数据操作功能包括哪些

『壹』 系统的数据处理的功能有哪些

1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2. 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 3. 预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据的技术 数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。 基础架构： 云存储、分布式文件存储等。 数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。 统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。 数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。 结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。 大数据的处理 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

『贰』 数据库有哪些基本操作

分5类：
查询语句：select
DML(数据操作语言)：insert,update,delete,merge
DDl(数据定义语言)：create.alter,drop,truncateDCL(数据控制语言)：revoke,grant事务控制语句:commit,roolback,savepoint

『叁』 数据库操作语言有哪两大部分功能

DDL和DML，DDL是数据库定义语言，包括create、drop等，DML是数据库操作语言，包括select、update、insert、delete

『肆』 数据操作包括哪些内容

数据操作包括对数据进行分类、归并、排序、存取、检索和输入、输出等标准操作。

『伍』 使用计算机数据库管理系统功能可以对数据进行哪些操作

简单来说增删改查的啊！

问题补充：

增加，删除，修改，查询！就这样的！

『陆』 简述EXCEL中数据管理包括那些功能

1. 建立电子表格
EXCEL表处理软件是美国微软公司研制的办公自动化软件OFFICE 中的重要成员，经过多次改进和升级。它能够方便的制作出各种电子表格，使用公式和函数对数据进行复杂的运算；用各种图表来表示数据直观明了；利用超级链接功能，用户可以快速打开局域网或Interner上的文件，与世界上任何位置的互联网用户共享工作薄文件。

EXCEL 提供了许多张非常大的空白工作表,行和列交叉处组成单元格，别小看单元格在屏幕上显示不很大，每一单元格可容纳 32000个字符。这样大的工作表可以满足大多数数据处理的业务需要；将数据从纸上存入EXCEL 工作表中，这对数据的处理和管理已发生了质的变化，使数据从静态变成动态，能充分利用计算机自动、快速的进行处理。在EXCEL 中不必进行编程就能对工作表中的数据进行检索、分类、排序、筛选等操作，利用系统提供的函数可完成各种数据的分析。
2. 数据管理
启动EXCEL之后，屏幕上显示由横竖线组成的空白表格，可以直接填入数据，就可形成现实生活中的各种表格。如学生登记表，考试成绩表，工资表，物价表等；而表中的不同栏目的数据有各种类型，对于用户建表类似于日常习惯，不用特别指定，EXCEL 会自动区分数字型、文本型、日期型、时间型、逻辑型等。对于表格的编辑也非常方便，可任意插入和删除表格的行、列或单元格；对数据进行字体、大小、颜色、底纹等修饰。
3. 制作图表
EXCEL提供了14类100多种基本的图表，包括柱形图、饼图、条形图、面积图、折线图、气泡图以及三维图。图表能直观的表示数据间的复杂关系，同一组数据用不同类型图表表示也很容易改变，图表中的各种对象如：标题、坐标轴、网络线，图例、数据标志、背景等能任意的进行编辑，图表中可添加文字、图形、图像，精心设计的图表更具说服力，利用图表向导可方便、灵活的完成图表的制作。
4. 数据网上共享
EXCEL为我们提供了强大的网络功能，用户可以创建超级连接获取互联网上的共享数据，也可将自已的工作薄设置成共享文件，保存在互联网的共享网站中，让世界上任何一个互联网用户分享。

『柒』 数据库:DBMS的数据控制功能有哪些

数据库就是一组经过计算机整理后的数据，存储在一个或多个文件中，而管理这个数据库的软件就称之为数据库管理系统。
具有如下功能：
（1）数据定义功能。DBMS提供相应数据语言来定义（DDL）数据库结构，它们是刻画数据库框架，并被保存在数据字典中。
（2）数据存取功能。DBMS提供数据操纵语言（DML），实现对数据库数据的基本存取操作：检索，插入，修改和删除。
（3）数据库运行管理功能。DBMS提供数据控制功能，即是数据的安全性、完整性和并发控制等对数据库运行进行有效地控制和管理，以确保数据正确有效。
（4）数据库的建立和维护功能。包括数据库初始数据的装入，数据库的转储、恢复、重组织，系统性能监视、分析等功能。
（5）数据库的传输。DBMS提供处理数据的传输，实现用户程序与DBMS之间的通信，通常与操作系统协调完成。

『捌』 数据库的基本操作包括什么

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

『玖』 数据库管理系统的主要功能

数据库管理系统的主要功能有：数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理、数据库信息的接口和数据库的建立和维护功能。

1、数据定义功能：DBMS提供数据定义语言（Data Definition Language，DDL），用户通过它可以方便地对数据库中的数据对象进行定义。

2、数据操纵功能：DBMS还提供数据操纵语言（Data Manipulation Language，DML），用户可以使用DML操作数据，实现对数据库的基本操作，如查询、插入、删除和修改等。

3、数据库的运行管理：数据库在建立、运用和维护时由数据库管理系统统一管理、统一控制，以保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用及发生故障后的系统恢复。

4、提供方便、有效地存取数据库信息的接口和工具：编程人员可通过编程语言与数据库之间的接口进行数据库应用程序的开发。数据库管理员（Database Administrator，DBA）可通过提供的工具对数据库进行管理。

5、数据库的建立和维护功能：数据库功能包括数据库初始数据的输入、转换功能，数据库的转储、恢复功能，数据库的重组织功能和性能监控、分析功能等。这些功能通常是由一些程序来完成。

数据库管理系统的结构

1、外部层（External Level）或称观点层（View Level）：包括数个外部纲要(External Schema)或用户观点(User Views)，每个外部纲要描述了特定族群有兴趣的部分数据库并对该族群隐藏剩下的部分，如同概念层，每个外部纲要一般使用表达性资料模型(Representational Data Model)实现。

2、概念层（Conceptual Level）：包含了概念纲要(Conceptual Schema)，概念纲要描述了整个用户社群的数据库结构，其隐藏了实际存储资料的结构并专注于描述实体(Entity)、资料类型(Data Type)、关系(Relationships)、用户操作(User Operations)以及限制(Constraints)。通常数据库系统被实现时，表达性资料模型也被用于描述概念纲要。

3、内部层（Internal Level）：内有内部纲要(Internal Schema)，内部纲要描述的是实际存储资料的结构，其使用实体资料模型(Physical Data Model)并详细描述数据库的资料存储(Data Storage)及访问路径(Access Path)。

『拾』 数据库管理系统的主要功能有哪些 这6大方面都是的

数据库管理系统的主要功能如下：

1、数据定义。DBMS提供数据定义语言DDL，供用户定义数据库的三级模式结构、两级映像以及完整性约束和保密限制等约束。

2、数据操作。DBMS提供数据操作语言DML，供用户实现对数据的追加、删除、更新、查询等操作。

3、数据库的运行管理。数据库的运行管理功能是DBMS的运行控制、管理功能，包括多用户环境下的并发控制、安全性检查和存取限制控制、完整性检查和执行、运行日志的组织管理、事务的管理和自动恢复。

4、数据组织，存储与管理。DBMS要分类组织、存储和管理各种数据，包括数据字典、用户数据、存取路径等，需确定以何种文件结构和存取方式在存储级上组织这些数据。

5、数据库的保护。数据库中的数据是信息社会的战略资源，所以数据的保护至关重要。

6、数据库的维护。这一部分包括数据库的数据载入、转换、转储、数据库的重组合重构以及性能监控等功能。