数据加工数据处理经历了哪几个阶段？

计算机内部数据加工处理传输的形式是什么?

数据传送控制方式有程序直接控制方式、中断控制方式、DMA方式和通道方式4种。

程序直接控制方式就是由用户进程来直接控制内存或CPU和外围设备之间的数据传送。

它的优点是控制简单，也不需要多少硬件支持。

它的缺点是CPU和外围设备只能串行工作;设备之间只能串行工作,无法发现和处理由于设备或其他酣笭丰蝗莶豪奉通斧坤硬件所产生的错误。

中断控制方式是利用向CPU发送中断的方式控制外围设备和CPU之间的数据传送。

它的优点是大大提高了CPU的利用率且能支持多道程序和设备的并行操作。

它的缺点是由于数据缓冲寄存器比较小，如果中断次数较多，仍然占用了大量CPU时间；在外围设备较多时，由于中断次数的急剧增加，可能造成CPU无法响应中断而出现中断丢失的现象；如果外围设备速度比较快，可能会出现 CPU来不及从数据缓冲寄存器中取走数据而丢失数据的情况。

DMA方式是在外围设备和内存之间开辟直接的数据交换通路进行数据传送。

它的优点是除了在数据块传送开始时需要CPU的启动指令，在整个数据块传送结束时需要发中断通知CPU进行中断 处理之外，不需要CPU的频繁干涉。

它的缺点是在外围设备越来越多的情况下，多个DMA控制 器的同时使用，会引起内存地址的冲突并使得控制过程进一步复杂化。

通道方式是使用通道来控制内存或CPU和外围设备之间的数据传送。

通道是一个独立与CPU的专管 输入／输出控制的机构，它控制设备与内存直接进行数据交换。

它有自己的通道指令，这些指令受CPU启动，并在操作结束时向CPU发中断信号。

该方式的优点是进一步减轻了CPU的工作负担，增加了计算机系统的并行工作程度。

缺点是增加了额外的硬件，造价昂贵

信息加工的方式有

从不同的角度，信息加工方式有各种不同的划分。

1．按处理功能的深浅分

按处理功能的深浅，可以把信息加工分为预处理加工、业务处理加工和决策处理加工三类方式。

第一类是对信息简单整理，加工出的是预信息。

第二类是对信息进行分析，综合出辅助决策的信息。

第三类是对信息进行统计推断，可以产生决策信息。

数据加工以后成为预信息或统计信息，统计信息再经过加工才成为对决策有用的信息。

这种转换均需要时间，因而不可避免地产生时间延迟，这也是信息加工的一个重要特征——滞后性，在使用中必须注意这一点。

信息的滞后性与信息的时效性是有矛盾的，信息工作者要认识信息的滞后性，尽量减少以至消除滞后性对时效性的制约和影响。

2．按处理的响应时间分

按处理的响应时间的不同，信息加工的方式又可分为两种类型：

（1）一种是将送过来的数据立即进行处理，即时做出响应的“实时处理型”。

一般实时处理系统只允许处理已确定的工作，只限于面向常规的作业业务，这是为了保证响应的及时性。

（2）另一种是将送过来的数据存起来达到一定数量或时间后，再集中处理的“批处理型”。

这种处理方式适用于以下两种统计分析业务：如果不搜集一定数量的必要数据，就没有什么处理意义和效果；没有必要急于得到处理结果。

从发展来看，信息加工正从批处理形式向联机处理形式发展，从事后处理为中心向实时处理发展。

3．按系统与用户之间的距离分

按系统与用户之间距离的远近，信息加工方式可划分为远程处理方式和局域处理方式。

远程处理是指用户不必去信息中心，而通过通信线路使用远处的计算机进行处理的方式。

实际上远程处理是一种远距离的联机处理方式。

因为除了终端和通信控制器以外，它和批处理方式完全一样。

与远程处理相反，局域处理是指在放置计算机的地方使用计算机的方式。

事实上，只有在区分远程处理和局域处理的场合，才较多地使用这个概念，即在计算机网络中分布在各处的计算机各自进行处理的方式就叫做局域处理。

4．按企事业单位的管理和计算机配置分

按企事业单位的管理和计算机配置，信息加工处理的方式可分为集中式和分布式。

集中式是将计算机放在单位机关等指定地方，由中心计算机集中承担处理功能和处理量；分布式是以统一的规划为基础，将适当规模的计算机系统安装在单位机关及其下属单位，分别承担处理功能和处理量。

选择集中式还是分布式的时候，要考虑企业的各种内部和外部条件。

5．按是否运用计算机分

传统的信息加工主要是通过人脑进行，随后相继出现了手工设备和计算机。

也就是说，进行信息加工一般有手工加工和计算机加工两种方式。

采用手工管理方式进行信息加工，不仅繁琐、容易出错，而且其加工过程需要很长时间，已经远远不能满足管理决策的需要。

计算机、人工智能等技术的不断发展和应用，大大缩短了信息加工时间，满足了管理者的决策需求，同时人们也从繁琐的手工管理方式中摆脱了出来。

计算机信息加工就是利用计算机进行数据处理，而且在处理过程中，又大量采用各种数学模型。

这些模型的算法往往是相当复杂的，常常包含大量的迭代和循环。

不过现在已经有许多可供选择的软件包，如统计软件包、预测软件包、数学规划软件包、模拟软件包等。

以前在管理工作中，多数是靠管理者的经验来加工信息，需要的少数运算也只局限于简单的算术运算和简单的统计加工。

数理统计中的许多方法、运筹学中的许多方法随着管理现代化的进展，已进入了经济管理领域。

尤其现代统计学方法与信息加工的关系日益密切，作为信息加工的一个基本工具，现代统计学方法将发挥越来越重要的作用。

现在许多大的计算机数据处理系统一般备有三个库，即数据库、模型库和方法库。

一般地，模型库是核心，数据库为它提供必要的信息，而方法库为它提供相应的方法。

方法库中备有许多标准的算法，而模型库中存放了针对不同问题的模型，数据库中备有要用的数据。

其中，模型与方法二者既有联系又有区别，模型是在管理学的理论和实践的基础上提出的，反映了在管理工作中各种因素间的定量或定性的相互关系，它是描述本领域中的具体规律的；方法则是指一定的数学计算方法（例如，回归分析方法、趋势外推方法、博弈方法等），它是独立于管理学之外的。

因此，模型可以使用各种方法，同一种方法也可以为多个模型所使用。

从应用的角度看，模型是实质性的内容，而方法则是工具。

试图示分析计算机系统中数据加工过程?简述

1．按信息的形式和处理方式可分类：（1）电子数字计算机：所有信息以二进制数表示。

（2）电子模拟计算机：内部信息形式为连续变化的模拟电压，基本运算部件为运算放大器。

（3）混合式电子计算机：既有数字量又能表示模拟量，设计比较困难。

2．按使用可分类为：（1）通用机：适用于各种应用场合，功能齐全、通用性好的计算机。

（2）专用机：为解决某种特定问题专门设计的计算机，如工业控制机、银行专用机、超级市场收银机（POS）等。

3．按计算机系统的规模和处理性能分类为：所谓计算机系统规模主要指计算机的速度、容量和功能。

一般可分巨型机、大型机、中小型机、微型机和工作站等。

其中工作站（Workstation）是介于小型机和微型机之间的面向工程的计算机系统。

数据处理经历了哪几个阶段？

1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。

这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。

在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。

另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。

2.数据的加工整理 在明确数据分析目标基础上收集到的数据，往往还需要进行必要的加工整理后才能真正用于分析建模。

数据的加工整理通常包括数据缺失值处理、数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，它能够帮助人们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。

3.数据分析 数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。

4.数据展现 数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。

数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。

基本素质要求如下： 工具：PPT、Excel、Word甚至邮件都是不错的展现工具，任意一个工具用好都很强大。

形式：图文并茂的基本原则更易于理解，生动、有趣、互动、讲故事都是加分项。

原则：领导层喜欢读图、看趋势、要结论，执行层欢看数、读文字、看过程。

场景：大型会议PPT最合适，汇报说明Word最实用，数据较多时Excel更方便。

最重要一点，数据展现永远辅助于数据内容，有价值的数据报告才是关键。