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大数据处理技术
I目录
■CONTENTS
第一部分一、大数据处理技术的概述2
第二部分二、大数据处理的主要技术流程5
第三部分三、关键技术解析：数据集成管理8
第四部分四、关键技术解析：数据预处理优化12
第五部分五、数据处理技术中的分布式计算研究15
第六部分六、大数据分析技术在各行业的应
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举例－如上例热敏电阻温度t与阻值R可采用分段线 性插值公式即用多段折线代替曲线进行计算。优点－为使计算简单，提高实时性，图热敏电阻特性及分段线性化－k0(R-R0)+t3R0≤R≤R1t=－k1(R-R1)+t2R1≤R≤R2－k2(R–R2)+t1R2≤R≤R3第31页，共44页，星期日，2025年，2月5日第1页，共44页，星期日，2025年，2月5日本章主要内容引言7.1测量数据预处理技术7.2数字滤波方法7.3标度变换算法7.4越限报警处理思考题第2页，共44页，星期日，2025年，2月5日数据采集--在计算机控制系统中，是最基本的一种模式。一般是通过传感器、变送器把生产过程的各种物理
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* * 模块二 数据处理技术 【主要内容】 单元5 数据存储 单元6 数据编辑 单元7 数据计算 单元8 排序索引 单元9 关系操作 单元10 查询视图 【目的要求】 1.掌握用VFP命令完成数据存储、编辑、计算、排序索引及关系操作的方法 2.能熟练运用查询设计器建立查询 3.能熟练运用视图设计器建立视图 4.能熟练运用SQL语言的查询、定义及操作功能 【课时安排】 共32课时 单元5 数据存储 结论:VFP中数据存储采用的是二维表格存储的形式， 我们也称之为关系。 分析下面数据的组织存储 导入新课： 单元一 数据存储 【主要内容】 【目的要求】 1.能熟练用VFP命令完成表的各
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案
第一章云计算基础架构2
1.1云计算概述3
1.2基础设施即服务（IaaS）3
1.3平台即服务（PaaS）3
1.4软件即服务（SaaS）3
第二章云计算安全与合规性4
2.1云安全框架与策略4
2.1.1云安全框架4
2.1.2云安全策略4
2.2数据加密与隐私保护5
2.2.1数据加密5
2.2.2隐私保护5
2.3合规性与法规要求5
2.3.1数据保护法规5
2.3.2信息安全法规5
2.4安全审计与监控6
2.4.1安全审计6
2.4.2安全监控6
第三章大数据处理技术概述6
3.1大数据处理概念6
3.2大数据处理架构6
3.3大数据处理技
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数据处理方案
数据处理在当今信息爆炸的时代显得尤为重要。随着科技的不断发展，人们生成和存储的数据量迅速增加，而如何高效地处理这些数据成为了各个领域都面临的挑战。为了有效地利用这些数据，必须制定合理的数据处理方案。
一、数据收集
首先，数据处理的第一步是数据的收集。数据可以通过各种途径进行收集，包括传感器、数据库、日志文件、社交媒体等。在收集数据之前，需要明确收集的目的和范围，以便确定收集哪些数据，并保证数据的准确性和完整性。同时，数据的收集过程需要遵循相关法律法规，保护数据的隐私和安全。
二、数据清洗
在收集到数据之后，接下来的步骤是数据清洗。数据清洗是指对数据进行去重、缺失值处理、异常值检测
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期初数据处理方案
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TOC\o1-3\h\z\u1. 期初数据录入计划 4
1.1. 静态数据 4
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2. 期初数据录入说明 8
期初数据录入计划
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数据处理技术欢迎参加数据处理技术课程。在当今数字化时代，数据已成为各行各业的核心资产。本课程将系统地介绍数据处理的基本概念、方法和技术，从数据采集、预处理、存储到分析、挖掘和可视化的全过程。我们将探讨传统与现代数据处理技术，以及大数据环境下的处理架构和解决方案。通过本课程，您将掌握数据处理的基本理论和实践技能，了解行业最新趋势，为未来数据科学和人工智能的学习奠定坚实基础。
课程概述基础知识介绍数据处理的基本概念、重要性和基本流程，帮助学生建立数据处理的整体认知框架。技术方法深入讲解数据采集、预处理、存储、分析、挖掘和可视化等核心技术环节的具体方法和工具。实际应用通过案例研究展示数据处理技术在各
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《数据处理技术》课程介绍;课程目标与内容概述;第一章：数据处理基础;1.1数据的定义与特征;1.2数据处理的概念;1.3数据处理的目的和意义;1.4数据处理的基本流程;1.5数据处理技术的发展历程;第二章：数据采集技术;2.1数据源类型;2.2结构化数据采集;2.3半结构化数据采集;2.4非结构化数据采集;2.5网络爬虫技术;2.6传感器数据采集;第三章：数据预处理;3.1数据清洗;3.2数据转换;3.3数据规约;3.4数据集成;3.5数据离散化;3.6特征选择与提取;第四章：数据存储技术;4.1关系型数据库;4.2NoSQL数据库;4.3分布式文件系统;4.4数据仓库;4.5数据湖;第五章：
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第二章 会计数据处理技术的发展及其对会计信息系统的影响
Ⅰ 本章教学目的和要求
会计是以货币为主要计量单位，从价值方面对经济活动进行完整的、连续的、系统的反映和监督的一种定量管理活动。因此，会计数据处理技术对于会计电算化的理论与实践十分重要。
在了解会计数据处理技术的手工处理、机械处理和电算化处理三个发展阶段和会计电算化的意义的基础上，重点对手工会计与计算机会计的不同技术特点进行分析比较。能够掌握计算机会计处理技术的不同发展阶段，即：非商品化定点开发阶段、单项业务处理型会计软件、核算型会计软件、管理型会计软件和会计软件从管理型向全面企业管理软件发展，以及不同发展阶段的特征。深入理解会计数据
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大数据处理技术简介; 三、大数据开源软件Hadoop简介; 一、大数据背景;我们正处在信息爆炸的年代;大数据定义;数据的分类;2000年以后非结构化数据占绝大部分;从非结构化数据到结构化数据;网页爬虫;传统关系数据库，如：Oracle、MYSQL
无法储存几亿行长，几百万行宽的表格，巨大的数据直接导致数据库崩溃
半结构化数据和脏数据将会导致出错（类型不严格）
传统方法失效 ！
如何解决？
大数据处理技术的解决办法：
存成文件（File System）;; 二、大数据处理实现技术;大数据处理技术面对的第一个问题;数据读取问题;谷歌文件系统（GFS）;分而治之;…….
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云计算与大数据处理技术
今天，随着IT规模越来越大，数据规模呈几何级数增长，已经超出了传统
技术方法所能解决的范畴。为此，人们把目光转向了刚刚兴起的云计算，希望通
过云计算来实施海量数据处理解决方案，实现以更小的成本来处理更大规模数据
的目标，并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下：
1，目前，“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了，在一些传统IT
方法显得无能为力的场合，云计算正在开始大展拳脚，表现了强大的解决问题的
能力，海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下
正确设计大数据量数据模型？如何在设计中解决资源、效率