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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软件系统，数据源多种多样，数据量大、更新快。
开放获取医学资源的类型引言在当今信息化的时代，医学资源的获取变得越来越便利。
开放获取（Open Access）成为了一种流行的资源获取方式，它使得医学资源能够以电子形式免费或低成本地获取。
本文将试述开放获取医学资源的类型，包括开放获取期刊、开放获取数据库、开放获取图书和开放获取教育资源。
开放获取期刊开放获取期刊是最为常见的一种开放获取医学资源类型。
开放获取期刊指的是通过互联网免费向读者提供全文内容的学术期刊。
这些期刊的出版模式通常采用作者或其所在机构支付出版费用，以替代读者支付订阅费用。
开放获取期刊的特点包括：•全文免费：读者可以免费获取期刊中的所有文章，无需支付订阅费用。
•高可见性：开放获取期刊通常采用公共领域或创作共用许可证，使得文章可以被广泛传播和引用。
•快速出版：开放获取期刊通常采用在线出版模式，缩短了文章从提交到出版的周期。
•启发性内容：开放获取期刊鼓励创新和交流，提供了大量前沿研究成果和学术观点。
目前，已经有许多医学领域的开放获取期刊，如《PLoS Medicine》、《BMC Medicine》等。
这些期刊覆盖了从基础医学到临床实践的各个方面，为医学研究者提供了宝贵的资源。
开放获取数据库除了开放获取期刊，开放获取数据库也是重要的医学资源类型。
开放获取数据库是指通过互联网免费提供医学相关数据的在线数据库。
这些数据库的特点包括：•多样化的数据类型：开放获取数据库提供了各种类型的医学数据，如基因组数据、临床数据、药物数据等。
•大规模数据集：开放获取数据库通常拥有大规模的数据集，包含了来自不同研究机构和实验室的数据，为研究者提供了更全面的资源。
•数据共享与再利用：开放获取数据库鼓励数据共享和再利用，研究者可以通过分析这些数据来获得新的科学发现和洞见。
目前，许多知名的开放获取数据库在医学领域得到广泛应用，如GenBank、ClinVar、DrugBank等。
这些数据库为医学研究者提供了丰富的数据资源，促进了医学研究的进展。
无人机在环境监测中的应用无人机的出现和快速发展为环境监测带来了许多新的可能性。
它们可以以高精度、高效率和低成本的方式收集空中数据，为科学研究、资源管理和环境保护提供有力支持。
本文将介绍无人机在环境监测中的应用。
一、空气污染监测空气污染严重影响人们的健康和生活质量。
传统的空气质量监测通常通过设置固定站点进行，但是这种方式存在覆盖范围有限、数据采集不及时等问题。
而无人机能够携带空气质量监测传感器，实时地获取各个区域的污染情况，从而提供更准确、全面的数据。
二、水质监测水质是重要的生态环境因素，也直接关系到人类用水安全。
传统的水质监测主要通过人工采样和实验室分析，费时费力。
而无人机搭载水质监测设备能够在水域上空进行实时监测，获取大范围的水质数据，并通过图像识别等技术对水体进行快速评估。
这种方法不仅能提高监测效率，还可以有效应对突发事件，如水污染事故等。
三、植被覆盖监测植被覆盖是评估生态系统健康和生产力的重要指标。
通过无人机搭载的高分辨率摄像设备，可以获取大面积的植被图像。
结合遥感和图像处理技术，可以对植被覆盖率、叶面积指数等进行定量分析，为生态环境保护和农林业管理提供有效的支持和依据。
四、野生动物追踪野生动植物是生物多样性的重要组成部分，对于生态平衡和自然保育具有重要意义。
然而，传统的野生动物监测方法存在一定的局限性，如范围有限、干扰大等。
无人机具有灵活机动性和低侵扰性，能够有效地进行野生动物的追踪和监测。
利用无人机搭载的热红外相机和高分辨率图像设备，可以获取野生动物的活动轨迹和行为习性等信息，对于野生动物保护和研究具有重要意义。
五、灾害监测与评估灾害发生时，快速准确地获取灾区的信息对于救援和紧急响应至关重要。
无人机能够在灾区进行全天候、快速的监测和数据收集，为灾情的评估和资源的调配提供决策支持。
例如，通过无人机搭载的多光谱传感器和雷达设备可以对地震、洪水、火灾等灾害影响范围进行实时监测和评估。
六、生态恢复与监测生态系统的修复与保护对于环境可持续发展至关重要。
在大数据环境中实现高效低成本的数据存储方案随着任何形式的数据的快速增长，大数据时代已经来临，数据存储对于企业和个人都是非常重要的。
在大数据时代，数据量的不断增长也带来了存储成本的不断增加和存储效率的不断下降。
因此，采用实现高效低成本的数据存储方案可以帮助企业和个人降低存储的成本，提高存储的效率，实现更好的数据管理。
一、云存储云存储是一种可扩展和可共享的数据存储解决方案，它提供了存储空间、灾备界面和数据处理功能。
云存储可以让用户在更低的成本下存储更多的数据，并且可以通过各种工具访问这些数据。
此外，实现云存储可以帮助企业更好地管理数据的安全性、可靠性和可用性。
二、对象存储对象存储是一种在大数据环境下广泛采用的存储解决方案。
它采用高度可扩展的架构，可以存储大量的非结构化数据，如图像、音频和视频，同时还支持跨区域和跨数据中心的数据传输。
对象存储的另一个好处是它具备高度的可扩展性和高度的可靠性。
这使得企业可以轻松地通过添加服务器来扩展存储容量，并且保证数据的安全性。
三、磁盘阵列磁盘阵列是一种通过在多个硬盘之间分配和整合数据来实现存储的解决方案。
磁盘阵列可以增强系统的可靠性和容错能力，同时还可以扩展存储容量，从而提高存储的效率。
此外，磁盘阵列还可以将多个硬盘合并成一个虚拟硬盘作为一个整体来管理。
四、闪存存储闪存存储是一种新兴的存储技术，它采用快速、无噪音的集成电路 (IC) 来存储数据。
闪存存储有较低的存储成本，更高的读写速度和更好的可靠性，这使得它成为了高效低成本存储的一个最佳选择。
闪存存储在大数据环境中可以帮助企业加速存储数据、提高媒体流的传输速度，从而提高运营效率。
五、数据压缩数据压缩是一种通过压缩数据来节省存储空间的解决方案。
数据压缩可以帮助企业降低存储成本，并且可以使数据传输更加高效。
在大数据环境中，常用的数据压缩方式包括 GZip、BZip 和LZO 等。
这些算法可以快速压缩大量的数据，从而在存储方面实现高效低成本。
数据的收集和处理方式一、引言在当今信息时代，数据已经成为了一种重要的资源。
无论是企业、政府还是个人，都离不开数据的收集和处理。
然而，数据的收集和处理方式却是一个备受争议的话题。
本文将从不同角度探讨数据的收集和处理方式，以期对读者有所启发。
二、数据收集的方法1. 传统方式传统的数据收集方式主要包括问卷调查、实地观察和访谈等。
问卷调查是最常见的一种方式，通过设计问卷并发放给受访者，收集他们的意见和观点。
实地观察则是指研究者亲自前往研究对象所在的地方进行观察和记录。
访谈则是通过与受访者进行面对面的交流，获取他们的信息和见解。
2. 数字化方式随着科技的发展，数字化的数据收集方式越来越受到重视。
通过互联网和移动设备，人们可以方便地收集和传输数据。
例如，通过在线调查平台，研究者可以设计并发布问卷，受访者可以在任何时间和地点填写问卷。
此外，移动应用程序还可以通过手机的传感器收集各种数据，如位置信息、步数、心率等。
三、数据处理的方法1. 传统方式传统的数据处理方式主要包括手工处理和统计分析。
手工处理是指将原始数据转化为可读性强的形式，例如整理成表格或图表。
统计分析则是通过数学和统计方法对数据进行分析和解释。
例如，可以计算平均值、标准差、相关系数等，以揭示数据之间的关系和趋势。
2. 机器学习随着人工智能的发展，机器学习在数据处理中扮演着越来越重要的角色。
机器学习是一种通过算法和模型，使计算机能够自动学习和改进性能的方法。
通过对大量数据的学习和分析，机器可以从中发现规律和模式，并作出预测和决策。
例如，机器学习可以用于图像识别、自然语言处理等领域。
四、数据收集和处理方式的优缺点1. 传统方式的优点和缺点传统的数据收集方式具有直观、亲身和深入的特点，能够获取受访者的真实感受和情况。
然而，传统方式也存在一些问题，如样本容易受限、收集周期长、成本高等。
此外，传统的数据处理方式也存在一些局限性，如手工处理容易出错、统计分析需要专业知识等。
经验交流EXPERIENCE EXCHAN GE低成本的U盘数据采集器设计■西安工程大学 朱磊 蒙江岸引 言工业现场一般都需要数据采集器来完成各类数据采集任务。
在很多实际应用中,往往要求数据采集器具有工作可靠、成本低廉、操作简单、数据便于收集和计算机分析等特点。
U 盘作为新型移动存储设备,以体积小、速度高、抗震动、通用性强的特点倍受青睐[1]。
如果能在嵌入式数据采集系统中实现U S B 主机功能,那么嵌入式数据采集器就能像PC 机一样方便灵活地利用U 盘这类USB 存储设备进行数据存储。
本文以带有片上A/D 转换器的C8051F340处理器和U SB 接口芯片CH375为基础,设计了一款可对100k Hz 以下的低频模拟信号进行10位深度采样的低成本数据采集器。
该数据采集器具有USB 主机功能,可将采集的数据以FA T32文件系统格式直接存储到普通U 盘中。
数据采集完毕后,用户可直接从采集器上取下U 盘,利用计算机方便地实现对采集数据的收集和分析处理。
下面分别介绍数据采集器系统方案设计和系统软硬件设计。
图1 数据采集器方案框图1 系统方案设计系统方案如图1所示,系统主要由C8051F340单片机和U SB 接口芯片C H375构成。
被测信号首先通过调理电路的抗混叠滤波和限幅处理,然后送给单片机片上A/D 转换器进行采样,当采样数据达到一个扇区512字节后,单片机通过自身并口控制CH375向U 盘写入采样数据。
采样数据在U 盘中以FA T32文件系统格式写入,并以文本文件形式保存。
控制输入电路负责输入用户指令,以控制A/D 工作模式和改变采样频率。
单片机实现U 盘读写和FA T32文件系统时,使用了南京沁恒电子有限公司开发的35F5L IB 库中的多个函数,该库函数的详细信息可参考文献[2]。
2 系统硬件设计由于C8051F340内部集成了高精度时钟源、电压调节器、A/D 转换器以及用于A/D 转换的参考电压源等丰富的片上外设,因此对系统进行硬件设计时,无需再外扩上述电路,从而简化了系统硬件结构,提高了集成度和可靠性。
新媒体运营专业知识技能有：
1.拉新裂变能力：裂变是低成本获取流量的重要方式，利用裂变的
力量，可快速实现一分二，二分四的传播效果，而且通过裂变产生的新用户，又将成为下一次裂变的种子，从而源源不断的获取新的流量。
2.数据分析能力：数据以帮助你完成运营指标的拆解和落地，可以
帮助你发现问题出在哪里，提高对过程的优化和掌控，寻找实现目标的最佳路径。
3.活动策划能力：运营做活动与市场活动不同，市场活动侧重于品
牌建设，而运营活动直接与企业回报挂钩，所以运营活动要有商业策略。
4.用户管理能力：用户管理的核心是对全量用户进行分层，在产品
全生命周期内根据不同层次的用户的需求制定用户成长体系、激励方式等，提高用户活跃度、粘性、认可度以及付费意愿。
5.社群运维能力：社群运营是一项体现综合能力的任务。
通常来说，
运营转化率和社群活跃程度是成正比的。
6.内容创作能力：文章和视频就是连接产品和用户的最直接方式，
它们承担着拉新、促活、留存、转化等多个方面的任务。
低成本数据获取方式
分析社会、行业都都需要数据。
在这里我简单总结一下我用过的方法。
方法肯定不全，也不一定适用于所有领域，欢迎大家批评与补充。
注：下面说的“数据”指的是描述社会活动的原始数据，来自大范围统计和调查，不包括分析类数据（例如市场规模估算、行业增长预计等）。
获取数据的方法我分为三类：网上下载、电话索取、自己生产。
网上下载
搜索引擎搜索
不管是中国还是外国数据，都推荐使用Google 搜索，推荐用你会的所有语言各搜一次，结果页面多翻几页，可能会有意想不到的效果
一般搜到的都是政府或国际组织网站（例如国家旅游局、世界银行），这类数据的好处是来源可靠、一键下载，坏处是通常只有综合数据（不会细分到地区、个人，不会细分到每月、每天），很多还缺历史数据（只有当天、当月数据）
如果搜到的是论坛里的帖子，请一定核实数据来源，否则很容易以讹传讹；需要论坛币的资源先别急着买论坛币下载，很多其实都可以通过下面提到的方法拿到
如果搜到的是媒体报道或转载，请一定核实数据来源；媒体水平参差不齐，中文媒体很多不标注数据来源，使用的时候要特别小心
政府网站数据库
很多政府网站都有数据库，收录比较详细的数据（细分到地区、过去十年数据等）；数据库本身的展示方式决定了它们通常不容易直接搜到，需要你去网站自己查阅
统计部门的网站上没有，可以试试其他部门网站（弄清政府各部门职能很重要）；中央政府网站没有，可以试试地方网站（弄清行政区划很重要）
如果找到了你要的数据（例如统计年鉴）但无法直接下载，可以去图书馆借阅，也可以请你在大学或大公司的朋友帮忙借阅；年鉴通常有电子版（光盘），只是格式通常不是你想要的，需要后期清洗
国内外由政府、学术机构主导的调查
搜索“中国家庭收入调查”几个关键词，就可以搜到相关调查；注意看组织方是谁——靠谱的调查通常由科研人员主导，方法公开且相对规范
在收入、教育、健康、价值观等各领域，国际组织和各国大学都会做长期调查，方法全球统一，方便跨国、跨时间比较
此类数据可能会提供免费的线上阅览版，对做PPT 来说这些数据通常够用；如果需要原始数据，调查方可能需要核实你的身份及研究目的，整个核实过程短则一天长则一个月
私人机构调查（“基金会”、“民调中心”、“大数据公司”）
私人机构在诚信、专业水平上良莠不齐，需要谨慎鉴别；如果只是做PPT 可能够用；做学术研究，需要确认调查方法是否科学、调查机构是否靠谱；至于去哪里找靠谱的调查，一个捷径是多阅读文献，看知名作者引用过哪些
绝大多数私人机构都不会公开原始数据，所以一般能接触到的只有机构官方发布的报告、博客文章等
学术期刊数据库
很多期刊现在都要求作者公开原始数据，方便重复论文结果。
所以期刊网站有每篇论文的配套数据，包括论文作者清洗过的公开数据和作者自己做的调查、实验数据
此类数据只能按论文标题搜到，所以如果不读文献的话很难直接在搜索引擎上按关键字找到
电话索取
网上找不到的资料，可以试试直接给数据来源方打电话；幸运的话，他们的资料可以直接公布在网上、私下发给你、现场让你阅览
电话索取想要成功，关键在于你要绕过接线前台、直接找到管理数据的人；这个步骤的难易程度又取决于你和数据来源方的关系：
向政府机构索要数据，一定要找到分管统计的部门（网上找分机号或直接请前台转接）。
如果找错部门，对方要么会说他们不管此事然后挂断，要么给你转分机再转分机，一天就这么过去了
除了找对人，还要做好打持久战的准备，预留足够时间。
统计部门的电话接通后，你很可能得到以下答复：今天马上要下班了；政府在罢工；办公室唯一管这件事的同事现在在休假，下个月才能回来；你要的数据得请示领导同意，而领导在出差，也不知道什么时候回来；申请数据需要填写表格，政府确认你的申请需要一个月，答复需要三个月
“你留个电话，有消息我们打给你”这类回复是永远不能相信的。
你需要在电话里问清对方姓名，买一张无限通话的电话卡，过一段时间主动打过去，指名找他
如果你想向业内公司打探行情但又无法提供任何好处，请一定要搞清楚公司内部结构，电话里客气地直接要求找负责该业务的人（最好是直接报上对方姓名或分机号），避免和前台纠缠太久
一定要准备好你的各类信息，例如联系方式、办公地址、老板姓名等，以便回答电话那头的问题；如果是替雇主打电话，一定要向老板确认能否在电话里表明你的身份
电话那头如果无法现在给你答复，一定要在挂断前确认对方姓名及下次跟进的时间
常听人说“上班前、下班后打电话可以绕过前台直接找到老板”，在实践中我还没发现这样做有用，可能公司与公司不同吧
如果你是记者或生意伙伴（即可以给对方提供曝光、投资等好处），可以直接请前台转公关、商务负责人
如果以后经常需要对方的信息，最好能和某位公关、商务建立长期关系
你可以给数据来源方提供好处
数据来源方与你毫无关联
数据来源方应该提供数据，但并不理你
不管是打什么电话，成功主要靠厚脸皮和耐心。
上午打不通就下午打；这次接电话的人不理你，过会儿打说不定是另一个人接；这家公司不行就换别家
自己生产
在一些情况下，数据是可以自己生产的，通过抓取网页、调查、实验三种方法
抓取网页
什么情况下可以抓网页？如果我们需要的就是网络数据（电商商品价格、电影评分、社交媒体好友关系），又或者线上活动是很好的代理变量（量化一个不可观测的变量）
怎样抓取？如果是主流网站，搜索“网站名抓取”或“网站名爬虫”，把搜索结果的时间限定调成“一年以内”，就能找到一步一步的教学；如果是小众网页，可以看看网页结构然后搜索教学帖；现在也可以雇人写脚本，过程方便且价格可以接受
调查
（社会科学）实验不一定需要很多钱。
例如很多研究歧视的实验，只需要研究人员向大学、公司群发简历即可；很多研究政府的实验，只需要向议员写信即可；研究社交媒体的实验，只需要写程序来发帖即可
虽然没有钱，但我们有很多时间。
教授要付钱请人做的事，我们多花点时间、和其他钱少时间多的人合作，说不定也可以做出来
如果你有技术但没有钱，可以和有资金的前辈合作，可以向政府或非政府机构提供免费咨询、分析，以换取数据。
当然，这个方法还是很靠“关系”
“关系”如果真的够硬，可以让一国总统直接按你说的方法做实验
很多时候，调查其实并不需要那么多钱，尤其是网络调查。
真正困难的地方在于调查设计。
如果没有读过专业书籍或积累实战经验，第一次做调查很难保证设计得科学
实验
（社会科学）实验不一定需要很多钱。
例如很多研究歧视的实验，只需要研究人员向大学、公司群发简历即可；很多研究政府的实验，只需要向议员写信即可；研究社交媒体的实验，只需要写程序来发帖即可
虽然没有钱，但我们有很多时间。
教授要付钱请人做的事，我们多花点时间、和其他钱少时间多的人合作，说不定也可以做出来
如果你有技术但没有钱，可以和有资金的前辈合作，可以向政府或非政府机构提供免费咨询、分析，以换取数据。
当然，这个方法还是很靠“关系”
“关系”如果真的够硬，可以让一国总统直接按你说的方法做实验
“理想数据”与时间规划
设计研究方案的时候，要先从“理想状态”出发——问自己，能够回答我研究问题的“最理想的数据”长什么样？是个人、家庭、公司、省还是国家层面的数据，有哪些变量，是哪个时间段的……
只有想明白理想数据长什么样，才可以开始搜索、采集。
因为这样你可以最快找到近似理想的数据，也可以最快发现找到的数据有哪些局限、对你研究最后得到的结论有哪些影响。
时间规划方面，一定要给数据搜集预留充分的时间。
很多时候你可能计划用一周搜集数据，另一周分析。
你以为你要的数据网上肯定有，几秒钟就可以下载完，给一周时间绰绰有余。
然而事实上，很多数据根本不存在（电脑普及之前的资料很多地方都没有保存）；如果有，对方也不一定会给你；对方给了你，也一定不是你拿到手就可以立刻分析的格式。
所以时间规划上一定不要盲目乐观。
通常一个项目，70% 甚至90% 的时间都花在“准备工作”上。
