数据采集与预处理-课程标准_教学大纲
第二章 数据采集与预处理 (教案与习题)
2 of 42
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
2.1.2 常用大数据采集工具
数据采集最传统的方式是企业自己的生产系统产生的数据，除上述生产系统中的数据外， 企业的信息系统还充斥着大量的用户行为数据、日志式的活动数据、事件信息等，越来越 多的企业通过架设日志采集系统来保存这些数据，希望通过这些数据获取其商业或社会价 值。
$sudo apt-get update
Apache Kafka需要Java运行环境，这里使用apt-get命令安装default-jre包，然后安装Java运行环境：
$sudo apt-get install default-jre
通过下面的命令测试一下Java运行环境是否安装成功，并查看Java的版本信息：
数据采集系统 教学大纲
《数据采集系统》教学大纲Data Acquisition System课程编码：12A08100 学分：2.5 课程类别：专业课计划学时：48 其中讲课：36 实验或实践：12 上机：0适用专业：电子信息科学与技术推荐教材：李念强等，《数据采集技术与系统设计》，机械工业出版社，2009年参考书目：曹玲芝，《现代测试技术及虚拟仪器》，北京航空航天大学出版社，2004年课程的教学目的与任务本课程是电子信息类本科生的一门主要的专业课。
本课程的教学目的是使学生通过学习数据采集系统基本知识和设计方法，熟悉简单的传感器，信号的调理，A/D转换，D/A转换，人机接口，抗干扰和数据处理等技术，能够结合应用环境和功能要求，选择最适合的软硬件设计方案，实现基本的数据采集系统设计。
课程的主要任务是通过本课程的学习，使学生掌握以单片机为核心的数据采集系统的基本原理和软件开发方法，掌握数据采集系统的分析方法和设计方法，为今后进行系统的软硬件设计及项目开发打下坚实的基础。
课程的基本要求1、使学生在掌握模拟电子技术，数字电子技术，单片机技术和C语言程序设计等课程的基本理论、基本设计方法的基础上，能够按照数据采集系统的设计原则，根据系统的应用环境和功能要求，选用高性价比的传感器，采用适宜的接口方案及数据处理方法，完成简单数据采集系统的设计。
2、通过课堂讲解、讨论和课内实验，使学生能掌握数据采集系统的设计原则，能够利用网络，图书等资源选择适合的电路器件和设计方法，提高学生的工程实践能力。
3、要求学生在学完本课程后，能运用所学基本理论和接口电路，独立地完成小型数据采集系统的综合设计。
各章节授课内容、教学方法及学时分配建议（含课内实验）第一章数据采集与系统设计基础建议学时：4 [教学目的与要求] 了解数据采集系统的结构形式及采集信号的处理基础。
[教学重点与难点] 数据采集系统的结构形式。
[授课方法] 以课堂讲授为主，课堂讨论和课下自学为辅。
数据采集与预处理(共9章)-第1章-概述
1.1.4数据的价值
在过去，一旦数据的基本用途实现了，往往就会 被删除，一方面是由于过去的存储技术落后，人 们需要删除旧数据来存储新数据，另一方面则是 人们没有认识到数据的潜在价值。
数据的价值不会因为不断被使用而削减，反而会 因为不断重组而产生更大的价值
各类收集来的数据都应当被尽可能长时间地保存 下来，同时也应当在一定条件下与全社会分享， 并产生价值
数据预处理
原
处
始Байду номын сангаас
数据
数据
数据
数据
理
数
清洗
集成
转换
脱敏
结
据
果
图1-3 数据预处理的主要任务
1.4数据采集
1.4.1数据采集概念 1.4.2数据采集的三大要点 1.4.3数据采集的数据源
1.4.1数据采集概念
数据采集，又称“数据获取”，是数据分析的入口，也是数 据分析过程中相当重要的一个环节，它通过各种技术手段把 外部各种数据源产生的数据实时或非实时地采集并加以利用。
1.1.5数据爆炸
人类进入信息社会以后，数据以自然方式增长，其 产生不以人的意志为转移 从1986年开始到2010年的20年时间里，全球数据 的数量增长了100倍，今后的数据量增长速度将更 快，我们正生活在一个“数据爆炸”的时代
1.2 数据分析过程
典型的数据分析过程包括（如图1-2所示）：数据采集与预处理、数据存储与 管理、数据处理与分析、数据可视化等，具体如下： （1）数据采集与预处理：采用各种技术手段把外部各种数据源产生的数据实 时或非实时地采集、预处理并加以利用。 （2）数据存储与管理：利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的存储和 应用的过程，其目的在于充分有效地发挥数据的作用。 （3）数据处理与分析：数据分析是指用适当的分析方法（来自统计学、机器 学习和数据挖掘等领域），对收集来的数据进行分析，提取有用信息和形成 结论的过程。 （4）数据可视化：将数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析 和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
《数据采集与预处理》教学教案—02认识数据预处理技术
数据采集与预处理教案
干信息。
二.任务实施
1．Pig系统环境的搭建
（1）下载Pig 官方网站下载pig-0.17.0-src.tar.gz，并解压到/usr/local 目录，解压操作如图1-16所示。
图1-16 解压Pig文件到相应目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“pig-0.17.0-src”重命名为“pig”，以方便后续使用，如图1-17所示。
（2）配置环境变量
环境变量配置完成并保存后，执行“source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Pig是否安装成功
2．Kettle系统环境的搭建
（1）下载Kettle 在官方网站下载pdi-ce-7.0.0.0-25.zip，并解压到/usr/local目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“data-integration”重命名为“kettle”，以方便后续使用
（2）配置环境变量
打开命令行窗口，输入“sudo vim ～/.bashrc”，配置环境变量环境变量配置完成并保存后，执行“Source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Kettle是否安装成功
打开命令行窗口，切换到/usr/local/kettle路径，执行“./spoon.sh”命令。
《数据采集与信号处理》课程标准
《数据采集与信号处理》课程标准课程名称：数据采集与信号处理学分：4计划学时：72适用专业：光伏应用技术1．前言1.1课程性质《数据采集与信号处理》课程是光伏应用技术专业的专业拓展课程。
通过全面介绍数字信号处理的基本概念的基础上，侧重于各种基本概念、基本原理的讲授，并注重基本分析方法和算法的实现。
要求学生通过本课程的学习，在了解基本概念的基础上，切实掌握一些常用的数字信号处理算法，为实际应用打好基础。
它要以《电子线路分析与设计》、《C语言程序设计》、《电路分析基础》等课程的学习为基础，也为进一步学习《光伏控制器设计与制作》打下基础。
1.2设计思路本课程在全面介绍数字信号处理的基本概念的基础上，侧重于各种基本概念、基本原理的讲授，并注重基本分析方法和算法的实现。
要求学生通过本课程的学习，在了解基本概念的基础上，切实掌握一些常用的数字信号处理算法，为实际应用打好基础。
按照“工学结合、工学交替”的改革思路，以解决实际问题为中心，培养学生采集各类传感器数据并加以处理的能力。
使学生能够进一步应用传感器解决工程测控系统中的具体问题。
要求理解不同传感器的工作原理，常用的测量电路；能够对常用传感器的性能参数与主要技术指标进行校正与标定。
掌握传感器的工程应用方法，并能正确处理检测数据。
了解传感器技术发展前沿状况，培养学生科学素养，提高学生分析解决问题的能力。
通过行为导向的项目式教学，加强学生实践技能的培养，培养学生的综合职业能力和职业素养；独立学习及获取新知识、新技能、新方法的能力；与人交往、沟通及合作等方面的态度和能力。
总参考课时为72学时，参考学分为4学分。
2．课程目标（一）总体目标通过项目式教学，加强学生实践技能的培养，提高学生使用各类传感器的能力。
使学生能够进一步应用传感器解决工程测控系统中的具体问题。
要求理解不同传感器的工作原理，常用的测量电路；能够对常用传感器的性能参数与主要技术指标进行校准与标定。
掌握传感器的工程应用方法，并能正确处理检测数据。
数据采集第一章 数据采集与预处理准备
pip 是一个现代的，通用的Python包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。我们需要将pip更新 到最新版本。在命令行中执行命令【pip install --upgrade pip】 如图所示:
知识准备
大数据（Big Data），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。
数据采集概念
数据采集的ETL 工具负责将分布的、异构数据源中的不同种类 和结构的数据如文本数据、关系数据以及图片、视频等非结构化数 据等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、分类、集成，最后加载 到对应的数据存储系统如数据仓库中，成为联机分析处理、数据挖 掘的基础。
第一章 数据采集与预处理准备
目录
Contents
01
认识数据采集技术 熟悉数据采集平台
02
认识数据预处理技术
01
学习目标
学习目标
技能目标
熟悉数据采集技术 熟悉数据预处理技术 学会数据采集与预处理环境搭建
知识目标
识记数据采集与预处理的概念和目的 领会数据采集与预处理的意义
02
任务1.1:认识数据采集技术，熟悉数据采集平台
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、研究机构合作或授权的方式，使用特定系统接 口等相关方式采集数据。
任务实施
scrapy系统环境搭建 Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和
《数据采集与预处理》教学教案(全)
《数据采集与预处理》教学教案（全）第一章：数据采集与预处理简介1.1 数据采集的概念与方法1.2 数据预处理的概念与必要性1.3 数据采集与预处理的意义和应用领域1.4 教学目标与内容安排第二章：数据采集技术2.1 数据采集概述2.2 常见数据采集技术及其原理2.3 数据采集设备的选用与维护2.4 教学目标与内容安排第三章：数据预处理技术3.1 数据清洗3.2 数据转换3.3 数据归一化与标准化3.4 数据降维与特征选择3.5 教学目标与内容安排第四章：数据预处理工具与方法4.1 Python数据处理库Pandas简介4.2 Pandas基本操作与应用实例4.3 NumPy与SciPy库在数据预处理中的应用4.4 Matplotlib与Seaborn库在数据可视化中的应用4.5 教学目标与内容安排第五章：案例分析与实践5.1 案例一：学绩数据分析5.2 案例二：电商用户行为数据分析5.3 案例三：股票市场数据分析5.4 案例四：社交网络数据分析5.5 教学目标与内容安排第六章：数据采集与预处理的最佳实践6.1 数据采集与预处理流程设计6.2 数据质量评估与改进策略6.3 数据安全与隐私保护6.4 教学目标与内容安排第七章：文本数据采集与预处理7.1 文本数据采集方法7.2 文本数据预处理技术7.3 文本数据清洗与分词7.4 教学目标与内容安排第八章：图像数据采集与预处理8.1 图像数据采集方法8.2 图像数据预处理技术8.3 图像数据增强与降维8.4 教学目标与内容安排第九章：音频数据采集与预处理9.1 音频数据采集方法9.2 音频数据预处理技术9.3 音频特征提取与分析9.4 教学目标与内容安排第十章：数据采集与预处理在实际应用中的挑战与趋势10.1 实时数据采集与预处理技术10.2 大数据采集与预处理技术10.3 机器学习与深度学习在数据预处理中的应用10.4 教学目标与内容安排第十一章：数据采集与预处理在科学研究中的应用11.1 科学研究中的数据采集与预处理流程11.2 实验数据采集与预处理的特殊考虑11.3 案例研究：生物信息学中的数据采集与预处理11.4 教学目标与内容安排第十二章：数据采集与预处理在商业分析中的应用12.1 商业智能与数据采集预处理12.2 市场研究与数据采集预处理12.3 客户关系管理中的数据采集与预处理12.4 教学目标与内容安排第十三章：数据采集与预处理在社会科学研究中的应用13.1 社会科学研究中的数据采集特点13.2 问卷调查与数据采集预处理13.3 社交媒体数据采集与预处理13.4 教学目标与内容安排第十四章：数据采集与预处理的高级技术14.1 分布式数据采集与预处理14.2 流式数据采集与预处理14.3 云平台在数据采集与预处理中的应用14.4 教学目标与内容安排第十五章：数据采集与预处理的未来发展15.1 数据采集与预处理技术的发展趋势15.2 在数据采集与预处理中的应用15.3 数据采集与预处理的教育与职业发展15.4 教学目标与内容安排重点和难点解析本文主要介绍了《数据采集与预处理》的教学教案，内容涵盖了数据采集与预处理的基本概念、方法和技术，以及在科学研究、商业分析和社交媒体等领域的应用。
数据采集技术教学大纲
数据采集技术教学大纲一、课程简介本课程旨在介绍数据采集技术的基本概念、原理和方法。
通过本课程的学习，学生将掌握数据采集的基本流程和常用工具，了解数据质量管理和隐私保护的重要性，并具备一定的数据采集实践能力。
二、教学目标1.了解数据采集的定义、意义和应用领域；2.了解数据采集的基本流程和方法；3.掌握数据采集工具的使用和数据质量管理的方法；4.了解数据采集中的隐私保护和伦理问题；5.具备一定的数据采集实践能力。
三、教学内容及安排1. 数据采集概述a. 数据采集的定义和意义b. 数据采集的应用领域2. 数据采集流程a. 数据需求分析b. 数据源选择与准备c. 数据采集计划制定d. 数据采集实施与监控3. 数据采集方法a. 手工数据采集b. 自动化数据采集c. 半自动化数据采集4. 数据采集工具a. 爬虫技术及常用爬虫框架b. 数据库查询语言和工具c. 数据可视化工具5. 数据质量管理a. 数据清洗和去重b. 数据验证和校验c. 数据异常处理6. 隐私保护与伦理问题a. 个人隐私保护法律法规b. 数据采集中的伦理问题c. 匿名化和脱敏技术7. 数据采集实践a. 实际案例分析和讨论b. 学生小组数据采集项目8. 综合评价与总结a. 学生数据采集项目报告和展示b. 学生课程学习总结四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据采集的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：提供案例分析和实际数据采集项目，让学生进行实践操作，掌握数据采集工具和方法。
3. 讨论与互动：组织学生进行小组讨论，分享数据采集经验和解决问题的方法。
4. 课程作业：布置课后作业，包括理论题和实践题，检验学生对所学知识的理解和应用能力。
五、教材及参考资料1. 主教材：《数据采集技术导论》2. 参考书籍：a. 《Web数据采集与清洗》b. 《Python网络数据采集》c. 《数据质量管理与数据清洗》d. 《隐私保护与数据安全》六、考核方式1. 平时表现：包括课堂参与、作业完成情况等。
数据采集与预处理-课程标准-教学大纲
《数据采集与预处理》课程标准1. 概述1.1课程的性质本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业核心课程，是校企融合系列化课程，该课程教学内容以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计。
1.2课程设计理念本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需数据采集与预处理的综合职业能力；坚持开放性设计原则，吸收企业专家参与，构建以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业大数据采集与预处理应用业务进行组织，锻炼学生的实践操作能力。
1.3课程开发思路通过岗位技能的项目化以及大数据采集与预处理任务的序列化，对内容体系结构进行了适当调整与重构，以适应教学课程安排。
以项目案例及其任务实现为驱动，凭借翔实的操作步骤和准确的说明，帮助学生迅速掌握大数据采集与预处理的相关知识与技能，并且充分考虑学习操作时可能发生的问题，并提供了详细的解决方案，突出岗位技能训练。
2.课程目标本课程的培养目标是使学生以大数据分析岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，理清大数据采集与预处理中常用工具的作用及应用，培养学生大数据采集与预处理的实际操作技能。
2.1知识目标本课程本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，要求学生系统掌握scrapy、Flume、pig、kettle、Pandas、openrefine和urllib、selenium基本库和BeautifulSoup解析库等的相关技术知识，熟悉企业典型应用案例，熟悉数据采集与预处理的常用与典型操作。
数据采集与预处理课程设计
数据采集与预处理课程设计课程简介：数据采集与预处理是一门针对数据科学和机器学习领域的课程，旨在教授学生如何有效地获取、整理和预处理数据以进行后续分析和建模。
课程将介绍数据采集的方法和工具，并重点关注数据预处理的重要性和技术。
课程目标：1. 理解数据采集和预处理在数据科学和机器学习中的重要性。
2. 掌握各种数据采集的方法和技术。
3. 学会使用常见的数据采集工具和编程语言进行数据获取。
4. 熟悉数据预处理的常用技术和方法。
5. 学会处理数据中的噪声、缺失值、异常值和重复数据等问题。
6. 能够选择合适的数据预处理技术以提高数据质量和可用性。
7. 理解数据采集和预处理对后续数据分析和建模的影响。
课程大纲：1. 数据采集导论-数据采集的定义和重要性-数据采集的方法和来源-数据采集的伦理和隐私问题2. 数据采集工具和技术-网络爬虫和数据抓取- API接口和数据获取-数据库查询和数据提取-传感器数据采集和物联网技术3. 数据质量和数据清洗-数据质量评估指标-数据清洗的基本原则和方法-噪声、缺失值、异常值和重复数据处理4. 数据集成和数据转换-数据集成的概念和方法-数据转换和规范化技术-特征选择和降维技术5. 数据标准化和归一化-数据标准化的方法和技巧-数据归一化的常用方法-离群值检测和处理6. 数据预处理工具和编程-常用数据预处理工具和软件-数据预处理编程库和语言7. 实践案例和项目-基于真实数据的实践案例-学生团队项目，包括数据采集和预处理课程设计考虑：-结合理论和实践，通过案例和项目实践帮助学生理解和应用数据采集和预处理技术。
-引导学生进行实际数据采集和预处理的操作，提高他们的实践能力。
-强调数据质量和数据可靠性的重要性。
-提供丰富的资源和工具支持，包括数据集、数据采集工具和预处理软件，以便学生进行实践和实验。
-强调数据伦理和隐私保护的原则，引导学生遵守相关法规和道德规范。
-鼓励学生进行团队合作和交流，分享经验和解决问题。
《数据导入与预处理应用》课程实验教学大纲
课程代码：1139课程名称：数据导入与预处理应用/Data Import and Preprocessing课程类别：专业必修课学分：3总学时：48实验/实践学时：18合用专业：数据科学与大数据技术合用对象：本科先修课程：Python 程序设计、Linux 基础、数据库原理与应用《数据导入与预处理应用》是数据科学与大数据技术专业的一门专业基础必修课。
本课程详细介绍了如何利用Kettle 的各种组件完成数据预处理中的数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换工作。
同时通过一系列案例的讲解和实验的操作演练，使得学生熟练掌握常用的Kettle 组件，利用这些组件独立完成数据预处理工作，并具备性能调优、简单方案设计的能力。
数据导入与预处理是大数据项目处理流程中前端的一个环节。
通过数据预处理，可以为后续的数据挖掘工作提供一个高质量，高抽象度的数据集，提高数据挖掘的效率。
通过该课程的学习，使学生具备有数据预处理方案设计与实施的能力。
序号实验/实践项目名称1 实验一、复杂表头的Excel 数据源处理2 实验二、合并多个Excel 文件3 实验三、用Kettle 生成测试数据4 实验四、数据全量、增量、比较更新5 实验五、字符串操作(去空，值替换，补位)6 实验六、字段的拆分、合并、值映射7 实验七、去除重复的数据8 实验八、异常数据分流9 实验九、数据质量统计10 实验十、多数据源合并11 实验十一、没有数据流入时住手操作12 实验十二、子转换13 实验十三、发送邮件14 实验十四、数据分流15 实验十五、作业的创建与定时调度对应的课程教学目标3 、43 、43 、43 、43 、43 、43 、43 、44 、54 、53 、43 、43 、43 、43 、4实验类型设计性设计性验证性验证性设计性验证性设计性设计性验证性验证性验证性验证性验证性验证性验证性实验要求必做必做选做必做必做必做必做必做必做必做选做必做选做必做必做每组人数111111111111111实验学时11111111111111.51.5实验目的：1.利用 Kettle 的“Excel 输入”等组件，完成复杂表头的Excel 数据源处理。
数据采集与预处理-课程标准_教学大纲
《数据采集与预处理》课程标准1. 概述1.1课程的性质本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业核心课程，是校企融合系列化课程，该课程教学内容以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计。
1.2课程设计理念本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需数据采集与预处理的综合职业能力；坚持开放性设计原则，吸收企业专家参与，构建以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业大数据采集与预处理应用业务进行组织，锻炼学生的实践操作能力。
1.3课程开发思路通过岗位技能的项目化以及大数据采集与预处理任务的序列化，对内容体系结构进行了适当调整与重构，以适应教学课程安排。
以项目案例及其任务实现为驱动，凭借翔实的操作步骤和准确的说明，帮助学生迅速掌握大数据采集与预处理的相关知识与技能，并且充分考虑学习操作时可能发生的问题，并提供了详细的解决方案，突出岗位技能训练。
2.课程目标本课程的培养目标是使学生以大数据分析岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，理清大数据采集与预处理中常用工具的作用及应用，培养学生大数据采集与预处理的实际操作技能。
2.1知识目标本课程本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，要求学生系统掌握scrapy、Flume、pig、kettle、Pandas、openrefine和urllib、selenium基本库和BeautifulSoup解析库等的相关技术知识，熟悉企业典型应用案例，熟悉数据采集与预处理的常用与典型操作。
“数据采集与处理”(030303)课程教学大纲
“数据采集与处理”（030303）课程教学大纲32学时 2学分一、课程的性质、目的及任务数据采集（Data acquisition）是信息科学的一个重要分支，是以传感器、信号的测量与处理、微型计算机等先进技术为基础而形成的一门综合应用技术，其实用型很强。
作为获取信息的工具，数据采集在国民经济的各个领域，如核电、石化、冶金、航空航天、机械制造等方面有着非常重要的地位。
人们可以通过对信号的测量（数据获取）、处理、控制及管理，实现对生产过程的测、控、管自动化与一体化。
因此，本课程是自动控制、测试、仪器仪表、机械设计与自动化等专业的学生必须学习的一门专业课程。
数据采集不仅涉及到采样基本理论的应用，还涉及各种芯片的使用、数据采集系统的组成、系统的抗干扰、程序的编制调试等工程应用问题。
因此，本课程教学必须坚持理论联系实际的原则，在讲授采样基本原理的基础上，着重讲授数据采集在工程上应用的知识，以进一步培养和提高学生运用本课程讲授的知识解决实际问题的能力；要使用启发式教学，以精讲为主，辅以适当的课程实习，加强学生学习的主动性、自觉性。
二、本课程的基本要求1．连续信号的采样问题、采样定理的定义、采样定理的实际应用、频率混淆原因及解决措施。
2．了解模/数和数/模的转换过程、典型模/数和数/模转换器的工作原理；量化过程、误差、编码。
3．了解数据采集系统的组成、系统的抗干扰措施。
4．了解典型A/D、D/A和双8225接口板的使用。
5．了解模拟量采集程序和数字量采集程序的编程方法。
三．主要内容第1章绪论数据采集的意义和任务、数据采集系统的基本功能、数据采集系统的结构形式、数据处理的类型和任务。
第2章模拟信号的数字化处理采样过程、采样定理、频率混淆及其消除的措施、模拟信号的采样控制方式、量化与量化误差、编码。
第3章模拟多路开关多路开关的工作原理及主要技术指标、多路开关集成芯片、多路开关的电路特性、多路开关的配置。
第4章测量放大器测量放大器的电路原理、主要技术指标、测量放大器集成芯片、测量放大器的使用。
《大数据技术基础》教案 第5课 数据采集与预处理(一)
课题数据采集与预处理（一）课时2课时（90 min）教学目标知识技能目标：（1）了解数据的主要来源和常用的数据采集方法。
（2）了解常用的日志采集系统和ETL工具。
（3）了解分布式发布与订阅消息系统Kafka。
（4）了解网络爬虫的概念、原理、分类及应用。
思政育人目标：感受我国在运用大数据保障和改善民生方面的改革创新举措，如重要产品追溯体系建设、农业农村数据采集体系建设等，不断拓宽知识视野，提升专业能力和社会责任感，立志让大数据在强化民生服务、弥补民生短板上发挥更大作用。
教学重难点教学重点：常用的日志采集系统和ETL工具。
教学难点：使用网络爬虫工具对网络数据进行采集。
教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材教学设计第1节课：考勤（2 min）→案例导入（10 min）→传授新知（23 min）→课堂讨论（10 min）第2节课：问题导入（5 min）→传授新知（20 min）→合作学习（15 min）→课堂小结（3 min）→作业布置（2 min）教学过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课考勤（2 min）⏹【教师】使用APP⏹【学生】按照老师要求签到培养学生的组织纪律性，掌握学生的出勤情况案例导入（10 min）⏹【教师】讲述“公交驾驶员生命体征数据采集”案例，并提出以下问题：除了对公交驾驶员的生命体征进行数据采集外，你还知道哪些对社会有益的数据采集？⏹【学生】聆听、思考、举手回答通过案例导入的方法，引导学生主动思考，激发学生的学习兴趣传授新知（23 min）⏹【教师】通过学生的回答引入要讲的知识，介绍数据的的主要来源和常用的数据采集方式通过教师的讲解和演示，互动以一、数据的主要来源✈【教师】通过多媒体展示数据的来源教学内容日常生活中方方面面的数据都是大数据的来源，可大致分为内部数据和外部数据。
其中，内部数据来源于企业（或机构）的内部，由内部运作经营而产生；外部数据则来源于企业（或机构）的外部，如通过交换、购买等方式获取的数据等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《数据采集与预处理》课程标准
1. 概述
1.1课程的性质
本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业核心课程，是校企融合系列化课程，该课程教学内容以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计。
1.2课程设计理念
本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需数据采集与预处理的综合职业能力；坚持开放性设计原则，吸收企业专家参与，构建以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业大数据采集与预处理应用业务进行组织，锻炼学生的实践操作能力。
1.3课程开发思路
通过岗位技能的项目化以及大数据采集与预处理任务的序列化，对内容体系结构进行了适当调
整与重构，以适应教学课程安排。
以项目案例及其任务实现为驱动，凭借翔实的操作步骤和准确的
说明，帮助学生迅速掌握大数据采集与预处理的相关知识与技能，并且充分考虑学习操作时可能发
生的问题，并提供了详细的解决方案，突出岗位技能训练。
2.课程目标
本课程的培养目标是使学生以大数据分析岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，理清大数据采集与预处理中常用工具的作用及应用，培养学生大数据采集与预处理的实际操作技能。
2.1知识目标
本课程本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，要求学生系统掌握scrapy、Flume、pig、kettle、Pandas、openrefine和urllib、selenium基本库
和BeautifulSoup解析库等的相关技术知识，熟悉企业典型应用案例，熟悉数据采集与预处理的常用与典型操作。
2.2素质目标
（1）培养学生动手能力、自主学习新知识的能力
（2）培养学生团队协作精神
2.3能力目标
通过该课程的学习，学生能利用所学的相关技术，能根据企业具体大数据分析业务，结合采集的海量数据，针对性的进行数据的预处理，学会数据采集与预处理的常用与典型操作。
3.课程内容和要求
根据专业核心课程目标和涵盖的工作任务要求，确定课程内容和要求，说明学生应获得的知识、技能与态度。
4.课程实施和建议
4.1课程的重点、难点及解决办法
课程重点在于培养学生能够利用所学的相关技术知识，结合实际大数据分析应用业务，利用数据采集与预处理常用系统与手段，实现数据采集、数据清洗、数据转换和数据存储操作等；难点在于针对基础不同、兴趣不一的学生采用不同的方法进行相关能力的培养。
4.2教学方法和教学手段
4．2．1教学方法：
项目引领、任务驱动：每个项目都是多个任务的结合体。
每个项目都按规范的流程进行组织，通过案例引导：将大数据企业中大数据技术与应用岗位相关的项目引入课堂，演绎为工作中的各种操作任务案例，培养学生利用各种数据采集与预处理的工具与手段，结合大数据具体应用业务，进行大数据采集与预处理操作。
4．2．2教学手段
多媒体教学、上机演示教学等
4.3教学评价
该课程的考核改变单一的终结性评价方法，采用过程考核和结果考核相结合、理论考试和实践考核相结合的方法。
理论部分考核学生对项目所涉及的知识点综合掌握情况，实践部分考核基于大数据具体应用业务，充分利用数据采集与预处理的工具与手段，完成数据采集、数据清洗、数据转换和数据存储操作。
灵活多样的考核方式可以全面考核学生的学习效果。
说明：每个教学项目模块的考核主要考察学生的出勤情况、实际动手能力、理论知识的运用与掌握情况、完成作业的准确度、完整度、规范度等、分析问题、解决问题的能力、合作沟通能力、学习态度、总结报告（报告的内容、态度、写作水平等）等评定项目进行考核。
4.4 教材选用
《数据采集与预处理》米洪、张鸰主编人民邮电出版社，2019。
4.5课程资源的开发与利用
1．教辅材料：要力求接近实践，最好是来源于实践的案例与情境，并开发课程的习题、参考文献等内容，向学生开放，以利于学生自主学习。
2．实训指导书：格式正确、内容全面，且能具体写明对学生的各项要求。
3．软件环境：不断完善大数据分析综合实训室的软件环境，引进与采购管理软件用于教学，为学生提供更好的采购软件模拟条件。
4．硬件环境：希望能够完善硬件建设，同时，通过各种渠道加大对校外实训基地的建设，为学生的校外实践提供环境条件。
5．信息技术：充分的利用各种信息技术，例如网络、多媒体课件等，为学生提供学习的便利条件。
例如加大课程的网络资源建设，把与课程有关的文献资料、课程标准、电子教案、教学课件、教学视频、相关前沿信息、与职业资格考试相关的资料、学生与教师的互动等都放到网上，充分的为学生的自主学习提供环境条件。