数据处理是什么，最近很多人来问我这个问题，今天就给大家进行数据处理详解，跟大家说说数据处理方法有哪些，通过知道数据处理方法有哪些能够更好的进行数据处理，下面就是数据处理是什么以及数据处理方法有哪些：
数据处理是什么:
数据处理（dataprocessing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。
数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据
数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。
数据处理方法有哪些：
典型的计算方法有：1、列表法2、作图法3、逐差法4、最小二乘法等等
数据处理主要有四种分类方式：
①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。
②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。
③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。
④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。
数据处理框架分类都有哪些:
就目前而言，不管是系统中的历史数据，还是持续不断接入系统中的实时数据，只要数据是可访问的，我们就能够处理这些数据。按照处理的数据形式和得到结果的时效性进行分类得到数据处理框架。数据处理框架就可以分为两类：批处理系统和流处理系统。
一、批处理系统
批处理系统中的数据集一般符合以下特征：
1、有限：数据集中的数据必须是有限的。
2、持久：批处理系统处理的数据一般存储在某个储存器上。
3、海量：一般来说只有海量的数据才能用批处理系统进行分析，并且海量的数据通常只能使用批处理系统来处理。
由于批处理系统在处理海量的持久数据方面表现出色，而历史数据的数量是很多的，所以它通常被用来处理历史数据，但是由于海量数据的处理需要耗费很多时间，所以批处理系统一般不用于即时性场景需求以及对延时要求较高的场景。
二、流处理系统
流处理系统一般分为两种：
1、逐项处理：每次处理一条数据，是真正意义上的流处理。
2、微批处理：这种处理方式把一小段时间内的数据当作一个微批次，对这个微批次内的数据进行处理。
不论是哪种处理方式，其实时性都要远远好于批处理系统。因此，流处理系统非常适合应用于对实时性要求较高的场景，由于很多情况下，我们想要尽快看到计算结果，所以近些年流处理系统的应用越来越广泛。
通过知道数据处理方法有哪些能够更好的进行数据处理，相信大家现在就知道数据处理方法有哪些啦。
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