数据处理方法有哪些

首先,数据处理涉及到多种不同的方式,根据不同的应用场景,可能需要进行数据分析、数据呈现、数据存储、数据归并,或者是丢弃。所以,要想正确地进行数据处理,一方面要根据数据自身的价值来进行衡量,另一方面也与数据的应用场景和所处的不同阶段有密切的关系。

数据处理方法有哪些

在大数据时代背景下,大数据技术将全面提升数据的价值化,当然也会全面带动数据采集、数据分析、数据存储、数据安全和数据应用等一系列产业环节的发展,所以当前对于数据处理往往有了更多的含义。

数据处理通常需要考虑以下三方面因素:

第一:数据采集。数据的处理方式与数据采集方式和渠道有密切的L系,通常对于一些用户个人信息的采集,应该严格限制数据的应用边界,通常也应该在一定时间内进行销毁,以防止个人隐私的泄露。当然,在获得用户的授权之后,可以针对用户数据进行一系列价值化操作,但是这个过程应该有严格的限制。

第二:数据类型。从技术手段来看,数据处理的方式与数据类型的关系比较密切。比如对于结构化数据来说,Excel、BI工具和关系型数据库就可以完成处理,而且处理的精确度会比较高,这是“小数据时代”的常见数据处理方式,而在大数据时代,数据处理通常还需要结合流处理方式,数据分析的纬度和实效性也有了较大幅度的提升。

第三:应用场景。数据处理除了要考虑数据采集方式和数据类型之外,另一个重要因素就是应用场景,不同的应用场景需要采取不同的处理方式。如果数据处理的最终用户是人力岗位,那么往往需要做数据的多维度呈现,而如果数据处理的最终用户是智能体(人工智能产品),那么往往需要按照智能体的要求进行数据处理。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

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