第二章数据采集技术
第二章 数据采集与预处理 (教案与习题)
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
2.1.2 常用大数据采集工具
数据采集最传统的方式是企业自己的生产系统产生的数据，除上述生产系统中的数据外， 企业的信息系统还充斥着大量的用户行为数据、日志式的活动数据、事件信息等，越来越 多的企业通过架设日志采集系统来保存这些数据，希望通过这些数据获取其商业或社会价 值。
$sudo apt-get update
Apache Kafka需要Java运行环境，这里使用apt-get命令安装default-jre包，然后安装Java运行环境：
$sudo apt-get install default-jre
通过下面的命令测试一下Java运行环境是否安装成功，并查看Java的版本信息：
大数据导论-思维、技术与应用 第2章 大数据采集
社交网络 交互数据
移动互联 网数据
数据结构
结构化 半结构化 非结构化
大数据分类
在大数据体系中，将传统数据分类为业务数据，而将传统数据体系中没 有考虑过的新数据源分为线下行为数据、线上行为数据和内容数据三大 类。
业务数据
消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等；
行业数据
车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等；
PART 02 系统日志采集方法
许多公司的平台每天都会产生大量的日志，并且一般为流 式数据，比如搜索引擎的pv和查询等。处理这些日志需要 特定的日志系统。目前使用最广泛的用于系统日志采集的 海量数据采集工具有Hadoop的Chukwa，Apache Flume， Facebook的Scribe和LinkedIn的Kafka等
2 系统日志采集
系统日志采集主要是收集公司业务平台日常产生的大量日志数据，供进行离线和在线的大 数据分析系统使用。高可用性、高可靠性、可扩展性是日志收集系统所具有的基本特征。 系统日志采集工具均采用分布式架构，能够满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
大数据采集方法分类
3 网络数据采集
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息的过程。网 络爬虫会从一个或若干初始网页的URL开始，获得各个网页上的内容，并且在抓取网页的 过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足设置的停止条件为止。这样 可将非结构化数据、半结构化数据从网页中提取出来，存储在本地的存储系统中。
大数据采集方法分类
4 感知设备数据采集
感知设备数据采集是通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获 取数据。大数据智能感知系统需要实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能 化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。主要关键技术 包括针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等。
物联网中的海量数据管理和处理技术
物联网中的海量数据管理和处理技术第一章：绪论伴随着物联网技术的崛起，越来越多的设备和传感器可以互联互通，共同向云端上传数据。
在这样的背景下，物联网中海量数据的管理和处理已经成为攸关业务运转和商业决策的重要环节。
本文将深入探讨物联网中海量数据管理和处理技术，包括数据采集、存储、分析和应用等方面。
第二章：数据采集技术在物联网中，各种类型的传感器可以采集到各种不同类型的数据，如温度、湿度、光照、气压等。
数据采集的方式有线和无线两种，线缆传输方式适用于数据传输距离短且传输稳定的场景，而无线传输方式则适用于现场环境复杂，数据传输距离远的场景。
此外，为了保证数据传输的可靠性和安全性，在数据采集过程中需要采用加密技术和数据校验等手段，以确保数据的完整性和正确性。
第三章：数据存储技术物联网中海量数据的存储需要考虑到数据量大、数据类型多样以及数据频繁更新等问题。
海量数据的存储一般采用分布式存储技术，如HDFS（Hadoop Distributed File System）和Ceph等。
这些方案可以将数据分散存储在多个节点上，从而实现数据的快速访问和管理。
此外还可以采用高速缓存技术，将频繁访问的数据保存在内存中，提高数据的访问效率和响应速度。
第四章：数据分析技术物联网中海量数据的分析可以帮助企业了解用户需求、预测市场走势和优化业务模式。
数据分析技术可以分为数据挖掘、可视化和机器学习等方面。
数据挖掘可以通过对数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等处理，得到数据的潜在信息。
数据可视化可以将海量数据转化为易于理解的图表和图像形式，帮助用户快速洞察数据变化。
机器学习则可以将数据分析自动化，从而实时监控数据变化和判断数据异常情况。
第五章：数据应用技术物联网中海量数据的应用可以帮助企业实现业务目标和提高商业价值。
数据应用技术可以分为数据交互、数据处理和数据可视化等方面。
数据交互可以帮助数据在不同设备之间交流和共享，从而充分利用数据的价值。
无人机数据采集处理与应用技术研究
无人机数据采集处理与应用技术研究第一章引言无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是在无人操控或者远程操控的情况下，能够自主飞行、进行各种任务的飞行器，具有高效、灵活、低成本、安全等优点。
近年来，无人机在农业、测绘、环境保护、灾害监测等领域开展了广泛应用。
无人机数据采集处理技术的不断提高，为各个领域的应用提供了有力的技术保障。
本文将对无人机数据采集和处理技术进行研究和探讨，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
第二章无人机数据采集技术2.1 传感器技术传感器是无人机数据采集的重要工具，主要包括光学传感器、雷达传感器、气象传感器、惯性单元等。
其中，光学传感器包括相机、激光扫描仪、多光谱相机等，可用于获取地面影像、数字高程模型等数据；雷达传感器用于获取包括距离、遥感、运动状态等信息；气象传感器可用于监测大气环境信息等。
惯性单元主要包括加速度计、陀螺仪和磁力计等，用于实现无人机的姿态控制。
2.2 通信技术无人机通过通信技术与地面站或其他无人机、卫星进行通信，从而实现数据传输和任务的协调控制。
近年来，无人机之间的通信技术不断完善，通信状况的可靠性和抗干扰性得到提升。
同时，地面站也在不断发展新的通信技术，例如在农业领域的无人机服务平台。
2.3 航迹规划技术航迹规划是指无人机在执行任务时充分考虑地形、天气、任务需求等因素，通过算法确定最优航迹，以获得最佳效果。
航迹规划技术的精度和可靠性决定了无人机能否完成任务，并对无人机的安全性与稳定性产生关键作用。
为此，研究人员设计了多种航迹规划算法，例如基于遗传算法的多目标航迹规划算法，基于机器学习的航迹规划算法等。
第三章无人机数据处理技术3.1 数据预处理技术无人机采集到的数据存在多种不确定性和噪声，需要进行预处理以提高数据质量和准确性。
常用的预处理技术包括图像校正、去除运动模糊、去除噪声等。
3.2 数据后处理技术数据后处理是对采集到的数据进行处理和分析，从而提取有用信息的过程。
第二章统计数据的采集
第二章统计数据的采集学习目标知识目标：了解统计数据的类型；掌握统计数据的搜集组织形式和方法，以及统计数据搜集方案、调查问卷的设计方法。
能力目标：能够设计统计数据搜集方案和调查问卷，并能组织实施统计调查。
第一节统计数据的类型关键词：统计数据；定类数据；定序数据；定距数据；定比数据一、统计数据的计量尺度统计数据是采用某种计量尺度对客观现象进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。
因而人们在搜集统计数据之前要先对客观现象进行计量或测量。
按照计量学的一般分类方法以及对事物计量的精确程度，可将计量尺度由低级到高级、由粗略到精确分为四个层次：定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。
对客观现象进行计量或测量时，采用不同的计量尺度可以得到不同类型的统计数据，而不同类型的统计数据需要用不同的统计分析方法来进行分析。
（一）定类尺度定类尺度也称类别尺度或列名尺度，是最粗略、最低层次的计量尺度。
这种计量尺度只能按照事物的某种属性对其进行平行的分类或分组。
例如，企业按组织形式分为独资企业、合伙企业和公司等。
这种计量尺度只能反映事物之间的类别差，对事物之间的其他差别不能反映。
因而，使用这种尺度对客观现象所作的分类，各类别之间只是并列关系，不能区分彼此的优劣或大小，各类别之间的顺序可以改变。
运用定类尺度计量出的统计数据，通常是通过计算出每一类别中各元素或个体出现的频数或频率来进行分析。
（二）定序尺度定序尺度又称顺序尺度,是对客观现象之间等级差别或顺序差别的一种测度。
这种计量尺度不仅可以将客观现象分成不同的类别，而且还可以确定这些类别的优劣或顺序。
定序尺度的计量结果也表现为类别，但与定类尺度测度的类别不一样，这些类别之间可以比较顺序。
例如，合格产品可以分为优等品、一等品、二等品、三等品等等。
定序尺度对事物的计量要比定类尺度精确一些，但它也只是测度了事物类别之间的顺序，并未测量出类别之间的准确差值。
定序尺度可用于分类，也可以用于统计分析中确定中位数、四分位数、众数等指标的位置。
智能传感器网络中的数据采集与处理技术研究
智能传感器网络中的数据采集与处理技术研究第一章引言智能传感器网络在近年来日益受到人们的重视，其应用范围涵盖了许多领域，包括环境监测、健康医疗、工业生产等。
而数据采集与处理则是智能传感器网络中至关重要的环节，其质量的高低直接影响了后续数据分析和应用效果。
因此，本文将围绕智能传感器网络中的数据采集与处理技术进行研究与探讨。
第二章数据采集技术数据采集是智能传感器网络中最基础也最关键的一个环节。
其核心任务是完成对传感器节点的数据采集和传输。
传统的数据采集方式一般采用有线或者无线直接连接的方式，其缺陷主要体现在两个方面，一是受到随时间变化的噪声和干扰的影响，二是网络无法实时动态地调整和优化。
而智能传感器网络中采用的数据采集技术相较于传统方式更加高效便捷，主要体现在以下两方面。
2.1 无线传感器网络无线传感器网络是目前应用最广泛的一种数据采集技术。
该技术主要是通过多个节点之间相互通信进行信息传递和处理。
与传统有线数据采集方式相比，无线传感器网络具有传输速度快、成本低等优势。
此外，其还可以根据需求随时拓展和优化。
2.2 数据压缩和存储技术在传感器节点获取到大量数据的情况下，进行高效的数据压缩和存储技术是非常重要的，可以有效提高数据采集的效率和质量。
主要的数据压缩算法包括基于幅度的压缩算法、基于字典的压缩算法、基于小波变换的压缩算法等。
同时，数据存储技术也是智能传感器网络中需要注意的一个环节，数据的有效存储对于后续的分析和应用具有重要意义。
第三章数据处理技术数据处理是智能传感器网络中的另一重要环节，其重点是提高数据的可靠性和精度。
数据处理的方法包括数据融合、数据分类、数据挖掘等。
3.1 数据融合数据融合是指将多个传感器节点采集到的数据进行整合，从而提高数据的准确性和可靠性。
数据融合主要有两个方面的技术，一是传感器节点之间的数据融合，二是不同样品的数据融合。
数据融合的方法有比重融合法、中心轮廓法、主成分分析等。
3.2 数据分类对于采集到的数据进行分类处理，可以为后续的分析和应用提供更多的便利。
第2章 信息系统数据的采集与编码
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2.1.3 数据处理
数据处理是指对数据进行收集、存储、分类、排序、查询、维护(录入、修改和删除)、 统计和传输等一系列活动的总称，是将数据转换为信息的过程。 1. 数据处理的目的 (1) 把原始数据转换为易于分析、传递、加工及处理的形式。 (2) 从大量的原始数据中，根据应用需求，提取有用信息，为管理与决策提供依据。 (3) 把编辑后的数据存储起来，供以后使用。 2. 数据处理的基本任务 (1) 数据采集：依据信息系统的需求，采集相关数据。 (2) 数据转换：把采集的数据，转换成计算机能够处理的形式。 (3) 数据输入：将数据输入信息系统中。 (4) 数据筛选：根据用户需求，对数据进行筛选、分类和排序。 (5) 数据组织：把具有某种逻辑关系的数据组织起来，以某种方式存放在计算机存 储器中。合理组织数据，可以使数据处理的速度加快，并且占用的存储空间变小。 (6) 数据加工：根据用户需求，对数据进行加工，包括算术运算、逻辑运算等。 (7) 数据存储：将数据存储在计算机的存储设备(一般以数据库的形式存储)中。 (8) 数据检索：根据用户需求，检索相应的数据。 (9) 数据发布：通过网络把数据发布给相关的部门与人员。 (10) 数据输出：将数据以需要的格式预览或打印输出。
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2.4 信息系统基础数据的采集与编码
2.4.1 人员数据的采集与编码
1. 民族数据的采集与编码 2. 籍贯数据的采集与编码 3. 政治面貌数据的采集与编码 4. 学历数据的采集与编码 5. 学位数据的采集与编码 6. 职称数据的采集与编码
2.4.2 图书数据的采集与编码
1. 图书类型数据的采集与编码 2. 出版社数据的采集与编码
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2.5.3 准备图书数据
准备的图书数据如表2-18所示。
智慧农业中的数据采集与分析
智慧农业中的数据采集与分析第一章智慧农业概述随着科技的发展，智慧农业逐渐成为农业领域新的发展方向。
智慧农业是指借助现代IT技术和通信技术，对农业生产过程进行数据采集、传输、处理和应用，实现农业生产水平的提高和农业可持续发展的促进。
在智慧农业中，如何精准采集并分析大量的数据，成为了实现智慧农业的关键。
本文将重点介绍智慧农业中的数据采集和分析技术。
第二章数据采集智慧农业中的数据采集主要包括传感器技术、遥感技术、无人机技术和物联网技术等。
1. 传感器技术传感器可以对土壤、气象等农业生产环境进行实时监测和数据采集。
常见的传感器包括土壤温湿度传感器、气象传感器、光谱辐射传感器等。
采集到的数据可以用于农田灌溉、肥料施用等农业生产过程中，实时调整决策。
2. 遥感技术遥感技术是指利用卫星或飞机等远距离高空观察器材对地球表面进行观测，并收集土地利用、土地覆盖、作物种植、地形等信息。
遥感技术可以实现对农业生产过程的全程监测，对于大规模农田管理和作物生长监测非常有效。
3. 无人机技术无人机技术可以在空中对农田进行高清晰度的影像采集，可以实现对多个角度的拍摄，有效地获得不同季节、不同时期的信息。
无人机采集的数据可以帮助农民进行农田规划、土地管理、病虫害防治等。
4. 物联网技术物联网技术是指将所有电子设备通过互联网进行联网，并进行信息交换。
在智慧农业中，可以利用物联网技术将传感器、摄像头等设备进行联网，实现对农业生产环境、作物生长情况等信息的实时监测和数据采集。
第三章数据分析在智慧农业中，数据的分析可以帮助农民把握农业生产的态势和变化，针对性地制定规划和措施，更好地促进农业生产持续、高效、安全、稳定的发展。
农业数据分析主要包括数据清洗、数据挖掘、数据预处理、可视化等。
1. 数据清洗数据清洗是指通过对采集到的数据进行去噪、去重、修正等工作，保证数据的准确性和可靠性。
在农业生产中，数据清洗可以避免因为数据错误而做出错误的农业生产决策，提高农业生产效益和精益化管理。