컴퓨터로 데이터를 수집, 기록하고 새로운 정보 형식을 생산하는 기술을 가공합니다. 데이터는 숫자, 기호, 문자 및 다양한 문자의 집합입니다. 데이터 처리에는 일반 산술 연산보다 훨씬 광범위한 처리 처리가 포함됩니다.
컴퓨터 데이터 처리에는 주로 8 가지 측면이 포함됩니다.
① 데이터 수집: 필요한 정보를 수집합니다.
② 데이터 변환: 정보를 기계가 받을 수 있는 형식으로 변환합니다.
③ 데이터 그룹화: 인코딩을 지정하여 관련 정보별로 효과적으로 그룹화합니다. < P > 4 데이터 구성: 데이터를 정리하거나 처리할 수 있도록 데이터를 예약합니다.
⑤ 데이터 계산: 추가 정보를 얻기 위해 다양한 산술 및 논리 연산을 수행합니다.
⑥ 데이터 저장소: 나중에 사용할 수 있도록 원시 데이터 또는 계산 결과를 저장합니다.
⑦ 데이터 검색: 사용자의 요청에 따라 유용한 정보를 찾습니다.
⑧ 데이터 정렬: 특정 요구 사항에 따라 데이터를 정렬합니다.
데이터 처리 프로세스는 데이터 준비, 처리 및 출력 3 단계로 크게 나뉩니다. 데이터 준비 단계에서 천공 카드, 천공 테이프, 테이프 또는 디스크에 데이터를 오프라인으로 입력합니다. 이 단계는 데이터 입력 단계라고도 할 수 있습니다. 데이터 입력 후, 데이터는 컴퓨터에 의해 처리되어야 하며, 이를 위해 사전에 사용자가 프로그램을 편성하고 컴퓨터에 프로그램을 입력해야 하는데, 컴퓨터는 프로그램의 지시와 요구에 따라 데이터를 처리한다. 처리란 위의 8 개 분야 작업 중 하나 또는 여러 개의 조합을 가리킨다. 마지막으로 다양한 문자와 숫자의 테이블과 보고서를 출력합니다. < P > 데이터 처리 시스템은 급여 지급, 어음 송수신, 신용 및 재고 관리, 생산 일정, 계획 관리, 판매 분석 등 다양한 기업과 사업에 널리 사용되고 있습니다. 운영 보고서, 재무 분석 보고서, 통계 보고서 등을 생성할 수 있습니다. 데이터 처리 기술에는 문권 시스템, 데이터베이스 관리 시스템, 분산 데이터 처리 시스템 등의 기술이 포함됩니다. < P > 또한 데이터 또는 정보가 다양한 기업 및 기관에 광범위하게 적용되기 때문에 산업화 사회에서 독립적인 정보 처리 산업이 형성되었습니다. 데이터와 정보 자체는 이미 인류 사회에서 매우 귀중한 자원이 되었다. 정보 처리업은 이러한 자원을 정리하고 개발하여 정보화 사회의 발전을 촉진한다. 데이터 처리의 여러 단계에 따라 다양한 전문 도구를 사용하여 데이터를 다양한 단계로 처리할 수 있습니다. < P > 데이터 변환 섹션에는 데이터 추출, 변환 및 로드를 지원하는 전문 ETL 도구가 있습니다. 해당 도구에는 Informatica 및 오픈 소스 Kettle 이 있습니다. < P > 데이터 저장 및 계산 섹션에서 데이터베이스 및 데이터 웨어하우징과 같은 도구를 말하며, Oracle, DB2, MySQL 등 유명 업체들이 있으며, 열식 데이터베이스도 큰 데이터의 맥락에서 빠르게 성장하고 있습니다. < P > 데이터 시각화 섹션에서는 BIEE, Microstrategy, Yonghong 의 Z-Suite 등의 도구를 사용하여 데이터의 계산 결과를 분석하고 표시해야 합니다. < P > 데이터 처리 소프트웨어에는 EXCEL MATLAB Origin 등이 있으며, 현재 널리 사용되는 그래픽 시각화 및 데이터 분석 소프트웨어에는 Matlab, Mathmatica, Maple 등이 있습니다. 이러한 소프트웨어는 과학 기술 작업의 많은 요구를 충족시킬 수 있는 강력한 기능이지만, 이러한 소프트웨어를 사용하려면 컴퓨터 프로그래밍 지식과 매트릭스 지식이 필요하며, 이러한 많은 함수와 명령에 익숙해야 합니다. Origin 을 사용하는 것은 Excel 과 Word 를 사용하는 것만큼 간단합니다. 마우스를 클릭하기만 하면 메뉴 명령을 선택하면 대부분의 작업을 수행할 수 있어 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다.
대규모 데이터 시대에는 Apache 재단이 개발한 분산 시스템 인프라인 대용량 데이터, 이기종 데이터 등 다양한 문제로 인한 데이터 처리 문제를 해결해야 했습니다. 사용자는 분산의 기본 세부 사항을 이해하지 않고 분산 프로그램을 개발할 수 있습니다. 클러스터의 위력을 최대한 활용하여 고속 컴퓨팅 및 스토리지를 활용합니다. Hadoop 은 분산 파일 시스템 HDFS (Hadoop distributed file system) 를 구현했습니다. HDFS 는 내결함성이 뛰어나며 저렴한 하드웨어에 구축할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 대용량 데이터 세트를 가진 어플리케이션에 적합한 애플리케이션 데이터에 대한 높은 전송 속도를 제공합니다. 비즈니스 웹 사이트에 대한 데이터 처리: 웹 사이트의 방문량이 매우 많기 때문에 전문적인 데이터 분석을 할 때는 종종 관련성이 없는 데이터, 중요하지 않은 데이터 등을 처리하는 용도에 맞게 데이터를 세척해야 합니다. 그런 다음 데이터를 분류하고 분류한 후 특정 분석 요구 사항에 따라 패턴 분석 기술 (경로 분석, 관심 연관 규칙, 클러스터 등) 을 선택할 수 있습니다. 패턴 분석을 통해 유용한 정보를 찾은 다음 온라인 분석 (OLAP) 검증을 통해 고객 등록 정보와 연계하여 가치 있는 시장 정보를 찾거나 잠재 시장을 파악합니다.