(i) DP: Képernyő
A DP a Display Picture rövidítése. Ez egy olyan fénykép, amelyet általában olyan közösségi oldalakra való feltöltésre használnak, mint a Facebook, Twitter, Tumblr stb.
Kép megjelenítése a következőképpen definiálható: 'Egy személy kiemelt képe a közösségi médiában vagy más internetes csevegőprofilban, amely a vizuális identitását reprezentálja.' Profilképnek is nevezik, de mivel nem az Ön profilját ábrázolja, a legtöbben inkább Display Picture-nek (DP) hívják.
Levághatja, módosíthatja a kontrasztot és a fényerőt, megváltoztathatja a kijelző képének hátterét stb.
(ii) DP: Adatfeldolgozás
Adatfeldolgozás van olyan technika, amely számítógépes szoftvert használ az adatok rendszerezésére és kezelésére , általában nagy mennyiségű numerikus adat. Adatok kezelésére, elemzésére, kiszámítására, feldolgozására és tárolására is szolgál. Egyszerűen fogalmazva, ez a nyers adatok átalakítása értelmes információvá olyan folyamaton keresztül, amely számítógépes rendszereket, szoftvereket stb.
Általában a szervezetek számítógépes rendszereket és szoftvereket használnak egy sor művelet végrehajtására, hogy nyers adatok feldolgozásával szerezzenek információkat. Az informatív kimenet diagramok, jelentések, grafikák stb. formájában jelenik meg. A piacon nagyszámú szoftver áll rendelkezésre az adatok feldolgozására. Néhány közülük MS Word, PowerPoint, MS Excel stb.
Az adatfeldolgozás bizonyos folyamatokat foglal magában, mint például:
Érvényesítés: Ez a folyamat biztosítja, hogy a szolgáltatott adatok tiszták, helyesek és hasznosak legyenek.
Válogatás: Az elemek növekvő vagy csökkenő sorrendbe rendezésére szolgál.
hogyan lehet a húrt intté alakítani
Összegzés: A részletes adatok fő pontjaira való redukálására szolgál.
Összesítés: Több adat egyesítésére szolgál.
Elemzés: Speciális és rendkívül pontos algoritmusokat és statisztikai számításokat használ.
Osztályozás: Különböző kategóriákba tartozó adatok elkülönítésére szolgál.
Az adatfeldolgozás bizonyos folyamatokat foglal magában:
Érvényesítés: Ez a folyamat biztosítja, hogy a szolgáltatott adatok tiszták, helyesek és hasznosak legyenek.
Válogatás: Az elemek valamilyen sorrendbe rendezésére szolgál, növekvő vagy csökkenő sorrendbe.
Összegzés: A részletes adatok főbb pontjaira való redukálására szolgál.
java karakterlánc logikai értékre
Összesítés: Több adat egyesítésére szolgál.
Elemzés: Speciális és rendkívül pontos algoritmusokat és statisztikai számításokat használ.
Osztályozás: Az adatok különböző kategóriákba történő elkülönítésére szolgál.
Különféle adatfeldolgozási példák
Akár tudatában vagyunk, akár nem, az adatfeldolgozás minden nap megtörténik. Íme néhány példa az adatfeldolgozásra a való világban:
- Tőzsdei kereskedési program, amely egyszerű grafikont készít több millió részvényadatpontból.
- Az ügyfelek keresési előzményeit egy online kiskereskedő arra használja fel, hogy kapcsolódó termékeket javasoljon nekik.
- Egy digitális marketingcég a fogyasztókra vonatkozó demográfiai adatok felhasználásával helyspecifikus hirdetéseket tervez.
- Az önvezető autók a valós idejű szenzoradatokat használják fel más járművek és gyalogosok felismerésére az úton.
Adatok feldolgozása az Analytics számára
A big data átalakítja mindannyiunk üzleti tevékenységét. Ma egy meghatározott, hatékony adatfeldolgozási stratégia elengedhetetlen ahhoz, hogy rugalmasak és versenyképesek legyünk. Az adatfeldolgozás hat folyamata változatlan marad, de a felhőnek köszönhetően a technológia óriási előrelépéseket tett, amelyek az eddigi legkifinomultabb, leghatékonyabb és leggyorsabb adatfeldolgozási technikákat eredményezték.
Adatfeldolgozási technikák
A mechanikus, elektromos és kézi adatfeldolgozás a három fő kategória.
Az adatok kézi feldolgozása: Az ilyen típusú adatok feldolgozásához kézi munkát használnak. Az adatgyűjtés, szűrés, rendezés, számítás és egyéb logikai műveletek teljes folyamata manuálisan történik, bármilyen más műszaki berendezés vagy automatizált szoftver használata nélkül. Ez egy olcsó megközelítés, amely alig vagy egyáltalán nem igényel felszerelést, de vannak hátrányai, beleértve a magas munkaerőköltségeket, a magas hibaarányt és a hosszú feldolgozási időt.
Automatizált adatfeldolgozás: Az adatok feldolgozása mechanikusan történik, szerszámok és gépek segítségével. Ebbe a kategóriába tartozhatnak olyan egyszerű műszerek, mint a számológépek, írógépek, nyomdák stb. Ezzel a megközelítéssel egyszerű adatfeldolgozási tevékenységek végezhetők el. Bár sokkal kevesebb hibája van, mint az emberi adatfeldolgozásnak, az adatmennyiség növekedése miatt ez a megközelítés még nagyobb kihívást jelent.
Számítógépes adatfeldolgozás: Adatfeldolgozó szoftverek és algoritmusok felhasználásával az adatok feldolgozása a kortárs technológia felhasználásával történik. A szoftverhez útmutatást adunk, hogy feldolgozhassa az adatokat és eredményeket biztosíthasson. Bár ez a megközelítés a legköltségesebb, a legjobb megbízhatósággal és pontossággal, valamint a leggyorsabb feldolgozási idővel biztosítja az eredményt.
Adatfeldolgozás a jövőben
A jövőben a felhő az adatfeldolgozás helye. A jelenlegi elektronikus adatfeldolgozási technikák kényelmesek, de a felhőtechnológia növeli sebességüket és hatékonyságukat. Minden szervezet több adatot hasznosíthat, és élesebb betekintést nyerhet, ha az adatok gyorsabbak és jobb minőségűek.
A vállalkozások jelentős előnyöket látnak a nagy adatok felhőbe való migrációjával. A nagy adatfelhő technológiának köszönhetően a vállalkozásoknak most lehetőségük van az összes platformjukat egyetlen, adaptálható megoldássá egyesíteni. A szoftver fejlesztése és frissítése során a számítási felhő technológia zökkenőmentesen keveri az újat a régivel (ahogyan ez gyakran történik a big data környezetben).
A felhőalapú adatfeldolgozás előnyei nem korlátozódnak a nagyvállalatokra. A kisvállalkozások valóban sokat nyerhetnek önmagukban. Az üzlet bővülésével párhuzamosan a képességek fejlesztését és bővítését felhőplatformok biztosítják, amelyek kedvező árúak lehetnek. Lehetővé teszi a cégek számára, hogy anélkül növekedjenek, hogy sok pénzt kellene költeniük.