采集数据

1. 何谓数据质量何谓数据质量可从两个方面来理解：1.1. 数据本身的数据质量l 数据的真实性。数据必须真实准确的反映实际发生的业务。l 数据的完备性。数据的完备性是说数据是充分的，任何有关操作的数据都没有被遗漏。l 数据的自洽性。数据并不是孤立存在的，数据之间往往存在着各种各样的约束，这种约束描述了数据的关联关系。数据必须能够满足这种数据之间的关联关系，而不能够相互矛盾。数据的真实性、完备性、自洽性是数据本身应具有的属性，称为数据的绝对质量，是保证数据质量的基础。除了数据的绝对质量外，还有我们在利用和存贮数据的过程中所产生的数据质量，包括使用质量、存贮质量和传输质量，称之为过程质量。1.2. 数据的过程质量l 数据的使用质量 数据的使用质量是指数据被正确的使用。再正确的数据，如果被错误的使用，就不可能得出正确的结论。l 数据的存贮质量数据的存贮质量是指数据被安全的存贮在适当的介质上。所谓安全是指采用了适当的方案和技术来抵制外来的因素，使数据免受破坏，备份是我们常使用的技术，包括异地备份和双机备份等，美国的9.11事件和2004年底发生的印度洋海啸事件使越来越多的企业领导意识到备份尤其是异地备份的重要性；所谓存贮在适当的介质上是指当需要数据的时候能及时方便的取出。l 数据的传输质量 数据的传输质量是指数据在传输过程中的效率和正确性。在现代信息社会中，数据在异地之间的传输越来越多，保证传输过程中的高效率和正确性非常重要。 2. 数据质量和数据一致性 在工作中我们发现，很多用户甚至一些数据仓库项目的开发人员经常将数据质量和数据仓库项目开发中的ETL过程的数据一致性混为一谈，错误的认为数据仓库项目（也即ETL过程）能够修复数据以提高数据质量，其实数据质量和ETL过程的数据一致性是两个不同的概念。ETL过程的数据一致性是指根据相同的业务理解（基于源系统模型和基于数据仓库模型），在源系统查询和统计的信息与在数据仓库中得到的结果在各个细节层次（包括明细层次）上都是相同的。数据一致性是ETL过程必须保证的。数据质量是存在于企业的源系统中的，如常见的客户代码的不规范，同一个客户在不同的系统中（例如业务处理系统和财务系统）有不同的代码，甚至同一个客户在同一个系统中也有不同的代码，以保险公司的业务处理系统为例，同一个客户先后在同一个保险公司投保，不同的业务员可能会输入不同的客户代码；更常见的是那些没有实现大集中的分布式的应用，同一个客户（如工商银行）在不同的分公司（如河南分公司和湖北分公司）投保，业务员很可能会输入不同的代码；再如，在业务处理系统中，有些录入人员为了录入的方便，常常将一些内容不输或者采用默认值，造成一些重要录入信息的缺失或错误。这些数据质量问题对我们的数据分析系统造成严重的干扰和破坏。数据仓库项目虽然不能够修复数据以提高数据质量，但能发现存在的部分问题从而提醒用户哪些数据是有质量问题的，给出用户一些改进的建议，同时在分析和决策时应降低对这些数据的依赖程度，也可以提供辅助的方法跟踪、监测数据质量问题。3. 数据质量的重要性数据信息是企业重要的战略资源，合理有效的使用正确的数据能指导企业领导作出正确的决策，提高企业的竞争力。不合理的使用不正确的数据（即差的数据质量）可导致决策的失败，正可谓差之毫厘、谬以千里。现在很多大型企业已意识到数据信息和数据质量的重要性，专门成立了数据中心来管理数据方面的工作。4. 数据质量不高的原因我们的数据来自于数据录入人员通过信息技术手段（开发计算机处理系统）输入到系统中的，因此数据质量不高来源于下面的两方面：4.1. 信息技术手段现代信息技术已足以保证数据的存贮和传输质量，不是本文讨论的重点，不过多论述。造成我们的计算机处理系统得到的数据质量不高的原因，很多情况是我们的计算机处理系统的用户界面不友好，不方便用户的录入，或是不符合用户常规的操作习惯，导致用户容易出错或是录入工作量大；对重要的录入信息没有加强效验。4.2. 数据录入人员由于数据录入人员的输入失误，或是违反操作流程（故意或不是故意的），是造成数据质量不高另一个重要原因。这个问题，可以从两个方面来看待：l 数据录入人员的责任心不强和业务素质不高。l 基层领导对数据质量的不重视。业务收入是基层的生命线，基层领导不会投入大量的人力和物力来抓数据质量，由于市场竞争的激烈，有时基层领导为了争夺客户甚至会让录入员作出一些违规的操作，基层领导对数据的认识与管理与高层领导对数据的需求形成矛盾，这一矛盾是造成数据质量不高的一个核心矛盾。5. 如何做好数据质量的管理工作如何做好数据质量的管理工作，笔者认为可以从三个方面抓起：5.1. 提高对数据的认识我们只有认识到数据在管理中的重要作用，才会反过来重视数据质量问题。要让企业的每一个员工都能认识到数据是企业重要的战略资源，企业的一切决策都来源于数据。没有正确的高质量的数据，就没有正确的决策。国外有一个谚语“Garbage in，garbage out”（进去的是垃圾，出来的还是垃圾），试问，我们决策时使用的是垃圾，又怎能期待得到好的决策呢？！5.2. 信息技术保证采用先进的开发技术，开发出用户界面比较友好的系统，减少操作员的录入工作量和出现错误的可能性；同时在开发前要充分考虑用户的需求，防止出现业务处理软件不能满足客户要求、操作员采取违规操作的现象。开发数据检测、检查工具，及时的发现数据质量问题，及时纠正，要知道，发现问题越早纠正的成本就会越低，一个蚁穴不及时修补会造成千里之的溃决。5.3. 完善的制度管理在企业上下建立起完善的数据负责制度，并与员工的绩效和奖惩挂钩，有条件的企业可以成立专门的组织和机构负责数据管理工作。

1、登记指纹：新登记：在机器上按MENU键进入管理菜单（若登记了管理员则需要经过管理员认证），依次进入 菜单--数据管理--用户登记--指纹登记--新登记--OK--按压三次手指--OK保存备份登记：在上个步骤的新登记处按ESC键进入备份登记界面，登记方法同新登记（每个登记号码最多可登记三枚指纹）；2、考勤验证：在待机界面下，直接在指纹传感器上按压已经登记的手指，验证通过后会有语音提示。3、备份指纹数据：U盘备份：把U盘插入到机器，根据机器的菜单下载指纹数据（下载的数据可同步到其他机器）联机备份：把机器通过数据线和电脑连接好，打开考勤管理软件（科密A1考勤管理系统），终端管理--人员注册--获取所有注册信息 即可备份指纹数据4、采集上下班考勤数据：把机器和电脑联机之后，打开科密A1考勤管理系统 终端管理--数据采集--采集新数据之后，在按照贵公司的考勤制度在软件里面设置之后即可查看考勤数据。数据采集(DAQ)，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号,送到上位机中进行分析，处理。数据采集系统是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。

n个指针n个缓冲器

在工业生产中，在调度指挥中心，采用工业数据采集管理系统查看各生产设备传递来的各项数据，并且这些数据分门别类展示、可视化展示，对技术人员进行分析产线，配合产线工人都有着巨大的帮助。合格数据与不合格数据以颜色明显区分。采集显示数据采集各工位需要采集的数据，并将数据实时显示于显示屏上，不管数据传输快慢，照顾人眼的观测，采用2~3次/秒的频率进行显示，当然遇到超差时，会先显示不合格数据。数据的图表绘制根据检测的数据进行各种类型的图表绘制，如波动图、缺陷图、截面图、趋势图、统计图、扇形图等各种类型，并且有标称值、上超差、下超差的线条显示，方便与实测值进行对比，通过各项图表进行分析对比，找出易出不合格品的原因，避免同类不合格品的生产。实时拍摄图片显示如果是采集的是诸如工业相机等拍摄的图片，还能在显示屏上实时传输显示照片，对了解现场更方便。超差提示可进行上下超差设置，采集的各项数据在超差时除了显示屏上颜色的更改，还可进行声光提示，这样即使在忙于其他工作，也不会因为没有时刻盯着显示屏而错过。外接大屏显示可外接大显示屏，将其安装在空旷且高的位置，便于各工位查看各项数据。当然大屏的数据显示没有工业数据采集管理系统显示全面，但简单的数据依然给各工位提供了对生产产线的了解。数据传输工业数据采集管理系统既可以将各个数据采集到系统中，又可以将各项采集到的数据传输到其他系统中，如控制系统、MES系统等。数据存储工业数据采集管理系统可将采集到的各项数据信息进行分门别类的存储，存储时间长，可随时进行查看，同时又可将存储数据进行打印，进行电子与纸质数据的双重备份。并且这些数据就能相当于产品的合格证，让客户更信赖。

是的，数据采集是进行数据处理工作前提和基础，只有获取到需要处理的数据才能进行后续的操作。自动采集数据的方法通常有以下几种：1. 网络爬虫：通过编写程序模拟人类浏览网页的行为，从目标网站上获取所需数据。2. API接口：许多网站提供API接口，通过API接口可以获取特定的数据。3. RSS订阅：通过订阅RSS源，获取特定的数据更新。4. 数据库同步：将多个数据库之间需要同步的数据进行同步，实现数据的自动采集。5. 传感器采集：通过传感器获取现实世界中的数据，如气温、湿度、压力等。需要注意的是，在进行自动采集时需要遵守相关的法律法规和道德规范，避免侵犯他人的权益。同时，自动采集的数据质量也需要进行保证，不能因为自动采集而影响数据的准确性和完整性。

研究性学习中期报告是对课题的一个中期总结和评价，是对课题开展工作的总结与反思，它起到了一个承上启下的作用，既可以为研究性学习课题或规划的开展指明方向，也可以对课题或规划的正确实施提出建设性的意见或建议。通过中期报告，可以检查了解课题研究前一阶段的完成情况，课题组成员可以在开放中互相交流经验，取长补短，提高自身研究性学习的能力。因此，撰写研究性学习中期报告是研究性学习活动中一项很重要的工作。中期报告的主要内容包括课题研究开始以后取得的阶段性成果、对研究课题的新认识、研究思路和研究方法的调整，以及研究过程中遇到的困难和解决方案，课题后期的研究计划等。研究性学习中期报告要着重写好以下几个方面的内容：第一、 课题研究的基本情况。简单写出选择这个课题的原因，对课题重要概念的界定，本课题国内外研究的现状，课题研究的任务，课题研究预期成果，课题组成员和指导教师的基本情况，课题组成员的分工等。以调查法为例，报告要讲清调查的目的、任务、对象、范围、调查方法、问卷的设计或来源等等。第二、 课题研究取得的阶段性成果。阐述研究成果时，应对照课题研究方案中的任务列表，逐条检查落实，列出完成的情况，写清取得的成果，比如查阅的资料目录；课题组开展研究、讨论、调查、考察、访谈、实验等活动的情况；调查的基本数据，以及对数据的分析；获得的经验、体验、收获等等。只要我们进行了研究性学习活动，不管收获大小，我们都可以写进去。同时对课题组中表现优异的同学可以提出表扬。第三、课题研究存在的困难和问题及其原因。对于研究中存在的困难和问题，要深入分析原因，这部分内容集中体现了我们发现问题，分析问题的能力。对存在的困难或问题，我们要按从重要到次要的顺序列举并进行实事求是的分析。分析原因既要考虑客观因素，更要从主观上分析，要勇于剖析自己，勇于进行自我批评，切忌遇到问题相互推诿。第四、课题研究下一步的计划。这部分是中期报告的重点，对研究最具说服力。包括研究的基本策略，研究的基本步骤，指出以后研究的重点、需要进一步解决的问题、预期取得的成果、可能遇到的困难等。这部分写作既要参照工作计划中既定的下一阶段将进行的研究，又要针对上阶段工作的经验和存在的问题，将未完成的任务移至下阶段去完成。如果研究工作计划有变动，应写明变动原因并作出新的安排。课题成员、指导教师、成员分工如果发生变动，我们也要在报告中如实反映。对于最初的研究计划中没有变动的项目，我们可以重复记述下来，以备撰写结题报告时参考。下面介绍几种课题类型的中期报告写作要点：科学实验类。须撰写实验报告。说明实验目的，实验材料，实验过程，实验得到的数据的处理，得出的结论。2.社会调查研究类。社会调查报告应该包含：调查的目的、调查的方法、调查的时间、样本情况、调查的内容等必要信息与说明，并对调查表进行分析，根据分析结果提出自己的看法。3.设计类。设计类型的研究多种多样，其研究的程度也各有差异，但设计类的研究报告一般包括以下内容：设计目的、设计内容、设计的指导思想及成果描述等。一个很小的创意，只要是来自于你的想法，都会被认为是一个好的设计研究。4.读书报告类。这类研究报告限制较少，只要你感兴趣的任何东西，都可以进行资料的查找，并总结出自己的观点。但是要求报告内容和题目贴切，内容的阐述要围绕题目进行。如果是研究与讨论，说明通过研究得出的初步的结果与对结果的分析。

分别是端上数据、开放数据、其他平台的数据、物理数据，都属于集中化大数据平台外部数据采集。