資料處理及資料處理階段

什麼是資料處理？

資料處理是處理原始資料並將其轉換為有意義的資訊的過程。此過程將資料作為使用者的輸入；對其進行處理並給出所需的輸出作為有意義的資訊。

資料

它是原始或未經處理的材料，包括事實、數字、符號等。

過程

它是一個執行時實體，將輸入的資料作為輸入並對其進行處理；在處理過程中，它透過從資料中刪除錯誤記錄、不完整或部分條目、不一致的條目、刪除最終資料集中不需要的冗餘記錄等來淨化資料。這是一個數據準備階段，使用者在其中處理資料並使其可供使用。

資訊

它是經過處理的資料或處理過的資料的輸出或結果。

資料處理階段

資料處理包括以下階段：

• 資料收集 - 資料收集是指從不同可用資源收集資料。收集的資料應明確且準確。資料收集的主要目標是分析資料以發現隱藏的模式和資料洞察力，這些洞察力在戰略決策中非常有用。因此，可以分析處理後的資料並將其用於決策、推動改進或為商業、科學、醫療保健、教育等領域生成見解。所有結果都將進一步儲存以供將來參考。資料收集方法包括調查、訪談、觀察、實驗、感測器讀數等。在當今的現代數字時代；通常，使用者使用感測器、攝像頭和軟體自動收集資料。這些資料可能包括人口統計資料、客戶偏好、環境測量和商業交易。
• 資料準備 - 資料準備也稱為資料預處理，是從不同來源構建最終資料集以供將來使用的一個過程。資料準備包括資料清洗、資料轉換和組織資料，以便可以將其用於進一步分析。它確保資料準確性和資料一致性，並使其能夠透過發現隱藏模式來生成見解。通常，資料準備包括：
  • 資料清洗 - 此過程涉及識別資料中的缺失值、重複記錄或異常值。識別錯誤記錄後；專家可以透過填充標準平均值或資料到缺失值、去重和透過制定刪除、轉換和插補等策略來處理異常值來更正它們。
  • 資料轉換 - 資料轉換可以透過轉換資料型別、新增或刪除合適的列；以及將分類變數編碼為機器學習模型的數值來完成。
  • 特徵工程 - 從資料中識別新特徵或修改現有特徵，以使其適合機器學習模型。
  • 資料整合 - 它包括合併或連線資料集以建立用於分析的單個統一資料集。
  • 資料縮減 - 透過縮減大量資料的大小或降維來簡化操作並提高計算效率。
  • 資料格式化 - 可以對準備好的資料進行格式化以進行分析或建模。
• 輸入 - 輸入是指將資料輸入系統進行處理。它可以透過標準輸入裝置（如鍵盤、掃描器、滑鼠等）饋送到計算機中。有時資料輸入可以是手動、自動或兩者兼而有之。
• 資料處理 - 資料處理是指處理準備好的資料集的過程。在此階段，原始事實或資料被轉換為有意義的資訊。資料處理包括計算、對資料進行邏輯運算、排序和過濾、條件語句以及應用演算法和模型、工具和技術來處理資料。
• 輸出和解釋 - 在此過程中，可以以文字、音訊、影片等形式獲取輸出。資料處理完成後，生成的輸出資訊可以在輸出裝置（如顯示器、印表機、揚聲器和其他用於向用戶傳達處理過的資料的顯示裝置）上顯示。對輸出的解釋為使用者提供了有意義的資訊。
• 儲存 - 在此過程中，我們可以將資料、指令和資訊儲存在永久儲存器中以供將來參考。使用者從處理後的資料獲得輸出後；將其永久儲存以供將來參考。可以根據需要將其儲存在資料庫、檔案或其他組織格式中。有效的資料儲存可確保資料完整性、安全性和可訪問性。

資料處理型別

一些常見的資料處理系統如下：