(i) DP: відображення зображення

DP означає Display Picture. Це фотографія, яка зазвичай використовується для завантаження на сайти соціальних мереж, як-от Facebook, Twitter, Tumblr тощо.

Показати зображення можна визначити як: «виділене зображення однієї особи в соціальних мережах або іншому профілі інтернет-чату, яке представляє її візуальну ідентичність». Це також відоме як зображення профілю, але оскільки воно не відображає ваш профіль, більшість людей вважають за краще називати його зображенням (DP).

Ви також можете обрізати, змінювати контрастність і яскравість, змінювати фон зображення на дисплеї тощо.

(ii) DP: Обробка даних

Обробка даних є техніка, яка використовує комп’ютерне програмне забезпечення для організації та обробки даних , як правило, великий обсяг числових даних. Він також використовується для керування, аналізу, обчислення, обробки та зберігання даних. Простими словами, це перетворення необроблених даних у значущу інформацію за допомогою процесу, який включає комп’ютерні системи, програмне забезпечення тощо.

Як правило, організації використовують комп’ютерні системи та програмне забезпечення для виконання серії операцій для отримання інформації шляхом обробки необроблених даних. Інформаційний результат представлений у вигляді діаграм, звітів, графіків тощо. На ринку існує велика кількість програмного забезпечення для обробки даних. Деякі з них - MS Word, PowerPoint, MS Excel тощо.

Обробка даних включає такі процеси, як:

Перевірка: Цей процес гарантує, що надані дані є чистими, правильними та корисними.

Сортування: Він використовується для розташування елементів у певній послідовності за зростанням або спаданням.

як відключити режим розробника на android

Підведення підсумків: Він використовується для скорочення детальних даних до основних точок.

Агрегація: Він використовується для об’єднання кількох фрагментів даних.

Аналіз: Він використовує спеціалізовані та високоточні алгоритми та статистичні розрахунки.

Класифікація: Він використовується для розділення даних на різні категорії.

Обробка даних включає деякі процеси:

Перевірка: Цей процес гарантує, що надані дані є чистими, правильними та корисними.

Сортування: Він використовується для розташування предметів у певній послідовності, за зростанням або спаданням.

Підведення підсумків: Він використовується для скорочення детальних даних до основних точок.

Агрегація: Він використовується для об’єднання кількох фрагментів даних.

Аналіз: Він використовує спеціалізовані та високоточні алгоритми та статистичні розрахунки.

Класифікація: Він використовується для розділення даних на різні категорії.

Різні приклади обробки даних

Усвідомлюємо ми це чи ні, але обробка даних відбувається щодня. Ось кілька прикладів обробки даних у реальному світі:

• Програма для торгівлі акціями, яка створює простий графік із мільйонів точок даних про акції.
• Інтернет-продавець використовує історію пошуку клієнтів, щоб пропонувати їм пов’язані товари.
• Фірма цифрового маркетингу планує рекламу з урахуванням місцезнаходження, використовуючи демографічну інформацію про споживачів.
• Дані датчиків у реальному часі використовуються безпілотними автомобілями для розпізнавання інших транспортних засобів і пішоходів на дорозі.

Обробка даних для Analytics

Великі дані змінюють наш спосіб ведення бізнесу. Сьогодні для гнучкості та конкурентоспроможності важливо мати чітку ефективну стратегію обробки даних. Шість процесів обробки даних залишаться незмінними, але завдяки хмарі технологія досягла величезних успіхів, які призвели до найскладніших, ефективних і швидких методів обробки даних на сьогоднішній день.

Техніка обробки даних

Механічна, електрична та ручна обробка даних — це три основні категорії.

рядки в c

Обробка даних вручну: Для обробки такого роду даних використовується ручна праця. Весь процес збору даних, фільтрації, сортування, обчислення та інших логічних операцій здійснюється вручну без використання будь-якого іншого технічного обладнання чи автоматизованого програмного забезпечення. Це дешевий підхід, який майже не потребує обладнання, але він має недоліки, зокрема високу вартість робочої сили, високий рівень помилок і тривалий час обробки.

Автоматизована обробка даних: Дані обробляються механічно за допомогою інструментів і машин. До цієї категорії можна віднести такі прості інструменти, як калькулятори, друкарські машинки, друкарські машини тощо. За допомогою такого підходу можна завершити прості дії з обробки даних. Хоча він має набагато менше помилок, ніж обробка даних людиною, зростаючий обсяг даних робить цей підхід більш складним.

Комп'ютеризована обробка даних: Використовуючи програмне забезпечення та алгоритми обробки даних, дані обробляються за допомогою сучасних технологій. Набір інструкцій надається програмному забезпеченню, щоб воно могло обробляти дані та надавати результати. Незважаючи на те, що цей підхід є найдорожчим, він забезпечує результат із найкращою надійністю та точністю разом із найшвидшим часом обробки.

Обробка даних у майбутньому

Хмара – це місце, де в майбутньому буде обробка даних. Сучасні електронні методи обробки даних зручні, але хмарні технології підвищують їх швидкість і ефективність. Кожна організація може використовувати більше даних і отримувати більш глибокі знання, якщо дані будуть швидшими та якіснішими.

Підприємства бачать значні переваги, оскільки великі дані мігрують у хмару. Компанії тепер мають можливість об’єднати всі свої платформи в одне адаптоване рішення завдяки хмарній технології великих даних. Коли програмне забезпечення розробляється та оновлюється, технологія хмарних обчислень плавно поєднує нове зі старим (як це часто відбувається в середовищі великих даних).

Переваги хмарної обробки даних доступні не лише великим корпораціям. Малі підприємства можуть справді багато виграти самі по собі. Можливість розвивати та розширювати можливості в міру розширення бізнесу надають хмарні платформи, вартість яких може бути розумною. Це дає можливість фірмам розвиватися, не витрачаючи багато грошей.