提取阶段：由输入设备把原始数据或信息输入给计算机存储器存起来。解码阶段：根据CPU的指令集架构（ISA）定义将数值解译为指令 执行阶段：再由控制器把需要处理或计算的数据调入运算器。最终阶段：由输出设备把最后运算结果输出。
计算机处理数据的过程可以概括为输入、存储、处理和输出四个主要步骤。首先，计算机需要接收输入数据。这可以通过各种方式实现，例如通过键盘输入文字信息，或者通过麦克风输入声音信息。此外，计算机也可以从其他设备或网络中接收数据。这些数据可以是数字、文本、图像、音频或视频等形式。
计算机处理数据的流程为：提取阶段：由输入设备把原始数据或信息输入给计算机存储器存起来。解码阶段：根据CPU的指令集架构（ISA）定义将数值解译为指令。执行阶段：再由控制器把需要处理或计算的数据调入运算器。最终阶段：由输出设备把最后运算结果输出。
计算机的工作过程涉及多个关键组件和步骤，主要包括输入、处理、存储和输出。以下是计算机工作的基本流程：输入（Input）： 计算机接受来自外部的信息和数据作为输入。输入设备可以包括键盘、鼠标、摄像头、麦克风等。通过这些输入设备，用户可以向计算机传递指令、数据和其他信息。
探索数据在计算机中的处理过程是输入设备--存储设备--控制设备、存储、运算设备--存储设备--输出设备 计算机先要输入数据，然后输入数据要进行存储，然后控制从存储中提取数据进行运算，然后在存储，然后输出。
提取阶段：由输入设备把原始数据或信息输入给计算机存储器存起来。解码阶段：根据CPU的指令集架构（ISA）定义将数值解译为指令。执行阶段：再由控制器把需要处理或计算的数据调入运算器。最终阶段：由输出设备把最后运算结果输出。
大数据处理的第一步是从各种数据源中收集数据。这些数据源可能包括传感器、社交媒体平台、数据库、日志文件等。收集到的数据需要进行验证和清洗，以确保数据的准确性和一致性。数据存储 大数据需要被有效地存储和管理，以便后续的处理和分析。
大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行，如传感器、网页抓取、日志记录等。
大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义采集的日志等）叫做数据采集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据分析是大数据处理与应用的关键环节，它决定了大数据集合的价值性和可用性，以及分析预测结果的准确性。
描述对象不同。业务流程图的描述对象是某一具体的业务；数据流程图的描述对象是数据流。业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。
数据流程图主要用于展示数据在系统中的流动过程。它的起点通常是数据的产生，终点是数据的归宿。在绘制数据流程图时，我们需要关注数据流动的各个环节，如数据的输入、处理、存储等。同时，为每个环节标注详细的说明，如名称、责任部门、角色、流程描述等，以便于使用者理解和应用流程图。
业务流程图是从业务入手，从与企业生产经营直接有关的机构开始，进行业务调查而形成的。数据流程图是业务流程图的数据抽象，它屏蔽了业务流程的物理背景而抽象出数据的特征，它描述了数据在业务活动中的运动状况。
还有其他的一些都可以归集到这个三项里面。一个流程和一项事情，存在就要是有价值的，要不就没有什么意义可言，一项业务流程，把这个三个流理顺了，才是真正的体现了价值，业务流程其实真正是需要体现价值的，没有价值的业务流程是不能量化的，所以，在信息流里包含了数据流，是量化的开始。
业务流程图表示业务的流向。而数据流程图是表示操作或数据的方向。
业务流程图，主要是对业务的过程描述。在对业务流程进行描述时，应关注的是业务流程，做到与计算机和软件实现无关；系统功能图主要描述的是软件或硬件系统要完成的功能，是业务流程在软件系统或数据库中的实现；数据流程图，主要关注的是数据的传递。数据经过怎样的加工，怎么样的传递。
数据收集是数据分析的最根柢操作，你要分析一个东西，首要就得把这个东西收集起来才行。因为现在数据收集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等东西，它们都能通过简略的配备结束杂乱的数据收集和数据聚合。二，数据预处理 收集好往后，我们需求对数据去做一些预处理。
数据分析的流程顺序包括以下几个步骤：数据收集 数据收集是数据分析的基础操作步骤，要分析一个事物，首先需要收集这个事物的数据。由于现在数据收集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。
数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。数据分析：这里主要有两个技术手段，统计分析和数据挖掘，找到相关的数据关系和规则，然后利用业务知识来解读分析结果。
