的因履行法定职责或法定义务以及应对突发公共安全卫生事件处理个人信息无需取得个人同意的适用；

•个人身份信息收集的“两个不得强制”：不得强制采用多种方式或特定方式验证身份；已经通过有效身份证件验明身份的，不得强制通过收集指纹、虹膜、人脸等生物识别信息重复验证；

•突发事件中数据收集的限制：收集的数据不得用于与应对突发事件无关的事项；突发事件应急处置工作结束后对涉及个人信息、商业秘密、保密商务信息的数据进行封存并关停数据应用。

针对个人身份信息收集的“两个不得强制”，虽然《条例》仅针对公共数据的收集，但浙江省内企业在经营活动中需要对个人进行身份验证的，很大可能需要参照该条执行。

（三）组织及个人在公共数据处理活动中享有哪些权利？

•数据校核申请权：自然人、法人或者非法人组织对涉及自身的公共数据有异议或者发现公共数据不准确、不完整的，也可以向公共数据主管部门或公共管理和服务机构提出校核申请。

个人对构成个人信息的数据校核申请权为《个人信息保护法》中的更正补充权，除此之外，如果公共机构采集的信息为个人信息，个人还依法享有《个人信息保护法》中赋予的查阅、复制、转移权等。

（四）组织和个人如何获取及使用公共数据？

省级公共数据主管部门将组织编制全省公共数据开放目录，组织和个人可在开放目录范围内申请使用公共数据。

2. 信息技术服务包括哪些方面

信息技术服务，是指利用计算机、通信网络等技术对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用，并提供信息服务的业务活动。包括软件服务、电路设计及测试服务、信息系统服务、业务流程管理服务和信息系统增值服务。

软件服务，是指提供软件开发服务、软件维护服务、软件测试服务的业务活动。

电路设计及测试服务，是指提供集成电路和电子电路产品设计、测试及相关技术支持服务的业务活动。

信息系统服务，是指提供信息系统集成、网络管理、网站内容维护、桌面管理与维护、信息系统应用、基础信息技术管理平台整合、信息技术基础设施管理、数据中心、托管中心、信息安全服务、在线杀毒、虚拟主机等业务活动。包括网站对非自有的网络游戏提供的网络运营服务。

业务流程管理服务，是指依托信息技术提供的人力资源管理、财务经济管理、审计管理、税务管理、物流信息管理、经营信息管理和呼叫中心等服务的活动。

信息系统增值服务，是指利用信息系统资源为用户附加提供的信息技术服务。包括数据处理、分析和整合、数据库管理、数据备份、数据存储、容灾服务、电子商务平台等。

3. 什么是EDI

您好，关于EDI许可证的问题，下面大通天成给您简单介绍，希望对您申请资质有帮助。

什么是edi许可证?

在线数据处理与交易业务，是利用各种与公用通信网相连的数据与交易事务处理应用平台，通过公用通信网互联网为用户提供在线数据处理和交易/事物处理的业务牌照，简称edi证或edi资质。

edi许可证全称“增值电信业务经营许可证-在线数据处理与交易处理业务”，属于第B21类增值电信业务的范畴。该资质是增值电信业务许可证办理企业排名第二，截止2022年5月份办理数量是40390个。

具体是指利用各种与通信网络相连的数据与交易/事务处理应用平台;通过通信网络为用户提供在线数据处理和交易/事务处理的业务;在线数据和交易处理业务包括交易处理业务;电子数据交换业务和网络/电子设备数据处理业务。

通俗来讲：电子商务等有在线交易的网站基本都要办理edi许可证。

电子商务企业突出特点是通过互联网进行商品数据的在线交易，即用户通过互联网在电子商城上进行在线商品的出售及购买，例如我们熟知的天猫、淘宝等。

哪些网站平台需办理edi许可证?

通俗来讲：电子商务类、在线交易类、入驻类的网站平台都要办理edi许可证，电子商务企业突出特点是通过互联网进行商品数据的在线交易，即用户通过互联网在电子商城上进行在线商品的出售及购买。随着互联网的不断发展，相关小程序上线也会需要edi许可证。微信小程序也有明确要求。

例如我们常用的京东、淘宝、美团、叮当快药、携程、以及全国人民都知道12306订票网站等购物网站或平台。

edi许可证申请流程

办理的流程：收集申请需要的材料——网上提交电子版的盖章的材料——网上材料审核通过后就该提交书面材料了，书面材料提交时如果受理会给你个受理单，最后就是领取资质啦。

如果申请的是全网的在线数据处理与交易许可证，受理是国家工信部，如果是地方的，是由公司所在的省、自治区、直辖市通信管理局受理办理哦。

对于在线数据处理与交易业务许可证的申请，一般工业和信息化部或省、自治区、直辖市通信管理局应当自收到申请之日60日内审查完毕，作出批准或者不予批准的决定。

edi许可证申请条件

申请经营增值电信业务的，应当符合下列条件:

(1)经营者为依法设立的企业。

(2)有与开展经营活动相适应的资金和专业人员。

(3)有为用户提供长期服务的信誉或者能力。

(4)在省、自治区、直辖市范围内经营的，注册资本最低限额为100万元人民币;在全国或者跨省、自治区、直辖市范围经营的，注册资本最低限额为1000万元人民币。

(5)有必要的场地、设施及技术方案。

(6)企业及其主要出资者和主要经营管理人员三年内无违反电信监督管理制度的违法记录。

(7)国家规定的其他条件。

4. 上海港EDI中心提供哪些服务

edi许可证全称“增值电信业务经营许可证-在线数据处理与交易处理业务”，属于第B21类增值电信业务的范畴。是指是指利用各种与通信网络相连的数据与交易/事务处理应用平台；通过通信网络为用户提供在线数据处理和交易/事务处理的业务；在线数据和交易处理业务包括交易处理业务；电子数据交换业务和网络/电子设备数据处理业务。

edi许可证从业务角度可以分为三类：交易处理业务、网络/垫资设备数据处理业务、电子数据交换业务。

1、“交易处理业务”是指办理各种银行业务、股票买卖、票务买卖、拍卖商品买卖、费用支付等。

2、“网络/电子设备数据处理业务”是指通过通信网络传送，对连接到通信网络的电子设备进行控制和数据处理的业务。

3、“电子数据交换业务”，是一种把贸易或其它行政事务有关的信息和数据按统一规定的格式形成结构化的事务处理数据。

企业办理edi许可证要满足以下条件：

1.公司注册资金100w以上

2.公司名下3名人员近期1个月社保证明

3.有可行性研究报告和相关技术方案

4.网站域名备案必须在公司名下

5.服务器托管要求在本省

6.网站搭建必须符合办理EDI许可证

企业办理edi许可证需要准备的材料有：

1、营业执照副本

2、法人及股东身份证

3、公司章程（需要最新的，工商局加盖档案查询章）

4、3人近期1个月的社保证明

5、公司人员身份证、及人员的手机、邮箱

6、公司座机、法人手机、邮箱

7、网站域名证书（公司名义购买）

8、网站服务器托协议及服务器提供商的IDC/ISP资质

证书案例

5. 数据处理主要有哪些工作

数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。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。数据处理离不开软件的支持，数据处理软件包括：用以书写处理程序的各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及各种数据处理方法的应用软件包。为了保证数据安全可靠，还有一整套数据安全保密的技术。
根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。数据处理主要有四种分类方式①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。
数据处理对数据（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。比数据分析含义广。随着计算机的日益普及，在计算机应用领域中，数值计算所占比重很小，通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。如侧绘制图管理、仓库管理、财会管理、交通运输管理，技术情报管理、办公室自动化等。在地理数据方面既有大量自然环境数据（土地、水、气候、生物等各类资源数据），也有大量社会经济数据（人口、交通、工农业等），常要求进行综合性数据处理。故需建立地理数据库，系统地整理和存储地理数据减少冗余，发展数据处理软件，充分利用数据库技术进行数据管理和处理。
有关商务网站的数据处理：由于网站的访问量非常大，在进行一些专业的数据分析时，往往要有针对性的数据清洗，即把无关的数据、不重要的数据等处理掉。接着对数据进行相关分分类，进行分类划分之后，就可以根据具体的分析需求选择模式分析的技术，如路径分析、兴趣关联规则、聚类等。通过模式分析，找到有用的信息，再通过联机分析（OLAP）的验证，结合客户登记信息，找出有价值的市场信息，或发现潜在的市场。
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6. 数据处理方法有哪些

数据处理方法有：

1、标准化：标准化是数据预处理的一种，目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用：消除样本量纲的影响；消除样本方差的影响。主要用于数据预处理。

2、汇总：汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。执行汇总之前，应该花一些时间来清理数据，尤其要关注缺失值。

3、追加：追加节点将结构类似的表，选取一个主表，将另外的表追加在主表后面（相当于增加行记录）。注意：要追加文件，字段测量级别必须相似。例如，名义字段无法附加测量级别为连续的字段，即字段类型的相同。

4、导出：用户可以修改数据值并从现有数据中派生出新字段。可以根据一个或多个现有字段按6种方式创建出一个或者多个相同的新字段。

5、分区：分区节点用于生成分区字段，将数据分割为单独的子集或样本，以供模型构建的训练、测试和验证阶段使用。通过用某个样本生成模型并用另一个样本对模型进行测试，可以预判此模型对类似于当前数据的大型数据集的拟合优劣。

7. 国内大数据分析服务平台这么多,哪家比较好

以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：
1、 Cloudera
Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。Cloudera Manager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括Cloudera Manager API，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。
2、 星环Transwarp
基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。
3、 阿里数加
阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。
4、 华为FusionInsight
基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。
5、网易猛犸
网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。
6.知于大数据分析平台
知于平台的定位与当今流行的平台定位不一样，它针对的主要是中小型企业，为中小型企业提供大数据解决方案。现阶段，平台主打的产品是舆情系统、文章传播分析与网站排名监测，每个服务的价格单次在50元左右，性价比极高。

8. 人工智能的数据服务包括哪些步骤

数据挖掘和数据分析。

1、数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2、数据分析是数学与计算机科学相结合的产物，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际生活应用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

9. 人工智能的数据服务包括哪些步骤

AI处理数据主要是通过数据挖掘和数据分析。

一、数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2利用数据挖掘进行数据处理常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

10. 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。