江寧區(qū)信息化數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢

計算機數(shù)據(jù)處理主要包括8個方面。①數(shù)據(jù)采集:采集所需的信息。②數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：把信息轉(zhuǎn)換成機器能夠接收的形式。③數(shù)據(jù)分組：指定編碼，按有關(guān)信息進行有效的分組。④數(shù)據(jù)組織：整理數(shù)據(jù)或用某些方法安排數(shù)據(jù)，以便進行處理。⑤數(shù)據(jù)計算：進行各種算術(shù)和邏輯運算，以便得到進一步的信息。⑥數(shù)據(jù)存儲：將原始數(shù)據(jù)或計算的結(jié)果保存起來,供以后使用。⑦數(shù)據(jù)檢索:按用戶的要求找出有用的信息。⑧數(shù)據(jù)排序：把數(shù)據(jù)按一定要求排成次序。數(shù)據(jù)處理的過程大致分為數(shù)據(jù)的準備、處理和輸出3個階段。數(shù)據(jù)處理是從大量的原始數(shù)據(jù)抽取出有價值的信息，即數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息的過程。江寧區(qū)信息化數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢

挖掘與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，還有，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主 [2]  。建鄴區(qū)如何數(shù)據(jù)處理包含數(shù)據(jù)組織：整理數(shù)據(jù)或用某些方法安排數(shù)據(jù)，以便進行處理。

隨著全球經(jīng)濟和科學技術(shù)的飛速發(fā)展，信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展也極為快速，其推動了數(shù)據(jù)走向大數(shù)據(jù)的時代。當前，我國已經(jīng)正式邁入了大數(shù)據(jù)時代，以信息技術(shù)為**的先進技術(shù)對人們的生活、工作、學習等方面產(chǎn)生了深刻的影響。 [3] 大數(shù)據(jù)時代信息處理技術(shù)發(fā)展的趨勢：數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡的安全性更受重視、云計算技術(shù)得到發(fā)展與應用以及物聯(lián)網(wǎng)開始應用于多個行業(yè)。大數(shù)據(jù)時代信息處理技術(shù)發(fā)展的機遇和挑戰(zhàn)：信息處理技術(shù)受到重視的程度有所提高、對數(shù)據(jù)與信息安全性的要求更高以及行業(yè)對專業(yè)人才的需求更加迫切。

數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)管理是相聯(lián)系的，數(shù)據(jù)管理技術(shù)的優(yōu)劣將對數(shù)據(jù)處理的效率產(chǎn)生直接影響。而數(shù)據(jù)庫技術(shù)就是針對該需求目標進行研究并發(fā)展和完善起來的計算機應用的一個分支。大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要***精確，要相關(guān)不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實有很多，但是根據(jù)長時間的實踐，天互數(shù)據(jù)總結(jié)了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個流程應該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。而且它提供高傳輸率來訪問應用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應用程序。

采集在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計。統(tǒng)計/分析統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的大量數(shù)據(jù)進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。數(shù)據(jù)計算：進行各種算術(shù)和邏輯運算，以便得到進一步的信息。建鄴區(qū)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)處理概況

大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要***精確，要相關(guān)不要因果。江寧區(qū)信息化數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢

數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動控制的基本環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)處理貫穿于社會生產(chǎn)和社會生活的各個領(lǐng)域。數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展及其應用的廣度和深度，極大地影響了人類社會發(fā)展的進程。數(shù)據(jù)（Data）是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。數(shù)據(jù)經(jīng)過解釋并賦予一定的意義之后，便成為信息。數(shù)據(jù)處理（data processing）是對數(shù)據(jù)的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導出對于某些特定的人們來說是有價值、有意義的數(shù)據(jù)。江寧區(qū)信息化數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢

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