数据挖掘中的数据处理

数据处理是指收集原始数据并将其转换为可用信息。原始数据会经历**收集、过滤、排序、处理、分析、存储**，然后以可读的格式呈现。它通常由组织内的数据科学家和数据工程师团队分步执行。

数据处理可以通过自动或手动方式进行。如今，大多数数据是通过计算机自动处理的，这更快并且能给出准确的结果。因此，数据可以转换为不同的形式，可以是图形的，也可以是音频的。这取决于所使用的软件以及数据处理方法。

之后，收集到的数据会被处理，然后根据要求转换为所需的格式，用于执行任务。数据可以从**Excel 文件、数据库、文本文件**以及**音频剪辑、图像、GPRS**和**视频剪辑**等非结构化数据中获取。

数据处理对于组织制定更好的业务策略和提高竞争优势至关重要。通过将数据转换为**图形、图表**和**文档**等可读格式，组织内的员工都可以理解和使用这些数据。

最常用的数据处理工具有**Storm、Hadoop、HPCC、Statwing、Qubole**和**CouchDB**。数据处理是数据挖掘过程中的关键步骤。原始数据处理是一项更复杂的任务，而且结果可能具有误导性。因此，最好在分析之前处理数据。数据处理在很大程度上取决于以下因素：

• 需要处理的数据量。
• 数据处理操作的复杂性。
• respective 计算机系统的容量和内置技术。
• 技术技能和时间限制。

数据处理的阶段

数据处理包含以下六个阶段。

1. 数据收集

原始数据的收集是数据处理周期的第一步。收集到的原始数据对产生的输出有很大的影响。因此，应从定义明确且准确的来源收集原始数据，以确保后续的发现有效且可用。原始数据可能包括货币数字、网站 cookie、公司的损益报表、用户行为等。

2. 数据准备

数据准备或数据清理是排序和过滤原始数据以删除不必要和不准确数据的过程。对原始数据进行检查，以识别错误、重复、计算错误或缺失数据，并将其转换为适合进一步分析和处理的形式。这确保只有最高质量的数据被输入处理单元。

3. 数据输入

在此步骤中，原始数据被转换为机器可读的形式，并输入处理单元。这可以是键盘、扫描仪或任何其他输入源的数据输入。

4. 数据处理

在此步骤中，使用机器学习和人工智能算法对原始数据进行各种数据处理方法，以生成所需的输出。此步骤根据正在处理的数据源（数据湖、在线数据库、连接设备等）和输出的预期用途，在不同进程中可能略有不同。

5. 数据解释或输出

数据最终以可读的形式（如图形、表格、矢量文件、音频、视频、文档等）传输并显示给用户。此输出可以被存储并在下一个数据处理周期中进一步处理。

6. 数据存储

数据处理周期的最后一步是存储，其中数据和元数据被存储以供将来使用。这使得需要时能够快速访问和检索信息。有效的、正确的数据存储对于遵守 GDPR（数据保护法规）至关重要。

为什么我们应该使用数据处理？

在现代，大部分工作都依赖于数据，因此需要为学术、科学研究、机构使用、个人和私人使用、商业目的等各种目的收集大量数据。处理这些收集到的数据至关重要，以便数据经过所有上述步骤，并进行排序、存储、过滤、以所需格式呈现和分析。

所花费的时间和处理的复杂性将取决于所需的结果。在获取大量数据的情况下，借助数据挖掘中的数据处理和数据研究中的数据处理来获得真实结果的必要性是不可避免的。

数据处理方法

有三种主要的数据处理方法，如

1. 手动数据处理

在此数据处理方法中，数据是手动处理的。数据收集、过滤、排序、计算和替代逻辑操作的整个过程都通过人为干预完成，不使用任何电子设备或自动化软件。这是一种低成本的方法，不需要太多工具。然而，它会产生高错误率，需要高昂的劳动力成本和大量时间。

2. 机械数据处理

数据通过使用设备和机器进行机械处理。这些可以包括计算器、打字机、印刷机等简单设备。使用此方法可以完成简单的数据处理操作。与手动数据处理相比，它的错误要少得多，但数据的增加使这种方法更加复杂和困难。

3. 电子数据处理

使用数据处理软件和程序，通过现代技术处理数据。软件提供了一套指令来处理数据并产生输出。这种方法成本最高，但提供了最快的处理速度，并且输出的可靠性和准确性最高。

数据处理类型

根据数据源和处理单元为生成输出所采取的步骤，有不同类型的数据处理。没有一种通用的方法可以用于处理原始数据。

1. 批量处理：在此类数据处理中，数据被收集并分批处理。它用于处理大量数据。例如，工资单系统。
2. 单用户编程处理：通常由单个人为其个人使用而完成。这种技术即使对于小型办公室也适用。
3. 多程序处理：该技术允许在中央处理单元 (CPU) 中同时存储和执行多个程序。数据被分解成帧，并使用单个计算机系统内的两个或多个 CPU 进行处理。它也称为并行处理。此外，多程序技术可以提高 respective 计算机的整体工作效率。多程序处理的一个好例子是天气预报。
4. 实时处理：该技术使用户能够与计算机系统直接联系。该技术简化了数据处理。该技术也称为直接模式或交互模式技术，是专门为执行一项任务而开发的。它是一种在线处理，始终保持执行状态。例如，从 ATM 取款。
5. 在线处理：该技术允许直接输入和执行数据；因此，它不会先存储或累积，然后再进行处理。该技术旨在减少数据输入错误，因为它会在各个点验证数据，并确保只输入正确的数据。该技术广泛用于在线应用程序。例如，条形码扫描。
6. 分时处理：这是另一种在线数据处理形式，允许多个用户共享在线计算机系统的资源。当需要快速获得结果时，就会采用这种技术。此外，顾名思义，该系统是基于时间的。以下是分时处理的一些主要优点，例如：
   • 可以同时服务多个用户。
   • 所有用户获得的处理时间几乎相等。
   • 可以与正在运行的程序进行交互。
7. 分布式处理：这是一种专门的数据处理技术，其中多个（位于远程的）计算机与一台主机计算机互连，形成一个计算机网络。所有这些计算机系统通过高速通信网络互连。但是，中央计算机系统维护主数据库并进行相应监视。这促进了计算机之间的通信。

数据处理示例

无论我们是否意识到，数据处理都发生在我们的日常生活中。以下是一些数据处理的实际示例，例如：

• 股票交易软件将数百万条股票数据转换为简单的图表。
• 一家电子商务公司利用客户的搜索历史推荐类似产品。
• 一家数字营销公司利用人们的人口统计数据来制定针对特定地点的广告系列策略。
• 一辆自动驾驶汽车利用传感器提供的实时数据来检测路上的行人和其他车辆。

数据挖掘中数据处理的重要性

当今世界，数据对研究人员、机构、商业组织和每个个人用户都有重要影响。数据通常是不完美的、嘈杂的和不兼容的，因此需要额外的处理。收集之后，就会出现如何存储、排序、过滤、分析和呈现数据的问题。这时数据挖掘就派上用场了。

此过程的复杂性取决于数据收集的范围和所需结果的复杂性。此过程是否耗时取决于需要使用收集到的数据完成的步骤以及期望获得何种类型的输出文件。当需要处理大量数据时，这个问题就变得实际了。因此，如今数据挖掘被广泛使用。

收集到数据后，就需要存储。数据可以以物理形式存储，使用纸质文档、笔记本电脑和台式计算机或其他数据存储设备。随着**数据挖掘**和**大数据**的兴起和快速发展，数据收集过程变得更加复杂和耗时。为了进行彻底的数据分析，必须执行许多操作。

目前，大部分数据是以数字形式存储的。这使得数据处理更快，并将其转换为不同的格式。用户可以选择最合适的输出。