(i) DP: Показване на картина
DP означава Display Picture. Представлява снимка, която обикновено се използва за качване в сайт за социални мрежи като Facebook, Twitter, Tumblr и др.
Показване на картина може да се дефинира като: „Откроена снимка на един човек в социалната медия или друг интернет чат профил, за да представи неговата визуална идентичност.“ Известна е още като профилна снимка, но тъй като не изобразява вашия профил, повечето хора предпочитат да я наричат Display Picture (DP).
Можете също така да изрязвате, променяте контраста и яркостта, променяте фона на картината на дисплея и т.н.
(ii) DP: Обработка на данни
Обработка на данни е техника, която използва компютърен софтуер за организиране и манипулиране на данни , обикновено голямо количество числови данни. Използва се и за управление, анализиране, изчисляване, обработка и съхраняване на данни. С прости думи, това е преобразуването на необработени данни в значима информация чрез процес, който включва компютърни системи, софтуер и т.н.
Като цяло организациите използват компютърни системи и софтуер за извършване на поредица от операции за получаване на информация чрез обработка на необработени данни. Информационният изход се представя под формата на диаграми, отчети и графики и т.н. На пазара има голям брой налични софтуери за обработка на данните. Някои от тях са MS Word, PowerPoint, MS Excel и др.
Обработката на данни включва някои процеси като:
Валидиране: Този процес гарантира, че предоставените данни са чисти, правилни и полезни.
Сортиране: Използва се за подреждане на елементи в някаква последователност във възходящ или низходящ ред.
как да извлечете скрити приложения
Обобщение: Използва се за намаляване на детайлните данни до основните точки.
Агрегиране: Използва се за комбиниране на множество части от данни.
Анализ: Той използва специализирани и много точни алгоритми и статистически изчисления.
Класификация: Използва се за разделяне на данни в различни категории.
Обработката на данни включва някои процеси:
Валидиране: Този процес гарантира, че предоставените данни са чисти, правилни и полезни.
Сортиране: Използва се за подреждане на елементи в някаква последователност, възходяща или низходяща.
Обобщение: Използва се за намаляване на подробните данни до основните им точки.
Агрегиране: Използва се за комбиниране на множество части от данни.
Анализ: Той използва специализирани и много точни алгоритми и статистически изчисления.
Класификация: Използва се за разделяне на данни в различни категории.
Различни примери за обработка на данни
Независимо дали сме наясно или не, обработката на данни се извършва всеки ден. Ето някои примери за обработка на данни в реалния свят:
- Програма за търговия с акции, която създава проста графика от милиони точки с данни за акции.
- Хронологията на търсенията на клиентите се използва от онлайн търговец на дребно, за да им предложи свързани стоки.
- Фирма за дигитален маркетинг планира специфични за местоположение реклами, използвайки демографска информация за потребителите.
- Данните от сензорите в реално време се използват от самоуправляващите се автомобили за разпознаване на други превозни средства и пешеходци на пътя.
Обработка на данни към Анализ
Големите данни променят начина, по който всички правим бизнес. Днес наличието на дефинирана, ефективна стратегия за обработка на данни е от съществено значение, за да бъдете гъвкави и конкурентоспособни. Шестте процеса на обработка на данни ще останат същите, но благодарение на облака технологията направи огромен напредък, който доведе до най-сложните, ефективни и бързи техники за обработка на данни досега.
Техники за обработка на данни
Механична, електрическа и ръчна обработка на данни са трите основни категории.
Ръчна обработка на данни: За обработката на този вид данни се използва ръчен труд. Целият процес на събиране на данни, филтриране, сортиране, изчисление и други логически операции се извършва ръчно без използването на други технически апарати или автоматизиран софтуер. Това е евтин подход, който изисква малко или никакво оборудване, но има недостатъци, включително високи разходи за труд, висок процент грешки и дълго време за обработка.
Автоматизирана обработка на данни: Данните се обработват механично с помощта на инструменти и машини. Прости инструменти като калкулатори, пишещи машини, печатарски преси и др., могат да бъдат включени в тази категория. С този подход могат да бъдат завършени прости дейности по обработка на данни. Въпреки че има много по-малко грешки от човешката обработка на данни, нарастващото количество данни направи този подход по-предизвикателен.
Компютъризирана обработка на данни: Използвайки софтуер и алгоритми за обработка на данни, данните се обработват с помощта на съвременна технология. На софтуера се предоставя набор от указания, за да може да обработва данните и да предоставя резултати. Въпреки че този подход е най-скъпият, той предлага резултат с най-добра надеждност и точност, заедно с най-бързите времена за обработка.
Обработка на данни в бъдещето
Облакът е мястото, където обработката на данни ще бъде в бъдеще. Настоящите техники за електронна обработка на данни са удобни, но облачната технология увеличава тяхната скорост и ефективност. Всяка организация може да използва повече данни и да придобие по-задълбочени прозрения, ако данните са по-бързи и с по-добро качество.
Бизнесът вижда значителни ползи от мигрирането на големи данни към облака. Бизнесът вече има опцията да комбинира всичките си платформи в едно, адаптивно решение благодарение на облачната технология за големи данни. Когато софтуерът се разработва и актуализира, технологията за облачни изчисления безпроблемно съчетава новото със старото (както често се случва в средата на големи данни).
Ползите от обработката на облачни данни не се ограничават до големите корпорации. Малките предприятия могат наистина да спечелят много сами. Възможността за развитие и подобряване на възможностите с разширяването на бизнеса се предоставя от облачни платформи, които могат да бъдат на разумна цена. Това дава възможност на фирмите да растат, без да се налага да харчат много пари.
тип в java