什么是数据加工
『壹』 数据加工是什么
数据加工，就是对杂乱无序的数据根据需要进行排序、筛选、有条件透视等操作
『贰』 信息是数据加工的结果吗举例说明
信息是数据加工的结果，它可以用文字、数字、图形等形式，对客观事物的性质、形式、结构和特征等方面进行反映，帮助人们了解客观事物的本质。
『叁』 数据处理能够把原始数据加工成什么
1.
熟练掌握Hadoop、Hive，HBase, 理解云计算, 了解Storm，对hadoop、hive源码有研究优先；拥有海量数据处理经回验者优先
2.
熟练掌握Java语言，MapRece编程答 , 了解Linux 和 Shell
3. 熟练掌握Sql, 对sql优化有丰富的经验
4.
对数据敏感、对新技术敏感，有一定技术研究能力
5. 具有BI产品、数据可视化产品开发经验者优先考
6. 较强的沟通能力和抗压能力
『肆』 数据加工处理描述
1、灵活运用人抄力、物力、财袭力为公司创造更好的效益
2、熟悉人力资源六大模块：招聘、人力资源规划、绩效考核、培训、劳动合同及薪酬制度
3、加强日常行政管理及监督
4、建立良好的员工沟通方式
5、组织协调内部工作
『伍』 数据挖掘它在把数据加工成有用信息的过程中起什么作用
数据挖掘的定义是：从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。版
也就是说在数据加工成有用的信息的权第一步（除了收据收集以外）就是数据挖掘，他是数据再加工的前提条件，没有数据挖掘，那么也就不存在后面的而所谓数据分析等等这么内容，因为你根本没有从大量的数据中找到隐藏域其中的“有用”的信息。
举个例子：电视剧《在一起》中有一集是讲流调的，其中有个人能准确地说出那个老太太和另外一个人同时出现在了某个地方，这个就是数据挖掘。然后再根据地点的公共监控和特征，找到二者存在的关系，这个就是数据分析，如果都挖掘不出来（不知道二者曾经共同出现过），那么怎么进行分析呢？
当然数据分析不仅仅是这一点，数据的治理，整理，汇总，分类，建模等等，这些都是数据分析，那么数据分析的前提是有数据，这个数据从哪里来的，数据挖掘从海量的数据中“挖”来的，数据挖掘起到的主要作用我觉得就是这个--信息准备（把数据从海量的庞大的不可操作的信息，转换为轻量的有用的可操作的信息）
『陆』 什么是数字化加工啊
数字化抄加工是指在数字化技术袭和制造技术融合的背景下，并在虚拟现实、计算机网络、快速原型、数据库和多媒体等支撑技术的支持下，根据用户的需求。
迅速收集资源信息，对产品信息、工艺信息和资源信息进行分析、规划和重组，实现对产品设计和功能的仿真以及原型制造加工。进而快速生产出达到用户要求性能的产品整个制造的全过程。
『柒』 急！！！什么是数据加工处理的描述
就是数据加工处理呗！
要不就是搜集数据，加工处理数据？
再不就是搜集医务收费各项费用的数据，加工处理数据？
『捌』 什么是数据处理，数据传播，数据加工，数据管理，数据维护，数据查询和统计
数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程
数据传播主要是指数据由数据生产者传送到数据使用者的过程。英文为Data Dissemination。数据传播可以有多种方式，传统的方式是纸质出版物，如报刊、杂志、书籍、统计年鉴等，现代的传播方式主要有电视、广播、互联网、网站等。
数据加工，就是对杂乱无序的数据根据需要进行排序、筛选、有条件透视等操作
数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。
数据维护是系统维护的重要内容之一，包括数据内容的维护（无错漏、无冗余、无有害数据）、数据更新、数据逻辑一致性等方面的维护。
数据查询与统计就是运用数据查询工具和数据统计工具进行的实际操作。
『玖』 如何将企业数据加工成行业数据
你现有的数据应该是DBF、电子表格之类的数据库数据，你可以用电子表格的高级筛选功能或者是vfp的查找检索功能。在数据库中查找、筛选某一类数据还是比较简单的。
『拾』 如何做好数据加工
大家都知道，在进行数据分析的时候需要先挖掘数据和存取数据，这样才能够为数据分析工作打好基础。但是在一般情况下，数据挖掘出来之后是有很多无用重复的数据的，如果将这些数据直接分析的时候会影响分析结果，这就需要对数据进行加工。如果加工得好，那么出来后的数据是一个简洁、规范、清晰的样本数据。数据加工的步骤通常包括数据抽取、数据转换、数据计算。下面就跟大家好好普及一下如何做好数据加工。
首先说说数据加工中的数据抽取吧，数据抽取就是对数据库中现有字段进行整合加工，这样就能够形成分析需要的数据。这种过程就叫做数据抽取。一般来说，数据抽取工作就是字段拆分、字段合并、字段匹配组成。什么是字段拆分哦？字段拆分就是为了截取某一字段中的部分信息，将该字段拆分成两个或多个字段。然后就是字段合并，字段合并就是将若干字段合成为一个新的字段，或者将字段值与文字、数字等组合形成新的字段。最后就是字段匹配，字段匹配就是从具有相同字段的关联数据库中获取所需数据，一般来说字段匹配要求原数据库与关联数据库至少存在一个关联字段，根据关联字段实现批量查询匹配对应的数据。
接着说说数据转换。由于不同来源的数据可能存在不同的结构，数据转换主要指将数据转换成规范、清晰、又易于分析的结构。一般来说，数据转换有结构转换和行列转换。结构转换就是在数据分析中，根据不同的业务需求，需要对数据进行结构转换。并且主要指一维数据表与二维数据表之间的转换。然后就是行列转换。这是 在进行数据分析报表时，常常要从不同的维度观察数据，例如从时间的维度查看汇总数据，或从地区的维度观查汇总数据，这样需要把行列数据进行转换。
最后说说数据计算。有有时候数据库中没有我们需要的字段，需要通过现有字段进行计算之后才能获得。我们在进行数据计算的时候主要有简单计算和日期时间的计算。简单计算就是对数据值进行加、减、乘、除等运算并产生新的字段。而日期、时间数据计算就是在企业管理中，经常会涉及到日期和时间数据的管理分析，它也是数据库中的一类重要数据。
上述的内容就是对于数据清洗工作的具体分析了，大家在进行数据分析的时候一定要注意好上面提到的内容，这样才能够做好数据分析，尤其是注意好数据的转换，这是数据加工中至关重要的内容，希望这篇文章能够给大家带来帮助。