挖掘：與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(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,。數(shù)據(jù)處理(或信息處理)數(shù)據(jù)處理是指對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ),、整理,、分類、統(tǒng)計(jì),、加工,、利用、傳播等一系列活動(dòng)的統(tǒng)稱,。不同的處理方式要求不同的硬件和軟件支持,。徐州購買數(shù)據(jù)處理報(bào)價(jià)表

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)和庫存管理,、生產(chǎn)調(diào)度、計(jì)劃管理,、銷售分析等,。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)行整理和開發(fā)，借以推動(dòng)信息化社會(huì)的發(fā)展,。江陰智能數(shù)據(jù)處理價(jià)格數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動(dòng)控制的基本環(huán)節(jié),。

采集：在大數(shù)據(jù)的采集過程中，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)有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作,，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬,，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐,。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(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,，或者分布式計(jì)算集群來對(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匯總等,，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，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。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大,，其對(duì)系統(tǒng)資源,，特別是I/O會(huì)有極大的占用。導(dǎo)入/預(yù)處理：雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫,，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，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)使用來自Twitter的Storm來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算,，來滿足部分業(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,。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)處理主要有四種分類方式：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,。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,。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。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,。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,?；窗蔡暨x數(shù)據(jù)處理收購價(jià)

相比其他同行業(yè)的產(chǎn)品他們的品種比較多。徐州購買數(shù)據(jù)處理報(bào)價(jià)表

據(jù)統(tǒng)計(jì),，80％以上的計(jì)算機(jī)主要用于數(shù)據(jù)處理,，這類工作量大面寬，決定了計(jì)算機(jī)應(yīng)用的主導(dǎo)方向,。數(shù)據(jù)處理從簡單到復(fù)雜已經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段,，它們是：電子數(shù)據(jù)處理它是以文件系統(tǒng)為手段，實(shí)現(xiàn)一個(gè)部門內(nèi)的單項(xiàng)管理,。管理信息系統(tǒng)它是以數(shù)據(jù)庫技術(shù)為工具,，實(shí)現(xiàn)一個(gè)部門的大范圍管理，以提高工作效率,。決策支持系統(tǒng)它是以數(shù)據(jù)庫,、模型庫和方法庫為基礎(chǔ)，幫助管理決策者提高決策水平,，改善運(yùn)營策略的正確性與有效性,。目前,，數(shù)據(jù)處理已普遍地應(yīng)用于辦公自動(dòng)化、企事業(yè)計(jì)算機(jī)輔助管理與決策,、情報(bào)檢索,、圖書管理、電影電視動(dòng)畫設(shè)計(jì),、會(huì)計(jì)電算化等等各行各業(yè),。徐州購買數(shù)據(jù)處理報(bào)價(jià)表

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