档案信息化研究 大数据学习PPT之2：数据采集与预处理共36页
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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
大数据采集与预处理介绍课件
04
商业智能的价值：帮助企业提高运营效率，降低成本，提高客户满意度和盈利能力
03
商业智能的应用领域：包括市场营销、销售、客户服务、供应链管理等
02
商业智能的定义：利用大数据分析技术，帮助企业做出更明智的商业决策
01
预测分析
利用历史数据，建立预测模型
预测未来趋势，辅助决策
应用领域：金融、医疗、交通等
演讲人
大数据采集与预处理介绍课件
01.
02.
03.
04.
目录
大数据采集
大数据预处理
大数据分析
大数据应用
1
大数据采集
数据来源
互联网：网页、社交媒体、电子邮件等
01
物联网：传感器、设备、系统等
02
企业内部数据：业务数据、财务数据、人力资源数据等
03
政府和公共数据：统计数据、政策文件、研究报告等
04
应用：包括市场营销、金融、医疗、教育等多个领域
挑战：数据量大、数据质量差、数据安全等问题
数据可视化
数据可视化是将数据转化为图表、图形等形式，以便于理解和分析
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，发现数据中的模式和趋势
数据可视化可以应用于各种领域，如商业、科学、教育等
数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性，帮助人们更好地决策
结果评估
准确性：分析结果的准确性是评估分析质量的重要指标
完整性：分析结果是否完整，是否涵盖了所有相关因素
效率：分析过程是否高效，能否在短时间内得出结果
可解释性：分析结果是否易于理解和解释，是否符合业务逻辑
4
大数据应用
商业智能
商业智能的发展趋势：随着大数据技术的不断发展，商业智能的应用将更加广泛和深入
商业智能的价值：帮助企业提高运营效率，降低成本，提高客户满意度和盈利能力
03
商业智能的应用领域：包括市场营销、销售、客户服务、供应链管理等
02
商业智能的定义：利用大数据分析技术，帮助企业做出更明智的商业决策
01
预测分析
利用历史数据，建立预测模型
预测未来趋势，辅助决策
应用领域：金融、医疗、交通等
演讲人
大数据采集与预处理介绍课件
01.
02.
03.
04.
目录
大数据采集
大数据预处理
大数据分析
大数据应用
1
大数据采集
数据来源
互联网：网页、社交媒体、电子邮件等
01
物联网：传感器、设备、系统等
02
企业内部数据：业务数据、财务数据、人力资源数据等
03
政府和公共数据：统计数据、政策文件、研究报告等
04
应用：包括市场营销、金融、医疗、教育等多个领域
挑战：数据量大、数据质量差、数据安全等问题
数据可视化
数据可视化是将数据转化为图表、图形等形式，以便于理解和分析
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，发现数据中的模式和趋势
数据可视化可以应用于各种领域，如商业、科学、教育等
数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性，帮助人们更好地决策
结果评估
准确性：分析结果的准确性是评估分析质量的重要指标
完整性：分析结果是否完整，是否涵盖了所有相关因素
效率：分析过程是否高效，能否在短时间内得出结果
可解释性：分析结果是否易于理解和解释，是否符合业务逻辑
4
大数据应用
商业智能
商业智能的发展趋势：随着大数据技术的不断发展，商业智能的应用将更加广泛和深入
《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。
档案信息化研究 大数据学习PPT之2：数据采集与预处理共36页文档
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
档案信息化研究 大数据学习PPT之2： 数据采集与预处理
51、没有哪个社会可以制订一部永远 适用的2、法律源于人的自卫本能。——英 格索尔
53、人们通常会发现，法律就是这样 一种的 网，触 犯法律 的人， 小的可 以穿网 而过， 大的可 以破网 而出， 只有中 等的才 会坠入 网中。 ——申 斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大 夏，庇 护着我 们大家 ；它的 每一块 砖石都 垒在另 一块砖 石上。 ——高 尔斯华 绥 55、今天的法律未必明天仍是法律。 ——罗·伯顿
大数据基础-数据采集与预处理
大数据基础-数据采集与预处理大数据基础数据采集与预处理在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
大数据的价值日益凸显，而数据采集与预处理作为大数据处理的基础环节，其重要性不言而喻。
本文将详细探讨数据采集与预处理的相关知识，帮助您更好地理解这一关键领域。
一、数据采集数据采集是获取原始数据的过程，它就像是为大数据这座大厦收集原材料。
常见的数据采集方法包括以下几种：（一）系统日志采集许多系统和应用程序会自动生成日志，记录其运行过程中的各种信息，如用户操作、错误信息等。
通过对这些日志的收集和分析，可以了解系统的运行状况和用户行为。
（二）网络爬虫当我们需要从互联网上获取大量数据时，网络爬虫是一个常用的工具。
它可以按照一定的规则自动访问网页，并提取所需的信息。
（三）传感器数据采集随着物联网的发展，各种传感器被广泛应用于收集物理世界的数据，如温度、湿度、位置等。
（四）数据库导入企业内部通常会有各种数据库存储业务数据，通过特定的接口和工具，可以将这些数据导入到大数据处理系统中。
在进行数据采集时，需要考虑数据的来源、质量和合法性。
数据来源的多样性可以保证数据的丰富性，但也可能带来数据格式不一致、数据重复等问题。
同时，要确保采集的数据合法合规，遵循相关的法律法规和隐私政策。
二、数据预处理采集到的原始数据往往存在各种问题，如缺失值、噪声、异常值等，这就需要进行数据预处理，将数据“清洗”和“整理”，为后续的分析和处理做好准备。
（一）数据清洗1、处理缺失值缺失值是数据中常见的问题。
可以通过删除包含缺失值的记录、填充缺失值（如使用平均值、中位数或其他合理的方法）等方式来处理。
2、去除噪声噪声数据会干扰分析结果，需要通过平滑技术或聚类等方法来去除。
3、识别和处理异常值异常值可能是由于数据录入错误或真实的异常情况导致的。
需要通过统计方法或业务知识来判断并处理。
（二）数据集成当数据来自多个数据源时，需要进行数据集成。
《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。
数据采集与处理演示幻灯片
微机控制技术
第三章 数据采集与处理技术
1
1、误差校正 2、数字滤波 3、标度转换 4、越限报警
2
在计算机控制系统中， 数据采集与处理是最 基本的功能。 生产过程的各参数通过传感器、 变送器、输入通道，以数字量的形式进入计算 机中。计算机在对这些数字量进行控制、显示、 存储、打印之前，必须根据 需要进行一定的数 据处理。
6
1）首先测量第0 路的校准信号（接地信号）。理论上电压 为零的信号，经放大电路、A/D转换电路进入CPU的数值应当 为零，而实际上由于零点偏移产生了一个不等于零的数值， 这个值就是零点偏移值N0。
2）然后依次采集1、2、… n各路的值，每次采集到的数字 量N1、N2、… Nn值是实际值与零点偏移值N0之和。
3)对经过前两步得到的测量数据进行分析，寻找规律，判断 事物性质，生成所需要的控制信号，此称为 二次处理。
信号调理都是由硬件完成，而一次和二次处理一般由软件实 现。通常所说的数据处理多指上述的一次处理。一次处理的 主要任务是提高检测数据的可靠性，并使数据格式化、标准 化，以便运算、显示、打印或记录。
系统校准主要适用于传感器特性随时间会发生变化的场合。 如电容式湿度传感器，其输入输出特性会随着时间而发生变 进行一次系统校准。
9
3.2 数字滤波处理
计算机系统通过输入通道采集到的数据信号，虽经 硬件的抗干扰处理，仍会有很多随机干扰噪声。因 此，为了达到准确的测量与控制， 一般情况下还需 要进行数字滤波。
V ? VR N NR
8
如果在校准时，计算并存放VR／NR的值作为校准系数，则测 量校准时，只需行一次乘法即可。
有时校准输入信号 VR不容易得到，这时可采用输入信号 Vi。 校准时，计算机测出这时的对应输入 Ni，而人工采用其它的 高精度仪器测出这时的Vi，并输入计算机中，然后计算机计 算并存放Vi／Ni的值，代替前面的VR／NR来作校准系数
第三章 数据采集与处理技术
1
1、误差校正 2、数字滤波 3、标度转换 4、越限报警
2
在计算机控制系统中， 数据采集与处理是最 基本的功能。 生产过程的各参数通过传感器、 变送器、输入通道，以数字量的形式进入计算 机中。计算机在对这些数字量进行控制、显示、 存储、打印之前，必须根据 需要进行一定的数 据处理。
6
1）首先测量第0 路的校准信号（接地信号）。理论上电压 为零的信号，经放大电路、A/D转换电路进入CPU的数值应当 为零，而实际上由于零点偏移产生了一个不等于零的数值， 这个值就是零点偏移值N0。
2）然后依次采集1、2、… n各路的值，每次采集到的数字 量N1、N2、… Nn值是实际值与零点偏移值N0之和。
3)对经过前两步得到的测量数据进行分析，寻找规律，判断 事物性质，生成所需要的控制信号，此称为 二次处理。
信号调理都是由硬件完成，而一次和二次处理一般由软件实 现。通常所说的数据处理多指上述的一次处理。一次处理的 主要任务是提高检测数据的可靠性，并使数据格式化、标准 化，以便运算、显示、打印或记录。
系统校准主要适用于传感器特性随时间会发生变化的场合。 如电容式湿度传感器，其输入输出特性会随着时间而发生变 进行一次系统校准。
9
3.2 数字滤波处理
计算机系统通过输入通道采集到的数据信号，虽经 硬件的抗干扰处理，仍会有很多随机干扰噪声。因 此，为了达到准确的测量与控制， 一般情况下还需 要进行数字滤波。
V ? VR N NR
8
如果在校准时，计算并存放VR／NR的值作为校准系数，则测 量校准时，只需行一次乘法即可。
有时校准输入信号 VR不容易得到，这时可采用输入信号 Vi。 校准时，计算机测出这时的对应输入 Ni，而人工采用其它的 高精度仪器测出这时的Vi，并输入计算机中，然后计算机计 算并存放Vi／Ni的值，代替前面的VR／NR来作校准系数
《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。
大数据采集及预处理PPT教案
传统的数据采集大数据的数据采集数据来源来源单一数据量相对大数据较小来源广泛数据量巨大数据类型结构单一数据类型丰富包括结构化半结构化非结构化数据处理关系型数据库和并行数据仓库分布式数据库数据采集数据采集的数据的数据来源来源按照按照数据来源划分数据来源划分大数据的三大主要来源大数据的三大主要来源为
大数据采集及预处理
2．对非结构化数据的采集
非结构化数据的采集就是针对所有非结构化的数据的采集，包括企业 内部数据的采集和网络数据采集等。
➢ 企业内部数据的采集是对企业内部各种文档、视频、音频、邮件、图 片等数据格式之间互不兼容的数据采集。
➢ 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 互联网中相关网页内容的过程，并从中抽取出用户所需要的属性内 容。
径：属性选择和数据采样，分别针对原始数据集中的属性和记录。
2.3数据采集及预处理的主要工具
1．Flume Flume是Cloudera提供的一个高可用的、高可
靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系 统。 官网：
2．Logstash Logstash 是一个应用程序日志、事件的传输、
处理、管理和搜索的平台。可以用它来统一对应 用程序日志进行收集管理，提供 Web 接口用于查 询和统计。
官网：
3．Kibana Kibana 是一个为 Logstash 和 ElasticSearch 提供
的日志分析的 Web 接口。可使用它对日志进行高 效的搜索、可视化、分析等各种操作。
主页： /
4．Ceilometer Ceilometer主要负责监控数据的采集，是OpenStack 中的一个子项目，它像一个漏斗一样，能把 OpenStack内部发生的几乎所有的事件都收集起来， 然后为计费和监控以及其它服务提供数据支撑。
大数据采集及预处理
2．对非结构化数据的采集
非结构化数据的采集就是针对所有非结构化的数据的采集，包括企业 内部数据的采集和网络数据采集等。
➢ 企业内部数据的采集是对企业内部各种文档、视频、音频、邮件、图 片等数据格式之间互不兼容的数据采集。
➢ 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 互联网中相关网页内容的过程，并从中抽取出用户所需要的属性内 容。
径：属性选择和数据采样，分别针对原始数据集中的属性和记录。
2.3数据采集及预处理的主要工具
1．Flume Flume是Cloudera提供的一个高可用的、高可
靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系 统。 官网：
2．Logstash Logstash 是一个应用程序日志、事件的传输、
处理、管理和搜索的平台。可以用它来统一对应 用程序日志进行收集管理，提供 Web 接口用于查 询和统计。
官网：
3．Kibana Kibana 是一个为 Logstash 和 ElasticSearch 提供
的日志分析的 Web 接口。可使用它对日志进行高 效的搜索、可视化、分析等各种操作。
主页： /
4．Ceilometer Ceilometer主要负责监控数据的采集，是OpenStack 中的一个子项目，它像一个漏斗一样，能把 OpenStack内部发生的几乎所有的事件都收集起来， 然后为计费和监控以及其它服务提供数据支撑。
数据采集与处理 ppt课件
采样过程如图2.2所示。
数据采集与处理
7
UEST
C
x(t)
2.2 采样过程
xS(nTS )
δTs(t)
图2.2中：
x(t)
xS(nTS )
t
K
τ
TS 2TS 3TS …
t
TS
图2.2 采样过程
xs(nTs ) — 采样信号; 0, TS, 2 TS — 采样时刻
τ — 采样时； TS — 采样周期。
有舍有入
1. ″只舍不入″的量化 如图2.12所示。
数据采集与处理
34
UEST C
xS(nTS)
2.7 量化与量化误差
xq(nTS)
.
.
.
.
.
.
3q 2q q 0 TS 2TS 3TS …
(a)
3q
2q q
t
0 TS 2TS 3TS …
t
(b)
图2.12 “只舍不入”量化过程
将信号幅值轴分成若干层，各层之间的间 隔均等于量化单位q。
⑴无条件采样
特点：运行采样程序，立即采集数据，直 到将一段时间内的模拟信号的采样 点数据全部采完为止。
优点：为无约束采样。
数据采集与处理
23
UEST
2.6 模拟信号的采样控制方式
C
缺点：不管信号是否准备好都采样，可能
容易出错。
①定时采样：采样周期不变 方法
②变步长采样：采样周期变化
⑵ 条件采样
①查询方式 方法
讨论：
当φ = 0， xs(nTs ) = 0，即采样值为零， 无法恢复原来的模拟信号x(t) 。
数据采集与处理
15
数据采集与处理
7
UEST
C
x(t)
2.2 采样过程
xS(nTS )
δTs(t)
图2.2中：
x(t)
xS(nTS )
t
K
τ
TS 2TS 3TS …
t
TS
图2.2 采样过程
xs(nTs ) — 采样信号; 0, TS, 2 TS — 采样时刻
τ — 采样时； TS — 采样周期。
有舍有入
1. ″只舍不入″的量化 如图2.12所示。
数据采集与处理
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UEST C
xS(nTS)
2.7 量化与量化误差
xq(nTS)
.
.
.
.
.
.
3q 2q q 0 TS 2TS 3TS …
(a)
3q
2q q
t
0 TS 2TS 3TS …
t
(b)
图2.12 “只舍不入”量化过程
将信号幅值轴分成若干层，各层之间的间 隔均等于量化单位q。
⑴无条件采样
特点：运行采样程序，立即采集数据，直 到将一段时间内的模拟信号的采样 点数据全部采完为止。
优点：为无约束采样。
数据采集与处理
23
UEST
2.6 模拟信号的采样控制方式
C
缺点：不管信号是否准备好都采样，可能
容易出错。
①定时采样：采样周期不变 方法
②变步长采样：采样周期变化
⑵ 条件采样
①查询方式 方法
讨论：
当φ = 0， xs(nTs ) = 0，即采样值为零， 无法恢复原来的模拟信号x(t) 。
数据采集与处理
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《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。
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