【最新整理】大数据采集的技术方法.ppt
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数据采集基础知识PPT课件
将处理后的数据存储在计算机中 ，以便后续使用。
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析 ，提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下，易出错，不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高，适用于小规模、非结构化数据采 集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传 输两种，有线传输稳定可 靠，无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等，用于规定数据传输的 格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证 等措施，确保数据传输过 程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等， 不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收 集、提取和整理数据的过程，为 后续的数据分析、数据挖掘等提 供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板，将数据源中 的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高，准确性好，适用于结构化数 据采集。
缺点
灵活性差，需要预先定义好数据格式 和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析 ，提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下，易出错，不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高，适用于小规模、非结构化数据采 集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传 输两种，有线传输稳定可 靠，无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等，用于规定数据传输的 格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证 等措施，确保数据传输过 程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等， 不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收 集、提取和整理数据的过程，为 后续的数据分析、数据挖掘等提 供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板，将数据源中 的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高，准确性好，适用于结构化数 据采集。
缺点
灵活性差，需要预先定义好数据格式 和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。
大数据平台技术实例教程【ch02】数据采集和大数据 PPT课件
互联网数据形式的不断丰富 和网络技术的不断发展，图 像、数据库、音频、视频、 多媒体等不同类型数据大量 出现，通用搜索引擎往往对 这些信息含量密集且具有一 定结构的数据无能为力，不 能很好地发现和获取它们。
01 03
02
通用搜索引擎的目标是实现 尽可能大的网络覆盖率，有 限的搜索引擎服务器资源与 无限的网络数据资源之间的 矛盾将进一步加深。
第二章
数据采集和大数据
新工科建设之路·数据科学与大数据系列 大数据平台技术实刚教程
01 数 据 采 集 和 E T L
在数据库建设过程中有ETL的操作。ETL即在数据抽取过程中进行数据的加 工转换，然后加载到存储器中，常用工具有Kafka、Flume、Kettle等。 研究大数据、分析大数据的首要前提是拥有大数据。而拥有大数据的方式， 要么是自己采集和汇聚数据，要么是获取别人采集、汇聚、整理之后的数据。 银行、电商、搜索引擎等公司具备从事大数据分析的资源和条件，因为它们 通过业务系统积累了大量的业务数据和用户行为数据，而普通的IT公司并不 具备这样的天然条件。
05 07
06 08
NumPy
使用Python进行科学计算 所需的基础包。它提供了强 大的连维数组对象,集成 C/C++和FORTRAN代码 的工具及有用的线性代数、 傅里叶变换和随机数功能。
Scrapy
快速的高级Web爬行和Web 抓取框架，用于抓取网站并 从其页面中提取结构化数据， 还可用于从数据挖掘到监控 和自动化测试的各种用途。
开发工具JupyterNotebook
JupyterNotebook是一种Web应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码 和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，方便研究和教学。在原始的 PythonShell与IPython中，可视化在单独的窗口中进行，而文字资料及各种 函数和类脚本包含在独立的文档中。JupyterNotebook能将这一切集中到一 处，方便用户使用。
01 03
02
通用搜索引擎的目标是实现 尽可能大的网络覆盖率，有 限的搜索引擎服务器资源与 无限的网络数据资源之间的 矛盾将进一步加深。
第二章
数据采集和大数据
新工科建设之路·数据科学与大数据系列 大数据平台技术实刚教程
01 数 据 采 集 和 E T L
在数据库建设过程中有ETL的操作。ETL即在数据抽取过程中进行数据的加 工转换，然后加载到存储器中，常用工具有Kafka、Flume、Kettle等。 研究大数据、分析大数据的首要前提是拥有大数据。而拥有大数据的方式， 要么是自己采集和汇聚数据，要么是获取别人采集、汇聚、整理之后的数据。 银行、电商、搜索引擎等公司具备从事大数据分析的资源和条件，因为它们 通过业务系统积累了大量的业务数据和用户行为数据，而普通的IT公司并不 具备这样的天然条件。
05 07
06 08
NumPy
使用Python进行科学计算 所需的基础包。它提供了强 大的连维数组对象,集成 C/C++和FORTRAN代码 的工具及有用的线性代数、 傅里叶变换和随机数功能。
Scrapy
快速的高级Web爬行和Web 抓取框架，用于抓取网站并 从其页面中提取结构化数据， 还可用于从数据挖掘到监控 和自动化测试的各种用途。
开发工具JupyterNotebook
JupyterNotebook是一种Web应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码 和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，方便研究和教学。在原始的 PythonShell与IPython中，可视化在单独的窗口中进行，而文字资料及各种 函数和类脚本包含在独立的文档中。JupyterNotebook能将这一切集中到一 处，方便用户使用。
数据采集应用案例PPT课件
第四阶段
以虚拟仪器为核心的自动测试 系统阶段。
数据采集系统组成要素
传感器
一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将 感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其 他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处 理、存储、显示、记录和控制等要求。
数据采集设备
将经过信号调理器处理后的模拟信号转换为数字 信号，并进行相应的处理，如数字滤波、数据压 缩等。
采集性能问题
安全性和隐私问题
大规模数据采集可能面临性能瓶颈，如网 络带宽限制、存储资源不足等。
数据采集涉及敏感信息和隐私保护，需要 加强安全性和隐私保护措施。
发展趋势预测
自动化和智能化
未来数据采集将更加自动化 和智能化，通过机器学习和 人工智能技术实现自适应的 数据采集和清洗。
实时化和流式处理
随着实时数据需求的增加， 数据采集将更加注重实时性 和流式处理能力，以满足实 时分析和决策的需求。
数据采集应用案例 ppt课件
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理及方法 • 数据采集在各领域应用案例
目录
• 数据采集系统设计与实现 • 数据采集技术应用挑战及发展趋势 • 总结与展望
01
数据采集概述
数据采集定义与意义
数据采集定义
数据采集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。
远程医疗
通过数据采集技术，实现患者生 理参数的远程监测和诊断，提高
医疗服务的可及性和效率。
医疗大数据分析
对海量医疗数据进行分析和挖掘， 发现疾病规律和治疗方案，提高医 疗水平和治愈率。
个性化医疗
基于患者个体特征和历史数据，制 定个性化治疗方案和健康管理计划， 提高治疗效果和患者生活质量。
数据采集与处理技术PPT课件
技术创新
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等，将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据， 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值，如 离群点或极端值，以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑，对缺失值进行填充
案例二：实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术，如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时，结合具体案例，讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统，并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三：数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类，如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展，数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景，如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库，它不使用固定的数据结构，
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等，将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据， 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值，如 离群点或极端值，以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑，对缺失值进行填充
案例二：实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术，如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时，结合具体案例，讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统，并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三：数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类，如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展，数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景，如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库，它不使用固定的数据结构，
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
《数据采集》课件
06
CHAPTER
数据采集案例分析
详细描述
采集用户浏览数据，分析用户偏好和购买意愿，优化产品推荐和布局。
利用数据挖掘技术，发现潜在的用户需求和市场机会。
采集销售数据，分析热销商品和销售趋势，为库存管理和营销策略提供依据。
总结词：通过数据采集，深入了解电商网站的用户行为和销售情况。
总结词：通过采集政府公开数据，了解社会经济发展状况，为政策制定提供支持。
数据篡改风险
未经授权的第三方可能对采集到的数据进行篡改，导致数据失真或误导数据分析结果。
隐私泄露风险
数据采集过程中可能涉及到个人隐私信息，如姓名、身份证号、联系方式等，存在隐私泄露的风险。
数据安全风险
数据采集过程中可能面临各种安全威胁，如黑客攻击、病毒传播等，可能导致数据丢失或损坏。
总结词
在大数据时代，数据量庞大且增长迅速，如何快速有效地采集和处理数据成为亟待解决的问题。
数据源可能存在误差或异常，导致采集到的数据不准确。
数据不准确
由于数据源的限制或数据采集过程中的遗漏，可能导致数据不完整。
数据不完整
不同数据源之间的数据可能存在冲突或矛盾，导致数应用，数据隐私和安全问题日益突出，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
01
详细描述
02
采集政府各部门公开的数据，包括经济、教育、医疗等领域。
03
利用数据分析技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为政策制定提供科学依据。
04
监测政策实施效果，评估政策对社会经济发展的影响。
05
THANKS
感谢您的观看。
目的
确定数据需求
选择数据采集方法
数据采集实施
数据预处理
01
CHAPTER
数据采集案例分析
详细描述
采集用户浏览数据，分析用户偏好和购买意愿，优化产品推荐和布局。
利用数据挖掘技术，发现潜在的用户需求和市场机会。
采集销售数据，分析热销商品和销售趋势，为库存管理和营销策略提供依据。
总结词：通过数据采集，深入了解电商网站的用户行为和销售情况。
总结词：通过采集政府公开数据，了解社会经济发展状况，为政策制定提供支持。
数据篡改风险
未经授权的第三方可能对采集到的数据进行篡改，导致数据失真或误导数据分析结果。
隐私泄露风险
数据采集过程中可能涉及到个人隐私信息，如姓名、身份证号、联系方式等，存在隐私泄露的风险。
数据安全风险
数据采集过程中可能面临各种安全威胁，如黑客攻击、病毒传播等，可能导致数据丢失或损坏。
总结词
在大数据时代，数据量庞大且增长迅速，如何快速有效地采集和处理数据成为亟待解决的问题。
数据源可能存在误差或异常，导致采集到的数据不准确。
数据不准确
由于数据源的限制或数据采集过程中的遗漏，可能导致数据不完整。
数据不完整
不同数据源之间的数据可能存在冲突或矛盾，导致数应用，数据隐私和安全问题日益突出，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
01
详细描述
02
采集政府各部门公开的数据，包括经济、教育、医疗等领域。
03
利用数据分析技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为政策制定提供科学依据。
04
监测政策实施效果，评估政策对社会经济发展的影响。
05
THANKS
感谢您的观看。
目的
确定数据需求
选择数据采集方法
数据采集实施
数据预处理
01
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
(2024年)大数据介绍PPT课件
副本机制
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
《数据采集基础知识》课件
在数据分析中，数据采集的目的是为了获取足够数量和质量的样本数据，以支持后续的数据 分析和挖掘工作。通过对这些数据进行清洗、整合和转换等操作，可以进一步挖掘数据的内 在价值，为企业提供更加准确和深入的洞察。
数据采集在数据分析中的应用场景包括市场调研、用户行为分析、销售分析等，通过对这些 领域的数据进行采集和分析，企业可以更好地了解市场趋势、用户需求和销售状况，从而制 定更加科学和有效的市场和销售策略。
04
数据采集的挑战与解决方 案
数据质量挑战与解决方案
01
02
03
04
数据质量挑战
数据不准确、不完整、不一致 、过时
数据清洗
去除重复、无效、异常数据
数据验证
通过规则、算法确保数据准确 性
数据整合
统一不同来源的数据格式和标 准
数据安全挑战与解决方案
数据安全挑战
数据泄露、数据篡改、 数据损坏
访问控制
政策法规
制定严格的隐私保护政策和法 规，约束对数据的收集和使用
05
数据采集的应用场景
商业智能
在商业智能应用中，数据采集的目的是为了获取全面 、准确、及时的数据，从而帮助企业更好地了解市场 、客户和业务情况，提高决策效率和准确性。
单击此处添加正文，文字是您思想的提一一二三四五 六七八九一二三四五六七八九一二三四五六七八九文 ，单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，为了最 终呈现发布的良好效果单击此4*25}
数据挖掘
01
数据挖掘是指从大量数据中自动或半自动地发现模式、关 联、趋势和异常的过程。数据采集是数据挖掘的基础，为 数据挖掘提供所需的数据源。
02 03
在数据挖掘中，数据采集的目的是为了获取全面、准确和 有价值的数据集，以支持后续的数据挖掘和分析工作。通 过对这些数据进行分类、聚类、关联等操作，可以发现数 据的内在规律和模式，为企业提供更加准确和深入的洞察 。
数据采集在数据分析中的应用场景包括市场调研、用户行为分析、销售分析等，通过对这些 领域的数据进行采集和分析，企业可以更好地了解市场趋势、用户需求和销售状况，从而制 定更加科学和有效的市场和销售策略。
04
数据采集的挑战与解决方 案
数据质量挑战与解决方案
01
02
03
04
数据质量挑战
数据不准确、不完整、不一致 、过时
数据清洗
去除重复、无效、异常数据
数据验证
通过规则、算法确保数据准确 性
数据整合
统一不同来源的数据格式和标 准
数据安全挑战与解决方案
数据安全挑战
数据泄露、数据篡改、 数据损坏
访问控制
政策法规
制定严格的隐私保护政策和法 规，约束对数据的收集和使用
05
数据采集的应用场景
商业智能
在商业智能应用中，数据采集的目的是为了获取全面 、准确、及时的数据，从而帮助企业更好地了解市场 、客户和业务情况，提高决策效率和准确性。
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数据挖掘
01
数据挖掘是指从大量数据中自动或半自动地发现模式、关 联、趋势和异常的过程。数据采集是数据挖掘的基础，为 数据挖掘提供所需的数据源。
02 03
在数据挖掘中，数据采集的目的是为了获取全面、准确和 有价值的数据集，以支持后续的数据挖掘和分析工作。通 过对这些数据进行分类、聚类、关联等操作，可以发现数 据的内在规律和模式，为企业提供更加准确和深入的洞察 。
大数据采集系统总体设计技术方案课件
大数据采集系统的容错与恢复策略
系统容错与恢复策略
• 使用数据备份、冗余复制等技术实现数据的安全和可靠 • 使用故障切换、负载均衡等技术实现系统的稳定和可用 • 使用监控、告警等技术实现系统的故障发现和及时处理
系统容错与恢复策略的实现
• 使用RAID、分布式存储等技术实现数据的安全和可靠 • 使用High Availability、Failover等技术实现系统的故障切换和负载均衡 • 使用Prometheus、Grafana等监控工具实现系统的实时监控和告警
基于被动监控策略的数据采集方法实现
• 使用监控工具、日志分析等技术实现数据源的被动监控 • 使用事件触发、数据校验等技术实现数据的实时处理和更新 • 使用告警、故障恢复等技术保证系统的稳定性和可维护性
05
大数据采集系统的性能优化与扩展性
大数据采集系统的性能优化策略
系统性能优化策略
• 使用并行计算、分布式计算等技术提高数据处理效率 • 使用数据压缩、分片、缓存等技术提高数据传输和存储效率 • 使用负载均衡、数据分片等技术实现任务的高效分配和调度
06
大数据采集系统的安全挑战与防护
大数据采集系统面临的安全挑战
系统安全挑战
• 数据泄露：保护数据隐私，防止数据泄露和滥用 • 数据篡改：防止数据被恶意篡改，保证数据的真实性 • 系统攻击：防止系统被黑客攻击，保证系统的稳定性和可用性
安全挑战的原因
• 数据源多样性：需要处理各种类型、格式、协议的数据源，增加了安全风险 • 数据量巨大：需要应对海量数据的存储、处理和传输问题，增加了安全防护的难度 • 系统架构复杂：分布式采集、云计算平台等技术增加了系统安全的复杂性
基于推送策略的数据采集方法实现
第九章数据采集技术第一讲PPT课件
9
5、采样/保持电路（S/H）
A/D转换器完成一次转换需要一定的时间，这段时间内，A/D 转换器的模拟输入信号不能变化，否则不能保证转换精度。
采样/保持电路的主要作用是快速拾取模拟输入信号， 并保持 其幅值恒定，以提高A/D转换器的转换精度；如果把S/H电路 放在多路开关之前，可实现对多路模拟瞬时信号同时采样。
22
2、数值断续
把采样信号xs(nTs)以某个最小数量单位的整倍数来度量，这个 过程称为量化，相当于拿数值尺度量，采样信号xs(nTs)经过量 化后变换为量化信号xq(nTs)，再经过编码，转换为离散的数 字信号 x(n)，成为时间和幅值离散化的信号，简称为数字信 号。下图是信号的转换过程。
模拟量输入
H
A A 2 2......
2
3
A A A 2 2 2......
1
2
3
A1 —— 基波振幅 Ak —— 第k次谐波振幅
14
四、数据处理的任务
数据采集是以传感器技术、信号检测与处理、电子学、计算 机技术等为基础而形成的一门综合应用技术学科，除硬件设 备外，往往需要软件的支持，以对所采集的数据进行分析与 处理，并完成信息的表示等，是软件要完成的任务。
1120012001年年44月月11日日一架美国海军一架美国海军epep33型侦测机在南中国海进行侦察中国型侦测机在南中国海进行侦察中国海军航空兵派出海军航空兵派出22架歼架歼8ii8ii战斗机进行战斗机进行监视和拦截其中一架僚机在海南岛监视和拦截其中一架僚机在海南岛东南东南7070海里上空与美机发生碰撞坠海里上空与美机发生碰撞坠毁飞行员王伟跳伞下落不明后毁飞行员王伟跳伞下落不明后确认牺牲确认牺牲美国军机迫降海南岛陵水美国军机迫降海南岛陵水机场机场
5、采样/保持电路（S/H）
A/D转换器完成一次转换需要一定的时间，这段时间内，A/D 转换器的模拟输入信号不能变化，否则不能保证转换精度。
采样/保持电路的主要作用是快速拾取模拟输入信号， 并保持 其幅值恒定，以提高A/D转换器的转换精度；如果把S/H电路 放在多路开关之前，可实现对多路模拟瞬时信号同时采样。
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2、数值断续
把采样信号xs(nTs)以某个最小数量单位的整倍数来度量，这个 过程称为量化，相当于拿数值尺度量，采样信号xs(nTs)经过量 化后变换为量化信号xq(nTs)，再经过编码，转换为离散的数 字信号 x(n)，成为时间和幅值离散化的信号，简称为数字信 号。下图是信号的转换过程。
模拟量输入
H
A A 2 2......
2
3
A A A 2 2 2......
1
2
3
A1 —— 基波振幅 Ak —— 第k次谐波振幅
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四、数据处理的任务
数据采集是以传感器技术、信号检测与处理、电子学、计算 机技术等为基础而形成的一门综合应用技术学科，除硬件设 备外，往往需要软件的支持，以对所采集的数据进行分析与 处理，并完成信息的表示等，是软件要完成的任务。
1120012001年年44月月11日日一架美国海军一架美国海军epep33型侦测机在南中国海进行侦察中国型侦测机在南中国海进行侦察中国海军航空兵派出海军航空兵派出22架歼架歼8ii8ii战斗机进行战斗机进行监视和拦截其中一架僚机在海南岛监视和拦截其中一架僚机在海南岛东南东南7070海里上空与美机发生碰撞坠海里上空与美机发生碰撞坠毁飞行员王伟跳伞下落不明后毁飞行员王伟跳伞下落不明后确认牺牲确认牺牲美国军机迫降海南岛陵水美国军机迫降海南岛陵水机场机场
数据采集方式PPT课件
简洁性
在满足国家标准的前提下、每一种编码应该是以 最小的数据量载负最大的信息量。
一致性
编码的设置应留有扩展的余地，避免新对象的出 现而使原编码系统失效、造成编码错乱现象。
属性数据的采集
•2.2 属性数据的编码——编码内容 1、标识部分
用来标识属性数据的序号，可以是简单的连续编号，也可划分不同层次进 行顺序编码
第3页/共16页
02 属性数据的采集
第4页/共16页
2、属性数据的采集
• 2.1 空间数据的属性采集有哪些任务？ 包括各类调查报告、文件、统计数据、实验数据与野外调查的原始记录等，如 人口数据、经济数据、土壤成份、环境数据。 对于要输入属性库的属性数据，通过键盘直接键入或文件、表格、数据库导入。 对于要直接记录到栅格或矢量数据文件中的属性数据，则必须进行编码输入。
第10页/共16页
图形数据的采集
数据采集方法
数字化设备：扫描仪、摄影测量设备
特
点：范围大，速度快
使 用 范 围：大面积GIS数据采集、资源普查等
扫描仪
第11页/共16页
数字摄影测量工作站
图形数据的采集
数据采集方法
野外测量：大平板、全站仪、GPS、移动测绘系统 特 点：精度高、效率较低 适合范围：小范围GIS数据采集或局部数据更新
第8页/共16页
03 图形数据的采集
第9页/共16页
图形数据的采集
数据采集方法
➢ 手扶跟踪数字化仪采集
通向计算机接口
➢ 扫描跟踪数字化采集
➢ 摄影测量数字化采集
➢ 外业实地数字化采集
选择采集方法的依据是如何应用
图形数据，图形数据类型，现有设备
状况，现有人力，物力，财力状况等。
相关主题
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Hadhoop的Chukwa
主要部件
（1）代理：负责采集最原始的数据， 并发送给收集器。 （2）适配器：直接采集数据的接口和 工具。 （3）收集器：负责收集代理收送来的 数据，并定时写入集群中。 （4）MapReduce分析 （5）多路分配器：负责对数据的分类、 排序和去重。
2.网络数据采集方法
3.其他数据采集方法对于源自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。
THANK YOU
（2）数据采集和处理的基本步骤
①将需要抓取数据 网站的URL信息写
入URL队列
②爬虫从URL队列 中获取需要抓取数 据网站的Site URL
信息
③爬虫从Internet 抓取对应网页内容， 并抽取其特定属性
的内容值
④爬虫将从网页中 抽取出的数据写入
数据库
⑤Dp读取Spider Data（数据）， 并进行处理； ⑥Dp将处理后的 数据写入数据库
2.3大数据采集 的技术方法
1
2
3
4
1.系统日志 采集方法
2.网络数据 采集方法
3.其他数据 采集方法
Your Text
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，如以下三种。这些系统均采 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。
Facebook的Scribe
Hadhoop的Chukwa
Cloudra的Flume
Facebook的Scribe
Scribe是facebook开源的日志收集系统，在facebook内部 已经得到大量的应用。它能够从各种日志源上收集日志， 存储到一个中央存储系统 （可以是NFS，分布式文件系统 等）上，以便于进行集中统计分析处理。它为日志的“分 布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方 案。
Scribe架构
(1)Scribe agent scribe agent实际上是一个thrift client。 向scribe发送数据的 唯一方法是使用thrift client，scribe内部定义了一个thrift接口， 用户使用该接口将数据发送给server。 (2)scribe scribe接收到thrift client发送过来的数据，根据配置文件，将 不同主题的数据发送给不同的对象。 (3)存储系统 存储系统实际上就是scribe中的store。
（1）四个主要模块及功能
网络爬虫
从Internet上抓取网页内容， 并抽取出需要的属性内容。
URL队列
为爬虫提供需要抓取数 据网络的URL
数据处理
对爬虫抓取的内容进行处理
数据
① Site Url, 需要抓取数据 网站的 Url 信息； ② Spider Data, 爬虫从网页中抽取出 来的数据； ③ Dp Data, 经过 dp 处理之后的数据