1、数据加工：指对已有的数据进行结构上、形式上或内容上的修改和调整，以便更好地支持后续的分析和应用。数据加工包括数据清洗、数据转化、数据集成等内容。例如，将不同来源的数据整合到一起，规范化数据格式和单位等。
2、变得更加有用和易于理解的过程。数据加工包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据规约等环节，是指将原始数据通过各种处理和转换，使其变得更加有用和易于理解的过程。
3、加工的解释 （1） [process；work]∶通过 特殊 处理使原材料、半成品变得合用或达到 某种 要求 钢材冷加工 （2） [treat；finish]∶为 改善 外观、 味道 、用途或其它性能而工作 用浸洗加工 地毯 详细解释 （1）.谓多花工夫使制品更加完美。
数据加工：指对已有的数据进行结构上、形式上或内容上的修改和调整，以便更好地支持后续的分析和应用。数据加工包括数据清洗、数据转化、数据集成等内容。例如，将不同来源的数据整合到一起，规范化数据格式和单位等。
变得更加有用和易于理解的过程。数据加工包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据规约等环节，是指将原始数据通过各种处理和转换，使其变得更加有用和易于理解的过程。
数据加工：即对数据进行算术运算和逻辑运算，或进行其他的信息处理。
数据加工：数据加工是指通过算术运算或逻辑运算，把收集好的数据转换成信息的处理过程。数据加工过程一般包括分类、排序、核对、合并、计算、比较、选择等工作。对会计数据的处理一般也包括这些工作。数据传输：数据传输是指将数据从一个地方传送到另一个地方，或把最终结果传送给用户。
” （2）.指做使成品更加完美的工作。 叶圣陶 《记金华的两个岩洞》 ：“过了 罗甸 就 渐渐 入山，公路盘曲而上，工人正在填石培土，为 巩固 路面加工。” （3）.把原料或半成品制成成品。如：加工面条；来料加工。 （4）.犹加班。
1、按处理设备的结构和工作方式，数据处理分为联机与脱机处理、批处理、分时处理、实时处理、集中式与分布处理，以及单道、多道和交互式处理等。 数据处理是对数据（包括数值和非数值信息）进行分析、整理、计算和编辑的技术过程，范围广泛，不限于数值计算。
2、数据处理是对原始数据进行加工、转换、分析以获取有价值信息的过程。常见的数据处理方法包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约和数据挖掘等。数据清洗 数据清洗是数据处理过程中的重要环节，主要目的是消除数据中的噪声、重复和错误。这包括检查数据完整性、处理缺失值、消除重复记录、纠正错误数据等。
3、数据处理是对原始数据进行加工、整理、分析和解释的过程，以便提取有用的信息和建立数据模型。常见的数据处理方法包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约和数据可视化等。数据清洗 数据清洗是数据处理的基础步骤，主要目的是消除数据中的噪声和无关信息。具体包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。
1、数据处理的中心环节是数据加工。数据处理（dataprocessing），是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。
2、记得这题我在考呀呀网站上做过的，对数据的加工处理为电算化会计数据处理的中心环节。因此，正确答案为C。
3、数据处理是数字测图过程的中心环节，直接影响最后输出地形图的质量和数字地图在数据库中的管理。绘图输出是数字测图的最后阶段，可在计算机控制下通过数控绘图仪绘制完整的纸质地形图。
4、数据处理与计算：数据处理与计算是大数据技术的中心环节。学生将学习分布式计算和并行计算知识，掌握如Hadoop、Spark等大数据处理和计算框架。学习内容包括MapReduce编程模型、数据流处理、图计算等技术，以及批处理和实时处理的差异及应用场景。
5、数据提取是将数据取出的进程，数据提取的中心环节是从哪取、何时取、怎么取。在数据提取阶段，数据剖析师首要需求具有数据提取才能。数据发掘 没有最好的算法，只有最适合的算法，算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可了解性、可使用性。
6、然后是数据转换，这个步骤的目标是将原始数据调整为适合数据挖掘工具处理的格式，这样可以优化挖掘结果的呈现和分析。数据挖掘阶段是实践的中心环节，我们运用各种数据挖掘工具来发现数据中的模式、关联或趋势，寻找隐藏的信息和知识。
