中普数据采集转换
中普审计软件对各种数据库备份文件处理方式
全国统一销售热线：4000-665-675中普审计软件对各种数据库备份文件处理方式一、中普审计数据采集方式有如下几种：第一种方式：直接拿采集工具从财务客户端采集使用U盘拷贝【中普数据采集工具】，对于网络版的财务软件，可以在财务系统的任意客户端进行数据采集，在客户端上采集，需要被审计单位【系统或数据库管理员】提供如下必要的数据库访问参数：（1）数据库服务器IP地址或服务器名称（Oracle数据库还需提供SID）；（2）数据库访问用户名（3）数据库访问口令（4）数据库服务器端口号备注：上述信息是针各种数据库访问时的必要参数，但因数据库不同，参数的多少会略有不同。
第二种方式：直接拿采集工具从财务服务器端（也叫主机）采集；使用U盘拷贝【中普数据采集工具】，在服务器端直接采集，可以自动获取到IP地址或服务器名称，其他参数仍需被审计单位【系统或数据库管理员】提供：（1）数据库访问用户名（2）数据库访问口令（3）数据库服务器端口号备注说明：针对目常采集最常见的SQL Server数据库，如果对方数据库服务器的安全认证方式采用了混合模式（即Windows用户和SQL Server用户两种，这种模式是最为常见的安装方式）的，我们在数据库服务器上采集时，可以使用【信认连接方式】采集，无需对方系统管理员提供任何参数，即可完成。
第三种方式：被审计单位提供备份数据被审计单位提供的备份的账套数据，需要在审计的机器上（配置要好一点的）搭建相关数据库环境（安装和配置相关的数据库程序），即可恢复各种备份数据，进行数据采集。
相关可以恢复的备份数据格式一般为：SQL Server数据库的备份格式：*.bak *（如金蝶K3、远光财务等）；*.dat （其他一些使用SQL Server数据库的财务软件的数据备份）；*.ba_（用友U8.2以上的账套数备份，需要将“*.ba_”更改为“.rar”，解压后再进行备份恢复）。
Oracle数据库的备份文件为“*.dmp”，如用友NC、金蝶EAS、Oracle ERP、SAP、金算盘8E等ERP系统。
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享(九)
在数据分析和机器学习领域，数据清洗和整理是至关重要的一步。
在获取原始数据后，我们需要对其进行加工，以消除噪声、处理缺失值和异常值，并将数据转换为可供分析使用的格式。
本文将分享一些数据采集和格式转换的技巧，帮助您更好地进行数据清洗和整理。
一、数据采集技巧1. 网络爬虫：当我们需要从网页上收集数据时，可以使用网络爬虫工具。
通过设置合适的参数和规则，爬虫能够自动访问网页并抓取所需数据。
但是，在使用网络爬虫时需要遵守相关法律法规，不得侵犯他人隐私和知识产权。
2. API接口：很多网站和服务商提供API接口，通过接口我们可以直接获取他们的数据。
使用API接口可以更加方便、高效地获取数据，并且可以避免网页结构变化对数据采集造成的影响。
3. 数据库查询：如果数据存储在数据库中，我们可以使用SQL查询语言来检索所需数据。
通过灵活运用SQL语句，我们可以实现复杂的数据提取和过滤操作。
二、数据格式转换技巧1. 缺失值处理：在实际数据中，经常会遇到缺失值的情况。
处理缺失值有多种方法，如删除包含缺失值的样本、使用均值或中位数填充缺失值等。
根据具体情况选择适当的方法进行处理。
2. 异常值处理：异常值可能会对数据分析结果产生不良影响。
可通过定义阈值、使用统计方法、利用模型预测等方法来发现和处理异常值。
3. 数据类型转换：不同的算法和模型对输入数据的类型有不同的要求。
因此，我们需要将数据转换为正确的类型，如数值型、类别型、时间型等。
请注意，在转换数据类型之前，需要确保目标数据的格式和完整性。
4. 标准化和归一化：在数据分析过程中，为了消除不同变量之间的量纲差异，我们常常会对数据进行标准化或归一化处理。
标准化将数据转化为均值为0、标准差为1的分布；而归一化则将数据压缩到[0,1]的范围内。
5. 数据合并和拆分：当我们有多个数据源时，需要将它们合并成一个数据集。
在合并之前，需要确保数据的格式和结构一致。
相反，有时候我们需要将一个数据集拆分成多个子集，可以根据特定的条件或算法来完成。
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享(三)
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享引言：在进行数据分析和挖掘之前，数据清洗和整理是不可或缺的环节。
数据采集和格式转换是数据清洗与整理过程中的关键技巧。
本文将分享一些在数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧。
一、数据采集技巧1.确定数据来源：首先需要明确数据的来源，可以是交易数据库、用户调查、社交媒体数据等。
根据数据来源的不同，采用相应的数据采集方法。
2.选择合适的采集工具：根据采集对象的特点，选择合适的采集工具。
例如，对于网页数据采集，可以使用Python的BeautifulSoup库来解析HTML页面，或者使用Selenium模拟用户操作。
3.数据去重和过滤：在进行数据采集的过程中，经常会遇到数据重复的情况。
为了避免重复数据的干扰，可以使用哈希算法对数据进行去重。
此外，还可以根据设定的条件过滤掉不符合要求的数据，以提高数据的质量。
二、格式转换技巧1.文本数据的格式转换：在处理文本数据时，常常需要将不同格式的文本数据进行转换。
例如，将日期从字符串格式转换为日期格式，可以使用Python的datetime库来完成。
对于大文件的文本转换，可以使用命令行工具如awk来实现。
2.结构化数据的转换：结构化数据通常以表格的形式呈现，例如Excel、CSV等。
在进行结构化数据转换时，可以使用Pandas库来快速处理和转换数据。
Pandas提供了丰富的数据处理和操作函数，可以简化数据清洗和整理的过程。
3.图像和音频数据的格式转换：对于图像和音频等非文本数据的格式转换，可以使用相应的库和工具来完成。
例如，对于图像数据，可以使用Python的Pillow库来进行格式转换和图像处理。
对于音频数据，可以使用Python的Librosa库来进行格式转换和音频特征提取。
三、注意事项1.数据安全和隐私保护：在进行数据采集时，需要注意数据的安全和隐私保护。
遵守相关法律法规，确保数据采集和使用的合法性和合规性。
同时，要采取相应的措施保护用户的隐私信息，避免信息泄露和滥用。
数据处理中的数据转换方法(八)
数据处理中的数据转换方法数据转换在数据处理中起着至关重要的作用。
通过数据转换，我们能够将原始数据转化为更加有用和易于分析的形式，进而帮助我们做出更准确的决策。
在本文中，我们将探讨几种常见的数据转换方法，它们分别是：数据清洗、数据归一化、独热编码和特征选择。
一、数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，用于处理数据中的噪声和不完整性。
在现实世界中，我们经常会遇到数据缺失的情况，比如某些记录中的某些字段为空。
数据清洗的目标是填充这些缺失值或者删除包含缺失值的记录。
数据清洗可以采用多种方法来处理缺失值。
一种常见的方法是使用均值或中位数来填充缺失值。
另一种方法是使用插值算法，如线性插值或多项式插值。
对于缺失值较多的记录，我们也可以选择删除它们，以避免对结果产生过大的影响。
二、数据归一化数据归一化用于将不同尺度和范围的数据转化为相同的比例。
在数据处理中，我们经常会遇到不同特征的取值范围差异较大的情况。
这样的数据会影响到基于距离和相似性的算法，比如聚类和分类。
常见的数据归一化方法有最小-最大缩放和标准化。
最小-最大缩放将数据缩放到一个指定的范围，通常是0到1之间。
标准化则将数据转化为均值为0，标准差为1的正态分布。
这两种方法在处理数据时都能起到使特征具有相同的比例的效果。
三、独热编码独热编码是将离散变量转换为二进制向量的方法。
在机器学习和数据分析中，我们通常需要将离散变量转化为数字，以便于进行计算和建模。
然而，如果简单地将离散变量转化为数字，会导致模型对这些变量的大小关系做出错误的假设。
独热编码通过创建一个二进制向量来表示离散变量的不同取值。
对于一个有N个不同取值的离散变量，独热编码将其转化为N个二进制向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0。
这样的编码方式可以避免虚拟变量陷阱，并保持了离散变量之间的无序性。
四、特征选择特征选择是根据某种准则选择最具代表性和有价值的特征的方法。
在数据处理和建模中，我们经常会面临高维数据的问题，即数据包含大量的特征。
中普审计事务所版简单操作说明2
中普审计信息系统-事务所版操作说明书目录第一章、软件使用流程 (3)第二章、详细操作与常见问题解答 (6)一、安装初始化（由系统管理员操作） (6)1>、软件安装 (6)2>、注册授权 (10)3>、系统参数设置 (11)4>、单位组织结构设置 (13)5>、操作员设置及授权 (14)二、数据采集、转换： (16)1>、生成U盘数据采集工具 (16)2>、数据采集 (17)3>、数据转换 (25)三、查账前的准备工作 (27)1>、设置查账期间 (29)2>、行业科目对照 (30)3>、数据准备及测试 (31)四、生成未审报表 (33)1>、审计工作记录的介绍 (33)2>、生成未审报表 (33)常见问题解答： (36)五、项目负责人进行审计风险评估 (37)1>、风险评估调查 (37)2>、编辑风险评估底稿 (38)常见问题解答： (39)六、项目负责人结合实质性程序做人员分工 (39)生成工作底稿注意事项： (39)1>、选择人员及负责底稿 (40)2>、选择实质性执行程序 (41)3>、批量生成各人员初始底稿 (42)常见问题解答： (43)七、审计人员根据初始底稿执行程序进行审计工作 (43)1>、基本查账 (43)2>、账龄综合分析 (50)3>、调整分录录入 (55)八、生成正式的工作底稿 (56)1>、批量生成底稿 (56)2>、二次编辑底稿 (57)3>、底稿表头批量变更 (59)4>、底稿工具按钮各功能说明 (60)九、附注的生成 (61)1>、生成正式的会计报表 (61)2>、生成附注底稿 (62)3>、编辑审计报告 (64)十、集团合并报表 (64)1>、设置集团合并单位 (64)2>、录入抵消分录 (67)3>、合并报表 (69)第三章、常用功能按钮的使用 (74)第四章、法规的查询与应用 (79)1>、常用法规查询 (79)2>、用户录入查询 (79)3>、法规的引用 (80)第一章、软件使用流程第二章、详细操作与常见问题解答一、安装初始化（由系统管理员操作）1>、软件安装1.1软件的安装第一步：插入中普审计软件安装光盘，系统会自动弹出安装向导，或者打开安装盘直接双击Setup.exe 可执行文件。
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享(一)
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享在如今日益数字化的时代，数据已经变得越来越重要。
然而，海量的数据并不意味着它们是干净且易于使用的。
在进行数据分析和处理之前，我们通常需要对原始数据进行清洗和整理。
本文将分享一些在数据清洗和整理过程中使用的数据采集和格式转换技巧。
一、数据采集技巧1. 手动采集手动采集是最基本的数据采集方法。
它适用于数据量较小或无法通过自动化方式获取的情况。
例如，你可以通过手动填写表格或调查来获取一些基础数据。
虽然手动采集方法简单，但是在大型数据集的情况下，这种方法明显效率低下。
2. 自动化采集自动化采集是一种更高效的数据采集方式。
它可以通过编程技术实现，可以自动从网页、数据库等数据源中提取所需数据。
常用的自动化采集工具有Python的BeautifulSoup库和Selenium库等。
使用这些工具，你可以编写代码来自动化地访问网页并提取其中的数据。
相对于手动采集，自动化采集能够大大提高数据采集的效率。
3. API采集API（应用程序接口）可以作为一种快速有效的数据采集方式。
许多网站和服务商提供API来让用户可以直接访问和使用其数据。
你可以根据需要选择适合的API，通过编程方式获取所需的数据。
API的好处是可以提供即时更新的数据，并且可以在合理条件下授权访问。
然而，在使用API时需要注意限制和使用协议。
二、数据格式转换技巧1. CSV文件CSV（逗号分隔值）文件是一种常用的数据格式，它使用逗号来分隔数据字段。
将数据转换为CSV格式可以使其易于导入和导出，同时不会丢失数据。
你可以使用文本编辑器或电子表格软件（如Excel）转换数据为CSV格式，也可以使用Python的pandas库来处理各种数据格式。
2. JSON文件JSON（JavaScript对象表示法）是一种轻量级的数据交换格式。
它易于人类阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。
在数据清洗和整理过程中，将数据转换为JSON格式可以保留数据的层次结构和关系，并减少数据丢失的可能性。
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享(六)
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享导语：在现代社会中，数据已经成为了企业决策的重要依据。
然而，数据的采集与整理却是一个耗时且繁琐的过程。
本文将分享一些数据清洗与整理中的数据采集与格式转换的技巧，帮助读者提高数据处理的效率。
一、数据采集数据采集是数据清洗与整理的第一步，数据的质量和准确性直接影响后续的分析结果。
以下是一些数据采集的技巧：1. 选择合适的数据源：在采集数据之前，我们需要明确自己的需求，并选择适合的数据源。
常用的数据源包括公开数据集、API接口、爬虫等。
2. 确保数据的完整性和准确性：在采集数据的过程中，我们需要注意确保数据的完整性和准确性。
可以通过设置数据的有效性约束、采用数据验证机制等方法来检查数据的有效性。
3. 自动化采集工具的运用：为了提高效率，可以运用一些自动化采集工具，如Python中常用的爬虫库BeautifulSoup、Scrapy等，帮助我们快速采集数据并保存在文件或数据库中。
二、数据格式转换数据格式转换是数据清洗与整理的重要环节，它可以将原始数据转换为我们需要的格式，便于后续的数据分析和建模。
以下是一些常用的数据格式转换技巧：1. 文件格式的转换：常见的文件格式包括CSV、Excel、JSON、XML等。
可以使用Python中的相应库，如pandas、openpyxl、json等，进行文件格式的转换。
2. 数据类型的转换：在处理数据的过程中，我们经常需要对数据的类型进行转换。
例如，将日期类型的数据转换为时间戳、将文本型数据转换为数值型数据等。
可以使用Python中的内置函数、正则表达式等方法进行数据类型的转换。
3. 缺失值的处理：在实际数据中，经常会出现缺失值的情况。
我们需要选择合适的方法来处理缺失值，如删除含有缺失值的样本、用均值或众数填充缺失值等。
4. 标准化与归一化：标准化和归一化是常用的数据处理方法，用于将不同范围的数据转换为统一的范围，方便比较和分析。
数据处理中的数据转换方法(二)
数据处理中的数据转换方法导言随着大数据时代的到来，数据处理变得越来越重要。
在数据处理的过程中，数据转换是一个非常关键的环节。
数据转换指的是从一种数据格式或类型转换为另一种数据格式或类型的过程。
本文将探讨数据处理中的一些常用的数据转换方法。
一、数据清洗在数据处理中，数据清洗是不可或缺的一步。
数据清洗主要是对数据进行预处理，以保证数据的质量和准确性。
在数据清洗过程中，可以使用多种方法对数据进行转换。
例如，可以通过删除重复的数据、处理缺失值、处理异常值等方式清洗数据。
二、数据归一化数据归一化是在数据处理中经常使用的一种数据转换方法。
数据归一化的目的是将不同范围内的数据统一到相同的范围内。
常见的数据归一化方法有最小-最大缩放和Z-score标准化。
最小-最大缩放是通过对数据进行线性变换，将数据映射到0和1之间的范围内。
Z-score标准化是将数据转换为以均值为中心，标准差为单位的数据。
三、数据离散化数据离散化是将连续型数据转换为离散型数据的过程。
数据离散化可以使得数据分析更加简便，并且可以降低数据处理的复杂度。
常见的数据离散化方法有等宽离散化和等频离散化。
等宽离散化是将数据根据等宽间隔划分为多个区间，每个区间的宽度相等。
等频离散化是将数据根据相同记录数划分为多个区间，每个区间的记录数相等。
四、数据编码在数据处理中，数据编码是将非数字型数据转换为数字型数据的过程。
数据编码可以使得非数字型数据可以参与到数据分析模型中。
常见的数据编码方法有独热编码和标签编码。
独热编码是将每个分类特征转换为一个二进制特征向量，向量的长度等于分类特征的取值个数。
标签编码是将每个分类特征转换为一个整数值，从0开始对每个分类进行编号。
五、数据转换数据转换是将原始数据按照一定的规则进行转换，以满足特定的需求。
常见的数据转换方法有对数转换、幂转换和正态转换。
对数转换是将数据的指数关系转换为线性关系，可以用于降低数据的偏度。
幂转换是将数据的次方关系转换为线性关系，可以用于降低数据的方差。
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享(十)
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享在当前信息化时代，大量的数据涌入我们的生活，如何高效地采集、整理和清洗这些数据成为了一项重要的技能。
本文将分享一些在数据清洗与整理过程中的数据采集与格式转换的技巧，帮助读者更好地处理数据。
一、数据采集技巧1.明确需求：在开始数据采集之前，明确自己的数据需求非常重要。
了解自己想要回答的问题是什么，需要哪些数据来支持分析，这样可以帮助我们筛选合适的数据源，避免浪费时间和资源在无用的数据上。
2.选择合适的数据源：互联网上有很多数据源可以供我们采集，如公开数据集、社交媒体平台、行业数据库等。
根据你的需求选择合适的数据源，确保数据的可靠性和准确性。
3.自动化采集工具：如果你需要大量采集数据，可以考虑使用自动化采集工具，如Python的爬虫框架Scrapy。
这些工具可以帮助我们自动采集网页上的特定信息，并保存为结构化的数据格式，提高采集效率。
4.数据抽样与抽取：当需要处理大规模的数据时，可以考虑进行数据抽样与抽取。
数据抽样是指从整体数据集中选择一个代表性的子集进行分析，而数据抽取则是指从数据源中提取出关键信息。
这样可以节省数据处理的时间和资源，同时还可以保持数据的代表性。
二、数据格式转换技巧1.熟悉常见数据格式：常见的数据格式包括CSV、Excel、JSON等。
在进行数据清洗与整理时，我们需要将不同格式的数据转换为相同的格式，以便进行统一的分析。
熟悉各种数据格式的特点和使用方法，可以帮助我们更好地处理数据。
2.数据格式转换工具：有一些数据转换工具可以帮助我们进行数据格式转换，如Python的pandas库。
pandas提供了丰富的函数和工具，可以方便地对数据进行读取、处理和转换，将数据从一个格式转换为另一个格式。
3.清理异常数据：在进行数据清洗与整理时，经常会遇到异常数据的情况，如缺失值、重复值、不一致的命名等。
我们需要对这些异常数据进行清理，以提高数据的质量。
可以使用一些统计方法或者编程技巧来处理异常数据，使其符合分析的要求。
中普审计软件简易操作规范v0.1未完成版
中普审计软件简易操作规范一、安装（放入光盘、插入加密狗）：1、xp双击光盘内setup应用程序，vista或win7右键“以管理员身份运行”；2、按“下一步”，中间可选择安装盘符，直至安装成功；3、按默认选项登陆，左侧大菜单中“系统维护”：点“注册授权”，按纸质授权书输入；点“系统参数设置”，选“底稿生成方式”，表头空，勾选“生成底稿时先目前需添加……”、“表尾增加审计说明栏”、“表尾增加审计结论栏”、“抽查类底稿只生产本年……”、“采用后台处理……”点“单位结构设置”，可更改单位（中天永信全称及被审计单位全称）；点“操作员设置及授权”，输入自己的姓名，岗位属性。
二、取数1、左侧大菜单中“主菜单”，点“生成数据采集用U盘”，在U盘内生成取数工具；或从光盘中解压缩，复制别人的取数工具等方式均可；2、通过被审计单位财务的电脑（最好是服务器），插去U盘，双击“zpsjcj”应用程序，选取对方使用的财务软件，选“联机采集”；3、输入“当前被采集单位名称”，选“取”选择账套，按下一步直至取数结束。
三、数据转换1、左侧大菜单中“主菜单”，点“数据转换”，选择被审计单位的数据库，选择数据所在位置（U盘取数），每个单位第一次取数后应新建账套，同一单位不同年份的数据可选择同一账套，点“开始转换”。
四、审计项目1、左侧大菜单中“主菜单”，点“新建审计项目”，选择项目分类，被审计单位，生成项目名称，输入被审会计期间；2、不停按下一步选择人员，选择账套，点完成；3、选择审计项目，“选择登陆方式”推荐选择“单位方式”，选择审计项目、账套后确认。
五、审计看账1、左侧大菜单中“查前准备”，“设置查账时间”，年审一般为五年，国资委等专项时间按不同要求设定，推荐选择“中注协标准底稿模版”，点确认；2、“行业科目对照”以及“数据准备与测试”可检测被审计单位的科目设置等，一般可忽略；3、左侧大菜单中“财务审计”（通过主菜单也可以），余额表从“科目汇总查询”中察看，明细账可以从“明细账查询”中或者“科目汇总查询”中利用双击科目、三栏帐、多栏帐等方式察看。
中国路谱数据采集与分析说明
中国路谱数据采集与分析说明1 采集设备路谱采集与分析的设备采用Lansmont公司的Saver3X90记录仪及配套软件，该仪器是目前世界上技术领先的物流环境监测设备，能够自动记录物流环境中的振动、冲击、跌落、温湿度等各种危害因素，在全世界范围的研究机构和企业中应用较广。
Saver3X90记录仪技术参数如下：序号项目性能1外形尺寸/mm95x74x432重量/g4773A/D解析度16位数据传送4仪器噪音范围80dB5信号采样率50到5000采样／秒／通道6触发信号触发或时间触发7内存容量128MB8内存类型闪存(非易失性)9数据保存储电池电量耗光前存储10数据存储时间在电池用完之前可以持续保持数据11接口USB1.1 ODU7针连接接口12数据采样率400KB/秒13三轴向加速度传感器最大量程5,10,20,50,100,和200g14温度传感器测量范围:-40ºFto+140ºF(-40ºCto+60ºC)15湿度传感器5%to95%RH, 非固态16滤波频率10,2025,50,100,200,250和500Hz17最大记录时间使用锂电池最长时间为90天使用镍氢电池最长时间为45天18电源：两块9伏的锂电池或镍氢电池表1 Saver3X90技术参数采集数据前，将设定好参数的Saver3X90仪器用安装杆固定在汽车后轴车架上，如图1所示。
当车辆启动行驶，仪器就开始从空间三轴向全程记录行车途中卡车运行方向、垂直地面方向和水平方向的振动信号。
仪器采集参数设置如图2.图1 采集设备及安装图2 Saver采集参数设置2采集方案中国幅员广阔，各个地区各个等级的道路质量水平参差不齐，ISTA的“中国PSD项目”将中国运输环境按地理位置分为东部、中部、西部3个区域。
为了保证采集的数据具有中国地区公路运输环境的代表性，本次路谱采集以真实性和全面性作为实践原则。
为保证真实性，此次数据采集与中铁快运公司合作，按照该公司正常营运状态下，监测实际物流运输过程，表现在：实际运输车辆、真实货载、正常车速，不刻意控制。
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享(五)
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享在数据分析和挖掘的过程中，数据清洗和整理是不可或缺的环节。
而数据采集和格式转换则是数据清洗与整理中的两个核心技巧。
本文将分享一些数据采集和格式转换的技巧，帮助读者更好地应对数据清洗与整理的挑战。
一、数据采集技巧1. 确定数据的来源和数据量数据采集的第一步是确定数据的来源。
数据可以来自于各种渠道，如数据库、API接口、网页抓取等。
根据不同的数据来源，我们可以选择不同的采集方法和工具。
在确定数据源后，我们还需要明确数据量的大小。
如果数据量较大，可以考虑使用分布式爬虫或并行计算技术来加快采集速度。
2. 设置合适的爬虫策略在进行网页抓取时，我们需要设置合适的爬虫策略以避免被网站封禁或者影响网站的正常运行。
我们可以通过设置访问频率、使用代理IP、随机伪装请求头等方式来规避风险。
此外，还可以使用反爬虫技术，如验证码识别、动态IP池等来突破常规的反爬虫机制。
3. 考虑数据采集的实时性有些场景下，我们需要实时地获取数据。
这就需要选择合适的实时数据采集方法。
可以使用消息队列、流处理等技术实现数据的实时获取和处理。
此外，还可以使用定时任务等工具来实现定时采集数据。
二、格式转换技巧1. 数据类型转换在进行数据清洗和整理时，常常遇到需要将数据转换为不同的类型。
例如，将字符串转换为日期类型、将文本转换为数值类型等。
在进行类型转换时，我们需要注意数据的格式和精度。
可以使用正则表达式、内置函数等工具来进行数据类型的转换。
2. 数据格式统一化在不同来源的数据中，经常会出现格式不一致的问题。
例如，日期格式、货币格式、地理坐标等。
在进行数据整理时，我们需要将不同格式的数据统一化。
可以使用正则表达式、字符串处理函数等进行格式的匹配和转换。
3. 数据缺失值处理数据中常常存在缺失值的情况，这给数据的分析和挖掘带来了困难。
在进行数据清洗时，需要采取合适的方法来处理缺失值。
例如，可以使用插值法、删除法、填充法等来处理缺失值。
中普社会审计手册7-24
1、安装软件32、初始化设置62.1登录软件并对软件授权62。
2单位结构设置（新建被审计单位）7 2。
3操作员设置及授权93、采集被审单位数据113。
1SQL数据库财务软件采集步骤113。
1。
1 直接从财务软件采集113。
1。
2从备份文件采集143.2A CCESS数据库财务软件采集173.3浪潮财务软件备份文件取数193。
4手工账数据导入204、数据转换235、登录被审计单位账套266、数据准备266.1查账期间设置276。
2执行科目对照276.3账套数据测试287、查账功能介绍297.1科目汇总查询297.2明细账查询317.3凭证查询327.4辅助核算查询337.5查账专家358、分析性功能介绍368.1单科目总体分析3618.2多科目综合分析379、底稿编制流程（审计工作记录平台应用）389。
1工作底稿389.1.1系统底稿生成流程389。
1.2 EXCEL底稿插件运用419.1.3底稿处理相关工具459.1.4 批量生成底稿489.2行业报表的生成529。
2。
1如何生成资产负债表和利润表529。
2。
2如何生成现金流量表539。
2。
3底稿平衡稽核工具569。
3往来账龄分析（往来类科目底稿编制）579。
3.1方法1，账套有多年数据的账龄分析589。
3。
2方法2，账套只有1年数据的账龄分析609.3.3关联方设置619.3.4自动生成重分类调整分录629。
3。
5抽取往来函证639.4函证生成639.4。
1批量生成询证函649。
4.2批量生成询证函封面649.4.3回函处理659.5凭证抽查669。
5.1自由抽查669。
5。
2批量抽查679.5.3凭证抽样测试679。
6调整分录录入689.7报表附注699.7。
1附注表格取数699。
7.2生成附注709。
8工作记录备份7110、合并报表操作流程7211、小窍门提升您的软件运用水平7611。
1表格标题栏功能7611。
2常见通用按钮7812、常见问题解答79附、年报审计流程图861、安装软件第1步、插入中普软件安装光盘：计算机会自动运行安装向导程序，或者直接运行光盘中的【SETUP。
第三次全国经济普查PDA数据采集软件使用手册
第三次全国经济普查PDA数据采集软件使用手册（使用京云万峰平台）目录一、前言 (1)二、系统安装与环境要求 (1)(一)系统环境要求 (1)(二)系统安装过程 (1)1.安装包准备与检查 (1)2.安装步骤 (1)三、PDA普查数据采集 (3)(一)PDA登录 (3)(二)普查任务准备 (5)(三)核查和数据采集 (6)1.地址点采集 (6)2.单位实地核查及采集 (9)3.个体经营户采集 (16)(四)普查数据查看与修改 (18)1.地址点数据查看与修改 (19)2.单位数据查看与修改 (20)3.个体户数据查看与修改 (21)(五)数据上报 (22)一、前言1、移动终端管理系统2、数据处理平台3、联想数据采集软件（PDA数据采集软件）二、系统安装与环境要求(一)系统环境要求操作系统可用空间Android 4.1以上16G(二)系统安装过程1.安装包准备与检查打开文件夹管理器检查：软件安装包“三经普PDA数据采集LVx.x.x版软件（联想）”是否存在 (图2-1-1)：图2-1 安装文件若软件安装包不存在，将软件安装包拷贝至PDA根目录。
2.安装步骤(1)点击，开始安装。
界面显示如下（图2-2）：图2-2 安装开始界面(2)安装过程中，操作员按照提示点击下一步，安装工具默认安装，界面显示如下（图2-3）：图2-3 安装过程界面(3)点击完成按钮，完成安装过程，界面显示如下（图2-4）：图2-4 安装完成界面三、PDA普查数据采集(一)PDA登录在PDA的应用列表中，点击程序图标打开程序，进入程序的注册界面，界面显示如下(图3-1)：图3-1 PDA注册界面第一次打开程序时，需要注册，点击“”按钮，打开“移动终端管理系统”应用进行注册。
注册完成后，退出“移动终端管理系统”与“PDA数据采集”应用，再次点击程序图标“PDA数据采集”，打开程序，进入登录界面如下(图3-2)：图3-2 PDA登录界面输入用户名、密码，登录后进入主界面，显示如下(图3-3)：图3-3 软件操作主界面主要功能：数据采集、数据同步、进度监测、检查更新，以及应用指南、工具条。
第七章《中普审计软件》应用
说明：这个位置，如果看到“会计数据流处理完毕,请登录客 户端直接查账”的提示，说明转换已经完成。
图1-13转换程序主界面
三、项目初始化
（一）建立审计项目
1、登录后，点击“主菜单”导航下的“建立审计项目”
图1-14建立审计项目
第二2进、步入在点向审击导计选第项择一目人步建员，立及输窗职入口位项中分目，配基点。本击完信【成息增后后加，点】点击击下下一一步步。
图1-10
⑤：选择采集后数据的存放方式，以及需要采集的数据起 始年度，再点开始采集。如下图1-11所示：
设好年度后， 在前边打勾。
选择采集数据后的 存放方式
图1-11
二、数据的转换（重点）
第一步：需要登录审计软件中进行数据转换;
输入的是插软件狗 所在电脑的ip 地址
第一次登录， 操作员代码为：system
第七章《中普审计软件》的应用
第一节 审计准备阶段 第二节 审计实施阶段 第三节 审计终结阶段
第一节 审计准备阶段
一、数据的采集（重点）
主要内容： (一)生成数据采集工具 (二)采集后数据路径与文件名构成 (三)三种常见的采集方式 1、SQLserver数据库财务软件采集 2、Access类型数据库财务软件采集 3、Oracle数据库类型的财务软件采集
图1-17审计建项第二步
为每个审计组成员分配审计 工作方案及相关方案说明， 同时也可以对相关方案使用软 件的哪部分功能进行方案设置 说明：职位权限主要是用于复核底稿，只有组长或主 审才能复核本项目小组成员的工作底稿；同图时1-，15增只加有审该计项目 图项1-1目6填小写组项目成信员的身份登录审计系统，才能对该项目进行 息审计工作和查看该项目相关数据。
采集方式2：（联网采集）：采用自己的笔记本电脑或 在财务的客户端上联网进行采集。
中普审计软件V9.0-事务所版用户使用手册
4.1 实施阶段-基本查账工具 ..................................................... 35
4.1.1 科目汇总查询 .......................................................... 35
2.3.1 生成数据采集工具到 U 盘 ................................................ 14 2.3.2 审计数据采集 .......................................................... 15 2.3.3 SQL Server 数据库财务软件采集 ......................................... 15 2.3.4 Access 类型数据库财务软件采集 ......................................... 17 2.3.5 Oracle 数据库类型的财务软件采集 ....................................... 17 2.3.6 常见问题解答 .......................................................... 19 2.4 数据导入 .................................................................. 20 2.5 Excel 数据导入 ............................................................ 22 2.5.1 手工账需要导出哪些数据？ .............................................. 22 2.5.2 Excel 导入模板设置 .................................................... 23 2.5.3 建立手工账账套 ........................................................ 25 2.5.4 导入 Excel 数据 ........................................................ 25 2.6 数据查前准备 .............................................................. 26 2.6.1 数据快速校验 .......................................................... 27 2.6.2 审计期间设置 .......................................................... 27 2.6.3 数据年度测试 .......................................................... 27 2.6.4 审计一键准备 .......................................................... 28 2.6.5 科目对照调整 .......................................................... 28 三、审计主流程----计划阶段 ...................................................... 29 3.1 未审会计报表 .............................................................. 29 3.2 重要性水平设置 ............................................................ 32 3.3 科目总体分析 .............................................................. 32 3.4 风险评估 .................................................................. 33 3.5 实质性测试分工 ............................................................ 33 3.6 计划实施的实质性程序 ...................................................... 34 四、审计主流程----实施阶段 ...................................................... 35
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享(二)
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享在数据分析领域，数据清洗与整理是至关重要的步骤。
数据的准确性和完整性对于后续的分析和决策具有重要影响。
然而，数据采集和格式转换是数据清洗与整理的关键部分，它们不仅需要技巧和经验，还需要一定的策略和方法。
本文将分享一些在数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧。
一、数据采集技巧1. 细化数据需求：在采集数据之前，需要明确数据的具体需求。
细化数据需求可以帮助确定采集的数据类型、数据源以及采集的策略和方法。
例如，如果需要采集某个时间范围内的销售数据，可以选择从企业自身数据库中提取，或者从公开的相关行业报告中获取。
2. 多样化数据源：为了获得准确和全面的数据，我们应该尽量多样化选择数据源。
除了企业内部数据库，还可以利用公开数据集、调查问卷、市场研究报告等多种数据源。
多样化的数据源有助于验证和验证数据的准确性和可靠性。
3. 自动化数据采集工具：为了简化数据采集过程，我们可以利用一些自动化数据采集工具。
例如，Python中的BeautifulSoup和Scrapy库可以帮助我们从网页上抓取数据；Selenium库可以模拟浏览器操作，实现自动填写表单和点击按钮等。
这些工具可以大大减少人工操作的工作量。
二、格式转换技巧1. 文本数据的清洗与转换：在清洗和整理文本数据时，我们经常会遇到一些问题，如多余的空格、特殊字符、大小写格式等。
为了解决这些问题，可以使用字符串处理函数，如trim()函数去除多余空格，replace()函数替换特殊字符，toupper()函数将文本转换为大写等。
此外，正则表达式也是处理文本数据的有力工具，可以通过定义模式来匹配特定的文本并进行处理。
2. 时间数据的格式转换：时间数据在数据分析中经常涉及，但不同数据源或不同系统的时间格式可能不一致，这给数据清洗与整理带来了一定的挑战。
在进行时间数据的格式转换时，我们可以使用日期时间处理函数，例如strptime()函数将字符串转换为日期时间格式，strftime()函数将日期时间格式化为特定的字符串表示。
数据采集与转换
采集转换财务数据经验
• 1.会计科目每月不同，并不全是从第一个月开始的。 • 2.企业的科目编码表中有年度，各年度科目个数不同。 要注意导入科目编码表需要选则年度 • 3.余额表中有期初金额没有方向，一般来说是靠期初金额 正负决定借贷方向。 • 4.多年数据在一起。 要注意导入科目、余额、凭证表时要设置过滤条件 • 5.单张凭证表和两张凭证表的判断方法。 如果凭证表中，摘要（金额、科目）和凭证日期（记账 人、... ）在一起，一般来说，就是单张凭证表，反 之亦然
采集转换的方式财务数据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符合国家标准的数据采集转换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
数据采集与转换
主讲：李庭
采集转换简介
1.采集转换 2.采集转换的方式
• 会计科目表
必导字段包括：科目编码、科目名称。 根据具体情况选择导入字段：余额方向（如果有就导， 没有就不导）。 • 单张凭证表（凭证为一张表的情况） 必导字段包括：科目编码、摘要、凭证类型名称（有导， 没有可使用被审计单位的凭证流水号字段）、凭证流水号、 凭证日期、借方发生额、贷方发生额； 可导可不导字段包括：附件数、项目编码、项目名称、 部门编码、部门名称、财务主管、记账人 、出纳人、审 核人、制单人、源凭证号
采集转换财务数据经验
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。