数据分类与处理包括什么

A. 分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有那些

对于分类数据：
（1）数据的整理方法有列出所分的类别，计算每一类别的频数、频率、比例、比率等
（2）图示方法有条形图和圆形图
对于顺序数据：
（1）数据的整理方法中包括所有的处理分类数据的方法，同时还可以计算累积频数和累积频率
（2）图示方法包括累积分布图和环形图

B. 按计算机处理数据的方式、使用分类、规模和处理能了分别分为几种

1．按信息的形式和处理方式可分类：
（1）电子数字计算机：所有信息以二进制数表示。
（2）电子模拟计算机：内部信息形式为连续变化的模拟电压，基本运算部件为运算放大器。
（3）混合式电子计算机：既有数字量又能表示模拟量，设计比较困难。

2．按使用可分类为：
（1）通用机：适用于各种应用场合，功能齐全、通用性好的计算机。
（2）专用机：为解决某种特定问题专门设计的计算机，如工业控制机、银行专用机、超级市场收银机（POS）等。

3．按计算机系统的规模和处理性能分类为：
所谓计算机系统规模主要指计算机的速度、容量和功能。一般可分巨型机、大型机、中小型机、微型机和工作站等。其中工作站（Workstation）是介于小型机和微型机之间的面向工程的计算机系统。

C. 大数据的分类方法有几种,其中数据处理时常用哪一种

大数据的类型大致可分为三类：
传统企业数据(Traditional enterprise data)：包括 CRM
systems的消费者数据，传统版的ERP数据，库存权数据以及账目数据等。
机器和传感器数据(Machine-generated /sensor data)：包括呼叫记录(Call Detail
Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
社交数据(Social data)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

D. 常用数据分析处理方法有哪些

1、漏斗分析法

漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。

3、分组分析法

分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志(指标)，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

4、矩阵分析法

矩阵分析法是指根据事物(如产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。

E. 数据处理一般包括哪四个过程

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

F. 数据分类与处理的作用主要表现为

数据分类与处理的作用主要表现为1、集中、系统地反映客观实际。2、确保数据的内容完善和格式统一。3、发现规律，实现深度挖掘。

分类算法：在一群已知类别标号的样本中，训练一种分类器，对未知样本进行分类。它是集中有监督的学习。

分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。

分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分，其主要涉及分类规则的准确性、过拟合、矛盾划分的取舍等。

关联算法：指的是我们想发现数据的各部分之间的联系和规则。常见的有Apriori和FP-growth 算法。

G. 数据分类与处理的作用主要表现为

数据分类与处理的作用主要表现为：集中、系统地反映客观实际发现规律,实现深度挖掘确保数据的内容完善和格式统一。

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；

也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。

它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。

例如，“0、1、2…”、“阴、雨、下降、气温”、“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。

在计算机科学中，数据是所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。

H. 中华人民共和国网络安全法所指数据处理包括数据的

法律分析：数据处理包括数据的分类、重要数据备份和加密。

法律依据：《中华人民共和国网络安全法》 第二十一条 国家实行网络安全等级保护制度 网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的要求，履行下列安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改：（四）采取数据分类、重要数据备份和加密等措施。

I. 常用数据分析处理方法有哪些

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

1、聚类分析：聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
2、因子分析：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。
3、相关分析：相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。
4、对应分析：对应分析也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。
5、回归分析：回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析。
6、方差分析：又称“变异数分析”或“F检验”，方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

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