数据处理主要有四种分类方式:
①根据处理设备的结构方式区分,有联机处理方式和脱机处理方式。
②根据数据处理时间的分配方式区分,有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。
③根据数据处理空间的分布方式区分,有集中式处理方式和分布处理方式。
④根据计算机中央处理器的工作方式区分,有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。
处理大数据的四个环节:
收集:原始数据种类多样,格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。
存储:收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求,存放在合适的存储中,方便进一步的分析。
变形:原始数据需要变形与增强之后才适合分析,比如网页日志中把IP地址替换成省市、传感器数据的纠错、用户行为统计等。
分析:通过整理好的数据分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen,帮助企业决策。
从信息处理的过程来看,一个信息系统模型大致包括一下要素:
1.信息数据
2.输入
2.数据处理/信息处理
3.输出
4.过程控制和结果反馈
从信息数据的来源来看,信息可分为:内部信息外部信息在管理中,信息系统的要素有:
管理主体(管理者,管理机构)
管理客体(所有管理活动),目标,计划,组织,领导,协调,指挥,控制,决策等基本管理活动。
环境信息:内部信息和外部信息
管理信息系统是特定的信息系统,是信息系统在管理中的应用。
管理信息系统中包括管理数据处理系统,决策支持系统。
办公自动化是软件公司的一个产品概念,所有计算机信息系统都是自动化的,所有的管理软件都是办公方面的应用,也都是一定程度的自动化操作。
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数据处理系统是由设备、方法、过程,以及人所组成并完成特定的数据处理功能的系统。它包括对数据进行收集、存储、传输或变换等过程。例如,在数据变换这一范围内就有一系列操作都属于数据处理,像数据的识别、复制、比较、分类、压缩、变形及计算活动等。一个数据处理系统可能包含几个子系统,其中有些子系统本身就是数据处理系统。
管理信息系统是收集、存储和分析信息,并向组织中的管理人员提供有用信息的系统。它的特点是面向管理工作,提供管理所需要的各种信息。由于现代管理工作的复杂性,管理信息系统一般都是以电子计算机为基础的。按照它所面向的管理工作的级别,可以分为面向高层管理、面向中层管理和面各操作级管理的三种类型。按其组织和存取数据的方式,可以分为使用文件的系统和使用数据库的系统两种类型。按其处理作业方式,可以分为批处理和实时处理的系统两种类型。按其各部分之间的联系方式,可以分集中式和分布式两种类型。管理信息系统的基本特征是具有协助各级管理者的一个信息中心,具有结构化的信息组织和信息流动,可以按职能统一集中电子数据处理作业,通常拥有数据库,具有较强的询问和报告生成能力。管理信息系统的设计是在切实了解客观系统中信息处理的全面实际状况的基础上,合理地改善信息处理的组织方式与技术手段,以达到提高信息处理的效率、提高管理水平的目的。从60年代后期开始,逐步发展了管理信息方面各种系统分析和系统设计的方法与工具。管理信息系统的广泛建立,有效地改善了各种组织管理,提高了电子计算机的应用水平。
决策支持系统是把数据处理的功能和各种模型等决策工具结合起来,以帮助决策的电子计算机信息处理系统。它能够在复杂的迅速变化的外部环境中,给各级管理人员或决策者提供有关的信息资料,并协助决策者制定和分析决策。决策支持系统使用的电子计算机技术是数据库、模型库以及可能进行实时处理的计算机网络系统。其基本特征是能够协助管理者或决策者,特别是协助高层管理者制定决策;系统的重点在于易变性、适应性以及快速的响应和回答;系统允许用户自己启动和控制。决策支持系统面对的是决策过程,它的核心部分是模型体系的建立,它提供了方便用户使用的接口。广泛地建立和应用决策支持系统,将极大地提高决策的科学水平。
大数据的好处大家都知道,说白了就是大数据可以为公司的未来提供发展方向。利用大数据就离不开数据分析。而数据分析一般都要用一定的步骤,数据分析步骤主要包括4个既相对独立又互有联系的过程,分别是:设计数据分析方案、数据收集、数据处理及展现、数据分析4个步骤。
设计数据分析方案
我们都知道,做任何事情都要有目的,数据分析也不例外,设计数据分析方案就是要明确分析的目的和内容。开展数据分析之前,只有明确数据分析的目的,才不会走错方向,否则得到的数据没有指导意义,甚至可能将决策者带进弯路,不但浪费时间,严重时容易使公司决策失误。
当分析的数据目的明确后,就需要把他分解成若干个不同的分析要点,只有明确分析的目的,分析内容才能确定下来。明确数据分析目的的内容也是确保数据分析过程有效进行的先决条件,数据分析方案可以为数据收集、处理以及分析提供清晰地指引方向。根据数据分析的目的和内容涉及数据分析进行实施计划,这样就能确定分析对象、分析方法、分析周期及预算,保证数据分析的结果符合此次分析目的。这样才能够设计出合适的分析方案。
数据收集
数据收集是按照确定的数据分析内容,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。数据收集主要收集的是两种数据,一种指的是可直接获取的数据,另一种就是经过加工整理后得到的数据。做好数据收集工作就是对于数据分析提供一个坚实的基础。
数据处理
数据处理就是指对收集到的数据进行加工整理,形成适合的数据分析的样式和数据分析的图表,数据处理是数据分析必不可少的阶段,数据处理的基本目的是从大量的数据和没有规律的数据中提取出对解决问题有价值、有意义的数据。同时还需要处理好肮脏数据,从而净化数据环境。这样为数据分析做好铺垫。
数据分析
数据分析主要是指运用多种数据分析的方法与模型对处理的数据进行和研究,通过数据分析从中发现数据的内部关系和规律,掌握好这些关系和规律就能够更好的进行数据分析工作。
数据分析的步骤其实还是比较简单的,不过大家在进行数据分析的时候一定宁要注意上面提到的内容,按照上面的内容分步骤做,这样才能够在做数据分析的时候有一个清晰的大脑思路,同时还需要极强的耐心,最后还需要持之以恒。
去百度文库,查看完整内容>内容来自用户:林桂玲第六节数据处理的基本方法前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念,测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。
然而,我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理,从中揭示出有关物理量的关系,或找出事物的内在规律性,或验证某种理论的正确性,或为以后的实验准备依据。因而,需要对所获得的数据进行正确的处理,数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。
包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有:列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等,下面分别予以简单讨论。
一、列表法إ列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种:一是记录实验数据,二是能显示出物理量间的对应关系。
其优点是,能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理,使之既有条不紊,又简明醒目;既有助于表现物理量之间的关系,又便于及时地检查和发现实验数据是否合理,减少或避免测量错误;同时,也为作图法等处理数据奠定了基础。用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯,要设计出一个栏目清楚、行列分明的表格,也需要在实验中不断训练,逐步掌握、熟练,并形成习惯。
4.连线。要绘制一条与标出的实验点基本相符的图线,图线尽可能多的通过实验点,由于测量误差,某些实验点可能不在图线上,应尽量使其均匀地分布在图线的两侧。
图线应是直线或光滑的曲线或折。
1.墓于粗糙集( Rough Set)理论的约简方法
粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。目前受到了KDD的广泛重视,利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。我们所处理的数据一般存在信息的含糊性(Vagueness)问题。含糊性有三种:术语的模糊性,如高矮;数据的不确定性,如噪声引起的;知识自身的不确定性,如规则的前后件间的依赖关系并不是完全可靠的。在KDD中,对不确定数据和噪声干扰的处理是粗糙集方法的
2.基于概念树的数据浓缩方法
在数据库中,许多属性都是可以进行数据归类,各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构,概念的这种层次结构通常称为概念树。概念树一般由领域专家提供,它将各个层次的概念按一般到特殊的顺序排列。
3.信息论思想和普化知识发现
特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式,其算法基本上可以分为两类:数据立方方法和面向属性归纳方法。
普通的基于面向属性归纳方法在归纳属性的选择上有一定的盲目性,在归纳过程中,当供选择的可归纳属性有多个时,通常是随机选取一个进行归纳。事实上,不同的属性归纳次序获得的结果知识可能是不同的,根据信息论最大墒的概念,应该选用一个信息丢失最小的归纳次序。
4.基于统计分析的属性选取方法
我们可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取,比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等。这些方法的共同特征是,用少量的特征元组去描述高维的原始知识基。
5.遗传算法〔GA, Genetic Algo}thrn})
遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法。遗传算法的基本思想是:将问题的可能解按某种形式进行编码,形成染色体。随机选取N个染色体构成初始种群。再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值。选择适应值高的染色体进行复制,通过遗传运算(选择、交叉、变异)来产生一群新的更适应环境的染色体,形成新的种群。这样一代一代不断繁殖进化,最后收敛到一个最适合环境的个体上,从而求得问题的最优解。遗传算法应用的关键是适应度函数的建立和染色体的描述。在实际应用中,通常将它和神经网络方法综合使用。通过遗传算法来搜寻出更重要的变量组合。
实验数据的处理方法
实验结果的表示,首先取决于实验的物理模式,通过被测量之间的相互关系,考虑实验结果的表示方法。常见的实验结果的表示方法是有图解法和方程表示法。在处理数据时可根据需要和方便选择任何一种方法表示实验的最后结果。
(1)实验结果的图形表示法。把实验结果用函数图形表示出来,在实验工作中也有普遍的实用价值。它有明显的直观性,能清楚的反映出实验过程中变量之间的变化进程和连续变化的趋势。精确地描制图线,在具体数学关系式为未知的情况下还可进行图解,并可借助图形来选择经验公式的数学模型。因此用图形来表示实验的结果是每个中学生必须掌握的。
图解法主要问题是拟合面线,一般可分五步来进行。
①整理数据,即取合理的有效数字表示测得值,剔除可疑数据,给出相应的测量误差。
②选择坐标纸,坐标纸的选择应为便于作图或更能方使地反映变量之间的相互关系为原则。可根据需要和方便选择不同的坐标纸,原来为曲线关系的两个变量经过坐标变换利用对数坐标就要能变成直线关系。常用的有直角坐标纸、单对数坐标纸和双对数坐标纸。
③坐标分度,在坐标纸选定以后,就要合理的确定图纸上每一小格的距离所代表的数值,但起码应注意下面两个原则:
a.格值的大小应当与测量得值所表达的精确度相适应。
b.为便于制图和利用图形查找数据每个格值代表的有效数字尽量采用1、2、4、5避免使用3、6、7、9等数字。
④作散点图,根据确定的坐标分度值将数据作为点的坐标在坐标纸中标出,考虑到数据的分类及测量的数据组先后顺序等,应采用不同符号标出点的坐标。常用的符号有:*○●△■等,规定标记的中心为数据的坐标。
⑤拟合曲线,拟合曲线是用图形表示实验结果的主要目的,也是培养学生作图方法和技巧的关键一环,拟合曲线时应注意以下几点:
a.转折点尽量要少,更不能出现人为折曲。
b.曲线走向应尽量靠近各坐标点,而不是通过所有点。
c.除曲线通过的点以外,处于曲线两侧的点数应当相近。
⑥注解说明,规范的作图法表示实验结果要对得到的图形作必要的说明,其内容包括图形所代表的物理定义、查阅和使用图形的方法,制图时间、地点、条件,制图数据的来源等。
(2)实验结果的方程表示法。方程式是中学生应用较多的一种数学形式,利用方程式表示实验结果。不仅在形式上紧凑,并且也便于作数学上的进一步处理。实验结果的方程表示法一般可分以下四步进行。
①确立数学模型,对于只研究两个变量相互关系的实验,其数学模型可借助于图解法来确定,首先根据实验数据在直角坐标系中作出相应图线,看其图线是否是直线,反比关系曲线,幂函数曲线,指数曲线等,就可确定出经验方程的数学模型分别为:
Y=a+bx,Y=a+b/x,Y=a\b,Y=aexp(bx)
②改直,为方便的求出曲线关系方程的未定系数,在精度要求不太高的情况下,在确定的数学模型的基础上,通过对数学模型求对数方法,变换成为直线方程,并根据实验数据用单对数(或双对数)坐标系作出对应的直线图形。
③求出直线方程未定系数,根据改直后直线图形,通过学生已经掌握的解析几何的原理,就可根据坐标系内的直线找出其斜率和截距,确定出直线方程的两个未定系数。
④求出经验方程,将确定的两个未定系数代入数学模型,即得到中学生比较习惯的直角坐标系的经验方程。
中学物理实验有它一套实验知识、方法、习惯和技能,要学好这套系统的实验知识、方法、习惯和技能,需要教师在教学过程中作科学的安排,由浅入深,由简到繁加以培养和锻炼。逐步掌握探索未知物理规律的基本方法。
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