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(duì)數(shù)據(jù)處理的效率產(chǎn)生直接影響。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。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,要效率不要一定精確,要相關(guān)不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實(shí)有很多,但是根據(jù)長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐,天互數(shù)據(jù)總結(jié)了一個(gè)基本的大數(shù)據(jù)處理流程,并且這個(gè)流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個(gè)處理流程可以概括為四步,分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析,以及挖掘。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(lèi)社會(huì)發(fā)展的進(jìn)程?;萆絽^(qū)發(fā)展數(shù)據(jù)處理新報(bào)價(jià)
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等有名廠商,列式數(shù)據(jù)庫(kù)在大數(shù)據(jù)的背景下發(fā)展也非常快。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EXCELMATLABOrigin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?;萆絽^(qū)發(fā)展數(shù)據(jù)處理新報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動(dòng)控制的基本環(huán)節(jié)。
信息正在形成單獨(dú)的產(chǎn)業(yè),多媒體技術(shù)使信息展現(xiàn)在人們面前的是數(shù)字和文字,也有聲情并茂的聲音和圖像信息。數(shù)據(jù)處理是模型構(gòu)建之前關(guān)鍵的也是費(fèi)工時(shí)的步驟,需要數(shù)據(jù)處理人員對(duì)于數(shù)據(jù)的來(lái)源、特點(diǎn)、字段本質(zhì)有著較為深入的理解,才能有效處理好數(shù)據(jù),失去了意義的數(shù)據(jù)是數(shù)字而已。數(shù)據(jù)處理是指對(duì)手機(jī)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分類(lèi)以及清洗的過(guò)程,以獲得沒(méi)有任何語(yǔ)義信息或注釋的初始地圖模板。對(duì)于對(duì)象檢測(cè),Apollo團(tuán)隊(duì)使用人工智能來(lái)檢測(cè)靜態(tài)對(duì)象并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi),包括車(chē)道線、交通標(biāo)志甚至電線桿。
采集:在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中,其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高,因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶(hù)來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作,比如火車(chē)票售票網(wǎng)站和淘寶,它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn),所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。統(tǒng)計(jì)/分析:統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù),或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類(lèi)匯總等,以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求,在這方面,一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)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。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)。
數(shù)據(jù)是對(duì)事實(shí)、概念或指令的一種表達(dá)形式,可由人工或自動(dòng)化裝置進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)解釋并賦予一定的意義之后,便成為信息。數(shù)據(jù)處理是對(duì)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、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(wú)章的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導(dǎo)出對(duì)于某些特定的人們來(lái)說(shuō)是有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動(dòng)控制的基本環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)處理貫穿于社會(huì)生產(chǎn)和社會(huì)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(lèi)社會(huì)發(fā)展的進(jìn)程。數(shù)據(jù)處理是對(duì)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、檢索、加工、變換和傳輸。錫山區(qū)智能數(shù)據(jù)處理均價(jià)
不同的處理方式要求不同的硬件和軟件支持?;萆絽^(qū)發(fā)展數(shù)據(jù)處理新報(bào)價(jià)
數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)已普遍地用于各種企業(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)。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)單獨(dú)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。惠山區(qū)發(fā)展數(shù)據(jù)處理新報(bào)價(jià)
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