数据采集平台V209a版学习与交流概要
数据采集基础知识PPT课件
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析 ，提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下，易出错，不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高，适用于小规模、非结构化数据采 集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传 输两种，有线传输稳定可 靠，无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等，用于规定数据传输的 格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证 等措施，确保数据传输过 程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等， 不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收 集、提取和整理数据的过程，为 后续的数据分析、数据挖掘等提 供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板，将数据源中 的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高，准确性好，适用于结构化数 据采集。
缺点
灵活性差，需要预先定义好数据格式 和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。
数据采集与分析技术(第2版)课件：计算机数据采集与分析技术概述
计算机数据采集与分析技术概述
1. 3 数据采集与分析系统的主要性能指标
数据采集系统的性能要求与具体应用目的和应用环境有 密切关系，对应不同的应用情况往往有不同的要求。下面是 比较常用的几个指标及其含义。
计算机数据采集与分析技术概述
1. 系统分辨率 系统分辨率是指数据采集系统可以分辨的输入信号的最 小变化量。通常可以使用如下几种方法表示系统分辨率: ·使用系统所采用的 A / D 转换器的位数来表示系统分 辨率。 ·使用最低有效位值(LSB )占系统满度值的百分比来表 示系统分辨率。 ·使用系统可分辨的实际电压数值来表示系统分辨率。 ·使用满度值的百分数来表示系统分辨率。 表 1.1 给出了满度值为 10V 时数据采集系统的分辨率。
计算机数据采集与分析技术概述
(2)软件在数据采集系统中的作用越来越大，增加了系 统设计的灵活性和功能。
(3)数据采集与数据处理相互结合得日益紧密，形成数 据采集与处理相互融合的系统，可实现从数据采集、处理到 控制的全部工作。
(4)速度快，数据采集过程一般都具有“实时”特性。 对于通用数据采集系统一般希望有尽可能高的速度，以满足 更多的应用环境。
计算机数据采集与分析技术概述
数据采集与分析技术所涉及的学科和理论比较多。数据 采集主要涉及的学科有测试与仪器科学、信息与通信科学和 计算机科学。其中测试与仪器科学侧重于信息的获取，信息 与通信科学侧重于信息的传输，计算机科学侧重于信息的分 析处理。
计算机数据采集与分析技术概述
1. 1. 1 信息和信号 有关信息(Information )至今还没有一个统一的确切定义，
计算机数据采集与分析技术概述
计算机数据采集与分析技术概述
2. 系统精度 系统精度是指当系统工作在额定采集速率下，整个数据 采集系统所能达到的转换精度。A / D 转换器的精度是系统 精度的极限值。实际上，系统精度往往达不到 A / D 转换器 的精度。因为系统精度取决于系统的各个环节(子系统)的精 度，如前置放大器、滤波器、模拟多路开关等，只有当这些 子系统的精度都明显优于 A / D 转换器精度时，系统精度才 能达到 A / D 转换器的精度。这里还应注意系统精度与系统 分辨率的区别。系统精度是系统的实际输出值与理论输出值 之差，它是系统各种误差的总和，通常表示为满度值的百分 数。
状态数据采集平台解析培训及操作
示例
1. 打开“湘潭职业技术学院”的采集平台文件： 12846_2008_状态数_V2.08c.xls 2. 显示如下图所示警告提示
5. 平台中宏的作用
宏对采集 平台的影响
1.查看状态数据 2.在采集平台中进行数据输入 3.拒绝数据汇总操作 4.拒绝智能表操作
3.数据表导入
“数据表导入”操作可将完成数据输入的36张数据表文件导入到数据采集平台中。要导入的数据表文件须直接保存在“回收数据表”目录下，其文件名必须按采集平台伴侣导出的文件名为准。
4.数据表加锁
”
“数据表加锁”操作位于导航“高级操作”中，在加锁状态下只能对数据表进行数据的处理，不可修改表结构。
6.数据格式刷新
“数据格式刷新”操作位于导航“高级操作”中，统一处理数据表中数据的字体和字号。
7.数据统计与汇总
“数据统计与汇总”操作位于导航“高级操作”中，是对平台中的数据进行汇总，产生第十部分的汇总数据。
注意： 当所有数据全部导入平台后，要生成第十部分的汇总数据，必须点击 该按钮；在每次更新过平台中的表也必须点击该按钮，重新生成第十 部分的汇总数据，否则第十部分的汇总数据将不会自动产生或更新。
4
3.数据表填列
数据表回收、合并与导出
2制定采集规则
5.数据表导入
6.数据核查与汇总
1. 数据表导出
数据表合并： 回到平台主目录下，打开文件 “采集平台_数据合并伴侣V2.08c.xls”，须启用宏，选择要合并的分表，比如：根据上例我们选择“7.1专业设置” 数据合并伴侣（合并数据工具）： 文件名： 状态数据采集平台_数据合并伴侣 数据合并伴侣能够对同一文件目录下的各单表数据进行合并，并生成数据合并表文件 通过数据采集平台可将生成的数据表导入到采集平台中。
学数据采集课程的心得
学数据采集课程的心得
学习数据采集课程,可以参考下述心得:
1. 了解数据采集的基本流程和技巧,包括数据清洗、数据预处理、数据转换、数据集成和数据存储等步骤,以及常用的数据采集工具和技术,如Python、R、SQL、API等。
2. 掌握数据采集的基本方法和技能,包括数据的获取方式、数据的来源和目标、数据的处理和转换、数据的格式和样式等,以便能够正确地采集到所需的数据。
3. 了解数据可视化的意义和方法,通过数据可视化的方式,将采集到的数据进行分析和展示,帮助自己更好地理解数据、发现数据的规律和趋势,以及更好地应对数据挑战。
4. 掌握数据质量管理的技巧和方法,包括数据的完整性、一致性、可靠性和及时性等,以便能够正确地存储和管理数据,保证数据的质量和可靠性。
5. 实践和探索数据的应用场景和领域,通过实践和探索,了解数据的应用领域和领域规律,发掘数据的价值和应用前景,提高自己的数据采集和处理能力。
学习数据采集课程需要全面掌握数据科学的基础知识和技能,包括数据获取、数据清洗、数据预处理、数据转换、数据集成、数据存储、数据可视化、数据质量管理和数据应用场景等,以便能够正确地采集到所需的数据,并有效地利用数
据解决问题和创造价值。
数据采集分析平台方案
数据采集分析平台方案随着社会信息化的发展，大量的数据被海量地生成和积累。
对这些数据进行高效的采集和分析，可以为企业提供决策支持和业务优化的依据。
数据采集分析平台的设计和实施，对企业的发展和竞争力有着重要的影响。
下面是一个关于数据采集分析平台方案的详细介绍。
一、方案概述二、功能需求1.数据采集：支持多种数据源的采集，包括企业内部系统、外部数据源、传感器等。
要求采集过程稳定可靠，支持数据清洗和去重。
2.数据存储：数据存储要求高性能、高可靠性，能够处理大规模的数据量。
建议采用分布式文件系统或者云存储方案。
3.数据处理：平台需要支持数据的清洗、转换和整合。
清洗过程中需要去除重复数据、异常数据等。
转换和整合过程中需保证数据格式一致性。
4.数据分析：平台需提供强大的数据分析工具和算法。
支持统计分析、数据挖掘、机器学习和可视化等分析方法，能够发现隐藏的数据规律和关联性。
5.数据报告：平台需要提供数据报告的功能，支持自定义报表设计和生成。
报告应包含关键指标、趋势图表等，以帮助企业决策和业务优化。
三、技术架构1. 数据采集：根据不同的数据源选择不同的采集工具，如API接口、爬虫、传感器采集等。
采集程序部署在分布式服务器上，采集到的数据通过消息队列或者Kafka等技术进行传输和保存。
2. 数据存储：数据存储方案采用分布式文件系统或者云存储方案，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。
存储系统需要具备高性能和高可靠性的特点，确保数据的完整性和可用性。
3. 数据处理：数据处理采用分布式计算平台，如Hadoop、Spark等。
数据处理包括数据清洗、转换和整合。
数据清洗过程使用ETL工具或自定义脚本进行。
数据转换和整合通过Spark进行，保证数据格式的一致性和一致性。
4. 数据分析：数据分析平台采用机器学习和数据挖掘技术，如深度学习、神经网络、分类算法等。
数据分析过程使用Python或R进行，通过Jupyter Notebook进行交互式开发和调试。
数据采集与分析实战教程
数据采集与分析实战教程第一章数据采集概述 (2)1.1 数据采集的意义与目的 (2)1.2 数据采集的常见方法 (3)第二章数据采集工具介绍 (3)2.1 Python数据采集库简介 (3)2.1.1 requests库 (3)2.1.2 beautifulsoup库 (4)2.1.3 selenium库 (4)2.2 Scrapy框架的使用 (4)2.2.1 高功能 (4)2.2.2 灵活的配置 (4)2.2.3 易于扩展 (4)2.3 数据采集工具的选择与比较 (5)2.3.1 项目需求 (5)2.3.2 功能要求 (5)2.3.3 学习成本 (5)第三章网络爬虫基础 (5)3.1 网络爬虫的原理 (5)3.2 HTTP请求与响应 (6)3.3 网页结构解析 (6)第四章数据存储 (7)4.1 数据存储方式的选择 (7)4.2 文件存储 (7)4.3 数据库存储 (8)第五章数据清洗 (8)5.1 数据清洗的基本方法 (8)5.1.1 数据清洗的定义 (8)5.1.2 数据清洗的基本步骤 (8)5.1.3 数据清洗的常用方法 (9)5.2 数据清洗实践 (9)5.2.1 数据质量评估 (9)5.2.2 数据清洗策略制定 (9)5.2.3 数据清洗实施 (10)5.2.4 数据清洗结果验证 (10)第六章数据预处理 (10)6.1 数据预处理概述 (10)6.2 数据转换与归一化 (10)6.3 数据填充与缺失值处理 (11)第七章数据可视化 (11)7.1 数据可视化概述 (12)7.2 常见数据可视化工具 (12)7.3 数据可视化实践 (12)第八章数据分析基础 (13)8.1 数据分析概述 (13)8.2 描述性统计分析 (14)8.3 假设检验与推断性统计分析 (14)第九章机器学习与数据挖掘 (15)9.1 机器学习概述 (15)9.1.1 机器学习的定义与发展 (15)9.1.2 机器学习的主要任务 (15)9.1.3 机器学习的主要方法 (15)9.2 数据挖掘方法 (15)9.2.1 数据挖掘的定义与任务 (15)9.2.2 数据挖掘的主要方法 (15)9.3 机器学习与数据挖掘实践 (15)9.3.1 数据预处理 (15)9.3.2 特征选择与特征提取 (16)9.3.3 模型训练与评估 (16)9.3.4 模型部署与应用 (16)第十章实战案例分析 (16)10.1 股票数据分析 (16)10.2 社交网络数据分析 (17)10.3 电子商务数据分析 (17)第一章数据采集概述1.1 数据采集的意义与目的在当今信息化社会，数据已经成为企业、和科研机构重要的战略资源。
数据采集实训内容
数据采集实训内容一、什么是数据采集实训呀哎呀，数据采集实训嘛，就是我们像小探险家一样，到各种地方去寻找数据的宝藏呢。
这可不像在沙滩上捡贝壳那么简单哦。
我们要学会使用各种工具，就像魔法师的魔法棒一样，去把那些隐藏在各个角落的数据给揪出来。
比如说，我们可能要从网络上那些密密麻麻的网页里找数据，这时候，我们就像是在一个巨大的迷宫里找宝藏的小勇士，得小心翼翼又充满智慧。
二、我们会用到哪些工具呢有好多超酷的工具哦。
像Python里的一些库，就像是一个个超级英雄，帮助我们轻松地采集数据。
比如说BeautifulSoup这个库，听起来就很美的样子，它就像是一个超级厨师，可以把那些杂乱无章的网页内容变成我们能看得懂的、整齐的数据大餐。
还有Scrapy 框架，这个就更厉害了，它就像是一个超级机器人，能快速地在网络的各个角落里穿梭，把我们想要的数据都收集起来。
当然啦，Excel也是我们的好伙伴，虽然它看起来没有那么高科技，但是它就像一个老实可靠的小管家，能把我们采集到的数据整整齐齐地管理起来。
三、数据采集的来源有哪些那可太多啦。
网络肯定是一个超级大的数据源，那些各种各样的网站就像是一个个装满数据的大仓库。
比如说新闻网站，里面有好多关于新闻事件的数据，像是时间、地点、人物、事件经过等等。
还有社交媒体网站，那里有大家分享的各种生活点滴，这些也都是数据呢。
除了网络，我们有时候也会从一些文件里采集数据，像那些古老的CSV文件，或者是看起来很严肃的XML文件，里面都可能藏着我们需要的数据宝藏哦。
四、数据采集实训中的有趣经历有一次呀，我们在采集一个旅游网站的数据。
那个网站的页面设计得超级花哨，就像一个花里胡哨的大游乐场。
我们用之前学的工具去采集的时候，发现总是有些数据采不到，就像有一些调皮的小怪兽在跟我们捣乱。
我们就开始各种研究，在代码的世界里东翻西找，就像在迷宫里找出口一样。
最后终于发现，原来是网站的一些动态加载的内容在搞鬼。
数据采集系统培训课件
电压互感器
电流互感器
测压原理： 互感器的额定初级电压U1(或电流I1)与额定次级电
压U2(或电流I2)之比，叫互感器的额定变压比Ku(或额 定变流比Ki)
Ku
U1 U2
N1 N2
U1
N1 N2
U2
Ki
I1 I2
N2 N1
I1
N2 N1
I2
电压互感器接线方式：
v
（a）测单相电压； （b）用单相互感器测三相相电压； （c）用单相互感器测三相线电压； （d）用三相互感器测三相相电压.
电流互感器接线方式：
（a）测单相电流； （b）测三相电流； （c）测三相三线制的三相电流；
使用注意事项：
（1）电压互感器的次级线圈不许短路，否则次 级会出现很大的短路电流，故其初级和次级都要接 短路保护熔断器(保险丝)。电流互感器的次级线圈 不许开路，也不能装熔断器。否则当次级突然开路 时，会在线圈中感应出很高的电压，损坏电流互感 器的绝缘，并危及操作人员的安全。
合成一个闭合回路。当两接点温度不等(T>T0)时，回 路中就会产生电动势，从而形成电流，这一现象称为 热电效应，该电动势称为热电动势。把上述两种不同导
体的组合称为热电偶。
自由端或 冷端
工作端或 热端
热电偶可分为：铂铑10—铂、铂铑30—铂铑6 、 镍铬—镍硅、镍铬—铜镍等型号
分度表：热电势与温度对应关系的表格
直接感受被测物理量，并把其转换成与被测物理量有一定函 数关系的电压、电流或其它物理量(如电阻、电容、电感)。
传感器的分类:
电量传感器 电压互感器、电流互感器等
非电量传感器 热电式(如热电偶等)、光电式、电容式(如电容 式差压传感器等)、电感式等
《数据采集》课件
CHAPTER
数据采集案例分析
详细描述
采集用户浏览数据，分析用户偏好和购买意愿，优化产品推荐和布局。
利用数据挖掘技术，发现潜在的用户需求和市场机会。
采集销售数据，分析热销商品和销售趋势，为库存管理和营销策略提供依据。
总结词：通过数据采集，深入了解电商网站的用户行为和销售情况。
总结词：通过采集政府公开数据，了解社会经济发展状况，为政策制定提供支持。
数据篡改风险
未经授权的第三方可能对采集到的数据进行篡改，导致数据失真或误导数据分析结果。
隐私泄露风险
数据采集过程中可能涉及到个人隐私信息，如姓名、身份证号、联系方式等，存在隐私泄露的风险。
数据安全风险
数据采集过程中可能面临各种安全威胁，如黑客攻击、病毒传播等，可能导致数据丢失或损坏。
总结词
在大数据时代，数据量庞大且增长迅速，如何快速有效地采集和处理数据成为亟待解决的问题。
数据源可能存在误差或异常，导致采集到的数据不准确。
数据不准确
由于数据源的限制或数据采集过程中的遗漏，可能导致数据不完整。
数据不完整
不同数据源之间的数据可能存在冲突或矛盾，导致数应用，数据隐私和安全问题日益突出，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
01
详细描述
02
采集政府各部门公开的数据，包括经济、教育、医疗等领域。
03
利用数据分析技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为政策制定提供科学依据。
04
监测政策实施效果，评估政策对社会经济发展的影响。
05
THANKS
感谢您的观看。
目的
确定数据需求
选择数据采集方法
数据采集实施
数据预处理
01
数据采集技术PPT课件
集与处理系统，可实现从数据采集、处理到 控制的全部工作。
2
（4）数据采集过程一般都具有“实时”特性，实时的 标准是能满足实际需要。
（5）随着微电子技术的发展，电路集成度的提高，数 据采集系统的体积越来越小，可靠性越来越高，出 现单片数据采集系统。
✓ CMOS：互补金属氧化物（PMOS管和NMOS管）共 同构成的互补型MOS集成电路制造工艺，功耗很低、 电压范围宽、抗干扰能力强。
✓ TTL：集成电路输入级和输出级全采用晶体管组成的 单元门电路，多发射极实现输入级“与”逻辑，输 出级晶体管实现“非”逻辑。与非门输出结果为： 有0出1，全1出0。+5V等价于逻辑“1”，0V等价于 逻辑“0”，被称做TTL（晶体管-晶体管逻辑电平） 信号系统 。
率信号和开关量信号等。
7
二、数据采集系统的主要性能指标 ➢ ①系统分辨率； ➢ ②系统精度； ➢ ③采集速率； ➢ ④动态范围； ➢ ⑤非线性失真。
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第二节 数据釆集基本电路
一、运算放大器和测量放大器 1.运算放大器 在模拟集成电路中，集成运算放大器是最基本
又是用途最广的一种电路。集成运算放大器是 高增益、多级直接耦合放大器，在模拟计算中， 这种放大器能够实现各种数学运算，故称为运 算放大器。 ✓ 直接耦合:将前一级的输出端直接连接到后一级 的输入端。 高增益单片集成化运算放大器在自动控制、测 量仪表、计算技术等许多方面都有着极其广泛 的应用，是模拟电子领域中最重要的有源器件。
25
模拟多路开关有机械式、电磁式和电子式三大类。 ➢ 纯机械式开关在现代数据采集系统中已很少使用。 ➢ 电磁式多路开关主要是指各种继电器、干簧管等，
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2009 年 9 月 15 日前
各有关部门
2009 年 9 月 24 日前
业务归口部门对数 据进行审核，并将 经审核通过后的数 据提交至评建办
各业务归口部门
2009 年 9 月 30 日前
评建办对各部门提 交数据进行审核、 汇总 提交学院评建领导 小组审议 上交省教育厅 本学年数据采集平 台分析报告
三、两个版本“具体表格”对比
具体举例 1、如表1.3.1“当年招生计划”，要求输入2009年招生 计划。而1.3.2当年在校生，只统计06、07、08三 年级在校生数，不包括09级新生入校人数。
注释10.当年招生计划是指本学年（即本学年的平台汇 总数据所在教育年度，如2009年采集上报教育部的 数据是指2008年9月1日～2009年8月31日这一学年） 第二学期所在的日历年度的计划招生数的含义？
今年数据的采集和上报一律采用V2.09a001版本。请使用单 位注意，因为V2.09a001版对V2.08c007版的部分数据项目 和选项内容作了增删与修改，因此不提供针对老版本的数据 转换操作，请按新版本进行采集和填报。 （“关于下载“高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台” 软件包V2.09a001版的通知”，教育部高教司高职高专教育 处,2009年8月28日） 各校要认真填写《高等职业院校人才培养工作状态数据采集 平台》V2.09a001版,于10月10日前以光盘形式并附纸质报文 报送2份到省教育厅高教处。 （关于报送高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台数据 的通知，广东教育厅高教处， 2009年9月3日）
三、两个版本“具体表格”对比
关于报送高等职业院校人才培养工作状态数据采集 平台数据的通知（广东教育厅高教处， 2009年9月 3日）中附件：“V2.09a001与V2.08C对比更改的 内容”进行了详细对比。见学院转发教育厅通知附 件。
改动之处（归纳）： 1、数据项目（增加、删除、修改），更加简化 2、数据选项（下拉选项），如6.1.1中专业领域 3、注释和说明
注释74. 9月1日就业率是指本学年第二学期所在日历 年度应届毕业生，截止8月31日的就业率的含义？ 表7.6.2就业
三、两个版本“具体表格”对比（四类
教师）
6.1校内专任教师（3个表） 6.2校内兼课人员（3个表） 6.3校外兼职人员（2个表） 6.4校外兼课人员（2个表） 7.2开设课程（1个表） 1、“6.师资队伍”中四类教师对号入座，只填其中 一类。 2、重申教工号为6位。（简单方法在胸卡号第三位 加0，人事处已发通知，个别可咨询人事处） 3、职业资格等级（最高）如何填报？校内专任教师 不建议填“高校教师资格证书”。 4、其他细微区别。（2009年8月31日前入职均填报）
评建办
2009 年 10 月 9 日前
评建办
2009 年 10 月 10 日 2009 年 11 月 30 日前
评建办 评建办起草 各职能部门配合
数据采集时间进度表
五、其他注意事项
数据采集平台中涉及填报有关课程的信息（如课程 名称、课程代码等）以新版人才培养方案为准。个 别课程“课程代码”可咨询教学科梁老师。 数据合并伴侣操作不变，数据采集任务分解不变， 数据采集流程不表。（粤工程职院〔2009〕90号） 需要业务归口部门审核的数据表，需提交业务归口 部门审核表，评建办方接收数据，部门加强审核争 取一次性通过。 每年数据，请部门自行备份。省厅审核通过后，请 各部门提交数据刻录光盘至评建办备份。 技术支持：上海行健职业学院网站查询 （/cp/index.html）。
二、两个版本“状态数据目录”对比
V2.本“状态数据目录”对比
目录通过对比，两版本基本一致。故《学院 数据采集平台建设管理暂行办法》（粤工程 职院〔2009〕90号）数据采集任务分解基本 不变。 软件包对比，完全相同。包括“回收数据 表”、“下发数据表”、“XXXXX_YYYY_ 状态数据V2.09a001”、采集平台_数据合并伴 侣V2.09a001。故学院数据采集流程不表。
五、其他注意事项
时间段 工作内容
各部门将数据移植 至 平 台 V209a001 版；部门内部进行 审核
责任部门
备注
对已填报的数据进行内 部校对、 审核， 检查完整 性和准确性 根据 《学院平台建设 管理暂行办法》 ，各业务 归口部门对有关部门提 交数据进行审核； 部门提 交数据时， 需提交经业务 归口部门审核通过并盖 有印章的书面材料 对有问题的数据， 即时返 回提交部门进行修改
祝各位教师节快乐！
数据采集平台V2.09a版学习与 交流
评建办 徐礼丰 2009年9月7日
学习与交流大纲
发布数据采集平台V2.09a有关文件和通知 V2.09a与V2.08c版本“状态数据目录”对比 V2.09a与V2.08c版本“具体表格”对比 V2.08c从如何移植V2.09a 其它事项
一、有关文件和通知
关于表7.2和四类教师授课情况（表6.X.2）
原则： 表7.2中课时数总和，要与表6.X.2中授课量（学时）保持一致。 备注的四种选择 1、空白：单科单班 2、合并：同一教师同一课程同一年级同一班中有多个专业 （专业方向）。要分开填写多条记录，第一条记录课时数写 教学计划实际课时数，其它记录填“0”，这一课程所有记录 标注“合并”。 3、平行：某一专业（专业方向）招收多个班级，同一门课程 同一位教师且分班教学，只填一条记录，课时为教学计划课 时数×班级数。该条记录标记为“平行”。 4、其它：如顶岗实习、毕业设计等。只填指导课时数，如顶 岗实习每人3课时，乘以人数填。该条记录标记为“其它”。
三、两个版本“具体表格”对比（专业
负责组织填报）
7.3职业资格证书与技术培训（说明解释） 7.4顶岗实习与录用 7.5产学合作（取消“年”后，可累计） 4.2校外实习基地（删除两个字段）
三、两个版本“具体表格”对比（职能
处室及教辅部门）
一、招生与就业指导办公室 1.3.1当年招生计划 7.1专业设置（与教务处合作） 7.6.1招生（与教务处合作） 7.6.2就业（与教务处合作） 8.4专职招生就业指导人员基本情况 9.1招生情况（与教务处合作） 9.2就业情况 9.4就业单位与联系人（新增）
四、如何移植
根据新版本采集内容，将在旧版已经填报表 格返回填报人重新补充，再提交系部并合并。 复制—选择性粘贴—“数值”，但要注意项目 和下拉选项（下拉列表）的区别。（注意年 份不可使用此方法复制） 已经作了重大调整的表格，使用新版重新填 报。 合并时，请注意第一列不为空。否则导致此 条数据无法合并。