1、集中式数据处理的优势在于其便于统一管理和控制。在这种模型中，数据被集中存储在一个中心位置，通常由单个强大的服务器或主机进行处理。这种方式的优点包括易于维护、数据一致性高以及安全性强。
2、集中式数据库的优点包括： 容易管理：集中式数据库通常由单一的管理中心负责，使得数据管理变得相对简单。 数据一致性：由于所有数据都存储在单一的中心位置，因此数据的一致性更容易控制。 快速响应：由于只有一个数据存储中心，因此响应速度通常较快。
3、【答案】：优点： 能把所有数据保存在一个地方；备份数据容易；网络感染病毒的可能性很低；网络总费用比较低。缺点：络处理速度可能有些慢；系统效率不高；集中连接可能成为集中式网络的一个大问题。
4、分布式降低了网络和主机负载，便于横向扩展。设计上较为复杂，重点要考虑站点间数据同步的准确性和效率。
对于通信工程专业学生的笔记本电脑推荐如Dell XPS 1Lenovo ThinkPad X1 Carbon、MacBook Pro、ASUS ROG Zephyrus G1HP Spectre x360。Dell XPS 15：这款笔记本电脑配备了强大的处理器和独立显卡，适用于处理复杂的通信工程软件和模拟工具。
通信工程最基础的CAD、Python、C语言、VC++、单片机、Office办公软件等用途不是很吃配置，一般3千、4千元以上的轻薄本就可以满足需求了。但通信工程还会用到MATLAB软件、以及multisim、 protel等电路仿真软件，这些是比较吃配置的，需要高性能的i5以上CPU+8G、16G以上大内存+512G以上固态硬盘。
还有联想Thinkpad14+，目前在thinkpad官网售价为5299-5499元。这两款笔记本，性能都十分强大。小新那个，理论散热要好很多。但是屏幕大携带不方便。这两款笔记本都可以玩大型游戏。通信工程专业完全没有任何问题。除此之外，还可以考虑I5 12代配置的笔记本电脑。
空间采样数据的获取采用的是退化废弃地移动监测作业系统，是针对退化废弃地与土地利用变化快速监测与评估需求，面向土地管理部门，将 GPS、GIS、ＲS、PDA 嵌入式技术，无线通信技术，移动多媒体等技术进行高度集成的野外作业系统。
空间数据采集与处理是一项关键任务，其核心目标是获取和处理与地理空间相关的数据。这项工作的核心内容包括数据源的确定、采集方法的选择，以及数据处理的各个环节。水利普查中的空间数据处理涉及到多种对象，如水资源、水利工程设施等，涵盖了详细的数据采集标绘与处理步骤。
空间数据的采集可以通过：实地调查，测量，现有地图，航空影像，遥感影像图片以及过去的资料获取。处理手段主要有：误差修正（设定容许值，连接接点，重建拓扑关系）边界匹配，数据格式的转换，投影变化，坐标变换，图像纠正，图象解译，精度评价。
通过样点格网数据与基于二类调查的林相图景观图层叠加，获取该样点空间和属性数据库（植被类型、优势树种、优势树种组成、土地利用类型、林班号、小班号等），利用不同林分类型的景观数据建立景观要素空间分布趋势分析数据库，包括样点号、横坐标、纵坐标、坡度、坡向、海拔等数据项。
设备类：指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据采集系统是结合基于计算机的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。比如条码机、扫描仪等都是数据采集工具（系统）。
数据处理大致经过阶段如下：手工处理阶段：这个阶段的数据处理主要依靠人力完成，如手工录入数据、整理数据、编制报表等。这种方式效率低下，容易出错，而且数据质量难以保证。机械处理阶段：这个阶段主要是借助一些机械设备来进行数据处理，如使用穿孔机、打卡机等。
数据处理先后经历了简单数据处理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。特点 在简单数据处理阶段，数据与程序没有分离，需要手工安装数据的存放方式和处理过程，仅用于简单数据计算的场合。文件管理阶段有了专门的数据文件，数据采用统一方式组织，能够满足复杂数据处理的需要。
数据处理大致经过三个发展阶段它们分别是：人工管理过程、文件系统管理阶段和数据库系统管理阶段。人工管理过程：人工管理方案的作用越来越受到重视，因为它直接关系到企业的生产效率、企业形象及品牌价值等多个方面。
人工管理阶段 在20世纪50年代中期以前，计算机主要用于数值计算，只能使用卡片、纸带、磁带等存储数据。数据的输入、输出和使用应随程序一起调入内存，用完撤出。
1、验证公司的温湿度记录仪一般是2分钟记录一次，一个小时内记录的数据会有明显的曲线变化。 冷库温湿度监测系统正常是30分钟记录一次（GSP附录规定），一个小时内温湿度监测系统记录数据可能是一个点或者两个点（可能是就一个点或一条直线）。
2、记录间隔时间按照每30分钟记录一次。现在都是自动实时监控，手动记录的比较少，而且比较麻烦，比喻通过温湿度记录仪直接将数据传输在软件，软件可以设置为30分钟记录一次。
3、二）设备运行过程至少每隔1分钟更新一次测点温度数据，贮存过程至少每隔30分钟自动记录一次实时温度数据，运输过程至少每隔5分钟自动记录一次实时温度数据。当监测的温度值超出规定范围时，系统应当至少每隔2分钟记录一次实时温度数据。
用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
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。
数据变换 数据变换是将原始数据进行转换和构，以改善分析的效果。常见的数据变换方法包括对数变换、幂变换、正态化、离散化、独热编码等，具体方法根据数据类型和分析任务的需要而定。数据集拆分 数据集拆分是将原始数据划分为训练集、验证集和测试集的过程。
可视化分析 数据挖掘算法 预测性分析 语义引擎 .数据质量和数据管理 大数据分析的基础就是以上五个方面 方法/步骤 可视化分析。
