高校毕业生信息采集数据规范性检测的VBA实现

高校毕业生信息采集数据规范性检测的VBA实现

余磊，田向阳

淮北师范大学就业指导中心，安徽淮北，235000

摘要：针对高校毕业生信息数据规范性检测的特点和传统检测方法存在的不足，在对毕业生信息采集数据常见问题分析的基础上，提出一种数据规范性检测的自动化解决方案，并基于Excel环境运用VBA对其程序实现。该方案不仅能提高工作效率和数据检测的精确度，而且能提高计算机资源的利用率，对促进就业工作自动化的发展与创新有着重要的指导意义。

关键词：高校、毕业生、数据规范性检测、自动化、Excel、VBA

1、引言

高校毕业生信息数据，是毕业生派遣方案编制、就业报到证办理和毕业生跟踪服务的重要依据，及时准确地做好毕业生信息采集与核对工作不仅是做好毕业生工作的重要环节，也是就业工作中的难点[1]。毕业生信息采集的主要内容包括学号、姓名、性别、身份证号、学院名称、专业名称、生源所在地、手机号码、家庭联系电话、电子邮箱等关键信息[2]。高校毕业生就业管理系统的网络一体化，要求毕业生信息数据不仅内容正确，也要格式规范。非规范的数据格式将影响就业数据的正确性，数据规范性检测已成为毕业生信息采集与核对的基础工作。对照标准数据和规范条例的人工检测，仍是目前毕业生信息规范性检测的最常用方法，在操作上具有劳动强度大、工作效率低的缺点，在数据检测上易存在漏检、错检等不足。由于毕业生信息数据规范性检测具有重复性、周期性和计算机管理的特点，可运用计算机技术实现数据规范性检测的自动化解决，不仅能够提高工作效率，而且可以实现数据检测的精确性。Excel因其在数据管理与数据挖掘上具有操作简单、使用方便、功能强大等优点，目前已是高校就业数据管理主要办公软件[3]。VBA是类似Visual Basic的一种宏语言，主要用于Office办公软件的功能扩展，通过VBA编程可实现重复任务的自动化，数据的复杂性操作， Excel菜单和界面的自定义等功能[4]。因此，可以在Excel 环境下，运用VBA实现毕业生信息采集数据规范性检测的自动化处理。

2、毕业生信息采集数据中常见问题分析

在毕业生信息数据的采集过程中，受信息组织方式、信息使用习惯、信息

更新滞后、数据操作不当等因素影响，采集的毕业生信息数据在格式往往存在较多不规范之处。归纳起来，主要表现为以下几个方面。

（1）标准型数据错误。行政区划和专业名称的标准化和代码化，要求生源地和专业名称数据必须与国家最新公布的行政区划表和专业名称表中的数据保持一致。在生源地、专业名称等标准型数据字段录入时，经常存在简称、旧称、相似称、错别字、数据模糊等现象。如：“安徽省巢湖市居巢区”是旧称；“安徽省合肥市”存在县级生源地模糊；“安徽省宿州市墉桥区”中的存在错别字。标准型数据错误将无法正确生成相应数据的代码，造成数据统计错误。

（2）文本型数字数据类型错误。文本型数字数据是对毕业生某些属性的客观描述，不参加数值运算，由于受数字使用习惯的影响，文本型数字数据常常被当作数值型数据录入。数据类型错误，将导致数据表示方式和数据运算错误，特别是在Excel中，数值型数据受计算机字长的限制，当输入的数值超过机器所能表示的范围，会自动转为科学计数的格式。例如：身份证号码作为数值数据录入时，被科学计数方式表示后，再对其进行文本类型纠正后，后三位被置零，检查不到位则造成数据错误。

（3）数据中存在多余空格。造成多余空格存在的原因主要有三种：一种是数据录入操作不当，在数据的开头和结尾添加多余空格；二是在姓名录入时，为保持字段值整体上的美观，在两个字的姓名中间添加空格来实现宽度对齐；三是在身份证号、手机号等数字型字符录入时，为易于识别或避免科学计数表示，用空格对其进行等距间隔。在数据处理时，多余的空格容易造成数据字段长度的增加和数据的不一致性，若不去除，将会造成数据错误。

（4）数据有效长度不合格。学号、身份证号码、手机、联系电话等数据都具有效长度，在信息录入时，由于粗心、数据误操作等原因，可能造成信息漏录现象。数据的有效长度不合格将直接造成数据错误。

以上是毕业生信息采集数据中存在主要问题，也是毕业生信息数据规范性检测时需要解决的关键问题。在毕业生信息数据中还存在一些其它问题也需要关注和解决，如：电子邮箱格式错误、数据空值、字段乱序、标题非首行等情况。

3、规范性检测方案设计

3.1、基础性工作

毕业生信息采集通常以专业或班级为单位，采集的数据需经就业管理部门进行规范性检测、校对和汇总后，再以某种方式供毕业生审核确认。为降低数据规范性检测和数据汇总的复杂度，要求数据表格在字段名称和排顺上要具一

致性，即制作格式统一的信息采集Excel文件模板。

3.2、方案设计分析

（1）交互式窗体设计

在软件设计中，无法通过程序实现的选择事项，通常借助窗体和控件以人机交互的方式来实现[5]。经分析，在毕业生信息校对中，需要手动选择的事项有：校对文件的选择、生源地代码和专业代码的添加选择，相应的窗体和控件设计如图1所示。

图1.数据规范性检测程序窗口界面

（2）常量和全局变量定义

1）常量。为提高程序的易维护性，一些常用固定值，用常量说明语句定义。如：文件默认操作位置、单元格属性的统一设定值、标题顺序常量、错误标识颜色、身份证号长度等。

2）全局变量。为降低程序的时间和空间复杂度，对于生命周期长、作用域广和重用率高的数据以全局变量的方式存储和使用[6]。在生源地、专业等标准型数据检测时，用于比对的标准参照数据的重用率较高，用全局数组变量存储，不仅能避免Excel表格频繁切换的高时间、空间复杂度问题，还可以增加标准参照数据应用的灵活性。表格行数、表格列数、字段列位置等表格属性是数据遍历和精确定位的必需数据，具有生命周期长和作用域广的特点，也以全局变量的形式存储和使用。

（3）辅助函数设计

为增强程序与数据的相对独立性，提高程序执行效率，降低程序设计的复杂度，对功能独立的操作用函数对其封装。

1）文件打开函数。具有Excel文件打开、文件打开错误类型判断和提示功能。

2）标题行一致性判断与校正函数。参照标题顺序常量，进行标题行位置、标题顺序、标题名称正误、字段缺失情况判断，对标题非首行和标题乱序等情况具有自动校正功能，对字段缺失和标题名称错误等情况给出错误类型提示。

3）表格属性全局变量赋值函数。首先删除指定工作簿当前工作表的空白行

列，然后基于当前工作表对行数、列数、字段的列位置等全局变量进行赋值操作。

4）单元格属性设置函数。根据预设常量，实现对指定工作簿当前工作表的单元格前景色、背景色、字体、字体大小、字体颜色、边框等属性的初始化设置功能。

5）全局数组变量的标准参照数据赋值函数。基于行政区划表、专业名称表和学院名称表，实现生源地数组、专业名称数组、学院名称数组等全局变量的标准代码和标准惨遭数据的赋值操作。

6）代码添加函数。当交互式窗体中的“添加生源地代码”或“添加专业代码”可选项勾选时，实现相应字段数据代码的添加操作。

（4）数据规范性检测函数设计

为提高代码的重用率和扩大函数的适用范围，通常把具有共性的操作用同一函数封装。由毕业生信息采集数据常见问题的分析可知，数据规范性检测操作跟数据的文本字符类型和字符结构形式有关。因此，毕业生信息采集数据的规范性检测可通过数字型数据检测和字符型数据检测两个函数来实现。

1）数字型数据规范性检测函数。首先对校对数据进行空格去除、文本格式设置和错误标识去除操作，然后再进行数据空值、数据长度和身份证尾数错误判断，对存在错误的数据给出错误类型提示和错误颜色标识。

2）字符型数据规范性检测函数。根据文本字符结构形式可把字符型数据分为三种：一是标准型数据，如生源地、专业、学院字段数据；二是特殊格式数据，如电子邮箱字段数据；三是非标准型数据，如姓名、性别、家庭住址字段数据。首先对校对数据进行空格和错误标识去除操作，再根据校对数据的格式类型进行相应错误类型判断操作，并给出错误类型提示和错误颜色标识。

（5）主过程和程序菜单

1）主过程。程序的使用接口，主要对辅助函数和数据规范性检测函数进行组织，实现对毕业生信息采集数据的规范性检测功能。

2）程序菜单设计。用VBA自定义菜单，并指定主过程为其调用对象，然后加载于Excel菜单栏，实现规范性检测程序的菜单调用，方便程序的操作和使用。程序菜单如图2所示。

图2.规范性检测程序菜单

3.3、数据规范性检测函数的VBA实现

限于篇幅，以下只给出规范性检测函数的VBA代码。

（1）数字型数据规范性检测函数

Private Function digital_type(bookname As Workbook, row_num As Integer, col_num As Integer, data_len As Integer, field_name As String)

Dim ws As Worksheet

Dim str, error_msg As String

Set ws = bookname.Worksheets(1)

error_msg = ""

With ws.Cells(row_num, col_num)

If InStr(1, Trim(.Value), "【", vbTextCompare) Then

.Value = "'" + Left(Trim(.Value), InStr(1, Trim(.Value), "【", vbTextCompare) - 1) End If

str = Replace(Trim(.Value), " ", "")

.Value = "'" + str

If Len(.Value) <> 0 Then

If Len(.Value) <> data_len Then

error_msg = "长度错误"

End If

If Right(.Value, 3) = "000" Then

error_msg = Trim(error_msg + " " + "尾数错误")

End If

Else

error_msg = "NULL" + field_name + "为空"

End If

If Len(error_msg) <> 0 Then

.Value = .Value + "【" + error_msg + "】"

.Font.ColorIndex = error_color

End If

End With

End Function

（2）字符型数据规范性检测函数

Private Function text_type(bookname As Workbook, row_num As Integer, col_num As Integer, standard_flag As Boolean, email_flag As Boolean, standard_data() As String, array_num As Integer, field_name As String)

Dim ws As Worksheet

Dim i As Integer

Dim str, error_msg As String

Set ws = bookname.Worksheets(1)

error_msg = "【数据错误】"

With ws.Cells(row_num, col_num)

If InStr(1, Trim(.Value), "【", vbTextCompare) Then

.Value = "'" + Left(Trim(.Value), InStr(1, Trim(.Value), "【", vbTextCompare) - 1) End If

str = Replace(Trim(.Value), " ", "")

.Value = "'" + str

If Len(.Value) <> 0 Then

If standard_flag And Not email_flag Then

For i = 1 To array_num Step 1

If Trim(.Value) = Trim(standard_data(i, 2)) Then

error_msg = ""

If Len(standard_data(i, 1)) = 6 And Right(standard_data(i, 1), 2) = "00" Then

error_msg = "【非县级生源地】"

End If

Exit For

End If

Next i

ElseIf email_flag And Not standard_flag And InStr(Trim(.Value), "@") Then

error_msg = ""

ElseIf Not (standard_flag Or email_flag) Then

error_msg = ""

End If

Else

error_msg = "【NULL" + field_name + "为空】"

End If

If Len(error_msg) <> 0 Then

.Value = .Value + error_msg

.Font.ColorIndex = error_color

End If

End With

End Function

4、结语

Excel 环境下的毕业生信息采集数据规范性检测的VBA实现方案，在设计思路上，采用程序功能模块化的思想，具有逻辑清晰、层次分明的优点；在算法实现上，采用的功能模块函数封装方法，不仅提高了程序代码的重用率和执行效率，还增强了程序的健壮性和扩展性；在设计基础上，是基于Excel原有界面、功能和操作方式的数据处理功能扩充，具有操作简单、应用灵活的特点；在应用实践中，已被证实自动化程度高，不仅能提高工作效率和数据检测的精确度，而且能提高计算机资源的利用率；在自动化办公方面，能够为就业工作自动化的发展与创新提供参考思路。

参考文献

[1]刘薇. 浅谈高校毕业生就业信息的采集方法、途径及应用[J]. 现代企业教育,2010,(22).

[2]李亚楠. 试论高校毕业生就业服务信息的采集与利用[J]. 赤峰学院学报(自然科学版),2011,(2).

[3]谷惠敏.Excel和Word在高校就业管理工作中的应用[J]. 电脑知识与技术,2010,(9).

[4]田文利.面向在校师生的Excel接口学习平台的设计与开发[D].华东师范大学，2011.

[5]方健. Excel下窗体在系统设计中的应用[J]. 中国管理信息化(会计版),2007,(10).

[6]王吉. 解析全局变量和局部变量在程序设计中的效应[J]. China's Foreign Trade,2012,(6).

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

资源数据采集技术方案.

资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月二O一一年七月

目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (6) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (7) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)

第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站 点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还 是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。 计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络 的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为 了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可 以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且 在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。

大数据采集与信号处理

数据信息采集与处理

基本内容：基于FFT的功率谱分析程序设计与应用 1.基本要求 1)对一个人为产生的信号进行采用FFT变换方法进行功率谱分析。 已知信号x(n)=80.0*COS(2*3.14*SF*n/FS) 式中： n=0,1,2 ……N-1 SF---信号频率 FS---采样频率 其FFT变换结果X(k)可用下面提供的FFT子程序求出，计算功率谱的公式为： W（k）=2(XR(k)2 +XI(k)2)/N 式中：k=0,1,2 ……N/2-1 XR(k)--- X(k)的实部 XI(k)--- X(k)的虚部 请用VB，VC或C++Builder编译器编程，或采用MATLAB计算，或采用高级语言调用MATLAB计算。处理结果为采用窗口显示时域波形和频域波形。 此信号的时域谱、频域谱、功率谱如下面图1~图3所示： 图1

图2 图3 其MATLAB代码为： FS=200; SF=10;

N=1024; n=0:N-1; t=n/FS; x=80.0*cos(2*3.14*SF*t); figure; plot(t，x); xlabel('t'); ylabel('y'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)时域波形'); grid; y=fft(x,N); mag=abs(y); f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换 figure; plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图 xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)幅频谱图N=1024'); grid; Py =2*(y.*conj(y))/N; %计算功率谱密度Py figure; plot(f(1:N/2),Py(1:N/2)); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('功率谱密度'); title('x=80.0*cos(2*3.14*sf*t)功率谱密度'); grid; 2)对实验所采集的转子振动信号进行频谱分析

基于LabVIEW的数据采集与处理系统设计

基于LabVIEW的数据采集与处理系统设计 摘要：虚拟仪器作为一种基于图形化编程的新型概念仪器，以计算机作为运行媒介，节省了大量的显示、控制硬件，越来越显示出它独有的优势。基于LabVIEW的数据采集与处理系统，整体采用了循环结构与顺序结构相结合的形式，实现了模拟信号的采集与实时动态显示，并且仿真出了对数据的采集和报警功能，并且能够存储数据，进行各种自定义设置，显示效果良好，对现实中的数据采集与处理系统具有很大的借鉴作用。 关键词：虚拟仪器；数据采集；数据处理；LabVIEW

The Design of Data Acquisition and Processing System Based on LabVIEW Abstract:As a kind of virtual instrument based on graphical programming the new concept of instruments, run at the computer as a medium, save a large amount of display, control hardware, more and more shows its unique advantages. Data acquisition and processing system based on LabVIEW, and the overall adopted loop structure and order structure, in the form of the combination of the dynamic analog signal acquisition and real-time display, and the simulation of the data collection and alarm function, and the ability to store data, for a variety of Settings, display effect is good, the reality of the data acquisition and processing system has a great reference. Keywords：Virtual Instrument;Data Collection;Data Processing;LabVIEW;

数据完整性检测工具Tripwire

数据完整性检测工具：Tripwire 作者：nixe0n 综述 作为一个系统管理员，你需要保护自己的系统不被攻击者的侵入，但是系统非常庞大，这对你来说恐怕有些勉为其难了。Tripwire能够为你提供帮助，它不是为了抵御攻击者设计的，然而它能够帮助你判断系统的一些重要文件是否被攻击者修改。1992年，还在Purdue大学COAST实验室的 Gene H.Kim和Eugene H. Spafford开发了tripwire。它们的目的是建立一个工具，通过这个工具监视一些重要的文件和目录发生的任何改变。1997年，Gene Kim和W.Wyatt Starnes发起成立了Tripwire公司。他们成立这个公司的目的之一是发布一个能够用于更多平台的商业升级版本。Tripwire3的商业版本非常昂贵(这客观上促使aide的诞生)。 但是，到了2001年3月，情况发生了变化。Tripwire公司发布了Linux下的开放源码版本Tripwire-2.3.1，这个版本使用GPL作为许可证，代码是基于商业版的Tripwire-2.x。这无疑是一个好消息，最新的Redhat 7.x就包含了Tripwire-2.3.1的RPM软件包。 在1992年，Tripwire开发之初，只有很少的UNIX安全工具。 COPS (Computer Oracle and Password System)是一个能够支持很多UNIX平台的安全工具集。自从1989年，就开始自由分发，它使用CRC(循环冗余校验)监视系统的文件。但是，COPS有很多不足，例如：它不能监视文件索引节点(inode)结构所有的域。 TAMU是一个脚本集，以和COPS相同的方式扫描UNIX系统的安全问题。TAMU通过一个操作系统的特征码数据库来判断文件是否被修改。不过，它不能扫描整个文件系统，而且每当操作系统升级和修补之后，需要升级自己的特征码数据库。 Hobgoblin使用一个模板来检验文件系统，Hobgoblin运行时，会把系统文件和自己的数据库进行对比，以此来判断系统文件是否被修改。然而，如果文件系统改变，却没有办法对它的数据库进行升级。 ATP能够做一个系统快照并建立一个文件属性的数据库。它使用32位CRC和MD校验文件，而且每当检测到文件被修改，它会自动把这个文件的所有权改为root。和COPS、TAMU以及Hobgoblin相比，这个特征是独一无二的。

数据采集与处理技术

数据采集与处理技术 参考书目： 1．数据采集与处理技术马明建周长城西安交通大学出版社 2．数据采集技术沈兰荪中国科学技术大学出版社 3．高速数据采集系统的原理与应用沈兰荪人民邮电出版社 第一章绪论 数据采集技术(Data Acquisition)是信息科学的一个重要分支,它研究信息数据的采集、存贮、处理以及控制等作业。在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题。将外部世界存在的温度、压力、流量、位移以及角度等模拟量（Analog Signal）转换为数字信号（Digital Signal）, 在收集到计算机并进一步予以显示、处理、传输与记录这一过程，即称为“数据采集”。相应的系统即为数据采集系统（Data Acquisition System,简称DAS）数据采集技术以在雷达、通信、水声、遥感、地质勘探、震动工程、无损检测、语声处理、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等领域有着广泛的应用。 1．1 数据采集的意义和任务 数据采集是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集、转换为数字量后，再由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程。相应的系统称为数据采集系统。 数据采集系统的任务：采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。与此同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。 数据采集系统的好坏，主要取决于精度和速度。 1．2 数据采集系统的基本功能 1.数据采集：采样周期

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义乌市开创档案技术服务有限公司 工程文件资料完整性审核告知单 义乌市北苑交警中队、巡防中队： 受贵单位委托，对北苑交警中队及巡防中队地下室、功能业务用房、备勤楼工程的文件资料完整性进行了审查，尚缺少如下资料请予以及时补办： 1、项目建议书及批复、可行性研究报告及批复、环评及批复、初步设计批复、用地呈报表、国土划拨意向书、土地证复印件、用地规划许可证、红线图、防雷审核书、意见书、人防意见、消防审核、节能审图、计算书（备勤楼：公共、居住；功能业务用房：公共）、建设、施工、监理管理人员及名单、工程规划许可证；从标联测 2、勘察、设计合同、施工招标文件、监理招标文件、中标书、合同 3、概况表、自检表、白蚁、防雷检测、统表1- 4、竣工报告及报审、施工总结、建设单位竣工总结、照片 4、监理规划、细则、(月报、例会)及汇总、总结、评估 5、桩位偏差122个？（124）、验槽平面示意图、锚杆施工记录 6、地下室砼抗渗及汇总 7、水电材料及报审、消防合同、开竣工及报审、检测、材料及报审、调试、运行、联动测试报告 8、功能业务用房幕墙资料：审图文件及回执，设计计算书，材料及检测，淋水、注胶记录，验收记录。 9、通风少材料及报审、弱电、电梯：招标文件缺，中标书、采购合同换原件，监督检验报告 10、室外少建施-03室外排水平面图、室外消防管线图。景观少环施06树池详图。门卫、围墙、篮球场资料及竣工图目录（有多少存多少并说明）

11、竣工图另附 2012-10-22 图纸 一、地下室： 1、电施03～07换一下不清楚； 2、弱施01换一下、01后是否有？、目录 3、通施02无 4、室外排水排污图无、目录无 二、备勤楼 1、电施：一层照明平面图、二层照明平面图不清 2、结施目录与结施01、02不对“4.75”与“4.15” 3、建施目录01少“内装修做法一览表”的内容 4、水施01图名少“图例”的内容；08图名与目录不符 三、功能业务用房： 1、弱电01一层弱电平面图中“一”不清，是否改 2、建施无 2012年09月05日查

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大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

数据采集与处理讲解

1数据的采集与处理 1.1数据的采集 施工监控中需对影响施工及控制精度的数据进行收集，主要包括环境参数和结构参数，前者又主要是指风速风向数据；后者主要指结构容重、弹模等数据。施工监控需进行收集的数据如表1-1所示。 1.1.2数据采集方法 基于港珠澳大桥特殊的地理位置，采用远程数据采集系统，与传统的数据采集系统相比，具有不受地理环境、气候、时间的影响等优势。而借助无线传输手段的远程数据采集系统，更具有工程造价和人力资源成本低，传输数据不受地域的影响，可靠性高，免维护等优点。远程无线数据采集系统的整体结构如图1-2所示。 1-2 远程无线数据采集系统组成结构图

1.2数据的处理与评估 在数据分析之前, 数据处理要能有效地从监测数据中寻找出异常值, 必须对监测数据进行可靠性检验, 剔除粗差的影响, 以保证监测数据的准确、可靠。我们拟采用的是最常用的μ检验法来判别系统误差; 用“3σ准则”剔除粗差; 采用了“五点二次中心平滑”法对观测数据进行平滑修正。同时, 在数据处理之后, 采用关联分析技术寻找某一测点的最佳关联点, (为保证系统评判的可靠性, 某一测点的关联点宜选用2 个以上)。我们选用3 个关联测点, 如果异常测值的关联测点有2 个以上发生异常, 且异常方向一致, 则认为测值异常是由结构变化引起, 否则, 认为异常是由监测系统异常引起。出现异常时, 经过判定, 自动提醒用户检查监测系统或者相应的结构(根据测点所在位置), 及时查明情况, 并采取一些必要的应急措施, 同时对测值做标注, 形成报表, 进行评估。 1.2.1系统误差的判别 判别原则: 异常值检验方法是建立在随机样本观测值遵从正态分布和小概率原理的基础之上的。根据观测值的正态分布特征性, 出现大偏差观测值的概率是很小的。当测值较少时, 在正常情况下, 根据小概率原理, 它们是不会出现的, 一旦出现则表明有异常值。依统计学原理: 偏差处于2 倍标准差或3 倍标准差范围内的数据为正常值, 之外的则判定为异常。事实上标准差σ多数情况下是求知的, 通常用样本值计算的标准差S 来替代。桥梁健康监测资料的数据量特别大, 一般都为大样本, 所以我们用μ检验。在分析中, 我们将所得的数据分成两组Y1 、Y2,并设()1211,1Y N u δ, ()2222,2Y N u δ择统计量为 : 'y y U -= (1) 式中12y y 、—两组样本的平均值: 21n 、n —两组样本的子样数: 21S S 、 —两组样本的方差。若 '2 a U U ≥ (2) 则存在系统误差。否则, 不存在系统误差。 1.2.2 粗差点的剔除 在观测次数充分多的前提下, 其测值的跳动特征描述如下式: ()112j j j j d y y y +-=-+ (3) 式中j y (j=1,2,3,4,……,n- 1)是一系列观测值。

数据采集和处理技术试题(卷)

一、绪论 （一）、1、“数据采集”是指什么? 将温度、压力、流量、位移等模拟量经测量转换电路输出电量后再采集转换成数字量后，再由PC 机进行存储、处理、显示或打印的过程。 2、数据采集系统的组成? 由数据输入通道，数据存储与管理，数据处理，数据输出及显示这五个部分组成。 3、数据采集系统性能的好坏的参数? 取决于它的精度和速度。 4、数据采集系统具有的功能是什么? （1）、数据采集，（2）、信号调理，（3）、二次数据计算，（4）、屏幕显示，（5）、数据存储，（6）、打印输出，（7）、人机联系。 5、数据处理系统的分类? 分为预处理和二次处理两种；即为实时（在线）处理和事后（脱机）处理。 6、集散式控制系统的典型的三级结构? 一种是一般的微型计算机数据采集系统，一种是直接数字控制型计算机数据采集系统，还有一种是集散型数据采集系统。 7、控制网络与数据网络的结合的优点? 实现信号的远程传送与异地远程自动控制。 （二）、问答题： 1、数据采集的任务是什么？ 数据采集系统的任务：就是传感器输出信号转换为数字信号，送入工业控制机机处理，得出所需的数据。同时显示、储存或打印，以便实现对某些物理量的监视，还将被生产过程中的PC机控制系统用来控制某些物理量。 2、微型计算机数据采集系统的特点是 （1）、系统结构简单；（2）、微型计算机对环境要求不高；（3）、微型计算机的价格低廉，降低了数据采集系统的成本；（4）、微型计算机数据采集系统可作为集散型数据采集系统的一个基本组成部分；（5）、微型计算机的各种I/O模板及软件齐全，易构成系统，便于使用和维修； 3、简述数据采集系统的基本结构形式，并比较其特点？ （1）、一般微型计算机数据采集与处理系统是由传感器、模拟多路开关、程控放大器、采样/保持器、A/D转换器、计算机及外设等部分组成。 （2）、直接数字控制型数据采集与处理系统（DDC）是既可对生产过程中的各个参数进行巡回检测，还可根据检测结果，按照一定的算法，计算出执行器应该的状态（继电器的通断、阀门的位置、电机的转速等），完成自动控制的任务。系统的I/O通道除了AI和DI外，还有模拟量输出（AO）通道和开关量输出（FDO）通道。 （3）、集散式控制系统也称为分布式控制系统，总体思想是分散控制，集中管理，即用几台计算机分别控制若干个回路，再用监督控制计算机进行集中管理。 （三）、分析题： 1、如图所示，分析集散型数据采集与处理系统的组成原理，系统有那些特点？ 集散式控制系统也称为分布式控制系统，总体思想是分散控制，集中管理，即用几台DDC计算机分

如何验证全国离线谷歌卫星地图缓存文件的完整性

如何验证全国离线谷歌卫星地图缓存文件的完整性 1.概述 自从我们发布了《如何离线浏览全国7137GB海量谷歌卫星离线影像》一文后，很多用户都在问下载海量数据的具体方法，为了解决大家的困惑，于是又分别发布了《如何一次性下载全国谷歌卫星影像地图数据的方法》和《如何一次性下载谷歌地球的全球高程DEM数据》两篇教程。但之后又收到用户新的疑问反馈，那就是如何验证全国数据下载的完整性？今天我们就针对这一问题，为大家说明如何检查全国离线谷歌卫星地图缓存文件的完整性的。 2.全国地图数据v2.0 在讲如何生成全国数据接图表之前，我们先来看一看水经注现有的“全国地图数据v2.0”中都有哪些内容？了解水经注全国地图数据的用户一定会发现，现有的“全国地图数据v2.0”在全国卫星影像地图的基础上新增了33.8GB的全国谷歌地球高程数据，如下图所示。 全国地图数据v2.0

在“卫星影像_中国_接图表”目录，我们可以看到全国离线谷歌卫星地图缓存文件的接图表相关文件，如下图所示。 现有接图表 双击接图表目录中的“中国_数据接图表_Global Mapper工程文件.gmw”即可在Global Mapper中打开查看接图表。 那么这个全国数据的接图表是怎么生成的呢？请继续往下看！ 3.如何生成全国卫星影像离线数据接图表 上面我们提到了，现有的“全国地图数据v2.0”中已经包括了接图表，接下来我们来讲解一下该接图表的生成方法。 打开“工具\水经注DAT文件接图表生成工具”目录，如下图所示。

接图表生成工具 说明：该工具只是附在“全国地图数据”硬盘中的一个临时性小工具，有需要的用户可以联系客服人员免费获取，以后该接图表生成功能将会集成到水经注软件产品中。 双击“水经注DAT文件接图表生成工具.exe”启动接图表生成工具，如下图所示。 接图表生成工具界面 在接图表生成工具中的“输入目录”填写DAT文件所在路径，在“结合表输出”目录填写接图表生成结果路径，如下图所示。

宁波市新农村业资源管理信息系统二期项目数据采集与处理

宁波市新农村农业资源管理信息系统二期项目数据采集与处理招标需求

目录 一、项目建设意义 (1) 二、建设任务和主要内容 (2) （一）农业资源数据采集 (2) （二）数据库建设 (6) （三）资源数据信息化处理 (7) 三、主要需求 (8) （一）数据类型调研需求 (8) （二）数据入库需求 (8) （三）其它 (9) 1、项目实施流程及违约责任 (9) 2、知识产权和使用权 (9) 3、付款方式 (10) 4、其他 (10)

一、项目建设意义 信息技术是研究和掌握农业资源和综合决策的重要手段，是现代化农业的重要技术支撑，是推动新一轮农业科技革命的重大举措。为此，浙江省人民政府浙政发[2005]51号文件（“关于加快推进农业信息化的通知”）要求有条件的县市要积极开展农业地理信息系统建设。2007年中共中央一号文件提出加快农业信息技术的发展，鼓励有条件的地方在农业生产中积极应用全球卫星定位系统、地理信息系统、遥感和管理信息等技术。 宁波市地处东南沿海经济发达地区，地形地貌复杂，有海域、平原、丘陵和山地。土壤类型、土地利用方式和作物类型多种多样，集约化程度高。宁波市独特的区域位置和资源环境特点形成了多元化和具有地域特色的优势农产品、畜禽和水产养殖业。宁波市发达的农业与农村经济，紧缺的农业自然资源现状，致使农业发展和资源环境管理中对信息技术的需求显得非常迫切。 农业资源的信息量非常庞大、繁杂，很大一部分为地理信息，具有很强的地域性、空间性和现势性，如果采用传统的技术方法管理显然有难度，效果不佳。为此，综合应用“3S”技术，充分利用现有国土、规划等部门的成果，集成农业资源信息，建立资源数据库和管理系统，实现农业资源的高效有序、精细管理和方便共享，综合提高资源利用和管理水平，提升传统农业产业，促进农业和农村经济发展，增加农民收入，加快农业现代化进程，

数据采集方法有哪些

数据采集方法有哪些 数据采集数据采集（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。被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，均以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包括对面状连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量（或包括物理量，如灰度）数据。 在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。 现在谈论大数据已经没有新意了，形形色色的产品、平台和公司都贴满大数据标签，但大数据却并没有掀起预期飓风，甚至还被冠以“伪命题”污名。 本末倒置，数据采集才是大数据产业的基石。都在说大数据应用、大数据价值挖掘，却不想，没有数据何来应用、价值一说。就好比不开采石油，一味想得到汽油。当然，石油开采并不容易，各行各业包括政府部门的信息化建设都是封闭式进行，海量数据被封在不同

数据采集与处理描述

数据处理地一般过程 数据处理一般包括收集数据、、和分析数据等过程.数据处理可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知事物作出合理地推断和预测.文档来自于网络搜索 全面调查和是收集数据地两种方式，全面调查通过调查来收集数据，抽样调查通过调查来收集数据.文档来自于网络搜索 实际调查中常采用抽样调查地方法获取数据.用样本估计是统计地基本思想. 抽样调查具有花费少、省时地特点，还适用一些不宜使用全面调查地情况.采用抽样调查需要注意：①样本容量要适中，一般为总体地～；②抽取时要尽量使每一个个体都有相等地机会被抽到.这样抽取地样本才具有代表性和广泛性.才能使样本较好地反映总体地情况.文档来自于网络搜索 要考察地全体对象称为，组成总体地每一个考察对象称为，被抽取地那些个体组成一个，样本中个体地数目称为.文档来自于网络搜索 利用统计图表描述数据是统计分析地重要环节.四种统计图地各自特点： （）条形统计图：能清楚地表示出每个项目地具体数目； （）扇形统计图：能清楚地表示出各部分在全体中所占地百分比； （）折线统计图：能清楚地反映事物地变化情况； （）直方图：能清楚地表示出每组频数地大小. 扇形统计图表明地是部分在总体中所占地百分比，一般不能直接从图中得到具体数量，用圆代表地是总体，圆地大小与具体数量大小没有关系. 扇形圆心角该部分百分比×°文档来自于网络搜索 画扇形统计图地步骤：先调查收集数据，根据数据计算百分比，圆心角，画出扇形，标出百分比. 画直方图地一般步骤：⑴计算最大值与最小值地差⑵决定组距和组数⑶列频数分布表⑷画频数分布直方图(或频数折线图).文档来自于网络搜索 注意对以下概念地理解： ⑴组距：把所有数据分成若干组，每个小组地两个端点之间地距离（组内数据地取值范围）称为组距.⑵频数：对落在各个小组内地数据进行累计，得到各个小组内数据地个数叫做频数.⑶频数分布直方图⑷频数折线图文档来自于网络搜索 频数分布直方图是以小长方形地来反映数据落在各个小组内地频数地大小.小长方形地高是频数与地比值.在等距分组时，各小长方表地面积（频数）与高地比是常数（组距）.文档来自于网络搜索 熟悉以下各题： 调查收集数据地方式通常有和两种.当总体中个体数目较少时用地方式获得数据较好，当总体中个体数目较多时用地方式获得数据较好.但关于电视机寿命、火柴质量等具有破坏性地调查不宜采用，国家人口普查采用.文档来自于网络搜索

大数据采集技术和预处理技术

现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。

大数据采集技术概述

智慧IT 大数据采集技术概述 技术创新，变革未来

大数据中数据采集概念 数据采集(DAQ)：又称数据获取，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及被动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 在大数据领域，数据采集工作尤为重要。目前主流以实时采集、批量采集、ETL相关采集等

大数据的主要来源数据 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据 4）软件埋点数据等

数据源 分析数据、清洗数据时候。首先弄清除数据的来源。 数据的所有来源是程序。比如：web程序、服务程序等。 数据的形态 两种：日志文件、数据流。 对比： 由于数据流的接口要求比较高。比如有些语言不支持写入kafka。 队列跨语言问题。所以日志文件是主要形态。数据流的用于实时分析较好。 日志文件好处：便于分析、便于跨平台、跨语言。 调试代码注意。 常用的日志文件输出工具log4j。写程序时尽量别写system.out。

互联网日志采集统计常见指标 1、UGC : User Generated Content，也就是用户生成的内容。 2、UV:(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址 的人数。现已引申为各个维度的uv泛称。 3、PV：（pageview），即页面浏览量，或点击量。 4、DAU : daily active user，日活跃用户数量、MAU : 月活跃用户量 5、ARPU : Average Revenue Per User 即每用户平均收入，用于衡量 电信运营商和互联网公司业务收入的指标。 6、新增用户数、登录用户数、N日留存（率）、转换率。

大数据分析与处理方法解读

大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理

大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。 麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百 分点。 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出 了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分 析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取 采集。 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。 因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素 之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，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信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库

数据完整性检查要点

数据完整性检查要点 本文通过梳理数据核查全过程，列出GMP 核查中数据完整性检查要点内容，包括：基本原则、数据记录（纸质、图谱或电子记录）、审计跟踪、计算机系统检查 4 个要点。并附上具体问题和小结，以供读者阅读讨论。 数据完整性 数据完整性（data integrity）：是指数据的准确性和可靠性，用于描述存储的所有数据值均处于客观真实的状态。 –并不是计算机化系统实施后才出现的 –适用于电子数据和手工（纸质）数据 –企业应当处于一种基于数据完整性风险的可接受控制状态数据的属性 基本原则- ALCOA A（attributable）—可溯源 L（legible）—清晰 C（contemporaneous）—同步 O（original or true copy）—原始或真实复制 A（accurate）—准确 数据记录 数据定义 人工观察填写的纸质记录 仪器、设备通过复杂的计算机化系统产生的图谱或电子记录 纸质记录 对文件和记录版本（变更）进行控制 对原始空白记录进行控制 对空白记录的发放进行控制 对已填写记录的修改进行控制 图谱或电子记录 电子方式产生的原始数据采用纸质或PDF格式保存应当显示数据的留存过程，以包括所有原始数据信息、相关审计跟踪和结果文件、每一分析运行过程中软件/系统设置标准 一个给定的原始数据系列重建所需的所有数据处理运行情况（包括方法和审计跟踪），经过确认的复本。 一旦打印或转换成静态PDF，图谱记录则失去了其被再处理的能力，不

能对基线或隐藏区域进行更详细的审核或检查。 以数据库格式存在的动态电子记录则可以进行追踪、趋势分析和查询、查看隐藏区域，放大基线以将积分情况查看的更清楚。 数据审计跟踪 数据审计跟踪（audit trial）：是一系列有关计算机操作系统、应用程序及用户操作等事件的记录，用以帮助从原始数据追踪到有关的记录、报告或事件，或从记录、报告、事件追溯到原始数据。 如果计算机系统用于电子捕获、处理、报告或存贮原始数据，系统设计应能保持提供全面审计追踪的保存，能够显示对数据进行的所有更改。但不需要包括每个系统活动（例如，用户登录/退出，键盘敲击等）。通过对经过设计和验证的系统报告进行审核来达到目的。 对数据的所有更改，应可以显示做这些更改的人，更改均应有时间记录，并给出理由。用户不应具备修订或关闭审计追踪的能力。 Q：必须是商业电子管理系统吗？ A：只要能够达到GMP 的要求，纸质追踪和半纸质半电子系统也能被接受。 对于数据完整性提出详细要求 –计算机化系统应当记录输入或确认关键数据人员身份 –只有经授权人员，方可修改已输入的数据 –每次修改已输入的关键数据均应当经过批准，并应当记录更改数据的理由 –人工输入关键数据时，应当复核输入记录以确保其准确性 –对于电子数据和纸质打印文稿同时存在的情况，应当有文件明确规定以电子数据为主数据还是以纸质打印文稿为主数据 –以电子数据为主数据时，应当满足以下要求： （一）为满足质量审计的目的，存储的电子数据应当能够打印成清晰易懂的文件。 （二）必须采用物理或者电子方法保证数据的安全，以防止故意或意外的损害。日常运行维护和系统发生变更（如计算机设备或其程序）时，应当检查所存储数据的可访问性及数据完整性。 （三）应当建立数据备份与恢复的操作规程，定期对数据备份，以保护存储的数据供将来调用。备份数据应当储存在另一个单独的、安全的地点，保存时间应当至少满足本规范中关于文件、记录保存时限的要求。

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足