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数据采集网关|工业数据采集网关

数据采集网关|工业数据采集网关 随着数据量的不断增速,数据价值也逐步被许多公司所关注,尤其是偏重于业务型的企业,许多数据的发生,在未被挖掘整合的进程中通常被看作是一堆无效且占用资源的;但一旦被发掘,数据的价值将无可估计 近段时刻有幸参与负责了一个大数据项目,今日主要对收集体系做一次简单的复盘: 数据收集体系故名思意就是将数据数据源收集到能够支撑大数据架构环境中,从而实现数据的收集以便后期对数据的二次加工树立数据仓库。 数据采集网关,物通博联数据采集网关相关产品: 1477559252.jpg 1480315233.jpg 一、业务流程整理 在业务流程整理的进程中,咱们先预设个场景,如: 当公司运营人员提出一个订单转化率的需求 ,都需求获取哪些数据,获取到后要收集存储到哪个数据仓库的表中,终究被运用到。 数据源办理 数据源一般会分为许多种类型,因而,咱们需求树立数据源类型;如ORECAL、mysql、hive等。

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数据采集数据采集终端

TS511系列采集终端是集数据采集与2G/3G/4G/5G数据传输功能于一体的环保数据采集终端,完全符合《污染物在线自动监控(监测)系统数据传输标准》(HJ 212-2017) 和(HJ 212-2005 适用于环境和污染源在线监测设备监测数据采集、存储和传输。 0.jpg 集视频图像监控、数据采集数据存储、无线通信传输于一体 TS511环保数采仪,集视频图像监控、数据采集数据存储、无线通信传输于一体;实现环保数据采集、存储、显示、控制、报警及加密传输等综合功能 ;智能采集上报实时采集数据、设备监控数据数据信息;接口丰富,可扩展性强、功能强大,组网灵活。 多路采集数据存储空间自定义   支持多路采集数据存储空间自定义配置,每个采集数据的存储空间均支持自定义配置;传感器定制简单可配可选,Modbus RTU传感器不用软件定制可以兼容;海量空间,可在本机循环存储监测数据

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    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

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    【litrpa专题】首个rpa程序,使用litrpa采集百度地图地铁数据

    就算好多的突破,可以和外部许多接口有连接如百度AI、高德地图、tushare金融数据等,这些也仅仅在于流程较短,或数据接口主动输出数据时较为适用。 在【Excel催化剂】的网页采集功能中,因其不是专业的采集工具,仅提供90%合理性采集的场景使用,没法完全覆盖。 而本次使用litrpa工具,可以更大的自由度去做网页采集的工作,同时兼顾开发成本低的优点,RPA工具的使用对象是零编程低代码人群,所以业务背景的人员可以驾驭。 以下为笔者首个litrpa的作品,详细讲解了如何爬取复杂页面的信息,特别是极端情况下页面没有信息,需要使用javascript来调用获取数据的方法。 视频教程中的思维导图笔记、源程序代码、和采集数据成果等都放到语雀文档中。

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    数据地图系列14|tableau数据地图

    今天跟大家分享数据地图系列的第14篇(最后一篇)——tableau数据地图。 前一篇曾提到说,tableau是全球知名的数据可视化领域独占鳌头的可视化产品,在各种商业及政府工作报告中,都在广泛使用。 创建完成地理角色之后,你会看到右侧的show me 窗口菜单中的那两个地图图表点亮,也就软件读取地区成功。 其中左侧那个地图可以展示两个维度数据,右侧那个只能展示一个维度数据。 ? 将第二个地图(展示一维数据地图)用鼠标拖入中间画布,显示出中国地图。 ? 然后将左侧的总销售额数据拖入中间画布中的地图,此时地图立马变成热力数据地图,根据各省份不同数值大小填充成同色调的不同颜色。 ? 利用tableau制作数据地图,非常方便,而且作为老牌的数据可视化产品,他的图标之间交互性非常强大,图表之间可以相互通过选择器连接,实现实时交互的强大功能。

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    数据采集:如何自动化采集数据

    上一节中我们讲了如何对用户画像建模,而建模之前我们都要进行数据采集数据采集数据挖掘的基础,没有数据,挖掘也没有意义。 那么,从数据采集角度来说,都有哪些数据源呢?我将数据源分成了以下的四类。 ? 这四类数据源包括了:开放数据源、爬虫抓取、传感器和日志采集。它们各有特点。 开放数据源一般是针对行业的数据库。 火车采集器 火车采集器已经有13年历史了,是老牌的采集工具。它不仅可以做抓取工具,也可以做数据清洗、数据分析、数据挖掘和可视化等工作。 总结 数据采集数据分析的关键,很多时候我们会想到Python网络爬虫,实际上数据采集的方法、渠道很广,有些可以直接使用开放的数据源,比如想获取比特币历史的价格及交易数据,可以直接从Kaggle上下载, 另一方面根据我们的需求,需要采集数据也不同,比如交通行业,数据采集会和摄像头或者测速仪有关。对于运维人员,日志采集和分析则是关键。所以我们需要针对特定的业务场景,选择适合的采集工具。

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    数据地图系列9|excel(VBA)数据地图

    今天要跟大家分享的是数据地图系列的第九篇——excel(VBA)数据地图! 关于VBA在excel中的应用非常广泛,本篇仅仅是给出示例代码,不会对基础操作做太过详细的讲解。 要说为什么手动操作都可以完成的地图填充,为啥要弄得这么复杂。其实理由很简单,就是效率,可以以一种一劳永逸的方式节省时间、提高效率。 下面是VBA数据地图的详细制作步骤: 1、首先你需要一个纯色的矢量地图素材。 ? 这个问题早在数据地图的入门篇里已经解决了。 数据地图入门篇——素材获取! (中国地图就需要定定义34个省级行政单位名称)。 3、输入数据: 关于作图的数据组织:这里需要三列数据,一列省份名称、一列指标值,一列颜色填充值(需要使用函数自动获取)。 ? 4、定义组距 ? 记得在地图做完之后一定要使用分档阀值区域作为图例引用在数据地图周围。选中D9:E13区域,点击照相机功能,然后在数据地图区域释放。 ? ? ? ?

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    数据地图系列6|Stata数据地图(下)

    今天要跟大家分享的是数据地图系列6——Stata数据地图(下)! 接着前一篇的节凑,这一篇会给大家介绍比较全面的Stata热力地图代码实现。 版本仍然是基于StataSE12.0。 首先需要下载软件外部命令:spmap #这一条命令是数据地图的专用命令。 ssc install spmap #下载并安装spmap命令。 下载数据地图经纬度数据文件:就是昨天用到的那个 http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/c/china_map.zip 接下来是作图步骤: 1、锁定数据地图数据文件目录: cd d:\chinamap\ #锁定数据文件目录 2、打开中国地图数据文件(标签版) use china_label,clear ? 当然这些技巧并非是我要讲解的重点,我只负责数据地图作图技巧,不负责软件使用和代码基础哈~

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    爬虫数据采集

    这都是爬虫数据采集的功劳。 这篇文章我总结了爬虫数据采集的说有流程,从最开始的最简单的基本爬虫,到爬虫所采集到的数据如何存储,以及我们如何绕过一些反爬措施,来获取我们需要的数据,进行爬虫的数据采集: 爬虫介绍:主要介绍了什么是爬虫 爬虫所带来的道德风险与法律责任:这篇文章主要介绍了我们在做数据采集的时候,什么可以采集,什么不能采集,由于不当采集给我们带来的法律风险,我们需要注意的一些问题。 使用 API:我们在进行数据采集的时候,另外的一种方法,可以大大简化我们数据采集的难度,同时有些网站只提供 API 我们应该如何去获取数据数据清洗:这篇文章主要介绍了我们采集数据,如何清洗大做进一步的处理,来达到项目的要求。 数据标准化:这篇文章主要介绍了数据清洗之后如何标准化,来达到可以做数据分析的要求。

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    R语言数据地图——美国地图

    之前有过一段时间,特别热衷于数据地图,也分享很多篇关于地图制作的教程(涉及到各种作图软件),但大多是整理拼凑,自己发挥的不多。 最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少,但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。 书中完全将复杂的地图图表语言拆解成常规图表思维,通过图层叠加、分组填色、空间映射,让我对地图这种深度可视化形式有了更多深入的理解。 今天这一篇主要分享美国地图的绘图代码,同样是我们之前分享世界地图、中国地图时的代码(局部地方有小改动)。 之前迟迟没有找到好用的美国全境的地理信息数据,最近终于在某网站上找到了。 <- join(American_map_data, mydata, type="full") #合并两个数据框 5、地图映射代码(ggplot2包所支持的ggplot函数,感兴趣可以自行探索,若不感兴趣

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    数据采集网关

    数据采集网关是一种低功耗、高可靠性的无风扇配置。它具有内置的工业标准Modbus协议通信模块、主流数据库的数据采集接口和数据采集接收软件。协议模块可以扩展以支持更广泛的第三方设备、仪器和收集器。 网关在采集和接收相关变量的数据时,还可以通过配置进行复杂的业务逻辑操作,实现数据的标准化,为数据在上层管理系统中的直接应用提供了条件。 数据采集网关是一种安全稳定的工业数据采集和转换设备。 它是集数据采集、PLC远程更新、工业计算机和云服务于一体的智能设备。适用于各种设备的远程管理。 •管道传输和数据聚合 •WDCP是嵌入式对象通信和Bo-Lian管道协议,实现了对现场复杂机型的标准化访问,并将数据采集数据中心进行计算和存储。 支持远程读取网关状态、远程控制网关、设备和变量的远程配置、远程部署、远程读取设备数据、远程写入设备数据等功能。

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    数据地图系列3|散点图模拟数据地图

    今天是数据地图的第三篇——使用散点图模拟地图轮廓制作数据地图! 这一篇的地图制作思路,相对比较曲折,使用的是散点图的做法。 先用一组数据模拟地图经纬度,制作出虚拟的中国分省地图的轮廓线,然后再用一组数据(虚拟的省会坐标数据)制作各省散点图。 最后通过给散点图添加标签,完成指标数据的添加。 本案例的制作难点是虚拟的经纬度坐标数据,非常难找,有将1300对数据。 ? 这里我是从ExcelPro博主的畅销书《excel图表之道》中直接引用过来的。 步骤: 1、先使用轮廓数据插入散点图,模拟出地图轮廓。 ? ? 2、调整默认输出的散点图格式、长宽比例,尽量真实的还原地图模样。 ? 5、此时我们想要的散点式数据地图已经成型,需要做的只是把指标数据加上。 ? 选中指标系列散点图,添加数据标签。

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    数据数据采集

    数据体系一般分为:数据采集数据计算、数据服务、以及数据应用 几大层次。 在数据采集层,主要分为 日志采集数据数据同步。 事实上,统计JS在采集数据之后,可以立即发送到数据中心,也可以进行适当的汇聚之后,延迟发送到数据中心,这个策略取决于不同场景的需求来定。 比如 清洗假流量数据、识别攻击、数据的正常补全、无效数据的剔除、数据格式化、数据隔离等。 客户端日志采集: 一般会开发专用统计SDK用于APP客户端的数据采集。 客户端数据采集,因为具有高度的业务特征,自定义要求比较高,因此除应用环境的一些基本数据以外,更多的是从 “按事件”的角度来采集数据,比如 点击事件、登陆事件、业务操作事件 等等。 数据采集本身不是目的,只有采集到的数据是可用、能用,且能服务于最终应用分析的数据采集才是根本。

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    prometheus 采集 snmp 数据

    因为工作需要,需要采集下交换机的网络流量情况。 查了下google,发现几个好文章。

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    数据地图系列4|图片植入式气泡数据地图

    今天跟大家分享数据地图系列的第四篇——图片植入式气泡数据地图! 本篇内容的思路是这样的: 首先利用各个省会的虚拟坐标信息制作气泡图,然后通过将PNG格式的地图轮廓植入图表绘图区模拟出数据地图的整体外观。 气泡图(bubble) 步骤: 1、首选需要搜集到一张纯色背景的地图素材如下: ? 2、根据模拟的省会虚拟坐标信息以及指标数据,制作气泡图。 ? 5、调整完之后,通过添加数据标签选项,给数据点添加数据标签。 ? 这种方式做出来的数据地图,优点是简单易行,不用写VBA代码,缺点也很明显:数据点的位置与地图上实际的省会坐标可能很难做到绝对的一致,不过如果是用于不太正式的场合的话,那么这样的效果应该已经最够了。

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    Python网络数据采集

    “网络数据采集是为普通大众所喜闻乐见的计算机巫术”。 bug 是产品生命中的挑战,好产品是不断面对 bug 并战胜 bug 的结果。 第一部分 创建爬虫 第1章 初见网络爬虫 第2章 复杂HTML解析 第3章 开始采集 第4章 使用API 第5章 存储数据 第6章 读取文档 第二部分 高级数据采集 第7章 数据清洗 第8章 自然语言处理 重点介绍网络数据采集的基本原理。 获取属性 在网络数据采集时经常不需要查找标签的内容,而是需要查找标签属性。 遍历整个网站的网络数据采集有许多好处。 生成网站地图 收集数据 “ 5 个页面深度,每页 10 个链接”是网站的主流配置。为了避免一个页面被采集两次,链接去重是非常重要的。

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    数据采集和解析

    下载数据 - urllib / requests / aiohttp。 解析数据 - re / lxml / beautifulsoup4(bs4)/ pyquery。

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    ADC数据采集系统

    AD转换电路 近来,为了实现传感器输出信号的采集,购买了AD7705、微控制器(stm32f103)等相关模块,如下图所示;经过一番摸索,也算成功达到了预期要求,感觉收获最大的应该就是不断调试程序的过程中加深了对微机原理相关内容的理解 tm7705以及STM32F103等微处理器都能够实现模拟信号与数字信号的转换,选用时主要的依据点有:如果要求不高,就用TM7705,能够直接外接传感器,电路原理极其简单;如果追求高精度适合ads1256相关的采集电路 附1、tm7705属于数据采集芯片,内部包含信号放大电路、滤波电路等,能够实现信号与微控制器之间转换与传递;输入电路带分压电阻和R-C滤波;芯片内部带可编程增益放大器,增益范围:1-128倍;最大刷新速率 _ _ _ _ _ 附3、pcf8591是一个单片集成、单电源供电、8 bit CMOS数据获取器件,具有4个模拟输入,1个模拟输出和1个串行I2C总线接口,PCF8591的3个地址引脚A0、A1和 在PCF8591器件上输入输出的地址、控制和数据信号都是通过双线双向I2C总线以串行的方式进行传输。

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    数据采集和处理

    影像配准   影像数据指的是栅格数据,影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。 ArcGIS配准步骤 打开ArcMap,增加地理配准工具条。 添加影像图,读影像数据有关信息,如坐标系信息或比例尺信息,是否有公里网或经纬网,是否标准分幅等。然后配置属性框的坐标系。 找控制点,取地图公里网的交叉点,单击影像选择交叉点,右键菜单输入经纬度坐标,可以继续选择其他交叉点。 单击内图廓的四个点任意一点,右击输入XY坐标。 矢量化   矢量化是将栅格数据变成矢量数据的过程,这里的栅格数据是以前的纸质地图扫描后的数据,将其矢量化,需要先地理配准,矢量化用的是ArcAcan   栅格图矢量化之前应先将栅格图色彩模式转换成灰度。 栅格数据二值化 创建文件数据库   矢量化的成果需要保存在新的文件下,所以应先创建新的文件,其中包括各要素类。

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    CMDB之数据采集

    Agent方式 api - URL - 发送数据格式 - 返回值 agent - 采集数据,发送数据 好处: - 简单 - 采集速度快,响应速度快 坏处 def asset(request): if request.method == "POST": print(request.POST) # 写入到数据 def asset(request): if request.method == "POST": print(request.POST) # 写入到数据

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      数字文博采集与建模(DMAM ),基于人工智能视觉识别技术,能快速准确采集实景,自动生成数字3D场景,以微米级精度实现文物三维互动。通过三维数字化技术,能实现720°VR实景漫游、虚拟漫游,为您提供如临现场的空间漫游体验。

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