软件系统的数据采集方法有几种哪种最简单好用

一、软件接口方式

各个软件厂商提供数据接口，实现数据采集汇聚。

数据采集方法有哪些

1

、接口对接方式的数据可靠性与价值较高，一般不存在数据重

复的情况；

2

、数据通过接口实时传输，满足数据实时性的要求。

接口对接方式的缺点

1

、开发费用高；

2

、协调各个软件厂商，协调难度大、投入人力大；

3

、扩展性不高，

二、开放数据库方式

实现数据的采集汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。

数据采集方法有哪些

1

、开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据，

准确性高，实时性也能得到保证，是最直接、便捷的一种方式。

2

、不同类型的数据库之间的连接比较麻烦，需要做很多设置才 能生效。

开放数据库方式缺点

但开放数据库方式也需要协调各个软件厂商开放数据库，

难度大；

一个平台如果同时连接多个软件厂商的数据库，

并实时获取数据，

这

对平台性能也是巨大挑战。不过，出于安全性考虑，软件厂商一般不

会开放自己的数据库。

三、基于底层数据交换的数据直接采集方式

通过获取软件系统的底层数据交换、

软件客户端和数据库之间的

网络流量包，基于底层

IO

请求与网络分析等技术，采集目标软件产

生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软

件系统调用。

数据采集方法有哪些

基于底层数据交换的数据直接采集方式，

摆脱对软件厂商的依赖，

不需要软件厂商配合，不仅需要投入大量的时间、精力与资金，不用 担心系统开发团队解体、

源代码丢失等原因导致系统数据采集成死局。

直接从各式各样的软件系统中开采数据，

源源不断获取精准、

实

时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让不

同系统的数据源有序、安全、可控的联动流通，提供决策支持、提高

运营效率、产生经济价值。

什么是数据采集

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。

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。

数据采集的三大要点：

1

采集的全面性：采集的数据量足够大具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。比如查看app的使用情况这一行为，我们需要采集从用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。

2

采集的多维性：数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。比如“查看app的使用情况”这一行为，我们需要采集用户使用的app的哪些功能、点击频率、使用时常、打的app的时间间隔等多个属性。才能使采集的结果满足我们的数据分析！

3

采集的高效性：高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。

数据采集的四大步骤：

1

明确数据需求：

由于客户所处行业不同，诉求也就各不一样。所以首先必须明确客对于数据的最终用途，确定客户需求。根据客户所需搜集的数据信息与客户沟通之后，总结需要收集的字段。

2调研数据来源：

根据客户需求确定数据采集范围。然后锁定采集范围和对采集的数据量进行预估。细化客户需求，研究采集方向。

3确定用什么采集工具、软件、代码

面对不同的网站我们只有选择更加合适的组合才能使采集结果更加有效。

4确定存储的方式：

根据采集量的大小对数据储存的方式进行划分。比较小的数据，一般使用excel表格存储；几千万的大型数据，选择数据库存储；对于GB级别的数据，就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存储和处理技术的方法才能做到较好的管理和计算。选择正确数据存储的方式使客户对数据的使用与管理更加便捷。

一、软件接口方式

各个软件厂商提供数据接口，实现数据采集汇聚。

二、开放数据库方式

实现数据的采集汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。

两个系统分别有各自的数据库，同类型的数据库之间是比较方便的：

1 如果两个数据库在同一个服务器上，只要用户名设置的没有问题，就可以直接相互访问，需要在from后将其数据库名称及表的架构所有者带上即可。

select from DATABASE1dbotable1

2 如果两个系统的数据库不在一个服务器上，建议采用链接服务器的形式处理，或者使用openset和opendatasource的方式，这个需要对数据库的访问进行外围服务器的配置。

三、基于底层数据交换的数据直接采集方式

101 异构数据采集技术是通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，基于底层IO请求与网络分析等技术，采集目标软件产生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软件系统调用。

技术特点如下：

1 无需原软件厂商配合；

2 实时数据采集，数据端到端的响应速度达秒级；

3 兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据；

4 输出结构化数据，作为数据挖掘、大数据分析应用的基础；

5 自动建立数据间关联，实施周期短、简单高效；

6 支持自动导入历史数据，通过I/O人工智能自动将数据写入目标软件；

7 配置简单、实施周期短。

基于底层数据交换的数据直接采集方式，摆脱对软件厂商的依赖，不需要软件厂商配合，不仅需要投入大量的时间、精力与资金，不用担心系统开发团队解体、源代码丢失等原因导致系统数据采集成死局。

直接从各式各样的软件系统中开采数据，源源不断获取精准、实时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让不同系统的数据源有序、安全、可控的联动流通，提供决策支持、提高运营效率、产生经济价值。

大数据的周期运转可以看出客户的喜爱，与常用软件。

从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：

一、大数据采集

大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。

数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。

文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

二、大数据预处理

大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列 *** 作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。

数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。

数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。

数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的 *** 作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。

三、大数据存储

大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：

1、基于MPP架构的新型数据库集群

采用SharedNothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。

较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。

2、基于Hadoop的技术扩展和封装

基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。

伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。

3、大数据一体机

这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、 *** 作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。

四、大数据分析挖掘

从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。

1、可视化分析

可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。

具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。

2、数据挖掘算法

数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。

数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。

3、预测性分析

预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。

帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。

4、语义引擎

语义引擎，指通过为已有数据添加语义的 *** 作，提高用户互联网搜索体验。

5、数据质量管理

指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等 *** 作，以提高数据质量的一系列管理活动。

讨论几种针对各种软件系统的数据采集的方式方法。重点关注它们的实现过程、各自的优缺点。

软件接口对接方式

开放数据库方式

基于底层数据交换的数据直接采集方式

1、 软件接口对接方式

各个软件厂商提供数据接口，实现数据汇集，为客户构建出自己的业务大数据平台；

接口对接方式的数据可靠性较高，一般不存在数据重复的情况，且都是客户业务大数据平台需要的有价值的数据；同时数据是通过接口实时传递过来，完全满足了大数据平台对于实时性的要求。

但是接口对接方式需花费大量人力和时间协调各个软件厂商做数据接口对接；同时其扩展性不高，比如：由于业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大数据平台之间的数据接口也需要做相应的修改和变动，甚至要推翻以前的所有数据接口编码，工作量很大且耗时长。

2、 开放数据库方式

一般情况，来自不同公司的系统，不太会开放自己的数据库给对方连接，因为这样会有安全性的问题。为实现数据的采集和汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。

不同类型的数据库之间的连接就比较麻烦，需要做很多设置才能生效，这里不做详细说明。

开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据，准确性很高，是最直接、便捷的一种方式；同时实时性也有保证；

开放数据库方式需要协调各个软件厂商开放数据库，其难度很大；一个平台如果要同时连接很多个软件厂商的数据库，并且实时都在获取数据，这对平台本身的性能也是个巨大的挑战。

3、基于底层数据交换的数据直接采集方式

101异构数据采集的原理是通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，进行包流量分析采集到应用数据，同时还可以利用仿真技术模拟客户端请求，实现数据的自动写入。

实现过程如下：使用数据采集引擎对目标软件的内部数据交换（网络流量、内存）进行侦听，再把其中所需的数据分析出来，经过一系列处理和封装，保证数据的唯一性和准确性，并且输出结构化数据。经过相应配置，实现数据采集的自动化。

基于底层数据交换的数据直接采集方式的技术特点如下：

1）独立抓取，不需要软件厂家配合；

2）实时数据采集；

数据端到端的延迟在数秒之内；

3）兼容Windows平台的几乎所有软件（C/S,B/S）；

作为数据挖掘，大数据分析的基础；

4）自动建立数据间关联；

5）配置简单、实施周期短；

6）支持自动导入历史数据。

目前，由于数据采集融合技术的缺失，往往依靠各软件原厂商研发数据接口才能实现数据互通，不仅需要投入大量的时间、精力与资金，还可能因为系统开发团队解体、源代码丢失等原因出现的死局，导致了数据采集融合实现难度极大。在如此急迫的需求环境下基于底层数据交换的数据直接采集方式应运而生，从各式各样的软件系统中开采数据，源源不断获取所需的精准、实时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让数据有序、安全、可控的流动到所需要的企业和用户当中，让不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持、提高运营效率、产生经济价值。

问题一：大数据怎么收集 大数据分析处理解决方案

方案阐述

每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。

数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。

原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助 在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。

所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。

大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。

用大数据引领创新管理。无论是 的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。 部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。 和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。

解决关键

如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类： 标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类： 帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。

解决方案

多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行724小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑 、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。

实施收益

多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

系统实施

系统主要应用于负责信>>

问题二：如何进行数据采集以及数据分析 推荐使用数据统计工具，通过监测工具，对数据进行全面的采集，并根据需要进行不同维度的分析。99click的数据监测工具比较全面，可以尝试一下。

问题三：数据怎么收集数据怎样管理？ 建立数据库；

若果不明白，尝试做表格，拆分数据不同的特性，组合相关的特性；

老师做成绩表也是一种数据库；

可以先尝试使用excel做表格，分析相关和非相关特性；整理出来，后期想自己深入就去学数据库，不想学可以外包，让别人做，然后做数据查询软件等等……

问题四：如何收集用户体验数据 通过自己网站的注册用户，通过微信公众号的后台就可以看到数据，

好多地方都是可以的，你只要去查就能查到的，谢谢希望我的回答对你有帮助！

问题五：怎样收集市场数据 1卖场获取市场总体数据好地方卖场几乎荟萃了市场的主要消费品种，可以说是微缩的市场风向标，是市场信息荟萃之处。在卖场收集数据可以通过这么三类人进行调查：（1）促销员可以派人应聘成为该卖场的促销员，走内部路线，以便接触并拉近与卖场营业员、柜组长、财务、仓库等人员的关系，以闲聊、公司盘库、核对提成等名义收集轻而易举。（2）仓库保管员一般在卖场里，这些保管人员的地位不是很高，但他们手里却掌握着准确的实际进货量、库存数、退货等情况。与这些人员搞好关系，数据收集轻而易举。（3）收银员卖场收银台一般都固定配备一两个收银员，每个收银台的情况基本相似。因此，稍加计算，即可得出该卖场各阶段大致的实际销售状况。2解密竞争对手数据捷径（1）广告公司每个竞争对手都有几家关系较好或是长期合作的广告公司，广告公司的业务人员很容易就能接近竞争品牌的分支机构管理人员以及一些内部文件，控制得当，这完全可以作为一个准确迅速的信息来源。（2）二三级分销商各厂家分支机构总会有一两个关系好沟通密切的二三级分销商，有关市场动向，这些关系特殊的二三级分销商也许知道更早。业务人员对这些特殊客户在拜访时多加留心，也可获取一些对手资料。（3）运输、仓储、装卸公司竞争对手在当地无论是直营还是交给经销商做，仓储、运输、装卸等物流环节都必不可少。而一般仓储运输公司不会在意对客户储运量数据的保密，有的甚至就挂在办公室里。以看库的名义很容易就能进入竞争对手的储运仓库，只要看看货堆上的到发货记录卡，一切数据轻松到手。（4）打印店各厂家的办事分机构基本都会有定点的打印店。为节省时间，量较大的打印、复印工作，或是复杂一些的图形表格制作，都会拿到这些打印店来做。

问题六：收集数据的方法有什么 收集数据的方式有很多，常见的如问卷调查、查阅资料、实地考查、试验．

不同的数据收集的也是不一样的具体的就要看你这么调查和调查对象是什么。

问卷调查是现在就常用的而且我要调查网就可以做网络问卷调查

查阅资料就需要去查找网络相应的资料信息或者到图书馆去

实地考查就是你自己亲身体验

问题七：怎样获得大数据？ 很多数据都是属于企业的商业秘密来的，你要做大数据的一些分析，需要获得海量的数据源，再此基础上进行挖掘，互联网有很多公开途径可以获得你想要的数据，通过工具可以快速获得，比如说象八爪鱼采集器这样的大数据工具，都可以帮你提高工作效率并获得海量的数据采集啊

问题八：企业怎样快速收集数据 要快速收集数据就需要去众包

问题九：如何在网上做数据收集和数据分析，并做出图文并茂的数据分析图？ 提供一些技术建议：

数据采集，数据清洗，数据加工，数据建模，分析，得出结果。

数据采集需要将网站的招聘数据采集下来，可能需要大量的数据，并且是相当一段时间的数据，不能是一个短时间的数据；

数据清洗：将垃圾数据和不规范的数据进行处理，要分析，肯定会有很多分析的维度，分类什么的，要统一；

数据加工：将不规范的数据进行二次处理，统一规则；

数据建模：可简可繁，根据实际情况建模吧，首次做还是简单点

分析得出结果：这就简单了，根据已有数据输出数据样本；

数据采集：可用网络矿工采集器，可实现采集和数据的初步加工

ETL工具可用 KETTLE ，开源的

数据库，自己选择吧，比较多

输出数据：可以自己来做，也可以选择第三方的，不过无论如何也许用点工具，简单的话，用excel

问题十：易企秀的收集数据怎么看到 登录到易企秀帐户，在相应场景下有收集数据菜单，点击收集数据后的条数，就可以查看收集数据。

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