数据大量繁杂怎么办

A. 如何解决数据冗余的问题

• 数据冗余或者信息冗余是生产、生活所必然存在的行为，没有好与不好的总体倾向。

• 数据的应用中为了某种目的采取数据冗余方式。

• 1、重复存储或传输数据以防止数据的丢失。

• 2、对数据进行冗余性的编码来防止数据的丢失、错误，并提供对错误数据进行反变换得到原始数据的功能。

• 3、为简化流程所造成额数据冗余。例如向多个目的发送同样的信息、在多个地点存放同样的信息，而不对数据进行分析而减少工作量。

• 4、为加快处理过程而将同一数据在不同地点存放。例如并行处理同一信息的不同内容，或用不同方法处理同一信息等。

• 5、为方便处理而使同一信息在不同地点有不同的表现形式。例如一本书的不同语言的版本。

• 6、大量数据的索引,一般在数据库中经常使用。其目的类似第4点。

• 7、方法类的信息冗余：比如每个司机都要记住同一城市的基本交通信息；大量个人电脑都安装类似的操作系统或软件。

• 8、为了完备性而配备的冗余数据。例如字典里的字很多，但我们只查询其中很少的一些字。软件功能很多，但我们只使用其中一部分。

• 9、规则性的冗余。根据法律、制度、规则等约束进行的。例如合同中大量的模式化的内容。

• 10、为达到其他目的所进行的冗余。例如重复信息以达到被重视等等。

B. 个人大数据乱了怎么快速修复

个人大数据乱了会严重影响个人信贷行为，可以从以下几方面入手养好大数据：
1.最好在半年内不要再申请信用卡、贷款产品，尤其是网贷；
2.已申请到的贷款、信用卡要按时还款，不能出现违约失信行为；
3.通过正规、靠谱的渠道进行网贷黑名单监测，查询自己的网贷借款情况、被拒次数等；
4.往后通过正规渠道申请贷款，尽量不要碰网贷，少查询网贷产品可借款额度。
一、大数据（bigdata）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）五大特点。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
二、随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
三、大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

C. excel分列问题：数据繁杂，量在12万条以上，最终只要姓名。如何做

1. 你的数据没有规律不能分列，只能用搜索替换。

2. 数字10个替换10次。

3. 字母26个替换26次。

4. 其它特殊字符根据情况替换N次。
   

D. 如何提高工作效率日常工作内容比较繁杂，面对大量数据编码，经常担心自己应付不了

百密一疏 问问你的老同事 相信自会有办法 虽然不一定合适自己

E. 作为会展人，您是否为处理大量展会前收集到的数据而感到手足无措

你做广告，有点莫名其妙。你应该假设问题，解决问题才有可能采用你的软件。

F. abb机器人仿真软件程序模块数据过多带不动怎么办

1. 优化程序模块，减少数据的大小。可以尝试采用常见的文本压缩技术进行压缩，将较多的字节转换成较少的字节。

2. 将程序分割成不同的模块，并组织好他们的关系，避免模块之间的交互与传输数据。

3. 利用集群、分布式计算技术来分担机器人仿真软件程序模块的计算工作，分散压力，解决数据量过多带不动的问题。

G. EXCEL 分类的数据太多，怎么办

1、类别
确定进行分类的项目，如产品分类；
2、排序
将表格数据排序，Ctrl+A选择全部，点菜单--数据--排序，在主关键字里选择你要排序的列(如分类项目)。
3、分类汇总
点菜单--数据--分类汇总，依次选择“分类字段”、汇总方式(有求和、计数等)，汇总项(可根据需要多选)，确定。
4、点工作表外左上角出现的123中的2，出现按分类汇总的数据。
5、涂黑选择，按Ctrl+G定位，定位条件--选择“可见单元格”，右键复制，粘贴到新工作表中，新表效果就出来了。

不知是否理解了你的意思，供参考。

H. 更繁杂的数据是财务大数据的特点吗

1、大量
大数据的特征首先就是数据规模大。随着互联网、物联网、移动互联技术的发展，人和事物的所有轨迹都可以被记录下来，数据呈现出爆发性增长。
2、多样
数据来源的广泛性，决定了数据形式的多样性。可以分为三类，一是结构化数据，如财务系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如文档、网页等，其特点是数据问的因果关系弱。
3、高速
数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。与以往的报纸、书信等传统数据载体生产传播方式不同，在大数据时代，大数据的交换和传播主要是通过互联网和云计算等方式实现的，其生产和传播数据的速度是非常迅速的。
4、价值
大数据的核心特征是价值，其实价值密度的高低和数据总量的大小是成反比的，即数据价值密度越高数据总量越小，数据价值密度越低数据总量越大。任何有价值的信息的提取依托的就是海量的基础数据，当然如何通过强大的机器算法更迅速的在海量数据中完成数据的价值提纯。

I. 如何解决数据库表中大量数据的问题

你的数据库是什么数据库？如果是ACCESS，建议你导入到MySQL中去，MySQL据说是世界上执行速度最快的数据库了，如果是MSSQL，请使用存储过程执行查询，可以大提高数据库的运行速度。你的问题我曾经碰到过，当时我使用的是ACCESS数据库，数据库中的数据达到20万条记录了，查询起来速度特慢，后来改用MSSQL的存储过程，速度提高了很多，你试试吧，祝你成功！

J. 数据处理的数据处理与数据管理

数据处理是从大量的原始数据抽取出有价值的信息，即数据转换成信息的过程。主要对所输入的各种形式的数据进行加工整理，其过程包含对数据的收集、存储、加工、分类、归并、计算、排序、转换、检索和传播的演变与推导全过程。
数据管理是指数据的收集整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，是数据处理业务的基本环节，而且是所有数据处理过程中必有得共同部分。
数据处理中，通常计算比较简单，且数据处理业务中的加工计算因业务的不同而不同，需要根据业务的需要来编写应用程序加以解决。而数据管理则比较复杂，由于可利用的数据呈爆炸性增长，且数据的种类繁杂，从数据管理角度而言，不仅要使用数据，而且要有效地管理数据。因此需要一个通用的、使用方便且高效的管理软件，把数据有效地管理起来。
数据处理与数据管理是相联系的，数据管理技术的优劣将对数据处理的效率产生直接影响。而数据库技术就是针对该需求目标进行研究并发展和完善起来的计算机应用的一个分支。