网络数据采集技术概述.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。
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
物联网数据采集PPT
物联网 VS 互联网——不同点
1
12
13
14
覆盖范围不同
• 互联网的产生是为了让人 通过网络交换信息，其服 务的对象是人；
• 物联网是为物而生，让物 自由地交换信息，主要是 为了管理物，间接为人服 务
物联网为物而生，物比人 笨，因此，物联网的真正 实现必然比互联网的实现 更难。另外，从信息的进 化上讲，从人的互联，到 物的互联，是一种自然的 递进，本质上互联网和物 联网都是人类智慧的物化 而已，人的智慧对自然界 的影响才是信息化进程本 质的原因。
LOGO
适用于互联网科技类，云计算大数据类ppt汇报演示
物联网简介培训
xxxx
目录
CONTENTS
物联网的定义
请在此处输入具体内容，文字请尽量言简意赅
物联网核心技术
请在此处输入具体内容，文字请尽量言简意赅
中国物联网发展现状
请在此处输入具体内容，文字请尽量言简意赅
物联网的典型应用
请在此处输入具体内容，文字请尽量言简意赅
物联网
传感器 互联网 移动通信网
物联网不仅仅是网络，更是面向业务的智能应用和服务
物联网 VS 互联网——相同点
共同点：技术基础相同
物联网和互联网都是建立在分组数据技术的基础 之上的，它们都采用数据分组网作为它们的承载 网；承载网和业务网是相分离的，业务网可以独 立于承载网进行设计和独立发展，互联网是如此， 物联网同样。
流彼此的情感、体验与观念，丰富教学内容，求得新的发现，从而达到共识、共享、共进， 3、找到 更改图片。
4、找到图片来源，找到本地文件并点击上传。
7、选择好文件之后，点击保存。
PART 01
第一部分
物联网的定义
《数据采集与处理》课件
数据脱敏技术
01
静态数据脱敏
对敏感数据进行处理，使其在数 据仓库或数据湖中不再包含真实 的敏感信息。
02
动态数据脱敏
03
数据去标识化
在数据传输和使用过程中，对敏 感数据进行实时脱敏处理，确保 数据的安全性。
将个人数据从原始数据集中移除 或更改，使其无法识别特定个体 的身份。Байду номын сангаас
THANK YOU
关联规则挖掘
关联规则
发现数据集中项之间的有趣关系，生成关联规则。
关联规则挖掘算法
常见关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。
序列模式挖掘
序列模式
发现数据集中项之间的有序关系。
序列模式挖掘算法
常见序列模式挖掘算法包括GSP、SPADE等。
05
大数据处理与云计算
大数据处理技术
01
02
Microsoft Azure：微软的云服务平台，提供IaaS、 PaaS和SaaS服务。
03
Google Cloud Platform (GCP)：谷歌的云服务平 台，提供基础设施和应用服务。
大数据与云计算的结合应用
实时数据处理
利用云计算的弹性可扩展性，处理大规模实 时数据流。
数据安全保障
云计算的安全机制可以保护大数据免受未经 授权的访问和泄露。
《数据采集与处理》PPT课件
• 数据采集概述 • 数据预处理 • 数据存储与数据库 • 数据挖掘与分析 • 大数据处理与云计算 • 数据安全与隐私保护
01
数据采集概述
数据采集的定义
定义
数据采集是指从各种来源获取、识别 、转换和存储原始数据的过程，以便 进行后续的数据处理和分析。
《SCADA系统》课件
详细描述
石油化工行业具有高温、高压、易燃、易爆等特点，生 产过程复杂且危险性高。SCADA系统通过实时监测和调 控生产过程中的各种参数，保障生产安全和稳定，提高 生产效率和产品质量。同时，SCADA系统还为企业的生 产管理、资源调度和决策支持提供数据支持。
案例三：城市供水系统的SCADA系统
总结词
界面设计原则
遵循用户友好原则，合理设计界面布局和交 互方式，以提高用户的操作效率和体验。
04
SCADA系统的安全与可靠
性
数据加密与网络安全
数据加密
使用高级加密算法对传输和存储的数据 进行加密，确保数据在传输过程中不被 窃取或篡改。
VS
网络安全
建立防火墙和入侵检测系统，防止恶意攻 击和非法入侵，保护系统的正常运行。
系统容错与故障恢复
系统容错
采用冗余技术和负载均衡策略，确保系统在 部分组件出现故障时仍能继续运行。
故障恢复
建立快速响应机制和故障恢复预案，及时定 位和排除故障，尽快恢复系统正常运行。
数据备份与灾难恢复
数据备份
定期对重要数据进行备份，确保数据安全可 靠。
灾难恢复
制定灾难恢复计划，确保在系统遭受重大灾 难时能够快速恢复数据和系统运行。
2
物联网技术提高了SCADA系统的可靠性和稳定性 ，降低了运营成本，提高了生产效率。
3
物联网技术为SCADA系统带来了新的安全挑战， 需要加强网络安全防护和数据隐私保护。
大数据处理与SCADA系统
01
大数据处理技术为SCADA系统 提供了更高效的数据处理和分 析能力，可以更好地支持决策 和优化生产过程。
人工智能技术提高了SCADA系统的自动化和智能化水平，可以更好地适 应复杂多变的生产环境。
大数据ppt(数据有关文档)共30张
实时数据采集
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
《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
大数据采集技术概述
大数据采集技术概述大数据采集是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。
数据包括RFID 数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
不但数据源的种类多，数据的类型繁杂，数据量大，并且产生的速度快，传统的数据采集方法完全无法胜任。
所以，大数据采集技术面临着许多技术挑战，一方面需要保证数据采集的可靠性和高效性，同时还要避免重复数据。
大数据分类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。
在依靠并行计算提升数据处理速度方面，传统的并行数据库技术追求的是高度一致性和容错性，从而难以保证其可用性和扩展性。
在大数据体系中，传统数据分为业务数据和行业数据，传统数据体系中没有考虑过的新数据源包括内容数据、线上行为数据和线下行为数据3 大类。
在传统数据体系和新数据体系中，数据共分为以下5 种。
1.业务数据：消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等。
2.行业数据：车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等。
3.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。
4.线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据、反馈数据等。
5.线下行为数据：车辆位置和轨迹、用户位置和轨迹、动物位置和轨迹等。
大数据的主要来源如下。
1.企业系统：客户关系管理系统、企业资源计划系统、库存系统、销售系统等。
2.机器系统：智能仪表、工业设备传感器、智能设备、视频监控系统等。
3.互联网系统：电商系统、服务行业业务系统、政府监管系统等。
4.社交系统：微信、QQ、微博、博客、新闻网站、朋友圈等。
在大数据体系中，数据源与数据类型的关系如图1 所示。
大数据系统从传统企业系统中获取相关的业务数据。
图1 数据源与数据类型的关系机器系统产生的数据分为两大类：•通过智能仪表和传感器获取行业数据，例如，公路卡口设备获取车流量数据，智能电表获取用电量等。
2024版大数据PPT完整版
02
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密 存储和传输，确保数据在传输和存
储过程中的安全性。
04
访问控制
建立严格的访问控制机制，确保只 有授权用户能够访问敏感数据。
30
企业如何制定和执行安全策略
制定完善的安全管理制度
明确数据安全管理的目标、原则、流程和组织架构。
强化员工安全意识培训
定期开展数据安全培训，提高员工对数据安全的重视程度和操作技能。
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、回归分 析等。
应用案例
电商平台的用户行为分析、金融领域的风险评估、医疗行业的疾 病预测等。
21
机器学习算法原理及实践
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，得到模型后用于预测新数据。
无监督学习
对无标签数据进行学习，发现数据中的内在结构和规律。
2
01
大数据概述
2024/1/29
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
3
大数据定义与特点
定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数 据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素（如颜 色、形状、大小等）。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码，以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段，如缩放、拖拽、筛选等， 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/1/29
25
常见数据可视化工具介绍
2024/1/29
Tableau
《数据采集系统》课件
数据采集系统的案例分析
XXX公司的数据采集系统
介绍XXX公司开发的数据采集系统，它如何帮助提高生产效率和品质。
XXX项目的数据采集系统
讲解一个实际项目中的数据采集系统，探讨其中的挑战和解决方案。
数据采集系统的发展趋势
1
数据安全和隐私保护的挑战和解
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2
决方案
讨论如何解决数据采集系统中的安全和 隐私问题，确保数据的保密性和完整性。
数据采集系统的设计要点
1 数据采集的精度
确保采集到准确可靠的数据，提高决策的可 信度。
2 数据采集的频率
根据需求，在合适的时间间隔内采集数据， 捕捉变化和趋势。
3 数据采集的实时性
及时采集和传输数据，以支持实时监控和决 策。
4 数据采集的稳定性
确保系统的稳定性和可靠性，避免数据丢失 和中断。
数据采集系统的应用场景
工业生产过程 控制
实时监测和控制生产 过程中的各种参数和 指标，提高效率和质 量。
环境监测和科 学研究
用于收集气候数据、 地质信息、生态环境 等科学研究和保护工 作。
医疗保健
用于患者监测、健康 管理和医疗设备的数 据采集和分析。
城市交通
用于交通流量、道路 状况等数据的采集和 分析，优化城市交通 管理。
《数据采集系统》PPT课件
概述
数据采集系统是用于收集、处理和存储数据的技术系统。它在各个领域中发 挥着重要作用，为决策和研究提供了数据支持。
数据采集系统的构成
硬件
包括传感器、数据采集设备和计算机服务器等物理组件。
软件
用于数据采集、传输和存储的程序和应用软件。
网络
提供数据采集系统与其他设备或系统之间的连接和通信。
高教社2024工业互联网数据采集技术教学课件任务4.3 网关数据采集应用
信息传输为异步方式，并以字节为单位，在主机和从机之间传递的通讯信 息是11位的字格式，包含1个起始位(0)，8个数据位，2个停止位(1)。
Modbus网关数据采集实现
智能电表使用Modbus-RTU协议，波特率9600，通讯参数如下：
Modbus网关数据采集实现
，进入网关管理主界面，如图所示 工业网关是一种智能传输终端设备，通过让工业设备接入网络，远程获取设备 运行数据，实现远程监控、调试、升级、维护、控制的一种设备。 工业网关是一款采用嵌入式硬件的计算机设备，具有多个用于连接设备的下行 通信接口（南向接口），一个或者多个用于连接工业互联网平台或采集系统的上行 网络接口（北向接口）。
LoRa网关位处LoRa星形网络的核心位置，是终端和服务器(Server)间的信息桥梁， 是多信道的收发机。LoRa网关有时又被称为LoRa基站或LoRa集中器、LoRa DTU设 备，虽然定义不同，但其实是同一含义。
工业网关的作用
任
➢ 了解数据上传的形式与过程；
务
➢ 熟悉MQTT协议以及平台内部的MQTT API；
项目4工业数据采集网络 任务3网关数据采集应用
工业网关的作用
工业网关是一种智能传输终端设备，通过让工业设备接入网络，远程获取设备 运行数据，实现远程监控、调试、升级、维护、控制的一种设备。
工业网关是一款采用嵌入式硬件的计算机设备，具有多个用于连接设备的下行 通信接口（南向接口），一个或者多个用于连接工业互联网平台或采集系统的上行 网络接口（北向接口）。
Modbus网关数据采集实现
，进入网关管理主界面，如图所示 工业网关是一种智能传输终端设备，通过让工业设备接入网络，远程获取设备 运行数据，实现远程监控、调试、升级、维护、控制的一种设备。 工业网关是一款采用嵌入式硬件的计算机设备，具有多个用于连接设备的下行 通信接口（南向接口），一个或者多个用于连接工业互联网平台或采集系统的上行 网络接口（北向接口）。
Modbus网关数据采集实现
智能电表使用Modbus-RTU协议，波特率9600，通讯参数如下：
Modbus网关数据采集实现
，进入网关管理主界面，如图所示 工业网关是一种智能传输终端设备，通过让工业设备接入网络，远程获取设备 运行数据，实现远程监控、调试、升级、维护、控制的一种设备。 工业网关是一款采用嵌入式硬件的计算机设备，具有多个用于连接设备的下行 通信接口（南向接口），一个或者多个用于连接工业互联网平台或采集系统的上行 网络接口（北向接口）。
LoRa网关位处LoRa星形网络的核心位置，是终端和服务器(Server)间的信息桥梁， 是多信道的收发机。LoRa网关有时又被称为LoRa基站或LoRa集中器、LoRa DTU设 备，虽然定义不同，但其实是同一含义。
工业网关的作用
任
➢ 了解数据上传的形式与过程；
务
➢ 熟悉MQTT协议以及平台内部的MQTT API；
项目4工业数据采集网络 任务3网关数据采集应用
工业网关的作用
工业网关是一种智能传输终端设备，通过让工业设备接入网络，远程获取设备 运行数据，实现远程监控、调试、升级、维护、控制的一种设备。
工业网关是一款采用嵌入式硬件的计算机设备，具有多个用于连接设备的下行 通信接口（南向接口），一个或者多个用于连接工业互联网平台或采集系统的上行 网络接口（北向接口）。
Modbus网关数据采集实现
，进入网关管理主界面，如图所示 工业网关是一种智能传输终端设备，通过让工业设备接入网络，远程获取设备 运行数据，实现远程监控、调试、升级、维护、控制的一种设备。 工业网关是一款采用嵌入式硬件的计算机设备，具有多个用于连接设备的下行 通信接口（南向接口），一个或者多个用于连接工业互联网平台或采集系统的上行 网络接口（北向接口）。
ICT技术概述ppt课件
PostgreSQL
PostgreSQL 采用的是比较经典的C/S 结构，提供了许多特性：复杂查询、 外键、触发器、视图等
03
新兴ICT技术
大数据、云计算、虚拟化、SDN、物联网、区块链、人工智能……
新兴ICT技术
软件定义网络——SDN
区块链技术
人工智能技术
大数据技术与应用
云计算技术
虚拟化技术
SDN软件定义网络
操作系统——Windows
简介
• Microsoft Windows是美国微软公司研发的一套操作系
统
• 历经的主要阶段：
1.基于DOS操作系统开发的Windows 95/98/Me 2.基于NT技术开发的Windows NT/2000 3.基于Windows 2000基础上开发的Windows XP 4.支持触控技术的Windows 7 5.第一款带有Metro界面的桌面操作系统 Windows 8
操作系统——UNIX
简介
UNIX操作系统（尤尼斯），是一个强大的多用户、 多任务操作系统，支持多种处理器架构，属于分时 操作系统 最早于1969年在AT&T的贝尔实验室开发。目前它的 商标权由国际开放标准组织所拥有 只有匹配单一UNIX规范的UNIX系统才能使用UNIX 这个名称，否则只能称为类UNIX（UNIX-like）
对用户结构的影响
互联网不仅是年轻人的世界，年龄 分级将触发更有针对性的功能和内 容开发
对终端形态的影响
智能终端从移动互联网向物联网转 移，将出现大量的物联网网关、通 信模块和行业终端
对网络部署的影响
增强现实、浸入式视频等高带宽业 务，车联网、工业控制等毫秒级时 延业务，对网络速度提出了更高要 求
《数据采集与处理》课件
认识数据分析的定义、作用 和基本原理。
数据分析的方法和流程
了解常用的数据分析方法和 流程，以及如何为决策提供 有力支持。
常用数据分析工具和技 术
介绍统计分析、机器学习和 数据可视化等常用的数据分 析工具和技术。
实例分析
以某电商平台为例介绍数 据采集和处理的流程
通过实际案例演示数据采集和处 理的全过程。
使用Python进行数据分析 示例
展示使用Python进行数据分析的 示例和实用技巧。
数据可视化实战
展示如何利用数据可视化工具创 建精美的图表和图形。
总结
数据采集和处理的重要 性和必要性
总结数据采集和处理在决策 和业务中的不可或缺的作用。
数据分析的应用前景和 未来发展
展望数据分析在各个行业中 的应用前景和未来发展趋势。
探索网络爬虫、数据库读取和文 件导入等多种数据采集方法。
数据处理
1
数据清洗的概念和重要性
了解数据清洗在数据处理中的作用和必要性。
2
数据清洗的基本步骤
深入了解缺失值处理、异常值处理和重复值处理等关键步骤。
3
数据转换的方法和技巧
掌握数据规范化、数据聚合和数据透视表等数据转换技术。
数据分析
数据分析的基本概念
《数据采集与处》PPT课件
# 数据采集与处理 ## 概述 - 数据采集和处理的重要性 - 数据采集的种类及其特点 - 数据处理的流程和方法
数据采集
数据源的分类
了解不同类型的数据源对数据采 集的影响和优势。
数据采集的基本流程
从确定需求到数据采集和存储， 确保数据的准确性和完整性。
数据采集方法的介绍
数据处理的挑战与解决 方法
探讨数据处理过程中可能遇 到的挑战，并提供解决方法 和最佳实践。
数据分析的方法和流程
了解常用的数据分析方法和 流程，以及如何为决策提供 有力支持。
常用数据分析工具和技 术
介绍统计分析、机器学习和 数据可视化等常用的数据分 析工具和技术。
实例分析
以某电商平台为例介绍数 据采集和处理的流程
通过实际案例演示数据采集和处 理的全过程。
使用Python进行数据分析 示例
展示使用Python进行数据分析的 示例和实用技巧。
数据可视化实战
展示如何利用数据可视化工具创 建精美的图表和图形。
总结
数据采集和处理的重要 性和必要性
总结数据采集和处理在决策 和业务中的不可或缺的作用。
数据分析的应用前景和 未来发展
展望数据分析在各个行业中 的应用前景和未来发展趋势。
探索网络爬虫、数据库读取和文 件导入等多种数据采集方法。
数据处理
1
数据清洗的概念和重要性
了解数据清洗在数据处理中的作用和必要性。
2
数据清洗的基本步骤
深入了解缺失值处理、异常值处理和重复值处理等关键步骤。
3
数据转换的方法和技巧
掌握数据规范化、数据聚合和数据透视表等数据转换技术。
数据分析
数据分析的基本概念
《数据采集与处》PPT课件
# 数据采集与处理 ## 概述 - 数据采集和处理的重要性 - 数据采集的种类及其特点 - 数据处理的流程和方法
数据采集
数据源的分类
了解不同类型的数据源对数据采 集的影响和优势。
数据采集的基本流程
从确定需求到数据采集和存储， 确保数据的准确性和完整性。
数据采集方法的介绍
数据处理的挑战与解决 方法
探讨数据处理过程中可能遇 到的挑战，并提供解决方法 和最佳实践。
高一【信息技术(人教中图版)】数据采集(第二十二课时)-课件
网络采集方法——搜索引擎
搜索引擎给出的数据检索结果非常多。 怎样选择才能获取最有权威、最准确的数据呢？ 需求：分析北京市空气污染指数2015-2020年的变化情况 这些空气质量数据在这2个网站都可以找到？如何选择？
网络采集方法——爬虫
手机APP里的天气数据从哪来来的？ 一般网站、手机APP中的天气信息，都 是从气象网站爬取的 聚焦爬虫
课堂任务5：体验爬虫软件
这部国产科幻片反响如何？ 下载安装软件——后羿采集器 在豆瓣电影找到流浪地球电影 参考学习资料中的操作流程，实现 采集100条影评数据
爬虫使用规范
爬虫使用起来很方便 可以快速从互联网上获取到大量数据 是否我们可以随意爬取想要的数据呢？
爬虫使用规范
遵守robots.txt协议 禁止： 恶意爬取
序号 姓名 写作业
户外活动
玩手机/上网
看电视
……
1
小明
60
120
150
30
2
找什么
明确数据需求
课堂小结
数据采集步骤
去哪儿找
确定数据来源
怎么找
选择采集方法
数据采集 方法
课堂小结
传感器采集 网络采集
采集物理世界的数据
搜索引擎 爬虫
调查问卷
采集已有网页数据 精确抓取网络数据 需要人提供的数据
url，尝试抓取中国
天气网上其他城市的
7天天气情况。
STEP5:实施采集
知识补充——函数
函数是逻辑相对独立、功能相对单 一的代码块。需要时直接调用，不 必重写，提高代码可重用性。
（参考教材P60 关于函数的定义) 通常函数有0-N个参数，返回0-N个结果
可视化爬虫软件
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• 网页编码
网页分析
• JS渲染页面
• Web kit • Render类
• Ajax请求
• Iframe
• Selenium库 • 重定向
• Status_code • Html meta 的refresh • js
动态页面抓取
• Import.io • Portia • 八爪鱼 • 集搜客 • 造数 • BBD
网络爬虫简介
爬虫与反爬技术
爬虫技术
• 数据采集流程 • 网页分析 • 动态页面抓取 • 可视化爬虫 • 爬虫框架 • 案例
反爬技术
• 反爬技术及解决方案
目录
前言
• robots.txt: Robots协议被称为爬虫协议，或机器人协议。是国际互联网界通行的道德规范。
• User-agent:用于描述搜索引擎robot的名字; • Disallow:禁止robot访问该网站的目录或文件; • Allow:允许robot访问该网站的目录或文件;
反爬技术
• User_agent判断来源 • 根据IP访问频率判断，封锁IP或者账号 • 验证码识别
• Pillow库 • Tesseract库 • Numpy • 机器学习 • 根据实际成本制定策略
• 频繁变更网页结构 • 非正常请求提供虚假信息（隐含输入字段或缺失参数）
谢谢!
2018.01.01
可视化爬虫
• Scrapy框架：
爬虫框架
案例1：58同城-简历中心
• url： /qzzpshengchankaifa/?key=%E7%AE%80%E5%8E%86%E4%B8%AD%E5%BF%83
案例2：阿里巴巴-搜索
• url：http://m.16Biblioteka /offer_search/-cee4baeec7f8.html • Set-Cookie • _csrf
• sitemap.xml/txt/html/..: Sitemaps协议使网站能够告知搜索引擎网站中可供抓取的网址。
• 自动生成:更方便地了解一个网索引擎收录。
数据采集流程
• 需求分析：业务类型/方向决定抓取策略和抓取频率。（干什么用） • 抓取内容：具体需要什么数据/字段。（怎么用） • 数据来源：数据来源于具体网站或其他。 • 抓取方式：获取数据的方式、网页结构分析、API等。 • 代码实现：自定义或开源爬虫框架。 • 数据清洗：根据业务具体情况转换数据格式、类型，进行数据计算等。数据清洗分为入库前点清洗和入库后点
清洗。 • 数据存储：写文件或入库方式，远程数据入库，数据加密等。 • 爬虫任务分发：分布式爬虫、多线程爬虫。 • 反爬策略、日志管理、监控报警等。
• 数据抓取方式
• 网页 • 移动网页 • 移动客户端 • API
• 网页解析
• 正则 • Xpath • Beautiful Soup • Json格式解析
网页分析
• JS渲染页面
• Web kit • Render类
• Ajax请求
• Iframe
• Selenium库 • 重定向
• Status_code • Html meta 的refresh • js
动态页面抓取
• Import.io • Portia • 八爪鱼 • 集搜客 • 造数 • BBD
网络爬虫简介
爬虫与反爬技术
爬虫技术
• 数据采集流程 • 网页分析 • 动态页面抓取 • 可视化爬虫 • 爬虫框架 • 案例
反爬技术
• 反爬技术及解决方案
目录
前言
• robots.txt: Robots协议被称为爬虫协议，或机器人协议。是国际互联网界通行的道德规范。
• User-agent:用于描述搜索引擎robot的名字; • Disallow:禁止robot访问该网站的目录或文件; • Allow:允许robot访问该网站的目录或文件;
反爬技术
• User_agent判断来源 • 根据IP访问频率判断，封锁IP或者账号 • 验证码识别
• Pillow库 • Tesseract库 • Numpy • 机器学习 • 根据实际成本制定策略
• 频繁变更网页结构 • 非正常请求提供虚假信息（隐含输入字段或缺失参数）
谢谢!
2018.01.01
可视化爬虫
• Scrapy框架：
爬虫框架
案例1：58同城-简历中心
• url： /qzzpshengchankaifa/?key=%E7%AE%80%E5%8E%86%E4%B8%AD%E5%BF%83
案例2：阿里巴巴-搜索
• url：http://m.16Biblioteka /offer_search/-cee4baeec7f8.html • Set-Cookie • _csrf
• sitemap.xml/txt/html/..: Sitemaps协议使网站能够告知搜索引擎网站中可供抓取的网址。
• 自动生成:更方便地了解一个网索引擎收录。
数据采集流程
• 需求分析：业务类型/方向决定抓取策略和抓取频率。（干什么用） • 抓取内容：具体需要什么数据/字段。（怎么用） • 数据来源：数据来源于具体网站或其他。 • 抓取方式：获取数据的方式、网页结构分析、API等。 • 代码实现：自定义或开源爬虫框架。 • 数据清洗：根据业务具体情况转换数据格式、类型，进行数据计算等。数据清洗分为入库前点清洗和入库后点
清洗。 • 数据存储：写文件或入库方式，远程数据入库，数据加密等。 • 爬虫任务分发：分布式爬虫、多线程爬虫。 • 反爬策略、日志管理、监控报警等。
• 数据抓取方式
• 网页 • 移动网页 • 移动客户端 • API
• 网页解析
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