数据处理 (DP)
什么是 DP?
数据处理是一种技术,将原始数据转换为有用的信息,组织可以使用这些信息成功地运营其业务。数据科学家团队负责数据处理。原始数据提供给数据科学家,他们遵循数据处理生命周期来完成任务。
DP 生命周期
DP 生命周期包括六个过程,下面将详细讨论。
收集
数据收集是数据处理生命周期的第一步。组织中有很多来源可以收集原始数据。原始数据可能包括货币数字、损益表、用户行为、网站 Cookie、不同部门等等。
准备
这是数据处理生命周期的第二步。这是一个删除重复数据并对数据进行排序和组织的过程。数据也可能存在计算错误和不准确的信息。所有这些都需要删除,以使数据适合分析。此过程提高了数据质量。
输入
这是将组织好的数据转换为机器可读格式的步骤。然后,借助键盘、扫描仪和其他输入源,将此格式发送到处理单元。
处理
在此步骤中,数据在人工智能和机器学习算法的帮助下进行处理。此过程有助于生成高质量的输出。数据处理的来源可以是数据库、连接的设备等等。
输出
数据的输出可以以不同的形式提供,例如表格、图形、矢量图形、视频、音频、文档等等。
存储
存储数据以便可以进一步使用并在需要时进行更多处理。
DP 类型
数据处理有多种类型,我们将在此处详细讨论。
批处理
批处理是一个处理大量数据的过程。在此过程中,数据被存储,并设置一个时间来进行处理。您不会通过此过程获得即时结果,但如果没有截止日期,您可以使用这种有效的方式来处理大量数据。
分布式处理
如果原始数据存在于不同的机器或服务器上,则必须进行分布式处理。如果大量原始数据无法存储在一台计算机上,专业人员可以使用多台计算机来存储数据。这是一个不错的选择,因为服务器的故障不会影响其他服务器上的数据处理。
多处理
多处理是一种技术,其中同一单元中有多个处理器可用于处理数据。缺点之一是处理器故障可能会减慢数据处理速度。这种处理方法对于处理敏感数据并希望将其存储在单个系统中的专业人员很有用。
实时处理
实时处理是一种数据处理方法,专业人员可以即时获取数据。处理完成后,他们会立即获得数据。数据处理速度很快,并且会跳过包含错误的条目。此类结果可能存在一些错误。
事务处理
事务处理是一种数据处理方法,其中提供准确的信息。在此过程中,如果发现错误,处理将停止,直到错误被删除或修复。数据处理系统可以在包括硬件和软件的同时进行设计。
数据处理方法
有三种方法可用于处理数据,我们将在此处进行讨论。
手动
手动数据处理是一种方法,可以被没有电子设备的专业人员采用。这种方法效率不高,因为它可能存在一些错误。这种方法可用于选举,其中投票是使用选票进行的。
机械
机械数据处理可以在简单计算设备的帮助下完成,这些设备可以处理数据。计算器和打字机是一些此类可用于数据处理的机械设备。
电子
这是常见的方法,其中使用先进技术进行数据处理。可以自动化一些任务以减少工作量。许多组织都喜欢这种方法,因为数据处理速度很快。
数据处理输出格式
数据输出生成有多种格式。这些格式在此处进行了讨论。
简单文本文件
这些文件易于解释,因为它们是基本的输出格式之一。保存这些文件占用磁盘上的空间很少。它们的处理也很容易。
电子表格
如果数据是数字的并且需要进行大量计算,则使用电子表格。可以轻松完成数据排序、筛选、计算等操作。
图表
许多软件应用程序可用于根据可用数据创建图表和草图。如果专业人员想要显示生产力、利润等的增长或下降,则此输出非常有用。可以使用不同类型的图表来显示数据。
地图、矢量和图像文件
您还可以以地图、矢量和图像文件的形式显示数据。如果要显示方向,可以使用地图。您还可以使用图像和矢量来解释输出。此类输出对科学家、林务员、气候学家等等很有用。
DP 的优势
数据处理有很多优点,其中一些列在下面 -
提高生产力,从而提高利润
轻松做出商业决策
运营成本低
轻松快捷地完成报告、数据存储和分发
提高数据访问性
结论
数据处理是一种技术,用于处理原始数据,并将输出用于组织做出进一步决策。数据处理帮助组织做出更好的决策,以顺利运营业务。数据科学家被聘用来将原始数据处理成有用的信息。
常见问题
常见问题 1:数据处理的未来是什么?
答:数据处理可以使用正在改进的不同技术来完成。此数据处理有助于组织提高生产力和利润。数据处理的未来一片光明。
常见问题 2:数据处理生命周期包含多少个步骤?
答:生命周期中包含的步骤包括收集、准备、输入、处理、输出和存储。
常见问题 3:为什么数据处理很重要?
答:数据处理很重要,因为它提高了决策能力。报告以很快的速度生成。
常见问题 4:数据处理方法有多少种?
答:手动、机械和电子是三种数据处理方法
常见问题 5:我们以什么格式获取输出
答:我们以文本、图像、图形、地图等形式获取输出。