数据处理是什么

Ⅰ 数据处理 是什么意思

• 数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。

• 数据(Data)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。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理(data processing)是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。

• 数据与信息的区别联系

从其概念而言，信息是对事物运动状态和特征的描述；数据是载荷信息的物理符号。
其区别是：1、数据时物理的，而数据是释义的；信息是对数据的解释，是数据含义的体现。
2、数据反映的是事物的表象，信息反映的是事物的本质
3、数据时信息的重要来源，可以用人工或自动化装置进行通讯，翻译和处理；信息是根据一定的规则对数据承载的事实进行组织后形成的结果；
4、数据的形式变化多端，很容易受载体的影响，信息则比较稳定，不随载体的性质而随意改变；

Ⅱ 什么是数据和数据处理数据与信息的区别联系是什么

• 数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。

• 数据(Data)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。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理(data processing)是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。

• 数据与信息的区别联系

从其概念而言，信息是对事物运动状态和特征的描述；数据是载荷信息的物理符号。
其区别是：1、数据时物理的，而数据是释义的；信息是对数据的解释，是数据含义的体现。
2、数据反映的是事物的表象，信息反映的是事物的本质
3、数据时信息的重要来源，可以用人工或自动化装置进行通讯，翻译和处理；信息是根据一定的规则对数据承载的事实进行组织后形成的结果；
4、数据的形式变化多端，很容易受载体的影响，信息则比较稳定，不随载体的性质而随意改变；

Ⅲ 数据处理一般包括什么、什么、什么、和分析数据等过程。

由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

1、识别需求

确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

2、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。

策划时应考虑：将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；记录表应便于使用；采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

3、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4、过程改进

组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；数据分析所需资源是否得到保障。

(3)数据处理是什么扩展阅读

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。

Ⅳ 数据处理方式

什么是大数据：大数据（big data），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。

大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），网络随便找找都有。

大数据处理流程：

1.是数据采集,搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没采集， 后来被老大训了一顿）。

2.数据清洗/预处理：就是把收到数据简单处理，比如把ip转换成地址，过滤掉脏数据等。

3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理，数据处理的方式很多，总体分为离线处理，实时处理，离线处理就是每天定时处理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架，可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下，不要只想着功能，主要是把各种数据维度建起来，基本数据做全，还要可复用，后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。

4.数据展现，数据做出来没用，要可视化，做到MVP，就是快速做出来一个效果，不合适及时调整，这点有点类似于Scrum敏捷开发，数据展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己来画页面。

数据采集：

1.批数据采集，就是每天定时去数据库抓取数据快照，我们用的maxComputer，可以根据需求，设置每天去数据库备份一次快照，如何备份，如何设置数据源，如何设置出错，在maxComputer都有文档介绍，使用maxComputer需要注册阿里云服务

2.实时接口调用数据采集，可以用logHub,dataHub,流数据处理技术,DataHub具有高可用，低延迟，高可扩展，高吞吐的特点。

高吞吐：最高支持单主题（Topic）每日T级别的数据量写入，每个分片（Shard）支持最高每日8000万Record级别的写入量。

实时性：通过DataHub ，您可以实时的收集各种方式生成的数据并进行实时的处理，

设计思路：首先写一个sdk把公司所有后台服务调用接口调用情况记录下来，开辟线程池，把记录下来的数据不停的往dataHub,logHub存储，前提是设置好接收数据的dataHub表结构

3.前台数据埋点，这些就要根据业务需求来设置了，也是通过流数据传输到数据仓库，如上述第二步。

数据处理：

数据采集完成就可以对数据进行加工处理，可分为离线批处理，实时处理。

1.离线批处理maxComputer，这是阿里提供的一项大数据处理服务，是一种快速，完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，编写数据处理脚本，设置任务执行时间，任务执行条件，就可以按照你的要求，每天产生你需要数据

2.实时处理：采用storm/spark,目前接触的只有storm,strom基本概念网上一大把，在这里讲一下大概处理过程，首先设置要读取得数据源，只要启动storm就会不停息的读取数据源。Spout，用来读取数据。Tuple：一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple。stream,用来传输流，Tuple的集合。Bolt：接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作。可以在里边写业务逻辑，storm不会保存结果，需要自己写代码保存，把这些合并起来就是一个拓扑，总体来说就是把拓扑提交到服务器启动后，他会不停读取数据源，然后通过stream把数据流动，通过自己写的Bolt代码进行数据处理，然后保存到任意地方，关于如何安装部署storm，如何设置数据源，网上都有教程，这里不多说。

数据展现：做了上述那么多，终于可以直观的展示了，由于前端技术不行，借用了第三方展示平台datav,datav支持两种数据读取模式，第一种，直接读取数据库，把你计算好的数据，通过sql查出，需要配置数据源，读取数据之后按照给定的格式，进行格式化就可以展现出来

@jiaoready @jiaoready 第二种采用接口的形式，可以直接采用api，在数据区域配置为api，填写接口地址，需要的参数即可，这里就不多说了。

Ⅳ python数据处理是什么意思

python数据处理的意思：

python将数据进行解析，提出并存储的过程叫做数据处理。

例如：使用“requests.get()”函数获取哔哩哔哩的网页信息，用xpath提取出目录标签，然后将目录标签保存

示例代码如下：

执行结果如下：

更多Python知识，请关注：Python自学网！！

Ⅵ 数据处理一般包括哪四个过程

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

Ⅶ 数据处理具体是做什么的

数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。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

Ⅷ 什么是数据处理

数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。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

Ⅸ 计算机常说的数据处理是指什么

用电脑处理数据，可以用Access 2010。
在Windows 10操作系统中，依次选择【开始】|【所有应用】|【Microsoft Office】|【Microsoft Access2010】命令，便可以启动Access2010。žAccess数据库的窗口如右图。
除了Windows10窗口的常见组成，如标题栏、功能区、快速访问工具栏（位于功能区的旁边）、最大化按钮、最小化按钮、关闭按钮、滚动条和状态栏（位于窗口底部）等外，Access2010还有一些特殊的屏幕组成。
导航窗格可以帮助您组织数据库对象，并且是打开或更改数据库对象设计的主要方式，相当于Access2010以前的Access版本的数据库窗口。
可以最小化导航窗格，也可以把它隐藏，但是不可以在导航窗格前面打开数据库对象来把它遮挡。
启动Access 2010后，可以用选项卡工作区代替数据库窗口来显示数据库对象，为了便于日常的交互使用，采用选项卡式工作区将更加方便。
使用Access 2010创建的新数据库默认显示选项卡，使用早期版本创建的数据库在默认情况下，使用数据库窗口。
在Access 2010数据库中包含着多种对象，所有查看、输入和选取数据库中的信息都是通过数据库中的对象来完成的。例如，如果要在数据库中输入数据，则首先必须有一个用来存储数据的表对象，然后通过窗体对象来完成数据的输入；而要选择这个表中的某些信息，则通过查询对象来完成；如果要把输入到表中的数据打印成报表，则应该使用报表对象。
在Access 2010数据库中，一共有七种类型的对象，它们分别是：表、查询、窗体、报表、页、宏和模块。
表是用来存储数据的基本对象，它是数据库的资源中心，是数据库最基本的组件。
数据库的每一个表都包含有关某个主题的信息，一般来说，对于数据库中的所有数据，可按照不同的属性分别设计成不同性质的数据表，存放在各个表对象类型中。
表是由列和行组成的二维结构的表格。每一列中显示某种类型的信息，这列的最上方是列标题，用来描述这个列的信息类型，也叫做字段名，在字段名下面这个类型中具体内容的数据为字段值。在同一行中的所有字段值构成一条记录。也就是说，记录由具体的字段值构成，一个记录就是一条独立的信息。
查询对象是用来操作数据库中的记录对象。利用它可以按照一定的条件或准则从几个表中筛选出需要操作的字段，并可以把它们集中起来，形成动态数据集。用户可以浏览、查询、打印、甚至修改这个动态数据集中的数据。
通过查询，可以查找和检索满足指定条件的数据，包括几个表中的数据。也可以使用查询同时更新或删除几个记录，以及对数据执行预定义或自定义的计算。ž使用查询可以回答有关数据的特定问题，而这些问题通过直接查看表数据很难解决。可以使用查询筛选数据，执行数据计算和汇总数据，还可以使用查询自动执行许多数据管理任务，并在提交数据更改之前查看这些更改。
查询是对数据结果、数据操作或者这两者的请求。可以使用查询回答简单问题，执行计算、合并不同表中的数据，甚至添加、更改或删除表数据。用于从表中检索数据或进行计算的查询叫做选择查询，用于添加、更改或删除数据的查询叫做操作查询。
还可以使用查询为窗体或报表提供数据。在设计良好的数据库中，要使用窗体或报表显示的数据通常位于几个不同的表中，通过使用查询，可以在设计窗体或报表之前组合要使用的数据。
窗体是Access数据库对象中最具灵活性的一个对象，其数据源可以是表或查询。在窗体中可以显示数据表中的数据，可以把数据库中的表链接到窗体中，利用窗体作为输入、查看和编辑表中信息的界面。通过在窗体中输入按钮，可以控制数据库程序的执行过程。可以说，窗体是数据库与用户进行交互操作的最好界面。ž可以使用窗体一次一行地轻松查看、输入和更改数据，也可以使用窗体执行其它操作。例如，向另一个应用程序发送数据。窗体通常包含链接到表中基础字段的控件，当打开窗体时，Access会从其中的一个或几个表中检索数据，然后用创建窗体时所选择的布局显示数据。窗体一次只侧重于一条记录，它可以显示几个表中的字段，也可以显示图片和其它对象。窗体可以包含一个按钮，通过单击这个按钮，可以打印报表、打开其它对象或以其它方式自动执行任务。
利用报表对象可以把数据库中需要的数据提取出来进行分析、整理和计算，并把数据以格式化的方式发送到打印机。利用报表不仅可以创建计算字段，而且还可以对记录进行分组以便计算出各组数据的汇总等。在报表中，可以控制显示的字段、每个对象的大小和显示方式，还可以按照所需的方式来显示相比的内容。用户可以在一个表或查询的基础上来创建一个报表，也可以在几个表或查询的基础上来创建报表。报表具有特定的版面设置，并且可以使用图表的形式来显示数据信息。可以使用报表快速分析数据，或用某种印好的固定格式或其它格式呈现数据。
Access的宏对象是Access数据库对象的一个对象。宏是指几个操作的集合，通过宏可以把几个操作结合在一起，这在执行宏时就可以自动地执行几个操作，从而实现执行操作的自动化。
模块是把Visual Basic的声明和过程作为一个单元保存的集合，也就是程序的集合。设置模块对象的过程也就是使用VisualBasic编写程序的过程。
希望我能帮助你解疑释惑。

Ⅹ 什么是数据处理什么是数据管理两者之间的区别是什么

两者是完全不同的。

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，极大地影响了人类社会发展的进程。

数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。

随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、 数据库系统三个发展阶段。在数据库系统中所建立的数据结构，更充分地描述了数据间的内在联系。

便于数据修改、更新与扩充，同时保证了数据的独立性、可靠、安全性与完整性，减少了数据冗余，故提高了数据共享程度及数据管理效率。