鼓樓區(qū)多久數(shù)據(jù)處理大概是

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(gè)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用的廣度和深度，極大地影響了人類社會發(fā)展的進(jìn)程。數(shù)據(jù)（Data）是對事實(shí)、概念或指令的一種表達(dá)形式，可由人工或自動化裝置進(jìn)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(dǎo)出對于某些特定的人們來說是有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時(shí)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。鼓樓區(qū)多久數(shù)據(jù)處理大概是

數(shù)據(jù)管理是指數(shù)據(jù)的收集整理、組織、存儲、維護(hù)、檢索、傳送等操作，是數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)的基本環(huán)節(jié)，而且是所有數(shù)據(jù)處理過程中必有得共同部分。數(shù)據(jù)處理中，通常計(jì)算比較簡單，且數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)中的加工計(jì)算因業(yè)務(wù)的不同而不同，需要根據(jù)業(yè)務(wù)的需要來編寫應(yīng)用程序加以解決。而數(shù)據(jù)管理則比較復(fù)雜，由于可利用的數(shù)據(jù)呈性增長，且數(shù)據(jù)的種類繁雜，從數(shù)據(jù)管理角度而言，不僅要使用數(shù)據(jù)，而且要有效地管理數(shù)據(jù)。因此需要一個(gè)通用的、使用方便且高效的管理軟件，把數(shù)據(jù)有效地管理起來。雨花臺區(qū)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理信息中心數(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(jìn)行處理。

計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理主要包括8個(gè)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(jī)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(jìn)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(jìn)行處理。⑤數(shù)據(jù)計(jì)算：進(jìn)行各種算術(shù)和邏輯運(yùn)算，以便得到進(jìn)一步的信息。⑥數(shù)據(jù)存儲：將原始數(shù)據(jù)或計(jì)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(zhǔn)備、處理和輸出3個(gè)階段。

如測繪制圖管理、倉庫管理、財(cái)會管理、交通運(yùn)輸管理，技術(shù)情報(bào)管理、辦公室自動化等。在地理數(shù)據(jù)方面既有大量自然環(huán)境數(shù)據(jù)（土地、水、氣候、生物等各類資源數(shù)據(jù)），也有大量社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（人口、交通、工農(nóng)業(yè)等），常要求進(jìn)行綜合性數(shù)據(jù)處理。故需建立地理數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)地整理和存儲地理數(shù)據(jù)減少冗余，發(fā)展數(shù)據(jù)處理軟件，充分利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和處理。數(shù)據(jù)處理用計(jì)算機(jī)收集、記錄數(shù)據(jù)，經(jīng)加工產(chǎn)生新的信息形式的技術(shù)。數(shù)據(jù)指數(shù)字、符號、字母和各種文字的**。數(shù)據(jù)處理涉及的加工處理比一般的算術(shù)運(yùn)算要***得多。數(shù)據(jù)存儲：將原始數(shù)據(jù)或計(jì)算的結(jié)果保存起來,供以后使用。

挖掘與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測的效果，從而實(shí)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(jì)學(xué)習(xí)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(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)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]  。需要對數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析和展現(xiàn)，有BIEE，Microstrategy，Yonghong的Z-Suite等工具。鼓樓區(qū)多久數(shù)據(jù)處理大概是

數(shù)據(jù)處理是從大量的原始數(shù)據(jù)抽取出有價(jià)值的信息，即數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息的過程。鼓樓區(qū)多久數(shù)據(jù)處理大概是

此外，由于數(shù)據(jù)或信息大量地應(yīng)用于各種各樣的企業(yè)和事業(yè)機(jī)構(gòu)，工業(yè)化社會中已形成一個(gè)**的信息處理業(yè)。數(shù)據(jù)和信息，本身已經(jīng)成為人類社會中極其寶貴的資源。信息處理業(yè)對這些資源進(jìn)行整理和開發(fā)，借以推動信息化社會的發(fā)展。數(shù)據(jù)處理工具根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同階段，有不同的專業(yè)工具來對數(shù)據(jù)進(jìn)行不同階段的處理。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換部分，有專業(yè)的ETL工具來幫助完成數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載，相應(yīng)的工具有Informatica和開源的Kettle。在數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算部分，指的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等工具，有Oracle，DB2，MySQL等**廠商，列式數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)的背景下發(fā)展也非常快。鼓樓區(qū)多久數(shù)據(jù)處理大概是

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