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。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。南通現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理咨詢(xún)問(wèn)價(jià)
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。南通現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理咨詢(xún)問(wèn)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)。
接著對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分分類(lèi),進(jìn)行分類(lèi)劃分之后,就可以根據(jù)具體的分析需求選擇模式分析的技術(shù),如路徑分析、興趣關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)等。通過(guò)模式分析,找到有用的信息,再通過(guò)聯(lián)機(jī)分析(OLAP)的驗(yàn)證,結(jié)合客戶登記信息,找出有價(jià)值的市場(chǎng)信息,或發(fā)現(xiàn)潛在的市場(chǎng)。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。主要對(duì)所輸入的各種形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理,其過(guò)程包含對(duì)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、加工、分類(lèi)、歸并、計(jì)算、排序、轉(zhuǎn)換、檢索和傳播的演變與推導(dǎo)全過(guò)程。
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。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)。
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) HadoopDistributedFileSystem,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。商務(wù)網(wǎng)站:有關(guān)商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)處理:由于網(wǎng)站的訪問(wèn)量非常大,在進(jìn)行一些專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析時(shí),往往要有針對(duì)性的數(shù)據(jù)清洗,即把無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)、不重要的數(shù)據(jù)等處理掉。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。南通現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理咨詢(xún)問(wèn)價(jià)
公司的宗旨是以客戶為中心。南通現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理咨詢(xún)問(wèn)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。南通現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理咨詢(xún)問(wèn)價(jià)
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