什麼是數據加工

『壹』 數據加工是什麼

數據加工，就是對雜亂無序的數據根據需要進行排序、篩選、有條件透視等操作

『貳』 信息是數據加工的結果嗎舉例說明

信息是數據加工的結果，它可以用文字、數字、圖形等形式，對客觀事物的性質、形式、結構和特徵等方面進行反映，幫助人們了解客觀事物的本質。

『叄』 數據處理能夠把原始數據加工成什麼

1.
熟練掌握Hadoop、Hive，HBase, 理解雲計算, 了解Storm，對hadoop、hive源碼有研究優先；擁有海量數據處理經回驗者優先
2.
熟練掌握Java語言，MapRece編程答 , 了解Linux 和 Shell
3. 熟練掌握Sql, 對sql優化有豐富的經驗
4.
對數據敏感、對新技術敏感，有一定技術研究能力
5. 具有BI產品、數據可視化產品開發經驗者優先考
6. 較強的溝通能力和抗壓能力

『肆』 數據加工處理描述

1、靈活運用人抄力、物力、財襲力為公司創造更好的效益
2、熟悉人力資源六大模塊：招聘、人力資源規劃、績效考核、培訓、勞動合同及薪酬制度
3、加強日常行政管理及監督
4、建立良好的員工溝通方式
5、組織協調內部工作

『伍』 數據挖掘它在把數據加工成有用信息的過程中起什麼作用

數據挖掘的定義是：從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。版
也就是說在數據加工成有用的信息的權第一步（除了收據收集以外）就是數據挖掘，他是數據再加工的前提條件，沒有數據挖掘，那麼也就不存在後面的而所謂數據分析等等這么內容，因為你根本沒有從大量的數據中找到隱藏域其中的「有用」的信息。
舉個例子：電視劇《在一起》中有一集是講流調的，其中有個人能准確地說出那個老太太和另外一個人同時出現在了某個地方，這個就是數據挖掘。然後再根據地點的公共監控和特徵，找到二者存在的關系，這個就是數據分析，如果都挖掘不出來（不知道二者曾經共同出現過），那麼怎麼進行分析呢？
當然數據分析不僅僅是這一點，數據的治理，整理，匯總，分類，建模等等，這些都是數據分析，那麼數據分析的前提是有數據，這個數據從哪裡來的，數據挖掘從海量的數據中「挖」來的，數據挖掘起到的主要作用我覺得就是這個--信息准備（把數據從海量的龐大的不可操作的信息，轉換為輕量的有用的可操作的信息）

『陸』 什麼是數字化加工啊

數字化抄加工是指在數字化技術襲和製造技術融合的背景下，並在虛擬現實、計算機網路、快速原型、資料庫和多媒體等支撐技術的支持下，根據用戶的需求。
迅速收集資源信息，對產品信息、工藝信息和資源信息進行分析、規劃和重組，實現對產品設計和功能的模擬以及原型製造加工。進而快速生產出達到用戶要求性能的產品整個製造的全過程。

『柒』 急！！！什麼是數據加工處理的描述

就是數據加工處理唄！
要不就是搜集數據，加工處理數據？
再不就是搜集醫務收費各項費用的數據，加工處理數據？

『捌』 什麼是數據處理，數據傳播，數據加工，數據管理，數據維護，數據查詢和統計

數據（Data）是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。數據經過解釋並賦予一定的意義之後，便成為信息。數據處理（data processing）是對數據的採集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。
數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取並推導出對於某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。
數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿於社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響著人類社會發展的進程

數據傳播主要是指數據由數據生產者傳送到數據使用者的過程。英文為Data Dissemination。數據傳播可以有多種方式，傳統的方式是紙質出版物，如報刊、雜志、書籍、統計年鑒等，現代的傳播方式主要有電視、廣播、互聯網、網站等。

數據加工，就是對雜亂無序的數據根據需要進行排序、篩選、有條件透視等操作

數據管理是利用計算機硬體和軟體技術對數據進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程。其目的在於充分有效地發揮數據的作用。實現數據有效管理的關鍵是數據組織。隨著計算機技術的發展，數據管理經歷了人工管理、文件系統、資料庫系統三個發展階段。

數據維護是系統維護的重要內容之一，包括數據內容的維護（無錯漏、無冗餘、無有害數據）、數據更新、數據邏輯一致性等方面的維護。

數據查詢與統計就是運用數據查詢工具和數據統計工具進行的實際操作。

『玖』 如何將企業數據加工成行業數據

你現有的數據應該是DBF、電子表格之類的資料庫數據，你可以用電子表格的高級篩選功能或者是vfp的查找檢索功能。在資料庫中查找、篩選某一類數據還是比較簡單的。

『拾』 如何做好數據加工

大家都知道，在進行數據分析的時候需要先挖掘數據和存取數據，這樣才能夠為數據分析工作打好基礎。但是在一般情況下，數據挖掘出來之後是有很多無用重復的數據的，如果將這些數據直接分析的時候會影響分析結果，這就需要對數據進行加工。如果加工得好，那麼出來後的數據是一個簡潔、規范、清晰的樣本數據。數據加工的步驟通常包括數據抽取、數據轉換、數據計算。下面就跟大家好好普及一下如何做好數據加工。
首先說說數據加工中的數據抽取吧，數據抽取就是對資料庫中現有欄位進行整合加工，這樣就能夠形成分析需要的數據。這種過程就叫做數據抽取。一般來說，數據抽取工作就是欄位拆分、欄位合並、欄位匹配組成。什麼是欄位拆分哦？欄位拆分就是為了截取某一欄位中的部分信息，將該欄位拆分成兩個或多個欄位。然後就是欄位合並，欄位合並就是將若干欄位合成為一個新的欄位，或者將欄位值與文字、數字等組合形成新的欄位。最後就是欄位匹配，欄位匹配就是從具有相同欄位的關聯資料庫中獲取所需數據，一般來說欄位匹配要求原資料庫與關聯資料庫至少存在一個關聯欄位，根據關聯欄位實現批量查詢匹配對應的數據。
接著說說數據轉換。由於不同來源的數據可能存在不同的結構，數據轉換主要指將數據轉換成規范、清晰、又易於分析的結構。一般來說，數據轉換有結構轉換和行列轉換。結構轉換就是在數據分析中，根據不同的業務需求，需要對數據進行結構轉換。並且主要指一維數據表與二維數據表之間的轉換。然後就是行列轉換。這是 在進行數據分析報表時，常常要從不同的維度觀察數據，例如從時間的維度查看匯總數據，或從地區的維度觀查匯總數據，這樣需要把行列數據進行轉換。
最後說說數據計算。有有時候資料庫中沒有我們需要的欄位，需要通過現有欄位進行計算之後才能獲得。我們在進行數據計算的時候主要有簡單計算和日期時間的計算。簡單計算就是對數據值進行加、減、乘、除等運算並產生新的欄位。而日期、時間數據計算就是在企業管理中，經常會涉及到日期和時間數據的管理分析，它也是資料庫中的一類重要數據。
上述的內容就是對於數據清洗工作的具體分析了，大家在進行數據分析的時候一定要注意好上面提到的內容，這樣才能夠做好數據分析，尤其是注意好數據的轉換，這是數據加工中至關重要的內容，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。