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数据处理的特点是:数据量大、数据结构复杂、 ( )。

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数据量小,位置精度低  数据量小,位置精度高  数据量大,数据结构简单  数据量大,相互叠合很方便  
数据量大和数据类型少  数据类型区别大和数据类型少  数据量大,数据类型多,数据类型区别小,输入和输出不复杂  数据量大,数据类型多,数据类型区别大,输入和输出复杂  
数据量大,收集费用高的数据处理  需经过一定积累后才能进行的数据处理  需要处理速度快的数据处理  对数据准确程度要求高的数据处理  
数据量大,位置精度低  数据量小,位置精度高  数据量大,数据结构简单  数据量大,相互叠合很方便  
数据更新后的旧数据可不必保留  数据每天需要更新  用户量大,且其涉及的数据量大  数据资料安全性高  数据需长期保存  
数据每天需要更新  数据不需要长期保持  用户量大  数据量大  
空间运算复杂  图形精度低  数据量大  不易建立拓扑关系  
数据量大和数据类型多  数据类型区别大和数据类型少  数据量大、数据类型多、数据类型区别小、输入和输出不复杂。  数据量大、数据类型多、数据类型区别大、输入和输出复杂。  
数据处理的速度快  数据处理流程复杂  数据量大  数据的可靠性要求高  
不一致性  非静止性  数据量大  数据结构复杂  
日常处理的数据量大  数据处理时间性强  数据传送与处理关系比较简单  数据的输入与输出有较强的规范性  要求数据处理准确、全面、及时、快速  
数据量大和数据类型少  数据类型区别大和数据类型少  数据量大、数据类型多、数据类型区别小、输入和输出不复杂  数据量大、数据类型多、数据类型区别大、输入和输出复杂  
数据量大,数据类型多,数据类型间区别小,输入和输出不复杂。  数据量大,数据类型多,数据类型间区别大,输入和输出复杂。  数据类型间区别大和数据类型少。  数据量大和数据类型多  
数据量大和数据类型少  数据类型区别大和数据类型少  数据量大,数据类型多,数据类型区别小,输入和输出不复杂  数据量大,数据类型多,数据类型区别大,输入和输出复杂  
基本数据项描述,数据结构定义,数据流的说明,数据处理描述,外部实体描述  基本数据项描述,数据结构定义,数据流的说明,数据处理描述,数据存储模式,外部实体描述  数据结构定义,数据流的说明,数据处理描述,数据存储模式,外部实体描述  基本数据项描述,数据流的说明,数据处理描述,数据存储模式,外部实体描述  
工程计算  数据处理  自动控制  实时控制  
数据量大和数据类型少  数据类型区别大和数据类型少  数据量大、数据类型多、数据类型区别小、输入和输出不复杂  数据量大、数据类型多、数据类型区别大、输入和输出复杂  
数据量大  数据结构多样  数据处理速度快  数据质量要求高  
难以共享  非静止性  数据量大  数据结构复杂  

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