大数据与数据采集
题目：大数据与数据采集
姓名：孙伟
学号：2014300526
班级：02011402
摘要：大数据浪潮正在席卷全球，成为一种新的生产力。大数据技术不仅仅指获得海量数据，更重要的意义是通过对海量数据的分析、整合来获得隐藏在数据背后的有价值的信息。而大数据作为一种崭新的思维方式更将给我们的社会带来新的变革。
关键词：大数据，数据分析，数据采集
1. 大数据的概念
大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。
2.大数据的发展
最早提出大数据时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了行业内的高度关战略。
虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。未来，大数据的整体态势和发展趋势，只要体现在几个方面：大数据与学术、大数据与人类的活动，大数据的安全隐私、关键应用、系统处理和整个产业的影响。大数据整体态势上，数据的规模将变得更大，数据资源化、数据的价值凸显、数据私有化出现和联盟共享。随着大数据的发展，数据共享联盟将逐渐壮大成为产业的核心一环。大数据的发展会催生许多新兴职业，会产生数据分析师、数据科学家、数据工程师，有非常丰富的数据经验的人才会成为稀缺人才。随着大数据的共享越来越大，隐私问题也随之而来，比如说每天产生的通话、位置等等，但这给带来了便利的同时也给带来了个人隐私的问题。数据资源化，大数据在国家各企业和社会层面成为最重要的战略资源，成为新的战略制高点和抢购的新焦点。
3.大数据的分类
3.1.按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种
实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的
对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。
3.2.按照大数据的数据量，分为内存级别、海量级别三种、BI级别。
这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值
海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量
BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，但一般可以将其放入传统的BI 产品和专门设计的BI数据库之中进行分析。
4.大数据的特点
4.1海量性
企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
4.2易变性
大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
4.3多样性
一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
4.4高速性
高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
5大数据采集技术
5.1.数据采集与大数据采集区别
5.2传统数据采集的不足
传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。
5.3大数据采集新的方法
5.3.1系统日志采集方法
很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
5.3.2网络数据采集方法
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
5.3.3其他数据采集方法
对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。
5.3.4大数据采集平台
1)Apache Flume
Flume 是Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。 Flume使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。
2)Fluentd
Fluentd是另一个开源的数据收集框架。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON 文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。Treasure Data，Inc 对该产品提供支持和维护。
3)Logstash
Logstash是著名的开源数据栈ELK (ElasticSearch， Logstash， Kibana)
中的那个L。Logstash用JRuby开发，所有运行时依赖JVM。
4)Splunk Forwarder
Splunk是一个分布式的机器数据平台，主要有三个角色：Search Head负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取；Indexer负责数据的存储和索引;Forwarder，负责数据的收集，清洗，变形，并发送给Indexer。
参考文献：
[1]涂子沛．大数据．广西师范大学出版社．2012年7月
[2]维克托·迈尔-舍恩伯格著．盛扬燕周涛译．大数据时代．浙江人民出版社．2013年1月1日
[3]熊怡．“大数据”点亮智慧未来
[4]金宗泽冯亚丽纪博张希高快．大数据分析中的关联挖掘．2014年
资源数据采集技术方案.
资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月二O一一年七月
目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (6) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (7) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站 点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还 是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。 计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络 的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为 了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可 以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且 在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。
通用数据采集管理平台
大港通用数据采集管理平台介绍大港油田公司信息中心
目录 一、概述 (3) 二、基础运行环境 (5) 2.1 功能介绍 (5) 2.2 特性总结 (9) 三、数据模型管理平台 (10) 3.1功能介绍 (10) 3.2 模型管理平台特性 (12) 四、公共数据采集与管理平台 (13) 4.1 公共数据采集与管理平台功能介绍 (13) 4.2 公共数据采集与管理平台功能特性 (16) 4.3 统一数据审核平台 (17) 4.4统一数据审核平台特性 (18) 五、统一数据决策分析平台 (19) 5.1 通用数据查询平台 (19) 5.2 通用报表平台 (20) 5.3 通用图表平台 (22) 5.4 决策仪表盘 (23) 5.5 联机分析 (24) 六、统一集成应用平台 (25) 七、公共数据交换平台 (27) 八、公共空间数据展示平台 (29) 8.1 功能介绍 (29) 8.2 特性总结 (30) 九、一体化井筒平台 (32) 十、结论 (33)
一、概述 简单的来讲，通用数据采集管理平台就是基于数据库Web应用的开发部署环境，通过内置的元数据管理器、导航控制器、表单处理器、报表生成器、报表定制器、图表控制和生成器等一系列定制和执行引擎，使开发人员快速开发和部署企业管理系统。并简化开发人员对技术依赖，大大简化系统维护的技术要求和降低维护成本。利用通用数据采集管理平台，构建的信息系统具有如下几方面能力和优势： ●快速：能够以业务为导向和驱动、快速构建应用软件。通常利用通用数 据采集管理平台开发的应用系统的开发周期为传统编码的1/3左右； ●满足用户持续发展的需求：通用数据采集管理平台构建应用可以有效地 降低开发难度，使应用系统具有足够的柔性，其可伸缩性、可更改性、 可扩展性都非常好，随着用户的需求变化而变化；因而轻松应对用户在 业务发展过程中发生的需求的各种各样变化； ●满足集成性要求：通用数据采集管理平台为复杂应用软件系统提供了一 个集成框架，不仅为集成同一平台上的各种不同软件提供了规则，还为 集成其他应用软件系统提供了集成接口； ●满足个性化需求：由于通用数据采集管理平台的灵活性，以及它面向业 务的特点，全定制的开发模式，用户可通过它很容易、快速地满足自己 的个性化要求； ●降低总体投资：由于开发难度的降低、开发效率的提高，通用数据采集 管理平台的应用可大大降低复杂应用系统在开发、维护、发布、迁移、 集成、升级、服务等各方面成本。另外，通用数据采集管理平台的应用 也能很好地保护用户的投资，它的柔性能使应用系统的生命周期大大加 长。 通用数据采集管理平台对于油田勘探开发信息化建设的主要贡献在于提供一个随需应变的基础软件平台，在该平台上可以快速构建石油勘探开发的业务系统。 通用数据采集平台是基于业务基础平台理论进行设计和开发的，业务基础平台是通用管理软件的开发和运行环境，可快速构建以数据库为存储基础的应用
大数据处理及分析理论方法技术
大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决
图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定
数据采集操作方法和步骤
企业数据质量整理和采集工作操作方法 声明：1、企业要如实根据职工养老手册采集职工养老历史和养老账户信息，如采集不全或不准确的，2014年1月以后，社保所有数据公开到网上的就会是不完整的数据或错误数据。为了避免信息公开后产生的麻烦，企业要争取在13年9月底前录入职工基本信息理顺清楚职工的养老保险缴费信息，为以后网上申报和个人网上查询打好基础。 2、以下操作步骤必须严格按照说明一步步操作，不能省掉任何一步。 操作步骤：一、打开网页：https://www.360docs.net/doc/cd2234402.html,，或直接百度搜索“威海市人力资源和社会保障局”-->网上查询——>单位网上申报，账号为：缴费发票中间的号码；密码为：123456 二、浏览器设置： 1.打开网上申报页面，https://www.360docs.net/doc/cd2234402.html,,点击网上查询- ->单位网上申报。 2.点击【工具】---【Internet选项】 3.打开界面后，点击【安全】---选中【可信站点】---然后点击【站点】 4.点击【站点】打开界面后，点击【添加】按钮（之前已经添加过的显示在‘网站’下）， 添加后点击【关闭】。 5.点击【工具】---【Internet选项】---点击【安全】---【自定义级别】，找到ActiveX 控件和插件，将于ActiveX有关的选项都选择‘启用’，然后点击【确定】。 6.登录界面，点击【驱动下载】，默认安装下载的文件。（不安装将不能正常打印）。 三、使用数据质量整理功能之前，确保网上申报其他申报业务都处理完毕，不存在状态为草稿、已提交、正在处理的申报，也就是首页的前三项用户信息都是“0”笔。操作流程如下： 1.采集单位信息。先点击【系统管理】->数据同步，之后：【首页】->【数据质量整理】->【单位信息 采集】。然后提交单位采集的申报。提交后持营业执照和税务登记证复印件到社保审核。 2.打印缴费人员基本信息核对表。功能位置：【首页】->【数据质量整理】->【打印核对表】。 进入页面后，选择需要打印核对表的人员（可多选），点击【打印缴费人员基本信息核对表】按钮即可完成打印。 3.下发缴费人员基本信息核对表。 将打印的核对表下发给单位职工。职工可以对照打印的表格中的各项信息与自己手中的材料或手册上的是否一致，如果存在不一致的情况，可以直接在核对表上修改，同时准备相应的养老本和身份证，修改完成后，上交给单位的劳资人员。注意：如果身份证号和姓名不对的，请持养老本和身份证原件（不要拿核对表）到社保窗口处修改，之后单位做下一批采集时，先做一次数据同步，再打印新的核对表。核对表只打印到2011年，2012年后的不需要核对。2010年1月以后办理跨市养老保险转移的，不用采集威海市以外转入的信息，社保系统自动处理。
(完整版)校本人才培养工作状态数据采集与管理平台管理办法
襄阳汽车职业技术学院 校本人才培养工作状态数据采集与管理平台管理办法 （试行） 第一章总则 第一条根据《教育部办公厅关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》（教职成厅〔2015〕2 号）和《关于印发〈高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进指导方案（试行）〉启动相关工作的通知》（教职成司函〔2015〕168 号）的要求，认真做好我校人才培养工作状态数据采集与管理平台（以下称“数据采集平台”）的数据采集与上报工作，及时分析我校人才培养工作状态，使数据采集常态化，满足我校开展教学工作诊断与改进（简称诊改）的需要, 特制定本办法。 第二条数据平台是运用现代数据信息管理技术，对高等职业院校人才培养工作状态数据进行战略重组和系统优化，以不断完善教学质量保障体系，促进管理的制度化、规范化、信息化，从而提升管理水平，提高管理效益，深化内涵建设。 第三条通过数据平台的建设和有序运行，实现其“统计汇总、反映现状，管理监控、促进规范，分析开发、提供决策” 的基本功 第二章机构与职责
第四条组织机构设置为确保做好校本数据采集平台的管理和使用，学校成立数据采集管理办公室，办公室设在质量监督管理办公室。 各部门的数据采集具体分工按数据采集平台表格的特征归口负责，由质量监督管理办公室负责具体分工安排。 第五条职责1．数据采集平台由质量监督管理办公室统一管理，具体负责全院数据采集的组织工作，包括数据采集平台的运行管理与维护、对各部门报送的数据进行最终汇总、审核，形成总的分析报告提交院领导审议；并负责上报省教育厅或教育部。 2．各处室、各系（部）及有关单位指定专人（信息采集管理员）负责本单位数据的采集、汇总和审核，审核的内容包括数据填报格式的规范性、数据及字段的完整性、及时性和准确性等。 3．各处室、各系（部）及有关单位负责人为本部门信息数据采集工作的第一责任人，各填报单位在完成初始数据的采集、汇总、审核确认后，将电子数据报质量监督管理办公室。 4．各处室、各系（部）对相关条目数据进行统计分析，并形成分析报告，报送质量监督管理办公室。 第六条数据采集工作实施工作责任制，纳入各部门工作目标绩效考核。
大数据采集技术概述
智慧IT 大数据采集技术概述 技术创新，变革未来
大数据中数据采集概念 数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动及被动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 在大数据领域，数据采集工作尤为重要。目前主流以实时采集、批量采集、ETL相关采集等
大数据的主要来源数据 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据 4）软件埋点数据等
数据源 分析数据、清洗数据时候。首先弄清除数据的来源。 数据的所有来源是程序。比如：web程序、服务程序等。 数据的形态 两种：日志文件、数据流。 对比： 由于数据流的接口要求比较高。比如有些语言不支持写入kafka。 队列跨语言问题。所以日志文件是主要形态。数据流的用于实时分析较好。 日志文件好处：便于分析、便于跨平台、跨语言。 调试代码注意。 常用的日志文件输出工具log4j。写程序时尽量别写system.out。
互联网日志采集统计常见指标 1、UGC : User Generated Content，也就是用户生成的内容。 2、UV:(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址 的人数。现已引申为各个维度的uv泛称。 3、PV：（pageview），即页面浏览量，或点击量。 4、DAU : daily active user，日活跃用户数量、MAU : 月活跃用户量 5、ARPU : Average Revenue Per User 即每用户平均收入，用于衡量 电信运营商和互联网公司业务收入的指标。 6、新增用户数、登录用户数、N日留存（率）、转换率。
数据采集及分析试验指导书
《数据采集及分析》实验指导书 实验一采样定理 一、实验目的 熟悉信号采样过程，并通过本实验观察欠采样时信号频谱的混迭现象，了解采样前后信号频谱的变化，加深对采样定理的理解，掌握采样频率的确定方法。 二、实验原理 模拟信号经过(A/D) 变换转换为数字信号的过程称之为采样，信号采样后其频谱产生了周期延拓，每隔一个采样频率fs，重复出现一次。为保证采样后信号的频谱形状不失真，采样频率必须大于信号中最高频率成份的两倍，这称之为采样定理。 a) 正常采样b)欠采样 图1.1 采样信号的频混现象 需要注意的是，在对信号进行采样时，满足了采样定理，只能保证不发生频率混叠，对信号的频谱作逆傅立叶变换时，可以完全变换为原时域采样信号，而不能保证此时的采样信号能真实地反映原信号。工程实际中采样频率通常大于信号中最高频率成分的3到5倍。 三、实验仪器和设备 1. 计算机 n台 2. 实验软件 1套 四、实验步骤及内容 1. 启动计算机。 2. 启动实验软件。
图1.2 采样定理实验 3. . 点击"采样定理"实验中的"正弦波"按钮，产生正弦波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。 4. 点击"采样定理"实验中的"方波"按钮，产生方波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。 5. 点击"采样定理"实验中的"三角波"按钮，产生三角波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。 五、实验报告要求 1. 简述实验目的和原理。 2. 按实验步骤附上相应的信号波形和频谱曲线，说明采样频率的变化对信号时域和频域特性的影响，总结实验得出的主要结论。 六、思考题 1.为什么在实际测量中采样频率通常要大于信号中最高频率成分的3到5倍？
数据采集方法有哪些
数据采集方法有哪些 数据采集数据采集（DAQ），是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析，处理。数据采集系统是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。 数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，均以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包括对面状连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量（或包括物理量，如灰度）数据。 在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。 现在谈论大数据已经没有新意了，形形色色的产品、平台和公司都贴满大数据标签，但大数据却并没有掀起预期飓风，甚至还被冠以“伪命题”污名。 本末倒置，数据采集才是大数据产业的基石。都在说大数据应用、大数据价值挖掘，却不想，没有数据何来应用、价值一说。就好比不开采石油，一味想得到汽油。当然，石油开采并不容易，各行各业包括政府部门的信息化建设都是封闭式进行，海量数据被封在不同
大数据采集可视化及应用管理平台
大数据采集、可视化及应用管理平台 进入21世纪，新一代信息技术将使工业由自动化时代进入数字化和智能化时代，这是一种智慧化的新形态。未来，大数据和物联网会给人类带来更多可能，工业大数据可应用在包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面，通过信息化与工业化的深度融合，企业使用大数据和分析，并与物联网相结合以作出决定，实现对设备的远程监控、诊断维护和故障预警，再通过对数据的大量收集、分析处理、有效应用，实现设备和运维的优化。 数网星大数据采集及应用管理平台，通过工业远程数据采集系统，实时、高效地实现PC及移动端的数据采集、录入、查询、挖掘、统计等功能，同时解决了设备远程监控、调试运维问题。数网星未来能帮助企业对采集的大数据进行加密、清理、打包、分析等，为企业深度挖掘工业信息、设备物联下的数据价值，从而助力企业更好的实现远程监控运维管理、预测性维护、产品竞争力及客户满意度提升、营销精准拓展等，助力企业成功迈向未来。 大数据采集、可视化及应用管理平台功能实现 业界专家认为以云平台为依托所构建的工业制造行业大数据具备以下功能: (1)不仅能为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保 等服务； 2）还可以告诉企业设备未来可能出现故障的时间，并提供避 免事故发生的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失； 3）就客户体验度而言，客户可以通过企业建立的移动端宣传 平台，以场景化的方式参与产品的认知，无形之中也增加了品牌的传播效果；
4）就行业技术创新而言，制造企业可以借助平台的专家经验 共享、智能决策库等内容，提高环保运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本； 5）更为重要的是，企业主可通过数据集的切分和规律查找到 最优化的数据集，以实现人员投入及控制过程的节能提效。 1、实现设备远程维护调试，在线仿真； 2、实现控制器远程编程及程序上下载； 3、实现触摸屏远程监控及调试； 4、实现组态画面的远程展示； 5、设备运行参数及数据远程采集，实现设备集中化管理； 6、串口协议转为以太网传输； 7、虚拟串口、虚拟局域网功能; &建立VPN通道功能等。 大数据采集、可视化及应用管理平台优势 更精准、及时的数据采集，更广泛、多样的通讯协议，更快速、稳定的数据传输，更多样、灵活的使用方式，更智能、专业的大数据决策，更低的投资成本！更多的数据财富! 大数据采集、可视化及应用管理平台特点
大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解
大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。 麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百 分点。 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出 了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分 析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取 采集。 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。 因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素 之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？
什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据
数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库
今日头条数据采集的方法以及详细步骤
https://www.360docs.net/doc/cd2234402.html, 本文介绍使用八爪鱼 7.0采集今日头条数据的方法 采集网站： 使用功能点： ● Ajax 滚动加载设置 ● 列表内容提取 相关采集教程： 豆瓣电影短评采集 58同城信息采集 搜狗微信文章采集 步骤1：创建采集任务 1）进入主界面选择，选择“自定义模式”
https://www.360docs.net/doc/cd2234402.html, 今日头条数据采集图1 2）将上面网址的网址复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址” 今日头条数据采集图2 3）保存网址后，页面将在八爪鱼采集器中打开，红色方框中的信息是这次演示要采集的内容
https://www.360docs.net/doc/cd2234402.html, 今日头条数据采集图3 步骤2：设置ajax页面加载时间 ●设置打开网页步骤的ajax滚动加载时间 ●找到翻页按钮，设置翻页循环 ●设置翻页步骤ajax下拉加载时间 1）网页打开后，需要进行以下设置：打开流程图，点击“打开网页”步骤，在右侧的高级选项框中，勾选“页面加载完成向下滚动”，设置滚动次数，每次滚动间隔时间，一般设置2秒，这个页面的滚动方式，选择直接滚动到底部；最后点击确定
https://www.360docs.net/doc/cd2234402.html, 今日头条数据采集图4 注意：今日头条的网站属于瀑布流网站，没有翻页按钮，这里的滚动次数设置将影响采集的数据量
https://www.360docs.net/doc/cd2234402.html, 今日头条数据采集图5 步骤3：采集新闻内容 创建数据提取列表 1）如图，移动鼠标选中评论列表的方框，右键点击，方框底色会变成绿色 然后点击“选中子元素”
https://www.360docs.net/doc/cd2234402.html, 今日头条数据采集图6 注意：点击右上角的“流程”按钮，即可展现出可视化流程图。 2）然后点击“选中全部”，将页面中需要需要采集的信息添加到列表中
数据采集与管理平台注释
1、学校标识码是指由教育部按照国家标准及编码规则编制，赋予每一个学校在全国范围内唯一的、始终不变的识别标识码。按照教育部编制的10位学校标识码填报。 2、学校名称是指在教育行政部门备案的学校全称。 3、建校日期是指院校独立设置具有举办高等职业教育资格的时间（上级主管部 门批准时间）。 4、建校基础是指高等职业院校的筹建基础，具体包括哪几所学校。 5、"学校举办者（单一选项）：教育部门/其他部门/行业/企业/民办。（1）教育部门是指利用国家财政性教育经费举办各级各类学校的各级教育行政部门。（2）其他部门是指利用国家财政性经费和国有资产举办学校的教育行政部门以外的 各级党政机关、事业单位，国家级金融机构、经济实体等，如：财政、卫生、农 业、国家电网公司等单位。（3）行业是指利用行业拨款举办学校的从事国民经 济中同性质的生产或其他经济社会的经营单位的组织结构体系，如机械行业，金融行业，服装行业等。（4）企业是指利用企业拨款（企业对学校的拨款属于国 家财政性教育经费）和国有资产举办学校的地方国有企业，如钢铁、石油等企业。（5）民办是指利用非国家财政性经费举办学校的社会组织或个人。" 6、级别（单一选项）：政府/行业/企业（集团）/公民个人/其他。 7、学校性质类别（单一选项）：01综合大学/02理工院校/03农业院校/04林业院校/05医药院校/06师范院校/07语文院校/ 08财经院校/09政法院校/10体育院校/11艺术院校/12民族院校。 8、性质（单一选项）：示范院校/骨干院校/其他。 9、级别（单一选项）：国家级/省市级。
10、立项部门是指示范性院校批准立项的国家或省级行政部门的名称。 11、第一轮评估结论（单一选项）：优/良/合格/不合格 12、第二轮评论结论（单一选项）：通过/暂缓通过 13、未接受评估是指未参加第一轮、第二轮评估的独立设置的高职院校 14、招生计划是指学校实际执行的招收2016级新生的计划 15、“三校生”是指中等专科学校、中等职业学校和中等技术学校的应届毕业生。 16、“3＋2”是指独立设置的高等职业院校“利用优质的中等职业教育资源进行五 年制高职前三年的教育教学工作，但后两年高职教育阶段必须在高等学校举办” 的教育形式。 17、五年制高职第4学年是指“前三年按照中等职业教育的管理办法进行管理， 后两年纳入高等教育管理范畴”中后两年中的第一年；也即《高等教育学校（机 3年是否在构）统计报表》说明中的“五年制高职转入”。其与“3＋2”区别在于前 本校内就读，教学计划是否五年一贯。 18、基于高考的“知识+技能”招生是指以高考为基础,对报考高等职业学校的考生 增加技能考查内容，招生学校依据考生相关文化成绩和技能成绩，参考综合素质 评价，择优录取的一种招生方式。包含原版中“全国统考”和“省市统考”两种方式。 19、对口招生是指面向中等职业学校毕业生对口升高职、以专业技能成绩为主 要录取依据的一种招生方式。 20、单独考试招生是指国家示范性、省级示范性高等职业学校和现代学徒制试 点学校等，高考前在本地符合当年高考报名条件的考生范围内（经教育部批准的 学校可跨省招生），单独组织文化和技能考试，并根据考生文化成绩和技能成绩， 参考考生普通高中综合素质评价结果，择优录取的一种招生方式。
大数据平台项目方案
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
数据采集统计方法
数据采集统计分析方法 目的：为检验员检验数据收集提供方法 适用范围：本公司内部对产品进行检验从而得到检验数据，为管理评审提供依据。 可用以下方法做为参考 QC旧七种工具 排列图，因果图，散布图，直方图，控制图，检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图，KJ法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据解析法，过程决策程序图法（PDPC)和箭头图法。 数据统计分析方法-排列图 数据统计分析方法-排列图 排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成 的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。 例1： 排列图的优点 排列图有以下优点： 直观，明了－－全世界品质管理界通用 用数据说明问题－－说服力强 用途广泛：品质管理/ 人员管理/ 治安管理 排列图的作图步骤 收集数据(某时间)
作缺陷项目统计表 绘制排列图 画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数，写字 数据统计分析方法-因果图 何谓因果图： 对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因 或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称 其为鱼骨图，或特性要因图 作因果图的原则 采取由原因到结果的格式 通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次：主干线、支干线、分支线 尽可能把所有的原因全部找出来列上 对少数的主要原因标上特殊的标志 写上绘制的日期、作者、有关说明等
野外数据采集方法
野外数据采集方法 野外数据采集包括两个阶段：控制测量、碎部点采集。控制测量的方法与传统的测图中的控制测量基本相似，但以导线测量为主的方式测定控制点位置。碎部点数据采集与传统的作业方法有较大的差别。这里主要介绍采用全站仪进行碎部点数据采集的两种方法。 一、测记法数据采集 碎部点的数据采集每作业组一般需要仪器观测员1人、绘草图领尺（镜）员1人、立尺（镜）员1~2人，其中绘草图领尺员是作业组的核心、指挥者。作业组的仪器配备：全站仪1台、电子手簿1台、通讯电缆1根、对讲机1副、单杆棱镜1~2个，皮尺1把。 数据采集之前，先将作业区的已知点成果输入电子手簿。绘草图领尺员了解测站周围地形、地物分布，并及时勾绘一份含主要地物、地貌的草图（也可在放大的旧图上勾绘），以便观测时标明所测碎部点的位置及点号。仪器观测员在测站点上架好仪器、连接电子手簿，并选定一已知点进行观测以便检查。之后可以进行碎部点的采集工作。采集碎部点时，观测员与立镜员或绘草图员之间要及时联络，以便使电子手簿上记录的点号和草图上标注的点号保持一致。绘草图员必须把所测点的属性标注在草图上，以供内业处理、图形编辑时用。草图的勾绘要遵循清晰、易读、相对位置准确、比例一致的原则。一个测站的所有碎部点测完之后，要找一个已知点重测进行检查。 二、电子平板数据采集 测图时作业人员一般配备：观测员1人、电子平板（便携机）操作员1人、立尺（镜）员1~2人。 进行碎部测图时，在测站点安置全站仪，输入测站信息：测站点号、后视点号及仪器高，然后以极坐标法为主，配合其它碎部点测量方法施测碎部点。例如电子平板测 绘系统中，常用的方法有极坐标法、坐标输入法，它们的数据输入 可以通过通信方式由全站仪直接传送到计算机，也可以采用设计友 好、清晰的图形界面对话框输入，如图6-31。 对于电子平板数字测图系统，数据采集与绘图同步进行，即 测即绘，所显即所测。 图6-31 碎部点测量输入对话框
学院人才培养工作状态数据采集平台管理办法
学院人才培养工作状态数据采集平台管理办法 第一章总则 第一条根据《教育部关于印发<高等职业院校人才培养工作评估方案〉的通知》（教高〔2008〕5号）文件要求，认真做好我院人才培养工作状态数据采集平台（以下称“数据采集平台”）的数据采集与上报工作，及时分析我院人才培养工作状态，特制定本办法。 第二条数据平台是运用现代数据信息管理技术，对高等职业院校人才培养工作状态数据进行战略重组和系统优化，以不断完善教学质量保障体系，促进管理的制度化、规范化、信息化，从而提升管理水平，提高管理效益，深化内涵建设。第三条通过数据平台的建设和有序运行，实现其“统计汇总、反映现状，管理监控、促进规范，分析开发、提供决策”的基本功能。 第二章机构与职责 第四条组织机构设置 为确保做好数据采集平台的管理和使用，学院成立数据采集平台管理办公室,设在教育教学督导处。 各部门数据采集平台管理具体分工按数据采集平台表格的特征归口负责，由数据采集平台管理办公室负责分工安排。
第五条职责 1.数据采集平台由学院数据采集平台管理办公室统一管理，具体负责全院数据采集的组织工作，包括数据采集平台的运行管理与维护、对各部门报送的数据进行最终汇总、审核，形成总的分析报告提交院长办公会审议；并负责上报省教育厅。 2. 各处室、二级学院、系（部）及有关单位指定专人（信息采集管理员，一般由办公室主任担任）负责本单位数据的采集、汇总和审核，审核的内容包括数据填报格式的规范性、数据及字段的完整性和准确性等。 3. 各处室、二级学院、系（部）及有关单位负责人为本部门信息数据采集工作的第一责任人，各填报单位在完成初始数据的采集、汇总和审核后，连同电子数据报数据采集平台管理办公室。 4.各处室、二级学院、系（部）对相关条目数据进行统计分析，并形成分析报告，报送数据采集平台管理办公室。 第六条数据采集工作实施工作责任制，纳入各部门工作目标考核。 第三章数据采集的组织实施 第七条数据采集时间 为确保数据采集时效性，各部门要及时更新数据。各部门的
DCS数据采集管理平台方案介绍(CDC版)
疾病预防控制 数据采集管理平台介绍方案
上海南康科技有限公司 2011 年
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目 录
一、说 明............................................................................................................................................... 3 二、DCS 平台应用说明........................................................................................................................ 3 2.1 电访专家调查技术介绍 .............................................................................................................. 4 2.2 面访专家调查技术介绍 .............................................................................................................. 5 2.3 网调专家调查技术介绍 .............................................................................................................. 5 三、DCS 平台的应用案例.................................................................................................................... 6 3.1 案 例一：国家疾控 SSF 互动式膳食油盐控制健康调查 ........................................................ 6 3.2 案 例二：北京市社区居民流感样症状和就诊状况的电话调查............................................. 9 3.3 案 例三：深圳市 6 区居民行为危险因素电话调查分析......................................................... 9 3.4 案 例四：广东省关于流感的知、信、行及罹患率系列电话调查....................................... 10 四、DCS 平台的特点.......................................................................................................................... 11 五、DCS 平台应用价值的体现 .......................................................................................................... 11 六、DCS 平台的技术方案说明 .......................................................................................................... 12 6.1 平台设计目标 ............................................................................................................................ 12 6.2 平台设计原则 ............................................................................................................................ 12 6.3 DCS 系统拓扑结构图 ................................................................................................................ 13 七、各子系统技术方案介绍............................................................................................................... 14 7.1 DCS 电访专家技术优势.......................................................................................................... 14 7.2 DCS 面访专家技术方优势...................................................................................................... 15 7.3 DCS 网络调查专家技术优势.................................................................................................. 18 八、用户报告....................................................................................................................................... 21 九、公司简介....................................................................................................................................... 28
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大数据采集技术和预处理技术
现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。