想要曲线的话，把vmstat的结果保存到文本里，然后切到excel下绘图
如果不需要那么短的周期，可用cacti，通过snmp调用，5分钟一个周期。本篇文章和大家说说数据采集的那些事儿
实现工业40，需要高度的工业化、自动化基础，是漫长的征程。工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业40、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。不论智能制造发展到何种程度，数据采集都是生产中最实际最高频的需求，也是工业40的先决条件。
数字化工厂不等于无人工厂，产品配置，制造流程越复杂越多变，越需要人的参与；在数字化工厂当中，工人更多地是处理异常情况，调整设备。但数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。
工业数据采集类型
互联网的数据主要来自于互联网用户和服务器等网络设备，主要是大量的文本数据、社交数据以及多媒体数据等，而工业数据主要来源于机器设备数据、工业信息化数据和产业链相关数据。
从数据采集的类型上看，不仅要涵盖基础的数据，还将逐步包括半结构化的用户行为数据，网状的社交关系数据，文本或音频类型的用户意见和反馈数据，设备和传感器采集的周期性数据，网络爬虫获取的互联网数据，以及未来越来越多有潜在意义的各类数据。主要包括以下几种：
1、海量的Key-Value数据。在传感器技术飞速发展的今天，包括光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别的工业传感器在现场得到了大量应用，而且很多时候机器设备的数据大概要到ms的精度才能分析海量的工业数据，因此，这部分数据的特点是每条数据内容很少，但是频率极高。
2、文档数据。包括工程图纸、仿真数据、设计的CAD图纸等，还有大量的传统工程文档。
3、信息化数据。由工业信息系统产生的数据，一般是通过数据库形式存储的，这部分数据是最好采集的。
4、接口数据。由已经建成的工业自动化或信息系统提供的接口类型的数据，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。
5、视频数据。工业现场会有大量的视频监控设备，这些设备会产生大量的视频数据。
6、图像数据。包括工业现场各类图像设备拍摄的（例如，巡检人员用手持设备拍摄的设备、环境信息）。
7、音频数据。包括语音及声音信息（例如， *** 作人员的通话、设备运转的音量等）。
8、其他数据。例如遥感遥测信息、三维高程信息等等。
数据采集的方法
传统的数据采集方法包括人工录入、调查问卷、电话随访等方式，大数据时代到来后，一个突出的变化是数据采集的方法有了质的飞跃，下面所介绍的数据采集方式的突破直接改变着大数据应用的场景。
1、传感器
传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将检测感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。在生产车间中一般存在许多的传感节点，24小时监控着整个生产过程，当发现异常时可迅速反馈至上位机，可以算得上是数据采集的感官接受系统，属于数据采集的底层环节。
传感器在采集数据的过程中主要特性是其输入与输出的关系。
其静态特性反映了传感器在被测量各个值处于稳定状态时的输入和输出关系，这意味着当输入为常量，或变化极慢时，这一关系就称为静态特性。我们总是希望传感器的输入与输出成唯一的对照关系，最好是线性关系。
一般情况下，输入与输出不会符合所要求的线性关系，同时由于存在这迟滞、蠕变等因素的影响，使输入输出关系的唯一性也不能实现。因此我们不能忽视工厂中的外界影响，其影响程度取决于传感器本身，可通过传感器本身的改善加以抑制，有时也可以加对外界条件加以限制。
2、RFID技术
RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）技术是一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据信息。利用射频方式进行非接触双向通信，达到识别目的并交换数据。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签， *** 作快捷方便。
在工作时，RFID读写器通过天线发送出一定频率的脉冲信号，当RFID标签进入磁场时，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息（Passive Tag，无源标签或被动标签），或者主动发送某一频率的信号（Active Tag，有源标签或主动标签）。
阅读器对接收的信号进行解调和解码然后送到后台主系统进行相关处理；主系统根据逻辑运算判断该卡的合法性，针对不同的设定做出相应的处理和控制，发出指令信号控制执行机构动作。
RFID技术解决了物品信息与互联网实现自动连接的问题，结合后续的大数据挖掘工作，能发挥其强大的威力。
数据采集技术难点
在当今的制造业领域，数据采集是一个难点。很多企业的生产数据采集主要依靠传统的手工作业方式，采集过程中容易出现人为的记录错误且效率低下。
有些企业虽然引进了相关技术手段，并且应用了数据采集系统，但是由于系统本身的原因以及企业没有选择最适合自己的数据采集系统，因此也无法实现信息采集的实时性、精确性和延伸性管理，各单元出现了信息断层的现象。
技术难点主要包括以下几方面：
1、数据量巨大。任何系统，在不同的数据量面前，需要的技术难度都是完全不同的。
如果单纯是将数据采到，可能还比较好完成，但采集之后还需要处理，因为必须考虑数据的规范与清洗，因为大量的工业数据是“脏”数据，直接存储无法用于分析，在存储之前，必须进行处理，对海量的数据进行处理，从技术上又提高了难度。
2、工业数据的协议不标准。互联网数据采集一般都是我们常见的>第三次全国农业普查数据处理工作方案
第三次全国农业普查（以下简称“三农普”）数据处理工作遵循“创新管理，提高效率”的原则，充分利用现代信息技术，实现普查数据处理的信息化、网络化，全面提升普查数据处理工作效率和数据质量。
为了做好三农普数据处理工作，根据《全国农业普查条例》和《第三次全国农业普查方案》，特制定本工作方案。
一、工作原则
三农普数据处理工作按照“统一标准、分级负责、规范管理、安全高效”的原则进行。
——统一标准：在国务院第三次全国农业普查领导小组办公室（以下简称“国务院农普办”）统一部署下，要求数据处理工作“统一技术环境标准，统一数据处理标准，统一数据处理软件”，在规定的时间内完成普查数据的采集、上报与处理。
——分级负责：本次普查的数据处理工作，分别由乡、县、地市、省和国家级普查机构组织实施。各级普查机构要按照各自分工，做好统筹规划，加强组织协调，按时完成各项数据处理工作任务。
——规范管理：本次普查规模大，技术要求高，数据处理人员多，数据处理设备量大，各级普查机构必须严格管理，建立岗位责任制，落实责任、强化基础。
——安全高效：各级普查机构要进一步加强安全意识，规范管理，严格执行数据处理的各项业务规程和安全要求，确保数据处理系统高效运行和普查数据的安全与完整。
二、工作内容
本次普查数据处理对象为以下普查表式：
——农户填报的《农户普查表》；
——规模农业经营户填报的《规模农业经营户普查表》；
——农业经营单位填报的《农业经营单位普查表》；
——村民委员会填报的《行政村普查表》；
——乡镇人民政府填报的《乡镇普查表》。
数据处理工作是要完成上述5种表式的数据采集与录入、数据报送与接收、数据交换与备份、数据审核与验收、数据汇总与反馈，以及数据归档等工作。
三、数据处理流程
本次普查的数据处理是按照“移动采集、网上报送、两级部署、四级审核”的工作模式进行。数据处理流程如下：
（一）入户前准备。
在普查入户登记前，普查员领取PDA（移动采集终端（以下简称“PDA”）进行注册，接收数据采集应用程序、普查制度等，并进行数据应用程序的安装和普查制度的加载。
（二）数据采集与报送。
三农普根据不同的调查对象，采用不同的数据采集和数据报送方式。
1农户、规模农业经营户和农业经营单位。
普查员入户进行现场登记，通过PDA数据采集程序采集农户、规模农业经营户以及农业经营单位的数据并进行初审，通过移动互联网将普查数据上传到省级农普办。
2村民委员会和乡镇人民政府。
村民委员会和乡镇人民政府填报的普查数据由乡级普查机构通过固定互联网在普查数据处理系统中进行录入与初审，并报送至省级农普办。
（三）数据审核与验收。
县、地市、省级普查机构利用普查数据处理系统在规定的时间内完成数据审核、查询、验收等工作。
普查数据经省级普查机构审核确认后，向国务院农普办上报净化后的普查数据和审核报告单。
国务院农普办接收、审核和验收省级普查机构上报的数据和审核报告单。
（四）数据汇总。
国务院农普办对验收后的普查数据进行汇总。
（五）数据反馈与归档。
普查数据经国务院农普办评估后进行反馈并归档。
四、数据处理软件
普查数据处理软件由国务院农普办统一开发，包括：移动采集终端管理系统、PDA数据采集程序、普查数据处理系统等。移动采集终端管理系统和普查数据处理系统分别在国家、31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团进行两级部署。
（一）移动终端管理系统：负责PDA的注册管理；完成数据采集应用程序、普查制度、程序补丁包、普查制度修订包和培训教材等相关数据向PDA推送等任务。
（二）PDA数据采集程序：负责农户、规模农业经营户和农业经营单位的数据采集。完成数据初审、数据上传等任务。
（三）普查数据处理系统：由数据采集报送、数据交换和数据处理三个中心构成。省级数据采集报送中心接收所辖地区PDA端上传的农户、规模农业经营户和农业经营单位的普查数据、采集与报送行政村和乡镇的普查数据，并由数据交换中心将数据传送到省级数据处理中心，同时与国家级数据交换中心进行定时同步。县、地市和省级统计人员登录省级数据处理中心进行数据审核与查询，并在报告期将净化后的数据和审核报告单通过数据交换中心提交到国家。省级数据汇总工作在省级数据处理中心完成。
国家级数据交换中心将同步到的省级普查数据传送到国家级数据处理中心；国家级统计人员登录国家级数据处理中心浏览、查询普查数据；根据省级农普办上报的审核报告单进行数据审核与验收，并完成数据的汇总、反馈与归档等工作。
普查数据处理系统示意图
五、数据处理环境要求
（一）乡级数据处理环境要求。
乡级普查机构要具备必要的数据处理办公环境和网络环境，2台以上计算机、1台笔记本电脑、1-2台激光打印机、防病毒系统、大容量移动硬盘等。同时，根据本地区业务情况为一线普查员配备PDA。
（二）县级数据处理环境要求。
县级普查机构必须具备专用的数据处理办公环境，100M以上局域网和2M以上与地（市）级、省级及国家级统计内网接入的网络环境，4台以上计算机、2-3台激光打印机、客户端安全管理系统等。
（三）地市级数据处理环境要求。
地市级普查机构必须具备必要的数据处理办公环境，具备100M以上局域网和10M以上与省级、国家级统计内网接入的网络环境， 8台及以上计算机、2-3台激光打印机，客户端安全管理系统以及UPS供电环境等。
（四）省级数据处理环境要求。
1移动终端管理平台：配备3台服务器，含 *** 作系统、相应的数据库软件和应用中间件。其中，PDA不超过10万台的省，配备1台低档服务器用作数据库服务器，1台低档和1台中档服务器用作应用服务器；PDA超过10万台的省，配备1台低档服务器用作数据库服务器，2台中档服务器用作应用服务器。
2普查数据处理系统：
——数据采集报送中心：配备4台服务器，含 *** 作系统、相应的数据库软件、应用中间件和消息中间件。其中，2台中档服务器用作数据库服务器，2台低档服务器用作应用服务器。
——数据交换中心：配备6台服务器，含 *** 作系统、相应的数据库软件、应用中间件和消息中间件。其中，2台低档服务器作为前置交换服务器，4台中档服务器作为交换数据库服务器。
——数据处理中心：配备6-8台服务器，含 *** 作系统、相应的数据库软件、应用中间件和消息中间件。其中，2台高档服务器用作数据库服务器，4-6台中低档服务器用作应用服务器（农户数量不超过1000万时，配备4台；超过1000万时，配备6台）。
3．安全设备：配备1套网页漏洞检测工具，1台数据库安全审计系统，2台应用防火墙，1台堡垒主机，互联网出口处1台DDoS防护设备。省级身份认证系统（在二经普统一配置的基础上或根据本地区实际情况进行升级和扩容），用户容量根据实际业务需求配备。
4其他设备：配备2台负载均衡交换机，2台光纤交换机和2台存储设备。
5网络环境：互联网接入带宽大于100M。
6机房环境：要求机房承重荷载、用电负荷、空调系统及供配电符合国家相应的标准规范；要求机房分区，数据采集报送中心要放入互联网专区（DMZ区），数据交换中心和数据处理中心要放入等级保护的本项目专区。
设备配置参数参考附件。
（五）国家级数据处理环境要求。
（略）。
六、数据处理人员配备要求
为保证第三次全国农业普查数据采集、处理和系统管理工作的顺利进行，应设立数据处理相关技术工作岗位，建立岗位责任制，配备相应的数据处理人员。其中，省级数据处理人员配备要求如下：
1组织协调：1人。负责数据处理相关工作的组织和协调。
2系统管理：1-2人。负责系统软硬件的运维管理和相关技术支持等。
3网络管理：1-2人。负责网络环境的运维管理和相关技术支持等。
4应用管理：4-6人。负责各应用系统的管理和相关技术支持等。其中，移动终端管理平台1-2人；数据采集报送中心1人；数据交换中心1人；数据处理中心2-3人。
5安全管理：1人。负责信息安全管理。
6机房管理：1人。负责机房环境的管理。
7PDA管理：1-2人。组织地市级农业普查办公室进行PDA的验收和发放，联系并指导上网卡的登记注册等工作。
七、安全保密
三农普数据处理工作依托于网络进行，信息网络的安全保密管理是一项重要的工作，必须按照信息安全等级保护的管理要求和技术标准进行安全管理，在数据处理中采取相应的安全管理制度和技术措施，各级农普办要按照国家相关的安全保密管理要求制定本级的三农普数据处理安全保密管理办法。
省级节点在系统部署时，应遵循专区专域的原则，并对数据库等重要系统的访问采取最小授权的白名单访问控制策略。省级和国家级的数据交换通过统计专网进行。地市和县级农普办数据处理要按照三农普数据处理安全保密管理办法开展工作。
各级数据处理人员都要遵守普查保密规定，对经手的普查资料严格保密。
八、技术培训
三农普数据处理技术培训工作根据业务情况分级或跨级组织与部署。
九、数据处理经费
按照财政分级负担原则和《全国农业普查条例》，普查数据处理设备由各级财政分别负担。国家农普办将向国家发展改革委积极申请三农普数据处理专项设备的中央投资。按照国家发展改革委现行投资政策规定，中央财政资金只能用于中西部地区的普查设备补助。请各级普查机构提早做好普查数据处理设备经费的申请和落实工作。
十、组织实施
国务院农普办设立数据处理组，统一部署、组织和实施三农普数据处理工作。
各级普查机构应按照国务院农普办的组织形式，成立数据处理组。各级数据处理组接受上级数据处理组的业务管理和技术指导，并在本级农普办的领导下，负责组织实施本级的数据处理工作。
（一）准备阶段。
主要任务是做好三农普数据处理前期的各项准备工作。包括：制定三农普数据处理方案和实施细则；制定有关数据处理的各类标准；数据处理软件和硬件的采购；组织数据处理工作试点；数据处理软硬件的技术培训；数据处理环境的搭建等。
（二）数据处理和上报阶段。
本阶段的主要任务包括：组织普查员完成普查数据的现场录入和数据上传；组织乡级普查机构进行数据的网上报送；组织完成数据审核、验收、汇总和数据归档等工作。
（三）资料开发阶段。
本阶段的主要工作任务是完成三农普汇编资料的分类汇总等工作。
（四）工作总结阶段。
从工作组织、系统环境保障，技术方案、主要问题及经验等方面，对本次数据处理工作进行认真总结。
十一、工作任务
各级普查机构数据处理工作任务如下：
（一）国家级。
1负责制定数据处理工作方案与实施细则。
2负责制定数据处理设备配备方案和组织数据处理设备的采购。
3负责数据处理软件的研制与开发。
4负责国家级数据处理环境的准备和部署，负责系统安全。
5负责组织国家级数据处理试点工作。
6负责组织编写数据处理软件 *** 作手册。
7指导省级数据处理工作和负责相关的技术支持。
8接收省级上报的普查数据。
9负责审核、验收、汇总、备份及归档普查数据。
10完成数据处理工作总结。
（二）省级。
1负责制定本省的数据处理方案和实施细则。
2负责组织接收并验收采购的数据处理设备。
3负责组织落实省级数据处理试点工作。
4负责本省数据处理环境的准备和部署，负责系统安全。
5负责本省相关的数据准备和PDA端的数据推送。
6协助本省资产管理部门进行PDA设备及IT资产的管理。
7指导地市级数据处理工作和负责相关的技术支持。
8接收普查数据，并进行数据备份。
9审核本省普查数据，并向国务院农普办提交审核报告。
10完成本省的数据汇总。
11完成本省数据处理工作总结。
（三）地市级。
1负责制定本地市的数据处理工作计划与细则。
2负责组织接收并验收采购的数据处理设备。
3负责本地市数据处理环境的准备及系统安全等工作。
4协助本地市资产管理部门进行PDA设备及IT资产的管理。
5指导县级数据处理工作和负责相关的技术支持工作。
6对本地市数据进行审核。
7完成本地市数据处理工作总结。
（四）县级。
1负责制定本县的数据处理工作计划与细则。
2负责组织接收并验收采购的数据处理设备。
3负责本县数据处理环境准备和系统安全等工作。
4协助本县资产管理部门进行PDA设备及IT资产的管理。
5指导乡级数据处理工作。
6对本县数据进行审核。
7完成本县数据处理工作总结。
（五）乡级。
1负责制定本乡镇的数据处理工作计划与细则。
2负责本乡镇数据处理环境准备和系统安全等工作。
3组织本乡《乡镇普查表》、《行政村普查表》的数据录入与上报工作。
4组织和指导普查员注册PDA，接收和装载省级普查机构推送的数据。
5组织和指导普查员利用PDA对《农户普查表》、《规模农业经营户普查表》和《农业经营单位普查表》的数据进行现场采集、初审与上传。
十一、时间进度安排
（一）软件开发。
2016年9月底前，完成数据处理系统的开发。
（二）系统环境准备。
2016年10月底，完成数据处理软硬件设备采购，搭建好系统环境。
（三）数据处理试点。
2016年10月底，完成数据处理试点工作。
（四）数据处理软硬件培训。
2016年11月底前，完成数据处理软硬件培训工作。
（五）数据采集与处理。
参见三农普方案。
（六）数据处理工作总结。
2017年12月底前，完成数据处理工作总结。普通的数据采集仪一般通过RS232口连接。
但目前大多数笔记本都没有RS232口，需要通过一个USB-RS232转换器连接，比较麻烦。致远电子的GM100、GP100数据采集仪自带Web服务器，直接通过网线与电脑连接，用浏览器访问其IP地址，即可进入设定及监控界面，快速配置和浏览采集数据，无需安装上位机，易用性强。
1、数据采集器主要应用于仓储物流管理中，由于其行业特性数据多变复杂，人为输入失误无法完全避免所以采用数据采集器来解决。2、它是通过PC端程序和数据采集器本身终端程序来共同完成的，一般通过条码来实现数据采集。3、采集后数据会暂存在采集器本身上，待采集完毕或汇总时要通过数据线与PC同步。4、并将所采集的数据信息上传到PC端软件中。
通过数据库网关连接罗克韦尔1756-L72的以太网端口标签方式采集数据，将数据存入MySQL数据库，以下描述具体的 *** 作步骤。PLC数据MQTT多主题发布/订阅西门子PLC数据采集到数据库
网关模块安装在设备侧，不用电脑软件，随设备上电启动自动运行，保证设备数据采集与设备运行同步，简单高效的完成了数据采集；已批量用于多种行业的智能工厂，大大提高MES等工业互联网项目的实施效率。IGT-DSER带有两种数据缓存功能：
1 高频次采集数据缓存，打包后一次性上报到数据库；
2 断网、服务器维护上报异常时，将数据缓存，待故障解除后重新上报到数据库
网关支持西门子、三菱、欧姆龙、施耐德等几乎所有的PLC品牌，通过以上参数软件自行切换即可；关于网关模块的详细介绍可查看CSDN的这篇文章，或者到这里下载PDF手册。以下是详细的 *** 作步骤：
首先用Navicat连接服务器数据库，建立一个数据表，名称为'abplcdata'，数据表设计视图如下：
然后在PC上运行网关的参数设置软件，网线连接IGT-DSER网关的网口1，先配置网络参数(默认IP:1921681244，确认PC的网口与网关默认IP同网段)，通过‘工具’->‘搜索在线网关’，搜索到网关后，修改IP地址等参数，具体如下：
网口1PLC设备末段IP设置为0表示有多台同系列同网段的PLC，每台PLC的IP地址在PLC数据地址表里面配置，后面有描述；设置完成后通过‘参数’->‘参数写入到网关’，下载参数，会有以下提示：
点‘是(Y)’即可，参数下载成功后将网关断电，网口1接入PLC的交换机网络，同时修改PC的网口参数为PLC同网段，重新搜索网关读取参数后，通过‘功能’->‘数据上报与下载’进入数据服务配置页面，选择SQL远程数据库，配置数据库地址、PLC标签的参数；
配置完成后要下载参数，通过‘工具’->‘重启网关’，重启后，网关即进入工作状态，通过读取参数可查看网关的实际数据，双击配置表对应的数据序号可查看数据值，如下图：
序号001是日期时间，取自网关的RTC时钟；002和003是PLC的控制器二维数组；004、005和006是控制器一维数组；007为程序变量，字符串类型；008是程序数组；009是控制器变量，BOOL类型；
设备/站号栏目的数值9，表示PLC的IP地址(19216809)末段(前三段与网关的网口1相同)，如果需要增加另外的同系列同网段PLC，在这里设置对应的IP末段地址即可，不同的PLC对应不同的数据表，或者不同的记录行；
需要注意配置表‘数据地址’栏是PLC的数据标签，不能错误，否则读不到数据，所以最好是通过PLC的编程软件从PLC导出CSV文件，然后复制到配置表，如下图：
再打开Navicat查看数据库中的数据，如下图：
这样就完成了数据采集，没间隔5秒网关会自动上报一次数据，这个周期可以调整，也可以设置成触发模式，根据数据变化上报数据；
相关资源：利用PLC实现数据采集_plc数据采集并存入数据库,plc数据采集-专业
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版权声明：本文为CSDN博主「肉褚」的原创文章，遵循CC 40 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：>
数字化监控平台前端应用监控数据采集采用主动方式和被动方式。主动方式主要通过监控终端/服务器直接访问被监控对象的方式获取监控信息。被动方式采用的是在被监控对象端安装一个终端的方式实现监控信息的获取，然后监控终端将采集到的信息上传到监控服务器，从而实现信息的采集。所以数字化监控平台前端应用监控数据采集采用主动方式和被动方式。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。数据分析离不开数据采集。数据采集包括历史数据的采集和当前市场数据的采集，是科学进行数据分析的基础。数据采集准确性决定了数据分析的价值。那么数据采集是怎么做的呢？一般来说，是需要制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作这四项工作。
1制定市场调研的计划
在进行数据分析之前，数据采集工作是一项最重要的工作，数据采集的工作能够解决企业经营中在数据分析中的决策问题。因此很多企业非常重视数据采集，但是数据采集是需要花费大量的金钱人力以及物力，不过数据采集能够给数据带来极大的好处，这是因为数据采集能够给大数据分析带来极大的好处。所以，在数据采集工作的时候一定要让资金花到有用的地方，对于每一分钱都有一个清楚的去向。所以，在数据采集的时候一定要控制好成本，在做数据采集工作之前一定要控制到成本，只有做好周密的市场调研计划，才能够好好的做好数据采集这一个工作。
2明确数据来源
在数据采集前，就需要选择好数据，选择一些干净的数据才能够使得数据分析工作变得更加精准。通常来说，数据的资料一般分为第一手资料和第二手资料。这是根据数据资料的来源不同来决定。什么是第一手资料呢？第二手资料是什么呢？第一手资料就是未来某种目的采集所得的原始材料。一般来说，采集第一手资料所需要的费用比较高，但是第一手的资料的准确性很高，这是因为第一手资料的针对性强。第二手资料是指采集的现成资料。现成资料就是包括互联网上面的信息，各种报刊书本上的资料，还有各类权威机构发布的统计和研究报告等。
3明确抽样方案
在一手数据的采集中，许多数据可以直接采集，由于对于成本费用等可控制的要素，以及数据的采集范围很广，这样很难直接获取全部数据。这时，我们常用抽样技术对样本进行调查，并根据样本统计量估计总量。
4明确数据采集方法
数据采集方法现在常见的有三种，分别是访问调查法、实验法和观察法。访问调查法通过访问代表性的样本而获得数据，而观察法强调非语言方式，这一点和访问调查法不一样。观察法是通过调查人员在进行时和过去时记录中采集信息。而实验法可以有效控制调查的环境。这样在实际项目数据采集中可以根据项目特点、成本费用、时间及精度的要求，从而使用不同的方法。
5数据处理及分析
在进行数据处理工作时，原始数据收集回来很大概率会出现虚假、错误、冗余等现象，如果直接把这些数据进行预测分析，极大概率会带来错误的分析结论，那么数据分析就完全没有了意义。不过只要做好数据处理以及数据分析，就能避免上面出现的现象。而数据的处理是需要运用科学正确客观的方法，将调查所得的原始资料按调查目的来去粗取精，这样才能够做好数据分析。
通过上面的内容，大家已经知道了数据采集是怎么做的了吧？数据采集程序就是上面提到的5点，分别是制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作。只要集齐这些步骤一步一步走下去，那么数据采集工作就可以更高效率地完成了。希望阅读完的朋友对你们的职业生涯有一些帮助，这将是我莫大的荣幸！
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