从技术角度来看，数据处理的方式与数据的类型密切相关。比如对于结构化数据，ExcelBI工具和关系数据库就可以完成处理，处理精度会比较高，是小数据时代常见的数据处理方式。大数据时代，数据处理通常需要结合流处理，数据分析的纬度和有效性也有了很大的提高。
数据分析方法有哪些？
要看什么数据格式化数据近似的非格式化数据完全碎片化的非格式化数据。第一种，格式化数通常是直接数据库中提取出来的。从多个数据源抽离数据，然后建立多维度的数据分析模型。之后通过大数据加载的架构进行数据打卡，然后批量进行处理。在数据了较大都时候会多线程，数据处理进度和过程处理数据的保存就显得格外重要。目前也有将关系型数据库转换为图数据库的分析方式。
处理过的数据通常会经过最后的数据呈现，图表，以方便最后行程报告。第二种，近似的格式化数据通常来自互联网爬虫。这种数据操作方式基本与第一种类似，只是在进行第一种的数据分析前，需要洗数据。删除重读和无效数据，梳理后形成格式化数据。第三种，完全碎片化的非格式化数据。这种数据的形式很多，可能是纸质的资料等一大堆需预先处理的资料。
这个部分如果数据量很大的情况下，就需要使用考虑使用人工智能领域。现在的人工智能通常是简历基础算法，然后通过大量的真实数据进行训练，训练到了一定的准确率就进行实际应用。这个时候的数据可能包含大量都图像信息，也许是人脸，也许是物体移动，也许是文字OCR然后建立数学模型，最后完成数据分析与第一种类似，再行程最后的报告。
如何正确进行数据处理？
首先，数据处理涉及到多种不同的方式，根据不同的应用场景，可能需要进行数据分析数据呈现数据存储数据归并，或者是丢弃。所以，要想正确地进行数据处理，一方面要根据数据自身的价值来进行衡量，另一方面也与数据的应用场景和所处的不同阶段有密切的关系。在大数据时代背景下，大数据技术将全面提升数据的价值化，当然也会全面带动数据采集数据分析数据存储数据安全和数据应用等一系列产业环节的发展，所以当前对于数据处理往往有了更多的含义。
数据处理通常需要考虑以下三方面因素第一数据采集。数据的处理方式与数据采集方式和渠道有密切的联系，通常对于一些用户个人信息的采集，应该严格限制数据的应用边界，通常也应该在一定时间内进行销毁，以防止个人隐私的泄露。当然，在获得用户的授权之后，可以针对用户数据进行一系列价值化操作，但是这个过程应该有严格的限制。
第二数据类型。从技术手段来看，数据处理的方式与数据类型的关系比较密切。比如对于结构化数据来说，ExcelBI工具和关系型数据库就可以完成处理，而且处理的精确度会比较高，这是小数据时代的常见数据处理方式，而在大数据时代，数据处理通常还需要结合流处理方式，数据分析的纬度和实效性也有了较大幅度的提升。
第三个应用场景。除了数据采集和数据类型，数据处理的另一个重要因素是应用场景，不同的应用场景需要不同的处理方法。如果数据处理的最终用户是人类岗位，往往需要多维度呈现数据，而如果数据处理的最终用户是agent人工智能产品，往往需要根据agent的要求对数据进行处理。我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我会陆续写一些关于互联网技术的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。
