数据处理范文10篇

时间:2023-03-30 08:50:25

数据处理

数据处理范文篇1

一、对数据处理的理解

数据处理如果单从字面来理解,事实上在没有使用计算机处理征管业务的时候就存在了,只不过那时候的数据处理是手工的、分散的、局部的和少量的。随着征管业务向信息化、专业化的逐步推进,计算机对征管业务介入越来越全面、越来越深入,特别是通过数据逐步向上集中,数据库的规模越来越大,对数据的处理就变成了专业化、集中化和规模化的专门工作,数据处理作为一项独立的业务应运而生。我们所说的数据处理,实质上应该是以计算机技术为依托的专业化、集中化、规模化的数据处理,不管其职能部门是数据局或是数据处理中心,还是其它什么名称,其业务处理的内容和实质都是一致的。

在明确了数据处理的专业化、集中化、规模化之后,再次回到其字面上来观察分析,我们不难发现,“数据处理"中的“数据",其来源是税收业务具体操作过程中形成或积累的数字、文字、报表或其他资料,而“处理",则是基于信息技术的应用,通过计算机及相关软件、网络对“数据”进行运算、加工、提炼、传输等的过程控制。两者结合,体现了两个深层次的含义。一是税收征管业务的技术化,二是计算机技术的业务化。如果说当初设置信息中心是充分考虑了税收业务的技术化的话,那么数据处理中心的产生则是业务与技术的结晶体,是把计算机技术更好地融入到税收征管业务之中。因为信息部门在很大程度上还是一个技术部门,它所完成的是对征管业务的依托,促成征管业务向专业化过渡,缩短技术与业务的距离,但距离依然存在,是量变,而数据处理已成为征管业务的载体,使征管业务与信息技术密不可分、融为一体,完全达到了专业化,距离已不复存在,实现了飞跃,是质变。也正是因为税收业务的技术基础与载体发生了重大变化,所以国家税务总局许善达副局长提出了“征管改革要充分考虑信息化条件下的业务工作特点,遵循信息化运行的规律”。这正是一切从实际出发的普遍原理在征管改革中的具体运用。

二、数据处理的发展阶段

如果站在整个税收业务发展变革的角度来观察数据处理部门,可以将它看成是技术化、专业化税收业务的一个接收机构,其初期是以会计核算等初级数据处理业务为主,是“小数据处理中心",后期随着信息化建设的深入发展,依法治税的持续推进,征管查工作中的大量业务相继纳入数据处理的范畴,并逐步实现数据处理的专业化、集中化和规模化,“数据处理”越做越大,最终必将会成为税务部门的业务核心机构,起到中枢神经的作用。具体地说,大致可分为三个阶段:

1、初期业务划分与整合阶段。众所周知,现在的信息中心是在1996年第一轮征管改革过程中从原计财部门独立出来的职能机构,初期业务划分只是单纯对计算机设备进行监督使用、系统维护、病毒防护与简单的数据传输等几项工作,充其量只是一个辅助部门,充当着“维修工”的角色。但是,随着征管改革的不断深入,全省征管软件从简单的D0S系统连续升级至5.0版,信息部门开始涉足征管软件与税收业务的整合,信息中心工作人员的职责也开始从单纯的计算机技术处理向税收业务处理转变,实现了技术与业务的初步融合。

2、业务磨合、稳定阶段。在2001年新一轮征管改革实施过程中,按照国家税务总局提出的“以计算机网络为依托,集中征收、重点稽查、划片管理”的改革思路,各地国税部门充分认识到信息技术对征管工作的重要作用,花大力气购置了计算机设备,培训计算机操作人员,保证了征管一线的需求,同时彻底改造了计算机网络,建立并完善各自的局域网,实现了与省局的广域网互通;在系统外部,则通过与银行、工商等部门建立信息共享制度,实现了有条件的实时扣缴税款、工商信息核对及查询功能,从而为信息中心将计算机技术更好地与税收业务磨合创造了先决条件。在此基础上,信息中心作为国税部门“小数据处理中心”的职能也日渐显现出来,对税收业务数据的监管、应用也上升到了新的高度,彻底摆脱了数据“接收站”的形象,从征管“七率”考核、金税工程防伪税控信息比对、专用税票信息传输等各方面实现了计算机的全过程管理。

3、数据集中处理阶段。在今年深化征管改革过程中,信息中心的职能发生了根本的变化,随着征、管、查等税收业务纳入计算机管理,大量的、繁杂的税收征管工作成为计算机处理的对象,征管数据由农村分局向县(市)局集中,并逐步实现了由县(市)局向大市局集中,计算机网络进一步完善,信息技术水平得到进一步提高,征管数据处理深度也向纵深发展,数据处理的程度和结果已成为各级国税部门征管质量高低的“晴雨表”。

三、数据处理部门的职能定位

对一个部门的职能定位非常重要,定位将直接影响其业务的开展,决定其发展方向。职能定位准,其工作开展的就顺利,定位不准,将限制其职能的充分发挥。我们认为数据处理部门作为新生事物,是因传统业务部门的技术含量欠缺和传统技术部门对税收业务介入的程度不到位而产生的。数据处理部门既非纯技术的,也非纯业务的,是技术与业务紧密结合的一个部门,所以对它的职能定位既要考虑其技术特点,又要考虑其业务特点,二者不可偏废。

1、以技术为支撑,保证征管工作的正常运转。

计算机技术说到底是一种管理手段,数据处理是通过计算机技术的支撑来完成的,其职能部门的重要任务是保证征管工作的正常运转,起着“中枢神经”的作用。在没有计算机作为征管手段的时代,税收征管工作都是通过手工完成的,其结果的好坏也都是通过人工考核、对涉税征管底册或台帐、纳税申报资料进行检查来完成的,其结果往往不能真实反映一个地区的实际征管情况。随着计算机在征管领域的广泛应用,从税务登记、纳税申报、税款征收到计会统票、税务稽查等业务的全过程均纳入了全省统一的高平台征管软件,按照全省统一的规定和标准实施了过程控管。作为征管质量与信息技术水平的综合体现,数据处理部门可以说充当了管理整个税收业务过程的“大管家”的角色,保证国税征管工作的正常运转已成为数据处理部门的最重要任务。

2、以业务为核心,实现技术为业务所用。

如何把高深莫测的计算机技术为税收征管业务所用,培养出既精通计算机技术又熟知税收业务的骨干分子,我们认为数据处理部门是最好的结合点。数据处理工作应以业务需求为核心来展开,凡是税收业务能够通过计算机来管理的,都应该纳入数据处理的范畴。要实现技术向业务的转变,我们认为至少要做好四项工作,一是对征管业务人员和计算机技术人员开展计算机与税收业务知识的交叉培训,通过培训,提高他们对计算机与税收业务的驾驭能力;二是扩大征管业务纳入计算机管理范围,保证数据处理的深度和广度;三是完善计算机监控网络体系,实现对征管数据的实时监控;四是根据业务需求,及时开发应用软件,促进征管质量的不断提高。

3、科技加管理,实现数据的增值应用。

从技术角度看,数据处理的技术性是先天具备的;从税收业务角度看,数据处理部门还必须具备管理功能,既包括对数据的管理,又包括对税收业务的规范管理。数据处理是基础,数据管理是保障,二者相辅相成,缺一不可。如果将其定位于只进行数据处理,继续扮演传统技术部门的角色,对征管业务介入的力度不够,难以对税收业务的规范、演革施加足够的影响;如果只将其定位于数据管理,则成为传统业务部门的简单变种,难以吸收信息技术精华,发扬专业化、集中化和规模化的优势。所以数据处理部门的职能定位关键是如何做好加法,如何做好“科技加管理”这篇大文章,让“1+1”大于“2”,而不是“1+1”小于或等于“2”。要做到这一点,就必须在数据处理部门先天具备的数据处理职能上,再赋予其数据管理和必要的业务协调职能,加大其对税收业务的参与和渗透,充分发挥其新生优势,解决长期以来业务和技术在结合过程中产生的难以化解的矛盾。

四、深化改革,不断提高数据利用水平

(一)积极深化税收征管改革,不断探索数据处理的管理模式。

从数据处理的实质来看,要实现对数据管理的专业化、集中化和规模化的目标,必须建立健全数据处理模式保证数据处理的质量。在深化征管改革过程中,拟成立的数据处理中心是与现有的信息中心和负责征收、计划、统计部门合署办公的,我们认为这不失为一种有益的尝试。但这种改革仍然未能从根本上解决数据处理连贯性问题,征收前台录入征管软件的数据仍然处于数据处理中心的监管之外,不利于数据的集中处理和发挥增值效用,改革还不够彻底。我们理解的数据处理中心应该是一种“大数据处理中心”,即在国税系统内部建成省、市、县三级数据处理中心,将纳税人所有纳入高平台征管软件管理的事项全部划归数据处理中心负责,从而实现中心业务的后台监管到前台实时控制,保证征管数据的真实、准确和完整;与此同时,在系统外部实现财、税、库、行之间横向联网的前提下,通过大力推行以网上申报为主体的电子申报,实现纳税人缴税与税务机关的“面对面”到“背对背”的转变,纳税人无需再到税务机关办理繁杂的涉税事宜,数据处理中心依托先进的网络技术及时为纳税人提供安全、可靠的服务,协调税款缴纳事宜,而税务机关现有的部门也应同时实现职能的转换。

(二)建立数据处理的岗责体系,明确责任,严格考核。

建立数据处理的岗责体系,是明确工作职责、量化考核标准的重要保证。对现有的高平台软件的使用情况,全省至今尚没有一套完整的使用及考核标准,负责数据录入的不管数据核算结果的正确与否,负责会统核算的对数据录入没有任何监督、制约的作用,负责数据查询的对数据准确性产生怀疑,负责系统维护的则对数据的核算口径、业务处理方法一知半解,从而造成高平台数据可信度下降。为解决这一问题,建立和完善岗责体系就显得尤为重要。为保证数据的准确性,可建立高平台数据的按日结报制度,对每一个操作人员设定数据检测权限,当天数据必须在当天下班前进行检测,对数据检测无误后方可下班;对检测后发现录入数据错误的,当天就进行维护,这样就可以从源头上保证录入数据的真实可靠,也为最终会统核算结果的正确性打下了基础。

数据处理范文篇2

【关键词】投资统计;大数据;处理;关键技术;分析

大数据时代背景下,促使信息生成、传播效率不断提升,越来越多的结构化、半结构化和非结构化数据的出现,增加了统计工作难度。统计数据在投资领域具有重要的参考价值,如果不能保证统计数据的权威性,统计信息不对称,将会影响投资决策的成败。加强投资统计大数据处理关键技术分析,有助于积累更多的统计数据处理经验,从而引导相关行业领域的人士提高投资决策的科学性,获得更大的收益。

一、加强投资统计大数据关键处理技术研究的重要意义

大数据时代背景下数据类型日益多元化,数据具有应用价值大、数量多、速度更新快的特点,这对于投资统计数据处理技术也提出了新的挑战。投资统计是指搜集、整理、分析和应用的数据,目前国家金融体制改革进程有序推进,为了更好地提高投资统计的科学性和准确性,就需要结合实际形势,深入研究投资统计大数据关键处理技术,这样才能对海量的数据进行实时动态多元化处理,全面有效分析统计数据背后的规律,提高投资统计数据处理水平,进而为国家有关部门和行业决策提供基本参考支持,也有助于推动国家整体金融市场良性有序发展。

二、投资统计大数据基本特征分析

在投资系统中数据通常可以分成三种类型,主要涉及项目投资管理数据、联网直报房地产投资数据、规下投资抽样数据。此外还可以根据数据的内在结构将投资系统数据分成结构化数据和非结构化数据两大类型,前者主要是通过统计系统企业的原始数据应用二维表形式展现的数据,后者主要是指不能以二维表形式来展现的数据,其中包含文本、音频、视频、图片等多种类型的数据样式。投资统计大数据可以借助遥感技术、地理信息系统技术等进行动态监测,实时掌握相关的数据,进而与投资统计业务进行关联性研究。一方面既要对投资统计系统运行情况进行定位,每月定期生成相关的投资统计数据,另一方面又要借助PDA设备等及时搜集对投资统计项目样本点的变动情况进行动态采集,此外还要对投资统计系统运行中的与重大项目投资进度相关的以及与住建、发改、税务、工商等相关部门相关联的数据进行共享分析和比对,进而提高投资统计数据综合管理效能。投资统计大数据具有典型的独特的特征,主要体现在以下几个方面:1.数据量日益庞大。大数据时代的到来信息的生成、变化速度越来越快,投资统计数据逐渐从TB级升级到PB级。2.数据类型日益多样化。目前各级有关部门对投资统计数据的关注度越来越高,需求越来越准,所以需要对统计数据进行全方位的分析和研究,才能更好地满足现实要求,提高投资数据综合利用价值。3.投资统计数据利用度不高。投资统计数据的采集是一个动态的过程,收集的数据量非常大,通过运用相关的监测技术可以对重大投资项目过程相关的数据进行监测,虽然数据收集的很多,但是很多数据往往都属于正常范围,只有少量的有用的数据出现异常,这些对于投资项目影响较大,所以需要对这些数据进行进一步的精细化处理,检验数据是否正确、真实和有效,所以可利用的具有价值的数据往往所占的比重较小。4.投资统计数据处理效率要求不断提高。新时期投资统计数据变化越来越快,所以对数据投资的速度要求也越来越高,需要借助新型计算机、云技术等在短时间内快速完成数据处理和分析,才能更好地体现投资统计数据的价值,更好地发挥应有的功能。

三、投资统计大数据处理关键技术具体分析

投资统计大数据处理,需要加强技术攻关,从数据采集、传输、存储到处理分析等各个环节都需要应有很多的技术和方法,才能确保环环相扣,不断提高投资统计效率和质量,具体每个环节涉及到的关键技术主要有:1.大数据采集技术。数据采集是投资统计管理体系中最基础的部分和单元,通过借助相关的技术对各类数据端口进行采集,才能确保数据的完整性。大数据的采集通常会涉及到很多数据库同时接收相关的数据,采集的难点在于数据并发高,同时会有大量的数据访问和操作,所以需要在数据采集端口有完善的采集技术来进行支持,才能承载数据运载负荷,保证数据尽可能全面有效地采集,采集技术目前主要是借助Google文件系统GFS技术,对空间范围内的各类数据进行收集、整理,动态监控数据的变化情况,并可以实现在横向和纵向领域内的动态管控。目前在投资统计大数据采集阶段,需要不断加强技术攻关,未来信息的重要性更加凸显,只有不断提高数据采集能力,才能最大限度地发挥统计数据应有的参考价值,从源头上第一时间掌握相关的数据资源,提高最大化开发利用效能。2.大数据传输、存储技术。目前投资统计系统应用的数据联网直报系统,通过构建统一规范的数据联网直报平台,进而实现数据的动态传输和存储,确保各类原始数据能够及时生成并传送至相应平台进行共享。随着投资统计数据量不断扩大,需要对数据存储和传输系统进行不断升级,否则会带来一些隐患,降低处理效率,这就应用到大数据传输与存储技术,通常的处理手段是进行数据压缩,从而降低数据存储空间,实现数据的快速传输。需要借助投资统计数据传输处理技术,构建批量处理模型,解决系统资源占用空间较大、资源不能有效利用的问题,目前常用的处理技术是MapReduce批处理模型,可以实现在常规计算机平台上的联机处置,还可以进行输入数据分割,进而实现计算机集群的统一调度,确保各个数据处理端口能够保持联通。数据从采集到传输,再到存储,同样需要依靠相应的关键技术来进行保存处理,目前比较普遍的存储方式是分布式保存方式,这种保存方式比较可靠、安全,但是也会带来一系列的问题,比如有些数据时刻在发生变化,时刻都在不断产生,这对于数据存储来说增加了难度,需要有相应的技术对不同端口接收来的数据进行处理,尤其是对于那些非结构化数据,处理难度较大,占用时间长,需要进行快速分类和集约化处理并建立实施分类存储机制,所以需要应用到投资遥感监测处理技术,针对容量较大的文件和容量较小的文件目前可以分别应用GFS的分布式文件系统、Haystack系统来解决存储问题。3.大数据实时处理技术。投资统计大数据,除了进行采集和存储传输以外,还要进行实时动态处理,处理能力直接决定了数据的应用价值。目前常用的实时处理技术是云计算系统,该系统可以满足常规的投资统计处理服务,但是在联网直报高峰期,系统也会出现处理差错,降低处理效率和处理的准确性。由于投资统计数类型多样,计算过程比较复杂,数据转化等方面也存在一些衔接的问题,统计指标属性不完整、数据错误异常等情况处理等过程,都影响数据分析,所以需要构建更加开放的分布式处理系统,才能实现大规模处理,目前开发的Sector广域网分布式系统,可以针对不同数据进行大规模集中处理、分割和转交。4.大数据分析技术。在投资统计大数据处理分析方面,目前常用的技术是Bigtable分布式、按列存储、多维表结构的实时分布式数据库,可以应用SQL语言对数据进行集中分析处理,还可以引入LOD技术实现可视化分析,该技术与常规的数据处理技术不同,可以针对不同类型的大数据,构建数据采集环境,通过构建平值法、平滑法、预测法和频率统计法等统计数据相关模型实现数据的深度对比分析。

总之,投资统计大数据处理关键技术,对投资统计工作起到了强有力的支撑作用,未来随着投资环境更加复杂,投资统计数据处理技术也将进一步升级,为持续提升投资统计效能提供更大的支持。

【参考文献】

[1]陈鹏,逯元堂,朱建华,张筝.中国现行环保投资统计口径优化研究[J].生态经济,2017(07)

[2]廖加泽.投资统计大数据处理关键技术[J].电子技术与软件工程,2015(08)

数据处理范文篇3

关键词:监测数据;数据库;作业;存储过程

1概述

SQLServer数据库的作业是一系列由SQLServer按顺序执行的制定操作。可执行一系列活动,包括Transact-SQL(T-SQL)脚本、命令行应用程序等,可执行查询或复制等任务。作业可以运行重复任务或那些可计划的任务。存储过程(StoredProcedure)是一组为了完成特定功能的SQL语句集,经编译存储在数据库中。用户通过存储过程的名字并给出参数(如果该存储过程带有参数)来执行它。存储过程可以同时执行多条SQL语句,并且比通常的SQL语句执行要快,可以向里面传进参数或传出参数。应用作业和存储过程对气象数据要素进行处理,实现了不用开发相应的数据处理程序,即可得到数据结果,而且快捷高效。

2基本架构

根据任务需求,明确数据库中需要处理的原始数据表,制定作业方案。结合不同的数据处理过程,编写存储过程。应用作业调度,执行相应的存储过程或T-SQL脚本,得到数据处理结果并存储到目标数据表中,供业务系统或平台调用。

3编写存储过程,确定作业方案

根据要实现的任务,可以编写一个或多个存储过程。存储过程一般包括:名称、参数和需要执行的任务。作业方案的确定一般包括:创建作业、作业的任务(即作业步骤)、作业调度(即作业计划)和添加目标服务器。作业运行前必须启动SQLServer服务,否则作业无法运行。其中作业的任务,可以通过执行存储过程或T-SQL脚本等,是实现任务目标的关键。作业调度通过时间设定,可以让作业完成一次性工作,也可以完成重复性或非重复性的工作。这在处理逐日数据时,如日最高气温、最低气温、平均气温、降水合计等气象要素方面非常便于实现。作业方案的创建可以通过数据库本身的界面进行设置。如通过执行T-SQL脚本运行,在作业的任务中输入相应的SQL语句即可。如进行雨量要素的入库更新操作:userain;updaterainyl_infosetyesi=一小时雨量fromtabtimedatawhererainyl_info.yzh=tabtimedata.区站号andDateDiff(day,日期时间,getdate())=0andDatepart(hour,日期时间)=0anddatepart(minute,日期时间)=0anddatepart(second,日期时间)=0andyrq=CONVERT(varchar(12),getdate(),112);Go程序实现了将表tabtimedata中的数据更新存储到表rainyl_info中。同理,可更新存储气温、风向风速、气压和湿度等气象要素。如通过执行存储过程进行操作,在作业的任务中输入相应的存储过程即可,如执行一个名称为“ylsumjg_inbase”的存储过程,如下所示:EXECUTEylsumjg_inbase;作业的任务创建结束后,根据实际工作进行作业调度设置。作业调度决定了作业的启动运行和结束,体现了工作任务的逻辑关系和运行顺序,在设置时需要对工作任务有总体的规划。

4结语

实际工作中,根据不同的应用场景,合理设计应用模型和逻辑架构,可以应用数据库作业结合存储过程的方式对更加复杂的数据进行统计分析。SQL语句的执行效率和处理数据的时效性均要好于应用第三方程序,是一种高效可靠的处理数据方式。

参考文献:

[1]壮志剑.数据库原理与SQLServer.北京:高等教育出版社,2008.

[2]姚永一.SQLServer数据库实用教程.北京:电子工业出版社,2010.

数据处理范文篇4

关键词:大数据;挖掘;数据处理;方法

现时代大数据的涌来,使得人们迫切的想加大对数据的研究与了解。数据挖掘因此成为了我们在对数据了解的路上的一个障碍,通过对大数据挖掘的阐述,将有助于我们加深了解数据的情况。在数据的处理方法上这里也将做出一个完整的阐述。

1.基本概念

数据挖掘,意思很明显,就是表层意思,其就是从海量的数据中提取出有效的信息,也就是相当于在数量大、信息不完全、信息不清晰的数据中,提炼出对人类有用的的信息和知识的过程。数据挖掘主要操作是在大量数据中利用分析工具发现数据与模型间关系,在这个过程中它可以帮助使用者寻找数据与数据之间的联系,使模糊的因素变得明显,所以数据挖掘被认为是在这个信息时代解决信息贫乏的一种有效途径。数据挖掘不仅融入了数据仓库、模式识别、建模技术、还包括了机器学等多领域的理论基础和技术。其中数据库、数理统计、人工智能是数据挖掘的三大技术支持。大数据是通过高速采集、发现和解析海量信息,是一种全新的从大容量数据中获取价值的技术结构。有一个权威的机构给过大数据以一定的定义,分别是四个"V"字开头的字母:Volume(体量大),Velocity(速度快),Variety(种类杂),Value(价值大)。Volume是指数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;Velocity意思是对数据获取的速度;Variety则意味着要在数量大、信息复杂的数据间发现其内在关联;Value最重要,它是大数据的最终意义:挖掘数据中存在的价值。

2.相互联系

当前的大数据才刚开始发展,一切都是以数据挖掘为基础,相当于其是对数据挖掘的概念再深化,所以可以说数据挖掘是大数据的开山鼻祖。大数据和数据挖掘都是朝着对数据进行挖掘解析,提取有实用价值的信息为目的。虽然从表面上看,两者区别在于大上,但深入就会发现:数据挖掘的对象并不只是用于少量数据,在对海量数据的处理上也同样适用,只是由于挖掘方法和技术的革新,给与了一种新的说法称作大数据;另一方面:大数据的重点并不是在“大”,而是用全新的思想和一线技术去对海量数据进行分析,提取其中有用的信息,进行对未来的预估,或者根据其中的模式,创造新的产品和服务。所以大数据和数据挖掘在一定时间内还会共存,其大致的区别就是如何体现出数据的价值。大数据是数据挖掘产业化的表现。信息是数据的价值,利益是技术的价值,数据挖掘是在专业技术领域中的一种专业名词,在到了高端的商业领域就需要加以修饰升级。当前大数据正成为增强国家竞争力的重要因素之一,被视为创新和生产力提升的下一个前沿,在世界范围内受到各国越来越大的重视,多国政府在对大数据的发展上给与了大力的扶持,甚至到了国家战略的层面。

3.非结构化数据处理流程

非结构化处理流程主要包括信息采集、网页分类和网页预处理三个阶段。

3.1信息采集

信息采集是将杂乱无章的信息从海量的网页中提取出来保存到具有一定顺序的数据库中的过程。其主要面对是专业技术人群,因此其采集的信息在一定的范围内,并且出于对性能和成本上的考虑不能对整个网络进行全方面阅览,所以在信息采集的方面上要做到对信息的价值进行判断是否值得访问,研究以何种策略进行对web的访问,尽可能的提升对信息采集的效率。通过预先设定的种子链接集,利用HTrP协议访问并下载页面,再用各种技术对页面与主题之间的联系进行分析并且提取出待访问的链接,使用种类不同的爬行策略循环的访问网页是信息采集的基本方法。介于内容的主题信息采集和基于超链接的主题信息采集是信息采集基于主题的不同的两种分类,基于内容的信息采集需要建立一个针对主题的词表;另一类则是基于网页之间的引用关系。

3.2网页预处理

网页预处理主要是一个对一些数据进行筛选的过程,保证信息的准确性。网页预处理部分这里主要是对网页去重的介绍,基于URL的对比去重,适用哈希算法;用信息指纹的文本相似度算法去进行内容的对比去重,这两种方法是对网页去重的归类。网页去重需要先对文档对象的特征抽取,对文档内容进行分解,以若干组成文档的特征集合表示,这一步骤主要是为了使特征比较计算相似度变得方便。之后需要针对特征的压缩编码,进行专业处理,做到减少存储空间,加快比较速度的作用。最后需要对文档的相似度进行计算个,这一步需要根据文档特征重合比例来确定是否重复文档。一般是对网页进行提取特征,大多是一组词,适用特定的算法,转化成一组代码,也被称为指纹。若两个页面相同指纹的数量大,则这两个页面内容有很大部分是相同的。

3.3网页分类

网页分类是通过对数据挖掘算法得出来的分类模型,对数据进行分类提炼,得出有价值的信息。人类所面临的普遍问题是分类问题,并且分类问题对人们来说也是极其重要的。对物品进行分类,可以促进人们对世界的认知,让这个世界从杂乱无章变得有条有理。文本分类主要应用在信息检索、机器翻译、信息审核、消息分类等任务。特征词的选择问题及其权重分配是文本分类的一个关键问题。

结语

当前在大数据时代中,数据利用云存储已经成为一种趋势。数据挖掘是整个数据应用过程中最重要的一环。大数据的分析处理是通过把海量数据按照一定的分类方式分成不同的几个版块,同时利用数据技术进行挖掘,也可以将数据挖掘技术加以整合,从而研制出更加高效准确的方法对大数据进行直接挖掘,将其中的规律和商机进行提取,利用在人们的生活中,为人们更好地服务,因此大数据挖掘在现在社会中具有极其重要的地位。如今社会的各个行业对数据挖掘和自然语言处理运用的需求极大,在这方面上蕴含的理论价值和商业价值极大,所以正确的使用方法对数据处理是极其重要的。

参考文献:

[1]高强,张凤荔,王瑞锦,周帆.轨迹大数据:数据处理关键技术研究综述[J].软件学报,2017,28(04):959-992.

[2]于跃.基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究[D].吉林大学,2016.

[3]张东霞,苗新,刘丽平,张焰,刘科研.智能电网大数据技术发展研究[J].中国电机工程学报,2015,35(01):2-12.

数据处理范文篇5

关键词:统计学;教学模式;EXCEL

进入21世纪,随着我国市场化步伐的加快,社会对新知识的需求日益增加,无论是国民经济管理,还是公司企业乃至个人的经营、投资决策,都越来越依赖于数量分析,依赖于统计方法,统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科领域科学研究的重要方法。教育部也将《统计学》课程列为财经类专业本、专科专业的核心必修课程之一。力图通过《统计学》的学习,使学生掌握探索各学科内在的数量规律性,并用这种规律性的解释来研究各学科内在的规律。同时,由于统计学所倡导的尊重客观实事,通过调查研究用实事说话,这也有利于培养学生的实事求是的学习、工作和科学研究精神

一、《统计学》课程教学面临的挑战

1、内容日益丰富。长期以来,在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学,分别隶属于数学学科和经济学学科。20世纪80年代以来,建立包括数理统计学和社会经济统计学在内的大统计学,逐步成为我国统计学界的共识。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学上升为一级学科。国家颁布的学科分类标准已将统计学单列为一级学科。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要,大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中,除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容,如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等;同时也系统的充实了统计推断的内容,如:统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。这一变化使得《统计学》的内容更适合相关实质学科的发展需要。

2、学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动,是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说,本身的专业课学习负担已不轻。其次、对于财经类专业的本、专科专业的学生来说,由于其本专业的课程体系要求,使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好,对于专科学生来说更不用说,推断统计将是他们学习的困难。再说,《统计学》作为专业基础课,一般安排在一年级或二年级第一学期,在这个学习时段也是大多数专科生和本科生忙于计算机课程和英语课程的考证时段。如果以牺牲授课内容和降低要求来减轻学生的学习负担,显然有悖于《统计学》课程的教学和相关专业的发展要求。所有这一切对于学生学好这一课程面临的困难可想而知。

3、教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富;课程难度太大可能导致学生兴趣下降;在倡导学生自主性学习的背景下,授课时数大为减少(一般安排一个学期共17~19教学周,每周2~3课时);高等教育扩招后,由于师资力量一时没有跟上,大多数学校,授课班级学生人数越来越多,一个教师跨越不同专业授课不再新鲜。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系,学会控制和驾驭课堂教学,学会激发学生的兴趣,注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。作为这门学科的授课教师特别需要认真考虑该怎么办?

二、《统计学》教学的发展趋势分析

1、统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天,统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用,不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确,而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以,在统计教学过程中,大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果,而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。

比如方差分析,手工计算量非常大,没有计算机软件的支撑,是很难教学实际问题分析的。现在我们只要讲清楚方差分析要做什么,为什么方差分析要解决的中心问题是判断有无条件误差,而原假设又是K种不同水平下总体的理论均值是否相等,检验结果表示什么等就可以了,大计算量的工作让计算机去完成。

2、通过统计实践学习统计。也就是以学生为中心,通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目、利用假期时间,通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动,如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。

比如依同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上,让他们组成若干调查小组(如以寝室为单位),在校园内真正进行一次统计调查活动,从具体调查对象和单位的确定,样本的抽取(不一定要很大),问卷的发放、回收与审核,数据输入与资料整理,估计与分析,一直到调查报告的编写,调查总结或体会的形成,全部由同学自己来完成。这样,同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析(含统计推断)的整个过程,效果很好。

三、基于EXCEL的《统计学》教学设想

如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练,同时还要使学生容易掌握并有机会辅之于实践。教师的导向是第一位的,要求必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件,并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。

(一)微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择

专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大,统计分析的专业性、权威性不可否认,但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用,如果学生要进行自主性学习也比较难以找到相应的工具,此外专业统计分析软件的英文操作界面,也让中国人用起来不是很顺手。微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件,其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件,但它比专业统计软件易学易用,便于掌握。在Windows操作系统极为流行的今天,EXCEL也是随处可见。对于《统计学》这门课程而言,利用EXCEL提供的统计函数和分析工具,结合电子表格技术,已能满足统计方面的要求。

(二)基于EXCEL的《统计学》教学设想

1、在教学内容上,依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能,结合统计学原理的基本理论和方法,整合教学内容。比如传统的统计学原理教学过程中,对统计数据的搜集主要强调统计报表制度,在EXCEL环境应该更注重抽样推断,EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术,统计图也可以被广泛运用于对数据的描述;再比如现有统计学教材很多都讲根据整理的数据计算平均数时,都用加权平均的方法,当用组距式变量数列计算平均数时,用组中值作为各组的代表值进行计算。我们知道,组中值作为各组的代表值是假定各组变量值在组内是均匀分布的,如果实际数据与这一假定相吻合,计算结果比较准确,否则误差比较大。事实上实际数据往往就不是均匀分布的,因此用组中值计算的平均数都是近似的,而且相同资料编制的不同变量数列计算的平均数还不相等。其实为了编制变量数列,我们必须输入原始数据,EXCEL的有关程序可以得到准确平均数,哪里还有必要按加权算术平均的方法计算近似的平均数呢?那么有没有必要编制变量数列、特别是组距式变量数列呢?有没有必要按加权的方法计算平均数呢?我们认为有必要,但是组距式变量数列的主要功能不再是提供计算资料了,而是用于表现资料的分布状况和进行分析用;加权平均方法主要是介绍和要求学生掌握加权平均的思想,用于综合评价分析中。

2、案例教学成为《统计学》课程的重要内容。案例教学法不仅可以将理论与实际紧密联系起来,使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题,而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。结合学生所学专业精选案例教学,比如对于金融专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小等。对于经管专业的学生,精选抽样推断、假设检验、方差分析对于控制产品质量,经营决策等方面的案例,深入浅出地介绍这些方法的基本思想、并用EXCEL进行分析。既激发了学生的兴趣、扩大了学生的视野,也使统计学的课堂不再是教师一块黑板、一支粉笔、一本教材、一张嘴巴就能将一门专业课程从头讲到尾。

3、改革考试方式和内容,合理评定学生成绩。考试是教学过程中的一个重要环节,是检验学生学习情况,评估教学质量的手段。对于《统计学原理》的考试,多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量,维持正常的教学秩序起到了一定的作用,但也存在着缺陷,离考试内容和方式应更加适应素质教育,特别是应有利于学生的创造能力的培养之目的相差较远。在过去的《统计学》教学中,基本运算能力被认为是首要的培养目标,教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算,各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中,为应付考试搞题海战术,把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养新世纪高素质的经济管理人才是格格不入的。为此,需要对《统计学》考试进行了改革,主要包括两个方面:一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力,还注重了学生各种能力的考查,尤其是创新能力。二是考试模式不具一格,除了普遍采用的闭卷考试外,还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核,采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样,可以引导学生在学好基础知识的基础上,注重技能训练与能力培养。

参考文献:

[1]谢安邦.高等教育学[M].北京:高等教育出版社,1999.

[2]贾俊平.统计学[M].北京:中国人民大学出版社,2000.

数据处理范文篇6

云计算技术属于计算机科学领域的先进技术之一,代表互联网第三次革命。到目前为止云计算的定义还没有统一,IBM指出云计算即网络共享服务模式,其主要特征包括下面几点:(1)动态化。作为网络共享服务模式的一种,云计算技术的特征之一就是动态配置资源,以用户具体需求为基础,动态配置物理资源与虚拟资源,这样就可以对用户所需资源进行灵活性的分配。而且,云计算有利于拓展资源,使提供的服务具有无限性优势。(2)自助化。应用云计算技术后,供应商和用户不需要直接沟通就能获得相应资源,直接利用云计算自行提供给用户,如目录和服务说明等等,用户以信息为依据合理选择具体服务,使资源需求得以满足。(3)计量化。用户需求在云计算下具有计量化特征,更加科学合理地分配资源,用户只需支付费用就能够享受各种各样的服务。(4)灵活性。云计算利用虚拟化在很短时间内就能够完成构建基础模型的任务,而且以用户具体需求为基础,动态化地释放或添加资源,保证用户应用期限的灵活性更强。(5)可靠性。互联网是云计算技术的重要载体,通过若干节点将服务提供给用户,并完成数据的储存和计算,都是在相应节点完成的,若某一节点发生故障,就会向其他节点进行分配,保证用户享受的服务不受影响。与此同时,配合数据容错等先进技术的使用,云计算可靠性进一步加强。云计算自从推出以后,业内人士和专家学者就高度重视,从最初的分布式计算逐渐发展到现在的网络服务,其发展速度惊人。互联网是该技术的重要载体,用户支付费用享受服务,如下图为对应的服务层次示意图。

从图上可知,云计算服务层次共有四层,每一层提供给用户的服务都各不相同。(1)基础设施即服务。托管应用硬件设备的方式之一,也就是在互联网的基础上,在计算机中获得有关服务,资源虚拟化是服务的具体内容。(2)平台即服务。服务商提供的一种服务,对应的内容是开发应用解决方案,服务商将平台提供给用户,用户借助平台研发应用软件,这样用户在硬件设备采购费用方面能够大幅节约,并且工作室合作也更为便捷高效。(3)软件即服务。这是通过互联网提供软件服务的一种方法,也就是软件供应商对应的服务商统一部署程序,用户借助互联网直接将相应的软件进行获取。在此服务模式下,用户不需要对任何设备进行购买,也无需对软件维护或者升级。云计算概念推出以后,云安全和云存储等相关概念也先后提出。云安全概念是中国企业提出的,将多种先进技术融合起来,例如未知病毒行为判断技术、网格计算技术以及计算机并行处理技术等等,通过网站客户端实现网络软件行为异常情况的检测,以此将互联网中的恶意插件、病毒以及木马等信息进行获取,再向服务器端进行传输以实现相应的分析和处理,完成具体的解决方案的制定后向客户端发送,以此来为网络数据的安全性提供保证。云安全技术下用户端总量不断增加,单一用户数据安全性也自然随之提升。这最主要的原因是用户端总数逐渐增多,能够对更多和更大范围的数据进行覆盖,在出现的数据为木马程序或者病毒的情况下,云安全技术自动开启以拦截木马程序或者病毒,保证用户端数据的安全。

云安全技术应用在计算机数据安全中的具体表现包括下面几点:(1)密码安全。密码安全中应用云安全技术:计算机网络中传递数据时,访问权限会对其有一定约束,因此用户要将正确密码输入才可以获取相应权限,完成传输数据。以上流程必须是在数据安全的前提下进行,对已有安全方法加密,使密码破解难度不断提升,这样就能够保证密码更加安全。(2)信息安全。计算机网络中用户端位置可利用定位系统来展示,这样用户信息就存在被泄露的风险。但如果应用云安全技术,用户登录地点就可以得到更好的保护,在数据传输过程中,可隐藏自身位置。除此以外,也可以提供邮件服务,如果用户使用过程中出现异地登录的情况,会以邮件方式来提醒用户,以便用户及时更改密码,保证用户信息的安全。(3)数据安全。应用云安全技术后,计算机网络用户传输数据过程中,需要将用户名与密码正确输入,与此同时用户还要将验证码进行输入。一般来说,用户点击发送验证码以后,用户以信息方式进行接收,若不正确则数据传输不能完成,使用户数据安全保证级别进一步提高。基于云计算模型的数据处理:(1)模型构建。计算机数据处理通过云计算技术完成时,首先要建立云计算模型,在建立过程中,通过虚拟化技术的应用将个性化服务提供给用户。(2)数据处理。建立模型完成以后,通过本体语义技术获取计算机网络内部所有传输节点数据样本,由此实现构建物理平台,接下来数据处理利用云计算技术来完成,这样就能够获取数据输出向量特征。(3)数据传输。计算机数据处理过程中为了提升云计算虚拟模型稳定性,设计框架过程中要掌握客户端组件设备特点,通过关键路径索引判断数据处理是否有效。

数据处理范文篇7

关键词:互联网;数据处理;档案管理

当今的时代是科技和网络飞速发展的时代,计算机和网络技术已经成了人们日常生活的一部分,改变了人们的生产生活方式。在这种背景下,档案管理相关的技术和电子产品也迎来了发展的春天,令传统的数据处理和档案管理模式黯然失色。对档案管理者来说,必须对传统的纸质文件的档案管理模式进行优化升级,将之变为多样化的电子信息化管理模式。

一、在数据处理和档案管理中利用互联网技术作用

(一)促进数据处理与档案管理效率的提高。在互联网视角下,通过信息网络技术能够极大的促进数据处理和档案管理效率的提高,确保档案管理工作的效率和质量。在互联网视角之下对数据处理和档案管理的改进要求科学管理,最终实现数据处理与档案管理的科学和高效,促进数据处理和档案管理的精确性和全面性。这要求在数据处理和档案管理工作者之间有一套稳定有序的沟通协调机制,在工作过程中有严密的监督体制。同时档案管理者要树立合作观念,促进档案管理工作中的信息共享和技术进步,实现数据处理和档案管理的高效化。(二)促进了数据处理和档案管理的统一标准的建立。在互联网视角之下,数据处理和档案管理的统一标准的建立不再是一个难题过去在相关工作人员对数据处理和档案管理的探索中,由于受到自身实力、资源和地域的限制,在档案管理工作中的标准往往是由各单位独立制定的,最终导致了在不同地区、不同行业的档案管理标准往往不同。这种标准的不统一使得在档案管理工作者之间信息的分散和密封,信息共享的难度加大。而互联网技术的引入,则消除了各地区和行业之间由于标准不统一而造成的信息隔离。互联网技术能够在不同的主体之间实现数据信息的有效整合,使得不同主体之间就档案管理和数据处理统一标准的建立成为可能,促进不同主体之间的信息共享。

二、为何要在数据处理和档案管理中引入互联网技术

(一)时展的必然趋势。数据处理和档案管理模式的电子信息化是这个行业在现代化发展下的必然选择,是科技进步带给行业的重大机遇。相比与其他国家,我国在数据处理和档案管理方面对互联网技术的利用起步晚,在不同地区和部门的数据处理和档案管理水平发展不均衡。例如,很多档案管理工作者在进行数据处理工作时缺乏网络数据数字化的相关资源,单位数据处理的自动化流程中欠缺技术支撑、没有统一的数据处理相关规范、在档案管理者之间没有形成明确的责任制。种种的问题造成了数据处理和档案管理在互联网视角之下的改革流于表象,没有进行实质性的改变。这些单位数据处理和档案管理相关网站建设不健全,相关的工作内容枯燥乏味毫无新意,档案和数据信息的内容更新缓慢,已经不能满足现代化发展之下对信息传输的时速要求。种种的问题都显示了数据处理和档案管理水平和时代的脱节,在数据处理和档案管理中引入互联网技术改革,已经是时展的必然选择。(二)满足“数字化”时代之下对数据处理和档案管理的便利化需要。现代档案管理和数据处理过程中有一个不可忽视的关键词即“数字化”。在数字化的改革浪潮之下对数据处理和档案管理的研究和改革能够有效改变传统工作方式的保守和落后。一直以来,相关工作人员在数据处理和进行档案管理过程中一直以档案数据的整体归档为目的,而忽略了档案归档的合理性、科学性。而“数字化”的改革模式则通过电子数据档案信息的建立,最大限度的促进档案信息的合理排列和结构完整。通过互联网信息技术在数据处理工作中的应用,彻底改变了传统管理模式之下由于技术落后造成的影像和实物档案的落后模式,在管理过程中新型的多媒体数据库的建立和完善,则解决了传统档案在电子化的转换过程中数据的模糊性问题。总之,这种改革满足了“数字化”时代之下对数据处理和档案管理的便利化需要,是时展的必然选择。(三)为信息安全保驾护航。在互联网视角之下对数据处理和档案管理所进行的一系列改革,必然伴随着相应的安全保障系统的建立,而这就满足了档案管理工作中对各种数据库的齐全性需要。同时,通过一系列相配套的操纵系统和软件设施的建立,实现了在工作过程中办公网络和互联网的安全连接。这种安全保障系统的不断建立和完善,为数字档案馆提供了有力的安全保障,为数据信息的安全保驾护航。相比传统的档案管理模式,这种安全保障不仅更全面,也更长久。

三、结语

总而之言,互联网技术的兴起给数据处理和档案管理工作带来了发展的曙光,在促进了工作效率和质量的不断提高和数据处理和档案管理的统一标准的建立等方面发挥着不可估量的作用,相关工作人员必须抓住机遇,让行业焕发新的活力。这种技术的引入,是行业现代化发展的必然选择,让相关工作更加便捷高效,为数据处理和档案管理中的数据信息提供有力的安全保障。不管是单位还是工作人员,都要在信息技术改革的潮流中顺势而为,提高工作的质量和效率,最终推动社会的进步。

参考文献:

[1]汤桂清,陈艳辉,孙玲玲.基于互联网视角下数据处理与档案管理研究[J].经济研究导刊,2017(5):187-188.

数据处理范文篇8

关键词:大数据挖掘;黑天鹅;样本免疫;血字数据

1大数据处理现状

目前行业内大数据常用的处理流程可以概括为四步,分别是数据采集、导入和预处理、统计分析以及挖掘。1.1数据采集。大数据的采集是通过多个数据库介质来接收发自客户端的数据(随着智能手机的普及,App端口采集已经成为主要来源),且数据采集者可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高访问量在峰值时达到上百万或千万级别,如“天猫双11”和春运抢票以及各种网购平台促销时的“秒杀”活动,都要求采集端部署大量数据库才能支撑,负载均衡和分片处理将是采集端设计的重点考量范围。1.2导入预处理。很多业内流行的做法是在采集端进行前端数据导入的大型分布式汇总,且在分布式储存群中进行数据的清洗和和预处理,甚至嵌入流式计算步骤。此步骤要注意的是百兆、千兆每秒的数据量处理难度较大。1.3统计分析。传统统计与分析的需求端运用EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright。实际运用过程中我们常遇到批处理,或者基于半结构化数据的需求,这点应当区分考虑,同时统计、分析步骤涉及到的数据量十分巨大,近年来随着数据采集量的爆炸式增长,系统资源占用往往没有上线,这点硬件布局时应当充分考虑。1.4挖掘。市场上目前挖掘方式,主要是在现有数据根据客户需求进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,高级别数据分析的需求,也往往是基于初级算法的嵌套性叠加。往年典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,使用工具有Python、Hadoop等,该过程的难点往往是精准把握用户数据需求,再基于需求的基础之上进行算法的调整。

2大数据失真的危害及风险

在处理流程中,采集、导入预处理、统计分析,都可以通过预设数据库完成。而真正用于企业营销、战略、市场分析的核心数据挖掘阶段则是完全无法具体量化,可以说不同行业和不同市场阶段有着截然不同的数据库需求,如果我们挖掘和提炼数据的过程严重或者部分失效,则在数据分析的蝴蝶效应之下得出的结果一定与事实情况是天壤之别。2014年电影《黄金时代》和2018年电影《阿修罗》大数据端在票房和市场预测方面失算的案例充分说明大数据的推演失真所造成的结果是灾难性的。随着“关系链和数据流应成为企业估值的新核心指标”这一把数据价值提升到前所未有的理论诞生。各中商业资本开始疯狂的引入大数据概念,各种相对应所谓的数据分析公司应运而生。然而大数据真的那么神奇吗?是否真的可以像宣传的那样神奇到对目标无孔不入地分析?据资料统计《黄金时代》在百发有戏的会上,百度大数据部产品规划负责人祖峥介绍了百度票房预测产品,通过百度搜索数据、新浪微博数据以及10年来电影行业数据、同类电影数据等,以及电影受众分析,预测《黄金时代》票房将在2亿至2.3亿之间。由此可见其数据挖掘阶段的主要参数是“百度搜索”“新浪微博”“电影行业历史数据”等存量数据指标,虽然算法笔者个人不得而知。但作为一个软件行业从业人员从数据源的角度分析:首先百度搜索和新浪微博等支流平台其收集的只是所谓关注度数据,我们无法将关注真正转化为票房;其次,中国电影在票房统计上有先天的缺陷,影院对票房的瞒报早已成为业内的潜规则,而21世纪初我国才开始建立票房统计制度,其时间周期不过10年左右。最后受众分析方面,发行方和百度数据利用所谓的问卷调查为依据样本,推演出数据结果殊不知这样的数据严重受制于“受众免疫”现象。(受众免疫:泛指调查样本在已知条件下对调查行为采取的与实际不符的行为方式,其结果会产生调查数据折射)。

3大数据处理过程中的风险控制步骤

大数据究其核心无外是用过去推断未来。或是用过去既定的已经发生的同类事件推测未来与之相似事件的结果。其诞生就饱受争议。笔者认为,合理控制数据采集和统计分析过程中的数据源精准度是减小和控制大数据推断结果风险的核心要素。具体步骤为:1)淡化模糊数据的收集,精确采集源重点收集血字数据。随着互联网技术的全面运用,海量数据的产生已远远大于存储介质的容量,如果“大数据”的收集只是一味求“大”不求“精”,那么所收集的混沌数据将毫无意义,即:掌握了所有数据其实等于没掌握数据。而血字数据则不同,(所谓血字数据是指反应事物本身联系无法掩饰和修饰的唯一性数据如:居民身份证号码、银行卡等级、卫星定位点等等无法或者掩饰难度极大的数据。其得名于柯南道尔福尔摩斯系列小说中经典故事“血字的研究”)。在法律和保护消费者范围内合法收集关键数据可以直接提高大数据的采集精度和推断广度,在源头上解决数据收集过程中巨量的采集和超高的服务器荷载。不但节约企业硬件成本而且还能直观提高采集效率,减少决策过程中蝴蝶效应的发生概率。2)增强数据挖掘过程中的企业独特性,引入先进分析方法和现代统计学、概率分布矩阵经验来降低数据挖掘过程中小概率事件的发生风险。市场调查公司AC尼尔森的“尼尔森数据”就是独特数据挖掘的典范。即对数据采取“质量控制”。未来大数据时代尤其是金融领域,面对相同的数据不同的处理方式和挖掘手法可能得出的结果完全不同。正如乔治•索罗斯在《金融炼金术》一书中提到:在认识函数中,参与者的认识依赖于情镜;在参与函数中,情境受参与者认知的影响。3)提出控制预警方案以应对大数据时代的“黑天鹅事件”。大数据反对派的关键王牌就是黑天鹅现象,持此观点者普遍认为黑天鹅现象不可预知如“911事件”“印度洋海啸”“日本核泄漏”等极端事件无法通过历史所谓的大数据和经验去预知,而其造成的巨大风险将会严重透支常规事件中企业所取得的利润。简言之就是大的灾难造成的损失可能使正常事件积累的财富一夜化为乌有。但他们恰恰忽略了历史上发生的黑天鹅事件本身就是大数据分析的最好素材基础,正式因为其独特性和唯一性反而造就了上文所说的血字数据,黑天鹅事件的大数据分析往往能够更为精准,究其原因很大程度上是因为事件本身的独一无二。少数的黑天鹅事件几乎能够解释这个世界中的所有事情,从思想的胜利到历史事件的变迁,到我们的个人生活。我们无法避免黑天鹅事件的发生,但恰恰是对以往事件的分析和统计研究可以避免和减少未来新的黑天鹅事件带来的损失。这一点恰恰是黑天鹅事件中风险控制的灵魂所在。

4结论

伦敦皇家学院的DavidHand教授讲过一句话,“现在我们有了一些新的数据来源,但是没有人想要数据,人们要的是答案”。大数据已经到来,但它并没有带来新的真理。现在的挑战是要吸取统计学中老的教训,在比以前大得多的数据规模下去解决新的问题、获取新的答案。自2018年欧盟新的用户隐私法规实施以来,用户日益觉醒的隐私保护观念和海量数据中的有效性处理,已经成为了大数据采集、导入、预处理和统计分析环节中的重要瓶颈。对此在未来的数据分析采集中,我们应当避免目前阶段我国主流数据收集收集公司统计学和市场调查般的海量堆砌数据,再花大的精力进行后期处理;这种方法在早期PC端用户时代和智能手机崛起初期有明显效果,那时数据生成量有限且用户对个人敏感数据的保护性并不十分强烈,而今我国已经成为世界上数量最多的移动端用户保有量国家,且2020年5G时代将全面来临,巨量的峰值数据和兆亿般的系统资源占有量负载,现有海量数据收集筛选法将会无法适用。对此,我们必须布局未来,从思路上进行有效数据的挖掘处理机制探索,并形成体系化的处理工作流和新型架构理论,才能全面应对未来大数据处理过程中的风险。

参考文献

[1]肖风.投资革命[M].北京:中信出版社,2013.

[2]乔治•索罗斯.金融炼金术[M].海口:海南出版社,1999.

[3]纳西姆•尼古拉斯塔勒布.黑天鹅[M].北京:中信出版社,2009.

[4]徐子沛.大数据[M].桂林:广西师范大学出版社,2015.

数据处理范文篇9

关键词:计算机数据处理;运算速度;影响;因素

当前人们使用计算机的方式已经脱离了最早的计算机设计概念,不再是追求大量的数据运算,更多的是与生活生产相结合来满足工作的需求以及个人的使用,包括网络浏览以及办公室办公等,然而计算机技术的数据处理作为计算机技术中的基本工作要求,其中关于数据处理的运算速度对计算机的使用性能有重要影响。因此,要对计算机进行数据处理时的运算速度进行深入分析,通过从实践操作中不断发现其影响因素从而提出改进措施。

1计算机数据处理

在计算机技术的发展中,最早体现出来的就是数据处理技术,在早期航天航空事业发展中,需要一定的技术对大量的航空数据进行计算,由于进行人工处理产生的一定误差会对航天航空项目产生巨大影响。因此,对计算机数据处理技术进行了开发,利用门电路的特点进行了电子逻辑计算,再加上数学模型与之相结合,利用计算机逻辑门电路功能,完成了计算机数据的运算功能。在最早的时候,计算机的数据计算能力就代表了计算机的数据处理能力。1.1概念。随着计算机技术在生活和工作生产中的普及和运用,计算机已经在传统意义的基础上进行了改革,被人们称呼为“微机”。根据计算机的计算能力和体积可将计算机分为巨型机、超大型机、大型机、中型机和小型机以及微型机。计算机的运算能力越强,它的体积就越大,除了是内部构造的原因,还由于计算机在运算过程中需要强符合的电路逻辑,因此需要具有一定的散热功能。例如我国进行自主研发的“银河二号”超级计算机的体积就非常庞大,主要就是因为其内部构造非常复杂以及零件数量巨大,以及需要对中央处理器进行散热处理。目前一般在生活和生产工作中使用的基本都是微型机。微型机的功能并不是只有数据运算还需要将运算功能与其他方式相结合来进行数据的处理。因此,一般在对计算机数据处理的定义进行研究和分析时,都是从它的宏观定义出发,而不仅仅是指数据运算。例如,使用计算机对拍摄的图片进行加工时,在运用了电子门电路的逻辑运算的同时,在计算机的中央处理器中也同时进行了对图片的数据进行处理的运算,这也是因为在计算机的逻辑思维中只存在二进制的数据“0”和“1”。数据以其他方式进行呈现时,计算机是无法进行识别的,因此,在计算机进行数据处理的宏观概念中,计算机的数据处理不仅仅是局限于二进制数据,还涉及到了数据与数据之间的转换以及计算,真正的数据处理是要将这些结合到一起,并不是指单一的数据运算。1.2计算机数据处理的特征计算机具有比较复杂的数据处理过程。一开始,在中央处理器发出进行数据处理的指令之后,就需要对数据进行解码和分析,需要将数据转换成计算机可以识别的二进制,。再在计算机内存中进行缓存。在中央处理器对数据进行适当的加工以后再进行提取,提取到二次以及三次缓存,就是计算机进行完整的数据处理的过程。在这个过程中,需要设置计算机的内部缓存,使中央处理器的负荷减小,以及减轻发热情况来使计算机的数据处理过程更加流畅。一般来说,计算机的数据处理方式具有3大特征:(1)数据转换过程。由于在计算机实际运行当中,只能通过二进制的方式对数据进行识别,因此,首先就需要将需要处理的信息进行二进制的转化,比如用户需要通过解码器进行转换才能进行视频的观看,解码器就是数据处理过程中进行转换的媒介,在进行数据转换之后才可以操作下一步。(2)计算机数据处理过程中的缓存调用。一般可以说到的数据缓存,就是指在另一个元件中将数据进行储存之后再经过中央处理器进行加工。需要对缓存空间进行设置来保证数据处理过程中的流畅程度,不仅仅是可以对本身就有的数据进行缓存,也可以缓存从其他地方传输过来的文件和信息,然后再调至中央处理器进行加工和处理。(3)在通过计算机技术进行数据处理时,最基本的二进制数据。在计算机数据处理的实践操作过程当中,计算机的逻辑思维中只能对二进制进行识别。这是由于在进行计算机的设计时,对所有的数据进行处理时,都是需要通过计算机电子门路,无论计算机要进行何种工作,都需要将其转换为二进制数据才能被计算机识别,从而进行信息数据的处理。因此,在计算机的数据处理过程中,二进制数据是一切操作的基础。

2影响运算速度的因素

在进行计算机数据处理的影响因素分析时,对数据处理时的经过和特点进行了解是前提,这是在进行技术完善时的依据。计算机通过接收命令到数据处理的过程当中,会经过无数个必要流程,而这些流程中都会产生一系列的因素来对数据处理中的运算速度造成一定影响,一般来说,会将在计算机进行数据处理过程中对其运算速度造成影响的主要因素分成以下几点进行具体分析。2.1中央处理器。在计算机构造中的核心元件就是CPU,即中央处理器。一般的衡量标准就是指主频对中央处理器的衡量速度。主频就是指在1s之内中央处理器的运算次数,即频率单位。它们之间的关系成正比,主频的速度越慢,则中央处理器的运算速度就越慢,反之亦然。在中央处理器的实际使用过程当中,会出现机械性老化现象发生,造成数据处理中运算速度的减慢,因此,需要在其中设置缓存区,一般会在中央处理器与内存之间来进行缓存区的设置,对计算机的运行速度有显著影响原因之一的就是在缓存方面的设置,在对计算机性能进行了提升的同进,也满足了用户生活工作中,越来越高的使用要求。2.2计算机内存。一般来说,将中央处理器进行理想缓存过程与空间的创造相结合,是计算机进行内存设置的主要目的。可以提高计算机在进行数据处理时各方面的综合能力和整体的运行流畅度。使用者在利用计算机进行工作时,如果计算机本身并不存在内存,可能会无法打开计算机的操作系统,或者是计算机的综合性能有明显降低和系统启动的拖沓行为,以及会发生明显的卡顿现象,导致对计算机的使用体验极差,系统数据处理中运算速度太慢会使计算机在操作过程中十分缓慢,综合使用性能也明显降低。而且,如果计算机具有一定的内存空间,在整体的数据处理过程当中则不需要中央处理器对整体的运行进行承担,减小了运行过程中的负荷,也有利于计算机在长时间的使用中中央处理器产生的温度升高的情况,也减小了由于散热不妥导致中央处理器的损坏而产生的经济损失行为。目前在进行计算机生产制造时,大部分厂家根据这一点在进行中央处理器的保护时,都是在计算机内部进行了度感应器的设置,在合理的温度范围内可以启动计算机进行使用,一旦超过,则无法打开计算机进行办公。但是,计算机本身不具有内存,或者内存过小,对计算机在进行数据处理过程中的运算速度造成一系列的不利影响也是不能否定的事实。一般认为,计算机需要进行数据缓存的数量越大也就是需要计算机的内存空间越大,自然会减轻中央处理的运行负荷,计算机的运行速度也会有明显加快。在这种情况之下,需要针对提高计算机数据处理过程中的运算速度采取一系列具体措施:(1)对计算机的内存进行提高。要在以往计算机内存的基础上进行明显提高来满足用户对计算机应用过程中更高的需求。例如,从以往的512M提升到2G,随着科学技术的不断发展和进步,可以对计算机内存进行一定的整体上的升级,比如可以扩展到4G甚至以上,这样计算机在进行数据处理时的运算速度会有明显加快,用户的实际操作也会更加流畅,对利用计算机技术进行生产生活的体验也会有显著提高。(2)对计算机的内存制式进行合理的调整。计算机数据处理过程中的运算速度与计算机的内存制式有着一定的关系,可以通过升级二级缓存,在升级到三级缓存来进行数据缓存空间的提升,这样会使计算机数据处理过程中的运算速度得到进一步加快。(3)用户需要对在计算机的运行过程中产生的一些垃圾文件进行及时的处理,如果没有清理干净或者处理不当,则会占据计算机的内存,使数据处理的运算速度变慢。针对这一项,相关的技术人员可以通过编制一些简单的教程来对用户在使用过程中如何进行垃圾文件的清楚进行指导,使计算机的内存空间得到清理,对计算机的数据处理能力进行提高。2.3计算机硬盘。与中央处理器和内存空间相比,计算机进行数据处理的运算时,硬盘方面造成的不利影响是最小的,对比之下的影响程度也是最小的。然而,因为不同类型的硬盘对计算机在数据读取中速率不同的原因,硬盘会在中央处理器和内存空间对运算速度产生直接影响的同时造成间接影响。虽然在计算机使用的短时间内硬盘的读取速度造成的影响非常小,几乎难以察觉,但是其中的负面影响会在长时间的使用中得到明显放大。一般来说,衡量硬盘质量的主要标准是转速,目前,5400R或是7200R的计算机转速为多数用户在生活中和一般办公室运营中所使用的,硬盘的转速与读取速率之间为正比例关系,就是说如果硬盘的转速越高,则读取速率越大,计算机在进行数据处理时的运算速度也越快,转速越低则反之。一般来说,在硬盘闪存的读取速率比较高的情况下,它进行数据转换的速度也比较快,但是也存在着闪存不足的情况,固态硬盘所具有的空间一般要比内存空间更大一些就是造成这个不足之处的主要原因。通过上面的分析可以知道,中央处理器和内存空间以及硬盘3个方面是影响计算机进行数据处理时的运算速度的主要因素,这三者中,对计算机数据处理的运算速度造成直接影响的是中央处理器和内存空间,而且中央处理器造成的影响是最大的,对计算机进行数据处理的运算速度起到了决定性的作用的则是主频的高低,接下来程度的是内存空间,而只是造成了一定的间接影响的是硬盘,它所造成的影响也是比较小的。总结下来,内存空间并不能直接代表计算机在进行数据处理的运算速度,要想使计算机数据处理的运算速度到达最高,还要与计算机的中央处理器相结合。

3结语

从计算机进行数据处理的过程以及特征出发,对影响计算机数据处理中运算速度的主要原因进行了剖析,以及提出了一系列的解决措施来满足用户在计算机使用过程中的各种需求。计算机的数据处理是计算机进行实际操作的基本要求,直接影响了计算机的工作性能,要从基本设施进行分析和改进来对计算机的总体性能进行提升。

参考文献

[1]王丽敏.探析计算机数据处理的运算速度影响因素[J].山东工业技术,2016,(16).

[2]董晶晶.影响计算机数据处理的因素方法研究[J].数字技术与应用,2016,(9).

数据处理范文篇10

1云计算技术概述

1.1云计算技术概念

云计算技术是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗余、虚拟化等混合成的一种技术,其原理是通过互联网将数据处理程序分成多个小程序,然后通过调用服务器资源利用不同数量的小程序完成数据处理和计算,最后即可为每个云计算用户提供合适的算力,从而同时满足多个云计算用户的数据处理需求[1]。

1.2云计算技术的特点

1.2.1成本低云计算的成本与其购买的算力具有直接关系,购买的算力越多则消耗的成本越大。对大部分企业来说,只需要使用很小一部分算力即可满足正常使用需求;对大型企业来说,云计算可以在保证算力满足需求的情况下降低一定成本,因此整体来说云计算技术的成本偏低[2]。1.2.2地点限制少云计算技术可以为用户提供大量的算力服务,但是并不依赖传统的实体服务器,而是直接在云计算服务企业内部部署大量服务器,然后通过互联网在云端为用户提供算力服务。因此,云计算技术对用户来说不存在地点方面的限制和需求。1.2.3速度快云计算技术服务商在搭建服务平台的过程中,准备了非常强大的服务器,而我国大部分企业自己在服务器准备方面都不如这些云计算技术服务商,因此云计算技术可以保障其提供的算力服务比企业自己在计算机数据处理中的速度更快。1.2.4扩展性强云计算技术服务商可以根据用户的需求为其提供不同算力的服务,具体通过云计算应用软件进行操作。企业用户不需要担心业务增加会导致算力不足,只要企业能够使用云计算技术即可随时利用云计算的其他服务器进行有效扩展[3]。

1.3云计算技术在计算机数据处理中的应用发展趋势

云计算在互联网时代具有广阔的发展前景,目前也已经逐渐应用到各行各业之中,其中对大数据技术比较依赖的企业是云计算技术的主要目标用户。这些企业的特点是计算机数据处理量大,如果企业选择自己搭建服务器处理这些数据需要占用大量的场地、资金、设备、人力等资源。因此,云计算技术在未来可以主要为这些运用大数据技术比较密切的中小微企业提供算力服务,这些即可覆盖我国大多数企业,最终对整个大数据技术应用和数字化社会建设起到推动作用。

2云计算技术在计算机数据处理中的应用

2.1数据安全保护

自从互联网全覆盖之后,社会生产生活一直以来便饱受着数据泄露的困扰。企业核心数据泄露会导致经济利益受损,甚至还会被一些不法黑客勒索钱财。而人们在日常生活中的数据泄露,则会一直遭受一些无良商家的骚扰。对企业来说,云计算技术可以保障核心数据不被其他不法分子盗取;对个人来说,云计算技术也可以对个人数据隐私起到保护作用。云计算技术在提供算力服务之外,同时提供数据安全保护服务,这也是云计算技术能够得到广泛认可的原因之一。云计算技术在使用中可以通过加密手段防止计算机数据处理过程汇总受到木马和病毒的侵害,一般来说云计算使用的双层加密技术,即通过密码验证和验证码验证两种手段保证在密码泄露时也能够防止信息被盗取。

2.2数据处理平台

云计算技术可以为大量的不同行业用户提供不同级别的算力服务,而云计算技术服务商企业便通过搭建数据处理平台满足用户的复杂需求,进而让各个用户都可以合理使用所需算力资源。企业用户在使用云计算技术的过程中,可以通过数据处理平台搭建自身业务数据处理所需要的系统,通过系统进一步优化计算机数据处理流程,从而提高云计算技术的运算效果,最终可以达到节省云计算算力成本的目的。云计算技术在使用过程中,用户直接使用自己的语言体系构建具体操作系统,而未使用云计算技术之前经常受到操作系统的语言限制。云计算技术可以通过数据处理模型设计和公式表达两种途径为用户提供服务,计算机数据处理应用适合的模型之后运算能力可以进一步提高,公式表达则能够大幅度降低运算时间。

2.3基础设施服务

云计算技术经过长时间发展已经逐渐将虚拟计算机技术融入其中,通过虚拟技术的应用,可以直接让企业在云端使用各种虚拟化资源,而不必在企业内部建立大量的计算机数据处理硬件设施,极大地降低了企业的设备成本。云计算在提供算力服务的过程中,也可以同时为企业提供基础设施服务,这样一来,更多企业愿意选择使用云计算技术服务,同时基础设施服务的优势也让云计算得到了长足发展,尤其是吸引了大量没有实力自主完成计算机数据处理基础设施建设的小微企业。

2.4软件平台服务

云计算技术通过平台和软件为不同特征的用户提供个性化服务,平台服务的过程中,企业也可以直接与平台中的数据应用开发工作室合作,或者与云计算技术服务商达成合作,二者均可以为企业节省一定的算力成本。而软件服务主要针对企业计算机数据处理流程的优化,经过优化之后,企业可以更好地使用云计算技术完成业务数据的处理,相比之下软件服务的性价比更高,对企业健康可持续发展比较有利。

3云计算技术在计算机数据处理中的应用保障

3.1加强云计算数据安全保护

云计算技术虽然可以在提供算力服务的过程中,同时为企业提供数据安全保护服务,但是云计算内部仍然存在大量的数据安全风险。对企业来说,数据存储由实体硬件设施存储转移到云端存储之后,数据安全风险也随之从企业向服务商转移。这种情况下,云计算技术服务的用户积累的数据越多,总量也愈发庞大,对国内外不法黑客的吸引力也越大。因此云计算技术服务商必须更加重视数据的安全保护,防止黑客对服务商下手造成大量数据被窃取或丢失。

3.2重视云计算体系构建

云计算技术服务商在为企业用户提供算力服务时,可以先在内部完成云计算体系的构建,这样用户在使用云计算服务的过程中即可直接在体系内部快速完成计算机数据处理,而不必再进入云计算技术平台与软件服务商寻求合作。对算力需求并不高的中小微企业,完全可以将算力成本控制在自己能够长期接受的程度,这样一来云计算技术才能向更多小微企业扩散。

3.3加强云计算技术研发

云计算技术服务商在确保算力服务质量能够满足用户需求的情况下不应该止步不前,而应该进一步加大对云计算技术的研发,争取在保证当前算力成本不上升的情况下继续提高算力,这样云计算技术的应用成本可以得到降低,更有利于云计算技术的应用推广。同时,云计算技术还可以在公共云方面继续研发,公共云计算技术不需要耗费大量资金和时间加强数据安全保障,反而要尽量推动公有云网络的数据共享,这样一来我国基础设施运营商才能进一步加强对云计算的应用。

3.4提高云计算技术性能

云计算技术的算力性能受到网络配置的影响比较大,对某些企业来说云计算技术虽然可以提供一定的便利、降低算力成本,但是云计算的性能没有达到这些企业的要求。因此,云计算技术服务商必须从算力性能入手,争取在现有的网络配置之下,提高计算机技术的算力性能,这样才能尽量满足大部分企业用户的要求。同时,云计算技术服务商还应该适当将眼光放长远一些,提前研究如何在5G网络配置环境下将云计算技术的性能发挥到最大。

3.5保障数据备份及恢复

云计算技术服务商承接各个企业的算力服务之后,在事实上成了云计算数据中心,一旦服务商没有对数据做好保护,导致数据丢失无法恢复则会损失大量资金。因此加强云计算技术的数据保障工作,并且在数据丢失之后能够及时恢复数据是非常重要的,目前已经有云计算技术服务商开始研究云计算+区块链技术,二者具备融合的基础条件,而且区块链在数据安全方面具有非常大的优势,如果云计算技术服务商能够将云计算和区块链合二为一,则数据备份及恢复的信息安全保障问题则迎刃而解。

4结语

综上所述,云计算技术在互联网时代的作用非常大,生产生活很多领域都需要大量的算力解决各方面的问题,而云计算技术可以通过互联网为每一个与互联网相互了解的用户提供按量付费的云计算服务,对用户来说可以实时得到自己需要的算力,对云计算技术服务企业来说能够产生巨大经济效益。因此,云计算在计算机数据处理中的应用势在必行,而云计算技术服务企业还需要继续在安全、体系、技术、性能、数据恢复等方面优化,这样才能让云计算技术得到更多用户的信任,从而推动更多业务计算工作向云计算转移。

[参考文献]

[1]陈德.云计算技术环境下计算机网络安全分析[J].佳木斯职业学院学报,2021(3):137-138.

[2]谢起朝.云计算环境下的分布存储关键技术[J].电脑知识与技术,2021(3):59-60.