数据采集的流程顺序(数据采集的流程顺序有哪些)

数据采集阶段

在数据采集阶段，重点开展两项主要工作：一是野外数据采集，二是室内数据整理。其中：野外数据采集可采用笔记本电脑或平板电脑开展进行，室内数据整理主要在笔记本电脑上进行。这一阶段采集和整理的全部数据主要存储到地质编录数据库中，其主要工作流程如下：

第一步，新建勘探工程。在进行地质编录之前，必须首先在室内利用笔记本电脑创建新工程（以槽探为例），主要利用【矿区与项目管理】功能菜单中的【工程信息管理】功能来实现。

第二步，工程数据交换（到野外）。首先，将新建的槽探工程导出，主要利用【槽探地质编录】功能菜单中的【槽探数据交换】来导出一个数据包；其次，需将导出的数据包导入到平板电脑中，主要利用【矿区与项目管理】功能菜单中的【工程数据交换】功能来实现。

第三步，野外数据采集。这一环节主要在野外开展，用户需按照地质勘查原始地质编录规程的要求，在进行野外地质现象观察、记录和描述的过程中，逐条逐项完成相关数据（包括岩性、样品等）的采集。

第四步，工程数据交换（回室内）。从野外回到室内之后，需及时将平板电脑中的数据导入到笔记本电脑，以进行室内数据整理。首先，在平板电脑中选中当前工程，利用【槽探地质编录】功能菜单中的【槽探数据交换】来导出一个数据包；其次，将导出的数据包导入到笔记本电脑中，同样利用【槽探地质编录】功能菜单中的【槽探数据交换】来实现。

第五步，室内数据整理。这一环节实质上是对野外原始数据的补充、整理和完善的过程，主要利用【数字地质编录系统】来实现。此外，在进行数据整理的过程中，还需经常调用【地质报表输出系统】，动态查询与浏览生成的地质报表是否符合地质勘查规范要求。

在这一阶段，整个数据采集过程可能是个反复操作的过程，特别是钻探和坑探地质编录，按照规范要求必须跟着工程进度进行编录，为此，在进行数据采集的过程中，需不断地重复第二步到第五步的操作，直至工程施工结束为止。

在非法销售串货的案例中,企业进行数据采集经历了哪几个步骤?

采集器在处理采集任务中，最重要的三部分是：网页下载、翻页、数据解析。其中各部分处理中需要注意的事项如下：

1. 翻页

在大批量数据采集中，不建议设置翻页。主要是翻页信息的维护比较麻烦。为了不漏采数据，可以适度的增加采集频率，来弥补未翻页带来的影响。

2. 标题

标题一般使用采集URL地址时A标签的值。然后在正文解析时进行二次校验，来纠正标题可能存在的错误。

3. 发布时间处理

发布时间解析难免会出问题，但是绝对不能大于当前时间。

一般是清除HTML源码中css样式、JS、注释、meta等信息后，删除HTML标签，取内容中第一个时间作为发布时间。

一般可以统计一些发布时间标识，如：“发布时间：”，“发布日期”等。然后，通过正则表达式，获取该标识前后100个长度的字符串中的时间，作为发布时间。

从数据处理的角度,简述数据处理的流程

从数据处理的角度，数据处理的流程如下：

1、数据采集

大数据的采集一般采用ETLQ（Extract-Transform-Load）工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据以及其他非结构化数据等抽取到临时文件或数据库中。

2、数据清洗和预处理

采集好数据，肯定不少是重复或是无用的数据，此时需要对数据进行简单的清洗和预处理，使得不同来源的数据整合成一致的，适合数据分析算法和工具读取的数据，如数据去重、异常处理和数据归一化等，然后将这些数据存到大型分布式数据库或者分布式存储集群中。

3、数据统计分析和挖掘

统计分析需要用到工具来处理，比如SPSS工具、一些结构算法模型，进行分类汇总以满足各种数据分析需求与统计分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算。

起到预测效果，实现一些高级别数据分析的需求，比较典型算法有用于聚举的Kmens，用于统计学习的SVM和用于分举的NaiveBaves，主要使用的T皇有Hadoop的Mahout等。

4、结果可视化

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。