浦口區(qū)創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理熱線

隨著全球經(jīng)濟(jì)和科學(xué)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(dòng)了數(shù)據(jù)走向大數(shù)據(jù)的時(shí)代。當(dāng)前，我國(guó)已經(jīng)正式邁入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，以信息技術(shù)為**的先進(jìn)技術(shù)對(duì)人們的生活、工作、學(xué)習(xí)等方面產(chǎn)生了深刻的影響。 [3] 大數(shù)據(jù)時(shí)代信息處理技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)：數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)的安全性更受重視、云計(jì)算技術(shù)得到發(fā)展與應(yīng)用以及物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)始應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)。大數(shù)據(jù)時(shí)代信息處理技術(shù)發(fā)展的機(jī)遇和挑戰(zhàn)：信息處理技術(shù)受到重視的程度有所提高、對(duì)數(shù)據(jù)與信息安全性的要求更高以及行業(yè)對(duì)專(zhuān)業(yè)人才的需求更加迫切。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將原始數(shù)據(jù)或計(jì)算的結(jié)果保存起來(lái),供以后使用。浦口區(qū)創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理熱線

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(chǔ)：將原始數(shù)據(jù)或計(jì)算的結(jié)果保存起來(lái),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(guò)程大致分為數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、處理和輸出3個(gè)階段。浦口區(qū)創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理熱線數(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。

在數(shù)據(jù)可視化部分，需要對(duì)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。數(shù)據(jù)處理的軟件有EXCEL MATLAB Origin等等，當(dāng)前流行的圖形可視化和數(shù)據(jù)分析軟件有Matlab，Mathmatica和Maple等。這些軟件功能強(qiáng)大，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟件需要一定的計(jì)算機(jī)編程知識(shí)和矩陣知識(shí)，并熟悉其中大量的函數(shù)和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡(jiǎn)單，只需點(diǎn)擊鼠標(biāo)，選擇菜單命令就可以完成大部分工作，獲得滿意的結(jié)果。大數(shù)據(jù)時(shí)代，需要可以解決大量數(shù)據(jù)、異構(gòu)數(shù)據(jù)等多種問(wèn)題帶來(lái)的數(shù)據(jù)處理難題，Hadoop是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，由Apache基金會(huì)開(kāi)發(fā)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng) Hadoop Distributed File System,HDFS。HDFS有著高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的硬件上。而且它提供高傳輸率來(lái)訪問(wèn)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。

在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段,將數(shù)據(jù)脫機(jī)輸入到穿孔卡片、穿孔紙帶、磁帶或磁盤(pán)。這個(gè)階段也可以稱(chēng)為數(shù)據(jù)的錄入階段。數(shù)據(jù)錄入以后，就要由計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，為此預(yù)先要由用戶編制程序并把程序輸入到計(jì)算機(jī)中，計(jì)算機(jī)是按程序的指示和要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的。所謂處理,就是指上述8個(gè)方面工作中的一個(gè)或若干個(gè)的組合。***輸出的是各種文字和數(shù)字的表格和報(bào)表。數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)已***地用于各種企業(yè)和事業(yè)，內(nèi)容涉及薪金支付，票據(jù)收發(fā)、***和庫(kù)存管理、生產(chǎn)調(diào)度、計(jì)劃管理、銷(xiāo)售分析等。它能產(chǎn)生操作報(bào)告、金融分析報(bào)告和統(tǒng)計(jì)報(bào)告等。數(shù)據(jù)處理技術(shù)涉及到文卷系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)等方面的技術(shù)。數(shù)據(jù)排序：把數(shù)據(jù)按一定要求排成次序。

挖掘與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)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(cè)的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類(lèi)的K-Means、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類(lèi)的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)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]  。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。南京互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理熱線

而數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)就是針對(duì)該需求目標(biāo)進(jìn)行研究并發(fā)展和完善起來(lái)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一個(gè)分支。浦口區(qū)創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理熱線

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(huì)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(lèi)社會(huì)中極其寶貴的資源。信息處理業(yè)對(duì)這些資源進(jìn)行整理和開(kāi)發(fā)，借以推動(dòng)信息化社會(huì)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(zhuān)業(yè)工具來(lái)對(duì)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(zhuān)業(yè)的ETL工具來(lái)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(kāi)源的Kettle。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算部分，指的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等工具，有Oracle，DB2，MySQL等**廠商，列式數(shù)據(jù)庫(kù)在大數(shù)據(jù)的背景下發(fā)展也非?？?。浦口區(qū)創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理熱線

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