1、主要取决于原始数据的特点和用户的具体需求。通常有数据变换、数据重构、数据提取等内容。
2、地图数据：这类数据主要来源于各种类型的普通地图和专题地图，这些地图的内容非常丰富。影像数据：这类数据主要来源于卫星、航空遥感，包括多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种分辨率的遥感影像数据，构成多元海量数据。
3、空间数据处理的常用方法有哪些：空间数据处理是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它涉及到数据的采集、编辑、分析、存储和展示等环节。
4、空间数据处理的常用方法有手工处理、机械处理和电子处理。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章的数据中抽取并推导出有价值、有意义的数据。详细介绍：数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。
数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。
数据处理通常包括以下四个关键过程： 数据梳理与规划：企业面临海量的实时数据，需明确采集哪些数据、数据存储位置及方式。这个过程涉及跨部门协作，需要前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等共同参与，确保数据资源有序规划。
处理大数据的四个环节：收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。存储：收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。
数据归约：数据归约是指通过将大量数据聚合成更少的数据来减少数据量。这个过程可以通过将数据聚合成最小、最大、平均或中位数来实现。数据标准化：数据标准化是指通过将所有数据转换为相同的度量单位和数据范围，使数据具有可比性和可操作性。
数据处理通常包括以下四个关键过程： 数据梳理与规划：企业面临海量的实时数据，需明确采集哪些数据、数据存储位置及方式。这个过程涉及跨部门协作，需要前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等共同参与，确保数据资源有序规划。
数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据采样和数据融合等。拓展：数据清洗涉及删除重复和缺失数据，以及更正错误的数据；数据转换涉及将数据转换为有用的数据结构；数据采样涉及从大量数据中抽取一部分数据；数据融合涉及将多个数据集结合成一个数据集。
数据预处理的五个主要方法：数据清洗、特征选择、特征缩放、数据变换、数据集拆分。数据清洗 数据清洗是处理含有错误、缺失值、异常值或重复数据等问题的数据的过程。常见的清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、校正错误值和处理异常值，以确保数据的完整性和一致性。
首先要进行数据预处理，包括：数据清理、数据规约等。然后在查询时，尽量避免使用低效率的查询语句，像是order by等。处理数据时，lz可以参考一下数据挖掘思想，运用一些有用的算法、数据处理软件，以提高效率。
数据预处理的方法有数据清理、数据集成、数据变换、数据归约。数据清理 通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
数据预处理的方法有：数据清理、 数据集成 、数据规约和数据变换。数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。
