『壹』 大數據的分類方法有幾種,其中數據處理時常用哪一種
大數據的類型大致可分為三類：
傳統企業數據(Traditional enterprise data)：包括 CRM
systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
機器和感測器數據(Machine-generated /sensor data)：包括呼叫記錄(Call Detail
Records)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。
社交數據(Social data)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。
『貳』 數據處理的基本方法有哪些
典型的計算方法有：1、列表法2、作圖法3、逐差法4、最小二乘法等等
『叄』 數據處理方式
什麼是大數據：大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），網路隨便找找都有。
大數據處理流程：
1.是數據採集,搭建數據倉庫，數據採集就是把數據通過前端埋點，介面日誌調用流數據，資料庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來，感覺有些數據沒用（剛開始做只想著功能，有些數據沒採集， 後來被老大訓了一頓）。
2.數據清洗/預處理：就是把收到數據簡單處理，比如把ip轉換成地址，過濾掉臟數據等。
3.有了數據之後就可以對數據進行加工處理，數據處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,離線處理主要用storm,spark,hadoop,通過一些數據處理框架，可以吧數據計算成各種KPI,在這里需要注意一下，不要只想著功能，主要是把各種數據維度建起來，基本數據做全，還要可復用，後期就可以把各種kpi隨意組合展示出來。
4.數據展現，數據做出來沒用，要可視化，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調整，這點有點類似於Scrum敏捷開發，數據展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己來畫頁面。
數據採集：
1.批數據採集，就是每天定時去資料庫抓取數據快照，我們用的maxComputer，可以根據需求，設置每天去資料庫備份一次快照，如何備份，如何設置數據源，如何設置出錯，在maxComputer都有文檔介紹，使用maxComputer需要注冊阿里雲服務
2.實時介面調用數據採集，可以用logHub,dataHub,流數據處理技術,DataHub具有高可用，低延遲，高可擴展，高吞吐的特點。
高吞吐：最高支持單主題（Topic）每日T級別的數據量寫入，每個分片（Shard）支持最高每日8000萬Record級別的寫入量。
實時性：通過DataHub ，您可以實時的收集各種方式生成的數據並進行實時的處理，
設計思路：首先寫一個sdk把公司所有後台服務調用介面調用情況記錄下來，開辟線程池，把記錄下來的數據不停的往dataHub,logHub存儲，前提是設置好接收數據的dataHub表結構
3.前台數據埋點，這些就要根據業務需求來設置了，也是通過流數據傳輸到數據倉庫，如上述第二步。
數據處理：
數據採集完成就可以對數據進行加工處理，可分為離線批處理，實時處理。
1.離線批處理maxComputer，這是阿里提供的一項大數據處理服務，是一種快速，完全託管的TB/PB級數據倉庫解決方案，編寫數據處理腳本，設置任務執行時間，任務執行條件，就可以按照你的要求，每天產生你需要數據
2.實時處理：採用storm/spark,目前接觸的只有storm,strom基本概念網上一大把，在這里講一下大概處理過程，首先設置要讀取得數據源，只要啟動storm就會不停息的讀取數據源。Spout，用來讀取數據。Tuple：一次消息傳遞的基本單元，理解為一組消息就是一個Tuple。stream,用來傳輸流，Tuple的集合。Bolt：接受數據然後執行處理的組件,用戶可以在其中執行自己想要的操作。可以在里邊寫業務邏輯，storm不會保存結果，需要自己寫代碼保存，把這些合並起來就是一個拓撲，總體來說就是把拓撲提交到伺服器啟動後，他會不停讀取數據源，然後通過stream把數據流動，通過自己寫的Bolt代碼進行數據處理，然後保存到任意地方，關於如何安裝部署storm，如何設置數據源，網上都有教程，這里不多說。
數據展現：做了上述那麼多，終於可以直觀的展示了，由於前端技術不行，借用了第三方展示平台datav,datav支持兩種數據讀取模式，第一種，直接讀取資料庫，把你計算好的數據，通過sql查出，需要配置數據源，讀取數據之後按照給定的格式，進行格式化就可以展現出來
@jiaoready @jiaoready 第二種採用介面的形式，可以直接採用api，在數據區域配置為api，填寫介面地址，需要的參數即可，這里就不多說了。
『肆』 物理實驗數據處理的方法有哪些
實驗數據的處理方法
實驗結果的表示，首先取決於實驗的物理模式，通過被測量之間的相互關系，考慮實驗結果的表示方法。常見的實驗結果的表示方法是有圖解法和方程表示法。在處理數據時可根據需要和方便選擇任何一種方法表示實驗的最後結果。
（1）實驗結果的圖形表示法。把實驗結果用函數圖形表示出來，在實驗工作中也有普遍的實用價值。它有明顯的直觀性，能清楚的反映出實驗過程中變數之間的變化進程和連續變化的趨勢。精確地描制圖線，在具體數學關系式為未知的情況下還可進行圖解，並可藉助圖形來選擇經驗公式的數學模型。因此用圖形來表示實驗的結果是每個中學生必須掌握的。
圖解法主要問題是擬合面線，一般可分五步來進行。
①整理數據，即取合理的有效數字表示測得值，剔除可疑數據，給出相應的測量誤差。
②選擇坐標紙，坐標紙的選擇應為便於作圖或更能方使地反映變數之間的相互關系為原則。可根據需要和方便選擇不同的坐標紙，原來為曲線關系的兩個變數經過坐標變換利用對數坐標就要能變成直線關系。常用的有直角坐標紙、單對數坐標紙和雙對數坐標紙。
③坐標分度，在坐標紙選定以後，就要合理的確定圖紙上每一小格的距離所代表的數值，但起碼應注意下面兩個原則：
a.格值的大小應當與測量得值所表達的精確度相適應。
b.為便於制圖和利用圖形查找數據每個格值代表的有效數字盡量採用1、2、4、5避免使用3、6、7、9等數字。
④作散點圖，根據確定的坐標分度值將數據作為點的坐標在坐標紙中標出，考慮到數據的分類及測量的數據組先後順序等，應採用不同符號標出點的坐標。常用的符號有：×○●△■等，規定標記的中心為數據的坐標。
⑤擬合曲線，擬合曲線是用圖形表示實驗結果的主要目的，也是培養學生作圖方法和技巧的關鍵一環，擬合曲線時應注意以下幾點：
a.轉折點盡量要少，更不能出現人為折曲。
b.曲線走向應盡量靠近各坐標點，而不是通過所有點。
c.除曲線通過的點以外，處於曲線兩側的點數應當相近。
⑥註解說明，規范的作圖法表示實驗結果要對得到的圖形作必要的說明，其內容包括圖形所代表的物理定義、查閱和使用圖形的方法，制圖時間、地點、條件，制圖數據的來源等。
（2）實驗結果的方程表示法。方程式是中學生應用較多的一種數學形式，利用方程式表示實驗結果。不僅在形式上緊湊，並且也便於作數學上的進一步處理。實驗結果的方程表示法一般可分以下四步進行。
①確立數學模型，對於只研究兩個變數相互關系的實驗，其數學模型可藉助於圖解法來確定，首先根據實驗數據在直角坐標系中作出相應圖線，看其圖線是否是直線，反比關系曲線，冪函數曲線，指數曲線等，就可確定出經驗方程的數學模型分別為：
Y=a+bx，Y=a+b/x，Y=a\b，Y=aexp（bx）
②改直，為方便的求出曲線關系方程的未定系數，在精度要求不太高的情況下，在確定的數學模型的基礎上，通過對數學模型求對數方法，變換成為直線方程，並根據實驗數據用單對數（或雙對數）坐標系作出對應的直線圖形。
③求出直線方程未定系數，根據改直後直線圖形，通過學生已經掌握的解析幾何的原理，就可根據坐標系內的直線找出其斜率和截距，確定出直線方程的兩個未定系數。
④求出經驗方程，將確定的兩個未定系數代入數學模型，即得到中學生比較習慣的直角坐標系的經驗方程。
中學物理實驗有它一套實驗知識、方法、習慣和技能，要學好這套系統的實驗知識、方法、習慣和技能，需要教師在教學過程中作科學的安排，由淺入深，由簡到繁加以培養和鍛煉。逐步掌握探索未知物理規律的基本方法。
『伍』 信息技術的內容和數據處理常用的方法包括哪些
電腦 手機 電視 音響 光碟 手錶 網路
『陸』 數據處理的常用方式
數據分析與處理方法：
採集
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的大量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些大量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
『柒』 常用數據分析與處理方法
一、漏斗分析法：漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中
二、留存分析法：留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。
三、分組分析法：分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志（指標），把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。
四、矩陣分析法：矩陣分析法是指根據事物（如產品、服務等）的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。