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所以數據分析法在工業設計中運用非常***，而且是極為重要的。[3]數據分析分析工具編輯使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟件才有的數據統計、分析，其中包括：直方圖、相關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、移動平均等內容。在商業智能領域Cognos、StyleIntelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內產品如YonghongZ-SuiteBI套件等。[5]數據分析步驟編輯數據分析有極***的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：[6]1、探索性數據分析：當數據...

所做的事甚至都很難讓IT條線的產品、項目、開發明白系統架構越來越復雜、迭代頻率越來越高、外部環境越來越嚴峻等需要持續性的運維投入，更不要說讓IT條線以外的部門理解你在做的事，在運維的資源投入通常是不夠的。所以，運維數據體系建設要強調投入產出比，在有限的資源投入下，收獲更多的數據價值。二、數據標準化比例低。運維數據主要包括監控、日志、性能、配置、流程、應用運行數據。除了統一監控報警、配置、機器日志、ITIL里的幾大流程的數據格式有相關標準，其他數據存在格式眾多、非結構化、實時性要求高、海量數據、采集方式復雜等特點，可以說運維源數據天生就是非標準的，要在“資源投入不夠”的背景下，采用業務大...

方案三：第三版解決方案的問世是神策針對第二版方案持續完善、迭代的結果。假設場景如下，某App內基層H5的開發者是第三方供應商。在這個情況下，會產生以下兩個問題：（1）第三方供應商不是神策的客戶，沒法實現數據采集，更沒辦法完成“打通”；（2）第三方供應商是神策的客戶，此時App與H5可以實現真正打通，但很多情況下會被迫收到很多不需要的數據，我們叫“臟數據”，而H5的供應商則會發現他們無法采集到完整數據，很多事件“莫名其妙”地丟了……這是因為App與H5打通后，H5的事件默認傳給了App。因此，在這種情況下，我們需要對更多的細節進行考慮，通過H5給App白名單的形式，實現H5的向App的事...

導讀：工業物聯網感知層作為物理世界與數字世界的橋梁，是數據的***入口。現實情況下，由于感知層數據來源非常多樣，來自各種多源異構設備和系統，因此如何從這些設備和系統中獲取數據，是工業物聯網面臨的***道門檻。在工業領域，感知即通常所說的工業數據采集。作者：胡典鋼來源：大數據DT（ID：hzdashuju）01工業數據采集的范圍工業數據采集利用泛在感知技術對多源異構設備和系統、環境、人員等一切要素信息進行采集，并通過一定的接口與協議對采集的數據進行解析。信息可能來自加裝的物理傳感器，也可能來自裝備與系統本身?！吨悄苤圃旃こ虒嵤┲改希?016—2020）》將智能傳感與控制裝備作為關鍵技術裝...

因此對數據的實時處理有著較高的要求。如果將數據上傳到云端，云端分析后再繞一圈回來，指導下一步動作，一來一回產生的時延，很多時候將變得不可接受。上述業務場景將在靠近數據源頭的現場對數據進行即時處理，實時分析，提取特征量，然后基于分析的結果進行本地決策，指導下一步動作，同時將分析結果上傳到云端，數據量經過本地處理后**減小了。圖3-2所示是實時振動信號狀態監測和數據分析?！鴪D3-2實時振動信號狀態監測和數據分析03工業數據采集的體系結構工業數據采集體系包括設備接入、協議轉換、邊緣計算。設備接入是工業數據采集建立物理世界和數字世界連接的起點。設備接入利用有線或無線通信方式，實現工業現場和工廠...

從元宇宙更大的格局上看，游戲和社交網絡這兩個領域對于元宇宙入口的爭奪目前確實處于先鋒角色。從這個角度說，VR、AR、MR、XR等技術形成的內容社區，以及Roblox、EpicGames、Meta希望開發的3D社區，也是元宇宙游戲的重要組成部分。這些創新實踐都在告訴我們，元宇宙正在以基于產業并超越產業的格局快速展開。一方面，元宇宙具備深刻的產業多維度創新支撐；另一方面，元宇宙打開了一個比生活方式更加豐滿的文明展開方式，同時元宇宙先鋒也讓元宇宙必然成為一個長期的科技趨勢和產業趨勢，而非曇花一現的概念。關于作者：周掌柜，**科技戰略**，**》中文網專欄作家，“周掌柜矩陣”戰略咨詢模型發明人...

創作者可以自行為游戲提供的內容或者道具等定價，設計商業模式，確定是**還是內購以及什么東西需要充錢，甚至可以掏錢給游戲打廣告，做營銷活動，與外部資源進行合作。如果有一定資本，創作者可以自己招聘人手，組建工作室。創作者對作品有著很強的掌控力。至此，Roblox平臺的兩大關鍵點就開始發揮作用，即開放經濟與放權（放權給游戲開發者）、擁抱VR新型入口。開放平臺以后，公司的經營數據爆發式增長。新商業模式的第二個特點是接入VR等設備，***擁抱元宇宙。開放游戲平臺的模式一直延續到上市。這期間Roblox增加了VR入口，提供了清晰的元宇宙用戶體驗。2021年3月10日，Roblox上市當天漲幅54%...

圍繞規劃、系統與實施三個**階段工作，面向運維數據的全生命周期與業務導向結果，從數據的整體規劃、運維數據源、數據采集、數據的計算與處理、指標管理體系的規劃與實施、專業運維數據庫的建立、數據的典型應用場景等多角度進行思考。但需要正視的是我們對運維數據的認識及應用還處于皮毛階段，雖有理念但缺乏必要的、可執行的方法。隨著運維數據平臺的建設，將極有可能出現當前大數據領域出現的數據孤島、數據不可用、數據質量不高、融合應用難、有數據不會用等諸多問題。上述問題，在當前運維領域資源投入不足時顯得尤其重要。借鑒大數據領域數據治理的經驗，反思運維數據平臺建設應該關注的問題，減少不必要的坑，做好運維數據治理...

工廠生產數據采集系統工廠生產數據采集系統主要面向于生產制造型企業，對其內部車間的生產數據、人員數據、設備數據等進行實時監控，并存儲在數據庫中，通過圖表或報表的樣式進行展現，確保了分析和優化生產工藝流程所需的透明度。生產數據采集系統是實現工廠智能化改造的第一步，也是現場生產執行層與管理層之間的信息紐帶，能夠實現異常數據實時反饋、管理推送可視化、現場監控遠程化、過程管控集成實時化，**終實現工廠的數字化管控！近年來，生產車間無線數據采集系統的發展趨勢是簡化終端結構，在數據采集終端與主機之間采用無線通信，以代替復雜、不靈活的現場布線。該階段數據采集系統采用更先進的模塊式結構，根據不同的應...

是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。[1]數據分析離線數據分析離線數據分析用于較復雜和耗時的數據分析和處理，一般通常構建在云計算平臺之上，如開源的HDFS文件系統和MapReduce運算框架。Hadoop機群包含數百臺乃至數千臺服務器，存儲了數PB乃至數十PB的數據，每天運行著成千上萬的離線數據分析作業，每個作業處理幾百MB到幾百TB甚至更多的數據，運行時間為幾分鐘、幾小時、幾天甚至更長。[1]數據分析在線數據分析在線數據分析也稱為聯機分析處理，用來處理用戶的在線請求，它對響應時間的要求比較高（通常不超過若干秒）。與離線數據分析相比，在線數據分析能夠實...

一.什么是產品定位通常我們講定位時，可能涵蓋3種意思。坐標，當前所處的位置。方向，指想要去的地方。聲明，對定位的具體描述。在定位前加上“產品”，也有其3種意思。該產品在不同維度中（例如價格和市場、對象和業務等）的市場位置。確定該產品的發展方向，以及如何發展。對該產品定位的文字描述和解釋。二.為什么做SaaS定位概念弄清楚后，我們來看看為什么要做SaaS產品的定位。認清現實基于現實考量，清晰認識自己和市場。任何產品都無法滿足所有的人，也不是所有客戶都有利可圖。對于大多團隊來說，資源永遠有限且緊張，只有明確方向，才能集中力量辦大事?？傆胁蝗缢说牡胤?，要想生存和發展，需要明確自己的強項和優...

原則上應在每個CNC數據機床工位加裝視覺圖像識別系統，在吊鉤上取得在制品放到工位上時進行視覺圖像自動識別，系統識別后自動調用相關的加工程序到對應加工設備，如果考慮每臺加工設備都加裝視覺圖像識別系統成本問題，可以考慮規劃生產流水線。*在每流水線的特定位置加裝一套識別系統，系統識別在制品后，能夠通過流水線把相應在制品指定分配到對應的加工設備上，這樣亦可進行自動裝載程序，并且可以做到按CNC工位的繁忙情況智能均衡安排加工設備的生產任務，避免加工不同型號產品時刀具的反復切換帶來的時間成本。數據采集的結果可以用于制定營銷策略、產品研發和業務決策。常州制造業數據采集費用 則是更為明智的做法。例如，藍...

原則上應在每個CNC數據機床工位加裝視覺圖像識別系統，在吊鉤上取得在制品放到工位上時進行視覺圖像自動識別，系統識別后自動調用相關的加工程序到對應加工設備，如果考慮每臺加工設備都加裝視覺圖像識別系統成本問題，可以考慮規劃生產流水線。*在每流水線的特定位置加裝一套識別系統，系統識別在制品后，能夠通過流水線把相應在制品指定分配到對應的加工設備上，這樣亦可進行自動裝載程序，并且可以做到按CNC工位的繁忙情況智能均衡安排加工設備的生產任務，避免加工不同型號產品時刀具的反復切換帶來的時間成本。數據采集可以通過智能水務系統實現對水資源的合理分配和利用。杭州智能化數據采集訂制價格 隨著信息化時代的來臨，...

隨著中國社會的進一步發展，各行各業都得到了一定程度的進步。進入21世紀以來，大數據、人工智能等行業的飛速發展，極大的帶動全社會進步。但是，在一些傳統行業內部，還存在這落后的東西，例如數據采集還是沿用傳統的采集方式，大部分借助于人工采集方式，耗時耗力，亟需改進。隨著企業業務數字化轉型的推進，非數字原生企業對數據的感知和獲取提出了新的要求和挑戰，原有信息化平臺的數據輸出和人工錄入能力已經遠遠滿足不了企業內部組織在數字化下的運作需求。企業需要構建數據感知能力，采用現代化手段采集和獲取數據，減少人工錄入。和這些內容息息相關的就是數據采集，小億***就和大家聊聊關于數據采集。一、什么是數據采集？...

也正是堅守于此，過去五年，不論是在數據采集技術，還是數據治理方案等方面，我們都做了很多的工作，也幫助了很多的客戶。比如我們建立強大的數據采集SDK研發團隊，并將SDK全部開源，也維護著近1500人的開源討論社群，同時不斷向業界輸出我們的積累、經驗和沉淀，讓數據采集技術不再神秘，更讓數據采集技術的生態更好、更健康的向前發展。二、業內常見的數據采集方案目前，市面上常見的埋點方式主要有三種：代碼埋點、全埋點和可視化埋點。1.代碼埋點代碼埋點，即客戶端集成SDK，在客戶端啟動的時候初始化SDK，然后在某個事件（行為）發生時，客戶端顯示調用SDK的接口觸發相應的事件。代碼埋點，是**常見的埋點方...

就是說在你的操作系統開機的時候，計數器從0開始計數，這也是我們從手機“設置”里能看到的手機開機時長，因此，用這個時間來計算用戶的App使用時長，得到的數據100%是正確的。挑戰三：退出事件補發前些年有人提出這個場景：假如用戶的手機掉水里了，神策能否采集到退出事件？我的回答是，如果用戶的手機能從水里拿出來，能正常開機并正常啟動App，那么就可以實現退出事件補發。什么叫補發？因為用戶在使用App的時候，可能會隨時退出，針對此，我們在用戶啟動頁面的時候，完成計數，每隔一定時間記錄一次，如果在用戶下一次啟動App的時候，我們發現這個時間戳還在，但是沒有觸發啟動事件，那么我們就會立即把上一次的退...

涉及解決方案。為什么使用我們的產品和服務很重要。涉及價值或影響。與其他方案有何不同或好在哪。涉及替代品和產品獨特性。我們把涉及到的要素拿出來看看?？蛻衾硐肟蛻艨蛻舸瓿晒ぷ髡系K和挑戰競爭有哪些替代品我們解決方案是什么給客戶帶來的價值我們具有的獨特性市場選擇什么樣的市場（范圍和類別）推演定位定位的要素知道了，那我們如何反向推導出定位呢？AprilDunford在《ObviouslyAwesome》書中提供了一個不錯的思路，定位應該具備市場競爭力、對客戶有效，因此定位應該從競爭的角度考慮，把差異化的價值置于產品定位的中心。大多公司在一開始時，會把自己的產品定位于***的市場，覺得廣散網，總...

這是工業物聯網存量改造項目開展時**先遇到的問題——想要解決“萬國牌”設備的數據采集，耗時又費力。如果是新建設的工廠，應從**開始的規劃階段考慮車間、廠級和跨地域的企業級工業物聯網應用要求，在沒有歷史包袱的情況下，通過制定標準，綜合評估現場的電磁環境抗干擾要求、數據帶寬要求、傳輸距離、實時性、組網時支持的設備節點數量限制、星形或Daisy-Chain網絡拓撲、后期擴展性等因素，選擇合適的技術路線，并設計好OT與IT互通的接口，這將**降低數據采集的難度和工作量。2.時間序列數據工業數據采集大多數時候帶有時間戳，即數據在什么時刻采集。大量工業數據建模、工業知識組件和算法組件，均以時間序列...

?線上行為數據：頁面數據、交互數據、表單數據、會話數據等。?內容數據：應用日志、電子文檔、機械數據、話音數據、社交傳媒數據等。?大數據的主要來源：1）商貿數據2）互聯網數據3）傳感器數據數據采集與大數據采集區別傳統數據采集1.來源單一，數據量相對于大數據較小2.構造單一3.聯系數據庫和并行數據儲藏室大數據的數據采集1.來源普遍，數據量極大2.數據種類充沛，包括結構化，半結構化，非結構化3.分布式數據庫傳統數據收集的缺乏傳統的數據采集來源單一，且存儲、管理和分析數據量也相對較小，大都使用關系型數據庫和并行數據庫房即可處置。對仰賴并行測算提升數據處理速度方面而言，傳統的并行數據庫技術追求高...

審批的過程中會涉及到人工審批，人工審批系統內部運作也主要分為三大模塊：**功能模塊：收集數據、展示數據、執行人工決策①收集數據：收集申請表信息、影像資料、上游審批記錄等；②展示數據：收集完數據后，通過人工界面展示給信審信人員看；③執行人工決策：信審信人員通過展示數據作出決策。另外，基于業務邏輯，給大家梳理系統中的業務模塊的內容。具體包括：自動審批、人工審批、進件操作、信息查看。①自動審批：含括額度審批和借款審批；②人工審批：整個過程中包括發起、提交、領單、重審復議、補件、拒絕、審批通過等操作步驟；③進件操作：含括領單、重審復議、退單、補件、電話核查；④信息查看：含括待辦、待審批、任務跟...

▲圖2***代離線計算平臺架構第二代架構從2012～2014年，在承載離線計算的基礎上，擴展了平臺能力，支持實時計算的需求，如圖3所示。▲圖3第二代實時計算平臺架構在***代離線計算平臺基礎之上，我們融合Storm和Spark構建了第二代實時計算平臺。主要的演進如下。1）集成Spark，離線計算比Hadoop性能更高。2）引入Storm，支持秒級/毫秒級的流式計算任務。3）建設了實時采集系統TDBank，數據采集實現從天級（T+1）到秒級的飛躍。4）支持資源和任務調度方面，平臺支持離線與在線混合部署，任務容器化，資源管理的維度支持CPU、內存，以及網絡與I/O，進一步提升了平臺輕量化、...

數據采集通常有兩種解釋：一種是從數據源收集、識別和選取數據的過程。另一種是數字化、電子掃描系統的記錄過程以及內容和屬性的編碼過程。數據采集系統包括了：可視化的報表定義、審核關系的定義、報表的審批和發布、數據填報、數據預處理、數據評審、綜合查詢統計等功能模塊。通過信息采集網絡化和數字化，擴大數據采集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時性和準確性；實現相關業務工作管理現代化、程序規范化、決策科學化，服務網絡化。生產現場數據采集在品質過程中的非常重要的一個環節，好的數據采集方案可把品質管理人員從處理數據的繁重工作中解放出來，有更多的時間去解決實際的品質問題，同時即時的數據采集也使系統真正地...

工廠生產數據采集系統工廠生產數據采集系統主要面向于生產制造型企業，對其內部車間的生產數據、人員數據、設備數據等進行實時監控，并存儲在數據庫中，通過圖表或報表的樣式進行展現，確保了分析和優化生產工藝流程所需的透明度。生產數據采集系統是實現工廠智能化改造的第一步，也是現場生產執行層與管理層之間的信息紐帶，能夠實現異常數據實時反饋、管理推送可視化、現場監控遠程化、過程管控集成實時化，**終實現工廠的數字化管控！近年來，生產車間無線數據采集系統的發展趨勢是簡化終端結構，在數據采集終端與主機之間采用無線通信，以代替復雜、不靈活的現場布線。該階段數據采集系統采用更先進的模塊式結構，根據不同的應...

集成了影像、聲音、文本等多種信息。視頻的獲取方式包括網絡下載、從VCD或DVD中捕獲、從錄像帶中采集、利用攝像機拍攝等，以及購買視頻素材、屏幕錄制等。（8）傳感器數據采集傳感器是一種檢測裝置，能感受到被檢測的信息，并能將檢測到的信息按一定規律變換成信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的采集、傳輸、處理、存儲、顯示、記錄等要求。信號類型包括IEPE信號、電流信號、電壓信號、脈沖信號、I/O信號、電阻變化信號等。傳感器數據的主要特點是多源、實時、時序化、海量、高噪聲、異構、價值密度低等，數據通信和處理難度都較大。（9）工業設備數據采集工業設備數據是對工業機器設備產生數據的統稱。在機器中...

基于特別業務場景的需求，在RFID的基礎上發展出了NFC（NearFieldCommunication，近場通信）。NFC本質上與RFID沒有太大區別，在應用上的區別如下。NFC的距離小于10cm，所以具有很高的安全性，而RFID距離從幾米到幾十米都有。NFC*限于，與現有非接觸智能卡技術兼容，所以很多的廠商和相關團體都支持NFC。而RFID標準較多，難以統一，只能在特殊行業有特殊需求的情況下，采用相應的技術標準。RFID更多地被應用在生產、物流、跟蹤、資產管理上，而NFC則在門禁、公交、手機支付等領域發揮著巨大的作用。（4）OCR和ICROCR（OpticalCharacterRec...

是構建數據孿生的關鍵，而已經存在于數字世界中的那些分散、異構信息，可通過“軟感知”能力來利用。目前“軟感知”比較成熟，并隨著數字原生企業的崛起而得到了***的應用。（1）埋點埋點是數據采集領域，尤其是用戶行為數據采集領域的術語，指的是針對特定用戶行為或事件進行捕獲的相關技術。埋點的技術實質，是**應用運行過程中的事件，當需要關注的事件發生時進行判斷和捕獲。埋點的主要作用是能夠幫助業務和數據分析人員打通固有信息墻，為了解用戶交互行為、擴寬用戶信息和前移運營機會提供數據支撐。在產品數據分析的初級階段，業務人員通過自有或第三方的數據統計平臺了解App用戶訪問的數據指標，包括新增用戶數、活躍用...

連接和配置：將數據采集設備連接到數據源，并進行必要的配置和設置，以確保數據采集的準確性和可靠性。實時監控：在數據采集過程中進行實時監控，確保數據采集設備正常工作，并及時發現和解決問題。數據存儲：將采集到的數據存儲到適當的地方，可以是本地存儲、云端存儲或數據庫等，確保數據安全和可訪問性。數據清洗和預處理：對采集到的數據進行清洗和預處理，包括去除噪聲、處理缺失值、數據轉換等，以確保數據質量和可用性。數據分析和應用：利用采集到的數據進行分析和應用，例如制作報表、生成圖表、建立模型、進行預測等，以實現各種應用需求和業務目標。監控和維護：定期監控數據采集系統的運行狀態，進行維護和調整，以確保...

iOS官方文檔內稱作“特定時間”），系統會讓此App進入“僵尸狀態”，此時，App后臺會給用戶進行推送。在iOS設備收到App的推送后，會對App進行初始化，從***個頁面開始，這個過程對于用戶來說是透明的，按照全埋點的采集原理，初始化操作會觸發App啟動和頁面瀏覽事件，此種場景下的啟動我們稱之為“被動啟動”。正是因此，我們在大概兩年多的時間里，經常聽到客戶抱怨，為什么采集的事件中很多用戶只有「啟動」和「頁面瀏覽」而沒有「退出」？這個問題在當時階段受技術限制，通常會被粗略判定為“刷量”。隨著場景越來越多，我們追求***，深入探究，**終得以把這個問題搞明白。但隨之而來的是，用戶不理解為...

基于通用控制器的設備接入，完成自動化裝備自身數據、工藝過程數據采集。2.**數據采集模塊第二類是**數據采集模塊，采集現場對象的物理信號，傳感器將物理信號變換為電信號后，**數據采集模塊通過模擬電路的A/D模數轉換器或數字電路將電信號轉換為可讀的數字量。例如風力發電機利用力傳感器實現風機混凝土應力狀態的實時在線監測，為風機混凝土基礎承載力的評估提供依據，同時利用加速度傳感器采集振動信號，在風力發電系統的運行過程中，實時在線監測振動狀況并發送檢測信息，根據檢測信息有效控制風機運轉狀態，避免由于共振而造成的結構失效，并對超出幅度閾值的振動進行安全預警。將力傳感器和加速度傳感器安裝固定于風機...

我們對部分**平臺進行參考性的自主研發，重構實時采集系統，同時對底層實時計算引擎Storm使用Java進行重寫等；第三代是純自主研發的階段，第三代的**平臺—高性能分布式機器學習平臺Angel，是騰訊和北大等高校聯合研發，具有完全知識產權。我們一直是開源的受益者，從Hadoop到Spark到Storm……我們的發展離不開社區，我們弱小的時候依賴開源社區，我們成長后又積極回饋社區。其實早在2014年，我們就把騰訊自己的Hive版本進行開源，它對Oracle語法兼容等特性廣受歡迎。我們第三代****的高性能分布式機器學習平臺Angel在2017年就開源了，2018年還進一步捐獻給Linux...