是構(gòu)建數(shù)據(jù)孿生的關(guān)鍵，而已經(jīng)存在于數(shù)字世界中的那些分散、異構(gòu)信息，可通過“軟感知”能力來利用。目前“軟感知”比較成熟，并隨著數(shù)字原生企業(yè)的崛起而得到了***的應(yīng)用。（1）埋點(diǎn)埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，尤其是用戶行為數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的術(shù)語，指的是針對特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲的相關(guān)技術(shù)。埋點(diǎn)的技術(shù)實(shí)質(zhì)，是**應(yīng)用運(yùn)行過程中的事件，當(dāng)需要關(guān)注的事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行判斷和捕獲。埋點(diǎn)的主要作用是能夠幫助業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析人員打通固有信息墻，為了解用戶交互行為、擴(kuò)寬用戶信息和前移運(yùn)營機(jī)會提供數(shù)據(jù)支撐。在產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的初級階段，業(yè)務(wù)人員通過自有或第三方的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺了解App用戶訪問的數(shù)據(jù)指標(biāo)，包括新增用戶數(shù)、活躍用戶數(shù)等。這些指標(biāo)能幫助企業(yè)宏觀地了解用戶訪問的整體情況和趨勢，從總體上把握產(chǎn)品的運(yùn)營狀況，通過分析埋點(diǎn)獲取的數(shù)據(jù)，制定產(chǎn)品改進(jìn)策略。埋點(diǎn)技術(shù)在當(dāng)前主要有以下幾類，每一類都有自己獨(dú)特的優(yōu)缺點(diǎn)，可以基于業(yè)務(wù)的需求，匹配使用。代碼埋點(diǎn)是目前比較主流的埋點(diǎn)方式，業(yè)務(wù)人員根據(jù)自己的統(tǒng)計(jì)需求選擇需要埋點(diǎn)的區(qū)域及埋點(diǎn)方式，形成詳細(xì)的埋點(diǎn)方案，由技術(shù)人員手工將這些統(tǒng)計(jì)代碼添加在想要獲取數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)點(diǎn)上。數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的重要環(huán)節(jié)，對于推動科學(xué)研究和社會發(fā)展具有重要意義。舟山信息化數(shù)據(jù)采集方案

    TimeSeriesDataBase，TSDB）專門從時(shí)間維度進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化，數(shù)據(jù)按時(shí)間順序組織管理。圖3-1所示為典型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，存儲于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模急劇增大時(shí)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的處理能力變得吃緊，需要性能更優(yōu)的數(shù)據(jù)庫。工業(yè)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存在很大差別，前者通常是結(jié)構(gòu)化的，而后者以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主?！鴪D3-1時(shí)間序列數(shù)據(jù)示例3.實(shí)時(shí)性工業(yè)數(shù)據(jù)采集的一個(gè)很大特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性，包括數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性以及數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性。例如基于傳感器的數(shù)據(jù)采集，其中一個(gè)重要指標(biāo)為采樣率，即每秒采集多少個(gè)點(diǎn)。采樣率低的如溫濕度采集，采樣間隔在分鐘級；采樣率高一些的如振動信號，每秒鐘采集幾萬個(gè)點(diǎn)甚至更多，方便后續(xù)信號分析處理以獲得高階諧波分量。有些大的科學(xué)裝置，例如粒子加速器的束流監(jiān)測系統(tǒng)，采樣率達(dá)數(shù)兆每秒。采樣率越高意味著單位時(shí)間數(shù)據(jù)量越大，如此大的數(shù)據(jù)量，如果不加處理直接通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心或云端，對于網(wǎng)絡(luò)的帶寬要求非常之高，而且如此大的帶寬下，很難保證網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)目煽啃?，可能會產(chǎn)生非常大的傳輸時(shí)延。而部分工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，如設(shè)備故障診斷、多機(jī)器人協(xié)作、狀態(tài)監(jiān)測等，由于要求在數(shù)據(jù)采集（感知）、分析、決策執(zhí)行之間，完成快速閉環(huán)。嘉興質(zhì)量數(shù)據(jù)采集價(jià)格數(shù)據(jù)采集的結(jié)果可以通過數(shù)據(jù)分析和可視化工具來展示和解釋，以幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)。

    也不會有構(gòu)建在大數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)上的微博、博客、社交網(wǎng)絡(luò)等的蓬勃發(fā)展。[4]數(shù)據(jù)分析分析方法編輯1、列表法將數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來，是記錄和處理**常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對應(yīng)關(guān)系清楚，簡單明了，有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的相關(guān)關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明各個(gè)量的名稱、符號、數(shù)量級和單位等：根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計(jì)算欄目和統(tǒng)計(jì)欄目等。[3]2、作圖法作圖法可以**醒目地表達(dá)各個(gè)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上可以簡便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用圖形表示出來。[3]圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動制表和用程序自動生成，其中用程序制表是通過相應(yīng)的軟件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調(diào)查的數(shù)據(jù)輸入程序中，通過對這些軟件進(jìn)行操作，得出**后結(jié)果，結(jié)果可以用圖表或者圖形的方式表現(xiàn)出來。圖形和圖表可以直接反映出調(diào)研結(jié)果，這樣**節(jié)省了設(shè)計(jì)師的時(shí)間，幫助設(shè)計(jì)者們更好地分析和預(yù)測市場所需要的產(chǎn)品，為進(jìn)一步的設(shè)計(jì)做鋪墊。同時(shí)這些分析形式也運(yùn)用在產(chǎn)品銷售統(tǒng)計(jì)中，這樣可以直觀地給出**近的產(chǎn)品銷售情況，并可以及時(shí)地分析和預(yù)測未來的市場銷售情況等。

    爬蟲技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫與機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的交匯點(diǎn)，已經(jīng)成為滿足個(gè)性化數(shù)據(jù)需求的**佳實(shí)踐。Python、Java、PHP等語言都可以實(shí)現(xiàn)爬蟲，特別是Python中配置爬蟲的便捷性，使得爬蟲技術(shù)得以迅速普及，也促成了**、企業(yè)界、個(gè)人對信息安全和隱私的關(guān)注。三、數(shù)據(jù)采集如何應(yīng)用？在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)中，數(shù)據(jù)采集可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)、商務(wù)智能建設(shè)和大數(shù)據(jù)治理等，小億以億信華辰曾經(jīng)建設(shè)國的案例為例為大家講解數(shù)據(jù)采集如何在企業(yè)中應(yīng)用。億信華辰幫助廣州荔灣政數(shù)局建設(shè)了***大數(shù)據(jù)平臺，依托四標(biāo)四實(shí)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，整合荔灣區(qū)***數(shù)據(jù)資源，搭建全區(qū)統(tǒng)一的四標(biāo)四實(shí)數(shù)據(jù)平臺，提供多源數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管控、數(shù)據(jù)共享交換、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)服務(wù)等**能力，以大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能數(shù)字**建設(shè)，盤活數(shù)據(jù)資源，有效支撐區(qū)內(nèi)***服務(wù)數(shù)據(jù)使用需求和各部門業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)服務(wù)需求，使***服務(wù)由“管理”向“服務(wù)”轉(zhuǎn)變。贛州銀行城商行數(shù)據(jù)管理平臺的總體目標(biāo)是完成各銀行各業(yè)務(wù)條線產(chǎn)品的梳理，新建系統(tǒng)***落標(biāo)，規(guī)范字段命名，規(guī)范業(yè)務(wù)接口，提升監(jiān)管數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量，為業(yè)務(wù)發(fā)展及金融創(chuàng)新提供助力。總的來說，不同的數(shù)據(jù)采集方式也需要在實(shí)踐中不斷的進(jìn)行**，發(fā)現(xiàn)問題并解決問題。傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種常見的數(shù)據(jù)采集方法，利用多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和傳輸。

    方案二：為了解決數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的問題，神策數(shù)據(jù)升級出第二版解決方案。眾所周知，在瀏覽器查看網(wǎng)頁的時(shí)候，瀏覽器沒有辦法獲取到用戶的設(shè)備信息，就像用戶在電腦端打開網(wǎng)頁，網(wǎng)頁無法訪問用戶的磁盤，在手機(jī)端打開網(wǎng)頁，它也沒有辦法訪問用戶的相機(jī)、傳感器等，所以H5是如何獲取設(shè)備信息的呢？一般情況下，H5通過獲取當(dāng)前UA值來做解析；但UA值的解析會存在很多問題，主要體現(xiàn)在Web和Android上，特別是Android系統(tǒng)中的很多瀏覽器，UA值的規(guī)則無法統(tǒng)一，所以經(jīng)常會遇到以下幾種情況：（1）在數(shù)據(jù)采集的時(shí)候難以解析UA值；（2）解析的數(shù)據(jù)非真實(shí)數(shù)據(jù)；（3）對于Android和iOS來講，為了實(shí)現(xiàn)一些特殊功能，很多開發(fā)工程師會獲取修改UA值。有的工程師會在獲取之后進(jìn)行追加，這是**好的方式；但也有工程師會在獲取后替換標(biāo)準(zhǔn)UA值，從而導(dǎo)致我們解析不到或者解析到的UA值不正確。在H5中觸發(fā)的事件，通常需要采集其基礎(chǔ)屬性，如App版本號、當(dāng)前操作系統(tǒng)版本號、操作系統(tǒng)的類型、屏幕尺寸等，此時(shí)單純通過UA值無法完成解析，就意味著對“打通”提出了更高要求?；诖耍癫甙袶5產(chǎn)生的事件通過一定的技術(shù)，傳給App集成的數(shù)據(jù)采集SDK，當(dāng)App數(shù)據(jù)采集SDK接收到事件之后。數(shù)據(jù)采集可以幫助科學(xué)家研究氣候變化和環(huán)境問題。南通本地?cái)?shù)據(jù)采集價(jià)格

數(shù)據(jù)采集可以通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)和故障的遠(yuǎn)程監(jiān)測。舟山信息化數(shù)據(jù)采集方案

    另外一個(gè)技術(shù)理念是：一切要為業(yè)務(wù)所用。我們固執(zhí)地認(rèn)為，技術(shù)如果不能為業(yè)務(wù)所用，那它就是毫無價(jià)值的。我們自主研發(fā)的Angel項(xiàng)目，出發(fā)點(diǎn)也是因?yàn)楫?dāng)時(shí)開源社區(qū)里面沒有符合我們業(yè)務(wù)需求的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，自主研發(fā)是因?yàn)閷I(yè)務(wù)有價(jià)值，而不是因?yàn)樗诩夹g(shù)上很有挑戰(zhàn)性以及我們要證明自己技術(shù)很牛。Angel自2017年開源后有超過一百多個(gè)公司和組織使用，包括華為、小米、OPPO、新浪微博、拼多多等，發(fā)揮了Angel在騰訊以外的價(jià)值。02騰訊大數(shù)據(jù)的總體架構(gòu)如前所述，騰訊大數(shù)據(jù)十余年的發(fā)展，經(jīng)歷了三代的技術(shù)演變，如圖1所示?！鴪D1騰訊大數(shù)據(jù)三代技術(shù)演變***代架構(gòu)從2009～2011年，以承載離線計(jì)算任務(wù)為主，如圖2所示。TDW主要以Hadoop為基礎(chǔ)構(gòu)建，我們主要做了兩方面的優(yōu)化：其一擴(kuò)大了集群規(guī)模，包括增強(qiáng)了集群拓展性，優(yōu)化了調(diào)度性能，增強(qiáng)了容災(zāi)能力，通過差異化存儲降低了存儲成本；其二是利用周邊生態(tài)降低應(yīng)用門檻，建設(shè)配套的調(diào)度與開發(fā)平臺，兼容Oracle的語法，以及集成PostgreSQL數(shù)據(jù)庫以提升小數(shù)據(jù)量的分析性能。***代平臺總結(jié)起來就是，技術(shù)上主要滿足離線計(jì)算需求，技術(shù)挑戰(zhàn)主要在不斷擴(kuò)展和優(yōu)化集群規(guī)模，單集群規(guī)模從幾十臺到幾百臺，再到幾千臺不斷突破。舟山信息化數(shù)據(jù)采集方案