處理過程數(shù)據(jù)的常用方法(直接處理數(shù)據(jù)處理的方法有哪幾個步驟)
1.直接處理數(shù)據(jù)處理的方法有哪幾個步驟
數(shù)據(jù)處理主要有四種分類方式：
①根據(jù)處理設備的結(jié)構(gòu)方式區(qū)分，有聯(lián)機處理方式和脫機處理方式。
②根據(jù)數(shù)據(jù)處理時間的分配方式區(qū)分，有批處理方式、分時處理方式和實時處理方式。
③根據(jù)數(shù)據(jù)處理空間的分布方式區(qū)分，有集中式處理方式和分布處理方式。
④根據(jù)計算機中央處理器的工作方式區(qū)分，有單道作業(yè)處理方式、多道作業(yè)處理方式和交互式處理方式。
2.生物學上實驗處理數(shù)據(jù)的方法有哪些
實驗數(shù)據(jù)的處理方法：
1. 平均值法
取算術(shù)平均值是為減小偶然誤差而常用的一種數(shù)據(jù)處理方法。通常在同樣的測量條件下，對于某一物理量進行多次測量的結(jié)果不會完全一樣，用多次測量的算術(shù)平均值作為測量結(jié)果，是真實值的最好近似。
2. 列表法
實驗中將數(shù)據(jù)列成表格，可以簡明地表示出有關(guān)物理量之間的關(guān)系，便于檢查測量結(jié)果和運算是否合理，有助于發(fā)現(xiàn)和分析問題，而且列表法還是圖象法的基礎。
列表時應注意：
①表格要直接地反映有關(guān)物理量之間的關(guān)系，一般把自變量寫在前邊，因變量緊接著寫在后面，便于分析。
②表格要清楚地反映測量的次數(shù)，測得的物理量的名稱及單位，計算的物理量的名稱及單位。物理量的單位可寫在標題欄內(nèi)，一般不在數(shù)值欄內(nèi)重復出現(xiàn)。
③表中所列數(shù)據(jù)要正確反映測量值的有效數(shù)字。
3. 作圖法
選取適當?shù)淖宰兞?，通過作圖可以找到或反映物理量之間的變化關(guān)系，并便于找出其中的規(guī)律，確定對應量的函數(shù)關(guān)系。作圖法是最常用的實驗數(shù)據(jù)處理方法之一。
描繪圖象的要求是：
①根據(jù)測量的要求選定坐標軸，一般以橫軸為自變量，縱軸為因變量。坐標軸要標明所代表的物理量的名稱及單位。
②坐標軸標度的選擇應合適，使測量數(shù)據(jù)能在坐標軸上得到準確的反映。為避免圖紙上出現(xiàn)大片空白，坐標原點可以是零，也可以不是零。坐標軸的分度的估讀數(shù)，應與測量值的估讀數(shù)（即有效數(shù)字的末位）相對應。
3.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、掌握基礎、更新知識。
基本技術(shù)怎么強調(diào)都不過分。這里的術(shù)更多是（計算機、統(tǒng)計知識）， 多年做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)歷來看、以及業(yè)界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。
數(shù)據(jù)庫查詢—SQL 數(shù)據(jù)分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數(shù)據(jù)提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業(yè)的數(shù)據(jù)論壇，學習一些SQL技巧、新的函數(shù)，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統(tǒng)計知識與數(shù)據(jù)挖掘 你要掌握基礎的、成熟的數(shù)據(jù)建模方法、數(shù)據(jù)挖掘方法。例如：多元統(tǒng)計：回歸分析、因子分析、離散等，數(shù)據(jù)挖掘中的：決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡等。
但是還是應該關(guān)注一些博客、論壇中大家對于最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？行業(yè)知識 如果數(shù)據(jù)不結(jié)合具體的行業(yè)、業(yè)務知識，數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產(chǎn)生任何價值的，數(shù)據(jù)驅(qū)動營銷、提高科學決策一切都是空的。
一名數(shù)據(jù)分析師，一定要對所在行業(yè)知識、業(yè)務知識有深入的了解。例如：看到某個數(shù)據(jù)，你首先必須要知道，這個數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑是什么？是如何取出來的？這個數(shù)據(jù)在這個行業(yè)， 在相應的業(yè)務是在哪個環(huán)節(jié)是產(chǎn)生的？數(shù)值的代表業(yè)務發(fā)生了什么（背景是什么）？對于A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：對于A部門，1、新會員的統(tǒng)計口徑是什么。
第一次在使用A部門的產(chǎn)品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發(fā)展業(yè)務接觸的會員？2、是如何統(tǒng)計出來的。A：時間；是通過創(chuàng)建時間，還是業(yè)務完成時間。
B：業(yè)務場景。是只要與業(yè)務發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務完成后，到成功支付。
3、這個數(shù)據(jù)是在哪個環(huán)節(jié)統(tǒng)計出來。在注冊環(huán)節(jié)，在下單環(huán)節(jié)，在成功支付環(huán)節(jié)。
4、這個數(shù)據(jù)代表著什么。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個階段？在前面二點，更多要求你能按業(yè)務邏輯，來進行數(shù)據(jù)的提?。ǜ嗍菍慡QL代碼從數(shù)據(jù)庫取出數(shù)據(jù)）。
后面二點，更重要是對業(yè)務了解，更行業(yè)知識了解，你才能進行相應的數(shù)據(jù)解讀，才能讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生真正的價值，不是嗎？對于新進入數(shù)據(jù)行業(yè)或者剛進入數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友來說：行業(yè)知識都重要，也許你看到很多的數(shù)據(jù)行業(yè)的同仁，在微博或者寫文章說，數(shù)據(jù)分析思想、行業(yè)知識、業(yè)務知識很重要。我非常同意。
因為作為數(shù)據(jù)分析師，在發(fā)表任何觀點的時候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術(shù)，不要把基礎去忘記了，如果一名數(shù)據(jù)分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。
你只有把數(shù)據(jù)先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結(jié)論。
新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內(nèi)快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉淀下來。
不要過于追求很高級、高深的統(tǒng)計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統(tǒng)計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經(jīng)驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
二、要有三心。1、細心。
2、耐心。3、靜心。
數(shù)據(jù)分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數(shù)據(jù)分析過程中，是一個不斷循環(huán)迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結(jié)構(gòu)化的思維。數(shù)據(jù)分析師一定要嚴謹。
而嚴謹一定要很強的結(jié)構(gòu)化思維，如何提高結(jié)構(gòu)化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個思路整理出來，然后根據(jù)分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結(jié)構(gòu)，慢慢你會形成一套自己的思想。
當然有空的時候去看看《麥肯錫思維》、結(jié)構(gòu)化邏輯思維訓練的書也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問問他們是怎么去考慮這個問題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構(gòu)建整個分析體系的。
四、業(yè)務、行業(yè)、商業(yè)知識。當你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時候，你應該在業(yè)務、行業(yè)、商業(yè)知識的學習與積累上了。
這個放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點是決定你能否進入這個行業(yè)，那么這則是你進入這個行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數(shù)據(jù)與具體行業(yè)知識的關(guān)系，比作池塘中魚與水的關(guān)系一點都不過分，數(shù)據(jù)（魚）離開了行業(yè)、業(yè)務背景（水）是死的，是不可能是“活”。
而沒有“魚”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務知識，特別是沒有相關(guān)背景的同學。
很簡單，我總結(jié)了幾點：1、多向業(yè)務部門的同事請教，多溝通。多向他們請教，數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務部門沒有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務部門的同事也很愿意把他們知道的告訴你。
2、永遠不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關(guān)鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。
4.數(shù)據(jù)預處理的主要方法有哪些
1.墓于粗糙集（ Rough Set）理論的約簡方法
粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識的數(shù)學工具。目前受到了KDD的廣泛重視，利用粗糙集理論對數(shù)據(jù)進行處理是一種十分有效的精簡數(shù)據(jù)維數(shù)的方法。我們所處理的數(shù)據(jù)一般存在信息的含糊性（Vagueness）問題。含糊性有三種：術(shù)語的模糊性，如高矮；數(shù)據(jù)的不確定性，如噪聲引起的；知識自身的不確定性，如規(guī)則的前后件間的依賴關(guān)系并不是完全可靠的。在KDD中，對不確定數(shù)據(jù)和噪聲干擾的處理是粗糙集方法的
2.基于概念樹的數(shù)據(jù)濃縮方法
在數(shù)據(jù)庫中，許多屬性都是可以進行數(shù)據(jù)歸類，各屬性值和概念依據(jù)抽象程度不同可以構(gòu)成一個層次結(jié)構(gòu)，概念的這種層次結(jié)構(gòu)通常稱為概念樹。概念樹一般由領(lǐng)域?qū)＜姨峁?，它將各個層次的概念按一般到特殊的順序排列。
3.信息論思想和普化知識發(fā)現(xiàn)
特征知識和分類知識是普化知識的兩種主要形式，其算法基本上可以分為兩類：數(shù)據(jù)立方方法和面向?qū)傩詺w納方法。
普通的基于面向?qū)傩詺w納方法在歸納屬性的選擇上有一定的盲目性，在歸納過程中，當供選擇的可歸納屬性有多個時，通常是隨機選取一個進行歸納。事實上，不同的屬性歸納次序獲得的結(jié)果知識可能是不同的，根據(jù)信息論最大墑的概念，應該選用一個信息丟失最小的歸納次序。
4.基于統(tǒng)計分析的屬性選取方法
我們可以采用統(tǒng)計分析中的一些算法來進行特征屬性的選取，比如主成分分析、逐步回歸分析、公共因素模型分析等。這些方法的共同特征是，用少量的特征元組去描述高維的原始知識基。
5.遺傳算法〔GA, Genetic Algo}thrn})
遺傳算法是一種基于生物進化論和分子遺傳學的全局隨機搜索算法。遺傳算法的基本思想是：將問題的可能解按某種形式進行編碼，形成染色體。隨機選取N個染色體構(gòu)成初始種群。再根據(jù)預定的評價函數(shù)對每個染色體計算適應值。選擇適應值高的染色體進行復制，通過遺傳運算（選擇、交叉、變異）來產(chǎn)生一群新的更適應環(huán)境的染色體，形成新的種群。這樣一代一代不斷繁殖進化，最后收斂到一個最適合環(huán)境的個體上，從而求得問題的最優(yōu)解。遺傳算法應用的關(guān)鍵是適應度函數(shù)的建立和染色體的描述。在實際應用中，通常將它和神經(jīng)網(wǎng)絡方法綜合使用。通過遺傳算法來搜尋出更重要的變量組合。
5.數(shù)據(jù)處理的基本方法
去百度文庫，查看完整內(nèi)容>內(nèi)容來自用戶：林桂玲第六節(jié)數(shù)據(jù)處理的基本方法前面我們已經(jīng)討論了測量與誤差的基本概念，測量結(jié)果的最佳值、誤差和不確定度的計算。
然而，我們進行實驗的最終目的是為了通過數(shù)據(jù)的獲得和處理，從中揭示出有關(guān)物理量的關(guān)系，或找出事物的內(nèi)在規(guī)律性，或驗證某種理論的正確性，或為以后的實驗準備依據(jù)。因而，需要對所獲得的數(shù)據(jù)進行正確的處理，數(shù)據(jù)處理貫穿于從獲得原始數(shù)據(jù)到得出結(jié)論的整個實驗過程。
包括數(shù)據(jù)記錄、整理、計算、作圖、分析等方面涉及數(shù)據(jù)運算的處理方法。常用的數(shù)據(jù)處理方法有：列表法、圖示法、圖解法、逐差法和最小二乘線性擬合法等，下面分別予以簡單討論。
一、列表法?列表法是將實驗所獲得的數(shù)據(jù)用表格的形式進行排列的數(shù)據(jù)處理方法。列表法的作用有兩種：一是記錄實驗數(shù)據(jù)，二是能顯示出物理量間的對應關(guān)系。
其優(yōu)點是，能對大量的雜亂無章的數(shù)據(jù)進行歸納整理，使之既有條不紊，又簡明醒目；既有助于表現(xiàn)物理量之間的關(guān)系，又便于及時地檢查和發(fā)現(xiàn)實驗數(shù)據(jù)是否合理，減少或避免測量錯誤；同時，也為作圖法等處理數(shù)據(jù)奠定了基礎。用列表的方法記錄和處理數(shù)據(jù)是一種良好的科學工作習慣，要設計出一個欄目清楚、行列分明的表格，也需要在實驗中不斷訓練，逐步掌握、熟練，并形成習慣。
4.連線。要繪制一條與標出的實驗點基本相符的圖線，圖線盡可能多的通過實驗點，由于測量誤差，某些實驗點可能不在圖線上，應盡量使其均勻地分布在圖線的兩側(cè)。
圖線應是直線或光滑的曲線或折。
