1、又称为电子数据处理系统（electronic data processing system，EDPS），它是指面向企业最底层的管理系统，对企业日常运作所产生的事务信息进行处理。TPS的最初形式设计范围小，如订票系统、会计成本核算系统，其特点是处理问题的高度结构化，但功能单一，如库存物资统计系统、员工工资发放系统等。
2、首先，EDPS是企业数字化转型的关键技术之一。对于企业来说，EDPS是一种能够提高管理效率、优化生产流程、降低成本的重要工具。其次，EDPS是企业信息化建设的重要环节，它可以帮助企业实现信息化平台的建设、数据的存储和管理、业务流程的优化等目标。
3、本题考查信息系统基本概念。信息系统一般泛指收集、存储、处理和传播各种信息，具有完整功能集合体。它一直以来都与计算机和网络技术同步发展，历经4个主要阶段：（1）电子数据处理系统（EDPS）：简单数据处理，仅用于科学计算，较少涉及管理内容，例如计算工资、统计账目等。
4、【答案】：EDPS电子数据处理系统是面向业务的信息系统；MIS管理信息系统是面向管理的信息系统；DSS决策支持系统是面向决策的信息系统。EDPS、MIS和DSS各自代表了信息系统发展过程中的某一阶段，但至今它们仍各自不断地发展着，而且是相互交叉的关系。
5、根据 MIS 发展的时序和特点，可将 MIS 的发展历程大致分为电子数据处理系统（ EDPS ）、管理信息系统（ MIS ）、决策支持系统（ DSS ）三个阶段。 1 面向业务的 EDPS EDPS 是利用计算机处理代替人「操作的计算机系统，如 ！ 资结算、报表统计等。
6、管理信息系统中小企业管理信息系统的发展管理信息系统从20世纪50年代中期计算机用于管理领域以来，经历了从简单到复杂，从单机到网络，从功能单一到功能集成、从传统到现代的演化。根据MIS发展的时序和特点，可将MIS的发展历程大致分为电子数据处理系统（EDPS）、管理信息系统（MIS）、决策支持系统（DSS）三个阶段。
揭秘数据环境数据环境是表单背后那些重要数据的“家”，为数据处理提供了更好的支持。它是数据处理的重要组成部分，也是数据处理更加得心应手、游刃有余的关键。强大的对象数据环境不仅仅是一个普通的存在，它还是一个拥有独特属性、方法和事件的强大对象。
让我们一起探索大数据的奥秘，解锁其背后的4V特点，发现它在当今世界的重要性。Volume（大量）大数据最直观的特点是Volume（大量）。数据量呈爆炸式增长，从GB到TB，再到PB、EB级别。这意味着我们需要更智能的算法、强大的数据处理平台和技术，来应对这种大规模数据的挑战。
地球观测：通过对遥感数据的处理和分析，可以获取地球表面的各种信息，如地形、植被、水文、气象等，为地球科学研究提供数据支持。自然资源管理：空间数据处理可以帮助监测和管理自然资源，如森林、草原、水资源等，为资源保护和可持续利用提供数据支持。
优势与价值：通过结构化存储，数据库简化了数据管理，提高了检索效率，确保数据一致性与完整性，避免了冗余，同时支持用户权限控制和智能数据分析。让我们进一步了解数据库的特性：一致性与安全性：数据库确保数据准确，避免信息冲突，同时通过权限管理确保数据安全，保护用户隐私。
GoldenDB凭借分布式架构的高性能，能应对大规模数据处理，确保高并发读写流畅，实现低延迟的响应。其可靠性则体现在数据复制和故障转移机制上，保证系统持续可用，即使主节点故障，也能无缝切换，提供持续服务。
数据分析是数据处理的核心环节，通过运用统计学和机器学习等方法，对数据进行探索和解释。数据分析可以帮助人们发现数据中的规律、趋势和关联性，从而为决策提供支持。常见的数据分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、聚类分析等。
1、大数据至少是T级，甚至是P级别的海量信息。数据规模的扩大，也带来了数据处理和分析的挑战。数据采集和存储技术数据采集和存储技术是大数据处理的基础。Hadoop、kafka、HBase等技术为大数据提供了坚实的基石，保证了数据的高效处理和存储。数据分析和计算工具数据分析和计算是大数据处理的核心。
2、互联网周刊的定义为：大数据的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的4个V之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。
3、大数据与统计：一场洞察与预测的较量 当我们遇到美丽的事物，往往会有所反应，这正是统计与我们日常生活中的微妙互动。比如，当你在街头偶遇一个胸部线条诱人的女性，你的目光会不由自主地多停留几秒。
4、亚马逊网络服务（AWS）、 大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义：“大数据是最大的 宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。”Kelly说：“大数据是可能不包含所有的 信息，但我觉得大部分是正确的。
5、大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。互联网周刊—大数据概念大数据的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的4个V之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。
6、大数据与统计学的关系：统计学是大数据的三大基础学科之一，所以统计学与大数据之间的关系还是非常密切的，但是这也导致一部分人产生了一定的误解，认为大数据就是统计学，统计学就是大数据。
1、电子计算机是一种能自动、高速、正确地完成数值计算、数据处理、实时控制等功能的电子设备。一般来说，电子计算机可分为电子数字计算机、电子模拟计算机两大类。
2、计算机按处理的对象划分可分为模拟计算机、数字计算机和混合计算机。◆模拟计算机：指专用于处理连续的电压、温度、速度等模拟数据的计算机。其特点是参与运算的数值由不间断的连续量表示，其运算过程是连续的，由于受元器件质量影响，其计算精度较低，应用范围较窄。模拟计算机目前已很少生产。
3、电子计算机是一种根据一系列指令来对数据进行处理的机器。所相关的技术研究叫计算机科学，由数据为核心的研究称信息技术。计算机种类繁多计算机种类繁多。实际来看，计算机总体上是处理信息的工具。
4、电子计算机，简称计算机，是一种能够接收、处理和存储数据的自动化电子设备。它基于电子技术和计算机技术，通过执行预定义的程序或指令，实现对数据的快速运算、处理和分析。电子计算机的种类繁多，根据不同的分类标准，可以有不同的分类方式。
1、数据清理 数据挖掘预处理是数据挖掘过程中的一个关键步骤，它包括数据集成、数据变换、数据规约等一系列处理，以确保数据的质量和有效性，为后续的数据挖掘算法提供准确、一致、可靠的数据基础。在这个过程中，数据清理通常不被视为数据挖掘预处理的一部分，而是作为数据预处理的一个单独环节。
2、数据挖掘预处理是数据挖掘的重要步骤，它包括数据清理、数据集成、数据规约和数据变换等多个方面。本文将对这些方面进行详细介绍，帮助读者更好地了解数据挖掘预处理的流程和方法。数据清理数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点，并且解决不一致性来进行“清理数据”。
3、数据预处理的关键步骤包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约。首先，数据清理是数据预处理的基础步骤，它涉及填充缺失值、平滑噪声数据、识别和删除离群点，并解决数据的不一致性。例如，在一个销售数据集中，如果有一些日期的销售额缺失，我们可以使用平均值、中位数或插值等方法来填充这些缺失值。
4、原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。在数据挖掘之前要对原始数据进行预处理是数据挖掘中使用的数据的原则。
5、数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。主要是清理异常值、纠正错误数据现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
