1、在线数据处理与交易业务：是利用各种与公用通信网相连的数据与交易事务处理应用平台，通过公用通信网互联网为用户提供在线数据处理和交易/事物处理的业务牌照，简称edi证或edi资质。
2、在线数据处理与交易处理业务是指利用各种与公用通信网或互联网相连的数据与交易/事务处理应用平台，通过公用通信网或互联网为用户提供在线数据处理和交易/事务处理的业务。在线数据处理与交易处理业务包括交易处理业务、电子数据交换业务和网络/电子设备数据处理业务。
3、在线数据处理与交易业务，是利用各种与公用通信网相连的数据与交易事务处理应用平台，通过公用通信网互联网为用户提供在线数据处理和交易/事物处理的业务牌照，简称edi证或edi资质。edi许可证全称“增值电信业务经营许可证-在线数据处理与交易处理业务”，属于第B21类增值电信业务的范畴。
4、具体概念：是利用各种与公用通信网相连的数据与交易事务处理应用平台，通过公用通信互联网为用户提供在线数据处理和交易/事物处理的业务牌照，简称EDI证或EDI资质。办理业务的企业：从事网上商城、物联网交易、平台交易、P2P交易的企业需办理在线数据处理与交易处理业务牌照。如淘宝，京东，天猫等。
1、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。
2、人工管理阶段。特点：（1）数据不保存；（2）应用程序管理数据；（3）数据不共享；（4）数据不具有独立性 文件系统阶段。特点：（1）数据可以长期保存；（2）由文件系统管理数据；（3）数据共享性差，冗余度大；（4）数据独立性差数据库系统阶段。
3、数据的加工整理通常包括数据缺失值处理、数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，它能够帮助人们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。
\x0d\x0a在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。
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。
数据生命周期包括以下阶段：数据收集、数据存储、数据处理、数据分析和数据挖掘、数据安全与隐私保护、数据备份与恢复以及数据销毁。数据生命周期是指数据从产生、处理、使用、存储、备份到消亡的整个过程。在数据生命周期的不同阶段，数据的处理方式和保护措施也不同。
数据的六个生命周期阶段包括： 信息采集：在这个阶段，数据被收集并导入到系统中，为后续的处理和分析做准备。 信息存储：采集来的数据需要被存储在适当的位置，以确保其安全性和可访问性。存储策略应根据数据的类型、价值和访问频率来制定。
数据全生命周期管理涉及六个关键阶段，分别是数据采集、数据存储、数据处理、数据传输、数据交换和数据销毁。 数据采集：在这个阶段，新的数据被创建或现有数据内容发生重大变化或更新。这包括组织内部生成数据以及从外部获取的数据。 数据存储：数据以任何数字格式在物理上进行保存的阶段。
数据清理：数据清理是数据处理过程中的关键步骤。在录入过程中，可能会出现错误、缺失或不一致的数据。数据清理就是对这些问题进行识别和纠正，确保数据的质量和准确性。清理数据可能涉及到删除错误数据、填补缺失数据、调整不一致数据等操作。
入户登记是经济普查的核心环节，直接涉及到数据的准确性和完整性。入户登记阶段的主要工作包括： 核实单位信息：普查人员到达被普查单位后，首先核实单位的基本信息，如名称、地址、联系方式等。 填写普查表：根据核实的信息，普查人员填写相应的普查表，记录被普查单位的基本情况和经济数据。
经济普查入户和数据采集流程如下：定位普查员到达调查现场，使用PDA通过GPS对建筑物进行定位并获取坐标，填写建筑物名称和详细地址信息。进入建筑物后，普查员要对所有单位进行实地核查。入户时，须持有县级经济普查机构统一印制的普查员证件，并主动出示证件，自我介绍，说明来意。
年经济普查流程包括制定普查实施方案、普查区划分与绘图、普查指导员和普查员选聘及培训、编制清查底册、实施单位清查、登记准备、普查数据检查、审核和验收、普查数据汇总、普查数据质量抽查、普查数据评估与发布、普查资料开发、普查总结。制定普查实施方案 制定全国经普查实施方案，并进行试点调查。
经济普查的数据处理流程包括： 数据收集：搜集企业的基本信息、财务状况、生产经营活动等相关数据。 数据整理：对收集到的数据进行分类、汇总、编码和录入，确保数据的准确性和完整性。 数据处理：利用统计学方法和计算机技术对数据进行处理，包括数据清洗、数据转换等步骤。
