数据处理是对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。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（data processing）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。
【答案】：数据处理就是根据调查研究的目的与任务，对搜集到的各种数据采用科学的方法进行审核与汇总，使之条理化、系统化，以符合数据分析需要的工作过程。数据处理是连接调查实施和统计数据分析的桥梁，“承上启下”的重要作用使数据处理工作意义重大。
数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。 数据与信息的区别联系从其概念而言，信息是对事物运动状态和特征的描述；数据是载荷信息的物理符号。其区别是：数据时物理的，而数据是释义的；信息是对数据的解释，是数据含义的体现。
1、法律分析：数据处理包括数据的什么包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。此法律中的法律是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。
2、法律分析：数据处理包括数据的分类、重要数据备份和加密。
3、数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。我们可以知道，数据不仅仅指的以电子方式对信息的记录，还包括其他方式对信息的记录。
4、数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。数据安全法明确了6项数据安全制度：数据分类分级与核心数据保护制度。
5、数据安全法中的数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。例如个人身份信息、个人浏览网页记录、消费记录等。数据安全是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。
6、解读：表明我国数据安全法属于长臂管辖，境外组织触犯本法同样要追责。第三条：本法所称数据，是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。
1、数据清洗。数据集成。数据转换。数据存储。数据分析。数据可视化。数据安全。
2、数据处理包括数据的收集、整理、转换、分析和存储等多个方面。首先，数据的收集是数据处理的基础。在这一阶段，需要从各种来源获取原始数据，这些数据可能是结构化的，如数据库中的表格数据，也可能是非结构化的，如社交媒体上的文本或图像。数据收集的方法包括问卷调查、传感器采集、网络爬虫抓取等。
3、大数据的数据处理一共包括四个方面分别是收集，存储，变形，和分析。收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。存储：收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。
1、大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集数据采集包括数据从无到有的过程和通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的过程。数据预处理数据预处理通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。
2、大数据处理流程则涉及数据的收集、存储、处理、分析和可视化等环节。以下是对这些环节的详细 首先是数据的收集。大数据的来源非常广泛，可以来自社交媒体、电子商务网站、物联网设备等。例如，一个电商网站可以通过用户浏览和购买记录收集数据，这些数据对于分析用户行为和优化推荐系统非常有价值。
3、大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。数据分析。
1、数据处理大致经过阶段如下：手工处理阶段：这个阶段的数据处理主要依靠人力完成，如手工录入数据、整理数据、编制报表等。这种方式效率低下，容易出错，而且数据质量难以保证。机械处理阶段：这个阶段主要是借助一些机械设备来进行数据处理，如使用穿孔机、打卡机等。
2、数据处理先后经历了简单数据处理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。特点 在简单数据处理阶段，数据与程序没有分离，需要手工安装数据的存放方式和处理过程，仅用于简单数据计算的场合。文件管理阶段有了专门的数据文件，数据采用统一方式组织，能够满足复杂数据处理的需要。
3、数据管理经历了从低级到高级的发展过程，这一过程大致可分为三个阶段：手工管理阶段 文件系统阶段 数据库系统阶段 1手工管理阶段 在五十年代中期以前，计算机主要用于科学计算，计算机上没有操作系统，没有管理数据的专门软件，也没有像磁盘这样的设备来存储数据。
1、数据预处理的方法有数据清理、数据集成、数据变换、数据归约。数据清理 通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
2、数据清理数据清理（data cleaning） 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来清理数据。如果用户认为数据时脏乱的，他们不太会相信基于这些数据的挖掘结果，即输出的结果是不可靠的。数据集成 数据分析任务多半涉及数据集成。
3、数据预处理的方法包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据归约和特征提取等。其中，数据清洗是去除数据中的噪声、缺失值、异常值和重复记录等，以获得高质量的数据。在实际应用中，数据清洗是非常重要的步骤，可以确保后续分析的准确性和可靠性。
4、数据预处理的方法有：数据清理、 数据集成 、数据规约和数据变换。数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。
5、现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。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。
6、数据预处理的方法主要有五种：墓于粗糙集（ Rough Set）理论的约简方法。粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。现在受到了KDD的广泛重视，利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。基于概念树的数据浓缩方法。
