1, 데이터 수집: 필요한 정보 수집 데이터 변환: 정보를 기계가 받을 수 있는 형식으로 변환합니다. 데이터 그룹화: 관련 정보에 따라 인코딩을 할당하고 효과적으로 그룹화합니다. 데이터 구성: 데이터를 예약하거나 어떤 식으로든 처리할 수 있도록 데이터를 예약합니다.
2. 데이터 계산: 추가 정보를 위해 다양한 산술 및 논리 연산을 수행합니다. 데이터 저장소: 향후 사용을 위해 원시 데이터 또는 계산 결과를 저장합니다. 데이터 검색: 사용자의 요구 사항에 따라 유용한 정보를 찾습니다. 데이터 정리: 특정 요구 사항에 따라 데이터를 정렬합니다.
3. 데이터 처리 과정은 크게 데이터 준비, 데이터 처리 및 데이터 출력의 세 단계로 나눌 수 있습니다. 데이터 준비 단계에서 데이터는 오프라인에서 천공 카드, 천공 테이프, 테이프 또는 디스크에 입력됩니다. 이 단계를 데이터 입력 단계라고도 합니다.
데이터 처리 모드:
1, 처리 장비의 구조와 작동 방식, 데이터의 시공간적 분포에 따라 데이터 처리 방식이 다릅니다. 처리 방법에 따라 하드웨어 및 소프트웨어 지원이 다릅니다.
2. 각 처리방법에는 고유한 특성이 있으므로 적용 문제의 실제 환경에 따라 적절한 처리방법을 선택해야 합니다.
3. 데이터 처리 데이터 (숫자 및 숫자가 아닌) 를 분석하고 처리하는 기술적 프로세스. 다양한 원시 데이터에 대한 분석, 정리, 계산, 편집 등의 가공 처리를 포함합니다.
4, 데이터 분석보다 더 넓다. 컴퓨터가 보급됨에 따라 수치 계산이 컴퓨터 응용 분야에서 차지하는 비중은 매우 작으며, 컴퓨터 데이터 처리를 통한 정보 관리가 주요 응용이 되었습니다.