中普数据采集转换
中普审计软件对各种数据库备份文件处理方式
全国统一销售热线：4000-665-675中普审计软件对各种数据库备份文件处理方式一、中普审计数据采集方式有如下几种：第一种方式：直接拿采集工具从财务客户端采集使用U盘拷贝【中普数据采集工具】，对于网络版的财务软件，可以在财务系统的任意客户端进行数据采集，在客户端上采集，需要被审计单位【系统或数据库管理员】提供如下必要的数据库访问参数：（1）数据库服务器IP地址或服务器名称（Oracle数据库还需提供SID）；（2）数据库访问用户名（3）数据库访问口令（4）数据库服务器端口号备注：上述信息是针各种数据库访问时的必要参数，但因数据库不同，参数的多少会略有不同。
第二种方式：直接拿采集工具从财务服务器端（也叫主机）采集；使用U盘拷贝【中普数据采集工具】，在服务器端直接采集，可以自动获取到IP地址或服务器名称，其他参数仍需被审计单位【系统或数据库管理员】提供：（1）数据库访问用户名（2）数据库访问口令（3）数据库服务器端口号备注说明：针对目常采集最常见的SQL Server数据库，如果对方数据库服务器的安全认证方式采用了混合模式（即Windows用户和SQL Server用户两种，这种模式是最为常见的安装方式）的，我们在数据库服务器上采集时，可以使用【信认连接方式】采集，无需对方系统管理员提供任何参数，即可完成。
第三种方式：被审计单位提供备份数据被审计单位提供的备份的账套数据，需要在审计的机器上（配置要好一点的）搭建相关数据库环境（安装和配置相关的数据库程序），即可恢复各种备份数据，进行数据采集。
相关可以恢复的备份数据格式一般为：SQL Server数据库的备份格式：*.bak *（如金蝶K3、远光财务等）；*.dat （其他一些使用SQL Server数据库的财务软件的数据备份）；*.ba_（用友U8.2以上的账套数备份，需要将“*.ba_”更改为“.rar”，解压后再进行备份恢复）。
Oracle数据库的备份文件为“*.dmp”，如用友NC、金蝶EAS、Oracle ERP、SAP、金算盘8E等ERP系统。
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享(九)
在数据分析和机器学习领域，数据清洗和整理是至关重要的一步。
在获取原始数据后，我们需要对其进行加工，以消除噪声、处理缺失值和异常值，并将数据转换为可供分析使用的格式。
本文将分享一些数据采集和格式转换的技巧，帮助您更好地进行数据清洗和整理。
一、数据采集技巧1. 网络爬虫：当我们需要从网页上收集数据时，可以使用网络爬虫工具。
通过设置合适的参数和规则，爬虫能够自动访问网页并抓取所需数据。
但是，在使用网络爬虫时需要遵守相关法律法规，不得侵犯他人隐私和知识产权。
2. API接口：很多网站和服务商提供API接口，通过接口我们可以直接获取他们的数据。
使用API接口可以更加方便、高效地获取数据，并且可以避免网页结构变化对数据采集造成的影响。
3. 数据库查询：如果数据存储在数据库中，我们可以使用SQL查询语言来检索所需数据。
通过灵活运用SQL语句，我们可以实现复杂的数据提取和过滤操作。
二、数据格式转换技巧1. 缺失值处理：在实际数据中，经常会遇到缺失值的情况。
处理缺失值有多种方法，如删除包含缺失值的样本、使用均值或中位数填充缺失值等。
根据具体情况选择适当的方法进行处理。
2. 异常值处理：异常值可能会对数据分析结果产生不良影响。
可通过定义阈值、使用统计方法、利用模型预测等方法来发现和处理异常值。
3. 数据类型转换：不同的算法和模型对输入数据的类型有不同的要求。
因此，我们需要将数据转换为正确的类型，如数值型、类别型、时间型等。
请注意，在转换数据类型之前，需要确保目标数据的格式和完整性。
4. 标准化和归一化：在数据分析过程中，为了消除不同变量之间的量纲差异，我们常常会对数据进行标准化或归一化处理。
标准化将数据转化为均值为0、标准差为1的分布；而归一化则将数据压缩到[0,1]的范围内。
5. 数据合并和拆分：当我们有多个数据源时，需要将它们合并成一个数据集。
在合并之前，需要确保数据的格式和结构一致。
相反，有时候我们需要将一个数据集拆分成多个子集，可以根据特定的条件或算法来完成。
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享(三)
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享引言：在进行数据分析和挖掘之前，数据清洗和整理是不可或缺的环节。
数据采集和格式转换是数据清洗与整理过程中的关键技巧。
本文将分享一些在数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧。
一、数据采集技巧1.确定数据来源：首先需要明确数据的来源，可以是交易数据库、用户调查、社交媒体数据等。
根据数据来源的不同，采用相应的数据采集方法。
2.选择合适的采集工具：根据采集对象的特点，选择合适的采集工具。
例如，对于网页数据采集，可以使用Python的BeautifulSoup库来解析HTML页面，或者使用Selenium模拟用户操作。
3.数据去重和过滤：在进行数据采集的过程中，经常会遇到数据重复的情况。
为了避免重复数据的干扰，可以使用哈希算法对数据进行去重。
此外，还可以根据设定的条件过滤掉不符合要求的数据，以提高数据的质量。
二、格式转换技巧1.文本数据的格式转换：在处理文本数据时，常常需要将不同格式的文本数据进行转换。
例如，将日期从字符串格式转换为日期格式，可以使用Python的datetime库来完成。
对于大文件的文本转换，可以使用命令行工具如awk来实现。
2.结构化数据的转换：结构化数据通常以表格的形式呈现，例如Excel、CSV等。
在进行结构化数据转换时，可以使用Pandas库来快速处理和转换数据。
Pandas提供了丰富的数据处理和操作函数，可以简化数据清洗和整理的过程。
3.图像和音频数据的格式转换：对于图像和音频等非文本数据的格式转换，可以使用相应的库和工具来完成。
例如，对于图像数据，可以使用Python的Pillow库来进行格式转换和图像处理。
对于音频数据，可以使用Python的Librosa库来进行格式转换和音频特征提取。
三、注意事项1.数据安全和隐私保护：在进行数据采集时，需要注意数据的安全和隐私保护。
遵守相关法律法规，确保数据采集和使用的合法性和合规性。
同时，要采取相应的措施保护用户的隐私信息，避免信息泄露和滥用。
数据处理中的数据转换方法(八)
数据处理中的数据转换方法数据转换在数据处理中起着至关重要的作用。
通过数据转换，我们能够将原始数据转化为更加有用和易于分析的形式，进而帮助我们做出更准确的决策。
在本文中，我们将探讨几种常见的数据转换方法，它们分别是：数据清洗、数据归一化、独热编码和特征选择。
一、数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，用于处理数据中的噪声和不完整性。
在现实世界中，我们经常会遇到数据缺失的情况，比如某些记录中的某些字段为空。
数据清洗的目标是填充这些缺失值或者删除包含缺失值的记录。
数据清洗可以采用多种方法来处理缺失值。
一种常见的方法是使用均值或中位数来填充缺失值。
另一种方法是使用插值算法，如线性插值或多项式插值。
对于缺失值较多的记录，我们也可以选择删除它们，以避免对结果产生过大的影响。
二、数据归一化数据归一化用于将不同尺度和范围的数据转化为相同的比例。
在数据处理中，我们经常会遇到不同特征的取值范围差异较大的情况。
这样的数据会影响到基于距离和相似性的算法，比如聚类和分类。
常见的数据归一化方法有最小-最大缩放和标准化。
最小-最大缩放将数据缩放到一个指定的范围，通常是0到1之间。
标准化则将数据转化为均值为0，标准差为1的正态分布。
这两种方法在处理数据时都能起到使特征具有相同的比例的效果。
三、独热编码独热编码是将离散变量转换为二进制向量的方法。
在机器学习和数据分析中，我们通常需要将离散变量转化为数字，以便于进行计算和建模。
然而，如果简单地将离散变量转化为数字，会导致模型对这些变量的大小关系做出错误的假设。
独热编码通过创建一个二进制向量来表示离散变量的不同取值。
对于一个有N个不同取值的离散变量，独热编码将其转化为N个二进制向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0。
这样的编码方式可以避免虚拟变量陷阱，并保持了离散变量之间的无序性。
四、特征选择特征选择是根据某种准则选择最具代表性和有价值的特征的方法。
在数据处理和建模中，我们经常会面临高维数据的问题，即数据包含大量的特征。
中普审计事务所版简单操作说明2
中普审计信息系统-事务所版操作说明书目录第一章、软件使用流程 (3)第二章、详细操作与常见问题解答 (6)一、安装初始化（由系统管理员操作） (6)1>、软件安装 (6)2>、注册授权 (10)3>、系统参数设置 (11)4>、单位组织结构设置 (13)5>、操作员设置及授权 (14)二、数据采集、转换： (16)1>、生成U盘数据采集工具 (16)2>、数据采集 (17)3>、数据转换 (25)三、查账前的准备工作 (27)1>、设置查账期间 (29)2>、行业科目对照 (30)3>、数据准备及测试 (31)四、生成未审报表 (33)1>、审计工作记录的介绍 (33)2>、生成未审报表 (33)常见问题解答： (36)五、项目负责人进行审计风险评估 (37)1>、风险评估调查 (37)2>、编辑风险评估底稿 (38)常见问题解答： (39)六、项目负责人结合实质性程序做人员分工 (39)生成工作底稿注意事项： (39)1>、选择人员及负责底稿 (40)2>、选择实质性执行程序 (41)3>、批量生成各人员初始底稿 (42)常见问题解答： (43)七、审计人员根据初始底稿执行程序进行审计工作 (43)1>、基本查账 (43)2>、账龄综合分析 (50)3>、调整分录录入 (55)八、生成正式的工作底稿 (56)1>、批量生成底稿 (56)2>、二次编辑底稿 (57)3>、底稿表头批量变更 (59)4>、底稿工具按钮各功能说明 (60)九、附注的生成 (61)1>、生成正式的会计报表 (61)2>、生成附注底稿 (62)3>、编辑审计报告 (64)十、集团合并报表 (64)1>、设置集团合并单位 (64)2>、录入抵消分录 (67)3>、合并报表 (69)第三章、常用功能按钮的使用 (74)第四章、法规的查询与应用 (79)1>、常用法规查询 (79)2>、用户录入查询 (79)3>、法规的引用 (80)第一章、软件使用流程第二章、详细操作与常见问题解答一、安装初始化（由系统管理员操作）1>、软件安装1.1软件的安装第一步：插入中普审计软件安装光盘，系统会自动弹出安装向导，或者打开安装盘直接双击Setup.exe 可执行文件。
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享(一)
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享在如今日益数字化的时代，数据已经变得越来越重要。
然而，海量的数据并不意味着它们是干净且易于使用的。
在进行数据分析和处理之前，我们通常需要对原始数据进行清洗和整理。
本文将分享一些在数据清洗和整理过程中使用的数据采集和格式转换技巧。
一、数据采集技巧1. 手动采集手动采集是最基本的数据采集方法。
它适用于数据量较小或无法通过自动化方式获取的情况。
例如，你可以通过手动填写表格或调查来获取一些基础数据。
虽然手动采集方法简单，但是在大型数据集的情况下，这种方法明显效率低下。
2. 自动化采集自动化采集是一种更高效的数据采集方式。
它可以通过编程技术实现，可以自动从网页、数据库等数据源中提取所需数据。
常用的自动化采集工具有Python的BeautifulSoup库和Selenium库等。
使用这些工具，你可以编写代码来自动化地访问网页并提取其中的数据。
相对于手动采集，自动化采集能够大大提高数据采集的效率。
3. API采集API（应用程序接口）可以作为一种快速有效的数据采集方式。
许多网站和服务商提供API来让用户可以直接访问和使用其数据。
你可以根据需要选择适合的API，通过编程方式获取所需的数据。
API的好处是可以提供即时更新的数据，并且可以在合理条件下授权访问。
然而，在使用API时需要注意限制和使用协议。
二、数据格式转换技巧1. CSV文件CSV（逗号分隔值）文件是一种常用的数据格式，它使用逗号来分隔数据字段。
将数据转换为CSV格式可以使其易于导入和导出，同时不会丢失数据。
你可以使用文本编辑器或电子表格软件（如Excel）转换数据为CSV格式，也可以使用Python的pandas库来处理各种数据格式。
2. JSON文件JSON（JavaScript对象表示法）是一种轻量级的数据交换格式。
它易于人类阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。
在数据清洗和整理过程中，将数据转换为JSON格式可以保留数据的层次结构和关系，并减少数据丢失的可能性。
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享(六)
数据清洗与整理中的数据采集与格式转换技巧分享导语：在现代社会中，数据已经成为了企业决策的重要依据。
然而，数据的采集与整理却是一个耗时且繁琐的过程。
本文将分享一些数据清洗与整理中的数据采集与格式转换的技巧，帮助读者提高数据处理的效率。
一、数据采集数据采集是数据清洗与整理的第一步，数据的质量和准确性直接影响后续的分析结果。
以下是一些数据采集的技巧：1. 选择合适的数据源：在采集数据之前，我们需要明确自己的需求，并选择适合的数据源。
常用的数据源包括公开数据集、API接口、爬虫等。
2. 确保数据的完整性和准确性：在采集数据的过程中，我们需要注意确保数据的完整性和准确性。
可以通过设置数据的有效性约束、采用数据验证机制等方法来检查数据的有效性。
3. 自动化采集工具的运用：为了提高效率，可以运用一些自动化采集工具，如Python中常用的爬虫库BeautifulSoup、Scrapy等，帮助我们快速采集数据并保存在文件或数据库中。
二、数据格式转换数据格式转换是数据清洗与整理的重要环节，它可以将原始数据转换为我们需要的格式，便于后续的数据分析和建模。
以下是一些常用的数据格式转换技巧：1. 文件格式的转换：常见的文件格式包括CSV、Excel、JSON、XML等。
可以使用Python中的相应库，如pandas、openpyxl、json等，进行文件格式的转换。
2. 数据类型的转换：在处理数据的过程中，我们经常需要对数据的类型进行转换。
例如，将日期类型的数据转换为时间戳、将文本型数据转换为数值型数据等。
可以使用Python中的内置函数、正则表达式等方法进行数据类型的转换。
3. 缺失值的处理：在实际数据中，经常会出现缺失值的情况。
我们需要选择合适的方法来处理缺失值，如删除含有缺失值的样本、用均值或众数填充缺失值等。
4. 标准化与归一化：标准化和归一化是常用的数据处理方法，用于将不同范围的数据转换为统一的范围，方便比较和分析。
数据处理中的数据转换方法(二)
数据处理中的数据转换方法导言随着大数据时代的到来，数据处理变得越来越重要。
在数据处理的过程中，数据转换是一个非常关键的环节。
数据转换指的是从一种数据格式或类型转换为另一种数据格式或类型的过程。
本文将探讨数据处理中的一些常用的数据转换方法。
一、数据清洗在数据处理中，数据清洗是不可或缺的一步。
数据清洗主要是对数据进行预处理，以保证数据的质量和准确性。
在数据清洗过程中，可以使用多种方法对数据进行转换。
例如，可以通过删除重复的数据、处理缺失值、处理异常值等方式清洗数据。
二、数据归一化数据归一化是在数据处理中经常使用的一种数据转换方法。
数据归一化的目的是将不同范围内的数据统一到相同的范围内。
常见的数据归一化方法有最小-最大缩放和Z-score标准化。
最小-最大缩放是通过对数据进行线性变换，将数据映射到0和1之间的范围内。
Z-score标准化是将数据转换为以均值为中心，标准差为单位的数据。
三、数据离散化数据离散化是将连续型数据转换为离散型数据的过程。
数据离散化可以使得数据分析更加简便，并且可以降低数据处理的复杂度。
常见的数据离散化方法有等宽离散化和等频离散化。
等宽离散化是将数据根据等宽间隔划分为多个区间，每个区间的宽度相等。
等频离散化是将数据根据相同记录数划分为多个区间，每个区间的记录数相等。
四、数据编码在数据处理中，数据编码是将非数字型数据转换为数字型数据的过程。
数据编码可以使得非数字型数据可以参与到数据分析模型中。
常见的数据编码方法有独热编码和标签编码。
独热编码是将每个分类特征转换为一个二进制特征向量，向量的长度等于分类特征的取值个数。
标签编码是将每个分类特征转换为一个整数值，从0开始对每个分类进行编号。
五、数据转换数据转换是将原始数据按照一定的规则进行转换，以满足特定的需求。
常见的数据转换方法有对数转换、幂转换和正态转换。
对数转换是将数据的指数关系转换为线性关系，可以用于降低数据的偏度。
幂转换是将数据的次方关系转换为线性关系，可以用于降低数据的方差。