玄武區(qū)電話數(shù)據(jù)處理信息中心

如測(cè)繪制圖管理、倉(cāng)庫(kù)管理、財(cái)會(huì)管理、交通運(yùn)輸管理，技術(shù)情報(bào)管理、辦公室自動(dòng)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(huì)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(kù)，系統(tǒng)地整理和存儲(chǔ)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(kù)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(hào)、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)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(guò)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(kāi)軟件的支持，數(shù)據(jù)處理軟件包括：用以書(shū)寫(xiě)處理程序的各種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)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(kù)系統(tǒng)，以及各種數(shù)據(jù)處理方法的應(yīng)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(shè)備的結(jié)構(gòu)方式、工作方式，以及數(shù)據(jù)的時(shí)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(diǎn)，應(yīng)當(dāng)根據(jù)應(yīng)用問(wèn)題的實(shí)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(shè)備的結(jié)構(gòu)方式區(qū)分，有聯(lián)機(jī)處理方式和脫機(jī)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(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同階段的處理。

②根據(jù)數(shù)據(jù)處理時(shí)間的分配方式區(qū)分，有批處理方式、分時(shí)處理方式和實(shí)時(shí)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(jì)算機(jī)**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(duì)數(shù)據(jù)（包括數(shù)值的和非數(shù)值的）進(jìn)行分析和加工的技術(shù)過(guò)程。包括對(duì)各種原始數(shù)據(jù)的分析、整理、計(jì)算、編輯等的加工和處理。比數(shù)據(jù)分析含義廣。隨著計(jì)算機(jī)的日益普及，在計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域中，數(shù)值計(jì)算所占比重很小，通過(guò)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理進(jìn)行信息管理已成為主要的應(yīng)用。

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)展也非常快。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。

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(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]  。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。建鄴區(qū)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理哪個(gè)好

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。玄武區(qū)電話數(shù)據(jù)處理信息中心

導(dǎo)入/預(yù)處理雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。玄武區(qū)電話數(shù)據(jù)處理信息中心

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