數(shù)據(jù)是對事實,、概念或指令的一種表達(dá)形式,，可由人工或自動化裝置進行處理,。數(shù)據(jù)經(jīng)過解釋并賦予一定的意義之后,，便成為信息。數(shù)據(jù)處理是對數(shù)據(jù)的采集,、存儲、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,、可能是雜亂無章的,、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導(dǎo)出對于某些特定的人們來說是有價值、有意義的數(shù)據(jù),。數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動控制的基本環(huán)節(jié),。數(shù)據(jù)處理貫穿于社會生產(chǎn)和社會生活的各個領(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,，極大地影響了人類社會發(fā)展的進程,。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),?；窗残履茉磾?shù)據(jù)處理收購價

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)工具來對數(shù)據(jù)進行不同階段的處理,。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)存儲和計算部分，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，需要對數(shù)據(jù)的計算結(jié)果進行分析和展現(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算機編程知識和矩陣知識,，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那樣簡單，只需點擊鼠標(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?；窗残履茉磾?shù)據(jù)處理收購價數(shù)據(jù)經(jīng)過解釋并賦予一定的意義之后,，便成為信息。

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，應(yīng)當(dāng)根據(jù)應(yīng)用問題的實際環(huán)境選擇合適的處理方式,。

數(shù)據(jù)管理是指數(shù)據(jù)的收集整理,、組織、存儲,、維護,、檢索、傳送等操作,，是數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)的基本環(huán)節(jié),，而且是所有數(shù)據(jù)處理過程中必有得共同部分,。數(shù)據(jù)處理中，通常計算比較簡單,，且數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)中的加工計算因業(yè)務(wù)的不同而不同,，需要根據(jù)業(yè)務(wù)的需要來編寫應(yīng)用程序加以解決。而數(shù)據(jù)管理則比較復(fù)雜,，由于可利用的數(shù)據(jù)呈炸裂性增長,，且數(shù)據(jù)的種類繁雜，從數(shù)據(jù)管理角度而言,，要使用數(shù)據(jù),，而且要有效地管理數(shù)據(jù)。因此需要一個通用的,、使用方便且高效的管理軟件,，把數(shù)據(jù)有效地管理起來。數(shù)據(jù)是對事實,、概念或指令的一種表達(dá)形式,，可由人工或自動化裝置進行處理。

采集：在大數(shù)據(jù)的采集過程中,，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作,，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)庫之間進行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計,。統(tǒng)計/分析：統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的大量數(shù)據(jù)進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，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum,、Oracle的Exadata,，以及基于MySQL的列式存儲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，極大地影響了人類社會發(fā)展的進程,?；窗残履茉磾?shù)據(jù)處理收購價

數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動控制的基本環(huán)節(jié)?；窗残履茉磾?shù)據(jù)處理收購價

信息正在形成單獨的產(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)鍵的也是費工時的步驟,，需要數(shù)據(jù)處理人員對于數(shù)據(jù)的來源,、特點、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)處理是指對手機的數(shù)據(jù)進行整理,、分類以及清洗的過程,，以獲得沒有任何語義信息或注釋的初始地圖模板。對于對象檢測,，Apollo團隊使用人工智能來檢測靜態(tài)對象并對其進行分類,，包括車道線、交通標(biāo)志甚至電線桿,?；窗残履茉磾?shù)據(jù)處理收購價

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