《数据采集及分析》实验指导书
实验一采样定理
一、实验目的
熟悉信号采样过程，并通过本实验观察欠采样时信号频谱的混迭现象，了解采样前后信号频谱的变化，加深对采样定理的理解，掌握采样频率的确定方法。
二、实验原理
模拟信号经过(A/D) 变换转换为数字信号的过程称之为采样，信号采样后其频谱产生了周期延拓，每隔一个采样频率fs，重复出现一次。为保证采样后信号的频谱形状不失真，采样频率必须大于信号中最高频率成份的两倍，这称之为采样定理。
a) 正常采样b)欠采样
图1.1 采样信号的频混现象
需要注意的是，在对信号进行采样时，满足了采样定理，只能保证不发生频率混叠，对信号的频谱作逆傅立叶变换时，可以完全变换为原时域采样信号，而不能保证此时的采样信号能真实地反映原信号。工程实际中采样频率通常大于信号中最高频率成分的3到5倍。
三、实验仪器和设备
1. 计算机 n台
2. 实验软件 1套
四、实验步骤及内容
1. 启动计算机。
2. 启动实验软件。
图1.2 采样定理实验
3. . 点击"采样定理"实验中的"正弦波"按钮，产生正弦波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。
4. 点击"采样定理"实验中的"方波"按钮，产生方波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。
5. 点击"采样定理"实验中的"三角波"按钮，产生三角波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。
五、实验报告要求
1. 简述实验目的和原理。
2. 按实验步骤附上相应的信号波形和频谱曲线，说明采样频率的变化对信号时域和频域特性的影响，总结实验得出的主要结论。
六、思考题
1.为什么在实际测量中采样频率通常要大于信号中最高频率成分的3到5倍？
实验二典型信号频谱分析
一、实验目的
1. 在理论学习的基础上，通过本实验熟悉典型信号的波形和频谱特征，并能够从信号频谱中读取所需的信息。
2. 了解信号频谱分析的基本方法。
二、实验原理
1. 典型信号及其频谱分析的作用
正弦波、方波、三角波信号是实际工程测试中常见的典型信号，这些信号时域、频域之间的关系很明确，并且都具有一定的特性，通过对这些典型信号的频谱进行分析，对掌握信号的特性，熟悉信号的分析方法大有益处，并且这些典型信号也可以作为实际工程信号分析时的参照资料。
2. 频谱分析的方法及设备
信号的频谱可分为幅值谱、相位谱、功率谱、对数谱等等。对信号作频谱分析的设备主要是频谱分析仪，它把信号按数学关系作为频率的函数显示出来，其工作方式有模拟式和数字式二种。模拟式频谱分析仪以模拟滤波器为基础，从信号中选出各个频率成分的量值；数字式频谱分析仪以数字滤波器或快速傅立叶变换为基础，实现信号的时-频关系转换分析。
傅立叶变换是信号频谱分析中常用的一个工具，它把一些复杂的信号分解为无穷多个相互之间具有一定关系的正弦信号之和，并通过对各个正弦信号的研究来了解复杂信号的频率成分和幅值。
信号频谱分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f)，从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。时域信号x(t)的傅氏变换为：
式中X(f)为信号的频域表示，x(t)为信号的时域表示，f为频率。用傅立叶变换将信号变换到频率域，其数学表达式为：
x(t)=a0/2 + a1*sin(2πf0t)+b1*cos(2πf0t) + a2*sin(4πf0t)+b2*cos(4πf0t) +.........
=C0+
用Cn画出信号的幅值谱曲线，从信号幅值谱判断信号特征。
本次实验利用信号频谱分析软件对信号进行频谱分析。由虚拟信号发生器产
生一个典型波形的电压信号，用频谱分析仪对该信号进行频谱分析，得到频谱特性数据。分析结果用图形在计算机上显示出来。
三、实验仪器和设备
1. 计算机 n台
2. 信号频谱分析软件 1套
四、实验步骤及内容
1. 启动计算机。
2. 启动信号频谱分析软件。
3. 点击"典型信号频谱分析"实验中的"正弦波"按钮，产生正弦波信号，分析和观察正弦波信号波形和幅值谱特性。
4. 点击"典型信号频谱分析"实验中的"方波"按钮，产生方波信号，分析和观察方波信号波形和幅值谱特性。
5. 点击"典型信号频谱分析"实验中的"三角波"按钮，产生三角波信号，分析和观察三角波信号波形和幅值谱特性。
五、实验报告要求
1. 简述实验目的和原理。
2. 按实验步骤整理出正弦波、方波、三角波的时域和幅值谱特性图形，说明各信号频谱的特点。
3. 将分析结果与理论分析进行对照，说明实际分析结果与理论分析之间的差异，并简要分析产生误差的原因。
实验三振动信号数据采集及分析
一、实验目的
通过本实验了解并掌握机械振动信号数据采集的基本方法。
二、实验原理
机械在运动时，由于旋转件的不平衡、负载的不均匀、结构刚度的各向异性、间隙、润滑不良、支撑松动等因素，总是伴随着各种振动。
机械振动在大多数情况下是有害的，振动往往会降低机器性能，破坏其正常工作，缩短使用寿命，甚至导致事故。机械振动还伴随着同频率的噪声，恶化环境，危害健康。另一方面，振动也被利用来完成有益的工作，如运输、夯实、清洗、粉碎、脱水等。这时必须正确选择振动参数，充分发挥振动机械的性能。
在现代企业管理制度中，除了对各种机械设备提出低振动和低噪声要求外，还需随时对机器的运行状况进行监测、分析、诊断，对工作环境进行控制。为了提高机械结构的抗振性能，有必要进行机械结构的振动分析和振动设计。这些都离不开振动测试。
振动测试包括两种方式：一是测量机械或结构在工作状态下的振动，如振动位移、速度、加速度、频率和相位等，了解被测对象的振动状态，评定等级和寻找振源，对设备进行监测、分析、诊断和预测。二是对机械设备或结构施加某种激励，测量其受迫振动，以便求得被测对象的振动力学参量或动态性能，如固有频率、阻尼、刚度、频率响应和模态等。
振动的幅值、频率和相位是振动的三个基本参数，称为振动三要素。
幅值：幅值是振动强度的标志，它可以用峰值、有效值、平均值等方法来表示。
频率：不同的频率成分反映系统内不同的振源。通过频谱分析可以确定主要频率成分及其幅值大小，从而寻找振源，采取相应的措施。
相位：振动信号的相位信息十分重要，如利用相位关系确定共振点、测量振型、旋转件动平衡、有源振动控制、降噪等。对于复杂振动的波形分析，各谐波的相位关系是不可缺少的。
在振动测量时，应合理选择测量参数，如振动位移是研究强度和变形的重要依据；振动加速度与作用力或载荷成正比，是研究动力强度和疲劳的重要依据；振动速度决定了噪声的高低，人对机械振动的敏感程度在很大频率范围内是由速度决定的。速度又与能量和功率有关，并决定动量的大小。
三、实验仪器和设备
1. 计算机n台
2. 虚拟仪器软件1套
6. 振动数据一组
四、实验步骤及内容
1. 利用虚拟仪器软件对振动数据进行分析，观察和分析振动信号的波形，如图。
五、实验报告要求
1. 简述实验目的和原理。
2. 整理和分析实验中得到的振动信号的数据，并分析其结果。
资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月二O一一年七月
目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (6) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (7) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站 点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还 是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。 计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络 的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为 了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可 以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且 在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。
人才培养工作状态数据采集平台分析报告 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
人才培养工作状态数据采集平台 平台数据分析报告 二○一一年十月 平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1办学基本条件统计表 践场所占有面积平方米；生均学生宿舍面积平方米；生均教学科研仪器设备值元；新增设备比例%；生均纸质图书册、电子图书；生
均年进书量册；百名学生教学用计算机台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比:1。高级职称教师占专任教师的%，具有硕士以上学位教师占专任教师的%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄岁。平均兼课量学时，听课次，走访学生寝室次，走访校外实习点次，参与学生社团文体活动次。
智能手机终端的数据采集及分析系统 主要功能如下： 采集使用数据采集程序手机的手机号码：数据采集程序必须开通GPRS，实时传输采集数据及监听服务端指令；所以会有一定的数据量。为解决用户因GPRS传输采集数据产生的费用，所以记录用户的手机号码。 采集GPS信息：经纬度，时间，速度； 采集无线网络状况信息：GSM，GPRS网络情况； 获取的无线网络信息并附加GPS信息，帮助数据分析专家系统分析处理； 数据采集终端的主要功能如下： 实时诊断网络信息； 诊断分为空闲时诊断与使用时诊断； 空闲时诊断：根据运营商的相关规定设定网络异常指标；当手机处于空闲状态时，指定频率（秒）获取无线网络的基本参数，如CID，LAC，BSIC，BCCH，RxQuality，RxLevel，C/I，C/A,TxPower,TA,TS等；根据设定的异常指标来判断是否出现异常;如果出现异常则保存本次信息，并获取此时此地的GPS信息、本手机的手机号码一并发送至指定服务器，由“数据分析专家系统”分析处理。 发送数据内容：本手机的手机号码+无线网络基本参数+GPS信息； 数据格式：XML文件格式； 传输方式：使用GPRS进行数据传输； 使用时诊断：用户使用手机时，检测用户使用过程中无线网络的状况；如手机数据下载过程中，检测总的下载量，下载时间，是否下载成功，如果不正常则记录本次使用过程； 诊断项： 2通话：未接通、掉话、呼叫时延； 2短信（SMS），彩信（MMS）：是否发送或接受成功、发送或接受时间； 2GPRS Attach：Attach是否成功、Attach成功的时长PDP激活，PDP激活是否成功、激活成功的时长； 2WAP数据传输：WAP登陆测试；WAP登陆是否成功；WAP登陆成功时长； 2WAP刷新测试：WAP刷新是否成功；WAP刷新成功时长；
实用标准文档 人才培养工作状态数据采集平台平台数据分析报告 二○一一年十月
平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1办学基本条件统计表 生均占地面积生师比 类别（平方米/生）具有硕士以上 学位教师占 专任教师的 比例（%） 生均教学生均教学科研 行政用房仪器设备值 （平方米/生）（元/生） 生均图书 （册/生） 综合 大学 16.8256.3633.4115.205292.5264.22 生均占地面积56.36平方米；生均教学行政用房面积15.20平 方米；生均实践场所占有面积5.86平方米；生均学生宿舍面积6.95 平方米；生均教学科研仪器设备值5292.52 元；新增设备比例10.84%；生均纸质图书64.22册、电子图书227.72MB；生均年进书量3.38册；百名学生教学用计算机12.84台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位77.59个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比16.82:1。高级职称教师占专任教师的25.71%，具有硕士以上学位教师占专任教师的33.41%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标 学校
准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图 书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄51.9岁。平均兼课量25.5学时，听课11.5次，走访学生寝室8.0次，走访校外实习点4.3次，参与学生社团文体活动5.1次。 数据分析显示，学院领导班子来源结构既能充分利用社会资源 又有较丰富的学校管理经验，重视教学和学生管理工作。 （二）师资队伍建设情况分析 1．校内专任教师队伍情况分析 （1）基本情况分析： 表2校内专任教师师资结构表 结构人数及合计比例 年龄结构（人）专业技术职务结构 ≤3536-4546-60≥61高级中级初级 学历结构学位结构 硕士以上大学硕士 学士 研究生本科以上 双师 结构 人数45525610883811717516385334152206320 比例（%）100 56.2623.7418.241.7625.71 38.4635.8318.6873.4133.4145.2770.33 表2数据显示，校内专任教师共455人。学院建立了一支呈金 字塔型的老、中、青相结合的专任教师队伍，其中35周岁以下的教
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力：
一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。 1、安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术，实现对重点安全性与可用性的监测，及时发现漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、众测漏洞和访问异常等安全事件。 2、DDOS攻击数据监测：在云端实现对DDoS攻击的监测与发现，对云端的DNS 请求数据、网络连接数、Netflow数据、UDP数据、Botnet活动数据进行采集并分析，同时将分析结果实时推送给本地的大数据平台数据专用存储引擎；目前云监控中心拥有全国30多个省的流量监控资源，可以快速获取互联网上DDoS攻击的异常流量信息，
《数据采集及分析》实验指导书 实验一采样定理 一、实验目的 熟悉信号采样过程，并通过本实验观察欠采样时信号频谱的混迭现象，了解采样前后信号频谱的变化，加深对采样定理的理解，掌握采样频率的确定方法。 二、实验原理 模拟信号经过(A/D) 变换转换为数字信号的过程称之为采样，信号采样后其频谱产生了周期延拓，每隔一个采样频率fs，重复出现一次。为保证采样后信号的频谱形状不失真，采样频率必须大于信号中最高频率成份的两倍，这称之为采样定理。 a) 正常采样b)欠采样 图1.1 采样信号的频混现象 需要注意的是，在对信号进行采样时，满足了采样定理，只能保证不发生频率混叠，对信号的频谱作逆傅立叶变换时，可以完全变换为原时域采样信号，而不能保证此时的采样信号能真实地反映原信号。工程实际中采样频率通常大于信号中最高频率成分的3到5倍。 三、实验仪器和设备 1. 计算机 n台 2. 实验软件 1套 四、实验步骤及内容 1. 启动计算机。 2. 启动实验软件。
图1.2 采样定理实验 3. . 点击"采样定理"实验中的"正弦波"按钮，产生正弦波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。 4. 点击"采样定理"实验中的"方波"按钮，产生方波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。 5. 点击"采样定理"实验中的"三角波"按钮，产生三角波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。 五、实验报告要求 1. 简述实验目的和原理。 2. 按实验步骤附上相应的信号波形和频谱曲线，说明采样频率的变化对信号时域和频域特性的影响，总结实验得出的主要结论。 六、思考题 1.为什么在实际测量中采样频率通常要大于信号中最高频率成分的3到5倍？
关于人才培养工作状态数据采集平台的分析报告 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是促进学校管理现代化、标准化、制度化，完善教学质量保障体系的一个重要手段和途径。 学院领导高度重视《2015年人才培养状态数据平台》采集工作，组织相关部门和人员召开会议，对2015年填报要求认真学习和研究，对填报细节工作逐一落实，按照源头录入、规范采集的原则，有组织、有步骤地进行了数据采集和填报。以用好数据采集平台为依据，通过数据采集平台的建设来引导学院的内涵建设，规范学院各单位的日常工作，促进学院办学水平的提升。对各项数据进行了深入细致的分析，找出了学院一年来取得的成绩以及尚存在的问题，并对存在的问题制定了相应的整改措施。 根据省教育厅关于数据平台培训工作通知要求，我院精心挑选两名责任心强且技术过硬的骨干教师专门负责汇总各项数据。按照填报精神，我院分管院长亲自召开数据填报安排会议，要求各部门高度重视数据平台采集工作，统一思想，加强学习，提高认识，充分理解新版数据平台中的各项指标内涵，从源头上确保采集数据的准确性和实时性，切实按照“独立、原始、及时、公开”的原则建设数据平台，充分发挥数据平台在学院人才培养工作中的宏观调控作用，推进学院各项管理水平再上一个新的台阶。 我院在使用和改进完善人才培养状态数据采集平台的过程中体会到：一是数据采集平台是我院实施人才培养工作动态监测，
及时发现问题，实现科学决策，进行宏观调控，实施规范管理的重要手段。二是数据采集平台不能是应付评估才建设的临时工作，而应该是作为学院教学质量保障机制的重要部分，建立长效机制，制定规章制度，明确牵头单位，为学院的科学、规范管理和教育教学质量提供保障，为学院决策提供依据。三是人才培养状态数据采集平台是我院发展的风向标，通过对自身人才培养工作状态数据的分析，我院能够较为清晰地掌握本校的发展现状及未来的发展趋势，便于高职院校实现教学质量的自我监控和自我评估，有利于规范自己的教育教学管理、加强内涵建设、创新人才培养模式、构建全方位多角度的人才培养质量保障体系。四是有利于教育部或省教育厅的专家组来我院进行指导时能够准确的指出我院当前发展中存在的问题，更可以有针对性地提出解决问题的方案，更有利于我院今后的发展。 我院建立健全了《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》定期分析制度，充分发挥其对学院工作状态的反映和监控作用。以《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》上的信息为引导，推进教学改革，加强专业建设、课程建设和教学团队等各项建设工作，不断培育特色，提升人才培养工作水平，逐步构建学院自主发展，社会参与，自我约束、自我发展的新机制。 通过对学院2014年—2015年人才培养工作状态数据采集平台的分析，对照普通高等学校基本办学条件指标（教发[2004]2号），学院在生师比、实践教学场所、生均占有面积、生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已基本达
北京紫光华宇软件有限责任公司 2020年1月
大企业数据采集分析平台- VICDP 相关产品VICDP-税务版、VICDP-集团版、VICDP-录入版 程序版本V4.1.1 修订时间2009年05月 版权声明 本产品的所有部分，包括安装程序、联机帮助文档等，其知识产权归北京紫光华宇软件股份有限公司（简称“本公司”）所有，本公司会根据本系统程序的升级，更新本帮助文档的内容，恕不另行通知。未经本公司书面许可，不得任意仿制、拷贝、誊抄或转译。除此之外，本帮助文档中所涉及到的数据或报表的示例，均是为了尽可能地说明产品功能而虚构的，如与实际单位所使用的名称和报表数据相似，纯属巧合。 ■版权所有■不得翻印 北京紫光华宇软件股份有限公司 地址：北京市海淀区中关村东路1号院清华科技园科技大厦 C座23F 邮编：100084 E-Mail： 网址： 售后热线： 大企业数据采集报送流程 全国税务大企业管理分为国家级大企业和省级大企业，本次下发的大企业数据采集分析平台软件支持三种工作模式： 1、税务机关录入。这种形式可以同时支持国家级和省级大企业，由基层税务机 关录入，层层上报。对于国家级大企业，省局负责将这部分数据报送总局； 省级大企业数据，由省局大企业处负责管理使用。 2、大企业集团上报。国家级大企业填报数据后，通过邮件方式或其他方式直报 总局和本省省局大企业处。省级大企业数据报送本省省局大企业处之后，数据不再报送总局。（本方式将通过VICDP集团版和VICDP录入版支持，产品相关事宜将于2009年6月1日发布在我公司产品网站：） 3、省局导入CTAIS数据。省局负责将国家级大企业数据导入大企业数据采集分 析平台软件中，报送总局。省局也可以将省级大企业数据导入大企业数据采集分析平台软件，数据由省局大业务处负责管理使用。
信息采集系统解决方案
信息采集系统解决方案 1系统概述 信息采集是信息服务的基础，为信息处理和发布工作提供数据来源支持。信息数据来源的丰富性、准确性、实时性、覆盖度等指标是信息服务的关键一环，对信息服务质量的影响至关重要。针对交通流信息数据，包括流量、速度、密度等，目前主要是基于微波、视频、地磁等固定车辆检测器以及浮动车等移动式车辆检测器进行采集，各种采集方式都存在响应的利弊。针对车驾管以及出入境数据，包括车辆信息、驾驶人信息、出入境办证进度信息等，主要是通过和公安相关的数据库进行对接，此类信息将在信息分析处理系统进行详细介绍。 针对目前交通信息来源的多样性以及今后服务质量水平发展对信息来源种类扩展要求，需要建设一套统一的，具备良好兼容性和前瞻性的交通信息统一接入接口。一方面，本期项目的各种交通信息来源可以使用该接口进行数据接入，另一方面，当新的或第三方的交通信息来源需要加入到本系统中来时，可以使用该接口进行数据接入，不需要再次投入资源进行额外开发。 统一接入接口建成后，根据各种数据来源系统的网络环境、系统技术特性和交通流信息数据特点，开发相应的交通信息数据对接程序，逐一完成微波采集系统、浮动车分析系统、人工采集等来源的交通信息数据采集接入。 2系统架构及功能介绍 2.1统一接入接口 统一接入接口的建设的关键任务包括接口技术规范制定、路网路段编码规则约定及交通信息数据结构约定等多个方面。
2.1.1接口技术规范 一方面由于本系统接入的交通信息数据来源多样，开发语言和系统运行的环境均存在差异，不具备统一的技术特性；另一方面，考虑到以后可能需要接入更多新的或第三方的信息系统作为数据来源，应当选择较成熟和通用的接口实现技术作为本项目的交通流信息采集统一接入接口实现技术。 根据目前信息系统建设的行业现状，选择Web Service和TCP/UDP Socket 作为数据传输接口的实现技术是较优的选择。Web Service和TCP/UDP Socket 具有实时性强、通用性强、应用广泛、技术支持资源丰富等优势，可以实现跨硬件平台、跨操作系统、跨开发语言的数据传输和信息交换。 项目实施时需要根据现有的信息采集系统的技术特点来具体分析，以选定采用Web Service或TCP/UDP Socket作为接口实现技术，必要时可以两种方式并举，提供高兼容度的接口形式。 为了保护接入接口及其数据传输的安全性，避免恶意攻击访问，避免恶意数据窃取，可以使用身份认证、加密传输等技术来加以保证。 统一数据采集接口的工作流程可以如下进行：
数据采集方法有哪些 数据采集数据采集（DAQ），是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析，处理。数据采集系统是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。 数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，均以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包括对面状连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量（或包括物理量，如灰度）数据。 在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。 现在谈论大数据已经没有新意了，形形色色的产品、平台和公司都贴满大数据标签，但大数据却并没有掀起预期飓风，甚至还被冠以“伪命题”污名。 本末倒置，数据采集才是大数据产业的基石。都在说大数据应用、大数据价值挖掘，却不想，没有数据何来应用、价值一说。就好比不开采石油，一味想得到汽油。当然，石油开采并不容易，各行各业包括政府部门的信息化建设都是封闭式进行，海量数据被封在不同
审计数据采集与分析技术 计算机审计的含义 ?计算机审计有3层含义： –面向数据的审计 –面向现行信息系统的审计 –对信息系统生命周期的审计 面向数据的计算机审计流程 ?审前调查：电子数据的组织、处理和存储 ?数据采集：审计接口、数据库访问技术、数据采集技术 ?数据清理、转换、验证、建立中间表 ?数据分析：数据分析技术、SQL、审计软件 ?审计取证 一、审前调查及电子数据的组织、处理和存储 1.审前调查的内容和方法 ?对组织结构调查 ?对计算机信息系统的调查 ?提出数据需求 2.电子数据的组织、处理和存储 电子数据处理的特点 ?存储介质改变 ?基于一定的数据处理平台，有一定的数据模型 ?数据表示编码化（各种编码） ?带来系统控制和数据安全性的新问题 ?审计线索改变 如何表示数据 ?数据类型与数据取值 –数据类型决定了取值范围与运算范围 ?数据模型 –数据模型是对现实世界数据特征的抽象 –它提供模型化数据和信息的工具
数据模型的2个层次 ? ?概念模型 –E-R模型的要素 ?实体：客观存在并可以相互区分的事物，用方框表示 ?属性：实体的特征或性质，用椭圆表示 ?联系：实体之间的联系，用菱形表示 ?数据模型 –关系模型 –层次模型 –网状模型 数据模型的3个要素 ?数据结构 –描述模型的静态特征 –是刻画数据模型最重要的方面 ?数据操作 –描述模型的动态特性 ?数据检索 ?数据更新（增加、删除、修改） ?约束条件 –一组完整性规则的集合 ?实体完整性 ?引用（参照）完整性 ?用户定义的完整性 关系模型 ?关系模型是目前最常用的一种数据模型 ?关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式 ?关系模型建立在严格的关系代数基础之上 ?关系模型概念单一，用关系表示实体以及实体之间的联系?关系数据库的标准语言SQL是一种非过程化语言，使用方便关系模型的数据结构 ?关系 –一张二维表，每一列都不可再分 –表中的行、列次序并不重要 ?元组 –二维表中的每一行，相当于一条记录 ?属性 –二维表中的每一列，属性有名称与类型。 –属性不可再分，不允许重复 ?主键 –由表中的属性或属性组组成，用于唯一确定一条记录?域
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。
数据采集统计分析方法 目的：为检验员检验数据收集提供方法 适用范围：本公司内部对产品进行检验从而得到检验数据，为管理评审提供依据。 可用以下方法做为参考 QC旧七种工具 排列图，因果图，散布图，直方图，控制图，检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图，KJ法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据解析法，过程决策程序图法（PDPC)和箭头图法。 数据统计分析方法-排列图 数据统计分析方法-排列图 排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成 的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。 例1： 排列图的优点 排列图有以下优点： 直观，明了－－全世界品质管理界通用 用数据说明问题－－说服力强 用途广泛：品质管理/ 人员管理/ 治安管理 排列图的作图步骤 收集数据(某时间)
作缺陷项目统计表 绘制排列图 画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数，写字 数据统计分析方法-因果图 何谓因果图： 对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因 或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称 其为鱼骨图，或特性要因图 作因果图的原则 采取由原因到结果的格式 通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次：主干线、支干线、分支线 尽可能把所有的原因全部找出来列上 对少数的主要原因标上特殊的标志 写上绘制的日期、作者、有关说明等
企业大数据采集、分析与管理 系 统 设 计 报 告
目录 一、市场需求信息挖掘 (4) 1. 获取市场需求信息 (4) 2. 市场需求信息分析 (4) 二、工厂成本归集 (4) 1. 基于集成化系统的成本数据采集 (4) 2. 产品成本归集和核算 (5) 三、智能车间大数据采集、分析 (8) 1. 制造车间数据采集 (8) 2. 车间整体状态及计划执行情况分析 (11) 四、业务流程审批及进程监控 (11) 1. 业务流程管控 (12) 2. 采购、订单、物料管理与数据分析 (14) 3. 财务分析与统计 (16) 4. 需求、设计、工艺、制造各环节信息管理 (17) 5. 移动端APP (18) 五、质量信息管理与追溯 (18) 1. 质量信息管理 (18) 2. 供应商评价优选 (19) 六、无纸化OA系统及图档管理 (19) 1. 无纸化OA办公系统 (19) 2. 图纸及技术文档安全管理 (20)
企业大数据采集、分析与管理系统设计报告智能制造是制造业转型升级、向中高端制造业迈进的重要举措。离散制造型企业，其本身具有零件种类多、加工工序复杂、生产过程不确定因素众多、工厂透明度不高、部门间存在信息孤岛等特点。本系统从清晰的状态感知、实时数据分析与展示、决策精准执行与审批、全生命周期产品信息管理、无纸化OA及图档管理五大方面着手解决企业痛点，可以实现产品全生命周期生产过程管理、产品成本管理、信息共享管理和项目远程管理，帮助企业打造透明的、全过程可控的、高感知度的、高柔性的智慧工厂。
一、市场需求信息挖掘 1. 获取市场需求信息 市场需求信息能从多方面反映市场活动的方向，是企业指定经营战略、进行市场竞争的重要依据。本系统在每次客户发起询价时，会要求填写详细的需求信息。通过语义网（Semantic Web），对需求信息进行特征抽取和模糊聚类，进行分类存储，并构建适合企业自身的“市场需求指标库”。 2. 市场需求信息分析 将市场信息转化为企业决策，必须经过复杂的数据处理过程。对市场需求信息大数据聚类之后的各簇，建立统一的预测模型，通过时间序列模型、多元线性回归、最小二乘支持向量机等方法，对行业发展趋势做出预测，并将结果进行图表化展示。 二、工厂成本归集 1. 基于集成化系统的成本数据采集 功能：要素耗费的初次分配、生产成本的分配、辅助生产成本的分配、制造费用的分配。 随着信息化的发展，企业采用了基于集成化的成本数据采集方式如图所示，该采集方式将库存管理、财务管理、资源管理和质量管理等系统之间数据传递和采集，获取成本的相关信息。
数据采集一体化解决方案 第一章项目 1.1项目概况 近年来随着互联网信息化发展，大部分传统企业的信息化发展是相当迅速，对信息化监管更是需求很多，其中以商混行业较为突出。信息化监管不仅仅是企业本身的需要，也是诸如政府监管、民间自发组织商混协会监督、集团公司旗下多个商混站监控等的迫切需要。 1.2项目目标 结合市场情况及客户的实际需要，加强客户监管力度，提高质量水平，做到实时监控生产，满足客户监管要求，达到一体化监管目标。 1.3需求分析 由于客户多站点，管理比较粗放，信息化水平较低，监管困难，任务分配不均，导致资源浪费即有生产公司忙不过来，无生产公司空闲的资源浪费浪费，合理的分配也是一个重大需求。总结以上主要有以下两点需求 （1）实时监控生产状况并对各个企业进行数据分析（达到以单生产线为基础单元的目标） （2）通过平台监管合理分配生产：通过各企业生产情况进行多维度分析，进而合理分配任务 第二章数据采集一体化信息服务平台 该平台是以微软Microsoft SQLserver数据库为基础，B/S架构模式
进行部署，客户使用以浏览器为媒介查看采集数据，内部数据传输以服务端与采集端两个模块，属分布式系统 2.2数据采集一体化信息服务平台结构简介 通信协议采用TCP数据通信，Webservice对外统一接口等技术，实时的将各个节点的信息采集到平台端。 2.3采集客户端及服务端 本系统数据采集主要以混凝土拌合站生产数据信息采集及服务器端接收数据 采用TCP数据通信，使用计算机网络进行数据传输。客户端将采集到的数据实时发送到服务器端，已达到数据采集的目的。 只需要在客户机上部署采集模块实现采集上传，服务器端部署采集客户端接收采集端的数据 2.4技术要求 服务器端： 建议使用固定IP，无固定IP需申请域名，至少20M宽带，不建议移动网络，推荐电信，联通，服务器硬件依据客户商混站数量适当提高要求，建议增加UPS，增加硬件防火墙，安装杀毒软件采集端：采集端电脑能够连接Internet网络至少4M宽带 第三章平台后期维护 3.1 平台维护
实时数据采集系统项目解决方案
目录 1、背景 (2) 1. 1、引言 (2) 1．2、项目目标 (2) 2、应用系统体系结构 (3) 2.1、实时数据采集系统的原理构架 (3) 3、实时数据采集系统的主要功能….. .............................................................. .3 4、实时数据采集系统主要技术特征 (4) 4.1、数据传输方面 (5) 4.2、数据存储方面 (5) 4.3、历史数据 (5) 4.4、图形仿真技术 (5) 5、实时数据采集系统性能特征 (5) 5.1、数据具有实时性 (6) 5.2、数据具有稳定性 (6) 5.3、数据具有准确性 (6) 5.4、数据具有开放性 (6) 6、DCS及实时数据采集机连接说明 (6) 7、系统运行环境说明 (7) 7.1系统网络环境说明 (8) 7.2硬件环境说明 (8)
1、背景 1. 1、引言 随着国家大力推进走新型工业化道路，以信息化带动工业化，以工业化促进信息化。电力企业面临着日趋激烈的竞争。降低成本，提高生产效率，快速响应市场，是电力企业不断追求的目标。要实现上述目标，必须把企业经营生产中的各个环节，包括市场分析、经营决策、计划调度、过程监控、销售服务、资源管理等全部生产经营活动综合为一个有机的整体，实现综合信息集成，使企业在经营过程中保持柔性，因此，建立全厂统一的生产实时数据平台，就成了流程企业今后生产信息化的关键。 1．2、项目目标 “实时数据采集系统”是为生产过程进行实时综合优化服务信息系统提供数据基础。 企业信息化建设的关键问题是集成，即在获取生产流程所需全部信息的基础上，将分散的控制系统、生产调度系统和管理决策系统有机地 集成起来，不同业务和系统间能够实时的交换和共享数据。 ?建立统一的企业数据模型。 ?解决分期建设的不同应用系统、不同电厂之间彼此隔离、互不匹配、 互不共享的“信息孤岛”问题。 ?保证数据来源一致性，提高数据经过层层抽取之后的可信度。 ?汇总、分析和展示企业历史的业务数据。 ?企业管理层能够直接根据各个电厂的真实数据进行统计数据、分析 逐步钻取直到数据根源。 ?透明底层的数据，监督统计分析数据的准确性。
年人才培养工作状态数据采集平台分析报告
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关于人才培养工作状态数据采集平台的分析报告 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是促进学校管理现代化、标准化、制度化，完善教学质量保障体系的一个重要手段和途径。 学院领导高度重视《2015年人才培养状态数据平台》采集工作，组织相关部门和人员召开会议，对2015年填报要求认真学习和研究，对填报细节工作逐一落实，按照源头录入、规范采集的原则，有组织、有步骤地进行了数据采集和填报。以用好数据采集平台为依据，通过数据采集平台的建设来引导学院的内涵建设，规范学院各单位的日常工作，促进学院办学水平的提升。对各项数据进行了深入细致的分析，找出了学院一年来取得的成绩以及尚存在的问题，并对存在的问题制定了相应的整改措施。 根据省教育厅关于数据平台培训工作通知要求，我院精心挑选两名责任心强且技术过硬的骨干教师专门负责汇总各项数据。按照填报精神，我院分管院长亲自召开数据填报安排会议，要求各部门高度重视数据平台采集工作，统一思想，加强学习，提高认识，充分理解新版数据平台中的各项指标内涵，从源头上确保采集数据的准确性和实时性，切实按照“独立、原始、及时、公开”的原则建设数据平台，充分发挥数据平台在学院人才培养工作中的宏观调控作用，推进学院各项管理水平再上一个新的台阶。 我院在使用和改进完善人才培养状态数据采集平台的过程中体会到：一是数据采集平台是我院实施人才培养工作动态监测，
及时发现问题，实现科学决策，进行宏观调控，实施规范管理的重要手段。二是数据采集平台不能是应付评估才建设的临时工作，而应该是作为学院教学质量保障机制的重要部分，建立长效机制，制定规章制度，明确牵头单位，为学院的科学、规范管理和教育教学质量提供保障，为学院决策提供依据。三是人才培养状态数据采集平台是我院发展的风向标，通过对自身人才培养工作状态数据的分析，我院能够较为清晰地掌握本校的发展现状及未来的发展趋势，便于高职院校实现教学质量的自我监控和自我评估，有利于规范自己的教育教学管理、加强内涵建设、创新人才培养模式、构建全方位多角度的人才培养质量保障体系。四是有利于教育部或省教育厅的专家组来我院进行指导时能够准确的指出我院当前发展中存在的问题，更可以有针对性地提出解决问题的方案，更有利于我院今后的发展。 我院建立健全了《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》定期分析制度，充分发挥其对学院工作状态的反映和监控作用。以《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》上的信息为引导，推进教学改革，加强专业建设、课程建设和教学团队等各项建设工作，不断培育特色，提升人才培养工作水平，逐步构建学院自主发展，社会参与，自我约束、自我发展的新机制。 通过对学院2014年—2015年人才培养工作状态数据采集平台的分析，对照普通高等学校基本办学条件指标（教发[2004]2号），学院在生师比、实践教学场所、生均占有面积、生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已基本达
湖南工业大学科技学院 毕业设计（论文）开题报告 （2012届） 教学部：机电信息工程教学部 专业：电子信息工程 学生姓名：肖红杰 班级： 0801 学号 0812140106 指导教师姓名：杨韬仪职称讲师 2011年12 月10 日
题目：基于单片机的数据采集系统的控制器设计 1.结合课题任务情况，查阅文献资料，撰写1500～2000字左右的文献综述。 近年来，数据采集及其应用技术受到人们越来越广泛的关注，数据采集系统在各行各业也迅速的得到应用。如在冶金、化工、医学、和电器性能测试等许多场合需要同时对多通道的模拟信号进行采集、预处理、暂存和向上位机传送、再由上位机进行数据分析和处理，信号波形显示、自动报表生成等处理，这些都需要数据采集系统来完成。但很多数据采集系统存在功能单一、采集通道少、采集速率低、操作复杂、并且对操作环境要求高等问题。人们需要一种应用范围广、性价比高的数据采集系统，基于单片机的数据采集系统具有实现处理功能强大、处理速度快、显示直观，性价比高、应用广泛等特点，可广泛应用于工业控制、仪器、仪表、机电一体化，智能家居等诸多领域。总之，无论在那个应用领域中，数据采集与处理越及时，工作效率就超高，取得的经济效益就越大。 数据采集系统的任务，就是采集传感器输出的模拟信号转换成计算机能识别的信号，并送入计算机，然后将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监测，其中一些数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。 数据采集系统的市场需求量大，特别是随着技术的发展，可用数据器为核心构成一个小系统,而目前国内生产的主要是数据采集卡，存在无显示功能、无记忆存储功能等问题，其应用有很大的局限性，所以开发高性能的，具有存储功能的数据采集产品具有很大的市场前景。 随着电子技术的迅速发展，，一些高性能的电子芯片不断推出，为我们进行电子系统设计提供的更多的选择和更多的方便，单片机具有体积小、低功耗、使用方便、处理精度高、性价比高等优点，这些都使得越来越广泛的选用单片机作为数据采集系统的核心处理器。一些高性能的A/D转换芯片的出现也为数据采集系统的设计提供了更多的方便，无论是采集精度还是采样速度都比以前有了较大的提高。其中一些知名的大公司如MAXIM公司、TI公司、ADI公司都有推出性能比效突出的 A/D转换芯片，这些芯片普通具有低功耗、小尺寸的特点，有些芯片还具有多通道的同步转换功能。这些芯片的出现，不仅因为芯片价格便宜，能够降低系统设计的成本，而且可以取代以前繁琐的设计方法，提高系统的集成度。 数据采集器是目前工业控制中应用较多的一类产品，数据采集器的研制已经相当成熟，而且数据采集器的各类不断增多，性能越来越好，功能也越来越强大。 在国外，数据采集器已发展的相当成熟，无论是在工业领域，还是在生活中的应用，比如美国FLUKE公司的262XA系列数据采集器是一种小型、便携、操作简单、使用灵活的数据采集器，它既可单独使用又可和计算机连接使用，它具有多种测量
xxx大数据库中心数据库 投资商和企业数据采集处理项目 项目编号： 技术方案 xxx有限公司 二○一七年六月 目录 1 引言 ................................................................................................................................................................... 1.1 项目背景 (2) 1.2 项目目标............................................................................................................................................. 1.3 建设原则............................................................................................................................................. 1.4 参考规范............................................................................................................................................. 1.5 名词解释............................................................................................................................................. 2 云数据采集中心 ............................................................................................................................................... 2.1 需求概述............................................................................................................................................. 2.2 总体设计 (7) 2.3 核心技术及功能 ................................................................................................................................. 3 大数据计算平台 ............................................................................................................................................... 3.1 需求概述........................................................................................................................................... 3.2 总体设计........................................................................................................................................... 3.3 数据模型设计................................................................................................................................... 4 数据运营 ......................................................................................................................................................... 4.1 数据挖掘分析 .................................................................................................................................... 4.2 数据分析处理的主要工作 ................................................................................................................ 4.3 数据分析团队组织和管理 ................................................................................................................ 5 安全设计 ........................................................................................................................................................... 6 风险分析 ........................................................................................................................................................... 7 部署方案 ........................................................................................................................................................... 8 实施计划 ........................................................................................................................................................... 9 技术规格偏离表 ............................................................................................................................................... 10 售后服务承诺 ................................................................................................................................................. 11 关于运行维护的承诺 ..................................................................................................................................... 12 保密措施及承诺 ............................................................................................................................................. 13 培训计划 .........................................................................................................................................................