提取有用的信息和结论。对收集到的大量数据运用适当的统计分析方法进行分析，并对其进行总结、理解和消化，以最大限度地发挥数据的功能，发挥其作用。数据详细分析数据研究总结提取有用信息和形成结论的过程。要求在标题栏注明各量的名称、符号、数量级和单位:原数据以外的计算栏和统计栏也可按要求列出。
扩展资料:数据的分析处理相关要求规定:1。以数据 flow引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，推动生产组织模式的集约化和创新化。2.数据促进社会生产要素的网络共享、集约集成、协同发展和高效利用，改变传统生产方式和经济运行机制，显著提高经济运行水平和效率。3.Big 数据不断激发商业模式创新，不断催生新业态，成为互联网等新兴领域推动商业创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。
5、excel怎么根据右侧最大的 数据值来 提取左侧对应的 数据INDEX(E:E，MATCH(MAX(F:F)，F:F，)).公式是index($ a $ 1:f $ 12，sum product(($ a $ 1:f $ 12 max($ a $ 1:f $ 12))* row($ a $ 1:f $ 12)。sum product(($ a $ 1:f $ 12 max($ a $ 1:f $ 12))* column($ a $ 1:f $ 12))1)其中sum product(($ a $ 1:f $ 12 max($ a $ 1:sum product($ a $ 1:f $ 12))* column($ a $ 1:f $ 12))用于计算最大值数据值所在的列数，以及相应的左/11
6、结合 数据预处理,详述在大 数据采集如何提升 数据采集的结果质量?在采集数据的过程中，通过预处理可以有效提高数据采集结果的质量。数据预处理主要包括以下步骤:清洗数据:清洗数据指去除数据浓度中的重复、删除、错误等异常数据。代码数据:在大号数据，非数字数据经常出现，如性别，城市等。这些非数字数据需要转换成数字。归一化数据:归一化数据是指将数据转换为同一范围内的数值，便于与数据进行比较。
7、浅析元 数据在 数据仓库中的应用:大 数据仓库摘要:袁数据作为仓储数据，对袁数据的管理涉及到各种数据仓库教材。大多数数据 warehouse开发人员都知道meta 数据的重要性，但他们很少在实际应用中使用它，或者说他们不知道如何构建meta 数据库。本文重点介绍了SqlServer2005中meta 数据和的管理。关键词:元数据-0/仓库数据模型编程中国图分类号:TP311.13文献识别码:A文号:16723791(2012)05(c)003401元。
涵盖了仓库的各个方面，对数据仓库的建设和运营有着极其重要的作用。meta 数据大致分为meta 数据关于出处，meta 数据关于车型，meta 数据关于车型，(1) 数据元之源数据。关于数据 source数据的元素在使用该元素数据时，在不同数据 source平台上的物理结构和意义是现有系统业务数据source的描述信息，具体有以下几点:① 数据源中所有物理数据结构。
