平台数据采集工作流程介绍-广西1
数据采集与管理流程图
数据采集与管理流程图一、引言数据采集与管理是指在进行数据收集和处理过程中，确保数据的准确性、完整性和一致性的一系列活动。
本文将详细介绍数据采集与管理的流程图，包括数据采集、数据清洗、数据存储和数据保护等环节。
二、数据采集流程图数据采集是指从各种数据源获取数据的过程，包括在线调查、问卷调查、实地调查、传感器数据等。
数据采集流程图如下：1. 确定数据采集目标和需求- 定义数据采集的目标和目的- 确定需要采集的数据类型和指标2. 设计数据采集工具和方法- 根据数据采集目标和需求，设计相应的数据采集工具，如调查问卷、传感器设备等- 确定数据采集的方法，如在线调查、实地调查等3. 进行数据采集- 根据设计好的数据采集工具和方法，开始进行数据采集- 收集数据并记录相关信息，如时间、地点等4. 数据验证和校准- 对采集到的数据进行验证和校准，确保数据的准确性和可信度- 检查数据是否完整，排除异常值和错误数据5. 数据整理和分类- 对采集到的数据进行整理和分类，便于后续的数据处理和分析- 将数据按照一定的规则进行分类和归档6. 数据录入和存储- 将整理好的数据录入到数据库或其他数据存储系统中- 确保数据的安全性和可靠性，设置数据备份和恢复机制三、数据管理流程图数据管理是指对采集到的数据进行处理、分析和保护的过程。
数据管理流程图如下：1. 数据清洗和预处理- 对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等- 确保数据的一致性和规范性，统一数据格式和单位2. 数据分析和挖掘- 运用统计学和数据挖掘技术对数据进行分析和挖掘，发现数据中的规律和趋势- 提取有用的信息和知识，支持决策和业务需求3. 数据可视化和报告- 将分析结果通过图表、报表等形式进行可视化展示- 生成数据报告，提供给相关人员进行查看和分析4. 数据保护和安全- 设定数据访问权限和安全策略，确保数据的保密性和完整性- 定期备份数据，防止数据丢失和损坏5. 数据更新和维护- 定期更新数据，保持数据的及时性和准确性- 对数据进行维护和修复，确保数据的可用性和稳定性四、总结数据采集与管理流程图包括数据采集和数据管理两个环节，通过明确的流程和步骤，确保数据的准确性、完整性和一致性。
数据采集与管理流程图
数据采集与管理流程图引言概述：在当今信息时代，数据采集与管理是各个行业中不可或缺的重要环节。
数据采集是指通过各种手段和技术获取数据的过程，而数据管理则是对采集到的数据进行整理、存储和分析的过程。
为了更好地理解数据采集与管理的流程，本文将详细介绍数据采集与管理的五个主要部分，并分别阐述每个部分中的三个关键点。
一、数据需求分析1.1 确定数据采集目的：明确采集数据的目的是为了满足什么需求，例如市场调研、用户行为分析等。
1.2 确定数据类型：根据需求确定需要采集的数据类型，如文本、数字、图像等。
1.3 确定数据来源：确定数据的来源，可以是传感器、数据库、网络爬虫等。
二、数据采集2.1 选择采集工具：根据数据需求和数据来源，选择合适的采集工具，如传感器、数据采集设备等。
2.2 设计采集方案：制定详细的采集方案，包括采集频率、采集时间、采集地点等。
2.3 进行数据采集：根据采集方案，执行数据采集操作，并确保数据采集的准确性和完整性。
三、数据清洗与预处理3.1 数据清洗：对采集到的数据进行去除重复值、处理缺失值、纠正错误值等操作，确保数据的质量。
3.2 数据转换与整合：将采集到的数据进行格式转换、单位转换等，使其符合数据管理系统的要求。
3.3 数据预处理：对数据进行归一化、标准化、降噪等处理，为后续数据分析做准备。
四、数据存储与管理4.1 选择存储方式：根据数据量和数据类型选择合适的存储方式，如关系型数据库、非关系型数据库、云存储等。
4.2 设计数据结构：根据数据的特点和需求，设计合适的数据结构，包括表结构、索引等。
4.3 数据备份与恢复：建立数据备份机制，定期进行数据备份，并确保数据的可靠性和安全性。
五、数据分析与应用5.1 数据分析方法：选择合适的数据分析方法，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
5.2 数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，方便用户理解和应用。
5.3 数据应用：根据分析结果，进行决策支持、业务优化等应用，实现数据的价值最大化。
数据采集与管理流程图
数据采集与管理流程图引言概述：数据采集与管理是现代信息技术发展的重要组成部份，它涉及到数据的获取、处理和存储等环节。
为了更好地管理和利用数据资源，采用流程图的方式对数据采集与管理过程进行规划和优化，能够提高数据处理效率和准确性。
本文将详细介绍数据采集与管理的流程图，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据应用五个部份。
一、数据采集：1.1 数据源确定：确定数据采集的来源，包括内部数据源和外部数据源。
内部数据源可以是企业内部的数据库、文件或者传感器等；外部数据源可以是公共数据库、社交媒体平台或者第三方数据提供商等。
1.2 采集方式选择：根据数据源的特点和需求，选择合适的数据采集方式。
常见的采集方式包括爬虫抓取、API接口调用、传感器采集等。
1.3 数据采集工具：选择适合的数据采集工具，如Python的BeautifulSoup库、Selenium库等，用于实现数据的自动化采集和提取。
二、数据清洗：2.1 数据预处理：对采集到的原始数据进行初步处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
2.2 数据格式转换：将数据转换为统一的格式，方便后续的数据处理和分析。
常见的格式转换包括将数据转换为CSV、Excel或者数据库的格式。
2.3 数据标准化：对数据进行标准化处理，如单位转换、日期格式统一等，确保数据的一致性和可比性。
三、数据存储：3.1 数据库选择：根据数据的特点和规模，选择合适的数据库进行数据存储。
常见的数据库包括关系型数据库如MySQL、非关系型数据库如MongoDB等。
3.2 数据库设计：根据数据的结构和关系，设计数据库的表结构和字段。
合理的数据库设计能够提高数据的查询效率和存储空间利用率。
3.3 数据备份与恢复：建立数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
定期进行数据备份，并测试数据的恢复过程，以应对意外情况。
四、数据分析：4.1 数据处理：对存储在数据库中的数据进行提取和加工，以满足具体的分析需求。
数据采集与管理流程图
数据采集与管理流程图一、介绍数据采集与管理是指通过采集、整理、存储和管理数据的过程，以支持决策制定和业务分析。
本文将详细介绍数据采集与管理的流程，并提供相应的标准格式的文本。
二、数据采集与管理流程图以下是数据采集与管理的标准流程图：1. 确定数据需求- 与相关部门沟通，了解数据需求和目标。
- 定义数据采集的目的和范围。
2. 设计数据采集计划- 确定数据采集的方法和工具。
- 制定数据采集的时间表和计划。
3. 数据采集- 根据数据采集计划，采集相关数据。
- 使用合适的工具和技术进行数据采集，如问卷调查、观察、访谈等。
4. 数据清洗与整理- 对采集到的数据进行清洗和整理，去除重复、无效或者错误的数据。
- 对数据进行分类、归类和编码，以方便后续的数据分析和管理。
5. 数据存储与管理- 选择合适的数据存储方式，如数据库、云存储等。
- 设计数据管理系统，包括数据的结构、格式和访问权限等。
- 建立数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
6. 数据分析与报告- 使用数据分析工具，对数据进行统计、分析和挖掘。
- 根据数据分析的结果，生成相应的报告和可视化图表，以支持决策制定和业务分析。
7. 数据质量管理- 建立数据质量管理体系，包括数据质量评估和改进措施。
- 定期监测和检查数据的准确性、完整性和一致性。
8. 数据安全与隐私保护- 制定数据安全策略和措施，保护数据的机密性和完整性。
- 遵守相关法律法规，保护用户的隐私权益。
9. 数据维护与更新- 定期对数据进行维护和更新，确保数据的及时性和有效性。
- 处理数据变更和数据迁移的问题。
10. 数据共享与交流- 设计数据共享机制，以便不同部门或者合作火伴之间共享数据。
- 提供数据交流和沟通的平台，促进数据的共享和交流。
三、总结数据采集与管理是一个复杂而重要的过程，对于组织和企业的决策制定和业务分析具有重要意义。
通过明确的数据采集与管理流程，可以提高数据的质量和可靠性，支持决策的科学性和准确性。
数据采集与分析流程
数据采集与分析流程随着互联网的快速发展，数据已经成为各个领域研究和决策的基础。
数据采集与分析流程是一个系统的过程，它包括了数据的获取、处理、分析和可视化展示等环节。
本文将介绍一个典型的数据采集与分析流程。
一、数据采集数据采集是数据分析的第一步，也是最基础的环节。
在数据采集过程中，我们需要明确采集的目标和范围，选择合适的数据源，并制定采集计划。
1. 确定采集目标和范围在进行数据采集之前，我们首先需要明确采集的目标和范围。
例如，我们要分析某个产品的销售情况，那么我们需要采集相关的销售数据，包括销售额、销售量、销售地区等信息。
2. 选择数据源根据采集的目标和范围，我们需要选择合适的数据源。
数据源可以是公开的数据库、API接口、网页抓取、传感器等等。
选择合适的数据源是确保采集数据质量的重要一步。
3. 制定采集计划制定采集计划是为了确保数据的完整性和准确性。
采集计划应包括数据采集的时间、频率、采集方式、采集工具等信息。
同时，我们需要考虑数据的存储和备份，以防数据丢失。
二、数据处理数据采集之后，我们需要对采集到的原始数据进行处理和清洗，以便后续的分析工作。
1. 数据清洗数据清洗是数据处理的一项重要工作，它包括对数据的去重、缺失值处理、异常值处理等。
清洗后的数据将更加准确和可靠，为后续的分析工作提供良好的基础。
2. 数据转换在数据处理过程中，我们常常需要对数据进行转换。
例如，我们将日期格式转换为标准的时间格式，将字符串类型转换为数值类型等。
数据转换可以是为了方便后续的计算和分析。
三、数据分析数据分析是数据采集与分析流程中最核心的环节，它包括对数据进行统计、建模、挖掘等操作，以获取有价值的信息和洞察。
1. 数据统计数据统计是对数据进行描述性分析和摘要的过程。
通过数据统计，我们可以了解数据的特征和分布情况，例如平均值、方差、最大值、最小值等。
2. 数据建模数据建模是数据分析的一个重要方法。
通过建立合适的模型，我们可以对数据进行预测和推断。
数据采集程序流程
数据采集程序流程数据采集是指从互联网或其他数据源中收集所需信息的过程。
数据采集程序流程通常包括以下步骤：确定采集目标、选择采集工具、编写采集程序、执行采集任务、数据清洗和存储。
首先，确定采集目标是数据采集程序流程的第一步。
在确定采集目标时，需要明确所需数据的类型、来源、范围和频率。
例如，如果需要采集某个网站上的商品价格信息，就需要确定采集的网站、商品类别和更新频率。
其次，选择采集工具是关键的一步。
根据采集目标的不同，可以选择不同的采集工具，如网络爬虫、API接口、数据库查询等。
在选择采集工具时，需要考虑数据的结构、数量、稳定性和效率。
第三步是编写采集程序。
根据采集目标和选择的采集工具，可以编写相应的采集程序。
采集程序通常包括数据请求、数据解析和数据保存等步骤。
编写采集程序时，需要考虑数据的格式、字段和关联关系。
执行采集任务是数据采集程序流程的重要环节。
通过执行采集任务，可以从数据源中获取所需信息，并将其保存到本地或远程服务器中。
在执行采集任务时，需要考虑网络环境、数据量和异常处理等因素。
数据清洗是数据采集程序流程中不可或缺的一环。
通过数据清洗，可以去除无效数据、重复数据和错误数据，提高数据的质量和可用性。
数据清洗通常包括数据筛选、数据转换和数据校验等步骤。
最后，数据存储是数据采集程序流程的最后一步。
通过数据存储，可以将采集到的数据保存到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析和应用。
在数据存储过程中，需要考虑数据的安全性、完整性和可访问性等方面。
综上所述，数据采集程序流程包括确定采集目标、选择采集工具、编写采集程序、执行采集任务、数据清洗和存储等步骤。
通过规范的数据采集程序流程，可以有效地获取所需信息，并为后续的数据分析和应用奠定良好的基础。
数据采集和标注的整体流程
数据采集和标注的整体流程
1.确定数据需求：在开始采集和标注数据之前，需要明确需要哪些类型和数量的数据。
这通常需要与业务需求和算法模型的要求相匹配。
2. 收集原始数据：根据数据需求，收集原始数据。
原始数据可以来自于各种渠道，例如互联网、传感器、摄像头等。
3. 数据清洗：原始数据需要进行清洗，去除噪音、重复和无效数据，确保数据的质量和准确性。
4. 标注数据：将清洗后的数据标注为所需的类别或属性，以便算法模型能够识别和学习。
标注可以是手动的或自动的，手动标注需要专业的标注员，而自动标注需要训练好的算法模型。
5. 数据验证：标注完成后，需要对标注数据进行验证和校对，以确保数据的一致性和准确性。
6. 数据存储和管理：完成标注和验证后，需要将数据存储在数据库或云端存储中，并进行管理和维护。
7. 数据更新和迭代：数据采集和标注是一个持续进行的过程。
随着业务需求和算法模型的变化，需要不断更新和迭代数据，以保证数据的时效性和准确性。
总之，数据采集和标注是一个复杂的过程，需要专业的团队和技术支持，以确保数据的质量和准确性，从而为人工智能和机器学习提供可靠的数据基础。
- 1 -。
数据采集的流程与方法
13
图 采集行业数据2
2.3.1 生意参谋
TOP2：粘贴数据
第2章 数据采集
14
2.3.2 京东商智
1. 基本功能概述
京东商智可以对店铺的 流量、商品、交易、服务、 供应链和客户等数据进行 全方位分析。
概览 实时
第2章 数据采集
15
图 京东商智首页的核心指标区域
2.3.2 京东商智
1. 基本功能概述
第2章 数据采集
5
专家点拨
根据渠道的不同，数据的来源还有内部数据和外部数据之分。 内部数据主要包括组织或个人在生产或生活中形成的各种数据； 外部数据则是非组织或个人直接产生的数据。
目录/Contents
第2章 数据采集
6
2.1 数据的类型与来源 2.2 数据采集的流程与方法 2.3 常用数据采集工具推荐 2.4 课堂实训——使用八爪鱼采集招聘数据
关键词分析
单击店侦探顶部导航栏中的“全网展示词”超链 接，在显示的页面中输入需要分析的关键词，如 “新款”，单击“搜索”按钮即可显示淘宝和天 猫的关键词综合搜索排名情况
2.3.3 店侦探
2. 数据采集方法
第2章 数据采集
21
在店侦探中，可以利用“导出数据”按钮或“导出” 按钮将当前界面中的数据采 集到计算机中，方法为：单击“导出数据”按钮或“导出”按钮，自动启动已有的下 载软件，设置文件下载后的保存名称和保存位置即可。采集到的数据将保存在Excel表 格中，需要时便可打开该表格进行处理和分析。
2.3.4 八爪鱼采集器
第2章 数据采集
22
1. 模板采集
八爪鱼采集器内置了大量的采集模板，模板中已经设置好采集任务和采集内容，启用模 板就能快速完成数据采集工作。 【实验室】采集京东商品搜索数据
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2. 校内用户-赋权
校级管理用户登录后， 点击进行中的任务 对于不满足学校实际情况的表 可以选择申请不可填报
2. 校内用户-删除
3.数据填报
校级管理用 户
校内填报用 户
校内审核用 户
校内查阅用 户
• 分配校内账户（填报、审核、查阅等） • 学校填报数据最终审核及提交
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据录入
统一填报（建议）
统筹部门（校办、教务处、评估办等）
各业务处室将数据填报至采集系 统中并提交校级管理员审核
各业务处室（教务处、人事处、科研处等）
EXCEL模板 下发各学院
各学院将数据录入模 板并交业务处室汇总
校内填报用 户
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据录入
校级填报用户
校内审核用
• 依据校级管理用户分配表校格内进填报行、数审核用户
户
据审核
校内查阅用 户
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据查阅
1.登录系统—界面
2. 校内用户-建立
校级管理用 户
校内填报用 户
校内审核用 户
校内查阅用 户
• 分配校内账户（填报、审核、查阅等） • 学校填报数据最终审核及提交
牵头单位 参与单位
备注
人事处
研究生学院
1.工号要保持编码唯一。2.学科代码使用“学 科专业目录一级”
人事处
教务处、继 1.工号要保持编码唯一。2.学科代码使用“学 续教育学院 科专业目录一级”
人事处
教务处
1.工号要保持编码唯一。3.学科代码使用“学 科专业目录一级”
党政办 人事处
人事处
35 表4-1-1 学科建设
研究生学院 教务处
36 表4-1-2 博士后流动站
研究生学院
单位号、单位名称需与表1-3、1-4一致
37 表4-1-3 博士点、硕士点
研究生学院
单位号、单位名称需与表1-3、1-4一致
38 表4-1-4 重点学科
211办
单位号、单位名称需与表1-3、1-4一致
统一填报（建议）
• 相关业务部门通过校内二级填报账号填报相关业务数据， 并将数据提交审核。对于部分明细数据量较大的数据表（ 浮动表单），如果业务单位没有相关数据，需要各院系上 报，则建议由业务部门在采集系统中下载相应的EXCEL模 板表格，分表给校内各院系在EXCEL中填报，由业务部门 负责汇总后批量导入
校验失败
任务查看 可填
数据录入
数据保存
校验通过
提交校级管理用户 审核
审核不通过
审核数据
数据审核 审核通过 审核数据
数据审核 通过
数据上报
审核不通过
填报用户
审核用户 校级管理员
7.注意点
二次审核
点表名
• 两次审核（基础浮动表单一）次审核
1. 子表审核
点人名
2. 总表审核
• 两种退回（基础浮动表单）
1. 审核账号退回
3.数据填报
浮动表单
批量导入
逐条录入/删除
3.数据填报
4.数据审核
校级管理用 户
校内填报用 户
校内审核用 户
校内查阅用 户
• 分配校内账户（填报、审核、查阅等） • 学校填报数据最终审核及提交
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据录入
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据审核
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据查阅
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据审核
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据查阅
5.数据上报
校级管理用户对所有通过审核的表格 做最终的数据审核操作。如有问题可
进行表格退回操作。 当所有表格填报结束并通过审核后，
由校级管理用户一键上报。 学校数据填报任务结束
6.其他功能
6.其他功能
用户登录
4.数据审核
待审核的表格
பைடு நூலகம் 4.数据审核
4.数据审核
需要对每个填报用户填报的表单分别进行审核， 完成后，还需要对整表进行一次审核确认
4.数据审核
5.数据上报
校级管理用 户
校内填报用 户
校内审核用 户
校内查阅用 户
• 分配校内账户（填报、审核、查阅等） • 学校填报数据最终审核及提交
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据录入
•表1-8 实验场所（科研基地）
其他 •其余采集表可同步填报
单位号
专业(大类)代码
数 据
字
工号
典
学号
场所编号
3.数据填报
表格快速定位工具栏
需填表格列表
填报表格当前状态
3.数据填报
固定表单
保存：填报过程中保存已经录入的数据， 同时对填报数据进行校验。 并不提交可随时修改
提交审核：数据录入结束，进行校验并 提交审核用户审核数据。 数据不能修改
学习培训
数据采集的 意义和目标
研读各项 指标内涵
系统使 用培训
明确流程
确定最终的任 明确各个数据表填
务分解表
报的进度安排
任务分解
序号
表格编号
30 表3-1-1 专任教师基本信息
31 表3-1-2 外聘教师基本信息
32 表3-1-3 其他师资基本信息 33 表3-2 校领导基本信息 34 表3-3 相关管理人员基本信息
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据录入
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据审核
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据查阅
2. 校内用户-建立
系统默认用户名为 学校五位代码开头
选择账户类型
2. 校内用户-赋权
注：固定表单只能分配给一个校内填报用户进行数据录入 浮动表单可以分配给多个校内填报用户进行数据录入 每个表单只能有一个审核用户进行审核
教育部高等教育教学评估中心
2016.09
提纲
一 二 三
1.登录系统
• 地址 • 账号 • 界面
2.二级用户
• 建立用户 • 任务分配
3.数据采集
• 基础数据表 • 其他数据表
1.登录系统—地址
登录网址
1.登录系统—帐户
不具有填报数据的功能
校级管理用
• 分配校内账户（填报、审核、查阅等）
户
填报用户• 学校审填核报用数户据最终审核及提交 校级管理用户
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据审核
• 依据校级管理用户分配表格进行数 据查阅
3.数据填报
•表1-3 学校相关行政单位 •表1-4 学校教学科研单位
基
础
•表1-5-1 专业基本情况
数
•表1-5-2 专业大类情况
据
•表1-6-1教职工基本信息
表
•表1-6-2外聘教师基本信息
•表1-7 本科生基本情况
2. 校级管理员退回
• 五种状态
不可删除 记录
未完成，未审核，审核不通过，审核通过，退回
审核账户 退回
校级管理员 退回
组织领导
• 成立学校数据采集工作领导小组，统筹协调 • 明确部门管理本校数据填报工作，部门填报账号
、部门审核账号
任务分解
成立工 作小组
明确工作 负责部门
对各项表格内容进 行初步分解