(i) DP: Mostra imatge
DP són les sigles de Display Picture. Representa una foto que s'utilitza generalment per pujar a un lloc de xarxes socials com Facebook, Twitter, Tumblr, etc.
Mostra imatge es pot definir com: 'Una imatge destacada d'una persona a les xarxes socials o un altre perfil de xat d'Internet per representar la seva identitat visual'. També es coneix com a imatge de perfil, però com que no representa el vostre perfil, la majoria de la gent prefereix anomenar-la una imatge de visualització (DP).
També podeu retallar, canviar el contrast i la brillantor, canviar el fons de la imatge de la pantalla, etc.
(ii) DP: Tractament de dades
Tractament de dades és una tècnica que utilitza programari informàtic per organitzar i manipular dades , normalment una gran quantitat de dades numèriques. També s'utilitza per gestionar, analitzar, calcular, processar i emmagatzemar dades. En paraules senzilles, és la conversió de dades en brut a informació significativa mitjançant un procés que implica sistemes informàtics, programari, etc.
En general, les organitzacions utilitzen sistemes informàtics i programari per realitzar una sèrie d'operacions per obtenir informació mitjançant el processament de dades en brut. La sortida informativa es presenta en forma de diagrames, informes i gràfics, etc. Hi ha un gran nombre de programari disponible al mercat per processar les dades. Alguns d'ells són MS Word, PowerPoint, MS Excel, etc.
El tractament de dades inclou alguns processos com:
Validació: Aquest procés garanteix que les dades subministrades siguin netes, correctes i útils.
Classificació: S'utilitza per ordenar els elements en una seqüència ascendent o descendent.
python snake vs anaconda
Resum: S'utilitza per reduir les dades de detall als seus punts principals.
Agregació: S'utilitza per combinar múltiples peces de dades.
Anàlisi: Fa ús d'algoritmes i càlculs estadístics especialitzats i d'alta precisió.
Classificació: S'utilitza per separar dades en diverses categories.
El tractament de dades inclou alguns processos:
Validació: Aquest procés garanteix que les dades subministrades siguin netes, correctes i útils.
Classificació: S'utilitza per ordenar els elements en alguna seqüència, ascendent o descendent.
Resum: S'utilitza per reduir les dades detallades als seus punts principals.
Agregació: S'utilitza per combinar múltiples peces de dades.
Anàlisi: Fa ús d'algoritmes i càlculs estadístics especialitzats i d'alta precisió.
Classificació: S'utilitza per separar les dades en diverses categories.
Diversos exemples de processament de dades
Tant si en som conscients com si no, el tractament de dades es fa cada dia. Aquests són alguns exemples de processament de dades al món real:
- Un programa de negociació d'accions que crea un gràfic senzill a partir de milions de punts de dades d'accions.
- Un minorista en línia utilitza els historials de cerca dels clients per suggerir-los productes relacionats.
- Una empresa de màrqueting digital planifica anuncis específics d'ubicació utilitzant informació demogràfica sobre els consumidors.
- Els cotxes autònoms utilitzen les dades del sensor en temps real per reconèixer altres vehicles i vianants a la carretera.
Processament de dades a Analytics
El big data està transformant la manera de fer negocis. Avui dia, tenir una estratègia de tractament de dades definida i eficient és essencial per ser flexible i competitiu. Els sis processos de processament de dades continuaran sent els mateixos, però gràcies al núvol, la tecnologia ha fet avenços enormes que han donat com a resultat les tècniques de processament de dades més sofisticades, eficients i ràpides fins ara.
Tècniques de tractament de dades
El processament de dades mecànic, elèctric i manual són les tres categories principals.
Tractament manual de dades: El treball manual s'utilitza per processar aquest tipus de dades. Tot el procés de recollida de dades, filtratge, ordenació, càlcul i altres operacions lògiques es realitza manualment sense l'ús de cap altre aparell tècnic o programari automatitzat. És un enfocament barat que requereix poc o cap equip, però té inconvenients, com ara costos laborals elevats, alts percentatges d'errors i un llarg temps de processament.
Tractament automatitzat de dades: Les dades es processen mecànicament mitjançant eines i màquines. Instruments senzills com calculadores, màquines d'escriure, impremtes, etc., es poden incloure en aquesta categoria. Amb aquest enfocament, es poden completar activitats senzilles de processament de dades. Tot i que té molts menys errors que el processament de dades humans, la creixent quantitat de dades ha fet que aquest enfocament sigui més difícil.
Tractament informatitzat de dades: Utilitzant programari i algorismes de processament de dades, les dades es processen utilitzant tecnologia contemporània. Es proporciona un conjunt de directrius al programari perquè pugui processar les dades i proporcionar resultats. Tot i que aquest enfocament és el més costós, ofereix el resultat amb la millor fiabilitat i precisió, juntament amb els temps de processament més ràpids.
Tractament de dades en el futur
El núvol és on es farà el processament de dades en el futur. Les tècniques actuals de processament de dades electrònics són convenients, però la tecnologia del núvol augmenta la seva velocitat i eficiència. Cada organització pot utilitzar més dades i obtenir informació més detallada si les dades són més ràpides i de més qualitat.
Les empreses estan veient avantatges significatius a mesura que el big data migra al núvol. Les empreses ara tenen l'opció de combinar totes les seves plataformes en una única solució adaptable gràcies a la tecnologia del núvol de big data. Quan el programari es desenvolupa i s'actualitza, la tecnologia de computació en núvol combina perfectament el nou amb el vell (com passa amb freqüència en l'entorn de big data).
Els avantatges del processament de dades al núvol no es limiten a les grans corporacions. Les petites empreses realment poden guanyar molt per si soles. La capacitat de desenvolupar i millorar les capacitats a mesura que l'empresa s'expandeix la proporcionen les plataformes en núvol, que poden tenir un preu raonable. Fa possible que les empreses creixin sense haver de gastar molts diners.
subcadena del mètode java