專利數據處理包括哪些

A. 數據處理技術有哪些

1.HDFS(分布式文件存儲系統)
2.MapRece(分布式計算框架)
3.YARN(資源調度器)
4.HBASE(分布式資料庫)

B. 數據處理一般包括哪四個過程

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

C. 數據處理方法有哪些

數據處理方法有：

1、標准化：標准化是數據預處理的一種，目的的去除量綱或方差對分析結果的影響。作用：消除樣本量綱的影響；消除樣本方差的影響。主要用於數據預處理。

2、匯總：匯總是一個經常用於減小數據集大小的任務。匯總是一個經常用於減小數據集大小的任務。執行匯總之前，應該花一些時間來清理數據，尤其要關注缺失值。

3、追加：追加節點將結構類似的表，選取一個主表，將另外的表追加在主表後面（相當於增加行記錄）。注意：要追加文件，欄位測量級別必須相似。例如，名義欄位無法附加測量級別為連續的欄位，即欄位類型的相同。

4、導出：用戶可以修改數據值並從現有數據中派生出新欄位。可以根據一個或多個現有欄位按6種方式創建出一個或者多個相同的新欄位。

5、分區：分區節點用於生成分區欄位，將數據分割為單獨的子集或樣本，以供模型構建的訓練、測試和驗證階段使用。通過用某個樣本生成模型並用另一個樣本對模型進行測試，可以預判此模型對類似於當前數據的大型數據集的擬合優劣。

D. 數據處理一般包括什麼、什麼、什麼、和分析數據等過程。

由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

1、識別需求

確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

2、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。

策劃時應考慮：將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據；明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；記錄表應便於使用；採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。

3、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

4、過程改進

組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。

收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；數據分析所需資源是否得到保障。

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數據處理中，通常計算比較簡單，且數據處理業務中的加工計算因業務的不同而不同，需要根據業務的需要來編寫應用程序加以解決。

而數據管理則比較復雜，由於可利用的數據呈爆炸性增長，且數據的種類繁雜，從數據管理角度而言，不僅要使用數據，而且要有效地管理數據。因此需要一個通用的、使用方便且高效的管理軟體，把數據有效地管理起來。

數據處理與數據管理是相聯系的，數據管理技術的優劣將對數據處理的效率產生直接影響。而資料庫技術就是針對該需求目標進行研究並發展和完善起來的計算機應用的一個分支。

E. 我想問一下大數據的數據處理包括哪些方面

大數據的數據處理一共包括四個方面分別是收集，存儲，變形，和分析。
收集：原始數據種類多樣，格式、迅橡位置、存儲、時效性等迥異。數據收集從異構數據源中收集數據並轉換成相應的格式方便處理。
存儲：收集好的數據需要根據成本、格式、查詢、業務邏輯等需求，存放在合適的存儲中，方便進一步的分析。
變形：原始數據需要變形與增強之喊耐後才適合分析，比如網頁日誌中把IP地址替換成省市、感測器數據的糾錯、用戶行為統計等。
分析：通過整理好鄭昌春的數據分析whathappened、whyithappened、whatishappening和whatwillhappen，幫助企業決策。
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