1. 數據採集流程
數據挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。
數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。
數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。
結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。
2. 數據採集怎麼操作的呢
互聯網上呈現的內容都是數據信息，所以互聯網數據採集又稱為信息採集。做數據採集一般用爬蟲，但要避開屏蔽，一般衡量數據採集用的指標是信息容量、採集頻率。 如果自己要做數據採集需要耗費大量的伺服器，還有數據清洗處理，可以直接調用網上現成的免費數據採集介面，現在網上開源的代碼也很多，比如慢慢買商品比價數據採集介面、網路信息數據採集介面、QQ音樂數據採集介面等，網上直接搜索調研即可。
3. 怎麼做一個數據採集程序
樓主，我的思路是這樣的：1、比如你的原始數據存放在DB2.DBD0裡面，每個周期累加這個原始數據，並保存到DB2.DBD4裡面；2、同時對累加次數計數，計數結果存放在DB2.DBD8裡面；3、等1s循環時間中斷OB3x事件到來時，在這個OB3x裡面，用DB2.DBD4除以DB2.DBD8，這個平均值放入DB2.DBD12裡面（這就是你需要的1s後數據採集的平均值）；4、然後在OB3x裡面清空累計數據、累計次數。呵呵......周而復始如此這般執行，應該能滿足樓主的要求！按照上面的思路寫了點代碼給樓主參考（本人沒有測試，樓主可以測試一下）：
4. 如何進行數據採集以及數據分析
如何進行數據採集以及數據分析?可以從免費輿情監測系統 輿情調查軟體就從輿情監測系統的架構說起是，因為他們的技術手段都是一樣的呢
1、輿情採集系統：
一、只要是互聯網上發生的與「我」相關的輿情信息，都可以第一時間監測到，並且以最直觀的方式顯示出來，「一網打盡，一目瞭然」。監測網站類型包括：新聞、論壇、博客、貼吧、微博、電子報、搜索引擎等。
二、對於重點輿情以及負面信息通過手機簡訊等方式及時預警，不需要有專人值守就可以隨時掌握輿情。
三、自動分析輿情信息的發展變化趨勢、輿情信息的首發網站、作者、轉載情況、熱度變化、評估干預處理之後的效果等。
四、自動生成各種統計分析報表和輿情報告，助力輿情工作。配合相應的工作機制，可以有效提升輿情監管的質量和效率，提升輿情應對水平。
五、除了提供系統級7*24小時的運維服務，還配備專門的輿情分析師協助監測，人工預警。 系統建設目標是整合互聯網信息渠道，形成系統、有效的輿情監測機制。實現系統運行，監控互聯網信息、新浪、騰訊等主要微博微博，對其進行實時數據採集、全網監控、分析、檢索，對敏感信息進行預警，防止負面信息傳播，對重大事件做出最及時的反應和相應處理建議。並對近一段時期的熱點問題、敏感詞句進行搜索，從而掌握網路輿情，輔助領導決策服務。 主要的門戶網站，主要的報紙、主要的大型網路論壇、社區、貼吧、博客、微博。例如新浪新聞、各大報紙的電子報、天涯論壇、新浪微博、網路貼吧等。 各類與我相關的以及區域內有影響力的網站。 網路、谷歌、360搜索等搜索引擎。 論壇搜索，博客搜索、微博搜索等專業搜索引擎。 重點網站提供的站內搜索等。
2、輿情分析系統：
分析引擎是本系統的關鍵組成部分。其主要作用是對採集系統採集的數據，自動進行智能分析。分析引擎的主要功能包括：自定分析輿情級別、自動生成熱點、負面輿情研判、自動分類、自動生成專題、轉載計算、自動抽取輿情要素和關鍵詞、自動摘要、自動預警、自動生成統計圖表等功能。例如：多瑞科輿情數據分析站系統引擎內置了政府輿情模型、企業輿情模型和垂直監控模型，這些分析模型，是在多年輿情行業中按照客戶的實際需求，不斷重構和完善起來的，具有良好的實際應用效果。在實際項目中，不用通過二次開發就可以全面滿足政府、企業單獨應用。或者通過SAAS平台完成從上到下的垂直監測需求。對於特殊的應用需要，分析引擎還支持擴展插件，用於快速完成二次開發，支持各種需求定製。
3、輿情服務平台：
主要是用戶進行日常輿情管理的平台，能夠及時接受輿情信息，進行一些常規的輿情管理工作。
5. 如何收集數據
採集的樣本要能夠代表總體，並且分布均勻
根據任務目標的不同，明確待採集樣本的總體。不能把調研女性購物習慣的問卷廣泛的撒給包括男生在內的所有人群，要精準投放調查。不能只調研商場購物的女性的特點，而忽略網路購物，小市場購物，海淘購物等女性客戶的特點，要分布均勻。
明確記錄樣本採集的條件和環境
不同條件下的采樣樣本，會有不同的表現。要詳細的記錄采樣時的上下文，這樣才能在以後分析的時候明確哪些可能是干擾因素，也能夠幫助理解數據分析看到的一些現象。
使用高效的采樣工具
只有數據量大到一定程度，才具有統計學的意義，我們才可以根據數據分析結果得到統計學上的結論。因此，在短時間內，以較少的人力物力獲得樣本是很重要和必要的。如果研究領域有現成的采樣工具就再好不過了，務必在采樣之前詳細調研和分析現有的采樣工具，或者自行研究高效的采樣工具和設計采樣方法。
預處理樣本
採集到的數據質量參差不齊，會有數據錯誤，數據丟失的現象存在。因此，在真正利用數據進行分析之前，要對數據進行清洗。主要需要解決的問題是：如何使用殘缺樣本？某些樣本有部分數據殘缺，是因為沒有采樣到呢？還是因為某些樣本就不應該有這些數據？需要人工分析下原因，再決定以何種方式補全樣本的殘缺屬性或者丟棄樣本。
利用統計指標或數據挖掘技術合理分析樣本
當採集好了大量的數據，肉眼是無法了解數據說明什麼問題的。因此需要使用統計學上的常見指標或者數據挖掘技術來分析樣本。統計學上的指標一般有概率分布，中位數，期望，方差，相關系數等。數據挖掘技術一般有聚類，分類，關聯分析，時序分析等。
分析統計結果的具體含義
統計學的結果得到了之後，我們還需要理解各個參數能夠說明什麼問題。這些參數的表現是否符合人們的常識和規律，如果不符合是因為什麼原因造成的。然後根據統計結果來得出結論或者繼續修正樣本採集和分析的任務。
7
備份樣本和各個階段的預處理樣本
最重要的，好不容易採集好的樣本，丟了或者弄出錯實在可惜。所以要認真備份原始的樣本以及各個階段的預處理樣本和相應的處理方法。這樣即使當前數據出了錯誤，還可以回滾到原始的版本，而不會沒有樣本可用。
6. 如何更好地進行數據採集
工程師經常需要進行數據採集來驗證產品的性能和指標，或者對一些特定的應用進行監測和控制，以便確定其物理參數，例如溫度、應力、壓力和流量。在設計產品時，工程師需要進行各種測量以確保其產品能夠達到預期的技術指標。例如在電源表徵應用中，工程師可能會測量不同負載條件下的電源輸出。在所有負載條件下，電壓輸出都必須保持穩定，同時產品內部的溫度變化也應保持最小。或者，在一家飲料製造廠中，化學工程師可能需要監測最終產品的液體流量。在液體流量達到最小或最大極限值時，則需對其進行調整。 在某些情況下，採集此類數據可能非常困難。有沒有更好的辦法來採集數據，並保證數據是有效的？本文介紹了幾種數據採集應用，並將說明一些不同的工具如何幫助您採集和分析數據。 在本文中，我們將探討這些應用的具體情況，並向您介紹通過選擇適合的數據採集設備，將會為您的數據採集和分析帶來哪些幫助。 選擇測量設備 在數據採集過程中，許多測量都需要使用感測器將物理現象轉換為電壓、電阻或頻率，再使用適當的測量設備（例如數字萬用表）對這些電信號進行測量。 溫度測量是數據採集中最常進行的物理測量之一，它可以通過使用熱電偶、RTD（電阻式溫度探測器）或熱敏電阻感測器來實現。熱電偶是一個由兩種不同金屬構成的接點，而該接點在受熱時會產生電壓。將該電壓與一個參考接點進行比較，用兩者的差值來確定相關的溫度。RTD 和熱敏電阻是以電阻為基礎製成的感測器。隨溫度的變化，感測器的輸出電阻將出現相應的改變。您應當根據測量的類型以及應用所需的精度和線性度選擇合適的感測器。 幾乎所有的萬用表都可以測量感測器產生的電壓或電阻，但並非所有的萬用表都可以將電壓或電阻轉換為物理測量值顯示。例如，如果您使用熱電偶進行溫度測量，就需要一個具有自動轉換程序的萬用表。使用這些內置的轉換程序，可以將原始的熱電偶測量結果從電壓值轉換為溫度值。 因此在進行物理測量時，例如上述的電源表徵應用，必須選擇一個具有自動轉換程序的儀器。與此同時，如果您希望進一步地簡化數據採集和分析過程，請選擇具有下列特性的數據採集設備： �6�1 支持數學方程， 如Mx + B，可以方便地轉換其他的感測器輸出 �6�1 在信號的測量結果超過預定限制閾值時能夠觸發硬體報警 �6�1 包含前端多路復用器，可以將多個測量點或感測器連接到一個測量儀器 �6�1 包含能夠幫助進行數據採集和分析的軟體 使用軟體工具採集並分析數據 軟體工具也可以讓數據採集和分析變得更簡單。一般來說，軟體工具可以簡化儀器的連接，同時無需任何編程即可進行數據採集和分析。Microsoft �0�3- Excel 是一種最常見的數據分析工具 。大多數的 PC 中都裝有 Microsoft excel，它的使用非常廣泛。作為一款功能強大的電子表格應用軟體，它支持插入公式，並包含許多內置的制圖功能。部分廠商還提供了 Microsoft Excel 插件，以幫助設置和採集數據。這些產品充分利用微軟的專業技術，可以將採集到的數據直接捕獲到 Microsoft Excel 中。隨後，用戶使用微軟內置的公式和繪圖工具，對這些數據進行處理並繪製成圖形。但該工具需要用戶熟練掌握 Microsoft Excel 的公式和圖形功能。 部分儀器廠商還提供了其他的應用軟體，以擴展儀器的功能，使之更好地適用於特定任務。對於數據採集，這些軟體產品可以簡化儀器的連接，根據需要輕松定義不同的測量、限制閾值和動作。也可以預定或根據特定事件觸發數據採集。諸如標度和數學公式等特性也可以讓您更方便地對數據進行處理和分析。 我們將通過一個簡單的示例，來詳細描述上述的電源表徵應用。需要採集的數據包括溫度、電壓和數字測量結果。在所有負載條件下電壓輸出都必須保持穩定，同時產品內部的溫度變化也應保持最小。 我們使用儀器軟體來採集和分析這些數據，並選定掃描中包含的獨立通道，指定不同的測量功能、范圍和解析度值。 圖1 中，通道 1001 至 1005 設置為測量電源中的不同電壓，通道 1006 至 1010 設置為測量電源內部不同位置的溫度變化。由於該儀器包含熱電偶自動轉換程序，因此我們無需額外進行轉換。溫度值直接顯示為攝氏度值。通道 2001 至 2002 是數字通道，用於讀取電源狀態。 Res 列用於指定直流電壓測量解析度，並選擇測量的溫度標度（攝氏度、華氏度或開氏度）。標度功能（即 Mx + B）用於對每個通道上的讀數應用增益和偏置，並可以用來定製線性轉換。這在校準損耗、增益或偏置時十分有用。 在每個通道上設置報警。每個測量結果都會與報警限制閾值進行比較。如果測量結果超出限制閾值，就會觸發報警。通道 1001 至 1005 上設置了低電壓/高電壓報警閾值，以確保電壓的穩定性。因此，如果電壓輸出超出限制閾值，則會觸發硬體報警 1，開關閉合，並關閉電源。 通道1006 至 1010 上的報警設置用於控制電源內部的溫度。如果內部溫度過高，就會觸發硬體報警 2，開關閉合，提高變速風扇的轉速。如果溫度降低，將會觸發報警 3，再次降低變速風扇的轉速。 為進行進一步的分析，可以加入計算通道以進行基本的數學、功率公式或應力公式運算，例如加、乘、除、平方根、dBM、全橋和半橋。 圖1 使用標准軟體工具採集和分析數據 一旦完成對這些通道的配置後，即可預定掃描，在特定時間採集數據。 該軟體包會伴隨儀器免費提供。此外還有一些更高級的軟體包，可以提供更多的控制功能，並允許用戶設定限制閾值，指定在超出限制閾值時將會執行的動作。這些軟體包還可以使用通用 SCPI 命令控制其他儀器。圖 2 顯示了某個應用的數據採集結果，其中一個掃描列表用於監測電爐（oven）溫度，一旦溫度趨於穩定，將發送一個 SCPI 命令來改變電源輸出，繼而開始新的掃描，並採集新的數據。 圖2 繪制多個掃描列表（包含極限值和動作腳本）的圖形 使用乙太網進行遠程數據採集 許多新型儀器都具有乙太網介面，使您可以通過網路輕松訪問測試設備。測試與測量行業中的多家領先製造商和用戶聯合開發了一個全新的 LXI（儀器在區域網中的擴展）行業標准。該標准以經過驗證的乙太網標准為基礎，對儀器的交互操作做出了規定。因此，不同廠商所生產的 LXI 儀器都會具有類似的實現模式。LXI 標準的主要方麵包括： �6�1 通信和連接方案的乙太網標准 �6�1 定義了編程驅動程序、介面發現和介面安全規則的介面標准 �6�1從Web 瀏覽器訪問數據的儀器 Web 伺服器要求 �6�1 時間同步的觸發標准 �6�1 物理規格標准，包括尺寸、功率、散熱和 LED 指示器等 將設備部署在測量位置 在數據採集應用中，使用 LXI 儀器可以將測試設備輕松部署在測量位置。對於本文前面提到的負責監控飲料生產流程的工程師來說，需要將測量設備部署在整個生產車間的多個不同位置。連接到網路之後，測量設備可以輕松採集測量數據並通過網路發送到中心電腦：無需使用 GPIB/LAN 轉換器，也無需布置很長的電纜連接到測量位置。物理布線長度的縮短，可以減少雜訊對測量的干擾，降低總體成本。 通過標準的 Web 瀏覽器訪問設備 LXI 儀器的另一個特性就是能夠通過標準的 Web 瀏覽器進行訪問。LXI 儀器中裝有一個 Web 伺服器端程序，用戶可以通過它訪問和控制該儀器，無需再安裝任何特殊的軟體。 通過儀器的 Web 伺服器端程序，您可以打開 Web 瀏覽器，輸入儀器連接網路的 IP 地址或主機名，便可通過 Web 瀏覽器直接訪問該儀器。 LXI 標準定義了對網頁內容的最低要求。某些儀器只具備基本的功能和簡單的儀器信息瀏覽界面，只能用於監測；而另一些儀器則具有功能齊全的圖形 Web 界面，用戶可以通過該界面全面地訪問和控制這些儀器。 對於在飲料工廠中負責監控生產流程的工程師，他們可以使用 LXI Web 界面來監控在不同位置測量得到的結果。或者，藉助具有全部測量和控制功能、符合 LXI 標準的儀器，工程師還能夠通過圖形 Web 界面設置和執行測量。圖 3 顯示了如何使用標准 Web 瀏覽器在開關配置窗口設置和執行溫度測量。 由於LXI 儀器直接支持溫度感測器並具有內部補償功能，因此感測器轉換可以在儀器內部完成。溫度測量結果將直接在工程單元中顯示。使用圖形視圖，可以極大幅度地簡化測量的設置和執行，不需要使用儀器前面板。 圖3：通過 Web 瀏覽器配置、執行測量或只是監視測量結果 總結 綜上所述，數據採集和分析在某些情況下會很困難。使用適當的測量硬體和軟體工具可以簡化這項工作，並提高採集數據的效用。 �6�1 使用具有自動轉換程序、數學運算功能、告警和多通道輸入等特性的儀器，可以輕松進行數據採集和解讀。 �6�1 使用軟體工具，可以更輕松地實現數據設置、執行和分析。 �6�1 使用符合 LXI 標準的儀器，可以獲得更多優勢：通過嵌入式圖形 Web 界面，遠程訪問和控制測量，輕松地進行測試設置、執行測試和故障診斷。
7. 怎麼做數據採集
分析頁面源代碼，結構化其中的數據（主要是字元串的處理和匹配，推薦正則表達式）
另外說一句，你這樣是不厚道的
8. 如何進行數據採集
覺得你設置一台計算機更合理。價格很低廉。主要是軟體來進行數據處理。也就是你買個軟體就解決了。因為你的數據協議是刷卡機廠家的，只能定製這個軟體。
9. 大數據怎麼採集數據
數據採集是所有數據系統必不可少的，隨著大數據越來越被重視，數據採集的挑戰也變的尤為突出。我們今天就來看看大數據技術在數據採集方面採用了哪些方法：
1、離線採集：工具：ETL；在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。
2、實時採集：工具：Flume/Kafka；實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
3、互聯網採集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。爬蟲除了網路中包含的內容之外，對於網路流量的採集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
4、其他數據採集方法對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統介面等相關方式採集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS，無論是數據採集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。數據的採集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平台，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動。
10. 如何採集網頁上的指定數據
互聯網上呈現的內容都是數據信息，所以互聯網數據採集又稱為信息採集。做數據採集一般用爬蟲，但要避開屏蔽，一般衡量數據採集用的指標是信息容量、採集頻率。
如果自己要做數據採集需要耗費大量的伺服器，還有數據清洗處理，可以直接調用網上現成的免費數據採集介面，現在網上開源的代碼也很多，比如慢慢買商品比價數據採集介面、網路信息數據採集介面、QQ音樂數據採集介面等，網上直接搜索調研即可。