通用大数据采集系统操作流程
数据采集与分析实践操作指南
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数据采集与分析实践操作指南第1章数据采集准备 (3)1.1 数据采集需求分析 (3)1.2 数据源选择与评估 (4)1.3 数据采集工具与技术的选择 (4)1.4 数据采集方案设计 (4)第2章数据采集方法 (5)2.1 手动数据采集 (5)2.2 网络爬虫与自动化采集 (5)2.3 数据挖掘与挖掘技术 (6)2.4 数据清洗与预处理 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 数据存储方案设计 (6)3.1.1 确定数据存储需求 (6)3.1.2 选择合适的数据存储技术 (7)3.1.3 数据存储架构设计 (7)3.2 关系型数据库与SQL (7)3.2.1 关系型数据库概述 (7)3.2.2 SQL操作 (7)3.3 非关系型数据库与NoSQL (8)3.3.1 非关系型数据库概述 (8)3.3.2 常见非关系型数据库 (8)3.4 数据仓库与数据湖 (8)3.4.1 数据仓库 (8)3.4.2 数据湖 (8)第4章数据分析方法 (9)4.1 描述性统计分析 (9)4.1.1 频数分析与频率分布 (9)4.1.2 集中趋势分析 (9)4.1.3 离散程度分析 (9)4.1.4 分布形状分析 (9)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 异常值分析 (9)4.2.2 关联分析 (9)4.2.3 数据可视化 (9)4.3 假设检验与统计推断 (9)4.3.1 单样本t检验 (9)4.3.2 双样本t检验 (9)4.3.3 方差分析(ANOVA) (10)4.3.4 非参数检验 (10)4.4 预测分析模型 (10)4.4.1 线性回归模型 (10)4.4.2 逻辑回归模型 (10)4.4.3 时间序列模型 (10)4.4.4 机器学习算法 (10)第5章数据可视化与展示 (10)5.1 数据可视化原则与技巧 (10)5.1.1 保证准确性 (10)5.1.2 简洁明了 (10)5.1.3 一致性 (10)5.1.4 对比与区分 (10)5.1.5 适当的视觉辅助 (10)5.1.6 关注细节 (11)5.2 常用数据可视化工具 (11)5.2.1 Excel (11)5.2.2 Tableau (11)5.2.3 Power BI (11)5.2.4 Python数据可视化库(如matplotlib、seaborn等) (11)5.2.5 JavaScript数据可视化库(如D(3)js、ECharts等) (11)5.3 图表类型与适用场景 (11)5.3.1 条形图 (11)5.3.2 饼图 (11)5.3.3 折线图 (11)5.3.4 散点图 (12)5.3.5 热力图 (12)5.3.6 地图 (12)5.4 数据报告与故事讲述 (12)5.4.1 确定目标 (12)5.4.2 结构清晰 (12)5.4.3 结合图表与文字 (12)5.4.4 适当的故事讲述 (12)5.4.5 突出重点 (12)5.4.6 适时更新 (12)第6章机器学习算法与应用 (12)6.1 机器学习概述与分类 (12)6.2 监督学习算法与应用 (12)6.3 无监督学习算法与应用 (13)6.4 强化学习与推荐系统 (13)第7章深度学习技术 (13)7.1 深度学习基础概念 (13)7.1.1 神经网络的发展历程 (13)7.1.2 深度学习的基本结构 (14)7.1.3 深度学习框架介绍 (14)7.2 卷积神经网络与图像识别 (14)7.2.1 卷积神经网络基础 (14)7.2.2 经典卷积神经网络结构 (14)7.2.3 图像识别任务中的应用 (14)7.3 循环神经网络与自然语言处理 (14)7.3.1 循环神经网络基础 (14)7.3.2 自然语言处理任务中的应用 (15)7.3.3 注意力机制与Transformer (15)7.4 对抗网络与图像 (15)7.4.1 对抗网络基础 (15)7.4.2 对抗网络的变体 (15)7.4.3 图像应用 (15)第8章大数据处理技术 (15)8.1 分布式计算框架 (15)8.1.1 框架概述 (15)8.1.2 Hadoop框架 (15)8.1.3 Spark框架 (16)8.2 分布式存储系统 (16)8.2.1 存储系统概述 (16)8.2.2 HDFS存储系统 (16)8.2.3 Alluxio存储系统 (16)8.3 流式数据处理 (16)8.3.1 流式处理概述 (16)8.3.2 Kafka流式处理 (16)8.3.3 Flink流式处理 (16)8.4 大数据挖掘与优化 (17)8.4.1 挖掘技术概述 (17)8.4.2 优化策略 (17)第9章数据安全与隐私保护 (17)9.1 数据安全策略与法律法规 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.3 数据脱敏与隐私保护 (17)9.4 用户行为追踪与数据分析伦理 (18)第10章实践案例与总结 (18)10.1 数据采集与分析实践案例 (18)10.2 数据分析项目实施与管理 (18)10.3 数据分析团队建设与人才培养 (18)10.4 数据采集与分析实践总结与展望 (19)第1章数据采集准备1.1 数据采集需求分析数据采集需求的明确是整个数据采集过程的首要步骤。
大数据采集与预处理
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$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:
接收消息的进程。 Broker(代理):组成K工作流程
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
1、Topics
Topics是消息的分类名(或Feed的名称)。Kafka集群或Broker为每一个Topic都会维护一 个分区日志。每一个分区日志是有序的消息序列,消息是连续追加到分区日志上,并且这些 消息是不可更改的。
public class MyKafkaConsumer { private final ConsumerConnector consumer; private final String topic; public MyKafkaConsumer(String topic) throws Exception{ InputStream in = Properties.class. getResourceAsStream("KafkaProducer.properties"); Properties props = new Properties(); props.load(in); ConsumerConfig config = new ConsumerConfig(props); consumer = Consumer.createJavaConsumerConnector(config); this.topic = topic; }
第8章 大数据采集-习题答案[4页]
![第8章 大数据采集-习题答案[4页]](https://img.taocdn.com/s3/m/84cd8441f4335a8102d276a20029bd64793e6258.png)
第8章大数据采集习题8.1 选择题1、数据采集的数据对象类型包括( D )。
A. 结构化数据B. 半结构化数据C. 非结构化数据D. 以上都是2、数据采集的主要性能要求不包括以下的( B )。
A. 全面性B. 安全性C. 多维性D. 高效性3、大数据采集相对于传统数据采集的优势不包括( C )。
A. 数据源广泛B. 安全性C. 速度有限D. 数据类型丰富4、大数据采集和传统数据采集的区别可以从下面的( B )看出。
○1数据源○2数据量○3数据类型○4数据产生速度○5数据存储A. ○1○2○3B. ○1○2○3○4○5C. ○2○3○4D. ○2○3○4○55、下面不属于Scrapy的组件的是( A )。
A. 传感器B. 引擎C. 下载器D. Spider6、下面选项属于典型的网络数据采集工具的是( A )。
A. ScrapyB. FluentdC. LogstashD. Flume7、目前传感器的主要组件不包括( D )。
A. 敏感元件B. 转换元件C. 信号调理转换电路D. 二极管8、下面不属于典型日志系统的是( D )。
A. FluentdB. LogstashC. ScribeD. Nutch9、Nutch的主要特点不包括( C )。
A. 伸缩性强B. 可靠性高C. 安全性强D. 速度快10、定向数据采集特别重视( A )。
A. 页面与主题的相关度B. 链接的安全性C. 系统的运行时间D. 数据量的大小8.2 填空题1、数据采集的对象类型包括结构化数据、半结构化数据、(非结构化数据)。
2、数据采集三个基本的性能要求:全面性、(多维性)、高效性。
3、传感器一般由敏感元件、(转换原件)、信号调理转换电路组成,有时还需外加辅助电源来提供转换能量。
4、分布式采集系统的主要特点包括(伸缩性强)、可靠性高、速度快。
5、分布式数据采集系统常常采用(主从式)和对等式这两种架构。
8.3 简答题1、请简述网络爬虫的基本原理。
大数据采集软件的使用流程
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大数据采集软件的使用流程1. 下载和安装1.访问大数据采集软件官方网站,找到软件下载页面。
2.点击下载按钮,选择适合您操作系统的版本。
3.下载完成后,双击安装程序进行安装。
4.根据安装向导的提示,选择安装路径和其他选项,点击“下一步”继续安装。
5.安装完成后,点击“完成”退出安装程序。
2. 启动软件1.在桌面或开始菜单找到大数据采集软件的图标。
2.双击图标启动软件。
3.如果是首次启动软件,可能需要输入许可证信息或进行注册。
3. 创建项目1.在软件主界面,点击“新建项目”按钮。
2.输入项目名称和描述,点击“下一步”。
3.根据需要选择要采集的数据源类型,如网页、数据库、API等。
4.配置数据源参数,如URL、用户名、密码等。
5.点击“完成”按钮创建项目。
4. 配置采集规则1.在项目列表中选择需要配置采集规则的项目。
2.点击“配置采集规则”按钮进入规则配置界面。
3.根据需求,选择相应的采集规则类型,如网页抓取、数据提取、数据清洗等。
4.配置规则参数,如选择要抓取的网页元素、设置提取规则、定义清洗操作等。
5.点击“保存”按钮保存规则配置。
5. 执行采集任务1.在项目列表中选择已配置好采集规则的项目。
2.点击“执行采集任务”按钮。
3.根据需要选择采集任务的执行方式,如单次执行、定时执行等。
4.设置任务执行参数,如采集深度、抓取间隔、并发数等。
5.点击“开始执行”按钮,启动采集任务。
6. 监控和管理任务1.在软件主界面,点击“任务监控”按钮。
2.在任务监控页面,可以查看当前正在执行的采集任务的状态和进度。
3.可以对任务进行管理操作,如暂停、继续、取消等。
7. 导出和保存数据1.采集任务完成后,在软件主界面选择相应的项目。
2.点击“导出数据”按钮,选择导出数据的格式,如CSV、Excel等。
3.选择导出数据的保存路径,点击“导出”按钮。
4.数据导出完成后,可以在保存路径中找到导出的数据文件。
8. 分析和可视化数据1.使用数据分析工具,如Excel、Python等,打开导出的数据文件。
数据采集第一章 数据采集与预处理准备
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①数据采样。数据采样技术分为加权采样、随机采样和分层采样三类,其目的 是从数据集中采集部分样本进行处理。
加权采样:其思想是通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即权重), 使样本呈现希望的相对重要性程度。
随机采样:其是最常用的方法。许多算法在初始化时计算数据的随机样本,随 机样本可以利用事先准备好的己排序的随机数表来得到。但是,有时为了得到更高 的性能,希望能够随时取得随机的样本,通过使用随机函数可以实现这个目的。
②网络数据采集方法:对非结构化数据的采集 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。 ③其他数据采集方法
媒体、系统引擎等,主要用于构造虚拟的信息空间,为广大用户提供 信息服务和社交服务。系统的组织结构是开放式的,大部分数据是半 结构化或无结构的。数据的产生者主要是在线用户。 (3)物理信息系统
物理信息系统是指关于各种物理对象和物理过程的信息系统,如 实时监控、实时检测,主要用于生产调度、过程控制、现场指挥、环 境保护等。系统的组织结构上是封闭的,数据由各种嵌入式传感设备 产生,可以是关于物理、化学、生物等性质和状态的基本测量值,也 可以是关于行为和状态的音频、视频等多媒体数据。
数据挖掘的对象是从现实世界采集到的大量的各种各样的数据。 由于现实生产和实际生活以及科学研究的多样性、不确定性、复杂 性等,导致采集到的原始数据比较散乱,它们是不符合挖掘算法进行知 识获取研究所要求的规范和标准的,主要具有以下特征。
大数据教案数据采集与预处理技术讲解
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大数据教案数据采集与预处理技术讲解一、引言随着信息时代的到来,大数据技术成为了各行各业中不可忽视的部分。
而在大数据处理过程中,数据采集与预处理技术则是至关重要的一环。
本文将对大数据教案中的数据采集与预处理技术进行讲解。
二、数据采集技术1. 传统数据采集技术传统的数据采集技术主要包括人工方式、采集软件和自动化采集系统。
人工方式则需人工进行数据输入和整理,效率低下且容易出错。
采集软件通过模拟人工操作,自动从目标网站或应用程序中采集数据,但对于复杂网站结构和动态页面的采集还存在困难。
自动化采集系统结合了人工和自动化的方式,能够实现对于复杂网站的采集,但对于非结构化数据的采集效果有限。
2. 增量采集技术增量采集技术是指对于已采集数据的更新部分进行采集,避免了对整个数据源的重复采集,提高了采集效率。
在实际应用中,可以通过一些标志字段或时间戳来确定数据的新旧程度,从而实现增量采集。
这种技术在大数据教案中尤为重要,能够保证教案数据的及时更新与完整性。
三、数据预处理技术1. 数据清洗数据清洗是指对采集得到的原始数据进行去噪、去重、填充缺失值等操作,从而提高数据的质量。
数据清洗过程中需要根据实际需求进行处理,保留有效数据,剔除无效数据,并处理异常值。
数据清洗的好坏直接影响到后续数据分析和挖掘的结果。
2. 数据集成数据集成是将多个不同来源、不同格式的数据进行整合,形成一个一致且符合要求的数据集。
在大数据教案中,数据来源可能包括教师录入数据、学生自主填写数据等,需要将这些数据进行合并,并消除冗余信息。
3. 数据转换数据转换是将数据从一种结构转换为另一种结构,以适应后续分析或挖掘任务的需求。
常见的数据转换操作包括格式转换、归一化、聚合等。
4. 数据规约数据规约是通过对数据进行抽样或者压缩,减少数据的存储空间和计算复杂度,同时保持数据之间的关系。
在大数据教案中,可以通过随机抽样等方法来规约数据,以便更高效地进行后续分析。
数据记录与采集操作保养规程
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数据记录与采集操作保养规程本规程适用于所有需要进行数据记录与采集操作的人员,包括但不限于工程师、研究人员、技术人员等。
本规程旨在提高数据记录与采集操作的质量和准确性,确保数据的安全性和可靠性。
所有相关人员必须认真遵守本规程。
环境与安全操作在进行数据记录与采集操作前,应确保工作环境清洁、整洁。
在工作过程中,应保持安全操作,避免任何可能引起伤害和损害的行为。
如有任何意外情况发生,应立即停止操作并向上级报告。
记录与标记1.所有数据记录必须真实、准确。
所有数据应按照统一的格式进行记录,以避免数据混淆和误解。
记录内容应至少包括以下信息:–日期与时间–采集器编号–采集点编号–采集数据值–采集数据单位–操作人员2.为避免数据混淆,所有采集器、采集点应按照统一的编号进行标记,并在记录中标明编号信息。
所有采集器、采集点均应设置明显的标记,以利于辨认。
3.所有记录应进行签名确认,确认人员应为操作人员及其上级。
数据采集1.所有数据采集操作应严格按照操作说明进行。
在进行数据采集前,应仔细阅读操作说明,并按照说明操作。
数据采集操作必须由专业人员进行,严禁未经培训或未获得资格认证的人员进行数据采集操作。
2.所有数据采集设备应按照要求进行校准,并定期进行检验,确保数据的准确性和可靠性。
如发现数据采集设备存在问题,应立即停止采集操作并向上级报告,并进行设备维修或更换。
3.在进行数据采集操作时,应确保数据采集设备处于良好的工作状态,采集数据的过程中,应保持设备的稳定,尽量避免外来干扰。
数据传输1.数据传输的过程中,必须保证数据的完整性和安全性。
传输数据时,应采用加密传输方式,并进行数据完整性校验,防止数据遭到篡改。
2.数据传输方式应按照要求进行设置,确保数据传输的及时性和准确性。
数据传输过程中,应避免网络拥堵等情况,以免影响数据传输的质量和效率。
数据存储1.所有采集到的数据应当及时进行存储,并进行备份,以确保数据的安全性和可靠性。
数据采集系统完成对过程参数巡回检测任务的流程
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数据采集系统完成对过程参数巡回检测任务的流程本发明涉及一种巡检机器人数据采集系统及数据采集方法,属于图像识别领域。
背景技术:巡检机器人是实现变电站智能化巡检作业的新技术,既具有人工巡检的灵活性、智能型,也可以弥补人工巡检的时效性差、出错率高等缺陷。
巡检作业内容包括变电设备红外测温、表计识别及设备缺陷识别等,需要多领域联合作业,才能实现检测的多样化、智能化。
巡检机器人在巡检过程中,需要完成目标图像信息的采集、目标对象的识别以及数据信息的上传。
目前主流的卷积神经网络(convolutionneuralnetwork,cnn)是图像识别领域的核心算法之一,并在有大量学习数据时有稳定的表现。
将卷积神经网络通过硬件加速实现可以完成对目标对象的识别,可以用于识别站内设备,采集数据信息。
物联网技术的发展,可实现机器人与云端的实时数据传递。
在云端利用云计算,模糊识别和大数据等智能技术,对海量的数据和信息进行分析和处理,对巡检机器人实施智能化的控制,可对机器人的路线、视角等进行校正。
技术实现要素:针对上述现有技术,本发明要解决的技术问题是提供一种实现复杂环境设备识别、设备部件识别与图像采集、检修监控的巡检机器人数据采集系统及数据采集方法。
为解决上述技术问题,本发明的一种巡检机器人数据采集系统,包括双目摄像头、目标识别匹配模块、无线网传模块和摄像头标定与校准单元,双目摄像头获得图像信息;目标识别匹配模块包括图像处理模块和图像立体匹配模块;对双目摄像头拍摄获得的图像数据进行采集、存储和上传,提供实现多目标识别网络模型的硬件资源,实现基于卷积神经网络的立体匹配;摄像机标定和校准模块根据云端反馈的校正数据,调整摄像头的高度、方向和角度等参数,完成对摄像机的校准;无线网传模块为收发一体,模块自带ipex接口使用外置天线,设置有专业射频屏蔽罩,具有多个通讯频道,进行多点通讯、分组、跳频。
一种基于上述巡检机器人数据采集系统的数据采集方法,包括以下步骤:步骤一:巡检机器人到达指定地点后,通过双目摄像头采集周围图像,传给图像处理模块;该处采集到的图像为分辨率≥800×600的高清图像,供云台处理和识别;步骤二:图像处理模块接收到来自双目摄像头采集的图像后,对图像进行格式转换、分辨率调整以及平滑滤波,完成对图像的预处理;步骤三:基于卷积神经网络的图像立体匹配模块接收到预处理过的图像后,完成对图像中目标的识别以及定位匹配;该模块从图像中采集数据信息,包括仪表数据、设备部件以及线路缺陷信息;步骤四:图像立体匹配模块提取出的图像以及数据信息通过无线网传模块上传至云端,实时存储数据,并提供给站内工作人员实时检测;步骤五:在云端通过局域网实时采集系统的传输信息,利用云计算,模糊识别和大数据技术,对系统的数据和信息进行分析和处理,对物体实施智能化的控制,并传递给机器人反馈校正信息;步骤六:根据由云端反馈回来的校正信息,根据采集图像需求对摄像头的高度、视角进行校正;巡检机器人的数据采集系统在巡检过程中重复上述步骤,完成预设任务。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop基础操作教案

一、Hadoop简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop的定义和发展历程(2) 掌握Hadoop的核心组件及其作用(3) 理解Hadoop在大数据领域的应用场景2. 教学内容(1) Hadoop的定义和发展历程(2) Hadoop的核心组件:HDFS、MapReduce、YARN(3) Hadoop的应用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 引入话题:大数据与Hadoop(2) 讲解Hadoop的定义和发展历程(3) 介绍Hadoop的核心组件及其作用(4) 分析Hadoop的应用场景(5) 总结本节课的重点内容二、HDFS操作1. 教学目标(1) 掌握HDFS的基本概念和架构(2) 学会使用HDFS客户端进行文件操作(3) 了解HDFS的配置和优化方法2. 教学内容(1) HDFS的基本概念和架构(2) HDFS客户端的使用方法(3) HDFS的配置和优化方法3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HDFS的基本概念和架构(2) 演示HDFS客户端的使用方法(3) 介绍HDFS的配置和优化方法(4) 进行实操练习(5) 总结本节课的重点内容三、MapReduce编程模型1. 教学目标(1) 理解MapReduce的编程模型和原理(2) 掌握MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 了解MapReduce的优缺点和适用场景2. 教学内容(1) MapReduce的编程模型和原理(2) MapReduce的基本操作和编程步骤(3) MapReduce的优缺点和适用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解MapReduce的编程模型和原理(2) 介绍MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 分析MapReduce的优缺点和适用场景(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容四、YARN架构与资源管理1. 教学目标(1) 理解YARN的架构和功能(2) 掌握YARN的资源管理和调度机制(3) 了解YARN的应用场景和优势2. 教学内容(1) YARN的架构和功能(2) YARN的资源管理和调度机制(3) YARN的应用场景和优势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解YARN的架构和功能(2) 介绍YARN的资源管理和调度机制(3) 分析YARN的应用场景和优势(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容五、Hadoop生态系统简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 掌握Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 理解Hadoop生态系统的发展趋势2. 教学内容(1) Hadoop生态系统的概念和组成(2) Hadoop生态系统中常用组件:Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume(3) Hadoop生态系统的发展趋势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 介绍Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 分析Hadoop生态系统的发展趋势(六、Hive大数据处理平台1. 教学目标(1) 理解Hive的概念和架构(2) 掌握Hive的基本操作和数据处理能力(3) 了解Hive的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Hive的概念和架构(2) Hive的基本操作:表的创建、数据的导入和导出(3) Hive的数据处理能力:查询、统计、分析(4) Hive的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hive的概念和架构(2) 演示Hive的基本操作(3) 介绍Hive的数据处理能力(4) 分析Hive的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容七、HBase分布式数据库1. 教学目标(1) 理解HBase的概念和架构(2) 掌握HBase的基本操作和数据管理能力(3) 了解HBase的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) HBase的概念和架构(2) HBase的基本操作:表的创建、数据的增删改查(3) HBase的数据管理能力:数据一致性、并发控制、灾难恢复(4) HBase的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HBase的概念和架构(2) 演示HBase的基本操作(3) 介绍HBase的数据管理能力(4) 分析HBase的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容八、Pig大数据脚本语言1. 教学目标(1) 理解Pig的概念和架构(2) 掌握Pig的基本操作和数据处理能力(3) 了解Pig的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Pig的概念和架构(2) Pig的基本操作:LOAD、STORE、FILTER(3) Pig的数据处理能力:数据转换、数据清洗、数据分析(4) Pig的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Pig的概念和架构(2) 演示Pig的基本操作(3) 介绍Pig的数据处理能力(4) 分析Pig的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容九、Sqoop数据迁移工具1. 教学目标(1) 理解Sqoop的概念和架构(2) 掌握Sqoop的基本操作和数据迁移能力(3) 了解Sqoop的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Sqoop的概念和架构(2) Sqoop的基本操作:导入、导出数据(3) Sqoop的数据迁移能力:关系数据库与Hadoop之间的数据迁移(4) Sqoop的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Sqoop的概念和架构(2) 演示Sqoop的基本操作(3) 介绍Sqoop的数据迁移能力(4) 分析Sqoop的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容十、Flume数据采集系统1. 教学目标(1) 理解Flume的概念和架构(2) 掌握Flume的基本操作和数据采集能力(3) 了解Flume的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Flume的概念和架构(2) Flume的基本操作:配置文件编写、组件部署(3) Flume的数据采集能力:日志数据十一、日志数据处理实战1. 教学目标(1) 理解日志数据处理的重要性(2) 掌握使用Hadoop生态系统工具处理日志数据的方法(3) 能够设计日志数据处理流程2. 教学内容(1) 日志数据的特点和处理需求(2) 使用Hadoop生态系统中的工具(如LogParser, Flume, Hive, Pig)处理日志数据(3) 案例分析:构建一个简单的日志数据分析流程3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解日志数据的特点和处理需求(2) 演示如何使用Hadoop生态系统工具处理日志数据(3) 通过案例分析,让学生设计一个简单的日志数据分析流程(4) 学生实操练习,应用所学知识处理实际日志数据(5) 总结本节课的重点内容,强调日志数据处理的最佳实践十二、大数据可视化分析1. 教学目标(1) 理解大数据可视化的重要性(2) 掌握使用可视化工具进行大数据分析的方法(3) 能够设计有效的大数据可视化方案2. 教学内容(1) 大数据可视化的概念和作用(2) 常用的大数据可视化工具:Tableau, QlikView, D3.js等(3) 如何选择合适的可视化工具和设计原则3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据可视化的概念和作用(2) 演示常用的大数据可视化工具的使用方法(3) 分析如何选择合适的可视化工具和设计原则(4) 通过案例分析,让学生设计一个大数据可视化方案(5) 学生实操练习,应用所学知识创建可视化分析(6) 总结本节课的重点内容,强调大数据可视化的最佳实践十三、大数据安全与隐私保护1. 教学目标(1) 理解大数据安全的重要性(2) 掌握大数据安全和隐私保护的基本概念(3) 了解大数据安全与隐私保护的技术和策略2. 教学内容(1) 大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 大数据安全威胁和风险分析(3) 大数据安全和隐私保护技术和策略:加密、访问控制、匿名化等3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 分析大数据安全威胁和风险(3) 介绍大数据安全和隐私保护技术和策略(4) 通过案例分析,让学生了解如何实施大数据安全与隐私保护(5) 总结本节课的重点内容,强调大数据安全和隐私保护的最佳实践十四、大数据应用案例分析1. 教学目标(1) 理解大数据在不同行业的应用(2) 掌握大数据解决方案的设计思路(3) 能够分析大数据应用案例,提取经验教训2. 教学内容(1) 大数据在各行业的应用案例:金融、医疗、零售、物流等(2) 大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 分析大数据应用案例,提取经验教训3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据在各行业的应用案例(2) 分析大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 通过案例分析,让学生提取大数据应用的经验教训(4) 学生实操练习,分析特定行业的大数据应用案例(5) 总结本节课的重点内容,强调大数据应用的最佳实践十五、大数据的未来趋势与职业规划1. 教学目标(1) 理解大数据发展的未来趋势(2) 掌握大数据行业职业规划的方向(3) 能够根据个人兴趣和能力规划大数据相关职业发展路径2. 教学内容(1) 大数据发展的未来趋势:技术、应用、产业等(2) 大数据行业职业规划的方向重点和难点解析本文主要介绍了Hadoop大数据开发基础教案,包括Hadoop基础操作、HDFS 操作、MapReduce编程模型、YARN架构与资源管理、Hadoop生态系统简介、Hive大数据处理平台、HBase分布式数据库、Pig大数据脚本语言、Sqoop数据迁移工具、Flume数据采集系统、日志数据处理实战、大数据可视化分析、大数据安全与隐私保护、大数据应用案例分析以及大数据的未来趋势与职业规划等十五个章节。
标本采集手机操作流程
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标本采集手机操作流程标本采集是临床医学中非常重要的一环,它直接关系到疾病的诊断和治疗。
随着科技的不断发展,现在很多医疗机构都开始使用手机来进行标本采集操作。
下面我将为大家介绍一下标本采集手机操作流程。
首先,医护人员需要打开手机上的标本采集应用程序。
这个应用程序通常会有一个简单的登录界面,医护人员需要输入自己的用户名和密码来登录。
一旦登录成功,就可以开始进行标本采集操作了。
接下来,医护人员需要选择要采集的标本类型。
在应用程序中,通常会有一个标本类型的选择界面,医护人员可以根据具体情况选择相应的标本类型,比如血液、尿液、唾液等。
然后,医护人员需要扫描病人的个人信息条形码。
在现代医疗机构中,每个病人都会有一个独一无二的个人信息条形码,医护人员可以通过手机的摄像头扫描这个条形码,以确保采集到的标本与病人信息匹配。
接着,医护人员需要准备好采集标本的工具。
根据选择的标本类型,医护人员可能需要准备一些特殊的工具,比如采血针、尿杯、唾液采集器等。
在准备好工具之后,医护人员可以开始进行标本采集操作了。
在进行标本采集操作时,医护人员需要按照应用程序中的指引进行操作。
比如,对于采血操作,医护人员需要选择合适的采血点、采血量等。
对于尿液和唾液采集,医护人员也需要按照应用程序的指引进行操作。
最后,医护人员需要将采集到的标本送往实验室进行检测。
在应用程序中,通常会有一个送检界面,医护人员可以填写一些必要的信息,比如标本的采集时间、送检人员等。
送检完成后,医护人员可以通过手机查看标本的检测结果。
总的来说,标本采集手机操作流程相对传统的手工操作更加便捷和高效。
通过手机应用程序的指引,医护人员可以更加准确地进行标本采集操作,提高了工作效率和标本采集的准确性。
希望以上介绍对大家有所帮助。
大数据采集系统课程设计
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大数据采集系统课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解大数据采集系统的基本概念、原理及其在现实生活中的应用。
2. 学生能掌握大数据采集的主要方法、技术及相应的数据处理流程。
3. 学生能了解大数据采集过程中的伦理、法律和隐私问题。
技能目标:1. 学生具备运用编程语言或工具进行简单大数据采集的能力。
2. 学生能够运用所学知识,分析并解决大数据采集过程中遇到的实际问题。
3. 学生能够对采集到的大数据进行基本的数据清洗、整理和分析。
情感态度价值观目标:1. 学生能够认识到大数据采集在现代社会中的重要性,培养对数据科学的兴趣和热情。
2. 学生能够关注大数据采集过程中的伦理、法律和隐私问题,树立正确的数据道德观念。
3. 学生通过小组合作,培养团队协作精神,提高沟通与表达能力。
课程性质分析:本课程旨在帮助学生建立大数据采集的基本概念,掌握相关技术和方法,并培养学生的实际操作能力。
课程内容与课本紧密结合,注重实践性和应用性。
学生特点分析:考虑到学生所在年级,他们对计算机技术和数据处理有一定的基础,具备一定的自学能力和探究精神。
因此,课程设计将注重启发式教学,引导学生主动参与、积极思考。
教学要求:1. 教师应注重理论与实践相结合,提高课程的实用性。
2. 教学过程中要关注学生的个体差异,因材施教,确保每个学生都能掌握课程内容。
3. 教学评估应关注学生在知识、技能和情感态度价值观方面的具体表现,全面评价学生的学习成果。
二、教学内容1. 大数据采集系统基本概念与原理- 大数据定义、特征与应用场景- 数据采集、数据源分类及数据采集方式- 数据传输与存储技术概述2. 大数据采集技术与方法- 网络爬虫技术及其应用- 分布式数据采集框架介绍- 数据挖掘与知识发现方法3. 数据处理流程- 数据清洗、去重与预处理- 数据整合与融合技术- 数据存储与索引技术4. 大数据采集伦理、法律与隐私问题- 数据采集过程中的隐私保护措施- 数据安全与法律法规- 数据道德与责任5. 实践操作与案例分析- 编程语言或工具进行大数据采集实践- 数据采集项目案例分析- 小组合作完成一个大数据采集项目教学内容安排与进度:第一周:大数据基本概念与原理学习第二周:大数据采集技术与方法学习第三周:数据处理流程学习第四周:大数据采集伦理、法律与隐私问题学习第五周:实践操作与案例分析第六周:小组项目实施与展示教材章节及内容关联:《大数据导论》第一章:大数据概念与应用《大数据导论》第二章:大数据技术架构《数据挖掘》第四章:数据预处理《数据伦理与隐私保护》全篇:伦理、法律与隐私问题教学内容注重科学性与系统性,结合课本内容,确保学生能够掌握大数据采集系统的基本知识、技术方法和实践技能。
工业大数据之数据采集
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工业大数据之数据采集一、引言数据采集是工业大数据分析的重要环节,通过对工业生产过程中产生的各种数据进行采集和处理,可以帮助企业实现生产过程的监控、优化和预测,提高生产效率和质量。
本文将详细介绍工业大数据的数据采集过程,包括采集对象、采集方式、采集频率等方面的内容。
二、采集对象1. 传感器数据:通过安装在设备、机器或生产线上的传感器,采集温度、压力、湿度、振动等各种物理量的数据。
2. 设备状态数据:通过监测设备的运行状态、故障信息等,采集设备的工作参数、运行时间、维修记录等数据。
3. 生产过程数据:通过监测生产过程中的各个环节,采集原材料消耗、产量、质量指标等数据。
4. 能耗数据:通过监测设备、机器的能耗情况,采集能源消耗、能效指标等数据。
三、采集方式1. 实时采集:通过在设备、机器或生产线上安装数据采集设备,实时采集各种传感器数据和设备状态数据。
采集设备可以通过有线或无线方式与数据存储服务器进行通信,实现数据的实时传输和存储。
2. 手动采集:对于一些无法实时采集的数据,可以通过人工手动输入的方式进行采集。
例如,对于生产过程中的人工操作环节,可以通过人员填写表格或使用移动终端设备进行数据采集。
3. 自动化采集:通过与设备、机器或生产线的控制系统进行集成,实现自动化数据采集。
例如,通过与PLC(可编程逻辑控制器)或SCADA(监控与数据采集系统)进行通信,实时采集各种传感器数据和设备状态数据。
四、采集频率1. 实时采集:对于需要实时监控的数据,采集频率可以达到秒级甚至毫秒级。
例如,对于温度、压力等物理量的数据,可以以秒为单位进行采集。
2. 定时采集:对于一些需要更长时间间隔进行监控的数据,采集频率可以设置为分钟级或小时级。
例如,对于设备状态数据、生产过程数据等,可以以分钟或小时为单位进行采集。
3. 手动采集:手动采集的频率可以根据需要进行灵活调整。
例如,对于人工操作环节的数据采集,可以根据生产节奏和操作需要进行手动输入。
大数据工作流程
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大数据工作流程随着互联网数据的爆炸式增长,大数据技术越来越受到人们的关注。
在如今的社会中,大数据已经成为各个行业中必不可少的一部分,通过大数据的处理、分析和应用,可以帮助企业、机构等更好地了解市场和顾客,并顺应市场需求和竞争趋势来制定战略和计划。
然而,在大数据处理过程中,如何设计和实现一个高效的大数据工作流程也变得越来越重要。
本文将介绍大数据工作流程的基本流程及其相关要点,让大家更好地了解并运用大数据技术。
一、大数据工作流程概述一个完整的大数据工作流程可以分为以下四个基本环节:1.数据采集:从不同来源的企业、机构等获取原始数据。
2.数据存储:将原始数据存储到不同的数据仓库中,便于后续处理和分析。
3.数据处理:为了提取有用的信息和模式,需要进行数据清洗、过滤、转换等操作,以便将数据转化为可用的数据集。
4.数据分析:根据需求,对数据进行分析,以取得更多的业务价值和市场竞争优势。
大数据工作流程的基本流程是数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
二、大数据工作流程具体步骤1.数据采集数据采集是整个大数据工作流程的第一步,它是从不同来源获取原始数据的过程。
通常,原始数据可以来自于企业的生产流程、各类传感器、电子商务平台、社交媒体、第三方数据商、公共数据库等。
在数据采集过程中,应注意以下几点:(1)采集的数据需要有足够的精确性和质量,以确保后续的数据分析和处理的可行性和准确性。
(2)数据的采集需要具备足够的实时性和频率,以确保数据的更新和处理能够尽早地反映出市场的变化和趋势。
(3)不同数据源之间的数据格式和信息表示可能存在差异,因此在设计数据采集的方法时应注意数据的规范性,以便后续的数据处理和分析。
2.数据存储数据存储是整个大数据工作流程的第二步,它是将原始数据存储到不同的数据仓库中,以便后续处理和分析。
数据存储主要有以下三种方式:(1)传统关系型数据库:使用结构化查询语言(SQL)进行查询和修改,主要适用于数据量较小或结构化程度较高的数据。
经济普查pda操作流程
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经济普查pda操作流程经济普查是一项重要的统计工作,通过对各个行业的企业和个人进行调查,可以了解到国家经济的整体情况和发展趋势。
为了提高普查的效率和准确性,现在普查员们普遍使用PDA(便携式数据采集设备)来进行数据的采集和处理。
下面我将介绍一下经济普查PDA操作流程。
首先,普查员需要准备好PDA设备和相关的软件。
在开始工作之前,普查员需要确保PDA设备已经充电,并且软件已经正确安装。
同时,还需要检查PDA设备的网络连接是否正常,以确保数据的及时传输。
接着,普查员需要登录PDA设备,并选择相应的普查项目。
根据普查任务的要求,普查员可以在PDA设备上选择不同的普查项目,比如企业普查、个人普查等。
选择好普查项目后,普查员就可以开始进入实地调查的工作了。
在实地调查中,普查员需要根据PDA设备上的指引,逐步完成各项调查任务。
比如,普查员需要按照PDA设备上的要求,逐一记录企业的基本信息、经营情况、人员构成等。
在记录数据的过程中,普查员需要确保数据的准确性和完整性,避免出现错误或遗漏。
完成数据采集后,普查员需要及时上传数据到中心数据库。
通过PDA设备的网络连接,普查员可以将采集到的数据直接上传到中心数据库中,以便后续的数据处理和分析。
在上传数据的过程中,普查员需要注意数据的安全性和保密性,确保数据不被泄露或篡改。
最后,普查员需要对工作进行总结和反馈。
在完成普查任务后,普查员可以通过PDA设备提交工作总结和反馈意见,以便改进工作流程和提高工作效率。
同时,普查员还可以根据实际情况,提出一些建议和建议,为普查工作的改进和提升提供参考。
总的来说,经济普查PDA操作流程包括准备设备、选择项目、实地调查、上传数据和总结反馈等环节。
通过科学规范的操作流程,可以提高普查工作的效率和准确性,为国家经济的发展提供有力支持。
简述数采仪与监控中心初始化通讯流程
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数据收集器与监测中心之间的免疫对于整个系统顺利工作至关重要。
我们必须确保数据采集器和监控中心都有电源和连接到网络。
数据采集器一旦进行排序,就会向监控中心发出连接请求。
这个请求包括收藏家独有的ID等内容,它会发送的数据类型,以及发送的次数。
需要设立监测中心,以接受和确认数据收集人员的请求。
一旦监控中心收到请求,它就像一个侦探用其超酷的授权仪器数据库来检查数据获取仪器的身份。
如果仪器是名单上的要人,但如果乐器不在列表中,监控中心会请示其退出,并向系统管理员发送提醒。
这就像仪器和监控中心之间的甜蜜数据舞蹈。
仪器开始启动数据移动并按期发送到监控中心让数据党开始!
由于监测中心接收到从获取工具中获取的数据的微声,它将信息巧妙地编织到其数据库的挂毯中。
在这里,它进行实时分析的舞蹈,追踪优雅的电弧和数据模式,寻找任何隐藏的异常或重要时刻。
监测中心与指挥管弦乐团一样,也可以接触到数据获取仪器,发出温和的具体数据请求,或针对收到的信息发出标书。
这种双向免疫的舞蹈确保了监测中心总是在接受准确和不断更新的信息时举行,使其能优雅地监督和指导连接的系统,实现完美的和谐。
简述大数据采集的流程

简述大数据采集的流程
大数据采集的流程一般包括以下几个步骤:
1. 确定数据源:首先需要确定需要采集的数据源,比如互联网上的网站、社交媒体平台、传感器等。
2. 设计采集方案:根据数据源的不同特点和采集需求,设计相应的采集方案,包括采集方式、采集频率、采集范围、采集量等。
3. 数据抓取:使用相应的工具或程序对目标数据进行抓取,比如爬虫、API接口等。
4. 数据清洗:将采集到的原始数据进行清洗和预处理,去除重复数据、异常数据和无用数据,使得数据更加规范化和可用化。
5. 数据存储:将清洗后的数据保存到相应的存储介质中,比如关系型数据库、NoSQL数据库、Hadoop分布式文件系统等。
6. 数据管理:对保存在存储介质中的数据进行管理,包括数据备份、恢复、导出、归档等。
7. 数据分析:根据业务需求,对采集到的数据进行分析和挖掘,发现数据中隐藏的规律和价值,为企业决策提供支持和依据。
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通用税务数据采集软件的操作
目录
海关完税凭证发票(进口增值税专用缴款书)的操作流程 (1)
一、海关凭证抵扣,在通用数据采集软件里,分6步操作 (1)
二、以上6个步骤的具体说明 (1)
三、常见问题 (4)
铁路运输发票的操作流程 (6)
一、运输发票抵扣,在通用数据采集软件里,分6步操作 (6)
二、以上6个步骤的具体说明 (6)
三、常见问题 (9)
海关完税凭证发票(进口增值税专用缴款书)的操作流程
一、海关凭证抵扣,在通用数据采集软件里,分6步操作:
1、下载安装软件到桌面
2、打开软件第一步‘新增企业’(录入公司的税号和全称)
3、软件里第二步‘新增报表’(设置申报所属期)
4、软件里第三步‘纵向编辑’(录入发票内容)
5、软件里第四步‘数据申报’(把录入的内容生成文件,便于上传国税申报网)
6、国税申报网上传录入的发票数据(第5点‘数据申报’生成的文件上传)
二、以上6个步骤的具体说明
1、下载安装软件到桌面
进入申报网页htt://100.0.0.1:8001—服务专区“软件下载”—通用税务数据采集软件2.4(一般纳税人版)右键目标另存为—ty24双击安装—安装完成桌面上出现图标
2、打开软件第一步‘新增企业’(录入公司的税号和全称)
进入通用税务数据采集软件后,点击‘新增企业’,输入本企业的税号与公司名称,输完后点击确定。
3、软件里第二步‘新增报表’(设置申报所属期)
鼠标左键点左边”目录”-“海关完税凭证抵扣清单”,点中后,右键点“新增报表”或点击上方的新增报表,所属区间就是选企业要抵扣的月份,选好后点击确定
4、软件里第三步‘纵向编辑’(录入发票内容)
点新增企业下方的“纵向编辑”,弹出“记录编辑”窗口,同一条记录要录入两次发票信息,第一次录入发票信息,全部填好后,点保存并新增,弹出”
数据项目确认”的窗口,第二次录入发票信息。
●第一次发票录入信息详细说明如下:
专用缴款书号码就是发票上方的号码,格式为XXXXXXXXXXXXXXXXXX-LXX(共22位,X代表数字,-后的英文字母必须是L,L必须要大写,如果是A的话网上是导入不进去的。
)
进口口岸代码填的是专用缴款书号码22位的前4位
进口口岸名称就是发票上海关章上的名称
填发日期就是发票上的填发日期
税款金额就是能够抵扣的税额
●第二次发票录入信息详细说明如下:
专用缴款书号码、填发日期、进口口岸代码、税款金额再录入一遍,录入的内容必须跟第一次录的一致,录入完后,点击确定。
第一张发票信息录入完成,如需录入第二张发票,重复操作‘纵向编辑’即可。
5、软件里第四步‘数据申报’(把录入的内容生成文件,便于上传国税申报网)
●所有发票录入完成后,最后一步才是点击‘数据申报’,点指定路径(请
记好指定路径,便于到国税申报网上传时找这个文件时用),点“开始导
出”
●导出后,会生成两个文件,HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_JK与
HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_CRC(这两个文件名就是到国税申报网
上需要导入的两个文件)
6、国税申报网上传录入的发票数据(第5点‘数据申报’生成的文件上传)
进入国税申报http://100.0.0.1:8001,点“海关凭证抵扣”—“数据报送”,第一个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_JK,第二个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_CRC,两个文件选好后,再点“导入数据”
三、常见问题
1、导入提示:数据明细有误
处理方法:A、缴款书录入是否正确,一般情况是是22位,并且英文字母必须是L
B、进口口岸代码录入是否正确,正确的应该是缴款书号码的前4
位
C、填发日期格式必须是YYYY-MM-DD,可以在控制面板中设置
2、导入提示:文件名不符
处理方法:A、两个文件顺序错误,第一个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_JK,第二个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_CRC,顺序不能颠倒
B、文件中的税号不对,跟自己企业的税号不符
C、文件中的所属区间不对(控制面板-区域和语言选项-自定
义-日期-短日期格式选为YYYY-MM-DD)
铁路运输发票的操作流程
一、运输发票抵扣,在通用数据采集软件里,分6步操作:
1.下载安装到桌面
2.打开软件口令123456,第一步‘新增企业’(录入公司的税号和全称)
3.软件里第二步‘新增报表’(设置申报所属期)
4.软件里第三步‘纵向编辑’(录入发票内容)
5.软件里第四步‘数据申报’(把录入的内容生成文件,便于上传国税申报网)
6.国税申报网上传录入的发票数据(第5点‘数据申报’生成的文件上传)
二、以上6个步骤的具体说明
1、下载安装软件到桌面
进入申报网页htt://100.0.0.1:8001—服务专区“软件下载”—通用税务数据采集软件2.4(一般纳税人版)右键目标另存为—ty24双击安装—安装完成桌面上出现图标
2、打开软件第一步‘新增企业’(录入公司的税号和全称)
进入通用税务数据采集软件后,点击‘新增企业’,输入本企业的税号与公司名称,输完后点击确定。
3、软件里第二步‘新增报表’(设置申报所属期)
鼠标左键点左边”目录”-“增值税运输发票抵扣清单”,点中后,右键点“新增报表”或点击上方的新增报表,所属区间就是选企业要抵扣的月份,选好后点击确定
4、软件里第三步‘纵向编辑’(录入发票内容)
点新增企业下方的“纵向编辑”,弹出“记录编辑”窗口,同一条记录要录入
两次发票信息,第一次录入发票信息,全部填好后,点“保存并新增”,弹出”
数据项目确认”的窗口,再第二次录入发票信息。
●第一次发票录入信息详细说明如下:
运输发票填的是汇总,不管有多少张发票,都只要填一条记录,把所有发票的金额加在一起,内容包括发票种类、开票日期、开票金额与允许计算抵扣的运费金额
发票种类:填“铁路运输“
开票日期:可以填所有发票日期最早的那一张的开票日期
开票金额:所有发票的总金额
允许计算抵扣的运费金额:所有发票能按7%抵扣的总金额
计算抵扣的进项税额:数据会自动计算
内容填完后,点保存并新增,弹出“”数据项目确认“”的窗口
●第二次发票录入信息详细说明如下:
把开票日期、计算抵扣的进项税额再录入一遍,录入的内容必须跟第一次录的一致,录入完后,点击确定,确定后,又回到“记录编辑”窗口,再点取消
5、软件里第四步‘数据申报’(把录入的内容生成文件,便于上传国税申报网)最后点数据申报,选指定路径,路径可自行更改,选好后,点“开始导出”
导出后,会生成两个文件,YSFPDKL201105_330100AAAAAAAAA_JK与YSFPDKL 201105_330100AAAAAAAAA_CRC
6、国税申报网上传录入的发票数据(第5点‘数据申报’生成的文件上传)
等到报税时,进入国税网,点“运输发票抵扣”按钮,第一个浏览选的文件是YSFPDKL 201105_330100AAAAAAAAA_JK,第二个浏览选的文件是YSFPDKL 201105_330100AAAAAAAAA_CRC,两个文件选好后,再点导入数据
导入成功后,一般纳税人数据会体现在附表二的第8栏,当月就可以抵扣,辅导期一般纳税人数据会体现在附表二的第31栏(辅导期一般纳税人当月导入当月不能抵扣)
实用文案
铁路运输发票是通过通用税务数据采集软件来操作的,而公路运输发票是直接去国税认证的,认证后数据会自动体现在附表二中,一般纳税人数据会体现在附表二的第8栏,当月就可以抵扣,辅导期一般纳税人数据会体现在附表二的第31栏(辅导期一般纳税人当月导入当月不能抵扣)
三、常见问题
1、铁路运输录入完一张发票信息后,录入第二张提示“您录入了重复数据,请检查!(数据
项重复)”
处理方法:运输发票填的是汇总,不管有多少张发票,都只要填一条记录,把所有发票的金额加在一起录入,日期可以选择其中的一张
2、导入提示:文件名不符
处理方法:A、两个文件顺序错误,第一个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_JK,第二个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_CRC,顺序不能颠倒
B、文件中的税号不对,跟自己企业的税号不符
C、文件中的所属区间不对(控制面板-区域和语言选项-自定义-日期-短日期格式选为YYYY-MM-DD)
文案大全。