数据分析的三个阶段，数据处理经历了哪几个阶段

1，数据处理经历了哪几个阶段

一、人工管理阶段:二、文件系统阶段:三、数据库系统阶段:

数据处理经历了哪几个阶段

2，数据库分析与设计阶段的顺序是什么

1、需求分析：了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求；2、概念设计：通过数据抽象，设计系统概念模型，一般为E-R模型；3、逻辑结构设计：设计系统的模式和外模式，对于关系模型主要是基本表和视图；4、物理结构设计：设计数据的存储结构和存取方法，如索引的设计；5、系统实施：组织数据入库、编制应用程序、试运行；6、运行维护：系统投入运行，长期的维护工作。

数据库分析与设计阶段的顺序是什么

3，数据处理与分析的步骤是怎么样

一个数据分析流程，应包括以下几个方面：? 业务建模。? 经验分析。? 数据准备。? 数据处理。? 数据分析与展现。? 专业报告。? 持续验证与跟踪。

数据处理与分析分为五步：第一步：确定客户的数据需求比较典型的场景是我们需要针对企业的数据进行分析，比如公司通常会有销售数据、用户数据、运营数据、产品生产数据……需要从这些数据里获得哪些有用的信息，对策略的制定进行指导呢？又比如需要做的是一份市场调研或者行业分析，那么需要知道获得关于这个行业的哪些信息。第二步：根据客户需求进行数据采集采集来自网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入五个数据源的数据，为客户提供定制化数据采集。目的是根据客户的需求，定制数据采集，构建单一数据源。第三步：数据预处理现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。第四步：数据分析与建模数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据模型是对信息系统中客观事物及其联系的数据描述，它是复杂的数据关系之间的一个整体逻辑结构图。数据模型不但提供了整个组织藉以收集数据的基础，它还与组织中其他模型一起，精确恰当地记录业务需求，并支持信息系统不断地发展和完善，以满足不断变化的业务需求。第五步：数据可视化及数据报告的撰写分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示。数据分析报告不仅是分析结果的直接呈现，还是对相关情况的一个全面的认识。

写出你用了什么控件,比如timer,是用来控制显示时间,以及走表的. label是显示. 闹钟的原理就是通过time(now)来显示时间,当输入时间(text.text)等于当前时间触发事件. 至于后面的什么现象分析和结论则随便写写.. 报告不难,重要在于写出整个程序的思路就行

数据处理与分析的步骤是怎么样

4，计算机数据处理发展的三个历史阶段

(一)简单应用 (20世纪50年代以前) 这个阶段最基本的特征是无数据管理及完全分散的手工方式。它表现在： ·无外存或只有磁带外存，输入输出设备简单。 ·无操作系统，无文件管理系统，无管理数据的软件。 ·数据是程序的组成部分，数据不独立。修改数据必须修改程序。处理时，数据随程序一道送入内存，用完后全部撤出计算机，不能保留。数据大量重复，不能共享。 ·文件系统尚未出现，程序员必须自行设计数据的组织方式。 (二)文件系统 (50年代后期到60年代中期) 这个阶段的基本特征是有了面向应用的数据管理功能，工作方式是分散的非手工的，其表现为： ·外存有了很大的发展，除磁带机外，还出现了大容量的硬盘和灵活的软磁盘。输入、输出能力大大加强。 ·系统软件方面出现了操作系统、文件管理系统和多用户的分时系统，出现了专用于商业事务管理的高级语言COBOL。它主要用于文件处理，也可以进行非数值处理。 ·数据管理方面，实现了数据对程序的一定的独立性，数据不再是程序的组成部分，修改数据不必修改程序，数据有结构，被组织到文件内，存储在磁带、磁盘上，可以反复使用和保存。文件逻辑结构向存储结构的转换由软件系统自动完成，系统开发和维护工作得到减轻。 ·文件类型已经多样化。由于有了直接存取设备，就有了索引文件、链接文件、直接存取文件等，而且能对排序文件进行多码检索。 ·数据存取以记录为单位。这一阶段数据管理的不足之处表现在： ·数据冗余度大。文件系统中文件基本上对应于某个应用程序，数据仍是面向应用的，不同应用程序所需数据有部分相同时，仍需建立各自的数据文件，不能共享，数据维护困难，一致性难以保证。 ·数据与程序独立性仍不高。文件是为某一特定应用服务的，系统不易扩充。一旦数据逻辑结构改变，就必须修改文件结构的定义及应用程序；应用程序的变化也将影响文件的结构。因而文件仍不能反映现实世界事物之间的联系。 (三)数据库系统 (60年代后期开始) 60年代后期，计算机在管理中的应用更加广泛，数据量急剧增大，对数据共享的要求越来越迫切；同时，大容量磁盘已经出现，联机实时处理业务增多；软件价格在系统中的比重日益上升，硬件价格大幅下降，编制和维护应用软件所需成本相对增加。在这种情况下，为了解决多用户、多应用共享数据的需求，使数据为尽可能多的应用程序服务，出现了数据库系统，其特点是： ·面向全组织的复杂数据结构。数据库中的数据结构不仅描述了数据自身，而且描述了整个组织数据之间的联系，实现了整个组织数据的结构化。 ·数据冗余度小，易于扩充。由于数据库从组织的整体来看待数据，数据不再是面向某一特定的应用，而是面向整个系统，减少了数据冗余和数据之间不一致现象。在数据库系统下，可以根据不同的应用需求选择相应的数据加以使用，使系统易于扩充。 ·数据与程序独立。数据库系统提供了数据的存储结构与逻辑结构之间的映射功能及总体逻辑结构与局部逻辑结构之间的映射功能，从而使得当数据的存储结构改变时，逻辑结构保持不变，或者当总体逻辑结构改变时，局部逻辑结构可以保持不变，从而实现了数据的物理独立性和逻辑独立性，把数据的定义和描述与应用程序完全分离开。 ·统一的数据控制功能。数据库系统提供了数据的安全性控制 (Security)和完整性控制 (Integrity)，允许多个用户同时使用数据库资源。数据库的上述特点，使得信息系统的研制从围绕加工数据的以程序为中心转移到围绕共享的数据库来进行，实现了数据的集中管理，提高了数据的利用率和一致性，从而能更好地为决策服务。因此，数据库技术在信息系统应用中正起着越来越重要的作用。

5，如何进行有效的数据分析

借助工具未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

有效的数据分析，第一步需要先明确你的数据分析的目的，是想通过数据分析验证什么结论或者是找出什么结果或未知的东西，在确定目的的同时，基本上可以对数据分析需要采取的方法有了一个大概的确定。第二步，根据目的来有针对性的设计指标和收集数据。这一步的指标和数据类型设计非常关键，所以需要熟悉各种数据类型以及一般的数据分析对类型的要求。设计好指标后，根据指标进行数据的收集，收集的方法可能有直接从一些官方权威机构或者网站获取，也可能需要自己通过调查获取等第三步，对收集回来的数据进行汇总、整理，使得数据干净，没有杂乱数据干扰第四步，选用合适的数据分析工具将数据导入，同时根据目的确定方法进行分析即可

首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。那么，我们做数据分析的目的是什么呢？事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析工作中我们运用数据分析的作用有哪些？1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。最重要的一点：我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？然后，我们来看数据分析的六部曲1、明确分析目的和思路：这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。3、数据处理：主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。4、数据分析：首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。5、数据展现：数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点6、撰写报告：数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。

付费内容限时免费查看回答你好，一探讨需求在开始分析数据或深入研究分析技术之前，与团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略目标是很关键的，需要从根本上了解哪些类型最有利于发展，或哪些数据对发展的前景最有帮助。提问有效的数据分析回答2确定问题一旦确定了核心目标，你应该考虑哪些问题需要被回答来帮助你完成你的目标。为了帮助提出正确的问题并确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的。3收集数据在为数据分析方法提供了真正的指导，并知道了需要回答哪些问题来获取可用信息中的最佳价值后，应该决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最基础的一步。4设置KPI设置一系列关键绩效指标（KPI），这些指标可以在许多关键领域中跟踪，衡量和塑造您的进度。KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法都是至关重要的，它对于督促自己及时完成数据分析目标有着重要作用。五忽略无用数据六统计分析更多3条

要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具；。可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，九道门之类的，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。

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