玄武區(qū)電話數(shù)據(jù)處理信息中心

如測繪制圖管理、倉庫管理、財會管理、交通運輸管理，技術(shù)情報管理、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)濟數(shù)據(jù)（人口、交通、工農(nóng)業(yè)等），常要求進行綜合性數(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)進行數(shù)據(jù)管理和處理。數(shù)據(jù)處理用計算機收集、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)運算要***得多。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。玄武區(qū)電話數(shù)據(jù)處理信息中心

數(shù)據(jù)處理離不開軟件的支持，數(shù)據(jù)處理軟件包括：用以書寫處理程序的各種程序設計語言及其編譯程序，管理數(shù)據(jù)的文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，以及各種數(shù)據(jù)處理方法的應用軟件包。為了保證數(shù)據(jù)安全可靠，還有一整套數(shù)據(jù)安全保密的技術(shù)。方式根據(jù)處理設備的結(jié)構(gòu)方式、工作方式，以及數(shù)據(jù)的時間空間分布方式的不同，數(shù)據(jù)處理有不同的方式。不同的處理方式要求不同的硬件和軟件支持。每種處理方式都有自己的特點，應當根據(jù)應用問題的實際環(huán)境選擇合適的處理方式。數(shù)據(jù)處理主要有四種分類方式①根據(jù)處理設備的結(jié)構(gòu)方式區(qū)分，有聯(lián)機處理方式和脫機處理方式。溧水區(qū)什么是數(shù)據(jù)處理好處根據(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)進行不同階段的處理。

②根據(jù)數(shù)據(jù)處理時間的分配方式區(qū)分，有批處理方式、分時處理方式和實時處理方式。③根據(jù)數(shù)據(jù)處理空間的分布方式區(qū)分，有集中式處理方式和分布處理方式。④根據(jù)計算機**處理器的工作方式區(qū)分，有單道作業(yè)處理方式、多道作業(yè)處理方式和交互式處理方式。數(shù)據(jù)處理對數(shù)據(jù)（包括數(shù)值的和非數(shù)值的）進行分析和加工的技術(shù)過程。包括對各種原始數(shù)據(jù)的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理。比數(shù)據(jù)分析含義廣。隨著計算機的日益普及，在計算機應用領域中，數(shù)值計算所占比重很小，通過計算機數(shù)據(jù)處理進行信息管理已成為主要的應用。

此外，由于數(shù)據(jù)或信息大量地應用于各種各樣的企業(yè)和事業(yè)機構(gòu)，工業(yè)化社會中已形成一個**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，相應的工具有Informatica和開源的Kettle。在數(shù)據(jù)存儲和計算部分，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?？臁?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。

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]  。HDFS有著高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的硬件上。建鄴區(qū)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)處理哪個好

需要對數(shù)據(jù)的計算結(jié)果進行分析和展現(xiàn)，有BIEE，Microstrategy，Yonghong的Z-Suite等工具。玄武區(qū)電話數(shù)據(jù)處理信息中心

導入/預處理雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些大量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。玄武區(qū)電話數(shù)據(jù)處理信息中心

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