计算机信息处理技术分析

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摘要：大数据时代的到来代表了信息社会的发展程度，同时大数据也为人们的生活提供了很大的便利性，这也对计算机信息处理技术提出了更高的要求。该文阐述了大数据与计算机处理技术的定义，并重点研究了大数据背景下计算机信息处理技术，希望以此能够为信息处理技术的发展提供一定的借鉴。

关键词：大数据时代；计算机信息处理技术；分析

大数据时代的发展离不开计算机信息处理技术的支撑，而大数据时代也为计算机信息处理技术带来了新的发展和挑战。所以想要深入挖掘大数据的优势，就必须对计算机信息处理技术进行优化，保证其创新性，以此来推动大数据时代的良好发展。

1大数据与计算机处理技术的定义

（一）大数据的定义

人们对大数据有了不同的看法，认为大数据除了以上的三个特征之外，还应该具备一种价值密度的特性，这也是大数据应用中的关键技术。随着大数据的壮大，对信息处理也就越来越困难，因此研究大数据的前提就是加强信息处理技术。

（二）计算机处理技术

计算机处理技术时刻随着时代的发展在进化，而平常人们所说的计算机处理技术是比较抽象的一种技术概念，主要包括了计算技术、数据库技术和信息技术等。同时伴随着计算机处理硬件的发展，计算机处理技术也在日趋完善，但是在进行大数据的研究上，计算机处理技术的发展还有些捉襟见肘，因此要进行处理技术上的创新和发展，才能够满足大数据的发展速度，将网络和数据进行结合，对大数据内容进行统一的管理[1]。

（三）大数据和计算机处理技术的意义

随着信息技术的发展，数据信息会越来越繁杂，会严重的加大传统信息技术的压力，而且人们对数据资源的依赖性也越来越高，传统的信息处理技术已经不能满足人们的需求，因此要加快信息处理技术的发展脚步，加强对大数据的掌控力度，提高国家竞争力。

2大数据背景下计算机信息处理技术

（一）数据挖掘技术

数据挖掘顾名思义就是从大量的数据中寻找规律的技术，是整合了统计学、数据库技术和人工智能技术的一项处理技术。加快对数据挖掘技术的研究，就能够有力的推动大数据技术的发展，在日常生活的应用中，大数据技术的主要作用是为了提高数据的使用价值，但是大数据所呈现的是很少的价值密度，这一悖论的产生是数据挖掘技术诞生的契机，通过数据挖掘技术来寻找有用的、有价值的数据，以此来体现出大数据的价值，让其对人们的生活更有帮助。而在当下，对大数据的挖掘已经得到了很大的成果，主要是利用遗传算法、粗集方法和神经网络等技术，来实现的数据挖掘，通过搜集、集成、规约和处理的方式，将数据直观清晰地呈现在人们的眼前，方便人们使用。而数据挖掘技术主要应用在以下几个方面：银行、电子商务等，银行可以利用数据挖掘来提高金融产品的精确度，还能够通过对大数据的挖掘来推测客户的消费理念；电子商务利用数据挖掘来分析客户的喜好和行为习惯，以便更好地为客户推荐商品。

（二）计算机硬件技术

计算机的硬件发展是跟随着技术的发展在不断地更新换代，根据理论来计算，每一年半的时间计算机硬件就会迎来一次更新，对计算机的性能做出一定的提升。在实际的生活中计算机的升级也直观地证明了这一观点，硬件的更新也会对信息处理技术产生直接的影响，让其能够对数据进行更快速地处理。随着大数据时代的到来，传统的信息处理技术已经不能满足人们对数据的需求，这也表明了对计算机硬件上的直接要求，要具有更大的存储空间，更加快速的处理速度，这样才能够保证信息技术的进步。分布式存储技术就是计算机硬件技术进行突破的关键点，脱胎于谷歌公司提出的GFS技术，是基于列存储的一种存储技术。对于行存储来说能够做到更快的循环，压缩数据等功能[2]。随着列存储技术的出现，混合式存储方式就成为最为广泛的应用技术，可以对信息进行快速的处理，减少时间成本的投入，并且能够加强对大数据的分析速度，增强大数据的处理效率和存储能力，从根本上推动大数据技术的发展。

（三）可视化技术

在对大数据进行研究时，发现了多种形式的大数据种类，但是这些大数据不能够直接被使用，也不能通过这些数据来理解其中的内涵，所以可视化技术应运而生。利用可视化技术可以将数据转换成图标、图片和动画等，将数据的表现形式直观地呈现在人们的面前，加深人们对数据的掌握。基于这一特点，可视化技术被应用在很多方面，比如：数据挖掘、地层的可视化、模拟驾驶、教育学和虚拟现实等。在数据挖掘上，可视化技术能够将其进行视图处理，将各个数据都呈现出来，保证规范性，加强人们对数据的利用率；可视化技术还可以将地层数据通过3D模型的方式展现出来，保证对地层研究的准确性；而在模拟驾驶中，该技术可以将图形计算机、数据头盔和音响等进行结合，制造出人工环境来加强人与环境间的交互；而在教育学中，可视化技术可以将知识概念进行具象，利用多媒体技术进行展现，加深学生对知识的掌握，调动学生的积极性。可视化技术的出现，促进了人们对抽象事物的理解，也推动了信息处理技术的创新，方便了人们的生活。

（四）信息加工技术

信息加工技术顾名思义就是将数据信息进行加工，让人们能够更加方便地对数据信息进行使用。其中主要有三种加工方法，既信息的表格化、表格数据的处理和表格数据的图形化。信息数据的表格化就是将数据和归属之间的关系进行结构性的表达，通过表格的方式将信息数据表达出来；而表格数据的处理就是利用电子表格软件对数据进行管理和编辑，并且对需要的数据进行统计和应用，主要运用公式计算、函数计算、排序、筛选和分类汇总的方式来完成数据的统计；表格数据的图形化就是将表格内的数据关系通过图形的方法展开，能够直观地对数据进行比较，提高了人们对数据的可读性，便于人们理解其中的规律和变化。与此同时，数据是时刻处于变化之中的，也是对事物的客观量化，这样使得数据产生了多元性。所以在使用数据时，要根据需求来选择信息加工的方法，保证对数据应用的正确性[3]。

（五）信息存储技术

信息存储技术是保证数据信息安全性、稳定性的重要方法，信息存储技术主要是指将系统获得的相关数据依照标准进行分类和保存，保证数据不会丢失，造成不必要的损失。由于大数据时代的来临，使得数据信息迎来了爆炸式的增长，给传统的信息存储技术带来了很大的压力，所以在信息时刻处于更新的当先，加强信息存储技术势在必行。在实际的技术应用上，主要分为电存储技术、磁存储技术和光存储技术，充分地体现了计算机系统的速度、容量和管理的发展历程。在对信息存储技术进行升级时，首先要保证存储介质的可靠性，保证存储介质的使用周期，可以通过开发新硬盘的方式来加强容错率；其次要做好对数据信息的备份，全面的保证数据信息的安全性；最后要加深对数据恢复的研究，在存储设备出现问题时，可以通过数据恢复来找回数据，保证信息数据的稳定和可靠并以此为基础来为信息处理技术提供有力的支撑，保证其良好的发展。

3结论

综上所述，提高计算机信息处理技术就需要从数据挖掘技术、计算机硬件技术、可视化技术、信息加工技术和信息存储技术进行入手，全面的提高信息处理技术的功能，完善信息处理技术体系，保证现代化建设。

参考文献：

[1]杨青.“大数据”时代计算机信息处理技术分析[J].网络安全技术与应用,2018(9):65-66.

[2]张荣.试论大数据时代计算机信息处理技术分析[J].智富时代,2018(9):183.

[3]李欣,李微巍.浅析“大数据”时代的计算机信息处理技术[J].中国管理信息化,2018,21(17):185-186.

作者：梁剑波 柴群 单位：贵州凯里学院