数据采集与转换ppt课件
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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
《数据采集与处理》课件
《数据采集与处理 》PPT课件
contents
目录
• 数据采集 • 数据处理 • 数据应用 • 数据安全 • 案例分析
01
数据采集
数据来源
用户生成内容
例如社交媒体上的帖子、评论，博客文章等。
企业数据库
如销售数据、库存数据、客户数据等。
政府机构发布的数据
如人口普查数据、经济统计数据等。
公开的APIs
数据格式化
将数据转换为统一、规范化的格式，便于后续处 理和分析。
数据转换
数据类型转换
特征工程
将数据从一种类型转换为另一种类型，如 将文本转换为数字或将日期转换为统一格 式。
通过变换或组合原始特征，生成新的特征 ，以丰富数据的表达力。
数据归一化
数据降维
将数据缩放到特定范围，如[0,1]或[-1,1]， 以提高算法的收敛速度和模型的稳定性。
电商数据采集主要包括用户行为数据、交 易数据、商品信息等，通过数据清洗、整 合、分析等处理方式，可以挖掘出用户偏 好、购买力、市场趋势等信息，为电商企 业提供精准营销、个性化推荐、库存管理 等方面的决策支持。
金融数据采集与处理
总结词
金融数据采集与处理是金融机构进行风险控制、投资决策、 客户关系管理的重要依据，通过对股票、债券、期货等金融 市场数据的采集和处理，可以获取市场动态和预测未来走势 。
许多企业和组织提供API接口，可以获取其数据。
数据采集方法
网络爬虫
用于从网站上抓取数据。
数据库查询
直接从数据库中查询数据。
API调用
通过API接口获取数据。
传感器数据采集
用于采集物理世界的数据。
数据采集工具
Python（如Scrapy、BeautifulSoup）：用于网络爬 虫。
contents
目录
• 数据采集 • 数据处理 • 数据应用 • 数据安全 • 案例分析
01
数据采集
数据来源
用户生成内容
例如社交媒体上的帖子、评论，博客文章等。
企业数据库
如销售数据、库存数据、客户数据等。
政府机构发布的数据
如人口普查数据、经济统计数据等。
公开的APIs
数据格式化
将数据转换为统一、规范化的格式，便于后续处 理和分析。
数据转换
数据类型转换
特征工程
将数据从一种类型转换为另一种类型，如 将文本转换为数字或将日期转换为统一格 式。
通过变换或组合原始特征，生成新的特征 ，以丰富数据的表达力。
数据归一化
数据降维
将数据缩放到特定范围，如[0,1]或[-1,1]， 以提高算法的收敛速度和模型的稳定性。
电商数据采集主要包括用户行为数据、交 易数据、商品信息等，通过数据清洗、整 合、分析等处理方式，可以挖掘出用户偏 好、购买力、市场趋势等信息，为电商企 业提供精准营销、个性化推荐、库存管理 等方面的决策支持。
金融数据采集与处理
总结词
金融数据采集与处理是金融机构进行风险控制、投资决策、 客户关系管理的重要依据，通过对股票、债券、期货等金融 市场数据的采集和处理，可以获取市场动态和预测未来走势 。
许多企业和组织提供API接口，可以获取其数据。
数据采集方法
网络爬虫
用于从网站上抓取数据。
数据库查询
直接从数据库中查询数据。
API调用
通过API接口获取数据。
传感器数据采集
用于采集物理世界的数据。
数据采集工具
Python（如Scrapy、BeautifulSoup）：用于网络爬 虫。
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
数据采集完美版PPT
利用Acdsee转换图像格式
先选中预转换的图片，然后”工具”→”转换…”
利用Photoshop处理：
分辨率的调整 添加文字 色彩模式的转换 图像格式的转换
三、音频素材
文件格式
软件介绍
音频
获取途径
格式转换
1、文件格式
声音的数字编码方式非常多，不同的编码方式产生不同的 数字音乐文件格式。
二、图像素材
文件格式
格式转换
图像
获取途径
软件介绍
1、文件格式
1、位图（点阵图）： BMP JPG GIF PSD等。
2、矢量图：WMF
BMP
优点： 色彩丰富——适合表现大量细节的类似于照片、绘画之
类的画面；
不会去失图像的任何细节——适合在对图像质量要求
严格的情况下使用。
显示比矢量图形快——省去了生成矢量图形所需的着色
④ 视频截图：利用播放器的截图功能（豪杰 V9） ⑤ 扫描：扫描仪的使用 ⑥ 拍摄：数码相机的使用 ⑦ 购买图库
3、软件简介
① Paint ② Snag it：图象的处理，如添加文字、聚光放大等。 ③ Acdsee：工具菜单的使用 ④ PHOTOSHOP ⑤ ……
4、格式转换/简单处理
利用Snag it转换图像格式
音频类素材常用的存储格式
WAV MP3 MIDI RM WMA CD
WAV格式
采样频率是44.1K，速率88K/秒，16位量化位数 。 和CD音质相差无几，也是目前PC机上广为流行的声
音文件格式。 优点：WAV格式的音质较好，通用性强。使用
Windows操作系统的录音机录制的文件格式即为 WAV格式，在实际应用中常用此格式存储语音数据。 缺点：文件容量大
先选中预转换的图片，然后”工具”→”转换…”
利用Photoshop处理：
分辨率的调整 添加文字 色彩模式的转换 图像格式的转换
三、音频素材
文件格式
软件介绍
音频
获取途径
格式转换
1、文件格式
声音的数字编码方式非常多，不同的编码方式产生不同的 数字音乐文件格式。
二、图像素材
文件格式
格式转换
图像
获取途径
软件介绍
1、文件格式
1、位图（点阵图）： BMP JPG GIF PSD等。
2、矢量图：WMF
BMP
优点： 色彩丰富——适合表现大量细节的类似于照片、绘画之
类的画面；
不会去失图像的任何细节——适合在对图像质量要求
严格的情况下使用。
显示比矢量图形快——省去了生成矢量图形所需的着色
④ 视频截图：利用播放器的截图功能（豪杰 V9） ⑤ 扫描：扫描仪的使用 ⑥ 拍摄：数码相机的使用 ⑦ 购买图库
3、软件简介
① Paint ② Snag it：图象的处理，如添加文字、聚光放大等。 ③ Acdsee：工具菜单的使用 ④ PHOTOSHOP ⑤ ……
4、格式转换/简单处理
利用Snag it转换图像格式
音频类素材常用的存储格式
WAV MP3 MIDI RM WMA CD
WAV格式
采样频率是44.1K，速率88K/秒，16位量化位数 。 和CD音质相差无几，也是目前PC机上广为流行的声
音文件格式。 优点：WAV格式的音质较好，通用性强。使用
Windows操作系统的录音机录制的文件格式即为 WAV格式，在实际应用中常用此格式存储语音数据。 缺点：文件容量大
《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
《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。
数据采集技术PPT课件
系统设计灵活。 （3）数据采集与数据处理紧密，形成数据采
集与处理系统，可实现从数据采集、处理到 控制的全部工作。
2
（4）数据采集过程一般都具有“实时”特性，实时的 标准是能满足实际需要。
（5）随着微电子技术的发展，电路集成度的提高，数 据采集系统的体积越来越小，可靠性越来越高，出 现单片数据采集系统。
✓ CMOS：互补金属氧化物（PMOS管和NMOS管）共 同构成的互补型MOS集成电路制造工艺，功耗很低、 电压范围宽、抗干扰能力强。
✓ TTL：集成电路输入级和输出级全采用晶体管组成的 单元门电路，多发射极实现输入级“与”逻辑，输 出级晶体管实现“非”逻辑。与非门输出结果为： 有0出1，全1出0。+5V等价于逻辑“1”，0V等价于 逻辑“0”，被称做TTL（晶体管-晶体管逻辑电平） 信号系统 。
率信号和开关量信号等。
7
二、数据采集系统的主要性能指标 ➢ ①系统分辨率； ➢ ②系统精度； ➢ ③采集速率； ➢ ④动态范围； ➢ ⑤非线性失真。
8
第二节 数据釆集基本电路
一、运算放大器和测量放大器 1.运算放大器 在模拟集成电路中，集成运算放大器是最基本
又是用途最广的一种电路。集成运算放大器是 高增益、多级直接耦合放大器，在模拟计算中， 这种放大器能够实现各种数学运算，故称为运 算放大器。 ✓ 直接耦合:将前一级的输出端直接连接到后一级 的输入端。 高增益单片集成化运算放大器在自动控制、测 量仪表、计算技术等许多方面都有着极其广泛 的应用，是模拟电子领域中最重要的有源器件。
25
模拟多路开关有机械式、电磁式和电子式三大类。 ➢ 纯机械式开关在现代数据采集系统中已很少使用。 ➢ 电磁式多路开关主要是指各种继电器、干簧管等，
集与处理系统，可实现从数据采集、处理到 控制的全部工作。
2
（4）数据采集过程一般都具有“实时”特性，实时的 标准是能满足实际需要。
（5）随着微电子技术的发展，电路集成度的提高，数 据采集系统的体积越来越小，可靠性越来越高，出 现单片数据采集系统。
✓ CMOS：互补金属氧化物（PMOS管和NMOS管）共 同构成的互补型MOS集成电路制造工艺，功耗很低、 电压范围宽、抗干扰能力强。
✓ TTL：集成电路输入级和输出级全采用晶体管组成的 单元门电路，多发射极实现输入级“与”逻辑，输 出级晶体管实现“非”逻辑。与非门输出结果为： 有0出1，全1出0。+5V等价于逻辑“1”，0V等价于 逻辑“0”，被称做TTL（晶体管-晶体管逻辑电平） 信号系统 。
率信号和开关量信号等。
7
二、数据采集系统的主要性能指标 ➢ ①系统分辨率； ➢ ②系统精度； ➢ ③采集速率； ➢ ④动态范围； ➢ ⑤非线性失真。
8
第二节 数据釆集基本电路
一、运算放大器和测量放大器 1.运算放大器 在模拟集成电路中，集成运算放大器是最基本
又是用途最广的一种电路。集成运算放大器是 高增益、多级直接耦合放大器，在模拟计算中， 这种放大器能够实现各种数学运算，故称为运 算放大器。 ✓ 直接耦合:将前一级的输出端直接连接到后一级 的输入端。 高增益单片集成化运算放大器在自动控制、测 量仪表、计算技术等许多方面都有着极其广泛 的应用，是模拟电子领域中最重要的有源器件。
25
模拟多路开关有机械式、电磁式和电子式三大类。 ➢ 纯机械式开关在现代数据采集系统中已很少使用。 ➢ 电磁式多路开关主要是指各种继电器、干簧管等，
第4章 数据采集与处理技术ppt课件
Q K P
K为系数
对于这种开平方的非线性关系常用牛顿迭代 公式进行线性化处理。其迭代公式为：
yn1 2(yn 1yn x 1)yn 11 2(yn x 1yn 1 )
常用的牛顿迭代初值是y0=（1+x）/2，当yn和 x 之间的误差随着迭代次数减小到规定值时，就停止 运算。
2） 查表法 有些非线性参数不能用一般算术运算计算出
对 分 查 表 法 的 最 高 搜 索 次 数 Log2N-1。 和 顺 序 查表法相比，对分法可以大大减少查表次数，提高 检索效率。
3） 折线法（线性插值法）
在实际工作中，有许多非线性关系只能通过一 条曲线来表示，对于这种场合可用折线法及非线性 插值逼近法来解决。
曲线斜率变化越小，替代直线越逼近特性曲线， 则折线法带来的误差就越小。因此，折线法适用于 斜率变化不大的特性曲线的线性化。
称为滤波系数，
T为采样周期；Tf为滤波器时间常数；
xk为本次采样输入；yk、yk-1为本次和上次滤波
输出。
（5）复合滤波
为了进一步提高滤波效果，可以把两种不同 的数字滤波器组合起来，构成复合数字滤波器。 如把算术平均滤波和中值滤波组合起来。即先找 出N个采样值的最大值xmax和最小值xmin,使得
1. 线性化处理程序设计
1）计算法
计算法就是在已测参数的基础上，利用各种 运算程序计算出需要的参数。用计算法处理数据 一般可按以下步骤进行： a. 根据物理和工程实际求出被测参数的数学表达 式； b. 根据要求的精度，确定A/D转换器的位数，并设 计出相应的硬件电路； c. 根据被测参数的数学表达式，进行相应的数据 处理。
这种方法的优点是可以提高精度，但插值点的选 取比较麻烦。
2. 工程量标度变换
K为系数
对于这种开平方的非线性关系常用牛顿迭代 公式进行线性化处理。其迭代公式为：
yn1 2(yn 1yn x 1)yn 11 2(yn x 1yn 1 )
常用的牛顿迭代初值是y0=（1+x）/2，当yn和 x 之间的误差随着迭代次数减小到规定值时，就停止 运算。
2） 查表法 有些非线性参数不能用一般算术运算计算出
对 分 查 表 法 的 最 高 搜 索 次 数 Log2N-1。 和 顺 序 查表法相比，对分法可以大大减少查表次数，提高 检索效率。
3） 折线法（线性插值法）
在实际工作中，有许多非线性关系只能通过一 条曲线来表示，对于这种场合可用折线法及非线性 插值逼近法来解决。
曲线斜率变化越小，替代直线越逼近特性曲线， 则折线法带来的误差就越小。因此，折线法适用于 斜率变化不大的特性曲线的线性化。
称为滤波系数，
T为采样周期；Tf为滤波器时间常数；
xk为本次采样输入；yk、yk-1为本次和上次滤波
输出。
（5）复合滤波
为了进一步提高滤波效果，可以把两种不同 的数字滤波器组合起来，构成复合数字滤波器。 如把算术平均滤波和中值滤波组合起来。即先找 出N个采样值的最大值xmax和最小值xmin,使得
1. 线性化处理程序设计
1）计算法
计算法就是在已测参数的基础上，利用各种 运算程序计算出需要的参数。用计算法处理数据 一般可按以下步骤进行： a. 根据物理和工程实际求出被测参数的数学表达 式； b. 根据要求的精度，确定A/D转换器的位数，并设 计出相应的硬件电路； c. 根据被测参数的数学表达式，进行相应的数据 处理。
这种方法的优点是可以提高精度，但插值点的选 取比较麻烦。
2. 工程量标度变换
《数据采集》课件 (2)
资讯发布
了解媒体行业，利用数 据采集等技术，为媒体 产生有价值的内容。
数据安全
数据备份
掌握数据备份的方法和技巧，避免数据丢失。
数据权限
学习数据权限管理的方法和技巧，实现数据的精准 授权和管理。
数据加密
了解数据加密的基本理论和技术，保护数据安全。
数据保密
了解数据保密的必要性和方法，保护敏感数据。
结束语
本课程通过详细介绍数据采集的流程、方法和技术，全面提升数据采集的能 力和水平，助力个人及企业发展。
数据采集 PPT课件 (2)
本课程主要围绕数据采集展开，详细介绍了数据采集的过程中涉及的各个环 节以及相关技术。
资料搜集
网络资料搜集
学习如何在海量的互联网数据中搜索、筛选出自己需 要的内容。
实地调查
了解实地调查流程、方法和技巧，使得我们能够更加 深入地挖掘数据。
文献调查
学习如何使用图书馆等资源，搜索文献，并利用文献
数据获取
网络爬虫
深入了解常用的网络爬虫技术，包括普通爬虫和 Ajax 爬虫，学会如何构建和使用。
数据库查询
了解数据库查询的基本语句和技巧，学会如何使用 SQL 语言进行数据提取。
数据接口获取
介绍如何利用各种开放接口快速获取数据，以及如 何利用 HTTP 请求进行数据爬取。
文件导入
学习如何使用常见的文件格式（如 CSV、Excel）进 行数据导入和提取。
文件存储
介绍不同的文件存储方案及其优缺点，以及如何选择适 合自己的存储方式。
数据分析
1 数据可视化
2 数据统计
掌握数据可视化技术，用图表、图形等方式展示 数据，使得数据更具读者友好性。
熟悉数据统计的基本概念、方法和技巧，能够通 过数据统计得出准确的结论。
数据自动采集技术.ppt
经济与管理实验教学中心
(四)39码 39码是第一个字母数字式码制。1974年由
Intermee公司推出。它是长度可比的离散型自 校验字母数字式码制。其字符集为数字0。9， 26个大写字母和7个特殊字符(一、。、Space、 ／、+、％、$)，共43个字符。每个字符由9个 元素组成，其中有5个条(2个宽条，3个窄条)和 4个空(1个宽空，3个窄空)，是一种离散码。
经济与管理实验教学中心
一、条形码早期发展 条形码最早出现于20世纪40年代，但是
得到实际应用和迅速发展还是在近20年。
经济与管理实验教学中心
二、条形码现代应用 1969年美国电子现金收款机的问世，
加速了条码技术在商业领域中的应用和 推广。
经济与管理实验教学中心
1970年美国超级市场AdHoc委员会制订 了通用商品代码——UPC码
编码协会(或物品编码中心)，并参加了EAN国 际物品编码协会，加入了EAN系统。
国条码技术的研究始于20世纪70年代末80年代 初，条码应用系统是80年代末建立的，ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ国物 品编码中心于1988年12月28日正式成立，于 1991年4月19日正式加入国际物品编码协会， 国际物品编码协会分配给中国的前缀码为 “690，691，692"。
在各种条形码制中所给定的数据字符范围。在各种条形码码制中，字符 集主要有两种，一种是数字式字符集，它包含数字0～9及一些特殊字符； 另一种是字母、数字式字符集，它包含数字0—9、字母A～z及一些特殊 字符。 污点：空及静区中出现的与条的反射率相近的点。 疵点：条中出现的与空的反射率相近的点。 对比度：条形码符号空的反射率RL和条的反射率RD之差与空的反射率 RL的比值，用符号PCS表示，即： PCS=(Rl—RD)Rl
(四)39码 39码是第一个字母数字式码制。1974年由
Intermee公司推出。它是长度可比的离散型自 校验字母数字式码制。其字符集为数字0。9， 26个大写字母和7个特殊字符(一、。、Space、 ／、+、％、$)，共43个字符。每个字符由9个 元素组成，其中有5个条(2个宽条，3个窄条)和 4个空(1个宽空，3个窄空)，是一种离散码。
经济与管理实验教学中心
一、条形码早期发展 条形码最早出现于20世纪40年代，但是
得到实际应用和迅速发展还是在近20年。
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二、条形码现代应用 1969年美国电子现金收款机的问世，
加速了条码技术在商业领域中的应用和 推广。
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1970年美国超级市场AdHoc委员会制订 了通用商品代码——UPC码
编码协会(或物品编码中心)，并参加了EAN国 际物品编码协会，加入了EAN系统。
国条码技术的研究始于20世纪70年代末80年代 初，条码应用系统是80年代末建立的，ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ国物 品编码中心于1988年12月28日正式成立，于 1991年4月19日正式加入国际物品编码协会， 国际物品编码协会分配给中国的前缀码为 “690，691，692"。
在各种条形码制中所给定的数据字符范围。在各种条形码码制中，字符 集主要有两种，一种是数字式字符集，它包含数字0～9及一些特殊字符； 另一种是字母、数字式字符集，它包含数字0—9、字母A～z及一些特殊 字符。 污点：空及静区中出现的与条的反射率相近的点。 疵点：条中出现的与空的反射率相近的点。 对比度：条形码符号空的反射率RL和条的反射率RD之差与空的反射率 RL的比值，用符号PCS表示，即： PCS=(Rl—RD)Rl
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Txt格式默认输出10个文件：格式说明文件(GSSM.TXT) 、电子账簿文件(DZZB.TXT)、会计科目文件(KJKM.TXT)、 部门(BMXX.TXT)、单位(WLDW.TXT)、项目信息(XMXX.TXT) 、科目余额及发生额(KMYE.TXT)、记账凭证(JZPZ.TXT)、 企业资产负债表(Q_ZCFZ.TXT)、企业利润表(Q_LR.TXT)。
练习：采集转换财务软件备份数据。（数据路径：数据 /财务原始数据/企业/ u8Access 2003年备份数据.md_）
精品课件
财务软件数据库数据采集转换
财务软件数据库数据采集用于被审计单位提供的财务数据是 从其后台数据库直接获取的情况。
数据采集的结果，需要通过数据整理、字段对应关系设置等 操作，使其与标准库中的表、字段相对应，最后按照设置 的对应关系导入标准库中，实现帐表重建。这也就是说， 需要通过生成财务数据临时表，才能实现财务账表重建， 生成与被审计单位一致的报表、总账、明细账、记账凭证 等。
精品课件
财务软件备份数据采集转换
为了保证财务系统数据安全，财务核算软件一般都提供数据 备份功能。因此，可以从备份中采集、转换审计用的数据 。
只需要获取被审单位提供的备份盘，无需直接与财务核算软 件打交道，减少了一定的风险。
但是，为了安全和节省空间，财务核算软件大多会对备份文 件进行加密和压缩，并且采用的算法各不相同，这对审计 人员的操作带来很多困难。
➢ 采集转换财务数据经验
精品课件
采集转换简介
➢ 1.采集转换
数据采集转换是审计工作的基础。如果审计人员无法获取 和转换被审计单位的电子数据，将面临“进不了门、打不 开帐、无账可查”的被动局面。
确定需要的数据，所采集数据要及时、准确、真实。 根据被审计单位提供的电子数据性质，将采集转换分为采
集转换财务数据和采集转换业务数据。
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ห้องสมุดไป่ตู้
➢3.采集符合国家标准的数据
采集转换详细操作请参照《操作手册》例1-1。
练习:采集转换GB/T 19581-2004 国标数据，XML格式。 (数据路径：数据/国标数据/19581/企业/XML)
练习:采集转换GB/T 24589.1-2010 国标数据。(数据路 径：数据/国标数据/24589 /企业)
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文本文件 文本文件是最常见的数据交换文件，但是文本文件
的文件结构与数据库的表结构并不完全兼容，需 要在转换过程中判别数据格式、设定相应参数。 因此，AO提供了一个文本文件采集向导，将对文 本文件的处理分成了若干步。
练习：采集Access数据库数据（数据路径：数据/ 财务原始数据/事业/测试数据(2003年数据库数据 ).mdb）
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➢2.国家标准数据类型
GB/T 19581-2004 （企事业单位） 2004年9月20日发布，2005年1月1日实施，至今有19个
厂商的31个会计核算软件提供了符合标准的数据接口功能 。
数据文件格式分为xml和txt两种：
Xml格式默认输出1个文件，文件名为会计核算软件数据 .xml。
为此，AO对不同软件制作了对应的采集转换模板，使得用户 只需简单设置就可以将数据采集转换至AO中。AO2011中现 在拥有291种模板。
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采集转换详细操作请参照《操作手册》例2-1。
➢ 1.模板设置显示
【转换模板】下拉框中显示的模板可以进行设置。单击 下拉列表框旁的【设置模板列表】图标，弹出【模板设置 显示】对话框，其中红色字体的模板包含了辅助信息的采 集，黑色字体的模板不包括，备注中还标注了对应模板的 会计核算软件是否通过了国家标准认证。
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GB/T 24589.1-2010 （企业） GB/T 24589.2-2010 （行政事业单位）
2010年6月24日发布，2010年12月1日实施。正在全国大 力推进。
输出的数据文件只有xml一种。 GB/T 24589.1-2010默认输出5个文件：公共档案.xml、 总账.xml、应收应付.xml、固定资产.xml、员工薪酬.xml 。 GB/T 24589.2-2010默认输出4个文件：公共档案.xml、 总账.xml、固定资产.xml、工资.xml。 为了保证数据能准确无误地采集转换到AO中，审计人员 不得修改财务软件输出的符合国家标准的数据文件名称和 文件格式等。
此，在导入前通常要先将Excel工作簿做一些处理，将其 中的工作表整理成规范（满足1NF）的二维表。 是数据库规范化中所使用的一种正规形式。第一范式是为了 要排除重复组的出现，所采用的方法是要求数据库的每个 字段都只能存放单一值，而且每笔记录都要能利用一个惟 一的主键来加以识别。 SQL Server 其他OLE DB数据源
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➢2.采集转换的方式（财务数据）
符合国家标准的数据采集转换 财务软件备份数据采集转换 （模板导入） 财务软件数据库数据采集转换
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符合国家标准的数据采集转换
➢ 1.国家标准数据简介
全称：会计核算软件数据接口国家标准。 各种会计核算软件采用不同数据库平台和数据库结构
，没有统一规范的数据输出接口，使得审计工作变得 非常繁杂，需要安装各种软件，并且经常出现打不开 、看不懂数据的情况。因此审计署与一些企业联合起 草，并通过了国家标准化管理委员会批准，发布了统 一的数据接口标准。
数据采集与转换
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➢ 采集转换简介
1.采集转换 2.采集转换的方式
➢ 符合国家标准的数据采集转换
1.国家标准数据简介 2.国家标准数据类型 3.采集符合国家标准的数据
➢ 财务软件备份数据采集转换(模板采集)
1.模板设置显示
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➢ 财务软件数据库数据采集转换
1.选择数据源 2.生成财务数据临时表 3.辅助导入 4.会计期间及科目调整 5.常规数据整理
AO采用向导的方式引导审计人员采集数据库数据，让审计人 员可以通过较简单的设置实现数据采集工作。
详细操作过程请参考《操作手册》例题3-1。
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➢ 1.选择数据源
Access 如果Access数据库有密码，需在密码文本框输入相应密码。 Excel 由于Excel并不是严格意义上的关系型数据库管理系统，因
练习：采集转换财务软件备份数据。（数据路径：数据 /财务原始数据/企业/ u8Access 2003年备份数据.md_）
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财务软件数据库数据采集转换
财务软件数据库数据采集用于被审计单位提供的财务数据是 从其后台数据库直接获取的情况。
数据采集的结果，需要通过数据整理、字段对应关系设置等 操作，使其与标准库中的表、字段相对应，最后按照设置 的对应关系导入标准库中，实现帐表重建。这也就是说， 需要通过生成财务数据临时表，才能实现财务账表重建， 生成与被审计单位一致的报表、总账、明细账、记账凭证 等。
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财务软件备份数据采集转换
为了保证财务系统数据安全，财务核算软件一般都提供数据 备份功能。因此，可以从备份中采集、转换审计用的数据 。
只需要获取被审单位提供的备份盘，无需直接与财务核算软 件打交道，减少了一定的风险。
但是，为了安全和节省空间，财务核算软件大多会对备份文 件进行加密和压缩，并且采用的算法各不相同，这对审计 人员的操作带来很多困难。
➢ 采集转换财务数据经验
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采集转换简介
➢ 1.采集转换
数据采集转换是审计工作的基础。如果审计人员无法获取 和转换被审计单位的电子数据，将面临“进不了门、打不 开帐、无账可查”的被动局面。
确定需要的数据，所采集数据要及时、准确、真实。 根据被审计单位提供的电子数据性质，将采集转换分为采
集转换财务数据和采集转换业务数据。
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➢3.采集符合国家标准的数据
采集转换详细操作请参照《操作手册》例1-1。
练习:采集转换GB/T 19581-2004 国标数据，XML格式。 (数据路径：数据/国标数据/19581/企业/XML)
练习:采集转换GB/T 24589.1-2010 国标数据。(数据路 径：数据/国标数据/24589 /企业)
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文本文件 文本文件是最常见的数据交换文件，但是文本文件
的文件结构与数据库的表结构并不完全兼容，需 要在转换过程中判别数据格式、设定相应参数。 因此，AO提供了一个文本文件采集向导，将对文 本文件的处理分成了若干步。
练习：采集Access数据库数据（数据路径：数据/ 财务原始数据/事业/测试数据(2003年数据库数据 ).mdb）
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➢2.国家标准数据类型
GB/T 19581-2004 （企事业单位） 2004年9月20日发布，2005年1月1日实施，至今有19个
厂商的31个会计核算软件提供了符合标准的数据接口功能 。
数据文件格式分为xml和txt两种：
Xml格式默认输出1个文件，文件名为会计核算软件数据 .xml。
为此，AO对不同软件制作了对应的采集转换模板，使得用户 只需简单设置就可以将数据采集转换至AO中。AO2011中现 在拥有291种模板。
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采集转换详细操作请参照《操作手册》例2-1。
➢ 1.模板设置显示
【转换模板】下拉框中显示的模板可以进行设置。单击 下拉列表框旁的【设置模板列表】图标，弹出【模板设置 显示】对话框，其中红色字体的模板包含了辅助信息的采 集，黑色字体的模板不包括，备注中还标注了对应模板的 会计核算软件是否通过了国家标准认证。
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2010年6月24日发布，2010年12月1日实施。正在全国大 力推进。
输出的数据文件只有xml一种。 GB/T 24589.1-2010默认输出5个文件：公共档案.xml、 总账.xml、应收应付.xml、固定资产.xml、员工薪酬.xml 。 GB/T 24589.2-2010默认输出4个文件：公共档案.xml、 总账.xml、固定资产.xml、工资.xml。 为了保证数据能准确无误地采集转换到AO中，审计人员 不得修改财务软件输出的符合国家标准的数据文件名称和 文件格式等。
此，在导入前通常要先将Excel工作簿做一些处理，将其 中的工作表整理成规范（满足1NF）的二维表。 是数据库规范化中所使用的一种正规形式。第一范式是为了 要排除重复组的出现，所采用的方法是要求数据库的每个 字段都只能存放单一值，而且每笔记录都要能利用一个惟 一的主键来加以识别。 SQL Server 其他OLE DB数据源
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➢2.采集转换的方式（财务数据）
符合国家标准的数据采集转换 财务软件备份数据采集转换 （模板导入） 财务软件数据库数据采集转换
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符合国家标准的数据采集转换
➢ 1.国家标准数据简介
全称：会计核算软件数据接口国家标准。 各种会计核算软件采用不同数据库平台和数据库结构
，没有统一规范的数据输出接口，使得审计工作变得 非常繁杂，需要安装各种软件，并且经常出现打不开 、看不懂数据的情况。因此审计署与一些企业联合起 草，并通过了国家标准化管理委员会批准，发布了统 一的数据接口标准。
数据采集与转换
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➢ 采集转换简介
1.采集转换 2.采集转换的方式
➢ 符合国家标准的数据采集转换
1.国家标准数据简介 2.国家标准数据类型 3.采集符合国家标准的数据
➢ 财务软件备份数据采集转换(模板采集)
1.模板设置显示
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➢ 财务软件数据库数据采集转换
1.选择数据源 2.生成财务数据临时表 3.辅助导入 4.会计期间及科目调整 5.常规数据整理
AO采用向导的方式引导审计人员采集数据库数据，让审计人 员可以通过较简单的设置实现数据采集工作。
详细操作过程请参考《操作手册》例题3-1。
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➢ 1.选择数据源
Access 如果Access数据库有密码，需在密码文本框输入相应密码。 Excel 由于Excel并不是严格意义上的关系型数据库管理系统，因