埃塞克斯大学数据处理课程辅导

一、什么是数据处理?

数据处理是指收集数据并将其转换为可用信息的过程。通常由数据科学家或数据科学家团队执行，正确进行数据处理非常重要，以免对最终产品或数据输出产生负面影响。

数据处理从原始形式的数据开始，将其转换为更具可读性的格式(图表、文档等)，赋予其计算机能够解释和组织内员工能够使用的形式和上下文。

二、数据处理的六个阶段

1.数据收集

收集数据是数据处理的第一步。数据从可用的来源获取，包括数据湖和数据仓库。重要的是，可用的数据来源必须可信且构建良好，以便收集的数据(以及后来用作信息的数据)具有尽可能高的质量。

2.数据准备

一旦收集了数据，它就进入数据准备阶段。数据准备，通常称为 “预处理”，是清理和组织原始数据以进行数据处理的下一个阶段。在准备过程中，会仔细检查原始数据是否存在任何错误。此步骤的目的是消除不良数据(冗余、不完整或不正确的数据)，并开始为最佳的商业智能创建高质量的数据。

3.数据输入

然后，将干净的数据输入到其目的地(可能是像 Salesforce 这样的 CRM 或像 Redshift 这样的数据仓库)，并转换为它能够理解的语言。数据输入是原始数据开始形成可用信息形式的第一个阶段。

4.处理

在这个阶段，在前一阶段输入到计算机的数据实际上会被处理以进行解释。处理使用机器学习算法进行，尽管过程本身可能会根据正在处理的数据来源(数据湖、社交网络、连接设备等)及其预期用途(检查广告模式、来自连接设备的医疗诊断、确定客户需求等)而略有不同。

5.数据输出 / 解释

输出 / 解释阶段是数据最终可供非数据科学家使用的阶段。它被翻译、可读，并且通常以图表、视频、图像、纯文本等形式呈现。公司或机构的成员现在可以开始为自己的数据分析项目自助使用数据。

6.数据存储

数据处理的最后阶段是存储。在所有数据处理完成后，它会被存储以备将来使用。虽然一些信息可能会立即使用，但其中大部分将在以后发挥作用。此外，正确存储数据是遵守数据保护法规(如 GDPR)的必要条件。当数据被正确存储时，组织成员可以在需要时快速轻松地访问它。

三、数据处理的未来

数据处理的未来在于云。云技术建立在当前电子数据处理方法的便利性之上，并提高了其速度和效率。更快、更高质量的数据意味着每个组织都有更多的数据可供利用，并有更多有价值的洞察可供提取。

随着大数据迁移到云端，公司正在实现巨大的收益。大数据云技术允许公司将其所有平台组合成一个易于适应的系统。随着软件的变化和更新(在大数据世界中经常发生)，云技术将新的和旧的无缝集成。

云数据处理的好处绝不仅限于大公司。事实上，小公司也可以获得自己的主要好处。云平台可以很便宜，并提供随着公司发展而增长和扩展能力的灵活性。它使公司能够在没有高昂价格标签的情况下进行扩展。

四、从数据处理到分析

大数据正在改变我们所有人的业务方式。今天，保持敏捷和竞争力取决于拥有清晰、有效的数据处理策略。虽然数据处理的六个步骤不会改变，但云推动了技术的巨大进步，提供了迄今为止最先进、最具成本效益和最快的数据处理方法。

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