企业数据采集的10个经典方法
PLC数据采集与处理
PLC数据采集与处理工业环境中需要对各种参数进行监测和控制，如温度、湿度、压力、流量等。
数据采集是一个重要的过程。
其中，PLC数据采集和处理技术成为了一种经典的方法。
PLC即可编程逻辑控制器，它是一种功能强大，易于使用的控制器。
本文将对PLC数据采集和处理技术做简单介绍。
一、PLC简介PLC是一种以可编程存储器为核心，利用编程语言编制控制程序，完成工业自动化的过程控制和生产流程的控制设备。
它可以完成多种复杂动作控制，并能将输入信号进行处理，驱动执行器控制输出。
PLC的编程语言可以自由组合，所以它非常灵活。
二、PLC数据采集原理PLC采集数据的原理就是利用I/O模块对外部传感器、执行机构等进行数据采集和输出控制。
PLC的输入端和输出端都需要安装I/O模块。
I/O模块有几个通道，每个通道都连接一个传感器或执行机构。
PLC可以从这些传感器中读取到温度、湿度等参数值，并通过程序进行处理和控制。
三、PLC数据采集与处理技术的优点1. 稳定性好：PLC具有高可靠性和稳定性，可以满足海拔高度、温度、湿度等复杂恶劣环境的要求。
2. 实时性强：PLC不受计算机中断、操作系统调度等干扰，对I/O的响应速度非常快，实现实时采集和控制。
3. 灵活性高：PLC的编程语言可以根据需要进行编译和修改，提高生产效率和应用范围。
4. 安全性高：PLC可设置密码、权限等多种控制功能，提高系统的安全性。
5. 维护成本低：相较于其他方式，PLC的维护成本非常低，且易于维护。
四、PLC在数据采集和处理过程中的应用1. 环境温湿度监控：通过传感器采集环境温湿度等参数，PLC计算并输出，实现自动控制。
2. 流量监控：通过流量计采集流量数据，PLC根据传感器数据计算并输出，控制流量控制阀的开关机。
3. 工业机器人控制：PLC接收来自计算机的指令控制工业机器人进行各种复杂操作，并对机器人所掌控各种的监控参数进行采集与处理。
五、结论PLC数据采集与处理技术在工业领域拥有广泛的应用。
dip管理经典做法
dip管理经典做法DIP（Digital Image Processing，数字图像处理）是一种广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的技术方法。
它涵盖了许多经典的管理做法，以下是10个不包含网络地址、数学公式或计算公式的介绍：1. 图像采集与预处理：DIP中的第一步是采集图像，并对其进行预处理。
预处理包括去噪、增强、平滑和调整图像的亮度和对比度等。
2. 图像分割：图像分割是将图像划分为不同的区域或物体的过程。
常用的方法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。
3. 特征提取：特征提取是从图像中抽取有用信息的过程，用于后续的分析和分类。
常用的特征包括纹理、形状和颜色等。
4. 图像变换：图像变换是将图像从一个域转换到另一个域的过程。
常用的变换包括傅里叶变换、小波变换和离散余弦变换等。
5. 图像恢复与重建：图像恢复与重建是通过图像处理技术来修复受损的图像或生成缺失的图像。
常用的方法有去模糊、去噪和插值等。
6. 图像压缩与编码：图像压缩与编码是将图像数据进行压缩和编码以减少存储空间和传输带宽的过程。
常用的方法有无损压缩和有损压缩等。
7. 图像识别与分类：图像识别与分类是通过图像处理技术来自动识别和分类图像中的物体或场景。
常用的方法有模板匹配、神经网络和支持向量机等。
8. 图像检索与索引：图像检索与索引是通过图像特征来检索和索引图像数据库中的图像。
常用的方法有基于内容的图像检索和基于标签的图像检索等。
9. 图像分析与理解：图像分析与理解是对图像内容进行分析和理解的过程。
常用的方法有目标检测、目标跟踪和场景理解等。
10. 图像处理系统与应用：图像处理系统与应用是将图像处理技术应用于实际问题的过程。
常见的应用包括医学影像处理、遥感图像处理和安防监控等。
以上是DIP中的一些经典管理做法，它们涵盖了图像处理的各个方面。
通过合理应用这些方法，可以处理和分析图像数据，从而提取有用的信息并解决实际问题。
管理学的经典理论与研究方法
管理学的经典理论与研究方法标题：管理学的经典理论与研究方法引言：管理学作为一门学科，旨在研究组织如何有效地利用资源来实现预定目标。
其经典理论和研究方法为管理者提供了重要的指导和参考。
本文将介绍几个管理学的经典理论和研究方法，并分析其在实践中的应用。
一、经典理论：1. 科学管理理论：- 理论思想：由弗雷德里克·泰勒提出，以提高劳动效率为目标，通过科学方法来确定最佳工作方法。
- 实践应用：管理者可以通过测量和调整工作流程，提高工作效率，降低成本。
2. 行为管理理论：- 理论思想：以人为中心的管理方法，强调员工的行为和动机对组织绩效的影响。
- 实践应用：管理者应倾听员工的意见和建议，鼓励员工的参与和自主性，提高员工的工作满意度和绩效。
3. 环境管理理论：- 理论思想：组织内外环境对组织绩效的影响，管理者需要适应外部环境并调动内部资源以应对变化。
- 实践应用：管理者应密切关注市场动态和竞争对手的行动，灵活调整组织战略，保持竞争优势。
二、研究方法：1. 实地调研：- 步骤：1) 制定调研目标：明确想要获取的信息和问题。
2) 设计调研方案：确定调研方法和样本选择。
3) 收集数据：通过问卷调查、访谈、观察等方式收集信息。
4) 数据分析：整理、统计和解释收集到的数据。
5) 得出结论：根据数据分析结果得出结论并提出建议。
2. 实验研究：- 步骤：1) 确定研究问题：明确要研究的变量和研究目的。
2) 设计实验方案：包括选择实验群体、控制变量等。
3) 数据采集：通过观察、测量等方法收集实验数据。
4) 数据分析：使用统计方法分析实验数据。
5) 结果解释：根据数据分析结果解释实验结果，并从中得出结论。
3. 大数据分析：- 步骤：1) 数据采集：收集大量的数据。
2) 数据清洗：清除无效数据和异常数据，保证数据质量。
3) 数据分析：使用统计和机器学习等方法对数据进行处理和分析。
4) 结果呈现：将数据分析结果可视化，以便更好地理解和解释。
大数据应用案例
四大经典大数据应用案例解析什么是数据挖掘(Data Mining)?简而言之，就是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。
在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。
数据挖掘是如何解决问题的?本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。
下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。
而Target 公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。
一、尿不湿和啤酒很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么?下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。
超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司(Wal Mart)拥有世上最大的数据仓库系统之一。
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。
一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。
那么这个结果符合现实情况吗?是否是一个有用的知识?是否有利用价值?为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。
经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式：在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
大数据十大经典案例
07
大数据经典案例六：沃尔玛的库存预
测
案例介绍
沃尔玛是美国最大的零售商，拥有数千家分店 和庞大的库存。为了确保商品充足和减少缺货 情况，沃尔玛利用大数据技术进行库存预测。
通过收集和分析历史销售数据、季节性变化、 天气预报和其他相关因素，沃尔玛能够预测各 分店的商品需求，从而精确地调整库存。
这种预测方法不仅提高了库存周转率，减少了 滞销和缺货现象，还为沃尔玛节省了大量成本。
大数据十大经典案例
• 大数据概述 • 大数据经典案例一：Netflix的推荐系统 • 大数据经典案例二：亚马逊的供应链
优化 • 大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
• 大数据经典案例四：阿里巴巴的客户 画像
• 大数据经典案例五：腾讯的社交网络 分析
• 大数据经典案例六：沃尔玛的库存预 测
• 大数据经典案例七：Uber的智能调度 系统
商业价值
库存降低
通过精准预测和实时调整，有 效降低了库存积压和滞销风险
。
配送速度提升
优化配送路线和配送策略，缩 短了配送时间，提高了客户满 意度。
成本控制
降低库存成本和物流成本，提 高了企业的整体盈利能力。
客户满意度提高
快速、准确的配送服务提高了 客户满意度，增强了客户忠诚
度。
04
大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
案例介绍
01 谷歌搜索引擎是全球使用最广泛的搜索引擎，每 天处理数以亿计的搜索请求。
02 通过大数据技术，谷歌能够实时分析用户搜索行 为，提供更加精准的搜索结果。
03 谷歌利用大数据技术不断优化搜索算法，提高搜 索质量和用户体验。
技术实现
分布式存储系统
谷歌使用分布式存储系统， 将海量数据分散存储在多 个节点上，确保数据可靠 性和可扩展性。
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案-2019年温州市工程技术系列专业技术人员继续教育
1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
数学建模数据处理方法
数学建模数据处理方法数学建模是解决实际问题的重要方法，而数据处理是数学建模中不可或缺的一环。
数据处理方法的好坏直接影响到模型的准确性和可靠性，因此需要对数据进行准确、全面的处理和分析。
下面将从数据采集、数据清洗、数据分析三个方面介绍数学建模中的数据处理方法。
一、数据采集数据采集是数学建模中首先需要完成的工作。
数据采集工作的质量对最终结果的精确度和代表性具有至关重要的影响。
数据采集必须具有相应数据的覆盖范围，数据即时性、真实性和准确性。
采集数据的方法主要有以下几种：1.问卷调查法：通过问卷调查的方式获得数据，是一个经典的数据采集方法。
问卷设计要考虑问题的准确性、问卷的结构和便于回答等因素，其缺点在于有误差和回答方式有主观性。
2.实地调查法：通过实地调查的方式获得数据。
实地调查法拥有远高于其它数据采集方法的数据真实性和准确性，但是它也较为费时费力走，不易操作。
3.网络调查法：通过网络调查的方式获得数据，是应用最广的一种调查方法。
以网络搜索引擎为代表的网络工具可提供大量的调查对象。
在采用网络调查时要考虑到样本的代表性，避免过多的重复样本、无效样本。
此外，由于网络调查法易遭受假冒调查等欺骗行为，结果不能完全符合事实情况。
二、数据清洗在数据采集后，需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗是数据处理过程中的一项重要工作，它能大大提高数据的质量，保证数据的准确性、真实性和完整性。
数据清洗的过程中主要包括以下几个方面的工作：1.清洗脏数据：包括数据中的重复、缺失、无效和异常值等。
其中缺失值和异常值是数据清洗的重点，缺失值需要根据数据具体情况处理，可采用去除、填充、插值等方式，异常值的处理就是通过人工或自动识别的方式找出这些数据并去除或修正。
2.去除重复数据：在数据采集时出现的重复数据需要进行去重处理，在处理过程中需要注意保持数据的完整性和准确性。
3.清洗无效数据：清洗无效数据是指对数据进行筛选、排序、分组等操作，以得到有意义的数据，提高数据的价值和质量。
数据采集的方法有哪些
数据采集的方法有哪些
- 网络爬虫：利用编程技术从网页中提取数据，并保存到本地或者数据库中。
- 传感器数据采集：使用各种传感器设备，如温度传感器、湿度传感器、压力传感器等，采集环境中的实时数据。
- 调查问卷：通过设计问卷并发放给目标人群，收集他们的观点、意见或者行为数据。
- 日志文件分析：对系统或者应用程序生成的日志文件进行分析，提取有用的信息和统计数据。
- 采样调查：从整体群体中选取一部分样本，对这些样本进行调查和数据收集，然后通过统计学方法推断整体群体的特征。
- 实地观察：亲自到目标地点进行观察和记录，以收集相关数据。
- 实验：通过设置实验环境和控制变量，收集数据以验证特定假设。
- 文献研究：通过阅读和分析已发表的文献，搜集已有的数据和研究成果。
- 社交媒体分析：通过分析社交媒体平台（如微博、微信、Twitter等）上的用户发布内容，收集相关数据。
- 数据购买：购买已有的数据集，如市场调研数据、人口普查数据等。
这些方法提供了多种途径用于收集不同类型的数据，可以根据具体的需求和研究目标选择合适的方法进行数据采集。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言大数据是指规模庞大、结构复杂且难以处理的数据集合，以及从这些数据中提取出有价值的信息的技术和方法。
随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据应用已经成为各行各业的热点话题。
本文将分析几个经典的大数据应用案例，以便更好地理解大数据的概念和应用。
二、电商领域的大数据应用案例分析1.案例背景某电商平台每天都有海量的用户访问和交易数据产生，如何利用这些数据提升用户体验、提高销售额成为了该平台的重要课题。
2.数据采集与存储该电商平台通过用户登录、浏览、购买等行为采集大量的用户数据，并将其存储在分布式数据库中，以便后续的分析和挖掘。
3.用户画像与个性化推荐通过对用户数据进行分析，该电商平台可以建立用户画像，了解用户的兴趣、偏好、购买习惯等信息。
基于用户画像，平台可以向用户推荐个性化的商品和服务，提高用户购买的转化率。
4.销售预测与库存管理通过对历史交易数据的分析，该电商平台可以预测不同商品的销售趋势，以便合理安排库存，减少库存积压和损失。
5.用户行为分析与反欺诈通过对用户行为数据的分析，该电商平台可以识别出异常交易行为，及时采取措施防止欺诈和风险。
三、金融领域的大数据应用案例分析1.案例背景某银行拥有大量的客户数据和交易数据，如何利用这些数据提高风险管理和客户服务水平成为了银行的关注点。
2.风险评估与信用评分通过对客户的信用记录、财务状况和交易行为等数据进行分析，银行可以评估客户的风险水平，并为其分配相应的信用评分。
这有助于银行更好地管理风险，提供更准确的贷款和信用卡审批。
3.反洗钱与反欺诈通过对大量的交易数据进行分析，银行可以识别出可能涉及洗钱和欺诈的交易行为，及时采取措施防止金融犯罪。
4.智能客服与投资建议通过对客户数据和市场数据的分析，银行可以为客户提供个性化的投资建议和理财规划，提高客户满意度和投资收益率。
5.金融市场预测与交易策略通过对金融市场的大数据进行分析，银行可以预测市场的走势和波动，制定相应的交易策略，提高投资回报率。
大数据数据挖掘案例
大数据数据挖掘案例【篇一：大数据数据挖掘案例】本文为系列文，该篇为第一篇。
下面是正文：简而言之，数据挖掘（data mining）是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。
在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。
数据挖掘是如何解决问题的？本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。
下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。
而target公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。
尿不湿和啤酒很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么？下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。
超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司（wal mart）拥有世上最大的数据仓库系统之一。
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。
一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”！这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。
那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。
经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式：在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
运营必备的 15 个数据分析方法
运营必备的15个数据分析方法提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。
其实,“分析”本身是每个人都具备的能力;比如根据股票的走势决定购买还是抛出,依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。
这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断,这就是简单分析的过程.对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。
1。
数据分析的战略思维无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么?1.1 数据分析的目标对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程,降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析.商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。
商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。
1.2 数据分析的作用我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。
这其中，数据和数据分析,是不可或缺的环节。
通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务,而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易,都可以作为数据采集下来.根据这些数据洞察,通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环.这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。
1。
3 数据分析进化论我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。
阶段1：观察数据当前发生了什么？首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。
例如，公司上周投放了新的搜索引擎A 的广告，想要比对一周下来，新渠道A 比现有渠道B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何？又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少.这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”.阶段2：理解为什么发生？如果看到了渠道A 为什么比渠道B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。
python爬虫10例经典例子
python爬虫10例经典例子当谈到Python爬虫，经典的例子可能包括以下几种：1. 爬取静态网页数据，使用库如requests或urllib来获取网页内容，然后使用正则表达式或者BeautifulSoup来解析页面，提取所需数据。
2. 爬取动态网页数据，使用Selenium或者PhantomJS等工具模拟浏览器行为，获取JavaScript渲染的页面内容。
3. 爬取图片，通过爬虫下载图片，可以使用requests库发送HTTP请求，获取图片的URL，然后使用openCV或者PIL库来处理图片。
4. 爬取视频，类似图片爬取，但需要考虑视频文件的大小和格式，可能需要使用FFmpeg等工具进行处理。
5. 爬取特定网站，例如爬取新闻网站的新闻内容，或者爬取电商网站的商品信息，需要根据网站的结构和特点编写相应的爬虫程序。
6. 爬取社交媒体数据，可以通过API或者模拟登录的方式爬取Twitter、Facebook等社交媒体平台的数据。
7. 数据存储，将爬取的数据存储到数据库中，可以使用MySQL、MongoDB等数据库，也可以将数据保存为CSV、JSON等格式。
8. 数据清洗和分析，对爬取的数据进行清洗和分析，去除重复数据、处理缺失值，进行数据可视化等操作。
9. 自动化爬虫，编写定时任务或者事件触发的爬虫程序，实现自动化的数据采集和更新。
10. 反爬虫策略，了解和应对网站的反爬虫机制，如设置请求头、使用代理IP、限制访问频率等，以确保爬虫程序的稳定运行。
以上是一些Python爬虫的经典例子，涵盖了静态网页、动态网页、多媒体文件、特定网站、社交媒体等不同类型的数据爬取和处理方法。
希望这些例子能够帮助你更好地理解Python爬虫的应用和实现。
数据采集和处理流程
数据采集和处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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考虑数据的用途和分析目标。
聚类分析法经典案例
聚类分析法经典案例聚类分析法是一种常用的数据分析方法，它通过对数据进行分类和分组，帮助我们发现数据中的内在规律和特征。
在实际应用中，聚类分析法被广泛运用于市场营销、社交网络分析、医学诊断、图像处理等领域。
下面，我们将介绍一些聚类分析法的经典案例，帮助大家更好地理解和应用这一方法。
首先，我们来看一个市场营销领域的案例。
某公司想要对其客户进行分类，以便更好地制定营销策略。
他们收集了客户的消费行为、年龄、性别、地理位置等数据，并利用聚类分析法对客户进行了分组。
通过分析，他们发现客户可以被分为三大类，高消费高端用户、中等消费稳定用户和低消费新用户。
有了这些分类信息，公司可以针对不同类型的客户制定不同的营销策略，提高市场营销效率。
其次，我们来看一个社交网络分析的案例。
一家社交媒体公司希望了解用户在平台上的行为和兴趣，以便更好地推荐内容和广告。
他们利用用户的浏览记录、点赞行为、评论信息等数据，通过聚类分析法将用户分为几个群体。
通过分析，他们发现用户可以被分为电影爱好者、音乐迷、美食达人等不同类型的群体。
有了这些分类信息，社交媒体公司可以更精准地为用户推荐内容和广告，提高用户满意度和广告点击率。
再次，我们来看一个医学诊断的案例。
医院收集了患者的临床症状、实验室检查结果、病史等数据，希望通过聚类分析法对患者进行分类，以便更好地制定治疗方案。
通过分析，他们发现患者可以被分为几个病情严重程度不同的群体。
有了这些分类信息，医生可以更好地制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。
最后，我们来看一个图像处理的案例。
一家无人驾驶车辆公司希望通过图像识别技术对道路上的车辆和行人进行分类，以便更好地进行交通管理和安全预警。
他们利用摄像头采集的图像数据，通过聚类分析法将道路上的车辆和行人进行分类。
通过分析，他们可以更准确地识别不同类型的车辆和行人，并做出相应的交通管理和安全预警措施。
通过以上经典案例的介绍，我们可以看到聚类分析法在不同领域的广泛应用。
市场调研中的数据采集和样本选择方法
市场调研中的数据采集和样本选择方法市场调研是企业决策和产品发展的重要环节。
在市场调研过程中，数据采集和样本选择是其中关键的步骤。
本文将介绍市场调研中常用的数据采集方法，以及样本选择的原则和方法。
一、数据采集方法1.问卷调查：问卷调查是市场调研中最常用的数据采集方法之一。
通过编制问卷，针对目标受众进行调查，收集相关数据并进行分析。
问卷调查可以通过多种方式进行，如电话调查、面访调查或在线调查等。
在问卷设计时，需要注意问题的设置要明确、简洁，以避免引导受访者的回答。
2.访谈法：访谈法是一种质性的数据采集方法，通过与目标受访者进行深入交谈，收集他们的观点和看法。
访谈法适用于需求研究、用户洞察等方面的市场调研。
在进行访谈时，需要注意与受访者建立良好的互动关系，使其能够真实、详细地表达自己的意见。
3.观察法：观察法是通过观察目标受众的行为、环境等因素来收集数据的一种方法。
观察法适用于产品使用场景、消费者行为等方面的市场调研。
在进行观察时，需要确保观察者不干扰被观察者的正常行为，并准确记录所观察到的数据。
4.数据分析法：数据分析法是通过收集和分析已有的市场数据来获取市场调研信息的方法。
数据可以来自于公司内部的销售数据、市场份额数据等，也可以来自于外部的行业报告、市场调查等。
数据分析法可以帮助企业了解市场发展趋势、竞争对手情况等，为决策提供有力支持。
二、样本选择方法1.随机抽样：随机抽样是一种经典的样本选择方法，通过随机选择样本来代表目标人群。
随机抽样可以确保每个样本有相等的机会被选中，减少样本选择的偏差。
在进行随机抽样时，可以使用随机数表、随机数字生成器等工具来辅助选择样本。
2.分层抽样：分层抽样是根据样本人群的某种特征将其划分为不同的层次，然后在每个层次中进行抽样的方法。
分层抽样可以保证样本在各层次上能够有代表性，更好地反映整个目标人群的特征。
在进行分层抽样时，需要确保样本在每个层次上的比例符合实际情况，以减小抽样误差。
QC七大手法经典解析
月份 7月 8月 9月 10月 11月 12月
三）特性要因图绘图时应注意事项
1）集合有关全员知识与经验。 2）利用脑力激荡法。 3）寻找要因时依5W1H(what/why/where/when/who/how) 方法自问自答及依6M1E探索。 4）以事实为依据, 多利用过去资料及Know How。 5）对要因彻底深入分析追根究底。 6）把要因层别。 7）要标明品名、工程别、作成日期、操作者等。
QC七大手法经典解析
QC 七 大 手 法 第一招: 查检表集数据 第二招: 柏拉图抓重点 第三招: 散布图看相关 第四招: 因果图追原因
QC七大手法简介
一、检查表（数据采集表）
典型检查表
一）定义
检查表示使用简单易于了解的标准化表格或图 形，作业时仅需填入规定检查记号，再加以统计汇 整其数据，即可提供量化分析或对比检查用。系统 地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗 略的整理和简单分析的统计图表。
六）检查表的应用（1）
检查表制作完成后，要让使用者了解，并且作在职训练， 使用检查表时应注意下列事项并适时反映。 1)搜集数据要细心、客观，数据是否代表事实？ 2)数据是否集中在某些项目，而各项目间差异为何？ 3)某些事项是否因时间的变化而有所变化？ 4)如有异常，应马上追究原因，并采取必要措施。 5)检查的项目应随着作业的改善而改变。 6)由使用的记录即能迅速判断、采取行动。
分类的项目必须合乎问题的症结，一般的分类先从结果分 类上着手，以便洞悉问题之所在；然后再进行原因分类，分析 出问题产生之原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果， 依其结果与原因分别绘制柏拉图。
步骤2: 决定收集数据的期间；并按分类项目，在期间内收集 数据。
财务分析指标体系经典完整图解
财务分析指标体系经典完整图解财务分析指标体系是用于评估和分析一个企业财务状况和经营绩效的工具。
它通过采集和分析财务数据，匡助投资者、分析师和管理层了解企业的盈利能力、偿债能力、运营能力和成长潜力。
以下是一个经典完整的财务分析指标体系的图解，详细介绍了各个指标及其计算方法。
1. 盈利能力指标- 毛利率：毛利率 = （销售收入 - 销售成本）/ 销售收入- 净利润率：净利润率 = 净利润 / 销售收入- 资产回报率：资产回报率 = 净利润 / 总资产2. 偿债能力指标- 速动比率：速动比率 = （流动资产 - 存货）/ 流动负债- 资产负债率：资产负债率 = 总负债 / 总资产- 利息保障倍数：利息保障倍数 = 息税前利润 / 利息费用3. 运营能力指标- 库存周转率：库存周转率 = 销售成本 / 平均库存- 应收账款周转率：应收账款周转率 = 营业收入 / 平均应收账款- 总资产周转率：总资产周转率 = 营业收入 / 总资产4. 成长潜力指标- 销售增长率：销售增长率 = （本期销售收入 - 上期销售收入）/ 上期销售收入- 净利润增长率：净利润增长率 = （本期净利润 - 上期净利润）/ 上期净利润 - 资产增长率：资产增长率 = （本期总资产 - 上期总资产）/ 上期总资产以上指标是财务分析中常用的经典指标，通过计算和比较这些指标，可以匡助评估企业的财务状况和经营绩效。
然而，需要注意的是，财务指标只是提供了一个参考，还需要结合行业情况、市场环境和企业战略等因素进行综合分析。
同时，财务分析指标体系还可以根据具体的行业和企业特点进行调整和补充，以更好地反映企业的实际情况。
因此，在使用财务分析指标体系时，需要根据具体情况进行灵便运用，并结合其他非财务指标进行综合分析，以获得更全面准确的评估结果。
大数据获取方法有哪些
大数据获取方法有哪些
一、公开数据库
常用数据公开网站：
UCI：经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。
很经典也比较古老，但依然活跃在科研学者的视线中。
国家数据：数据来源中华人民共和国国家统计局，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，全面又权威。
亚马逊：来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。
figshare：研究成果共享平台，在这里可以找到来自世界的大牛们的研究成果分享，获取其中的研究数据。
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案-2019年温州市工程技术系列专业技术人员继续教育
《数据科学与⼤数据通识导论》题库及答案-2019年温州市⼯程技术系列专业技术⼈员继续教育1.数据科学的三⼤⽀柱与五⼤要素是什么？答：数据科学的三⼤主要⽀柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计⽅法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法⽅法 (Algorithmic method)数据科学的五⼤要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应⽤ (Application)2.如何辨证看待“⼤数据”中的“⼤”和“数据”的关系？字⾯理解Large、vast和big都可以⽤于形容⼤⼩Big更强调的是相对⼤⼩的⼤，是抽象意义上的⼤⼤数据是抽象的⼤，是思维⽅式上的转变量变带来质变，思维⽅式，⽅法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决⼈⼯智能中的诸多问题，利⽤⼤数据突破性解决了，其核⼼问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利⽤这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某⼀科学的科学家群体所共同遵从的世界观和⾏为⽅式。
第⼀范式：经验科学第⼆范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统⼀于理论、实验和模拟4.从⼈类整个⽂明的尺度上看，IT和DT对⼈类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在⾛向激活⽣产⼒为⽬的的DT（Data Technology）数据时代。
⼤数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观⼤数据重新定义商业新模式⼤数据重新定义研发新路径⼤数据重新定义企业新思维5.⼤数据时代的思维⽅式有哪些？“⼤数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：⼈→⼈机协同（⼈ + ⼈⼯智能）6.请列举出六⼤典型思维⽅式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并⾏思维、科学思维7.⼤数据时代的思维⽅式有哪些？同58.⼆进制系统是如何实现的？计算机⽤0和1来表⽰和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢⼆进⼀”，⽤1表⽰开，0表⽰关9.解释⽐特、字节和⼗六进制表⽰。
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企业数据采集的10个经典方法
1.网络调查和问卷调查
网络调查和问卷调查是常见的一种数据采集方法。
企业通过在网上发
布调查问卷或通过邮件送达，收集用户意见、产品反馈、市场需求等信息。
这种方法可以快速获取大量数据，但需要注意样本的代表性和有效性。
2.用户行为分析
3.数据挖掘和机器学习
数据挖掘和机器学习是利用数据分析算法来发现数据中的模式和趋势
的方法。
通过对大量的企业数据进行分析和建模，可以预测市场趋势、发
现潜在用户群体等。
这种方法需要专业的统计和数学知识。
4.竞争情报分析
竞争情报分析是通过收集竞争对手的信息和数据来了解其市场策略和
优势。
企业可以通过监视竞争对手的广告、销售数据、产品发布等信息，
来了解市场的竞争态势，从而制定相应的营销策略。
5.社交媒体监测
社交媒体是人们交流和分享信息的重要平台，通过监测社交媒体平台
上的讨论、评论、分享等信息，可以了解用户对产品和品牌的看法和反馈。
这种方法可以及时掌握市场动态和用户需求。
6.传统调研和采访
传统调研和采访是通过直接和潜在用户进行面对面的问答，获取详细
的反馈和意见。
这种方法可以深入了解用户的需求和心理，但需要耗费较
多的时间和人力资源。
7.销售数据分析
通过分析销售数据，包括销售额、销售渠道、销售区域等，可以了解
产品的市场需求和销售趋势。
这种方法可以帮助企业优化产品组合、调整
定价策略等。
8.市场调研和观察
通过进行市场调研和观察，收集市场中存在的问题、需求和竞争情况。
企业可以通过参加行业会议、观察市场趋势和竞争对手的动态等方式，了
解市场的信息。
9.外部数据采集
外部数据采集是指利用外部资源获取数据，例如购买市场调研报告、
使用第三方数据分析工具等。
这种方法可以快速获取全面的市场数据，但
需要注意数据的可靠性和准确性。
10.内部数据挖掘
企业可以通过内部数据分析，例如员工数据、财务数据、生产数据等，来了解企业的运营状况和效率。
通过深入分析企业内部的数据，可以发现
问题和优化管理。
总之，企业数据采集是企业决策的基础和保障，通过合理有效地采集
和分析数据，企业可以更好地了解市场和用户需求，优化产品和服务，提
高竞争力。
以上介绍的方法只是常见的几种，随着科技的不断进步和创新，数据采集的方法和工具将不断更新和扩展。