数据处理及数据处理阶段

什么是数据处理？

数据处理是处理原始数据并将其转换为有意义的信息的过程。此过程将数据作为用户的输入；对其进行处理并给出所需的输出作为有意义的信息。

数据

它是原始或未经处理的材料，包括事实、数字、符号等。

过程

它是一个运行时实体，将输入的数据作为输入并对其进行处理；在处理过程中，它通过从数据中删除错误记录、不完整或部分条目、不一致的条目、删除最终数据集中不需要的冗余记录等来净化数据。这是一个数据准备阶段，用户在其中处理数据并使其可供使用。

信息

它是经过处理的数据或处理过的数据的输出或结果。

数据处理阶段

数据处理包括以下阶段：

• 数据收集 - 数据收集是指从不同可用资源收集数据。收集的数据应明确且准确。数据收集的主要目标是分析数据以发现隐藏的模式和数据洞察力，这些洞察力在战略决策中非常有用。因此，可以分析处理后的数据并将其用于决策、推动改进或为商业、科学、医疗保健、教育等领域生成见解。所有结果都将进一步存储以供将来参考。数据收集方法包括调查、访谈、观察、实验、传感器读数等。在当今的现代数字时代；通常，用户使用传感器、摄像头和软件自动收集数据。这些数据可能包括人口统计数据、客户偏好、环境测量和商业交易。
• 数据准备 - 数据准备也称为数据预处理，是从不同来源构建最终数据集以供将来使用的一个过程。数据准备包括数据清洗、数据转换和组织数据，以便可以将其用于进一步分析。它确保数据准确性和数据一致性，并使其能够通过发现隐藏模式来生成见解。通常，数据准备包括：
  • 数据清洗 - 此过程涉及识别数据中的缺失值、重复记录或异常值。识别错误记录后；专家可以通过填充标准平均值或数据到缺失值、去重和通过制定删除、转换和插补等策略来处理异常值来更正它们。
  • 数据转换 - 数据转换可以通过转换数据类型、添加或删除合适的列；以及将分类变量编码为机器学习模型的数值来完成。
  • 特征工程 - 从数据中识别新特征或修改现有特征，以使其适合机器学习模型。
  • 数据集成 - 它包括合并或连接数据集以创建用于分析的单个统一数据集。
  • 数据缩减 - 通过缩减大量数据的大小或降维来简化操作并提高计算效率。
  • 数据格式化 - 可以对准备好的数据进行格式化以进行分析或建模。
• 输入 - 输入是指将数据输入系统进行处理。它可以通过标准输入设备（如键盘、扫描仪、鼠标等）馈送到计算机中。有时数据输入可以是手动、自动或两者兼而有之。
• 数据处理 - 数据处理是指处理准备好的数据集的过程。在此阶段，原始事实或数据被转换为有意义的信息。数据处理包括计算、对数据进行逻辑运算、排序和过滤、条件语句以及应用算法和模型、工具和技术来处理数据。
• 输出和解释 - 在此过程中，可以以文本、音频、视频等形式获取输出。数据处理完成后，生成的输出信息可以在输出设备（如显示器、打印机、扬声器和其他用于向用户传达处理过的数据的显示设备）上显示。对输出的解释为用户提供了有意义的信息。
• 存储 - 在此过程中，我们可以将数据、指令和信息存储在永久存储器中以供将来参考。用户从处理后的数据获得输出后；将其永久存储以供将来参考。可以根据需要将其存储在数据库、文件或其他组织格式中。有效的数据存储可确保数据完整性、安全性和可访问性。

数据处理类型

一些常见的数据处理系统如下：