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。如測(cè)繪制圖管理,、倉庫管理,、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，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)庫技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和處理。數(shù)據(jù)經(jīng)過解釋并賦予一定的意義之后,，便成為信息,。淮安現(xiàn)代化數(shù)據(jù)處理制造價(jià)格

處理軟件：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(shè)計(jì)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(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)用問題的實(shí)際環(huán)境選擇合適的處理方式,。江陰發(fā)展數(shù)據(jù)處理均價(jià)相比其他同行業(yè)的產(chǎn)品他們的品種比較多,。

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(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和開源的Kettle,。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算部分，指的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等工具,，有Oracle,，DB2，MySQL等有名廠商,，列式數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)的背景下發(fā)展也非?？臁Ｔ跀?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,。

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,。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),。

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(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。處理軟件：數(shù)據(jù)處理離不開軟件的支持,，數(shù)據(jù)處理軟件包括,。江陰發(fā)展數(shù)據(jù)處理均價(jià)

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,。淮安現(xiàn)代化數(shù)據(jù)處理制造價(jià)格

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?；窗铂F(xiàn)代化數(shù)據(jù)處理制造價(jià)格

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