Ⅰ 什麼是數據採集
數據採集
數據採集,又稱數據獲取,是利用一種裝置,從系統外部採集數據並輸入到系統內部的一個介面。數據採集技術廣泛引用在各個領域。比如攝像頭,麥克風,都是數據採集工具。
被採集數據是已被轉換為電訊號的各種物理量,如溫度、水位、風速、壓力等,可以是模擬量,也可以是數字量。採集一般是采樣方式,即隔一定時間(稱采樣周期)對同一點數據重復採集。採集的數據大多是瞬時值,也可是某段時間內的一個特徵值。准確的數據量測是數據採集的基礎。數據量測方法有接觸式和非接觸式,檢測元件多種多樣。不論哪種方法和元件,均以不影響被測對象狀態和測量環境為前提,以保證數據的正確性。數據採集含義很廣,包抱對面狀連續物理量的採集。在計算機輔助制圖、測圖、設計中,對圖形或圖像數字化過程也可稱為數據採集,此時被採集的是幾何量(或包括物理量,如灰度)數據。
在互聯網行業快速發展的今天,數據採集已經被廣泛互聯網及分布式領域,數據採集領域已經發生了重要的變化。首先,分布式控制應用場合中的智能數據採集系統在國內外已經取得了長足的發展。其次,匯流排兼容型數據採集插件的數量不斷增大,與個人計算機兼容的數據採集系統的數量也在增加。國內外各種數據採集機先後問世,將數據採集帶入了一個全新的時代。
Ⅱ 什麼是數據採集
數據採集,又稱數據獲取,是利用一種裝置,從系統外部採集數據並輸入到系統內部的一個介面。數據採集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭,麥克風,都是數據採集工具。
在互聯網行業快速發展的今天,數據採集已經被廣泛應用於互聯網及分布式領域,數據採集領域已經發生了重要的變化。首先,分布式控制應用場合中的智能數據採集系統在國內外已經取得了長足的發展。其次,匯流排兼容型數據採集插件的數量不斷增大,與個人計算機兼容的數據採集系統的數量也在增加。國內外各種數據採集機先後問世,將數據採集帶入了一個全新的時代。
採集的全面性:採集的數據量足夠大具有分析價值、數據面足夠支撐分析需求。比如查看app的使用情況這一行為,我們需要採集從用戶觸發時的環境信息、會話、以及背後的用戶id,最後需要統計這一行為在某一時段觸發的人數、次數、人均次數、活躍比等。
採集的多維性:數據更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不同類型,從而滿足不同的分析目標。比如「查看app的使用情況」這一行為,我們需要採集用戶使用的app的哪些功能、點擊頻率、使用時常、打的app的時間間隔等多個屬性。才能使採集的結果滿足我們的數據分析!
採集的高效性:高效性包含技術執行的高效性、團隊內部成員協同的高效性以及數據分析需求和目標實現的高效性。
明確數據需求:
由於客戶所處行業不同,訴求也就各不一樣。所以首先必須明確客對於數據的最終用途,確定客戶需求。根據客戶所需搜集的數據信息與客戶溝通之後,總結需要收集的欄位。
2.調研數據來源:
根據客戶需求確定數據採集范圍。然後鎖定採集范圍和對採集的數據量進行預估。細化客戶需求,研究採集方向。
3.確定用什麼採集工具、軟體、代碼
面對不同的網站我們只有選擇更加合適的組合才能使採集結果更加有效。
4.確定存儲的方式:
根據採集量的大小對數據儲存的方式進行劃分。比較小的數據,一般使用excel表格存儲;幾千萬的大型數據,選擇資料庫存儲;對於GB級別的數據,就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存儲和處理技術的方法才能做到較好的管理和計算。選擇正確數據存儲的方式使客戶對數據的使用與管理更加便捷。