Rumah masalah biasa 数据处理方法包括什么

数据处理方法包括什么

Dec 25, 2019 am 09:42 AM
Pemprosesan data

数据处理方法包括什么

数据处理

用计算机收集、记录数据,经加工产生新的信息形式的技术。数据指数字、符号、字母和各种文字的集合。数据处理涉及的加工处理比一般的算术运算要广泛得多。                                       (推荐学习:phpstorm

计算机数据处理主要包括8个方面。

①数据采集:采集所需的信息。

②数据转换:把信息转换成机器能够接收的形式。

③数据分组:指定编码,按有关信息进行有效的分组。

④数据组织:整理数据或用某些方法安排数据,以便进行处理。

⑤数据计算:进行各种算术和逻辑运算,以便得到进一步的信息。

⑥数据存储:将原始数据或计算的结果保存起来,供以后使用。

⑦数据检索:按用户的要求找出有用的信息。

⑧数据排序:把数据按一定要求排成次序。

数据处理的过程大致分为数据的准备、处理和输出3个阶段。在数据准备阶段,将数据脱机输入到穿孔卡片、穿孔纸带、磁带或磁盘。这个阶段也可以称为数据的录入阶段。

数据录入以后,就要由计算机对数据进行处理,为此预先要由用户编制程序并把程序输入到计算机中,计算机是按程序的指示和要求对数据进行处理的。所谓处理,就是指上述8个方面工作中的一个或若干个的组合。最后输出的是各种文字和数字的表格和报表。

数据处理系统已广泛地用于各种企业和事业,内容涉及薪金支付,票据收发、信贷和库存管理、生产调度、计划管理、销售分析等。它能产生操作报告、金融分析报告和统计报告等。数据处理技术涉及到文卷系统、数据库管理系统、分布式数据处理系统等方面的技术。

此外,由于数据或信息大量地应用于各种各样的企业和事业机构,工业化社会中已形成一个独立的信息处理业。

数据和信息,本身已经成为人类社会中极其宝贵的资源。信息处理业对这些资源进行整理和开发,借以推动信息化社会的发展。

Atas ialah kandungan terperinci 数据处理方法包括什么. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara menggunakan iterator dan algoritma rekursif untuk memproses data dalam C# Cara menggunakan iterator dan algoritma rekursif untuk memproses data dalam C# Oct 08, 2023 pm 07:21 PM

Cara menggunakan iterator dan algoritma rekursif untuk memproses data dalam C# memerlukan contoh kod khusus Dalam C#, iterator dan algoritma rekursif ialah dua kaedah pemprosesan data yang biasa digunakan. Iterator boleh membantu kami merentasi elemen dalam koleksi, dan algoritma rekursif boleh menangani masalah yang kompleks dengan cekap. Artikel ini memperincikan cara menggunakan iterator dan algoritma rekursif untuk memproses data dan menyediakan contoh kod khusus. Menggunakan Iterator untuk Memproses Data Dalam C#, kita boleh menggunakan iterator untuk mengulang elemen dalam koleksi tanpa mengetahui saiz koleksi terlebih dahulu. Melalui iterator, I

Panda dengan mudah membaca data daripada pangkalan data SQL Panda dengan mudah membaca data daripada pangkalan data SQL Jan 09, 2024 pm 10:45 PM

Alat pemprosesan data: Pandas membaca data daripada pangkalan data SQL dan memerlukan contoh kod khusus Memandangkan jumlah data terus berkembang dan kerumitannya meningkat, pemprosesan data telah menjadi bahagian penting dalam masyarakat moden. Dalam proses pemprosesan data, Pandas telah menjadi salah satu alat pilihan untuk ramai penganalisis dan saintis data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pustaka Pandas untuk membaca data daripada pangkalan data SQL dan menyediakan beberapa contoh kod khusus. Pandas ialah alat pemprosesan dan analisis data yang berkuasa berdasarkan Python

Bagaimana untuk melaksanakan fungsi tolak data masa nyata dalam MongoDB Bagaimana untuk melaksanakan fungsi tolak data masa nyata dalam MongoDB Sep 21, 2023 am 10:42 AM

Cara melaksanakan fungsi tolak data masa nyata dalam MongoDB MongoDB ialah pangkalan data NoSQL berorientasikan dokumen, yang dicirikan oleh model data berskala tinggi dan fleksibel. Dalam sesetengah senario aplikasi, kami perlu menolak kemas kini data kepada klien dalam masa nyata untuk mengemas kini antara muka atau melaksanakan operasi yang sepadan tepat pada masanya. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan fungsi tolak masa nyata data dalam MongoDB dan memberikan contoh kod khusus. Terdapat banyak cara untuk melaksanakan fungsi tolak masa nyata, seperti menggunakan tinjauan pendapat, tinjauan panjang, Web

Bagaimanakah Golang meningkatkan kecekapan pemprosesan data? Bagaimanakah Golang meningkatkan kecekapan pemprosesan data? May 08, 2024 pm 06:03 PM

Golang meningkatkan kecekapan pemprosesan data melalui konkurensi, pengurusan memori yang cekap, struktur data asli dan perpustakaan pihak ketiga yang kaya. Kelebihan khusus termasuk: Pemprosesan selari: Coroutine menyokong pelaksanaan berbilang tugas pada masa yang sama. Pengurusan memori yang cekap: Mekanisme kutipan sampah secara automatik menguruskan memori. Struktur data yang cekap: Struktur data seperti kepingan, peta dan saluran mengakses dan memproses data dengan pantas. Perpustakaan pihak ketiga: meliputi pelbagai perpustakaan pemprosesan data seperti fasthttp dan x/text.

Gunakan Redis untuk meningkatkan kecekapan pemprosesan data aplikasi Laravel Gunakan Redis untuk meningkatkan kecekapan pemprosesan data aplikasi Laravel Mar 06, 2024 pm 03:45 PM

Gunakan Redis untuk meningkatkan kecekapan pemprosesan data aplikasi Laravel Dengan pembangunan berterusan aplikasi Internet, kecekapan pemprosesan data telah menjadi salah satu fokus pembangun. Apabila membangunkan aplikasi berdasarkan rangka kerja Laravel, kami boleh menggunakan Redis untuk meningkatkan kecekapan pemprosesan data dan mencapai capaian pantas dan caching data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Redis untuk pemprosesan data dalam aplikasi Laravel dan memberikan contoh kod khusus. 1. Pengenalan kepada Redis Redis ialah data dalam memori berprestasi tinggi

Alat pemprosesan data: teknik yang cekap untuk membaca fail Excel dengan panda Alat pemprosesan data: teknik yang cekap untuk membaca fail Excel dengan panda Jan 19, 2024 am 08:58 AM

Dengan peningkatan populariti pemprosesan data, semakin ramai orang memberi perhatian kepada cara menggunakan data dengan cekap dan menjadikan data berfungsi untuk diri mereka sendiri. Dalam pemprosesan data harian, jadual Excel sudah pasti format data yang paling biasa. Walau bagaimanapun, apabila sejumlah besar data perlu diproses, pengendalian Excel secara manual jelas akan menjadi sangat memakan masa dan susah payah. Oleh itu, artikel ini akan memperkenalkan alat pemprosesan data yang cekap - panda, dan cara menggunakan alat ini untuk membaca fail Excel dengan cepat dan melaksanakan pemprosesan data. 1. Pengenalan kepada panda panda

Bagaimanakah keupayaan pemprosesan data dalam Laravel dan CodeIgniter dibandingkan? Bagaimanakah keupayaan pemprosesan data dalam Laravel dan CodeIgniter dibandingkan? Jun 01, 2024 pm 01:34 PM

Bandingkan keupayaan pemprosesan data Laravel dan CodeIgniter: ORM: Laravel menggunakan EloquentORM, yang menyediakan pemetaan hubungan kelas-objek, manakala CodeIgniter menggunakan ActiveRecord untuk mewakili model pangkalan data sebagai subkelas kelas PHP. Pembina pertanyaan: Laravel mempunyai API pertanyaan berantai yang fleksibel, manakala pembina pertanyaan CodeIgniter lebih ringkas dan berasaskan tatasusunan. Pengesahan data: Laravel menyediakan kelas Pengesah yang menyokong peraturan pengesahan tersuai, manakala CodeIgniter mempunyai kurang fungsi pengesahan terbina dalam dan memerlukan pengekodan manual peraturan tersuai. Kes praktikal: Contoh pendaftaran pengguna menunjukkan Lar

Menggunakan Panda untuk menamakan semula nama lajur untuk pemprosesan data yang cekap Menggunakan Panda untuk menamakan semula nama lajur untuk pemprosesan data yang cekap Jan 11, 2024 pm 05:14 PM

Pemprosesan data yang cekap: Menggunakan Panda untuk mengubah suai nama lajur memerlukan contoh kod khusus Pemprosesan data merupakan bahagian yang sangat penting dalam analisis data, dan semasa proses pemprosesan data, selalunya perlu mengubah suai nama lajur data. Pandas ialah perpustakaan pemprosesan data yang berkuasa yang menyediakan pelbagai kaedah dan fungsi untuk membantu kami memproses data dengan cepat dan cekap. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Panda untuk mengubah suai nama lajur dan memberikan contoh kod khusus. Dalam analisis data sebenar, nama lajur data asal mungkin mempunyai piawaian penamaan yang tidak konsisten dan sukar untuk difahami.