数据处理一般包括哪四个过程？

1. 数据处理一般包括哪四个过程？

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。
根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。



1.理：梳理业务流程，规划数据资源
对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？
这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。
2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值
前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
3.存：大数据高性能存储及管理
这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。
4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测
数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。
这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

2. 数据处理一般包括四个过程

亲亲您好，数据处理一般包括四个过程，收集数据、整理数据、描述数据、分析数据【摘要】
数据处理一般包括四个过程【提问】
亲亲您好，数据处理一般包括四个过程，收集数据、整理数据、描述数据、分析数据【回答】
大数据处理流程，整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。【回答】
大数据处理之一：采集　　大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。　　在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。【回答】
大数据处理之二：导入/预处理　　虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。　　导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。【回答】
大数据处理之三：统计/分析　　统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。　　统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。【回答】
大数据处理之四：挖掘　　与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。【回答】

3. 数据处理的一般过程中，明确目标应注意什么

亲，您好！对于您问的【数据处理的一般过程中，明确目标应注意什么】的问题做以下解答：亲亲，要注意可疑值：先做个频数表和描述xing分析，看最大值、最小值等，出现可疑值，在条件允许的范围内，回看原始资料核对，核对录入错误的话及时纠正，核对还是可疑值的话，重新询问或测量，以反映真实情况，如果有误可删除，如果依然是离群值，可进行非参数估计或其他稳健统计方法来降低可疑值的影响，另外可以对可疑值删除前后作敏感xing分析。【摘要】
数据处理的一般过程中，明确目标应注意什么【提问】
亲，您好！对于您问的【数据处理的一般过程中，明确目标应注意什么】的问题做以下解答：亲亲，要注意可疑值：先做个频数表和描述xing分析，看最大值、最小值等，出现可疑值，在条件允许的范围内，回看原始资料核对，核对录入错误的话及时纠正，核对还是可疑值的话，重新询问或测量，以反映真实情况，如果有误可删除，如果依然是离群值，可进行非参数估计或其他稳健统计方法来降低可疑值的影响，另外可以对可疑值删除前后作敏感xing分析。【回答】
扩展补充；亲亲还有数据精确xing：计量资料一般小数位数和原始数据一致，计数资料百分比保留一位小数，最多不超过两位，相关系数保留两位，统计量（例如t值、F值）和P值保留2-3位。【回答】

4. 对数据进行分析处理时,一般的过程是()、分组、()

1、先选定汇总列，对数据清单进行排序。例如，如果要在包含销售员、销售量和销售单位数的数据清单中，汇总每位销售员售出产品的单位数，请使用销售员列对数据清单排序。

2、在要分类汇总的数据清单中，单击任一单元格。

3、在“数据”菜单中，单击“分类汇总”命令。

在“分类字段”下拉列表框中，单击需要用来分类汇总的数据列。选定的数据列应与步骤 1 中进行排序的列相同。

4、在“汇总方式”下拉列表框中，单击所需的用于计算分类汇总的函数。有关汇总函数的详细内容，请单击 。

5、在“选定汇总项（可有多个）”框中，选定包含需要对其汇总计算的数值列对应的复选框。

6、确定【摘要】
对数据进行分析处理时,一般的过程是()、分组、()【提问】
1、先选定汇总列，对数据清单进行排序。例如，如果要在包含销售员、销售量和销售单位数的数据清单中，汇总每位销售员售出产品的单位数，请使用销售员列对数据清单排序。

2、在要分类汇总的数据清单中，单击任一单元格。

3、在“数据”菜单中，单击“分类汇总”命令。

在“分类字段”下拉列表框中，单击需要用来分类汇总的数据列。选定的数据列应与步骤 1 中进行排序的列相同。

4、在“汇总方式”下拉列表框中，单击所需的用于计算分类汇总的函数。有关汇总函数的详细内容，请单击 。

5、在“选定汇总项（可有多个）”框中，选定包含需要对其汇总计算的数值列对应的复选框。

6、确定【回答】
您看这些对您有帮助吗？【回答】
没有【提问】
那是在抱歉我在帮你查询一下，实在不好意思【回答】

5. 数据处理的一般过程中为什么是指将数据分析的结果通过表格图表图形等形式显示

亲，很高兴为您解答！数据处理的一般过程中为什么是指将数据分析的结果通过表格图表图形等形式显示如下【摘要】
数据处理的一般过程中为什么是指将数据分析的结果通过表格图表图形等形式显示【提问】
亲，很高兴为您解答！数据处理的一般过程中为什么是指将数据分析的结果通过表格图表图形等形式显示如下【回答】
【回答】

6. 数据处理的常用方法有

1、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。
2、图示法：是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。一般来讲,一个物理规律可以用三种方式来表述:文字表述、解析函数关系表述、图象表示。
3、图解法：是在图示法的基础上，利用已经作好的图线，定量地求出待测量或某些参数或经验公式的方法。
4、逐差法：由于随机误差具有抵偿性，对于多次测量的结果，常用平均值来估计最佳值，以消除随机误差的影响。
5、最小二乘法：通过实验获得测量数据后，可确定假定函数关系中的各项系数，这一过程就是求取有关物理量之间关系的经验公式。从几何上看，就是要选择一条曲线，使之与所获得的实验数据更好地吻合。

7. 理解数据处理数据处理的工作分为:()、()、()3个方面

数据处理，数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程【摘要】
理解数据处理数据处理的工作分为:()、()、()3个方面【提问】
您好，很高兴为您解答！理解数据处理数据处理的工作分为:()、()、()3个方面，理解数据处理数据处理的工作分为信息处理、数据加工、数据管理这三个方面哦【回答】
数据处理，数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程【回答】

8. 数据处理是什么？数据处理的基本信息

数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。
【海量信息】专注于大数据实践20年，提供数字化转型顶层设计、数据中台（内置用户画像核心引擎），业务中台建设、数据获取、治理、分析服务，是您值得信赖的企业数字化转型专业服务商。