【经】 mechanical data processing
机器数据处理（Machine Data Processing）指利用计算机系统自动执行数据的收集、存储、转换、分析及输出过程，以实现信息提取、决策支持或操作控制的目标。其核心在于通过硬件与软件的结合，高效、准确地处理大规模结构化或非结构化数据流。
根据《计算机科学技术名词》（第三版），机器数据处理是“利用计算机及其外围设备对数据进行记录、整理、分类、计算、存储、检索和传输的过程”，强调自动化处理流程 。
国际标准ISO/IEC 2382:2015将"machine data processing"定义为："The execution of a systematic sequence of operations performed upon data by machines, especially computers, to achieve a desired result"（通过机器尤其是计算机对数据执行系统性操作序列以实现预期结果的过程） 。
区别于人工处理，机器数据处理依赖预设程序自动完成批量任务，如工业传感器数据的实时采集与清洗（来源：IEEE Xplore数据库术语库）。
包含数据输入→预处理（去噪/格式化）→计算/分析→存储→输出报告，常见于企业ERP系统（参考：《信息处理系统导论》，清华大学出版社）。
需数据库管理系统（DBMS）、分布式计算框架（如Hadoop）及算法模型支持，例如金融交易数据的实时风控分析（来源：ACM Computing Surveys期刊）。
生产线传感器数据经边缘计算设备实时处理，优化制造流程（案例来源：德国工业4.0白皮书）。
零售企业通过客户行为数据分析库存与营销策略，如沃尔玛需求预测系统（来源：《哈佛商业评论》案例分析）。
学术定义补充：英国牛津计算机词典进一步区分其与"自动数据处理（ADP）"的范畴，指出机器数据处理更强调计算机作为核心执行载体（Oxford Dictionary of Computing, 2016）。
注：引用来源均基于权威出版物及国际标准，具体链接因平台限制未展示，可依据标注名称检索原文。
机器数据处理是指利用计算机及相关技术对原始数据进行采集、存储、加工和转换，以提取有价值信息的过程。以下是详细解释：
机器数据处理是计算机应用的核心领域，通过自动化手段将杂乱的数据转化为结构化信息。其本质包含三个维度：
根据处理特征可分为四大类：
通过上述处理，机器能够将原始数据转化为可用于决策的结构化信息，这是信息化社会的重要基础。如需查看完整分类或具体案例，可参考、3等来源。
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