如何自动化分析数据

‘壹’ 如何实现日志分析自动化

1.自动运行

shell脚本只需要把所有命令放到一个文本之中就可以了，windows和linux都是能够实现sh脚本的定时运行的(具体方法请自行搜索)

2.日志获取

2.1shell是可以登录ftp下载文件的，只需要将已下载的日志文件名存储到固定的文本之中，下载时比对已经存在的文件名，下载新的日志文件就行了。具体步骤就是 登陆ftp--->进入固定目录----->获取所有文件名----->对比出新文件名------>下载。

3.数据存储

把需要长期监控的数据放到csv文件中，每日一行，用excel打开或者另存为excel后可以很方便的生成图表。（当然也可以存数据库，推荐用csv，简单有效）

4.数据获取

比较简单的方法就是需要的每个数据写一条命令去获取，第一条数据直接存储（用>)，后面的追加(用>>)到同一个文本文件中，然后再把每天的数据，添加到固定的csv文件末尾 （awk '{printf $0}' 可以直接把竖排数据变横排)

5.周报问题（如果和日报需要的数据不同）

单独新建一个7天和30天固定运行一次的脚本，自动分析前七天和前30天的所有日志。从2中存储的已下载日志文件名的文本中，可以提取最后7天或者30天的日志文件名，然后进行分。析（和每日的日志分析相比，就是多了提取前7天的日志文件名，然后由cat 1变成了cat 1,2,3,4,5,6,7)

‘贰’ excel2016怎么做数据分析

数据分析 是一个综合的过程，Excel在数据分析里能起到的作用是处理数据，统计数据，生成报表等。
这里会用到的Excel的知识有基础知识，公式与函数应用，图表，数据透视表。还可以利用VBA程序来自动化生成数据分析报告的结果。
可以去参考一本书，《谁说菜鸟不会数据分析》，有两本，一本是入门篇，一本是工具篇，可以去网上搜索电子版，也可以去购买一本。
如果比较了解Excel而不了解数据分析，可以重点去了解一下入门篇，而如果比较了解数据分析而不了解Excel，可以重点去了解一下工具篇。

‘叁’ 有什么软件可以实现数据自动化的吗

实现数据自动化的软件比较多，主要是看什么行业的，因为这个面非常广，不是单一一个软件就包打天下的，各有各的用途。

‘肆’ 企业如何实现自动化营销流程

如何实现企业流程的自动化，主要由以下几点：
（1）将脏活、累活、险活、乏味以及重复性强的工作自动化；
（2）将数据采集工作自动化；
（3）应用传真、电话、E-mail发送信息，将数据传送自动化；
（4）使用先进的统计软件将数据分析自动化。
对企业流程实行自动化，要有所选择，既要考虑成本，更要考虑效率。
以下是详细解说：1将脏活、累活、险活、乏味以及重复性强的工作自动化工人从事这儿类工作往往工作效率不是很高，工作质最也会受到影响，如果能够实现自动化，则将人大提高工作效率，增强生产的安全性.
2将数据采集工作自动化
数据采集这一领域如果实现自动化，将会显着提高工作效率，尤其是服务领域的企业。条形码和条形码扫描仪已经被广泛应用到了商店、仓库等领域，并且已收到了良好的效果。3将救据传送自动化
现在信息与通讯技术己经很发达，企业如果将这些技术应用到实践中，将会产生巨大的效果，应用传真、电话、E-mail发送信息，不但节约了大量的纸张与人力，而且还大大提高了信息传送的效率。
4数据分析的自动化
大部分企业内部存在着大最的文件信息，由于数最巨人，要对其展开分析，简直是天方夜谭，然而，如果将这些文件信息，都储存在一个人的数据库中，井且应用先进的统计软件对其进行分析，这一工作将会变得不再那么困难。在使用软件对相关数据进行处理的堪础上，再请相关的人员和专家队伍，对数据进行符合实际的预侧和解释，以指导企业在下一步的生产运作当中采用正确的方针政策。
对企业流程实行自动化，要有所选择。既要考虑成本，更要考虑效果，两者结合是最好了。
企业在对流程实施自动化时要注意这两个问题：
1：自动化并非对任何流程的管理与控制都有效
2：在对流程进行自动化改造时，没有必要去追求100%完美的计算机系统来支持。

‘伍’ 地学样品活化分析数据处理自动化

张玉君李杏彬

（地质矿产部地球物理地球化学勘察研究所）

关键词：中子活化分析SPCSUP软件包优化人机关系

鉴于地学样品的批量性及照射、测量的多次重复性，中子活化分析测量全过程的自动化就显得十分重要。我们在基本掌握了CANBERRA公司谱分析软件SPECTRAN-F的基础上，编辑了一个补充软件包SPCSUP（SPECTRAN-F SUPPLEMENT），实现了数据处理自动化。它的主体程序用BAS-IC语言编写，又用BATCH作为执行语言写成辅助程序。该软件包采用了较理想的数据调用和文件管理形式，简化了烦琐的数据处理步骤，实现了活化分析资料成批自动处理。

一、SPCSUP软件包的主要功能

SPCSUP由以下10个程序功能块组成：①TRFL：简化了传谱操作，把键盘问答减至四个。②CUFL：进行计算程序块的调用及组合，预置初始参数，提供计算所需资料文件。③ACFL：计算活化强度，用以选择最佳照射和测量时间、制定人工标准的元素配方、估算安全度。④STEDIT：编制标准库文件。⑤BMFL：计算含量工作曲线。当有值标准数≥3时用最小二乘法，≤2时用斜率或斜率平均法。⑥LTFL：将比度列表，并可计算元素转移系数。⑦CNFL：含量计算，每张表可计算1～12个样品的全部元素。⑧AVFL：计算数次测量或数次照射结果的平均值及方差。⑨FRFL：总报告列表。⑩LIRP：对每个元素的多次分析值进行检查，排除并剔除坏值，打出最终报告单。

以上各功能程序块的相互关系与SPECTRAN-F的逻辑关系表示于“中子活化分析软件包框图”中。

二、程序主要设计特点

①标样资料以文件形式保存，便于调用。②利用SPCLST实现SPECTRAN-F定量分析数据的调用。③采用虚拟效率刻度。④中间结果以文件形式保存。⑤利用BATCH进行文件动态组合。⑥利用BATCH调用EDIT，完成程序入口。⑦利用计算机操作软件设计技巧，简化功能块的调用，优化人机关系。

三、使用效果

对于多元素分析，与半手工计算相比。速度提高10倍。一次测量50个样品，两个探头可在两天内给出结果，假如采用前后台作业，可在当天出结果。特别是避免了计算过失误差，资料便于查阅，结果便于保存。

图1中子活化分析软件包框图

Automatic data processing of NAA of geological samples

Zhang Yu jun Li Xing bin

（Institute of Geophysical and Geochemical Prospecting, Ministry of Geology and Mineral Resources of China）

Key words: NAA software package SPCSUP refine man-machine relation

原载《核技术》，1984,No.3。

‘陆’ 如何自动化的将多系统中的数据提取出来，以便后续深入分析 提供咨询服务

你就是要在多个不同的系统里提取报表数据吧？之前同事告诉我用博为·小帮软件机器人，就能在不同的软件里自动导出数据，也不用手工的复制粘贴了，高效快捷，都不用耗那么多工时在这个重复操作上了。

‘柒’ 数据分析的七个关键步骤

数据分析的七个关键步骤

独自工作，将深奥的公式应用于大量的数据搜索从而得到有用的见解。但这还仅仅是一个过程中的一个步骤。数据分析本身不是目标，目标是使业务能够做出更好的决策。数据科学家必须构建产品，让组织中的每个人更好地使用数据,，使每个部门和各级都能用数据驱动决策。

数据价值链是对自动收集产品，清洗和分析数据的捕获，通过仪表板或报告来提供信息和预测。自动化进行分析，而且数据科学家可以在改进工作与业务模型，提高预测精度。

虽然每个公司创建数据产品针对自己的需求和目标，但是总体的步骤和目标是一致的：

1．决定目标：数据价值链的第一步必须先有数据，然后业务部门已经决定数据科学团队的目标。这些目标通常需要进行大量的数据收集和分析。因为我们正在研究数据驱动决策，我们需要一个可衡量的方式知道业务正向着目标前进。关键指标或性能指标必须及早发现。

2．确定业务标杆：业务应该做出改变来改善关键指标从而达到它们的目标。如果没有什么可以改变，就不可能有进步,，论多少数据被收集和分析。确定目标、指标在项目早期为项目提供了方向，避免无意义的数据分析。例如，目标是提高客户留存率，其中一个指标可以为客户更新他们的订阅率，业务可以通过更新页面的设计，时间和内容来设置提醒邮件和做特别促销活动。

3．数据收集：撒一张数据的大网，更多数据，特别是数据从不同渠道找到更好的相关性，建立更好的模型，找到更多可行的见解。大数据经济意味着个人记录往往是无用的，在每个记录可供分析才可以提供真正的价值。公司密切检测他们的网站来跟踪用户点击和鼠标移动，通过射频识别（RFID）技术来跟踪他们行动的方式等等。

4．数据清洗：数据分析的第一步是提高数据质量。数据科学家处理正确的拼写错误，处理缺失数据和清除无意义的信息。在数据价值链中这是最关键的步骤，即使最好的数据值分析如果有垃圾数据这将会产生错误结果和误导。不止一个公司惊奇地发现，很大一部分客户住在斯克内克塔迪(美国城市)，纽约，和小镇的人口不到70000人等等。然而，斯克内克塔迪邮政编码12345，所以不成比例地出现在几乎每一个客户档案数据库由于消费者往往不愿真实填入他们的在线表单。分析这些数据将导致错误的结论，除非数据分析师采取措施验证从而得到的是干净的数据。。这通常意味着自动化的过程，但这并不意味着人类无法参与其中。

5．数据建模：数据科学家构建模型，关联数据与业务成果和提出建议并确定关于业务价值的变化这是其中的第一步。这就是数据科学家成为关键业务的独特专长，通过数据，建立模型，预测业务成果。数据科学家必须有一个强大的统计和机器学习的背景来构建科学精确的模型和避免毫无意义的相关性陷阱和模型依赖于现有的数据，他们的未来预测是无用的。但统计背景是不够的，数据科学家需要更好了解业务，他们将能够识别数学模型的结果是否有意义的有价值的。

6．数据科学团队：数据科学家是出了名的难以雇用，这是一个好主意来构建一个数据科学团队通过那些有一个高级学位统计关注数据建模和预测，而团队的其他人，合格的基础设施工程师，软件开发人员和ETL 专家，建立必要的数据收集基础设施、数据管道和数据产品，使数据通过报告和仪表盘来显示结果和业务模型。这些团队通常使用大规模数据分析平台Hadoop自动化数据收集和分析和运行整个过程来作为一个产品。

7．优化和重复：数据价值链是一个可重复的过程，通过连续改进价值链的业务和数据本身。基于模型的结果，企业将通过数据科学团队测量的结果来驱动业务。在结果的基础上，企业可以决定进一步行动通过数据科学团队提高其数据收集、数据清理和数据模型。如果企业对于重复这个过程越快，就越早能走向正确的方向，从而得到数据价值。理想情况下，多次迭代后，模型将生成准确的预测，业务将达到预定义的目标，数据价值链的结果将用于监测和报告，人人都搬来解决下一个商业挑战。

以上是小编为大家分享的关于数据分析的七个关键步骤的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

‘捌’ 如何实现企业生产的自动化

生产的自动化，包括加工过程自动化、物料存储和输送自动化、产品检验自动化、装配自动化和产品设计及生产管理信息处理的自动化等。实现企业生产的自动化一般应从以下几个方面展开：
1、将脏活、累活、险活以及重复性强的工作实现自动化。
2、将数据采集工作自动化。FA工厂自动化一站式采购平台
3、将数据传送自动化。
4、数据分析自动化。
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