提升数据处理能力：现代社会的必备技能
一、引言
随着信息技术的飞速发展，数据处理能力已成为现代社会不可或缺的技能。
无论是在学术研究、企业管理、金融行业，还是其他各个领域，对数据的收集、整理、分析和利用都显得尤为重要。
如何提升数据处理能力，以适应这个大数据时代的需求，已成为许多人关注的焦点。
本文将围绕提升数据处理能力的必要性、方法及应用领域进行阐述。
二、提升数据处理能力的必要性
1. 应对大数据时代挑战
如今，我们已经进入了一个大数据时代。
数据的产生、收集和处理已经成为许多行业发展的基础。
在这个数据驱动的时代，谁能够更好地处理数据，谁就能在激烈的竞争中占据优势地位。
因此，提升数据处理能力，是应对大数据时代挑战的重要举措。
2. 提高决策效率和准确性
数据处理的核心是对数据进行整理、分析和挖掘，以发现数据背后的规律和趋势。
通过对数据的处理，我们可以更准确地了解现状，预测未来，从而做出更科学的决策。
因此，提升数据处理能力，有助于提高决策效率和准确性。
3. 拓宽职业发展空间
数据处理能力是现代社会的必备技能，掌握这一技能可以为个人职业发展带来更多机会。
无论是在数据分析师、数据工程师、数据挖掘师等职业领域，还是在其他行业，数据处理能力都是不可或缺的技能。
因此，提升数据处理能力，有助于拓宽职业发展空间。
三、提升数据处理能力的方法
1. 学习基础理论知识
要想提升数据处理能力，首先需要学习基础理论知识，如统计学、数据挖掘、机器学习等。
这些理论知识是数据处理的基础，掌握这些理论知识可以更好地理解数据的本质，从而更有效地处理数据。
2. 实践操作技能
学习数据处理，理论是基础，实践是关键。
通过实际操作，可以加深对理论知识的理解，提高数据处理技能。
常见的实践方式包括使用Excel、Python等工具进行数据处理，参加数据分析比赛等。
3. 参加专业培训课程
参加专业培训课程是提升数据处理能力的有效途径。
通过培训课程，可以系统地学习数据处理的理论知识和实践技能，与其他学习者交流心得，共同进步。
4. 不断学习和探索
数据处理是一个不断学习和探索的过程。
随着技术的不断发展，新的数据处理方法和工具不断涌现。
要想保持竞争力，需要不断学习和探索新的方法和工具，以适应不断变化的数据处理需求。
四、数据处理能力的应用领域
1. 学术研究
在学术研究领域，数据处理能力是非常重要的。
通过对数据的处理和分析，可以发现新的研究成果，推动学科发展。
2. 企业管理
在企业管理领域，数据处理能力可以帮助企业更好地了解市场需求，优化产品策略，提高经营效益。
3. 金融行业
在金融行业，数据处理能力可以帮助企业识别投资风险，预测市场趋势，提高投资收益率。
4. 其他领域
数据处理能力在医疗、教育、政府等领域也有广泛应用。
通过对数据的处理和分析，可以为这些领域的发展提供有力支持。
五、结语
提升数据处理能力是应对大数据时代挑战的重要举措，也是拓宽职业发展空间的有效途径。
通过学习基础理论知识、实践操作技能、参加专业培训课程和不断学习和探索，我们可以不断提升自己的数据处理能力，以适应这个大数据时代的需求。
如何培养数据分析能力？
（1）培养数据思维：养成定量、精准分析的习惯；（2）找准指标：获得能说明问题的关键数据；（3）找对方法:用合理、科学的手段获取数据；（4）处理分析数据：使之准确传达观点；（5）用数据说话：切忌“唯数据论”。你做到了几点？
如何处理海量数据
在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。
如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时， 前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。
二、软硬件要求高，系统资源占用率高。
对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。
一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
三、要求很高的处理方法和技巧。
这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。
没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。
下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软 公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。
另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。
笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。
二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。
好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。
良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。
三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不 过处理机制大体相同。
例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。
四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应 索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完 毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。
五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。
缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。
六、加大虚拟内存如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。
笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理， 内存为1GB，1个P42.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区 上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为 4096*6 + 1024 = M，解决了数据处理中的内存不足问题。
七、分批处理海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。
可以对海量数据分批处理，然后处 理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还 需要另想办法。
不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。
八、使用临时表和中间表数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。
这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合 并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。
如果处理过程中需要多步汇总操作， 可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。
九、优化查询SQL语句在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储 过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表 结构等都十分必要。
笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。
十、使用文本格式进行处理对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择， 是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。
例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者 csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。
十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。
例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。
十二、建立视图或者物化视图视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。
十三、避免使用32位机子（极端情况）目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。
十四、考虑操作系统问题海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。
尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。
十五、使用数据仓库和多维数据库存储数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。
十六、使用采样数据，进行数据挖掘基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样 的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。
一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。
笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出 400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。
还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。
类似的情况需要针对不同的需求进行处理。
海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。
