データ処理とは? わかりやすく解説

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データ‐しょり【データ処理】

読み方:でーたしょり

数値文字などのデータ計算分類などし、有効な情報引き出すこと。データプロセッシング


データ処理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/09/06 08:40 UTC 版)

データ処理(データしょり、: Data processing)は、英語Data Processingの前半をカタカナ語とし、後半を漢語訳した語である。情報処理コンピューティングとほぼ同様の意味で、特に科学的に意味がある区別は無いが、情報処理の「情報」やコンピューティングの「計算」という語にある数理的色彩が比較的薄いデータベースの処理などといったものを指す。コンピュータ以前にはタビュレーティングマシン等の機械により、それ以前には人手により行われていたが、コンピュータ以後はもっぱらコンピュータによるそれを指す。バズワード的には、1960年代や1970年代にはコンピュータ業界(のうち主にいわゆる「企業システム」向けベンダ等)を指す語として多用されていたが(たとえば業界ネタを集めた『The Devil's DP Dictionary』という題の本がある)、近年は「IT」などの語に置き換えられあまり見なくなった。




「データ処理」の続きの解説一覧

データ処理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/04/25 08:59 UTC 版)

冗長化」の記事における「データ処理」の解説

冗長化されたシステムは、大きく分けてデュアルシステムデュプレックスシステム分かれるデュアルシステムは、同じ処理を2組コンピュータシステム行いその結果照合機でクロスチェックし、処理の正しさ確認しながら処理を進行していくシステム構成サーバー本体のみならず電源ケーブルデータベースなど全て二重化する。コンピュータ・システムにおいては一瞬停止許されない例え金融機関交通機関運行管理などシステム冗長化を行うことが多くシステム内部に相似形サブシステムを常に並列して稼動させておき、片側に障害生じたときでも停滞なくもう片側だけで基本的なサービスが行えるように設計・運用されているのがデュアルシステムである。障害発生時には、問題のある側のシステムメイン処理から切り離し残された側のシステムのみで処理を続行しつつ、障害からの回復を図る故障時の切り換えだけでなく処理結果比較によって異常検出多数決が行えるのも特徴デュプレックスシステムは、主系(稼働系ともいう)と副系(待機系ともいう)からなる2系列処理システム構成で、ホットスタンバイコールドスタンバイ分かれるホットスタンバイは、待機系をいつでも動作可能な態で待機させておき、障害発生時直ち切り替える方式コールドスタンバイは、通常時稼働系でオンライン処理待機系でバッチ処理行いながら待機させるが、主系の障害発生時には、主系で行っていたオンライン処理を副系に引き継ぐことで処理を継続する。つまりそれぞれのサブシステム互いに異なる処理を行う構成コールドスタンバイ障害発生時まで電源停止している場合もある。 クラスタシステムは、2つの用語があり、「高可用性クラスタシステム」、つまりフェイルオーバーができるデュプレックスシステムを指す場合と、複数台が同時に稼動して負荷分散しながら並列に処理をする「負荷分散クラスタシステム」を指す場合がある。この用語を使用する場合、どちらを指す言葉なのかを明確にするために、「クラスタシステム」という用語の前に、「高可用性」か「負荷分散」を付けて明確化する必要がある後者負荷分散クラスタシステムは、結果的に全体1台高性能コンピュータであるかのように利用する連携しているコンピュータのどれかに障害発生した場合には、ほかのコンピュータに処理を肩代わりさせることで、システム全体として理を停止させないようにしている。 また、特に重要なシステムでは、災害広域障害などに備えて複数システム例え東京大阪どのように離れた場所設置するようになっているこういった冗長化は、サービス継続性高められるという点で有用であるが、多額の費用がかかることから完全な冗長化施せシステム費用対効果面で限られる一般消費者向けや企業でも通常の事務処理用いられるパソコンでは、瞬時停止避けるほどの冗長化を施すことは稀であり、ほとんど唯一比較脆弱とされるハードディスク・ドライブ故障だけは作成・保存されたファイルすべてが失われる危険性があるのでRAIDによって冗長化が行われることがある

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データ処理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/11/09 06:37 UTC 版)

二次元NMR」の記事における「データ処理」の解説

2D-NMRでのデータ処理の中で、1D-NMRにはない2D-NMR固有の理について述べる。

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データ処理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/10/09 20:28 UTC 版)

ビニング」の記事における「データ処理」の解説

より一般的なデータ理におけるビニングは、離散化とも言いデータ濃度減らすための前処理手法一つである。ビニングを行うことで、データ含まれる誤差分散といった「雑音」を排して適切な値を補完し見通し良くすることで、データから構成するモデル質を向上させる可能性があるビニングは、規則的に並んでいるデータの値を、隣接する値との間で評価し適当な値で置換することで、データ局所的な平滑化実現しモデル構成容易にすることを狙う。規則的に並ぶデータは、いくつかの区間階層、即ち「ビン」に配分され、各ビンの中で適当な値により平滑化する。ビン区切り方には、標本数を一定にする分位数区切る方法、値の範囲一定にする固定幅を用い方法がある。値の置換方法としては、ビンの中の平均値中央値採用する方法ビンの中の標本のうち最大値・最小値を「境界値」として近い方の境界値採用する方法、などがある。ビニングは、データ集約してデータ数を減らし高次階層とすることで、概念階層構築する手法としても用いることができる。この手続きは、決定木のような機械学習アルゴリズムにも必要なものである。 ビニング例えば、大量のデータを扱う際に効果的な手法となる。膨大なデータを扱う場合計算処理速度や、可視化するならばその描画速度データ密な範囲での重ね描き問題がある生のデータビニングを施すことで、各ビンにおける個別の値を縮小しデータより速く処理できるうになるまた、作図にあたってデータ逐一描くのではなくビン1つを1個のデータとしてデータを表す記号表示方法など異な切り口可視化することで、描画より速くなり、重ね描き問題解消できるビニングは、データ分解能犠牲にするので、データ分布微細構造意味があるような場合、それを見落とすことになる欠点があるが、多くの場合利点がそれを上回るまた、高次元データを扱う場合には、ビンの数が指数関数的に増えるため、効果乏しくなる

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データ処理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/09/15 04:07 UTC 版)

応答時間」の記事における「データ処理」の解説

データ処理におけるレスポンスタイムとは、エンドユーザー知覚する下のような時点間の間隔を意味する操作者端末からコンピュータ応答すべき要求入力した時点 端末にその応答最初の文字が表示され時点 遠隔データシステムでのシステム応答時間は、問合せメッセージ送信完了した時点と、応答メッセージ問合せ発信地受信され始めた時点間隔である。

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データ処理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/09/18 16:10 UTC 版)

ハッブル・ディープ・フィールド」の記事における「データ処理」の解説

それぞれの波長最終的な結合した画像作るのは複雑な処理であった露出中に宇宙線衝突して生じた明るピクセルは、同じ露出時間撮影した別の画像比較し宇宙線の影響生じたピクセルそうでないかを確認して取り除かれた。元々の画像にはスペースデブリ人工衛星軌跡存在するが、これらも注意深く取り除かれている。 地球からの反射光全体4分の1コマ明らかに存在し、Xの字のように映る。これは反射光影響され画像撮影し影響されていない画像並べて影響されている画像から影響されていない画像を引くという方法除去されている。結果として得られ画像なめらかであり、それから明るコマから減じられることもあった。この手順により、反射光影響され画像から反射光をほぼ全て取り除くことができた。 342画像それぞれから宇宙線反射光影響取り除かれたので、次に結合しなければならない科学者たちは、1対コマの間で望遠鏡の向き絶え変える「drizzling」と呼ばれる技法開発したHDF観測参加していた。WFPC2のCCDチップそれぞれのピクセルには、直径0.09秒の範囲記録されるが、コマの間で望遠鏡の向き少し変わることにより、結果として得られ画像複雑な画像処理技術用いて結合され最終的な角分解能はこの値より良くなるHDF画像では、それぞれの波長最終的なピクセル大きさは0.03985秒角になっているハッブル宇宙望遠鏡撮影され画像白黒画像であり、元から色が付いていたというわけではない。元々の白黒画像から、それぞれを赤、緑、青などに割り当てて1枚フルカラー画像として合成して現在公開されているような画像ができている。

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