计算机数据分析与处理技术研究

　　尚海军

　　（泰安技师学院，山东 泰安 271000）

　　摘要：目前，计算机分析和数据处理技术日益成熟，已成为各个行业发展的关键。同时，由于大数据的使用范围和来源的多样性，需要对大量的信息进行采集、分类和保存，与计算机技术相结合，可以提高数据的处理能力。文章着重对计算机数据分析与处理技术进行深入探讨，提出了一种更灵活的数据分析方法，以解决各类联机问题。

　　关键词：计算机；数据分析；处理技术　　文献标识码：A　　中图分类号：TP393

　　文章编号：2096-4137（2023）05-119-03　　DOI：10.13535/j.cnki.10-1507/n.2023.05.35

　　随着信息化时代的发展，数字化数据日益重要，越来越多的组织和个人开始关注数据处理，对数据的管理提出了新的要求和挑战。随着计算机数据处理技术的普及，信息的处理范围不断拓宽，信息处理的效率渗透到社会的各个领域，成为经济、交通、网络、通信、文化、社交等行业不可或缺的组成部分，不仅方便了人们的学习、工作和生活，还提高了信息管理的效率，为社会的稳定发展提供了良好的发展条件与空间。

　　1　计算机数据分析处理技术的重要作用

　　1.1　雷达观测中的数据分析

　　雷达可以对无线信号进行探测，判断出目标的位置和方向，并通过雷达系统对大量数据进行分析，可以让雷达对目标进行准确的探测和定位，从而增强雷达的稳定性。雷达最早应用在军事上，但随着科技的发展，它在民用航空、接收机、发射机、抗干扰设备和电力设备中的应用越来越广泛。由此可以看出，雷达在人类生活中的重要性，而分析是整个雷达系统的核心。因此，分断能力的提升可以极大提高雷达的精度。

　　1.2　军事领域的数据分析

　　现在，海量的数据被广泛应用于各个行业，包括军队。为获得更精确的信息，并保证信息的安全，需要使用更安全、更精确的大数据资料。军事数据处理技术规模大、种类多、管理要求高，对数据的处理技术要求也很高，因此，必须对其技术进行改进，以确保其安全性和稳定性，为军事应用提供有力支持。

　　2　建立相关的数据模型

　　许多院校都使用了在线数据技术，据此，学校可充分了解学生的学习情况，进一步提高教学水平，提高学生的学习能力和实践效率。在线数据技术是在其发展过程中产生的更科学的数据模型，使用该模型执行相关的处理和分析工作，模型中数据的处理分析相对广泛。数据模型的创建可在一定程度上直观、全面地展示数据和现实，而在同一批数据中，由于人们对问题的看法和意见不同，模型的建设和发展将得到促进。②维度模型可从多角度观察和分析数据，并将其组织成报告。维度模型设计包括：教科书维度表、教师维度表、学生维度表等。在分析教学效果时，维度模型从4 个方面进行分析，记录所有数据和信息，然后汇总这些数据，便于学生更好的理解。

　　3　OLAP 技术

　　3.1　数据的采集

　　在原来的Visual 和SQL 数据库中，包含了学生的资料、老师的资料、教学资料等，在教学资料库中，有课程资料表、学生资料表和选课成绩单。DTS 工具可以从同一数据库中自动提取所需数据，并将所有数据集中到一个新的数据库中，新SQL 数据库不仅能存储信息，还能管理信息。在线分析与处理技术可以从多个视角对数据进行分析，从而更好地反映学生的学习状况，提高教师的教学水平。

　　3.2　数据分析的结构

　　数据分析系统由四个层次组成，即不同的信息数据库和文本文档，通过在线分析技术对数据进行分析。数据的收集与转化是在线分析技术应用的基本步骤，多维度分析是这一体系的最后一步，并将其转化为图形。

　　3.3　转换数据

　　不同的资料其句法也会有差别，有必要将各种资料转化为同一结构。数据的转化是一个重要环节，数据的转化成功与否直接影响到整个系统的科学性和完整性。与数据中的语义差异相比，使用不同的语法处理数据似乎更容易。如果数据和对象数据之间存在语法差异，可以使用特征来转换它们。通常，数据内容不会影响转换过程，只需将原始数据与对象数据进行相应的匹配，就能很好地解决数据名冲突的问题。

　　3.4　数据结果分析

　　采用在线分析技术对原始数据进行分析，从多个视角对数据进行研究，数据分析有多种不同的方法，它们的目标都是对数据进行全面分析。在《教师维度表》中，我们根据教师的职业年龄、学历、职称等进行了分类，教师的学历、教龄都与教育效果有关。影响教学质量的因素有很多，如：学生的学习能力、学校选择的教材等，从各种因素的角度来看，将有助于教育部门做出更好的政策调整。

　　4　技术应用

　　4.1　数据库技术在数据分析中的应用

　　在推广计算机数据库技术之前，传统的信息管理模式支离破碎，内部信息联系过于紧密，无法充分利用。利用计算机数据库技术，可以使内部信息合理关联，按照一定的逻辑形成组织形式；在信息系统中，不同的信息可以保持一定程度的独立性，一个信息的修改不会影响整个系统的整体结构。信息系统可以更好地访问和使用信息，以最大限度地发挥信息的作用。

　　（1）数据库的设计可以有效解决信息冗余问题。数据库具有共享信息资源的特点，因此，用户不需要建立其他操作系统，只需在计算机上获得必要的信息，减少了数据重复，数据库系统中信息的完整性、一致性和独立性也得到了改善。计算机数据库技术是目前广泛使用的一种信息处理技术，它能显著改善信息处理效率，广泛应用于各个行业。利用计算机数据库的信息技术，既能满足基本的数据存储需求，又能为用户提供更为人性化的咨询服务。

　　（2）信息管理系统可以集中管理信息。目前，计算机数据库信息技术的应用比较广泛。①在敏感性和机密数据资源管理中得到了广泛应用。计算机数据库系统是一种广泛的信息技术，它可以通过设置登录密码、设置防火墙等方式来保护用户的个人信息，避免用户的个人信息被窃取、篡改。② 能建立有效的统计模型，不同的信息内容具有各自的特点和价值，在处理信息内容时要根据各自的特点进行分类和整合，而不是对所有资料都采取一个统一的处理方式，从而保证了资料的质量，方便日后的检索和使用。利用计算机数据库技术，可以快速建立具有不同属性的数据模型，并根据信息内容的特点进行个人管理，满足人们的数据检索需求。③为大数据信息系统的安全提供了有力保障。该技术具有很强的安全处理信息的能力，可以最大限度地提高信息系统的安全性和可靠性。应用于各个领域的数据库系统，通常都有很好的自动备份和恢复文档的能力，在系统发生故障时，不会发生意外丢失；在被外部入侵或者数据被篡改后，该软件可以利用预先备份的数据恢复原始数据，使数据库系统的稳定性得到最大程度的保障，减少数据传输失败造成的损失。

　　4.2　计算机数据挖掘技术在分析中的应用

　　数据挖掘技术是一种交叉技术，利用特殊的算法对数据库中的数据进行处理，从而获取隐藏的重要信息。由于数据挖掘需要进行大量的数据查询和汇总，需要用电脑进行数据分析，同时，数据挖掘技术还可以使计算机更好地执行数据分析。因此，数据挖掘技术的发展必须与计算机技术的发展相辅相成。

　　当前的信息挖掘方法包括机器学习、网络、专家系统、人工智能等，然后定义数据挖掘的对象数据库。①由于有很多方法可以提取数据，如何选择相关的数据库结构和挖掘方法是最重要的。②数据的选取和预处理。数据筛选是根据信息挖掘的需要，从数据库中提取出最适合挖掘的对象；而预处理是检索数据，由于数据库中的信息量很大，一旦数据冗余，就会导致大量的数据错误，因此，必须对数据进行预处理，以提取有用的数据，剔除多余的信息，减少目标数据的数量。 ③数据采集。根据数据挖掘的目标，研究数据挖掘技术的类型和选择方法，算法是数据挖掘的关键，采用适当的数据挖掘技术可以大大提高数据挖掘的可信度，对实际应用具有一定的参考意义。由于数据挖掘的目的是数学模型，再利用计算机技术进行挖掘，从而获得相应的结果。④对成果进行评价。对采集的结果进行合理性分析，以验证该数据挖掘能否实现目标；若获得的结果符合需求，则进行下一步的工作；通过分析得出的数据与实际情况相结合，对问题进行解释，从而达到对实践工作的指导作用。

　　4.3　联机分析处理技术在数据分析中的应用

　　随着信息技术的飞速发展，各高校对信息化数据的研究日益重视，但是依托于信息化部门的辅助工作还存在一些问题。本文以某科技大学为例，将其与校园公共数据平台的建设相结合，保证了校园信息化技术的健康、有序发展。

　　4.3.1　数据的采集

　　某科技大学的数据分析师将基础信息、辅导员信息、教师信息、教室数据分析等信息存储在原来的微软网络语言数据库中。数据分析结构包括学生数据库信息、教师科研信息、教学管理信息和文本信息。它可以自动从数据库中选择要分类的各种数据，并将其集成到新的数据库系统中。新的SQL 数据库不仅可以存储信息，还可以对消息内容进行统一管理。

　　4.3.2　数据分析的结构

　　大数据分析的基本体系结构可划分为4 个层面，体系结构是各种资源数据库系统和文字文档，构成数据分析ETL，并由此构成相应的层级结构，利用在线大数据分析技术对数据进行归类；数据采集与交换是在线分析技术的基础，也是关键的一步，多维度的资料分析是这一体系结构的最后一步，并能将数据分析的结果转化为图形形式。

　　4.3.3　转换数据

　　在运用在线大数据分析技术时，将数据转换为数据分析的重要组成部分，数据分析的实施直接关系到数据分析的科学性和综合性。转换数据分析主要是解决语法和语义结构的差异，数据处理的差异将有助于数据分析。可以通过变量进行转换。正常情况下，原始数据的改变并不会影响转换的进程，只要将原始数据与目标数据进行匹配，就可以解决原始数据名之间的矛盾。

　　4.4　数据结果分析

　　原始数据首先提取SQL，然后通过功能转换，并通过在线大数据分析技术完成数据的处理和分析，从而更好地了解学生的学习情况和老师的教学情况。统计分析方法多种多样，其目标均为对统计数据进行综合分析。

　　4.4.1　高校教师教学质量的对比分析

　　在教师水平表中，可以按照教师的年龄、学历、级别来划分，不同级别的教师之间差异很明显，教师的年龄、教龄等都与教学相关。

　　4.4.2　不同时期对教学质量的影响分析

　　在线数据分析和处理技术能够从多个角度对数据进行分析，但是教学质量并不是一成不变的，它需要考虑很多因素，比如时间。在各个时期，教师的教学质量都会因为教育政策的改变和外部环境的影响而有所改变。

　　4.4.3　教学与其他因素有关分析

　　通过对各种因素的分析，可以帮助教育部门更好地调整有关的教育政策。将教育信息化管理的范围扩大和深入，可以让学生摆脱对资料的无力感。

　　5 计算机分析处理技术中的数据处理方法

　　电脑技术已广泛地渗透到人们的生活和工作中，无论在工业生产还是在科学研究中，计算机技术都有着无可取代的地位。现在人们需要处理越来越多的数据，传统的数据处理方法已不能满足人们的需求，例如，仪器制造和控制需要大量数据，这些数据只能在一系列处理操作后才能显示。①数据将通过某种形式的转换器转换为新格式，以便计算机能够处理和分析数据。②由于数据处理是一个非常复杂和不断变化的过程，其处理方法也不同。与传统系统相比，计算机处理技术具有明显的自动纠错优势。当计算中出现错误时，利用计算机处理技术既能减少处理费用，又可以在任何时间对其进行监视，以保证数据的精确度。③针对不同的资料，需要采取不同的处理方法。④比例变换和数字过滤也是一种应用广泛的技术。

　　6 结语

　　综上所述，数据分析是评价教学质量的一个重要环节， QLAP 技术的应用，可从多角度分析各种因素对教学质量的影响。除对信息科目的资料进行分析外，线上分析技术也可应用于其他科目的资料处理与解析。在专业基础上，使用 OLAP 技术，既能保证数据的质量，又能保证数据的准确度。本文利用QLAP 技术从多个层面上分析了影响课堂教学质量的各种因素，发现了其中的缺陷，提出了相应的改进措施，为更好地满足时代需要，必须进一步深入研究，不断改进现有技术，使计算机数据分析技术的应用得到更好的拓展。

　　作者简介：尚海军（1980-），男，山东泰安人，泰安技师学院讲师，研究方向：大数据会计、计算机网络。

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　　（责任编辑：周羿廷）