在大数据时代之前，我们经历了一个信息时代的数据积累与处理。这个时期的特点是数据的积累和处理能力得到了极大的提升，为后来的大数据时代奠定了基础。
在信息时代，数据的主要来源是各种传感器、摄像头、手机等设备产生的原始数据。这些数据通常以文本、图片、音频等形式存在，需要经过一定的处理才能被人们所理解和利用。为了实现这一目标，人们发明了各种数据挖掘技术，如分类、聚类、关联规则等，通过对原始数据进行预处理和分析，提取出有价值的信息。
在这个过程中，数据存储成为了一个重要的问题。由于数据量巨大，传统的数据库系统无法满足需求，因此人们开始尝试使用分布式文件系统来存储数据。例如，Hadoop就是一个典型的分布式文件系统，它能够将大量数据分散存储在多台计算机上，并通过MapReduce算法进行处理。
除了数据存储，数据清洗也是信息时代的重要任务之一。由于原始数据可能存在噪声、缺失值等问题，需要进行数据清洗和预处理，以提高数据的质量。例如，人们可以使用数据清洗工具对数据进行去重、填充缺失值、去除异常值等操作。
此外，数据可视化也是信息时代的一个重要方面。通过将复杂的数据转换为直观的图表、图像等形式，人们可以更直观地理解数据的含义。例如，柱状图、折线图、饼图等都是常见的数据可视化工具。
总的来说，信息时代的数据积累与处理是一个逐步发展的过程。从最初的原始数据积累，到数据存储和清洗，再到数据可视化，每一步都为后来的大数据时代打下了坚实的基础。
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