① 什麼是數據處理什麼是數據管理兩者之間的區別是什麼
兩者是完全不同的。
數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取並推導出對於某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。
數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿於社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響了人類社會發展的進程。
數據管理是利用計算機硬體和軟體技術對數據進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程。其目的在於充分有效地發揮數據的作用。實現數據有效管理的關鍵是數據組織。
隨著計算機技術的發展，數據管理經歷了人工管理、文件系統、 資料庫系統三個發展階段。在資料庫系統中所建立的數據結構，更充分地描述了數據間的內在聯系。
便於數據修改、更新與擴充，同時保證了數據的獨立性、可靠、安全性與完整性，減少了數據冗餘，故提高了數據共享程度及數據管理效率。
② 數據採集系統有哪幾種採集方式，各自有什麼特點
1、設備類：
指從感測器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動採集信息的過程。數據採集系統是結合基於計算機的測量軟硬體產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。比如條碼機、掃描儀等都是數據採集工具（系統）。
2、網路類：
用來批量採集網頁，論壇等的內容，直接保存到資料庫或發布到網路的一種信息化工具。可以根據用戶設定的規則自動採集原網頁，獲取格式網頁中需要的內容，也可以對數據進行處理。
數據採集系統包括了：可視化的報表定義、審核關系的定義、報表的審批和發布、數據填報、數據預處理、數據評審、綜合查詢統計等功能模塊。
通過信息採集網路化和數字化，擴大數據採集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時性和准確性；最終實現相關業務工作管理現代化、程序規范化、決策科學化，服務網路化。
(2)web數據採集與處理系統的區別擴展閱讀
數據採集系統特點：
a、數據採集通用性較強。不僅可採集電氣量，亦可採集非電氣量。電氣參數採集用交流離散采樣，非電氣參數採集採用繼電器巡測，信號處理由高精度隔離運算放大器AD202JY調理，線性度好，精度高。
b、整個系統採用分布式結構，軟、硬體均採用了模塊化設計。數據採集部分採用自行開發的帶光隔離的RS-485網，通信效率高，安全性好，結構簡單。
後台系統可根據實際被監控系統規模大小及要求，構成485網、Novell網及WindowsNT網等分布式網路。由於軟、硬體均為分布式、模塊化結構，因而便於系統升級、維護，且根據需要組成不同的系統。
c、數據處理在WindowsNT平台上採用VisualC++語言編程，處理能力強、速度快、界面友好，可實現網路數據共享。
d、整個系統自行開發，符合我國國情。對發電廠原有系統的改動很小，系統造價較低，比較適合中小型發電廠技術改造需要。
③ 什麼是數據和數據處理數據與信息的區別聯系是什麼
數據就是數值，也就是我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數據有很多種，最簡單的就是數字。數據也可以是文字、圖像、聲音等。數據可以用於科學研究、設計、查證等。
數據(Data)是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。數據經過解釋並賦予一定的意義之後，便成為信息。數據處理(data processing)是對數據的採集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。
數據與信息的區別聯系
從其概念而言，信息是對事物運動狀態和特徵的描述；數據是載荷信息的物理符號。
其區別是：1、數據時物理的，而數據是釋義的；信息是對數據的解釋，是數據含義的體現。
2、數據反映的是事物的表象，信息反映的是事物的本質
3、數據時信息的重要來源，可以用人工或自動化裝置進行通訊，翻譯和處理；信息是根據一定的規則對數據承載的事實進行組織後形成的結果；
4、數據的形式變化多端，很容易受載體的影響，信息則比較穩定，不隨載體的性質而隨意改變；
④ 數據採集的概念
數據採集(DAQ)，又稱數據獲取，是指從感測器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動採集非電量或者電量信號,送到上位機中進行分析，處理。數據採集系統是結合基於計算機或者其他專用測試平台的測量軟硬體產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。採集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復採集。採集的數據大多是瞬時值，也可是某段時間內的一個特徵值。
數據採集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部採集數據並輸入到系統內部的一個介面。數據採集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數據採集工具。
被採集數據是已被轉換為電訊號的各種物理量，如溫度、水位、風速、壓力等，可以是模擬量，也可以是數字量。採集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復採集。採集的數據大多是瞬時值，也可是某段時間內的一個特徵值。准確的數據量測是數據採集的基礎。數據量測方法有接觸式和非接觸式，檢測元件多種多樣。不論哪種方法和元件，均以不影響被測對象狀態和測量環境為前提，以保證數據的正確性。數據採集含義很廣，包括對面狀連續物理量的採集。在計算機輔助制圖、測圖、設計中，對圖形或圖像數字化過程也可稱為數據採集，此時被採集的是幾何量（或包括物理量，如灰度）數據。
在互聯網行業快速發展的今天，數據採集已經被廣泛應用於互聯網及分布式領域，數據採集領域已經發生了重要的變化。首先，分布式控制應用場合中的智能數據採集系統在國內外已經取得了長足的發展。其次，匯流排兼容型數據採集插件的數量不斷增大，與個人計算機兼容的數據採集系統的數量也在增加。國內外各種數據採集機先後問世，將數據採集帶入了一個全新的時代。
2基本原理
在計算機廣泛應用的今天，數據採集的重要性是十分顯著的。它是計算機與外部物理世界連接的橋梁。各種類型信號採集的難易程度差別很大。實際採集時，雜訊也可能帶來一些麻煩。數據採集時，有一些基本原理要注意，還有更多的實際的問題要解決。
假設對一個模擬信號x(t）每隔Δt時間采樣一次。時間間隔Δt被稱為采樣間隔或者采樣周期。它的倒數1/Δt被稱為采樣頻率，單位是采樣數/每秒。t=0，Δt,2Δt,3Δt……等等，x(t）的數值就被稱為采樣值。所有x(0),xΔt),x（2Δt）都是采樣值。根據采樣定理，最低采樣頻率必須是信號頻率的兩倍。反過來說，如果給定了采樣頻率，那麼能夠正確顯示信號而不發生畸變的最大頻率叫做奈奎斯特頻率，它是采樣頻率的一半。如果信號中包含頻率高於奈奎斯特頻率的成分，信號將在直流和奈奎斯特頻率之間畸變。
采樣率過低的結果是還原的信號的頻率看上去與原始信號不同。這種信號畸變叫做混疊（alias）。出現的混頻偏差（aliasfrequency）是輸入信號的頻率和最靠近的采樣率整數倍的差的絕對值。
采樣的結果將會是低於奈奎斯特頻率(fs/2=50Hz）的信號可以被正確采樣。而頻率高於50HZ的信號成分采樣時會發生畸變。分別產生了30、40和10Hz的畸變頻率F2、F3和F4。計算混頻偏差的公式是：
混頻偏差=ABS(采樣頻率的整數倍－輸入頻率）
其中ABS表示「絕對值」，
為了避免這種情況的發生，通常在信號被採集（A/D）之前，經過一個低通濾波器，將信號中高於奈奎斯特頻率的信號成分濾去。這個濾波器稱為抗混疊濾波器。
采樣頻率應當怎樣設置。也許可能會首先考慮用採集卡支持的最大頻率。但是，較長時間使用很高的采樣率可能會導致沒有足夠的內存或者硬碟存儲數據太慢。理論上設置采樣頻率為被採集信號最高頻率成分的2倍就夠了，實際上工程中選用5～10倍，有時為了較好地還原波形，甚至更高一些。
通常，信號採集後都要去做適當的信號處理，例如FFT等。這里對樣本數又有一個要求，一般不能只提供一個信號周期的數據樣本，希望有5～10個周期，甚至更多的樣本。並且希望所提供的樣本總數是整周期個數的。這里又發生一個困難，並不知道，或不確切知道被採信號的頻率，因此不但采樣率不一定是信號頻率的整倍數，也不能保證提供整周期數的樣本。所有的僅僅是一個時間序列的離散的函數x(n）和采樣頻率。這是測量與分析的唯一依據。數據採集卡，數據採集模塊，數據採集儀表等，都是數據採集工具。
3獲取目的
數據採集，是指從感測器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動採集信息的過程。數據採集系統是結合基於計算機的測量軟硬體產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。
數據採集的目的是為了測量電壓、電流、溫度、壓力或聲音等物理現象。基於PC的數據採集，通過模塊化硬體、應用軟體和計算機的結合，進行測量。盡管數據採集系統根據不同的應用需求有不同的定義，但各個系統採集、分析和顯示信息的目的卻都相同。數據採集系統整合了信號、感測器、激勵器、信號調理、數據採集設備和應用軟體。
⑤ 數據採集的方法有哪兩類
1、離線搜集：
工具：ETL;
在數據倉庫的語境下，ETL基本上便是數據搜集的代表，包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需求針對具體的事務場景對數據進行治理，例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。
2、實時搜集：
工具：Flume/Kafka;
實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景，比方，用於記錄數據源的履行的各種操作活動，比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據搜集會成為Kafka的顧客，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等)，之後再寫入到對應的數據存儲中。
3、互聯網搜集：
工具：Crawler, DPI等;
Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規矩，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。
除了網路中包含的內容之外，關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。
4、其他數據搜集方法
關於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，能夠通過與數據技術服務商合作，運用特定體系介面等相關方式搜集數據。比方八度雲核算的數企BDSaaS，無論是數據搜集技術、BI數據剖析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。
⑥ 數據採集與處理的數據處理方式
根據處理設備的結構方式、工作方式，以及數據的時間空間分布方式的不同，數據處理有不同的方式。不同的處理方式要求不同的硬體和軟體支持。每種處理方式都有自己的特點，應當根據應用問題的實際環境選擇合適的處理方式。數據處理主要有四種分類方式①根據處理設備的結構方式區分，有聯機處理方式和離線處理方式。②根據數據處理時間的分配方式區分，有批處理方式、分時處理方式和實時處理方式。③根據數據處理空間的分布方式區分，有集中式處理方式和分布處理方式。④根據計算機中央處理器的工作方式區分，有單道作業處理方式、多道作業處理方式和互動式處理方式。
數據處理對數據（包括數值的和非數值的）進行分析和加工的技術過程。包括對各種原始數據的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理。比數據分析含義廣。隨著計算機的日益普及，在計算機應用領域中，數值計算所佔比重很小，通過計算機數據處理進行信息管理已成為主要的應用。如測繪制圖管理、倉庫管理、財會管理、交通運輸管理，技術情報管理、辦公室自動化等。在地理數據方面既有大量自然環境數據（土地、水、氣候、生物等各類資源數據），也有大量社會經濟數據（人口、交通、工農業等），常要求進行綜合性數據處理。故需建立地理資料庫，系統地整理和存儲地理數據減少冗餘，發展數據處理軟體，充分利用資料庫技術進行數據管理和處理。
⑦ 什麼是數據和數據處理數據與信息的區別聯系是什麼
數據就是數值，也就是我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數據有很多種，最簡單的就是數字。數據也可以是文字、圖像、聲音等。數據可以用於科學研究、設計、查證等。
數據(Data)是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。數據經過解釋並賦予一定的意義之後，便成為信息。數據處理(data
processing)是對數據的採集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。
數據與信息的區別聯系
從其概念而言，信息是對事物運動狀態和特徵的描述；數據是載荷信息的物理符號。
其區別是：1、數據時物理的，而數據是釋義的；信息是對數據的解釋，是數據含義的體現。
2、數據反映的是事物的表象，信息反映的是事物的本質
3、數據時信息的重要來源，可以用人工或自動化裝置進行通訊，翻譯和處理；信息是根據一定的規則對數據承載的事實進行組織後形成的結果；
4、數據的形式變化多端，很容易受載體的影響，信息則比較穩定，不隨載體的性質而隨意改變；