数据采集操作方法和步骤
数据采集与分析实践操作指南
数据采集与分析实践操作指南第1章数据采集准备 (3)1.1 数据采集需求分析 (3)1.2 数据源选择与评估 (4)1.3 数据采集工具与技术的选择 (4)1.4 数据采集方案设计 (4)第2章数据采集方法 (5)2.1 手动数据采集 (5)2.2 网络爬虫与自动化采集 (5)2.3 数据挖掘与挖掘技术 (6)2.4 数据清洗与预处理 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 数据存储方案设计 (6)3.1.1 确定数据存储需求 (6)3.1.2 选择合适的数据存储技术 (7)3.1.3 数据存储架构设计 (7)3.2 关系型数据库与SQL (7)3.2.1 关系型数据库概述 (7)3.2.2 SQL操作 (7)3.3 非关系型数据库与NoSQL (8)3.3.1 非关系型数据库概述 (8)3.3.2 常见非关系型数据库 (8)3.4 数据仓库与数据湖 (8)3.4.1 数据仓库 (8)3.4.2 数据湖 (8)第4章数据分析方法 (9)4.1 描述性统计分析 (9)4.1.1 频数分析与频率分布 (9)4.1.2 集中趋势分析 (9)4.1.3 离散程度分析 (9)4.1.4 分布形状分析 (9)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 异常值分析 (9)4.2.2 关联分析 (9)4.2.3 数据可视化 (9)4.3 假设检验与统计推断 (9)4.3.1 单样本t检验 (9)4.3.2 双样本t检验 (9)4.3.3 方差分析（ANOVA） (10)4.3.4 非参数检验 (10)4.4 预测分析模型 (10)4.4.1 线性回归模型 (10)4.4.2 逻辑回归模型 (10)4.4.3 时间序列模型 (10)4.4.4 机器学习算法 (10)第5章数据可视化与展示 (10)5.1 数据可视化原则与技巧 (10)5.1.1 保证准确性 (10)5.1.2 简洁明了 (10)5.1.3 一致性 (10)5.1.4 对比与区分 (10)5.1.5 适当的视觉辅助 (10)5.1.6 关注细节 (11)5.2 常用数据可视化工具 (11)5.2.1 Excel (11)5.2.2 Tableau (11)5.2.3 Power BI (11)5.2.4 Python数据可视化库（如matplotlib、seaborn等） (11)5.2.5 JavaScript数据可视化库（如D（3）js、ECharts等） (11)5.3 图表类型与适用场景 (11)5.3.1 条形图 (11)5.3.2 饼图 (11)5.3.3 折线图 (11)5.3.4 散点图 (12)5.3.5 热力图 (12)5.3.6 地图 (12)5.4 数据报告与故事讲述 (12)5.4.1 确定目标 (12)5.4.2 结构清晰 (12)5.4.3 结合图表与文字 (12)5.4.4 适当的故事讲述 (12)5.4.5 突出重点 (12)5.4.6 适时更新 (12)第6章机器学习算法与应用 (12)6.1 机器学习概述与分类 (12)6.2 监督学习算法与应用 (12)6.3 无监督学习算法与应用 (13)6.4 强化学习与推荐系统 (13)第7章深度学习技术 (13)7.1 深度学习基础概念 (13)7.1.1 神经网络的发展历程 (13)7.1.2 深度学习的基本结构 (14)7.1.3 深度学习框架介绍 (14)7.2 卷积神经网络与图像识别 (14)7.2.1 卷积神经网络基础 (14)7.2.2 经典卷积神经网络结构 (14)7.2.3 图像识别任务中的应用 (14)7.3 循环神经网络与自然语言处理 (14)7.3.1 循环神经网络基础 (14)7.3.2 自然语言处理任务中的应用 (15)7.3.3 注意力机制与Transformer (15)7.4 对抗网络与图像 (15)7.4.1 对抗网络基础 (15)7.4.2 对抗网络的变体 (15)7.4.3 图像应用 (15)第8章大数据处理技术 (15)8.1 分布式计算框架 (15)8.1.1 框架概述 (15)8.1.2 Hadoop框架 (15)8.1.3 Spark框架 (16)8.2 分布式存储系统 (16)8.2.1 存储系统概述 (16)8.2.2 HDFS存储系统 (16)8.2.3 Alluxio存储系统 (16)8.3 流式数据处理 (16)8.3.1 流式处理概述 (16)8.3.2 Kafka流式处理 (16)8.3.3 Flink流式处理 (16)8.4 大数据挖掘与优化 (17)8.4.1 挖掘技术概述 (17)8.4.2 优化策略 (17)第9章数据安全与隐私保护 (17)9.1 数据安全策略与法律法规 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.3 数据脱敏与隐私保护 (17)9.4 用户行为追踪与数据分析伦理 (18)第10章实践案例与总结 (18)10.1 数据采集与分析实践案例 (18)10.2 数据分析项目实施与管理 (18)10.3 数据分析团队建设与人才培养 (18)10.4 数据采集与分析实践总结与展望 (19)第1章数据采集准备1.1 数据采集需求分析数据采集需求的明确是整个数据采集过程的首要步骤。
数据采集和加工的方法与步骤
数据采集和加工的方法与步骤数据采集是指从多种来源收集数据并整理为可用于分析和决策的形式。
数据加工则是将采集到的数据进行清洗、转换和整合，以便用于进一步的分析和应用。
在本文中，将详细介绍数据采集和加工的方法与步骤。
1. 确定数据需求和目标：首先需要明确数据采集的目的和需要采集的数据类型。
根据具体需求确定所要采集的数据的范围和规模，并设定清晰的目标。
2. 筛选数据来源：根据数据需求，确定可能的数据来源，包括内部数据库、公共数据库、互联网等。
评估每个数据源的可靠性、数据质量和数据获取的难易程度。
3. 制定采集计划：根据选定的数据来源，制定数据采集的详细计划。
确定采集的时间周期、采集方法和数据格式等。
4. 选择合适的数据采集工具：根据数据来源和采集计划，选择适合的数据采集工具。
常用的数据采集工具包括网络爬虫、数据抓取工具和API接口等。
5. 进行数据采集：根据采集计划和选定的数据采集工具，开始进行数据采集。
按照设定的时间周期和采集方法，从各个数据源获取数据，并将其保存在本地或云端储存中。
6. 数据清洗和预处理：采集到的原始数据可能存在噪声、缺失值或不一致等问题，需要进行数据清洗和预处理。
通过去除重复数据、填充缺失值、处理异常值和统一格式等方式，使数据达到可用状态。
7. 数据转换和整合：在数据加工的过程中，可能需要将不同来源的数据进行转换和整合。
通过数据格式转换、字段映射和数据合并等操作，将多个数据源的数据整合在一起，并保证数据的一致性和准确性。
8. 数据存储和管理：将加工后的数据存储到合适的数据库或数据仓库中，并建立相应的数据管理和维护机制。
确保数据的安全性和可追溯性，以便后续的分析和应用。
9. 数据质量评估和监控：对采集和加工后的数据进行质量评估和监控，确保数据的准确性和完整性。
通过建立数据质量指标和监测机制，及时发现并解决潜在的数据质量问题。
10. 数据可视化和应用：将加工后的数据应用于分析、决策和业务领域。
rtk数据采集作业步骤
rtk数据采集作业步骤RTK数据采集是使用差分全球定位系统（RTK）进行测绘和测量的过程。
以下是RTK数据采集的一般步骤：1. 前期准备：确定测量区域和目标，了解任务要求和测量精度要求。
配置测量设备，并确保其正常工作。
2. 设置基准站：基准站是一个已知坐标的参考点，用于提供实时差分数据。
在测量区域附近选择一个适当的位置，安装并设置基准站设备。
确保基准站与测量设备之间有良好的通信。
3. 设置移动站：移动站是用来采集目标区域数据的设备。
将移动站与测量设备连接，并设置好实时差分参数。
4. 数据采集：在测量区域内进行数据采集。
移动站设备会接收基准站发送的实时差分数据，通过差分计算来提高测量精度。
根据任务要求进行测量，包括测量点的位置、高程、角度等。
5. 数据记录：将采集到的数据记录下来，包括测量点的坐标、相关属性等。
根据需要，可以使用专业的测绘软件进行数据的实时处理和显示。
6. 数据传输和处理：将采集到的数据从移动站传输到计算机或其他设备进行后续数据处理。
可以使用数据接口、数据线或无线传输等方式进行数据传输。
7. 数据处理和分析：使用专业的测绘软件对采集到的数据进行处理和分析。
根据任务要求，进行数据校正、重建和计算，生成相应的测量报告和结果。
8. 数据存储和备份：将处理完的数据进行存储和备份，以防止数据丢失或损坏。
可以使用外部存储设备、云存储等方式进行数据存储。
9. 结果输出和应用：根据任务要求，将处理完的数据结果进行输出和应用。
可以生成测绘图件、报告或其他形式的测量结果，并提供给相关人员使用。
这是RTK数据采集的一般步骤，具体的操作方法可能会根据不同的设备和软件而有所不同。
在进行任何测量工作前，确保操作人员具备必要的测量知识和技术，并遵循相关的测量规范和安全操作要求。
公安采集手机数据操作方法
公安采集手机数据操作方法公安采集手机数据是指公安机关在开展刑事调查活动过程中，通过合法手段获取嫌疑人、被告人或其他相关人员的手机数据信息，为破案提供重要线索和证据。
手机数据具有重要的价值，能够从通讯记录、通讯录、短信、电话、照片、视频等方面，分析人员的社交关系、活动轨迹等信息，有助于推断案发线索、嫌疑人身份等。
下面将从手机数据的类型、公安机关采集手机数据的方法和注意事项等方面进行介绍。
一、手机数据类型手机数据类型主要分为以下几类：1. 通信记录：包括通话记录、短信记录、网络通信记录等。
通话记录包括拨出和接听的电话号码、通话时间、通话时长等信息。
短信记录包括发送和接收的短信内容、时间等信息。
网络通信记录包括网络通话、视频通话、网络聊天等信息。
2. 社交媒体数据：包括微信、QQ、微博、支付宝等社交媒体的聊天记录、好友列表、关注列表等信息。
3. 照片、视频等多媒体文件：包括手机拍摄的照片、视频等文件，可以通过它们分析人员的轨迹、活动状况等。
4. 位置信息：通过手机的定位功能采集的地理位置信息，包括经纬度、定位时间等。
5. 文件及应用程序：包括手机内存、存储卡中的各类文件和应用程序，如备忘录、日历、通讯录等。
二、公安机关采集手机数据的方法公安机关采集手机数据主要通过以下几种方法：1. 依法征集：在符合法律法规规定、经过审批，并向用户征集数据。
例如，可以出具通知单或口头通知要求用户提供相关数据信息。
2. 手机扣押：在证据确凿的情况下，可以依法对嫌疑人的手机进行扣押，以获取手机内的数据信息。
需注意的是，在扣押过程中要确保不损坏手机数据。
3. 数据提取：对手机进行技术解锁，或者通过数据线连接手机与电脑，使用相关专业软件提取手机中的数据信息，包括通信记录、社交媒体数据、照片、视频等。
4. 数据恢复：对于已经删除的数据，可以通过专业的数据恢复工具进行恢复和提取。
这对于一些自觉删除了数据的嫌疑人非常重要，可以帮助公安机关找回相关线索。
数据收集的六个步骤
数据收集的六个步骤数据收集是指通过系统化的方法和工具，获取所需的信息和数据。
数据收集的六个步骤是明确目标、确定方法、设计工具、收集数据、整理分析和生成报告。
下面将对每个步骤进行详细解释。
第一步：明确目标在进行数据收集之前，我们需要明确我们的目标和需求。
这可以是解决一个特定的问题、回答一个研究命题或评估一个项目。
明确目标对于确定采集哪些数据、采集多少数据和使用哪种方法等具有指导作用。
例如，如果我们的目标是评估一个市场营销活动的效果，我们可能需要收集与该活动相关的销售数据、市场份额和顾客反馈等。
第二步：确定方法在明确目标之后，我们需要考虑使用哪种方法来收集数据。
常见的数据收集方法包括调查、访谈、观察和实验等。
选择合适的方法取决于我们的目标、时间、资源和被调查者的特点等因素。
第三步：设计工具在确定方法之后，我们需要设计数据收集工具。
常见的数据收集工具包括问卷、访谈指南、观察记录表和实验操作手册等。
工具的设计需要考虑问题的准确性、简洁性和可操作性。
问卷是常用的数据收集工具，可以用于大规模调查。
在设计问卷时，需要确保问题清晰、简明扼要，回答选项明确并全面。
访谈指南用于指导面对面访谈，需要包含开放性和封闭性问题。
观察记录表用于记录观察到的行为和事件，需要确保观察者可以准确、详细地记录。
实验操作手册用于指导实验的进行，需要明确实验条件、操作步骤和测量指标等。
第四步：收集数据在设计好数据收集工具之后，我们需要进行数据收集。
这包括向被调查者发放问卷、进行访谈、进行观察或执行实验操作等。
收集数据的过程需要确保数据的准确性、完整性和保密性。
在收集数据时，我们需要确保样本的代表性和数据的可比性。
样本的代表性意味着样本在一些特征上与总体相似，可以反映总体的情况。
数据的可比性意味着不同样本之间和不同时间点之间的数据可以进行比较。
第五步：整理分析在收集完数据之后，我们需要对数据进行整理和分析。
数据整理包括数据清洗、数据编码和数据录入等。
数据采集方法
数据采集方法一、引言数据采集是指通过各种手段和工具收集、整理和存储数据的过程。
在信息时代，数据采集对于企业和组织来说至关重要，它可以帮助他们了解市场需求、优化业务流程、做出决策等。
本文将介绍一些常见的数据采集方法，并详细说明它们的步骤和应用场景。
二、常见1. 网络爬虫网络爬虫是一种自动化的数据采集工具，它可以模拟人类浏览网页的行为，访问网页并提取所需的数据。
具体步骤如下：（1）确定采集的目标网站和数据类型；（2）编写爬虫程序，使用编程语言如Python或Java实现；（3）设置爬虫的起始点和遍历规则，以确定需要采集的网页；（4）访问网页并解析HTML，提取所需的数据；（5）存储数据，可以选择将数据保存到文件、数据库或其他存储介质中。
应用场景：网络爬虫广泛应用于搜索引擎、数据分析、舆情监测等领域。
2. 问卷调查问卷调查是一种主动收集数据的方法，通过向受访者提问并记录答案来获取数据。
具体步骤如下：（1）明确调查目的和问题，设计问卷；（2）选择调查方式，可以是纸质问卷、在线问卷或电话访谈等；（3）确定受访者群体，制定调查计划；（4）进行调查，收集受访者的答案；（5）整理和分析数据，得出结论。
应用场景：问卷调查常用于市场调研、用户满意度调查、社会调查等领域。
3. 实地观察实地观察是一种直接观察和记录现象的数据采集方法。
具体步骤如下：（1）确定观察目标和观察内容；（2）选择观察地点和时间；（3）进行观察，记录所见所闻；（4）整理和分析观察数据，得出结论。
应用场景：实地观察常用于人类行为研究、市场调研、生态环境监测等领域。
4. 实验法实验法是一种通过设计和进行实验来收集数据的方法。
具体步骤如下：（1）确定实验目的和假设；（2）设计实验方案，包括实验对象、实验条件和实验步骤等；（3）进行实验，记录实验数据；（4）整理和分析实验数据，验证假设。
应用场景：实验法常用于科学研究、产品开发、医学试验等领域。
5. 数据库查询数据库查询是一种通过查询数据库来获取数据的方法。
数据软件采集操作方法
数据软件采集操作方法
数据软件采集操作方法包括以下步骤：
1. 确定采集目标：明确需要采集的数据类型、来源和目标，例如采集网站上的商品信息或者在数据库中的某些数据。
2. 确定采集方法：根据采集目标选择合适的采集方法，常见的方法包括爬虫程序、API接口调用或者数据库查询等。
3. 编写采集代码：根据采集方法使用相应的编程语言编写采集代码。
例如使用Python编写爬虫程序，使用相应库和框架进行网页解析和数据提取。
4. 设置采集规则：根据数据的结构和要求，设置合适的采集规则，包括要采集的字段、页面的遍历规则等。
5. 运行采集代码：将编写好的采集代码运行，开始执行采集操作。
根据采集规则，程序会自动访问相应的页面、提取数据并保存到指定文件或数据库中。
6. 验证采集结果：对采集的数据进行验证，确保采集的数据正确并符合预期。
7. 数据清洗和处理：对采集的原始数据进行清洗和处理，例如去除重复数据、处理缺失值、进行数据转换等。
8. 数据存储和管理：根据需要将采集的数据保存到相应的数据库或文件中，并进行适当的数据管理，包括备份、归档等。
9. 定期更新和维护：根据需要定期执行更新操作，保持采集的数据与源数据的同步，并进行维护和优化，确保采集系统的稳定和高效运行。
总的来说，数据软件采集操作方法需要明确目标、选择合适的方法、编写代码、设置规则、运行采集、验证数据、清洗处理、存储管理和定期更新维护等步骤。
数据采集方法
数据采集方法1. 概述数据采集是指通过收集、提取和记录数据来获取有关特定主题或领域的信息的过程。
数据采集方法是指采集数据的具体方式和步骤。
本文将介绍几种常用的数据采集方法，并详细说明它们的步骤和优缺点。
2. 网络爬虫网络爬虫是一种自动化的数据采集工具，通过模拟浏览器访问网页，提取页面上的数据。
其步骤如下：- 确定目标网站：选择要采集数据的目标网站，并了解其网页结构和数据分布。
- 编写爬虫程序：使用编程语言（如Python）编写爬虫程序，设置爬取规则和数据提取方法。
- 发起请求：通过程序发送HTTP请求，获取网页的HTML源代码。
- 解析网页：使用HTML解析库（如BeautifulSoup）解析网页，提取目标数据。
- 存储数据：将提取的数据存储到数据库或文件中，以备后续分析和使用。
网络爬虫的优点是可以快速、批量地采集大量数据，但也有一些限制，如需要了解网页结构、反爬虫机制的应对等。
3. 问卷调查问卷调查是一种通过向受访者提问并记录其回答来收集数据的方法。
其步骤如下：- 设计问卷：确定要收集的信息和问题，并设计问卷内容和结构。
- 选择受访者：确定受访者的特征和数量，并选择合适的调查方式（如在线调查、电话调查等）。
- 发放问卷：将问卷发送给受访者，要求他们填写并提交。
- 数据收集：收集受访者提交的问卷，并整理数据。
- 数据分析：对收集到的数据进行统计和分析，得出结论。
问卷调查的优点是可以获取受访者的主观意见和观点，但也存在样本偏差、回答不准确等问题。
4. 实地观察实地观察是指直接观察和记录现实世界中的情况和现象，以获取数据。
其步骤如下：- 确定观察目标：明确要观察和记录的内容和范围。
- 观察准备：选择观察地点和时间，并准备相关的观察工具（如摄像机、测量仪器等）。
- 开展观察：前往观察地点，进行实地观察，并记录所观察到的数据。
- 数据整理：整理观察到的数据，进行分类和归纳。
- 数据分析：对整理后的数据进行统计和分析，得出结论。
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企业数据质量整理和采集工作操作方法
声明：1、企业要如实根据职工养老手册采集职工养老历史和养老账户信息，如采集不全或不准确的，2014年1月以后，社保所有数据公开到网上的就会是不完整的数据或错误数据。
为了避免信息公开后产生的麻烦，企业要争取在13年9月底前录入职工基本信息理顺清楚职工的养老保险缴费信息，为以后网上申报和个人网上查询打好基础。
2、以下操作步骤必须严格按照说明一步步操作，不能省掉任何一步。
操作步骤：一、打开网页：，或直接百度搜索“威海市人力资源和社会保障局”-->网上查询——>单位网上申报，账号为：缴费发票中间的号码；密码为：123456
二、浏览器设置：
1.打开网上申报页面，,点击网上查询- ->单位网上申报。
2.点击【工具】---【Internet选项】
3.打开界面后，点击【安全】---选中【可信站点】---然后点击【站点】
4.点击【站点】打开界面后，点击【添加】按钮（之前已经添加过的显示在‘网站’下），
添加后点击【关闭】。
5.点击【工具】---【Internet选项】---点击【安全】---【自定义级别】，找到ActiveX
控件和插件，将于ActiveX有关的选项都选择‘启用’，然后点击【确定】。
6.登录界面，点击【驱动下载】，默认安装下载的文件。
（不安装将不能正常打印）。
三、使用数据质量整理功能之前，确保网上申报其他申报业务都处理完毕，不存在状态为草稿、已提交、正在处理的申报，也就是首页的前三项用户信息都是“0”笔。
操作流程如下：
1.采集单位信息。
先点击【系统管理】->数据同步，之后：【首页】->【数据质量整理】->【单位信息
采集】。
然后提交单位采集的申报。
提交后持营业执照和税务登记证复印件到社保审核。
2.打印缴费人员基本信息核对表。
功能位置：【首页】->【数据质量整理】->【打印核对表】。
进入页面后，选择需要打印核对表的人员（可多选），点击【打印缴费人员基本信息核对表】按钮即可完成打印。
3.下发缴费人员基本信息核对表。
将打印的核对表下发给单位职工。
职工可以对照打印的表格中的各项信息与自己手中的材料或手册上的是否一致，如果存在不一致的情况，可以直接在核对表上修改，同时准备相应的养老本和身份证，修改完成后，上交给单位的劳资人员。
注意：如果身份证号和姓名不对的，请持养老本和身份证原件（不要拿核对表）到社保窗口处修改，之后单位做下一批采集时，先做一次数据同步，再打印新的核对表。
核对表只打印到2011年，2012年后的不需要核对。
2010年1月以后办理跨市养老保险转移的，不用采集威海市以外转入的信息，社保系统自动处理。
4.. 开始采集信息。
功能位置：【首页】->【数据质量整理】->【人员信息整理】。
进入页面后，根据提供的各种条件可以查询出需要采集信息的人员。
选中某个人员后，就可以点击【采集个人信息】、【采集缴费历史】、【采集养老账户】这三个按钮分别采集个人信息、缴费历史和养老账户了。
【采集缴费历史】，上面的框里录1992年12月及以前的，录入起止时间（缴费合计没有就填0，账户类别为：视同缴费）缴费合计中有金额的，账户类型为：实行账户前缴费；
【采集缴费历史】，下面的框里录入(1)、1993年1月到1996年3月在企业缴费的历史，主要是小红本上的数据（没有，就不用录）；(2)、1980年到2010年在机关事业缴费的历史；账户类别都是：实行账户前缴费。
注意事项，(1)企业缴费的小红本1996年3月以前年度的都是：实行账户前缴费；(2)机关事业缴费的部分都是：实行账户前缴费，备注中加上：机关事业缴费；(3)转入的也可以录到缴费历史中，96年3月前是：实行账户前缴费，96年4月份后是：实行账户后缴费
【采集缴费历史】下面的框里，比例参考如下：
【采集养老账户】采集的是企业1996年4月后的养老账户信息，不用计算，以养老手册为准；养老手册1996年4月以后丢失的，以系统数据为准（以基本信息核对表里的数据为准）。
如果职工有96年4月后的手册和账户清单，但核对表上没有数据，要到社保窗口做一次“养老账户取消结清”，数据就会显示到核对表中，也就是说96年4月份以后缴费的部分，不需要企业录入。
注意：如果对一个职工进行了信息采集，只有把人员信息、缴费历史、养老账户都采集了之后才允许保存，这时不能提交申报，所有人采集完后一起提交。
（注意：个人的提交申报需要在打印完确认表，并且职工签字确认，收集所有职工养老手册后提交申报，此处不同于采集单位信息的申报提交，单位信息采集可以在采集后直接进行提交）
5.打印确认表。
功能位置：【首页】->【数据质量整理】->【打印确认表】。
进入页面后，选择需要打印确认表的人员，点击【打印缴费人员基本信息确认表】按钮即可完成打印。
如果有信息不对的地方需要劳资人员重新进行修改，方可继续进行申报提交。
注意：确认表系统只打印到2011年，2012年以后的不用核对。
确认表要打印三份。
6.提交申报。
功能位置：【首页】->【数据提交】->【提交申报】。
职工在确认表签字确认完成后就
可以提交申报了。
提交之后，网上申报后台程序会处理这笔信息采集申报。
之后申报会显示正在处理状态。
提交申报的第三天，单位劳资人员要携带所有材料（职工签字的确认表一式三份，确认表汇总表，养老手册，其他缴费证明）上报社保处数据质量整理窗口。
汇总表在QQ群215175056或群299706641中的共享文件中下载。
7.等待处理结果。
信息采集处理完成后，会在首页显示有处理成功、失败或者部分成功的申报，可以
点击查看详细情况。
如果有处理失败的人员，需要根据反馈的错误信息，重新进行采集。