數(shù)據(jù)采集概述：了解數(shù)據(jù)采集是什么以及為什么它對(duì)各種行業(yè)和應(yīng)用至關(guān)重要。涵蓋從傳感器、儀器或其他源獲取數(shù)據(jù)的過(guò)程。傳感器技術(shù)：探討各種傳感器技術(shù)，包括溫度傳感器、濕度傳感器、光學(xué)傳感器、加速度計(jì)等。了解它們的原理、工作方式以及在數(shù)據(jù)采集中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)：討論數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的組成部分，例如傳感器、數(shù)據(jù)采集設(shè)備、通信協(xié)議等。了解如何設(shè)計(jì)和實(shí)施一個(gè)有效的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。通信協(xié)議：探討常用的通信協(xié)議，如Modbus、TCP/IP、MQTT等，以確保從傳感器到數(shù)據(jù)采集設(shè)備再到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的有效數(shù)據(jù)傳輸。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集：了解實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集的重要性，特別是在需要快速?zèng)Q策的應(yīng)用中。討論實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸和處理的技術(shù)和挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)和云計(jì)算：探討數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的關(guān)系。了解如何有效地存儲(chǔ)、管理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)，以提取有價(jià)值的信息。安全性和隱私：討論在數(shù)據(jù)采集中確保信息安全性和用戶隱私的重要性。了解各種安全措施和合規(guī)性要求。案例研究：研究各行各業(yè)中的數(shù)據(jù)采集案例，包括工業(yè)自動(dòng)化、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療保健等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。新興技術(shù)和趨勢(shì)：了解當(dāng)前數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的新興技術(shù)和未來(lái)趨勢(shì)，如物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、邊緣計(jì)算等。 數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)監(jiān)測(cè)和評(píng)估營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果，從而優(yōu)化投資回報(bào)率和資源分配。無(wú)錫定做數(shù)據(jù)采集費(fèi)用

    全埋點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)如下：（1）前期埋點(diǎn)成本相對(duì)較低；（2）若分析需求或事件設(shè)計(jì)發(fā)生變化，無(wú)需應(yīng)用程序修改埋點(diǎn)和發(fā)版；（3）可以有效地解決“歷史數(shù)據(jù)回溯”問(wèn)題。同時(shí)，全埋點(diǎn)也有一些缺點(diǎn)：（1）由于技術(shù)方面的原因，對(duì)于一些復(fù)雜的操作，比如縮放、滾動(dòng)等，很難做到***覆蓋；（2）無(wú)法自動(dòng)采集和業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)；（3）無(wú)法滿足更精細(xì)化的分析需求；（4）各種兼容性方面的問(wèn)題；（5）傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量太大、浪費(fèi)資源。3.可視化埋點(diǎn)所謂可視化埋點(diǎn)，即通過(guò)可視化的方式進(jìn)行埋點(diǎn)?？梢暬顸c(diǎn)，一般需要依賴全埋點(diǎn)相關(guān)的技術(shù)?？梢暬顸c(diǎn)一般有兩種表現(xiàn)方式：一是默認(rèn)情況下，不進(jìn)行任何埋點(diǎn)，然后通過(guò)可視化的方式進(jìn)行圈選，圈選哪些就采集哪些。二是默認(rèn)情況下，開(kāi)啟全埋點(diǎn)全部采集，然后通過(guò)可視化的方式對(duì)全埋點(diǎn)的事件進(jìn)行重命名。比如，對(duì)于登錄頁(yè)面上的登錄按鈕，全埋點(diǎn)采集的事件名一般都是固定的，比如叫：$AppClick，借助于可視化埋點(diǎn)，我們就可以對(duì)$AppClick事件進(jìn)行重命名，比如login。與代碼埋點(diǎn)和全埋點(diǎn)相比，可視化埋點(diǎn)看起來(lái)非?？犰?，但它也有相應(yīng)的優(yōu)缺點(diǎn)。優(yōu)點(diǎn)：比如整個(gè)埋點(diǎn)比較貼近業(yè)務(wù)場(chǎng)景，同時(shí)也降低了埋點(diǎn)的技術(shù)門(mén)檻。無(wú)錫生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集參考價(jià)數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)智能制造系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

    iOS官方文檔內(nèi)稱作“特定時(shí)間”），系統(tǒng)會(huì)讓此App進(jìn)入“僵尸狀態(tài)”，此時(shí)，App后臺(tái)會(huì)給用戶進(jìn)行推送。在iOS設(shè)備收到App的推送后，會(huì)對(duì)App進(jìn)行初始化，從***個(gè)頁(yè)面開(kāi)始，這個(gè)過(guò)程對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)是透明的，按照全埋點(diǎn)的采集原理，初始化操作會(huì)觸發(fā)App啟動(dòng)和頁(yè)面瀏覽事件，此種場(chǎng)景下的啟動(dòng)我們稱之為“被動(dòng)啟動(dòng)”。正是因此，我們?cè)诖蟾艃赡甓嗟臅r(shí)間里，經(jīng)常聽(tīng)到客戶抱怨，為什么采集的事件中很多用戶只有「啟動(dòng)」和「頁(yè)面瀏覽」而沒(méi)有「退出」？這個(gè)問(wèn)題在當(dāng)時(shí)階段受技術(shù)限制，通常會(huì)被粗略判定為“刷量”。隨著場(chǎng)景越來(lái)越多，我們追求***，深入探究，**終得以把這個(gè)問(wèn)題搞明白。但隨之而來(lái)的是，用戶不理解為什么神策采集到的日活數(shù)據(jù)（通常根據(jù)“啟動(dòng)”來(lái)判斷）比其他工具采集到的量要低，這是因?yàn)槲覀儼选罢?dòng)”和“被動(dòng)啟動(dòng)”做了區(qū)分。這也是跟神策的價(jià)值觀息息相關(guān)，我們要在真實(shí)場(chǎng)景中采集真實(shí)數(shù)據(jù)，給企業(yè)帶來(lái)價(jià)值。挑戰(zhàn)五：Android多進(jìn)程多進(jìn)程如何理解？我們常見(jiàn)的很多App會(huì)有“掃一掃”功能，這個(gè)時(shí)候必然會(huì)用到相機(jī)，在Android里會(huì)有很多ROM，兼容性復(fù)雜，因此“掃一掃”頁(yè)面很容易崩潰；但是“掃一掃”在App中不一定是**組件，即便它出現(xiàn)了問(wèn)題。

    不同應(yīng)用領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)其特點(diǎn)、數(shù)據(jù)量、用戶群體均不相同。不同領(lǐng)域根據(jù)數(shù)據(jù)源的物理性質(zhì)及數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)采取不同的數(shù)據(jù)采集方法。通過(guò)了解數(shù)據(jù)采集的三大要點(diǎn)，選擇***、準(zhǔn)確、高效的數(shù)據(jù)合作伙伴至關(guān)重要。二、數(shù)據(jù)采集方式有哪些？數(shù)據(jù)感知可分為“硬感知”和“軟感知”，面向不同場(chǎng)景，即數(shù)據(jù)采集技術(shù)可以分為這兩個(gè)方面的技術(shù)?！坝哺兄敝饕迷O(shè)備或裝置進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集，收集對(duì)象為物理世界中的物理實(shí)體，或者是以物理實(shí)體為載體的信息、事件、流程等。而“軟感知”使用軟件或者各種技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，收集的對(duì)象存在于數(shù)字世界，通常不依賴物理設(shè)備進(jìn)行收集。1、基于物理世界的“硬感知”能力數(shù)據(jù)采集方式主要經(jīng)歷了人工采集和自動(dòng)采集兩個(gè)階段。自動(dòng)采集技術(shù)仍在發(fā)展中，不同的應(yīng)用領(lǐng)域所使用的具體技術(shù)手段也不同。基于物理世界的“硬感知”依靠的就是數(shù)據(jù)采集，是將物理對(duì)象鏡像到數(shù)字世界中的主要通道，是構(gòu)建數(shù)據(jù)感知的關(guān)鍵，是實(shí)現(xiàn)人工智能的基礎(chǔ)。基于當(dāng)前的技術(shù)水平和應(yīng)用場(chǎng)景，我們將“硬感知”分為9類(lèi)，每一類(lèi)感知方式都有自身的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。（1）條形碼與二維碼條形碼或者條碼是將寬度不等的多個(gè)黑條和空白，按一定的編碼規(guī)則排列。數(shù)據(jù)采集的目的是為了獲取準(zhǔn)確、多方面的數(shù)據(jù)，以支持決策制定和問(wèn)題解決。

    運(yùn)營(yíng)人員、數(shù)據(jù)分析人員等非技術(shù)人員均可埋點(diǎn)。缺點(diǎn)：由于可視化埋點(diǎn)是依賴于全埋點(diǎn)，因此他天然繼承了全埋點(diǎn)的缺點(diǎn)，比如兼容性問(wèn)題、無(wú)法采集和業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)問(wèn)題。那么，埋點(diǎn)方案未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)是什么呢？我理解，未來(lái)會(huì)逐步向場(chǎng)景化、行業(yè)化、智能化方向發(fā)展，比如如何通過(guò)可視化的方式，給事件添加動(dòng)態(tài)屬性，類(lèi)似于可視化動(dòng)態(tài)屬性關(guān)聯(lián)。三、數(shù)據(jù)采集的原則面對(duì)這么多的數(shù)據(jù)采集方案，我們究竟該如何選擇呢？神策這5年來(lái)，已累計(jì)服務(wù)1500+家企業(yè)客戶，通過(guò)深度服務(wù)客戶，我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)目前并沒(méi)有一種非常完美的埋點(diǎn)方案能夠適應(yīng)所有的場(chǎng)景。不同的埋點(diǎn)方案，它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，都有他適應(yīng)的場(chǎng)景和不適應(yīng)的場(chǎng)景。面對(duì)這么多的埋點(diǎn)方案，不能一味追求省事，更不能追求埋點(diǎn)方式的「酷炫」，**主要的還是要根據(jù)實(shí)際的分析需求和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選擇**能滿足我們需求的埋點(diǎn)方式。若有多種埋點(diǎn)方案都能滿足，我們可以再追求「省事」和「酷炫」的方案。比如對(duì)于上圖中的搜索頁(yè)面，我們的需求是，當(dāng)用戶點(diǎn)擊搜索按鈕時(shí)，觸發(fā)一個(gè)事件，并將用戶輸入的關(guān)鍵詞作為事件屬性。對(duì)于這個(gè)數(shù)據(jù)采集需求，若使用代碼埋點(diǎn)方案，操作和實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單；若使用全埋點(diǎn)方案，無(wú)法單獨(dú)完全滿足。GPS技術(shù)是一種常見(jiàn)的地理位置數(shù)據(jù)采集方法，用于導(dǎo)航、地圖制作等領(lǐng)域。金華數(shù)控?cái)?shù)據(jù)采集訂制價(jià)格

數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)智能金融系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)金融市場(chǎng)波動(dòng)和趨勢(shì)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。無(wú)錫定做數(shù)據(jù)采集費(fèi)用

    少跳坑。本文摘編自《運(yùn)維數(shù)據(jù)治理：構(gòu)筑智能運(yùn)維的基石》（ISBN：978-7-111-70475-1），經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。延伸閱讀《運(yùn)維數(shù)據(jù)治理》點(diǎn)擊上圖了解及購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系微信：DoctorData推薦語(yǔ)：一本書(shū)講透“運(yùn)維數(shù)據(jù)治理”系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)治理的知識(shí)體系和底層邏輯，還提煉了智能數(shù)據(jù)運(yùn)維體系建設(shè)的實(shí)踐路徑。關(guān)于作者：陸興海，云智慧（北京）科技有限公司副總裁，目前負(fù)責(zé)咨詢業(yè)務(wù)。具備十多年互聯(lián)網(wǎng)、信息化以及運(yùn)維相關(guān)領(lǐng)域的產(chǎn)品規(guī)劃、設(shè)計(jì)與研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，是國(guó)內(nèi)IT相關(guān)服務(wù)領(lǐng)域**早的實(shí)踐者和**之一，同時(shí)也是智能運(yùn)維國(guó)標(biāo)編寫(xiě)組**成員。彭華盛，超過(guò)10年的金融領(lǐng)域運(yùn)維工作，期間負(fù)責(zé)參與金融企業(yè)運(yùn)維組織、流程、工具的建設(shè)，包括重大業(yè)務(wù)系統(tǒng)項(xiàng)目與數(shù)據(jù)中心工程性項(xiàng)目的實(shí)施、數(shù)據(jù)中心標(biāo)準(zhǔn)化工作流程構(gòu)建、運(yùn)維工具體系的規(guī)劃與研發(fā)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究與實(shí)施等相關(guān)工作，對(duì)金融領(lǐng)域的運(yùn)維有較***的理解，探索推進(jìn)數(shù)字化技術(shù)與運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型雙輪驅(qū)動(dòng)的協(xié)同模式。更多精彩回顧書(shū)訊|8月書(shū)訊（上）|重磅新書(shū)來(lái)襲！書(shū)訊|8月書(shū)訊（下）|重磅新書(shū)來(lái)襲！資訊|《Java**技術(shù)》基于Java17***升級(jí)！干貨|再見(jiàn)了Java8。無(wú)錫定做數(shù)據(jù)采集費(fèi)用