大荆镇数据采集标注处理分析
编辑整理：整理来源：油管，浏览量：68，时间：2022-11-06 02:07:01
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1、数据采集标注处理分析
大数据处理方法很多，但是普遍实用的大数据处理流程可以概括为四步，分别是数据采集、数据导入和预处理、数据分析和统计、数据挖掘。
大数据处理流程之一：数据采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。大数据的采集需要有庞大的数据库的支撑，有的时候也会利用多个数据库同时进行大数据的采集。因此对于数据库的负载以及每个数据库之间进行切换都存在着挑战。
大数据处理流程之二：数据导入和预处理
采集端有很多数据库，需要将这些分散的数据库中的海量数据全部导入到一个集中的大的数据库中，在导入的过程中依据数据特征进行一些简单的清洗、筛选，这就是大数据的导入和预处理。
大数据处理流程之三：数据分析和统计
对已经导入的海量数据依据其本身特征进行分析并为之分类汇总，以满足大多数常见的分析需求。在分析的过程中需要用到大数据分析工具，例如勤智数码的DeepOne分布式计算存储。
大数据处理流程之四：数据挖掘
针对前面已经数据分类汇总，利用数据挖掘算法对这些汇总数据进行深一步挖掘。数据挖掘算法都比较复杂，没有预先设置的公式，这也是考验一个公司实力、人工智能的一个环节，只有相对准确合适的算法才能从大数据中得到有价值的数据分析结果。
普遍实用的大数据处理流程必须满足以上四步，当然这个过程涉及的数据比较大而且还要用到数据分析工具，所以说这个工作流程还是很复杂的。
参考资料：http://www.chinawiserv.com/home/news/detail/id/551
学大数据技术,上cda.cn
大数据主要包含大数据平台和分析
大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层，是一个复杂的IT系统，需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。
1.1采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集是非常适用的，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；
1.2储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；
1.3计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapReduce、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会最高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；
1.4应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；
2. 大数据分析知识：
大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换
2.1数据分析方法论：统计基础 微积分（求导）代数（矩阵运算）等
2.2统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等
2.3数据挖掘模型：决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等
亿信ABI是一款集数据采集、处理、分析和展示为一体的平台。全方位满足用户的数据应用场景，通过丰富的数据分析手段，为用户提供一站式数据分析平台。并且很大程度上能降低数据分析实施技术门槛，使复杂的工作简单化、重复的工作智能化。
亿信ABI中的数据整合模块，相当于一整套数仓实施工具，其中丰富的处理转换组件，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度，用于帮助政府和企业构建数据仓库，完成数据融合，提升数据质量，服务数据分析。
ABI中报表分析里内置了上百种可视化元素和图形。不仅支持80多种统计图，还囊括了世界、中国各省市的地图及gis地图，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。同时abi还支持动态炫酷的酷屏分析，独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表，将创意变为现实。
除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让您的汇报展示更加出彩。
大数据的分析及处理可以利用互联网信息分析引擎，分析引擎主要功能是通过自动分词、自动聚类、自动分类/规则分类/混合分类、文本相似性检索（自动排重）、自动摘要+主题词标引（自由词+行业主题词）、常识校对、信息过滤、拼音/同音检索、相关短语检索、自然语言检索等文本挖掘技术，对采集数据进行研判，并结合全文检索技术实现结构化与非结构化的数据管理，支持结构化和非结构化数据的混合检索。
特点：
1.大数据情感分析
统计学习和深度学习（RNN+CNN）技术相结合，分行业进行情感标注，再利用TensorFlow进行训练。
2.网络虚拟身份特征画像
从海量信息中，进行主体识别，隐性特征提取，关联规则挖掘，从中描绘出虚拟人物身份、性格、行为习惯等。
3.多语种处理
支持英、法、德、俄、韩、日等20多种语言知识工程体系和信息挖掘算法。
4.热点聚类
热点信息排行、热词聚类、热度指数分析。
5.海量数据处理
具备日均亿级网页数据的在线、离线处理能力。
2、数据采集标注处理分析报告
数据标注指使用自动化工具通过分类、画框、注释等等对收集来的数据进行标记以形成可供计算机识别分析的优质数据的过程。2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB，较2018年有所上升，2020年中国大数据市场整体规模预计首次超过100亿美元，数据量的增加推动大数据行业支出规模逐年上升。
在此背景下，数据标注需求随数据量增长而上升，2019年需求量约为36EB，市场规模达30.9亿元，2020年在36亿元左右。从供给端来看，大数据产业发展必将推动非结构化数据的清洗标注需求，从而带动数据标注相关企业数量上升。
数据量上升，大数据支出增加
近年来，我国互联网产业高速发展，带来数据量的迅猛增加。2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB，同比增加29.3%，占全球数据总产量的9.3%。人均数据产量方面，2019年我国人均数据产量为3TB，同比增加25%。
2015年以来，随着国家和地方政府的大力推动，大数据产业加速发展。一大批大数据产业园相继落地，大数据产业生态加速完善，相关标准和技术体系持续完善，应用市场日益壮大，产业国际影响力不断提升。
根据IDC于2021年3月发布的最新预测数据显示，2020年中国大数据市场整体规模预计首次超过100亿美元，较2019年同比增长15.9%。
长期来看，中国大数据支出整体呈稳步增长态势，市场总量有望在2024年超过200亿美元，与2019年相比增幅达到145%。同时，中国大数据市场发展迅速，五年CAGR约为19.7%，增速领跑全球。
数据标注需求量约为36EB，市场高速发展
目前市场上有1%的数据能被收集保存下来，同时其中有90%数据是非结构化的数据，这些非结构化的数据只有经过清洗与标注才能被唤醒价值，这就产生了源源不断的清洗与标注需求，按照90%的非结构化数据全部需要被清洗标注以应用于人工智能发展来看，2019年中国需要被标注的数据量达36EB。
从市场规模来看，根据iResearch数据显示，到2019年，数据标注行业市场规模为30.9亿元，到2020年行业市场规模突破36亿元，预计2025年市场规模将突破100亿元，说明我国数据标注行业处于高速发展阶段。
企业数量呈上升趋势，2020年底突破700家
根据AI数据标注猿统计数据显示，2020年4月，国内数据标注业务相关公司数量为565家，2020年12月，数量增长至705家，2020年4月份到12月份的相关数据标注需求公司增量为24.78%。
截至目前，国内包括作坊在内的以数据标注为核心业务的企业有上千家。未来，在大数据产业的不断发展下，预计数据标注相关企业数量将呈现不断增长趋势。
—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据标注行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
3、数据采集标注处理分析方法
1. 统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）。2.测量系统分析（MSA，Measurement System Analyse）。
3.失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）。
4.产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）。
5.生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。
1、SPC一是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 SPC能解决的问题 有：
1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
2、MSA一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析。
测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。
3、FMEA一在设计和制造产品时，通常有三道控制缺陷的防线：避免或消除故障起因、预先确定或检测故障、减少故障的影响和后果。FMEA正是帮助我们从第一道防线就将缺陷消灭在摇篮之中的有效工具。 FMEA是一种可靠性设计的重要方法。它实际上是FMA（故障模式分析）和FEA（故障影响分析）的组合。它对各种可能的风险进行评价、分析，以便在现有技术的基础上消除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平。及时性是成功实施FMEA的最重要因素之一，它是一个“事前的行为”，而不是“事后的行为”。为达到最佳效益，FMEA必须在故障模式被纳入产品之前进行。
4、APQP一产品质量先期策划（或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分。 定义及其他知识点： 产品质量策划是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。 产品质量策划的目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。 有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
5、PPAP一生产件批准程序(Production part approval process) PPAP生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告,材料检验报告; 外加一些零件控制方法和供应商控制方法；主要是制造型企业要求供应商在提交产品时做ppap文件及 首件，只有当ppap文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。 PPAP是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。
质量管理五大工具，也称品管五大工具。包括：
1.统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）；
2.测量系统分析（MSA，Measurement System Analyse）；
3.失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）；
4.产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）；
5.生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。
一、SPC
SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 SPC能解决之问题 ：
1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期；
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
二、MSA
一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析。
测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。
三、FMEA
在设计和制造产品时，通常有三道控制缺陷的防线：避免或消除故障起因、预先确定或检测故障、减少故障的影响和后果。FMEA正是帮助我们从第一道防线就将缺陷消灭在摇篮之中的有效工具。 FMEA是一种可靠性设计的重要方法。它实际上是FMA（故障模式分析）和FEA（故障影响分析）的组合。它对各种可能的风险进行评价、分析，以便在现有技术的基础上消除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平。及时性是成功实施FMEA的最重要因素之一，它是一个“事前的行为”，而不是“事后的行为”。为达到最佳效益，FMEA必须在故障模式被纳入产品之前进行。
四、APQP
产品质量先期策划（或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分。 定义及其他知识点： 产品质量策划是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。 产品质量策划的目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。 有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
五、PPAP
PPAP生产件批准程序(Production part approval process) PPAP生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告,材料检验报告; 外加一些零件控制方法和供应商控制方法；主要是制造型企业要求供应商在提交产品时做ppap文件及 首件，只有当ppap文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。 PPAP是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。
参考资料：
分析数据有两种，
1 列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。
表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；
此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；
根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2 作法
作法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。
从线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。
此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线表示出来。
例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgr为纵轴，以1／t为横轴画，则为一条直线。