数据清洗的三个阶段？

一、数据清洗的三个阶段？

数据清洗通常包括三个阶段：数据预处理、数据转换和数据集成。数据预处理阶段主要是对原始数据进行清洗、去除重复值、处理缺失值和异常值等。数据转换阶段涉及对数据进行规范化、归一化、离散化等操作，以便于后续分析和建模。数据集成阶段是将多个数据源的数据进行整合和合并，消除冗余和不一致性，生成一个一致的数据集。这三个阶段相互关联，是数据清洗过程中必不可少的环节，能够提高数据质量和准确性，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的基础。

二、数据治理三个阶段？

数据治理的三个阶段:

1、对企业数据进行归集和标准化。

要保证数据治理目标的实现，就必须对数据进行全流程的管控，要在数据标准、数据质量、数据文件交换、元数据、数据生命周期、主辅数据源、数据安全、数据责任等方面形成统一的数据治理规范。

2、数据模型管理和标签梳理。

数据建模让数据结构更加丰富和结构清晰化，便于数据口径统一。

企业沉淀了大量数据模型之后，要及时做保留或删除管理，不做数据模型管控，那么这些历史问题会给新一代系统改造带来很多困扰。

3、企业算法和人工智能应用。

在对企业数据进行归集和标准化，并对数据模型进行管控和标签梳理之后，就可以对数据进行管理，并辅之以相应算法和人工智能，在具体业务场景应用。

三、数据分析的三个阶段？

数据分析一般可以分为以下三个阶段：1. 数据收集和准备：该阶段主要涉及收集或获取原始数据，包括从数据库、文件、传感器等不同来源收集数据，然后对数据进行清洗、整理和转换，以便后续分析使用。这一阶段的目标是提取出需要的数据，并确保数据的质量和准确性。2. 数据分析和处理：在数据收集和准备之后，进入数据分析阶段。这一阶段主要包括对数据进行描述统计、探索性分析、数据挖掘和建模等分析技术的应用。通过这些技术，可以从数据中提取出有用的信息、发现数据之间的关系和模式，并得出相应的结论或建议。3. 数据可视化和报告：数据分析之后，需要将结果可视化，并进行报告。通过可视化，可以将复杂的数据和分析结果以直观的方式展示出来，更容易为他人理解和接受。在报告中，可以总结分析结果，提出相应的建议和决策，并对后续工作进行规划。同时，数据可视化和报告也可以帮助数据分析师向非专业人士传达数据的意义和价值。

四、大数据发展的三个阶段？

大数据本身的发展也可以分为三个阶段，第一个阶段是萌芽期，这一阶段随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。本质上，这些技术是利用企业、机构的内部数据进行统计、分析、利用。像SAP系统，其中很大一部分功能就是对企业的运营信息进行统计、分析。

第二个阶段是成熟期，这一阶段非结构化数据大量产生，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道。像电信、银行、电商等数据量巨大的行业开始利用这些技术。

第三阶段是大规模应用期，大数据应用渗透各行各业，企业依赖数据进行决策，信息社会智能化程度大幅提高，同时出现跨行业、跨领域的数据整合，甚至是全社会的数据整合，从各种各样的数据中找到对于社会治理、产业发展更有价值的应用。

五、数据价值的发展的三个阶段？

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　1． 手工管理阶段：

　2． 文件管理阶段：

　3． 数据库系统管理阶段

六、dma数据传送的三个阶段？

DMA数据传送分三个阶段：准备阶段、DMA传送阶段和传送结束阶段。

　　1．准备阶段：在这个阶段中，CPU通过指令向DMA控制器发送必要的传送参数。

　　①控制字送DMA控制器指出数据传送方向。

　　②预置MBAP，即数据块在主存缓冲区的首址。

　　③置DAR外设的地址，如外设为磁盘机，其地址包括：磁盘机号、盘面号、柱面号和扇区号。

　　④给WBC预置，指出数据传送字节/字数。

　　2．DMA传送阶段

　　DMA接口上传送的一批数据是一个个传送的，在周期挪用控制方式下DMA控制器主要完成以下五个操作。

　　①外设准备好一次数据传送后，接口向主机发DMA请求。

　　②CPU响应DMA请求，把总线使用权让给DMA控制器。DMA控制器控制源、目的端口准备传送数据。

　　③DMA周期挪用一次，交换一个数据信息。

　　④归还总线使用权，修改主存地址指针和传送计数值。

　　⑤判断这批数据是否传送完毕：是，结束该工作阶段；没有，又开始传送下一个数据。DMA中信息传送过程.

　　3．结束阶段

　　DMA在两种情况下都会进入结束阶段，一种情况是一批数据传送完毕，这是正常结束。另一种情况是DMA发生故障，也要进入结束阶段，这是非正常结束。不论是哪一种情况进入结束阶段，DMA都向主机发出中断请求，CPU执行服务程序查询DMA接口状态，根据状态进行不同的处理。

　　DMA是程序中断传送技术的发展。它在硬件逻辑机构的支持下，以更快的速度、更简便的形式传送数据。程序中断与DMA相比有以下几个不同。

　　①中断方式通过程序实现数据传送，而DMA方式不使用程序直接靠硬件来实现，信息传送速度快。　

　　②CPU对中断的响应是在执行完一条指令之后，而对DMA的响应则可以在指令执行过程中的任何两个存储周期之间，请求响应快。

　　③中断方式必须切换程序，要进行CPU现场的保护和恢复操作。DMA仅挪用了一个存储周期，不改变CPU现场，额外化销小。

　　④DMA请求的优先权比中断请求高。CPU优先响应DMA请求，是为了避免DMA所连接的高速外设丢失数据。

　　⑤中断方式不仅具有I/O数据传送能力，而且还能处理异常事件，DMA只能进行I/O数据传送。

总而言之，在进行I/O控制时，DMA控制方式比程序中断控制方式速度快，但程序中断控制方式的应用范围比DMA控制方式广。

七、数据处理技术三个阶段？

数据处理发展的三个阶段是：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段。

数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。

数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。

八、数据产生方式经历哪三个阶段？

数据的产生方式大概经历三个阶段：运营式系统阶段、用户原创内容阶段和感知式系统阶段。

1）运营式系统阶段。

数据库的出现使得数据管理的复杂度大大降低，在实际使用中，数据库大多为运营系统所采用，作为运营系统的数据管理子系统。

2）用户原创内容阶段。

互联网的诞生促使人类社会数据量出现第二次大的飞跃，但是真正的数据爆发产生于 Web 2.0 时代，而 Web 2.0 的最重要标志就是用户原创内容。

3）感知式系统阶段。

人类社会数据量第三次大的飞跃最终导致了大数据的产生，

九、公司推行标准工时的三个阶段？

一、标准工时内涵

1、时间研究本意是对企业任何一项工作通过作业分析研究，测定时间刻度的过程，通过时间来评价好坏，而在实践过程中，大部分企业停留于现场员工作业的时间研究，真正的时间研究是对任何一个人，任何一项工作内容。

2、任何一个人或一项工作在时间方面的分割为三部分：对顾客有价值的时间内容，对客户无价值但必要的工作时间，完全是浪费的工作内容。通过时间研究测定，提升价值工作占比，消除浪费。

二、标准工时看法

1、日系版认为：时间分析应选择保证产品安全质量前提下，效率最高，速度最快的工作时间，设定为标准工时，或大家所理解的标杆工时，设计工时。通过现场的改善，消除异常，向标杆学习，靠近，缩短差距时间。而缩短时间差距的过程则是消除浪费的过程，这正是精益的本因，消除浪费。

2、美系版认为：时间分析在保证产品质量安全前提下，还需要保证人性化作业，于是新增了宽放系数、评比系数，让时间研究更加科学化。以工作任务保质保量完成的前提下的合理作业时间为标准时间，企业管理的目标是员工达成标准要求。在标准的基础上如何进一步改善，标准的迭代，不是重点，而是人性化管理下的标准工作管理。

3、国内企业观点很多：一些人认为，标准工时只是数据分析手段，浪费时间，没有实际性作用；也有人认为，标准工时是精益工程师改善的工具；也有人认为建立标准工时体系方法应该完全按照教科书内容一步步往下走，否则不科学；也有人讲标准工时是企业成熟后才会考虑的工具，前期不需要，等等观点。于是标准工时的计算规则在不同的企业不同，比如在评比系数、宽放系数基础上增加利用率系数，或只有宽放系数等等。

三、精益和标准工时关联

1、精益是面向客户增值，消除浪费的过程，标准工时则通过时间数据将浪费显现化，暴露浪费的程度，状态。精益中流行一句话：库存是万恶之源，降低库存水位线则会暴露企业经营的各类问题。水位线在日系用时间衡量，降低库存天数是改善的方向，即暴露问题的方向。而一些企业以库存金额降低为导向，短期有效，长期不科学。

2、精益是面向客户拉动柔性生产的过程，标准工时则是客户节拍，计划节拍，实际节拍的衔接的源头，没有岗位的标准工时，产品标准工时，产线CT时间，企业则只能停留在经验大锅饭阶段。节拍化生产三阶段：历经经验数据排产，在到按产品节拍排产，最终达成产线节拍化生产，一步步实现拉动生产。

3、精益是经营战略走向，管理科学化过程，要想避免出现拍脑袋、个人英雄主义、一言堂出现，决策须数据化、透明化。数据化是标准工时多维度应用过程的结果，用数据判断好和坏，用数据决策那个方案。数据化、透明化是企业管理的方向和目标，而要想做到数据说话，则必须具备时间研究的意识和方法。

四、精益人落地之道

1、优秀的企业沉淀形成自我的一套精益体系，有名气的几十个，该模仿那个，每个人来自不同体系，内部又该如何说服彼此。精益人工作落地过程一大半时间消耗在沟通战术上，疲惫不堪。任何一个体系各有优点，我们不能否认别人的成功，但落地的是本企业，论百家之长，不如回归科学管理之初，时间研究之标准工时落地，立精益管理之基，以基向上，结合企业具体问题，解决过程所融合的方法则为适合本企业的方法论。

2、立足现场，通过时间研究，现场改善为起点，延伸至物料配送、布局规划、人员技能、标准作业、节拍管理、质量管理、安全管理等，进一步提升至计划管理、供应链管理、产销管理等，最终上升至运营管理、经营管理。每一项工作以数据分析始末，以现场的定性的变化、数据的定量变化，体现企业竞争力的提升。

3.时间不可逆，时间都相识，用好时间这个定量工具，用透彻时间研究，那么精益的任何一项工作落地有了目标，有了量化的工具，顺势则可落地。说服上司认可时间研究，则用数据说话吧。

十、大数据分析的三个阶段是什么？

基础设施建设阶段：把大数据存、管、用起来，同时考虑大数据平台和原有业务系统的互通联合。描述性分析阶段：定位于离线或在线对数据进行基本描述统计和探索式可视化分析。高级预测分析和生产部署阶段：在数据稳定成熟的条件下，可结合进一步智能化分析需求，进行高级预测性挖掘分析。