Вся информация может быть обработана компьютером, если она представлена

Обновлено: 30.06.2024

Существует тонкая разница между данными и информацией. Данные – это факты или детали, из которых получена информация. Отдельные фрагменты данных редко полезны сами по себе. Чтобы данные стали информацией, их необходимо поместить в контекст.

Сравнительная таблица

Сравнительная таблица данных и информации
ДанныеИнформация
Значение Данные — это необработанные, неорганизованные факты, которые необходимо обработать. Данные могут быть чем-то простым и кажущимся случайным и бесполезным, пока они не будут организованы. Когда данные обрабатываются, организуются, структурируются или представляются в заданном контексте, чтобы сделать их полезными, это называется информацией. td>
Пример Оценка каждого учащегося за тест – это одна часть данных. Средняя оценка класса или вся школа представляет собой информацию, которая может быть получена из данных.
Этимология "Данные" происходят от латинского слова в единственном числе. , datum, что первоначально означало «что-то данное». Его раннее использование восходит к 1600-м годам. Со временем слово «данные» стало множественным числом слова «данные». «Информация» — это старое слово, которое восходит к 1300-м годам и имеет старофранцузское и среднеанглийское происхождение. Он всегда относился к «акту информирования», обычно в отношении образования, обучения или другой передачи знаний.

Данные и информация: различия в значении

"Числа не могут говорить сами за себя. Мы говорим за них. Мы наполняем их смыслом". — Статистик Нейт Сильвер в книге Сигнал и шум

Данные — это просто факты или цифры — биты информации, но не сама информация. Когда данные обрабатываются, интерпретируются, организуются, структурируются или представляются таким образом, чтобы сделать их значимыми или полезными, они называются информацией. Информация обеспечивает контекст для данных.

Например, список дат — данные — бессмысленны без информации, которая делает даты релевантными (даты праздников).

«Данные» и «информация» неразрывно связаны друг с другом, независимо от того, распознаются ли они как два отдельных слова или используются как взаимозаменяемые, как это принято сегодня. То, используются ли они как взаимозаменяемые, в некоторой степени зависит от использования «данных» — их контекста и грамматики.

Примеры данных и информации

  • История показаний температуры во всем мире за последние 100 лет — это данные. Если эти данные систематизировать и проанализировать, чтобы обнаружить, что глобальная температура повышается, то это информация.
  • Примером данных является количество посетителей веб-сайта по странам. Информация о том, что трафик из США растет, а из Австралии снижается, является полезной информацией.
  • Часто данные требуются для подтверждения утверждения или вывода (информации), полученного или выведенного из него. Например, прежде чем лекарство будет одобрено FDA, производитель должен провести клинические испытания и предоставить множество данных, подтверждающих безопасность препарата.

«Вводящие в заблуждение» данные

Поскольку данные необходимо интерпретировать и анализировать, вполне возможно — даже очень вероятно — что они будут интерпретированы неправильно. Когда это приводит к ошибочным выводам, говорят, что данные вводят в заблуждение. Часто это результат неполных данных или отсутствия контекста. Например, ваши инвестиции во взаимный фонд могут увеличиться на 5%, и вы можете сделать вывод, что управляющие фондом отлично справляются со своей задачей. Однако это может ввести в заблуждение, если основные индексы фондового рынка выросли на 12%. В этом случае фонд значительно отстал от рынка.

Видео, объясняющее различия

Этимология

"Данные" произошли от латинского слова datum в единственном числе, которое изначально означало "нечто данное". Его раннее использование восходит к 1600-м годам. Со временем слово «данные» стало множественным числом от datum.

"Информация" – это старое слово, которое восходит к 1300 году и имеет старофранцузское и среднеанглийское происхождение. Это всегда относилось к «акту информирования», обычно в отношении образования, обучения или другой передачи знаний.

Грамматика и использование

В то время как "информация" — это массовое или неисчисляемое существительное, которое принимает глагол в единственном числе, "данные" — это технически существительное во множественном числе, которое заслуживает глагола во множественном числе (например, Данные готовы.). Слово «данные» в единственном числе — это datum, что означает «один факт». Это слово в основном вышло из употребления, но по-прежнему широко используется во многих руководствах по стилю (например, Датум). доказывает ее точку зрения.).

В обычном употреблении, которое с меньшей вероятностью распознает данные, «данные» во многих случаях стали массовым существительным и принимают глагол в единственном числе (например,г., Данные готовы.). Когда это происходит, слова "данные" и "информация" могут быть взаимозаменяемы (например, Информация готова).

Ссылки

Похожие сравнения

Поделитесь этим сравнением:

Если вы дочитали до этого места, подписывайтесь на нас:

Комментарии: данные и информация

Анонимные комментарии (5)

22 июля 2011 г., 22:13

010101001110100101010 — это данные, которые можно интерпретировать как приветствие, которое затем существует как информация в интерпретаторе.
Интерпретатором может быть человек, компьютер или любой другой объект, обладающий процедурными возможностями, которые делают данные «информативными».
На данный момент мы не можем рассматривать данные, представленные как информация, а только как «информативные», потому что будет задействовано только процедурное, алгоритмическое агентство. Наши современные компьютеры могут это сделать. В приведенном выше примере они могут быть спроектированы так, чтобы распознавать приведенную выше строку данных, получать указание распознавать, что она является произведением относительных простых чисел, а затем перестраивать ее в четырехугольник. Для компьютера это будет не информация, а только данные, представленные как «информативные», но для человека это будет приветствие (интерпретированное из визуальных данных на экране компьютера).

— 151.✗.✗ .218

12 января 2014 г., 4:49

Данные — это необработанная информация. В то время как info.обрабатывает данные просто!

— 37.✗.✗.173

8 июня 2014 г., 11:33

данные относятся к необработанным фактам и цифрам, которые необходимо обработать, чтобы получить значимую информацию

— 185.✗ .✗.14

23 июня 2008 г., 7:59

например, . Предположим, что у нас есть метка с собой, теперь в этом случае у нас есть метки как данные, а полная маркировка — это информация.

— 59.✗.✗.112

23 июня 2008 г., 7:50 утра

это связано с тем, что необработанные данные, которые являются метками, не дают нам никакой информации, в то время как обработанные данные представляют собой различные виды информации. в таблице оценок, таких как общие оценки, проценты, деление и т. д., мы получаем некоторую информацию о том, какое место ученик занимает в классе. (в какой позиции и т.д.)

— 59.✗.✗.36

Несмотря на то, что были приложены все усилия для соблюдения правил стиля цитирования, могут быть некоторые расхождения. Если у вас есть какие-либо вопросы, обратитесь к соответствующему руководству по стилю или другим источникам.

Наши редакторы рассмотрят то, что вы отправили, и решат, нужно ли пересматривать статью.

Структура информационной системы.

обработка информации, получение, запись, организация, поиск, отображение и распространение информации. В последние годы этот термин часто применялся конкретно к компьютерным операциям.

В популярном использовании термин информация относится к фактам и мнениям, предоставленным и полученным в ходе повседневной жизни: человек получает информацию непосредственно от других живых существ, из средств массовой информации, из электронных банков данных, и от всевозможных наблюдаемых явлений в окружающей среде. Человек, использующий такие факты и мнения, генерирует больше информации, часть которой сообщается другим в ходе дискурса, в инструкциях, в письмах и документах, а также через другие средства массовой информации. Информация, организованная в соответствии с некоторыми логическими отношениями, называется совокупностью знаний, которые должны быть получены путем систематического воздействия или изучения. Применение знаний (или навыков) дает опыт, а дополнительные аналитические или основанные на опыте идеи, как говорят, составляют примеры мудрости. Использование термина информация не ограничивается исключительно ее передачей посредством естественного языка. Информация также регистрируется и передается с помощью искусства, мимики и жестов или таких других физических реакций, как дрожь. Более того, каждое живое существо наделено информацией в виде генетического кода. Эти информационные явления пронизывают физический и ментальный мир, и их разнообразие таково, что до сих пор бросало вызов всем попыткам единого определения информации.

Интерес к информационным явлениям резко возрос в 20 веке, и сегодня они являются объектами изучения в ряде дисциплин, включая философию, физику, биологию, лингвистику, информатику и информатику, электронную и коммуникационную инженерию, науку об управлении, и социальные науки. С коммерческой точки зрения индустрия информационных услуг стала одной из самых новых отраслей во всем мире. Почти все остальные отрасли — производство и обслуживание — все больше озабочены информацией и ее обработкой. Различные, хотя и часто пересекающиеся, точки зрения и явления этих областей приводят к различным (а иногда и противоречивым) концепциям и «определениям» информации.

В этой статье затрагиваются такие понятия, связанные с обработкой информации. Рассматривая основные элементы обработки информации, он различает информацию в аналоговой и цифровой форме и описывает ее получение, запись, организацию, поиск, отображение и методы распространения. Отдельная статья, информационная система, посвящена методам организационного контроля и распространения информации.

Общие соображения

Основные понятия

Интерес к тому, как передается информация и как ее носители передают смысл, со времен досократических философов занимал область исследования, называемую семиотикой, изучением знаков и знаковых явлений. Знаки являются нередуцируемыми элементами коммуникации и носителями смысла. Американскому философу, математику и физику Чарльзу С. Пирсу приписывают указание на три измерения знаков, которые связаны соответственно с телом или средой знака, объектом, который знак обозначает, и интерпретантом или интерпретантом. толкование знака. Пирс признал, что фундаментальные отношения информации по существу триадны; напротив, все отношения физических наук сводятся к диадическим (бинарным) отношениям. Другой американский философ, Чарльз У. Моррис, назвал эти три знаковых измерения синтаксическим, семантическим и прагматическим — имена, под которыми они известны сегодня.

Информационные процессы выполняются информационными процессорами. Для данного информационного процессора, физического или биологического, токен — это объект, лишенный смысла, который процессор распознает как полностью отличный от других токенов. Группа таких уникальных токенов, распознаваемых процессором, составляет его основной «алфавит»; например, точка, тире и пробел составляют основной алфавит символов процессора азбуки Морзе. Объекты, несущие значение, представлены наборами токенов, называемых символами. Последние объединяются для формирования символьных выражений, которые являются входными данными или выходными данными информационных процессов и хранятся в памяти процессора.

Информационные процессоры — это компоненты информационной системы, представляющей собой класс конструкций. Абстрактная модель информационной системы включает четыре основных элемента: процессор, память, рецептор и эффектор (рис. 1). У процессора есть несколько функций: (1) выполнять элементарные информационные процессы над символьными выражениями, (2) временно хранить в кратковременной памяти процессора входные и выходные выражения, над которыми работают эти процессы и которые они генерируют, (3) планировать выполнение этих процессов и (4) изменять эту последовательность операций в соответствии с содержимым кратковременной памяти. В памяти хранятся символьные выражения, в том числе те, которые представляют составные информационные процессы, называемые программами. Два других компонента, рецептор и эффектор, представляют собой механизмы ввода и вывода, функции которых заключаются, соответственно, в получении символических выражений или стимулов из внешней среды для обработки процессором и в передаче обработанных структур обратно в окружающую среду.

Мощность этой абстрактной модели системы обработки информации обеспечивается способностью составляющих ее процессоров выполнять небольшое количество элементарных информационных процессов: чтение; сравнение; создание, изменение и наименование; копирование; хранение; и писать. Модель, представляющая широкий спектр таких систем, оказалась полезной для объяснения искусственных информационных систем, реализованных на последовательных информационных процессорах.

Поскольку было признано, что в природе информационные процессы не являются строго последовательными, с 1980 года все большее внимание уделяется изучению человеческого мозга как информационного процессора параллельного типа. Когнитивные науки, междисциплинарная область, занимающаяся изучением человеческого разума, внесли свой вклад в развитие нейрокомпьютеров, нового класса параллельных процессоров с распределенной информацией, которые имитируют функционирование человеческого мозга, включая его возможности самоконтроля. организация и обучение. Так называемые нейронные сети, представляющие собой математические модели, вдохновленные сетью нейронных цепей человеческого мозга, все чаще находят применение в таких областях, как распознавание образов, управление производственными процессами и финансами, а также во многих исследовательских дисциплинах.

Информация как ресурс и товар

В конце 20 века информация приобрела два основных утилитарных значения. С одной стороны, он считается экономическим ресурсом, наравне с другими ресурсами, такими как труд, материал и капитал. Эта точка зрения основана на доказательствах того, что обладание информацией, манипулирование ею и ее использование могут повысить рентабельность многих физических и когнитивных процессов.Рост активности обработки информации в промышленном производстве, а также в решении человеческих проблем был замечательным. Анализ одного из трех традиционных секторов экономики, сферы услуг, показывает резкий рост информационно-емкой деятельности с начала 20 века. К 1975 году на эти виды деятельности приходилось половина рабочей силы Соединенных Штатов.

Как индивидуальный и общественный ресурс, информация имеет некоторые интересные характеристики, которые отличают ее от традиционных представлений об экономических ресурсах. В отличие от других ресурсов, информация обширна, и ее ограничения, по-видимому, накладываются только временем и когнитивными способностями человека. Его экспансивность объясняется следующим: (1) он естественным образом распространяется, (2) он воспроизводится, а не потребляется посредством использования, и (3) им можно только делиться, а не обмениваться в транзакциях. В то же время информация сжимаема как синтаксически, так и семантически. В сочетании с его способностью заменять другие экономические ресурсы, его транспортабельностью на очень высоких скоростях и его способностью давать преимущества обладателю информации, эти характеристики лежат в основе таких социальных отраслей, как исследования, образование, издательское дело, маркетинг, и даже политика. Забота общества об экономии информационных ресурсов вышла за пределы традиционной области библиотек и архивов и теперь охватывает организационную, институциональную и государственную информацию под эгидой управления информационными ресурсами.

В основе когнитивной психологии лежит идея обработки информации.

Когнитивная психология рассматривает человека как обработчика информации, примерно так же, как компьютер получает информацию и следует программе для получения результата.

Основные предположения

Основные предположения

Подход к обработке информации основан на ряде предположений, в том числе:

(1) информация, предоставляемая окружающей средой, обрабатывается рядом систем обработки (например, внимание, восприятие, кратковременная память);

(2) эти системы обработки преобразуют или изменяют информацию в систематическими способами;

(3) цель исследования — определить процессы и структуры, лежащие в основе когнитивных функций;

(4) обработка информации у людей похожа на обработку в компьютерах.

Компьютер — аналогия разума

Компьютер — аналогия разума

метафора компьютерного мозга

Развитие компьютеров в 1950-х и 1960-х годах оказало важное влияние на психологию и отчасти стало причиной того, что когнитивный подход стал доминирующим подходом в современной психологии (заменив бихевиоризм).

Компьютер дал когнитивным психологам метафору или аналогию, с которой они могли сравнить мыслительную деятельность человека. Использование компьютера в качестве инструмента для понимания того, как человеческий разум обрабатывает информацию, известно как компьютерная аналогия.

По сути, компьютер кодирует (то есть изменяет) информацию, хранит информацию, использует информацию и производит вывод (извлекает информацию). Идея обработки информации была принята когнитивными психологами как модель того, как работает человеческое мышление.

Например, глаз получает визуальную информацию и кодирует информацию в электрическую нейронную активность, которая возвращается в мозг, где она «хранится» и «кодируется». Эта информация может использоваться другими частями мозга, связанными с умственной деятельностью, такой как память, восприятие и внимание. Результатом (т. е. поведением) может быть, например, чтение того, что вы видите на печатной странице.

Следовательно, подход к обработке информации характеризует мышление как среду, обеспечивающую ввод данных, которые затем преобразуются нашими органами чувств. Информацию можно хранить, извлекать и преобразовывать с помощью «ментальных программ», результатом чего являются поведенческие реакции.

Когнитивная психология повлияла и интегрировалась со многими другими подходами и областями исследований, чтобы создать, например, теорию социального обучения, когнитивную нейропсихологию и искусственный интеллект (ИИ).

Обработка информации и выборочное внимание

Обработка информации и выборочное внимание

Когда мы выборочно обращаем внимание на одно действие, мы, как правило, игнорируем другие стимулы, хотя наше внимание может быть отвлечено чем-то другим, например телефонным звонком или кем-то, кто называет наше имя.

Психологов интересует, что заставляет нас обращать внимание на одно, а не на другое (избирательное внимание); почему мы иногда переключаем наше внимание на то, что раньше оставалось без внимания (например, синдром вечеринки с коктейлем), и на скольких вещах мы можем сосредоточиться одновременно (объем внимания).

Один из способов концептуализации внимания — представить людей как обработчиков информации, которые могут обрабатывать только ограниченный объем информации за раз, не перегружаясь.

Бродбент и другие в 1950-х годах приняли модель мозга как системы обработки информации с ограниченными возможностями, через которую передаются внешние входные данные.

подход к обработке информации

  • Процессы ввода связаны с анализом стимулов.
  • Процессы хранения охватывают все, что происходит со стимулами внутри мозга, и могут включать кодирование и манипулирование стимулами.
  • Процессы вывода отвечают за подготовку соответствующей реакции на стимул.

Критическая оценка

Критическая оценка

В рамках концепции обработки информации был предложен ряд моделей внимания, в том числе:

Модель фильтра Бродбента (1958 г.), модель затухания Трейсмана (1964 г.) и модель позднего отбора Дойча и Дойча (1963 г.).

Однако при изучении этих моделей и подхода к обработке информации в целом следует учитывать ряд оценочных моментов. К ним относятся:

  • Последовательная обработка фактически означает, что один процесс должен быть завершен до начала следующего.
  • Параллельная обработка предполагает, что некоторые или все процессы, связанные с когнитивной задачей, происходят одновременно.

Эксперименты с двумя задачами показали, что возможна параллельная обработка. Трудно определить, обрабатывается ли конкретная задача последовательно или параллельно, так как это, вероятно, зависит (а) от процессов, необходимых для решения задачи, и (б) от количества практики выполнения задачи.

Параллельная обработка, вероятно, чаще используется, когда кто-то обладает высокой квалификацией; например, опытный машинист думает на несколько букв вперед, а новичок сосредотачивается только на одной букве за раз.

<р>2. Аналогия между человеческим познанием и работой компьютера, используемая в подходе к обработке информации, ограничена.

Компьютеры можно рассматривать как системы обработки информации, поскольку они:

(i) комбинировать представленную информацию с сохраненной информацией для решения различных проблем, и

НО -

(i) человеческий мозг способен к обширной параллельной обработке, а компьютеры часто полагаются на последовательную обработку;

<р>3. Доказательства теорий/моделей внимания, подпадающих под подход обработки информации, в значительной степени основаны на экспериментах в контролируемых научных условиях.

Большинство лабораторных исследований являются искусственными, и можно сказать, что они не имеют экологической достоверности.

В повседневной жизни когнитивные процессы часто связаны с целью (например, вы уделяете внимание в классе, потому что хотите сдать экзамен), тогда как в лаборатории эксперименты проводятся изолированно от других когнитивных и мотивационных факторов.< /p>

Хотя эти лабораторные эксперименты легко интерпретировать, данные могут быть неприменимы к реальному миру за пределами лаборатории. Были предложены более современные экологически обоснованные подходы к познанию (например, Perceptual Cycle, Neisser, 1976).

Внимание в основном изучалось изолированно от других когнитивных процессов, хотя очевидно, что оно действует как взаимозависимая система со связанными когнитивными процессами восприятия и памяти.

Чем успешнее мы изучаем часть когнитивной системы изолированно, тем меньше наши данные говорят нам о когнитивных способностях в повседневной жизни.

<р>4. Хотя общепризнано, что информация, управляемая стимулом (восходящая снизу вверх), важна для познания, то, что человек привносит в задачу с точки зрения ожиданий/прошлого опыта, также важно.

Эти влияния известны как "нисходящие" или "концептуально управляемые" процессы. Например, прочтите треугольник ниже:

визуальная иллюзия
< /p>

Ожидание (обработка «сверху вниз») часто замещает информацию, действительно имеющуюся в стимуле (снизу вверх), на который мы предположительно обращаем внимание. Как вы прочитали текст в треугольнике выше?

Ссылки на стиль APA

Бродбент, Д. (1958). Восприятие и общение. Лондон: Pergamon Press.

Дойч, Дж. А., и Дойч, Д. (1963). Внимание: некоторые теоретические соображения. Психологический обзор, 70, 80–90

Нейссер, У. (1967). Когнитивная психология. Нью-Йорк: Appleton-Century-Crofts.

Трейсман, А. (1964). Избирательное внимание у человека. Британский медицинский бюллетень, 20, 12–16.

Как ссылаться на эту статью:

Как ссылаться на эту статью:

Контент сайта Simply Psychology предназначен только для информационных и образовательных целей. Наш веб-сайт не предназначен для замены профессиональной медицинской консультации, диагностики или лечения.

Что такое обработка данных: типы, методы, этапы и примеры обработки данных Цикл обработки

Независимо от того, используете ли вы Интернет для изучения определенной темы, совершения финансовых транзакций в Интернете, заказа еды и т. д., данные генерируются каждую секунду. Использование социальных сетей, онлайн-покупок и сервисов потокового видео увеличило объем данных. По оценкам исследования Domo, в 2020 году каждую секунду создается 1,7 МБ данных для каждого человека на планете. Чтобы использовать такой огромный объем данных и получать ценную информацию, в игру вступает обработка данных.

Двигаясь вперед, давайте разберемся, что такое обработка данных.

Что такое обработка данных?

Данные в необработанном виде бесполезны для любой организации. Обработка данных — это метод сбора необработанных данных и преобразования их в полезную информацию. Обычно это выполняется в виде пошагового процесса командой специалистов по данным и инженеров по данным в организации. Необработанные данные собираются, фильтруются, сортируются, обрабатываются, анализируются, сохраняются, а затем представляются в удобном для чтения формате.

Обработка данных необходима организациям для разработки более эффективных бизнес-стратегий и повышения их конкурентоспособности. Преобразовывая данные в удобочитаемый формат, такой как графики, диаграммы и документы, сотрудники всей организации могут понимать и использовать данные.

Последипломная программа по инженерии данных

Теперь, когда мы поняли, что такое обработка данных, давайте разберемся с ее циклическим процессом.

Цикл обработки данных

Цикл обработки данных состоит из ряда шагов, на которых необработанные данные (входные данные) передаются в процесс (ЦП) для получения практических выводов (выходных данных). Каждый шаг выполняется в определенном порядке, но весь процесс повторяется циклически. Выходные данные первого цикла обработки данных можно сохранить и использовать в качестве входных данных для следующего цикла.

cycle

Рис. Цикл обработки данных (источник)

Как правило, цикл обработки данных состоит из шести основных этапов:

Шаг 1. Сбор

Шаг 2. Подготовка

Подготовка или очистка данных — это процесс сортировки и фильтрации необработанных данных для удаления ненужных и неточных данных. Исходные данные проверяются на наличие ошибок, дублирования, просчетов или отсутствующих данных и преобразуются в подходящую форму для дальнейшего анализа и обработки. Это делается для того, чтобы в процессор поступало только данные самого высокого качества.

Шаг 3: ввод

На этом этапе необработанные данные преобразуются в машиночитаемую форму и передаются в процессор. Это может быть ввод данных с помощью клавиатуры, сканера или любого другого источника ввода.

Шаг 4. Обработка данных

На этом этапе необработанные данные подвергаются различным методам обработки с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для получения желаемого результата. Этот шаг может немного отличаться от процесса к процессу в зависимости от источника обрабатываемых данных (озера данных, онлайн-базы данных, подключенные устройства и т. д.) и предполагаемого использования выходных данных.

Шаг 5. Вывод

Данные, наконец, передаются и отображаются пользователю в удобочитаемой форме, такой как графики, таблицы, векторные файлы, аудио, видео, документы и т. д. Эти выходные данные могут быть сохранены и обработаны в следующем цикле обработки данных.

Шаг 6. Хранение

Последним этапом цикла обработки данных является хранение, где данные и метаданные сохраняются для дальнейшего использования. Это обеспечивает быстрый доступ и извлечение информации, когда это необходимо, а также позволяет напрямую использовать ее в качестве входных данных в следующем цикле обработки данных.

Бесплатный курс: Разработчик больших данных Hadoop и Spark

Теперь, когда мы узнали, что такое обработка данных и ее цикл, теперь мы можем рассмотреть типы.

Типы обработки данных

Существуют различные типы обработки данных в зависимости от источника данных и шагов, предпринимаемых блоком обработки для создания выходных данных. Не существует универсального метода обработки необработанных данных.

Данные собираются и обрабатываются пакетами. Используется для больших объемов данных.

Например: система начисления заработной платы

Данные обрабатываются в течение нескольких секунд после ввода. Используется для небольших объемов данных.

Например: снятие денег в банкомате

Данные автоматически загружаются в ЦП, как только они становятся доступными. Используется для непрерывной обработки данных.

Например: сканирование штрих-кода

Данные разбиваются на кадры и обрабатываются с использованием двух или более ЦП в рамках одной компьютерной системы. Также называется параллельной обработкой.

Например: прогноз погоды

Выделяет компьютерные ресурсы и данные во временных интервалах нескольким пользователям одновременно.

Методы обработки данных

Существует три основных метода обработки данных: ручной, механический и электронный.

Ручная обработка данных

В этом методе обработки данные обрабатываются вручную. Весь процесс сбора данных, фильтрации, сортировки, расчета и других логических операций выполняется с участием человека без использования какого-либо другого электронного устройства или программного обеспечения для автоматизации. Это недорогой метод, практически не требующий инструментов, но приводящий к большому количеству ошибок, высоким трудозатратам и большим затратам времени.

Механическая обработка данных

Данные обрабатываются механически с помощью устройств и машин. Это могут быть простые устройства, такие как калькуляторы, пишущие машинки, печатный станок и т. д. С помощью этого метода можно выполнять простые операции обработки данных. Он дает гораздо меньше ошибок, чем ручная обработка данных, но увеличение объема данных сделало этот метод более сложным и трудным.

Изучайте науку о данных с помощью R БЕСПЛАТНО

Электронная обработка данных

Данные обрабатываются современными технологиями с использованием программного обеспечения и программ для обработки данных. Программному обеспечению дается набор инструкций для обработки данных и получения вывода. Этот метод является самым дорогим, но обеспечивает самые высокие скорости обработки с высочайшей надежностью и точностью вывода.

Примеры обработки данных

Обработка данных происходит в нашей повседневной жизни независимо от того, знаем мы об этом или нет. Вот несколько реальных примеров обработки данных:

  • Программное обеспечение для торговли акциями, которое преобразует миллионы данных об акциях в простой график.
  • Компания, занимающаяся электронной торговлей, использует историю поиска клиентов, чтобы рекомендовать похожие товары.
  • Компания, занимающаяся цифровым маркетингом, использует демографические данные людей для разработки стратегии кампаний с учетом местоположения.
  • Автономный автомобиль использует данные датчиков в режиме реального времени, чтобы определять, есть ли на дороге пешеходы и другие автомобили.

Это все, что касается статьи о том, что такое обработка данных.

Хотите начать карьеру инженера по работе с большими данными? Посетите учебный курс для инженеров по работе с большими данными и получите сертификат.

Что вы можете сделать дальше

Данные содержат много полезной информации для организаций, исследователей, учреждений и отдельных пользователей. С увеличением объема данных, генерируемых каждый день, возникает потребность в большем количестве ученых и инженеров данных, которые помогут понять эти данные. Сертификационный курс Simplilearn Data Engineering Certification Course в сотрудничестве с IBM и Университетом Purdue предлагает высочайший уровень обучения, который поможет вам овладеть важнейшими навыками обработки данных. Эта программа, основанная на академическом превосходстве Университета Пердью в области инженерии данных и практическом опыте обучения IBM, поможет ускорить вашу карьеру в качестве специалиста по обработке данных.

Надеюсь, вам понравилась статья «что такое обработка данных». В случае сомнений задавайте свои вопросы в разделе комментариев.

Найдите наш онлайн-учебный курс для аспирантов по инженерии данных в лучших городах:

< tr>
ИмяДатаМесто
Программа последипломного образования в Data Engineering Когорта начинается 5 апреля 2022 г.,
Группа выходного дня
Ваш городПодробнее
Программа последипломного образования в области инженерии данных Когорта начинается 19 апреля 2022 г.,
группа выходного дня
Ваш городПросмотреть подробности< /td>
Программа последипломного образования в области инженерии данных Когорта начинается 6 мая 2022 г.,
Группа выходного дня
Ваш городПодробнее

Об авторе

Никита Дуггал

Никита Дуггал — увлеченный цифровой кочевник, специализирующийся на английском языке и литературе, знаток слов, который любит писать о бушующих технологиях, цифровом маркетинге и карьерных загадках.



Компьютер: это электронное устройство, которое работает (работает) под управлением программ, хранящихся в его собственном блоке памяти.
Компьютер – это электронная машина, которая обрабатывает необработанные данные и выдает информацию на выходе.

Электронное устройство, которое принимает данные в качестве входных данных и преобразует их под воздействием набора специальных инструкций, называемых Программами, для получения желаемого результата (называемого Информация).

Пояснения;
Компьютер описывается как электронное устройство, потому что; он состоит из электронных компонентов и использует для работы электрическую энергию (например, электричество).

Компьютер имеет внутреннюю память, в которой хранятся данные и инструкции, временно ожидающие обработки, и даже хранится промежуточный результат (информация) до того, как он будет передан получателям через устройства вывода.

Он работает с данными, используя выданные инструкции, что означает, что компьютер не может выполнять какую-либо полезную работу самостоятельно. Он может работать только в соответствии с выданными инструкциями.

Компьютер будет принимать данные в одной форме и создавать их в другой форме. Данные обычно хранятся на компьютере во время их обработки.


Программа:
Компьютерная программа представляет собой набор связанных инструкций, написанных на языке компьютера, и используется для выполнения компьютером определенной задачи (или для того, чтобы указать компьютеру, что делать). делать).

Набор связанных инструкций, определяющих, как должны обрабатываться данные.
Набор инструкций, используемых для управления компьютером через процесс.

Данные: набор необработанных фактов, цифр или инструкций, которые не имеют большого значения для пользователя.

Данные могут быть представлены в виде чисел, алфавитов/букв или символов и могут обрабатываться для получения информации.

ВИДЫ ДАННЫХ.
Существует два типа/формы данных:

а). Цифровые (дискретные) данные:
Цифровые данные дискретны по своей природе. Он должен быть представлен в виде чисел, алфавитов или символов, чтобы он мог быть обработан компьютером. Цифровые данные получают путем подсчета. Например. 1, 2, 3…

б). Аналоговые (непрерывные) данные:
Аналоговые данные носят непрерывный характер. Он должен быть представлен в физической природе, чтобы его мог обработать компьютер. Аналоговые данные получают путем измерения. Например. Давление, температура, влажность, длины или токи и т. д. Выходные данные представлены в виде гладких графиков, из которых можно считывать данные.
Обработка данных:
это процесс сбора всех элементов данных вместе и преобразования их в информацию.

Под обработкой понимается то, как данные обрабатываются (или обрабатываются) для преобразования их в информацию.
Обработка может включать вычисление, сравнение или любую другую логику для получения требуемого результата. Обработка данных обычно приводит к получению некоторой значимой информации.

Информация: это данные, которые были уточнены, обобщены и обработаны так, как вы хотите, или в более значимой форме для принятия решений. Информация должна быть точной, своевременной, полной и актуальной.

Характеристики/возможности компьютера.

До 20 века большая часть информации обрабатывалась вручную или с помощью простых машин. Сегодня миллионы людей используют компьютеры в офисах и дома для производства и хранения всех типов информации

Следующее является некоторыми из атрибутов, которые делают компьютеры широко принятыми и используемыми в повседневной деятельности в нашем обществе:

<р>1. Скорость.
Компьютеры работают на очень высоких скоростях и могут выполнять множество функций за очень короткое время.
Они могут выполнить очень сложную задачу намного быстрее, чем человек.
Скорость компьютера измеряется в долях секунд.
Миллисекунда - тысячная доля секунды (10-3)
Микросекунда - миллионная доля секунды (10-6)
Наносекунда - тысячная миллионная секунды (10-9) < br />Пикосекунда - миллионная доля секунды (10-12)

Скорость компьютера обычно связана с технологией, использованной для его создания.

а). Компьютеры первого поколения (1940-е и начало 1950-х годов).

Изображение результат для вакуумной трубки

• Компьютеры были построены с использованием вакуумных ламп, а скорость измерялась в миллисекундах. Например, компьютер может выполнять 5000 сложений и 300 умножений в секунду.

Связанное изображение
< /p>


б). Компьютеры 2-го поколения (1950-е и начало 1960-х).
Были построены с использованием транзисторов. Скорость их работы увеличилась и измерялась в микросекундах. Например, компьютер может выполнять 1 миллион сложений в секунду.

в). Середина 1960-х.
Интегральная схема (IC), которая объединила нет. транзисторов и диодов вместе на кремниевой микросхеме. Скорость возросла до десятков миллионов операций в секунду.

г). В 1971 году корпорация Intel выпустила очень маленькую микросхему под названием «микропроцессор», которая могла выполнять все операции процессора компьютера. Чип содержал около 1600 транзисторов.

<р>е).Современные микропроцессоры очень мощные, дешевые и надежные благодаря использованию технологий крупномасштабной интеграции (LSI) и очень крупномасштабной интеграции (VLSI), которые объединяют сотни тысяч компонентов на одном кристалле.
Скорость компьютеров теперь измеряется в наносекундах и пикосекундах.

<р>2. Точность:
В отличие от людей, компьютеры очень точны, т. е. никогда не ошибаются.
Компьютер может работать очень долго без сбоев. Однако при возникновении ошибки компьютер имеет ряд встроенных функций самопроверки в своих электронных компонентах, которые могут обнаруживать и исправлять такие ошибки.
Обычно ошибки совершаются пользователями, вводящими данные в компьютер, отсюда и поговорка «Мусор в мусоре на выходе» (GIGO).
Это означает, что если вы введете неверные данные в компьютер и обработаете их, компьютер выдаст вам вводящую в заблуждение информацию.

<р>3. Надежность.
Можно быть уверенным, что компьютер выдаст правильный ответ, если ему будут даны правильные инструкции и предоставлены правильные данные.

Поэтому, если вы хотите сложить два числа, но по ошибке дадите компьютеру команду «Умножить», компьютер не узнает, что вы намеревались «ДОБАВИТЬ»; это умножит предоставленные числа.

Аналогично, если вы дадите ему инструкцию ADD, но сделаете ошибку и введете неверные данные; скажем, 14 и 83 вместо 14 и 38; тогда компьютер выдаст «неправильный» ответ 97 вместо 52. Однако обратите внимание, что 97 является «правильным» на основе предоставленных данных.

Поэтому вывод, производимый компьютером, надежен настолько, насколько надежны используемые инструкции и предоставленные данные.

Компьютеры обычно непротиворечивы. Это означает, что при одних и тех же данных и одних и тех же инструкциях они будут давать один и тот же ответ при каждом повторении этого конкретного процесса.

Компьютер способен хранить большие объемы данных или инструкций на очень маленьком пространстве.

Компьютер может хранить данные и инструкции для последующего использования, а также создавать/извлекать эти данные, когда это необходимо, чтобы пользователь мог их использовать.

Данные, хранящиеся на компьютере, можно защитить от посторонних лиц с помощью паролей.

В отличие от людей, компьютер может работать непрерывно, не уставая и не скучая. Даже если ему придется выполнить миллион вычислений, последний он сделает с той же скоростью и точностью, что и первый.

Компьютер — это автоматическое устройство. Это связано с тем, что после получения инструкций он руководствуется этими инструкциями и может автоматически выполнять свою работу до тех пор, пока она не будет завершена.

Он также может выполнять различные задания, если существует четко определенная процедура.
8. Универсальность:

Компьютер можно использовать в разных местах для выполнения большого количества различных заданий в зависимости от переданных ему инструкций.

<р>9. Навязывание формального подхода к методам работы:
Поскольку компьютер может работать только со строгим набором инструкций, он определяет и устанавливает жесткие правила для работы с данными, которые он должен обрабатывать.


КЛАССИФИКАЦИЯ КОМПЬЮТЕРОВ
Компьютеры бывают разных размеров, веса и формы.
Основные способы классификации компьютеров:
i) Классификация по функциональности
В этой категории компьютеры классифицируются в зависимости от способа обработки данных и типа данных, которые компьютер может обрабатывать.
Примером этих данных являются:
а) аналоговые данные,
б) цифровые данные

ii) Классификация по назначению
iii) Классификация по физическому размеру
iii) Классификация по функциональности


ПО ФИЗИЧЕСКИМ РАЗМЕРАМ

ВИДЫ КОМПЬЮТЕРА

Аналоговый компьютер

Аналоговый компьютер измеряет и отвечает на вопросы методом «СКОЛЬКО». Входные данные — это не число, а физическая величина, такая как температура, давление, скорость, скорость.

  • Сигналы непрерывны (от 0 до 10 В)
  • Точность примерно 1%
  • Высокая скорость
  • Вывод непрерывен

Время тратится на передачу

АНАЛОГОВЫЙ КОМПЬЮТЕР



ЦИФРОВЫЕ КОМПЬЮТЕРЫ

Цифровой компьютер считает и отвечает на вопросы методом «СКОЛЬКО много». Входные данные представлены числом. Они используются для логических и арифметических операций.

  • Сигналы имеют два уровня (0 В или 5 В)
  • Точность не ограничена
  • медленная последовательная и параллельная обработка
  • Вывод непрерывен, но получается после завершения вычислений.

МИКРО КОМПЬЮТЕРЫ

Микрокомпьютер — это самая маленькая компьютерная система.Размер варьируется от калькулятора до размера рабочего стола. Его центральный процессор является микропроцессором. Он также известен как Большой дочерний компьютер.

  • Применение: - персональный компьютер, многопользовательская система, офисы.

Это также небольшие системы общего назначения. Как правило, они более мощные и наиболее полезные по сравнению с микрокомпьютерами. Мини-компьютер также известен как компьютер среднего класса или детский компьютер.

  • Применение: системы подразделений, сетевые серверы, система рабочих групп.

МЕЙНФРАМНЫЕ КОМПЬЮТЕРЫ

Мэйнфреймы – это те компьютеры, которые предлагают более быструю обработку данных и больший объем памяти. Слово «основной каркас» происходит от металлических каркасов. Он также известен как Отцовский компьютер.

Читайте также: