1. 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。在如今大數據時代，很多東西都可以是數據採集器，比如街頭攝像頭、各種智能穿戴設備。但是如果是指網路數據採集的話，就有專門的網頁數據採集器可以幫助個人實現數據採集。如果你需要的話，可以追問我（不想打廣告）。
2. 數據採集是什麼意思
2019年發布的《水污染源在線監測系統（CODCr、NH3N等）安裝技術規范》（HJ353-2019）以及相應的驗收、運行和數據有效性判別技術規范（HJ354-2019、HJ355-2019、HJ356-2019），要求數據採集傳輸儀符合新的要求。
DR-295A數據採集傳輸儀達到並優於《HJ477污染源在線自動監控（監測）數據採集傳輸儀技術要求》和《污染源在線自動監控（監測）系統數據傳輸標准》（HJ/T 212）。針對污染源污水排放的特點，根據HJ35X系列數據控制單元標准規范，可以遠程操控，協調統一運行水污染源在線監測系統，採集、儲存、顯示監測數據及運行日誌，向監控中心平台上傳污染源監測數據。
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工作流程如下：
數據採集儀應安裝在室內，使用場所不得有腐蝕性氣體，並避免陽光直射、強烈沖擊、振動及外界強磁場的干擾本儀器廣泛應用於廢水、廢氣的污染源排放口，及飲用水水源地、河流、湖泊、水庫、自來水廠、污水處理廠等重金屬水質監測站，為監測部門提供可靠、有效、完整的數據資料。
儀器功能：
(1) 可以讀取現場在線設備的測量數據，報警信息。
(2) 可以控制現場在線設備的啟動和停止，設備校準。
(3) 數據採集傳輸控制器可以設定周期測量，定時測量，遠程測量的測量模式；並可以根據選定的測量模式對現場的在線設備進行控制。
(4) 和現場在線設備連接的串口號和協議類型可自由選擇。
(5) 本地歷史數據顯示功能：顯示現場在線設備的歷史數據，小時，日，月，季，年；
(6) 對所存儲的數據進行檢索（按照搜索條件搜索）。
(7) 報警功能：分析儀的數值超過設定閾值、數據採集傳輸控制器停電、通訊異常、在線設備報警。將這些報警信息上傳到平台。
(8) 在線設備測量記錄，維護記錄：開箱記錄、儀器校準記錄。
(9) 校時功能：可與中心平台在線校時。
(10) 數據保密功能：為了防止他人誤改配置，需輸入用戶名與密碼後才可對設備進行管理（能夠設置三級系統登錄密碼及相應操作許可權）。
(11) 可接收質控儀對在線設備的指令操作，滿足質控儀協議（質控儀為主控）。
(12) 上報數據時報文內的時間標記與水質自動分析儀測量結果存儲的時間標記保持一致；數據採集傳輸控制器應能存儲一個月分鍾數據記錄。
(13) 具備 6 個 RS 232，2個 RS 485數字通道用於和現場的在線設備通訊。
(14) 8個模擬量輸入通道（4～20）mA，用於連接現場的在線設備通過模擬量讀取在線設備的測量數據（數據採集精度和測量穩定性≤0.1%，至少12位AD）。
(15) 2個（4～20）mA輸出通道（穩定性≤0.2%）。
(16) 8個開關量輸入通道，用於檢測外部的設施工作狀態。開關量電壓輸入范圍為（0～5）V。
(17) 8個開關量輸出通道（4路干節點，4路DC24V mos管驅動輸出（2A電流））。
(18) 無線傳輸方式：通過 GPRS無線方式與上位機通訊（外掛DTU）。
(19) 網路鏈接：直接通過區域網或 internet 與上位機通訊。
(20) 儀器自帶備用電池或配裝不間斷電源（UPS），在外部供電切斷情況下能保證數據採集傳輸控制器連續工作 6 h，並且在外部電源斷電時自動發送報警信息給上位機。數據採集傳輸控制器必須能夠在供電（特別是斷電後重新供電）後可靠地自動啟動運行，並且所存數據不丟失。
(21) 支持U盤導出數據或者專用軟體導出數據，支持U盤升級功能。
(22) 人機界面：10英寸及以上TFT液晶顯示器。
(23) 看門狗復位：設備死機可自動重啟，停電並來電後亦可自啟。
(24) 污染源現場的在線設備可以根據現場的環境隨時增刪。
(25) 中心平台和數據採集傳輸控制器之間通訊協議滿足HJ212-2017協議。
(26) 對上位機上傳的污染源監測數據必須有數據狀態標識（HJ212協議狀態標識）。
(27) HJ212協議中規定的加密方法進行加密處理傳輸（PW關鍵字），保證數據傳輸的安全性。一端請求連接另一端應進行身份驗證。
(28) 中心平台可以遠程查看現場所有在線設備的數據以及工作狀態（是否正常），可以查看現場所有在線設備的報警信息和數據採集傳輸控制器本身的工作狀態、報警信息。可以通過中心平台配置數據採集傳輸控制器的所有信息。
(29) 數據補傳功能：數據可以從分析儀補傳到數據採集傳輸控制器；也可以從數據採集傳輸控制器通過網路補傳到中心平台。
(30) 整個系統在線率為90%以上，正常情況下，掉線後應在5分鍾之內重新上線。單台現場機（數據採集傳輸控制器）每日掉線次數在5次以內。數據傳輸穩定，報文傳輸穩定性在99%以上，當出現報文錯誤或丟失時，啟動糾錯邏輯，數據採集傳輸控制器重新發送報文。
3. excel數據區域是什麼意思
一、數據區域,即數據所在的區域。
二、在EXCEL電子表格中，數據是寫在各個單元格中的，因此數據區域在EXCEL電子表格中就是指寫入數據的單元格所在區域。
三、比如A1單元格寫入了「姓名」，在A2至A100單元格寫入了具體的名字，這時A2至A100單元格區域就是數據區域。
四、單元格地址
表格的頂上是一排字母A,B,C,.......這個就是列標
表格的左邊是一豎列的數字1,2,3,.......這個就是行號
列標加上行號就是就是單元格的名稱,單元格名稱也叫做單元格地址,如A列的第三行,為A3單元格,C列的第18行為C18單元格,第五列的第七行就是E7單元格,這樣形成了一個個的坐標,標明了每個單元格的位置。
4. 什麼是數據採集
10元一條貴了
這個數據採集應該是把別人網站上的內容復制到你自己網站上
採集器可以用火車頭採集器，比較難用
5. 什麼是數據採集
數據採集，又稱數據獲取，在計算機廣泛應用的今天，數據採集的重要性是十分顯著的。它是計算機與外部物理世界連接的橋梁。
數據採集一般需要遵循以下原則：
1. 數據採集任務不能影響業務系統的運行。一般來說，核心業務系統白天工作頻繁，難以承載數據抽取的要求，這種情形下數據抽取工作原則上要安排在非工作時段進行。數據採集任務調度必須可以設定數據採集任務的優先時段表。
2. 不同業務系統的數據產生周期不同，會影響到數據採集的周期。數據採集應根據業務系統及交換數據的周期要求，設定數據採集時間周期表。
3. 數據採集任務的執行時間原則上應與數據採集周期時間成正比，即數據採集周期時間間隔要求短(長)的採集任務，其採集任務的執行時間也要求短(長)。如對按日採集的數據，應能在3一5h內完成抽取、清洗、載入、處理等工作;對按月採集的數據，數據抽取、清洗、載入和處理等工作可以放寬到48h內完成。
4. 對於數據採集量特別大且數據轉換操作特別復雜的任務，利用ETL工具會消耗大量的資源和時間，建議通過編制專門數據採集介面程序完成數據採集任務，以提高數據採集工作的效率。
5. 以數據源為單位進行的全量採集的任務，可以以數據源為單位進行數據初始化操作，當數據源的數據採集操作出現問題時，可以僅對該數據源進行全量採集恢復，而對其他數據源的數據採集沒有任何影響。
現在的101 異構數據採集技術可以做到無需軟體廠商配合，直接採集異構數據，這樣的數據採集就不需要協調各個廠家，不需要花費高昂的介面費用，而施工周期也不會太長，是很多領域大型企業數據採集業務的第一選擇。
6. 數據採集技術是什麼
數據採集技術指完成數據從源端獲取，並傳輸到大數據平台，以供數據治理、數據服務使用。數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術；突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術；設計質量評估模型，開發數據質量技術。
OceanMind海睿思數據採集包括公開數據採集和採集匯聚工具。
公開數據採集主要偏向於互聯網公開數據的採集、匯聚，公開數據採集是一個靈活、便捷、高效、可擴展的互聯網數據爬蟲系統。可實現利用模板從指定公開網頁上爬取數據，並提供給後續數據處理使用。
採集匯聚工具偏向於持有型數據的採集、匯聚，匯聚工具是可視化數據採集軟體，外部數據通過採集工具將資料庫或文件類型的數據轉換為制定格式的文件（CSV、parquet）存放到指定的FTP路徑，然後通過匯聚工具將FTP傻姑娘的文件匯聚至大數據平台。
7. 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。