数据处理是计算机科学的一个重要领域，它涉及从原始数据中提取有用信息的过程。随着技术的不断发展，数据处理的计算机应用已经渗透到各个领域，成为现代社会不可或缺的一部分。然而，并非所有的数据处理都是通过计算机实现的，有些情况下，人们仍然依赖于传统的手工处理方式。接下来，我将探讨不属于数据处理的计算机应用的相关内容：
1. 数据分析和可视化：虽然数据分析和可视化技术在很大程度上依赖于计算机，但它们本身并不是数据处理的计算机应用。数据分析是指对数据进行解释、推断和预测的过程，而可视化则是将数据分析的结果以图形的形式呈现给用户，使用户能够更直观地理解数据。这些过程更多地涉及到统计学、机器学习等领域的知识，而不是纯粹的数据处理。
2. 数据存储和管理：数据存储和管理是数据处理的基础工作，它包括数据的收集、整理、存储和检索等任务。这些任务主要依赖于传统的硬件设备和操作系统，如硬盘驱动器、磁带机和数据库管理系统等。尽管现代计算机在数据存储和管理方面发挥着重要作用，但它们并不是数据处理的计算机应用。
3. 数据挖掘和人工智能：数据挖掘和人工智能是近年来兴起的新兴技术领域，它们利用计算机技术和算法从大量数据中提取有价值的信息和模式。虽然这些技术在很大程度上依赖于计算机，但它们并不属于数据处理的计算机应用。例如，数据挖掘中的聚类分析、分类算法等，以及人工智能中的机器学习、自然语言处理等，都涉及到复杂的算法和模型，但这些技术本身并非数据处理的直接应用。
4. 网络通信：网络通信是计算机应用的重要组成部分，它涉及数据传输、路由选择、拥塞控制等技术。尽管网络通信技术在数据处理过程中起着关键作用，但它本身并不是数据处理的计算机应用。数据处理通常需要通过网络传输数据到计算机系统进行处理，但这个过程本身涉及到许多其他计算机技术，如网络协议、数据传输协议等，因此不能简单地将其视为数据处理的计算机应用。
5. 软件工程：软件工程是研究如何设计、开发和维护软件的学科。虽然软件工程涉及到大量的计算机技术和方法，但它本身并非数据处理的计算机应用。数据处理通常需要使用特定的计算机编程语言和工具来实现，如Python、R、Java等，而软件工程则更多地关注软件开发过程和方法，如需求分析、设计模式、代码审查等。因此，软件工程可以被视为数据处理的一个辅助领域。
6. 云计算和大数据：云计算和大数据是近年来快速发展的领域，它们涉及到数据存储、计算资源和服务等方面。虽然云计算和大数据技术在数据处理过程中发挥着重要作用，但它们本身并不是数据处理的计算机应用。数据处理通常需要使用特定的计算机硬件和软件系统来实现，如服务器、存储设备、数据库管理系统等，而云计算和大数据则是对这些基础设施和服务的抽象和整合。因此，云计算和大数据可以被视为数据处理的一个高级阶段。
综上所述，不属于数据处理的计算机应用的有数据分析和可视化、数据存储和管理、数据挖掘和人工智能、网络通信、软件工程、云计算和大数据等。这些领域虽然与数据处理密切相关，但它们本身并不是数据处理的计算机应用。数据处理通常需要使用特定的计算机技术和方法来实现，如编程语言、算法、数据库管理系统等，而上述领域更多地关注于数据处理过程中的技术和应用。
