數據操作功能包括哪些

『壹』 系統的數據處理的功能有哪些

1.可視化分析 大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。 2. 數據挖掘演算法 大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。 3. 預測性分析 大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。 4. 語義引擎 非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。 5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。 大數據的技術 數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。 數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。 基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。 數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。 統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。 數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等) 模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。 結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。 大數據的處理 1. 大數據處理之一：採集 大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。 在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。 2. 大數據處理之二：導入/預處理 雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。 導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。 3. 大數據處理之三：統計/分析 統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。 統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。 4. 大數據處理之四：挖掘 與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。 整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

『貳』 資料庫有哪些基本操作

分5類：
查詢語句：select
DML(數據操作語言)：insert,update,delete,merge
DDl(數據定義語言)：create.alter,drop,truncateDCL(數據控制語言)：revoke,grant事務控制語句:commit,roolback,savepoint

『叄』 資料庫操作語言有哪兩大部分功能

DDL和DML，DDL是資料庫定義語言，包括create、drop等，DML是資料庫操作語言，包括select、update、insert、delete

『肆』 數據操作包括哪些內容

數據操作包括對數據進行分類、歸並、排序、存取、檢索和輸入、輸出等標准操作。

『伍』 使用計算機資料庫管理系統功能可以對數據進行哪些操作

簡單來說增刪改查的啊！

問題補充：

增加，刪除，修改，查詢！就這樣的！

『陸』 簡述EXCEL中數據管理包括那些功能

1. 建立電子表格
EXCEL表處理軟體是美國微軟公司研製的辦公自動化軟體OFFICE 中的重要成員，經過多次改進和升級。它能夠方便的製作出各種電子表格，使用公式和函數對數據進行復雜的運算；用各種圖表來表示數據直觀明了；利用超級鏈接功能，用戶可以快速打開區域網或Interner上的文件，與世界上任何位置的互聯網用戶共享工作薄文件。

EXCEL 提供了許多張非常大的空白工作表,行和列交叉處組成單元格，別小看單元格在屏幕上顯示不很大，每一單元格可容納 32000個字元。這樣大的工作表可以滿足大多數數據處理的業務需要；將數據從紙上存入EXCEL 工作表中，這對數據的處理和管理已發生了質的變化，使數據從靜態變成動態，能充分利用計算機自動、快速的進行處理。在EXCEL 中不必進行編程就能對工作表中的數據進行檢索、分類、排序、篩選等操作，利用系統提供的函數可完成各種數據的分析。
2. 數據管理
啟動EXCEL之後，屏幕上顯示由橫豎線組成的空白表格，可以直接填入數據，就可形成現實生活中的各種表格。如學生登記表，考試成績表，工資表，物價表等；而表中的不同欄目的數據有各種類型，對於用戶建表類似於日常習慣，不用特別指定，EXCEL 會自動區分數字型、文本型、日期型、時間型、邏輯型等。對於表格的編輯也非常方便，可任意插入和刪除表格的行、列或單元格；對數據進行字體、大小、顏色、底紋等修飾。
3. 製作圖表
EXCEL提供了14類100多種基本的圖表，包括柱形圖、餅圖、條形圖、面積圖、折線圖、氣泡圖以及三維圖。圖表能直觀的表示數據間的復雜關系，同一組數據用不同類型圖表表示也很容易改變，圖表中的各種對象如：標題、坐標軸、網路線，圖例、數據標志、背景等能任意的進行編輯，圖表中可添加文字、圖形、圖像，精心設計的圖表更具說服力，利用圖表向導可方便、靈活的完成圖表的製作。
4. 數據網上共享
EXCEL為我們提供了強大的網路功能，用戶可以創建超級連接獲取互聯網上的共享數據，也可將自已的工作薄設置成共享文件，保存在互聯網的共享網站中，讓世界上任何一個互聯網用戶分享。

『柒』 資料庫:DBMS的數據控制功能有哪些

資料庫就是一組經過計算機整理後的數據，存儲在一個或多個文件中，而管理這個資料庫的軟體就稱之為資料庫管理系統。
具有如下功能：
（1）數據定義功能。DBMS提供相應數據語言來定義（DDL）資料庫結構，它們是刻畫資料庫框架，並被保存在數據字典中。
（2）數據存取功能。DBMS提供數據操縱語言（DML），實現對資料庫數據的基本存取操作：檢索，插入，修改和刪除。
（3）資料庫運行管理功能。DBMS提供數據控制功能，即是數據的安全性、完整性和並發控制等對資料庫運行進行有效地控制和管理，以確保數據正確有效。
（4）資料庫的建立和維護功能。包括資料庫初始數據的裝入，資料庫的轉儲、恢復、重組織，系統性能監視、分析等功能。
（5）資料庫的傳輸。DBMS提供處理數據的傳輸，實現用戶程序與DBMS之間的通信，通常與操作系統協調完成。

『捌』 資料庫的基本操作包括什麼

最基本的就是：增、刪、改、查
insert delete update select

『玖』 資料庫管理系統的主要功能

資料庫管理系統的主要功能有：數據定義功能、數據操縱功能、資料庫的運行管理、資料庫信息的介面和資料庫的建立和維護功能。

1、數據定義功能：DBMS提供數據定義語言（Data Definition Language，DDL），用戶通過它可以方便地對資料庫中的數據對象進行定義。

2、數據操縱功能：DBMS還提供數據操縱語言（Data Manipulation Language，DML），用戶可以使用DML操作數據，實現對資料庫的基本操作，如查詢、插入、刪除和修改等。

3、資料庫的運行管理：資料庫在建立、運用和維護時由資料庫管理系統統一管理、統一控制，以保證數據的安全性、完整性、多用戶對數據的並發使用及發生故障後的系統恢復。

4、提供方便、有效地存取資料庫信息的介面和工具：編程人員可通過編程語言與資料庫之間的介面進行資料庫應用程序的開發。資料庫管理員（Database Administrator，DBA）可通過提供的工具對資料庫進行管理。

5、資料庫的建立和維護功能：資料庫功能包括資料庫初始數據的輸入、轉換功能，資料庫的轉儲、恢復功能，資料庫的重組織功能和性能監控、分析功能等。這些功能通常是由一些程序來完成。

資料庫管理系統的結構

1、外部層（External Level）或稱觀點層（View Level）：包括數個外部綱要(External Schema)或用戶觀點(User Views)，每個外部綱要描述了特定族群有興趣的部分資料庫並對該族群隱藏剩下的部分，如同概念層，每個外部綱要一般使用表達性資料模型(Representational Data Model)實現。

2、概念層（Conceptual Level）：包含了概念綱要(Conceptual Schema)，概念綱要描述了整個用戶社群的資料庫結構，其隱藏了實際存儲資料的結構並專注於描述實體(Entity)、資料類型(Data Type)、關系(Relationships)、用戶操作(User Operations)以及限制(Constraints)。通常資料庫系統被實現時，表達性資料模型也被用於描述概念綱要。

3、內部層（Internal Level）：內有內部綱要(Internal Schema)，內部綱要描述的是實際存儲資料的結構，其使用實體資料模型(Physical Data Model)並詳細描述資料庫的資料存儲(Data Storage)及訪問路徑(Access Path)。

『拾』 資料庫管理系統的主要功能有哪些 這6大方面都是的

資料庫管理系統的主要功能如下：

1、數據定義。DBMS提供數據定義語言DDL，供用戶定義資料庫的三級模式結構、兩級映像以及完整性約束和保密限制等約束。

2、數據操作。DBMS提供數據操作語言DML，供用戶實現對數據的追加、刪除、更新、查詢等操作。

3、資料庫的運行管理。資料庫的運行管理功能是DBMS的運行控制、管理功能，包括多用戶環境下的並發控制、安全性檢查和存取限制控制、完整性檢查和執行、運行日誌的組織管理、事務的管理和自動恢復。

4、數據組織，存儲與管理。DBMS要分類組織、存儲和管理各種數據，包括數據字典、用戶數據、存取路徑等，需確定以何種文件結構和存取方式在存儲級上組織這些數據。

5、資料庫的保護。資料庫中的數據是信息社會的戰略資源，所以數據的保護至關重要。

6、資料庫的維護。這一部分包括資料庫的數據載入、轉換、轉儲、資料庫的重組合重構以及性能監控等功能。