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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...

作者：陸興海彭華盛編著來源：大數據DT（ID：hzdashuju）人們對新事物的認知過程總是螺旋式迭代演進的，對于智能運維也是如此，智能運維是運維發展的方向，而且是一個長期的過程—從經驗主義到數據驅動，再回歸到業務驅動的過程。從2016年對于Gartner的概念的理解，到之后每一年不斷的探索與實踐，到2020年，在筆者參加的智能運維國家標準編寫組會議上，行業內達成了高度的、更加面向現實的共識：以數據為基礎、以場景為導向、以算法為支撐，如圖2-1所示。▲圖2-1行業對智能運維發展演進的理解智能運維一定來源于非常好的數據基礎，同時，如果沒有明確的業務場景，或者需求，或者功能方面的落腳點，所...

那么建議采用鏈接服務器的形式來處理，或者使用openset和opendatasource的方式，這個需要對數據庫的訪問進行**服務器的配置。不同類型的數據庫之間的連接就比較麻煩，需要做很多設置才能生效，這里不做詳細說明。開放數據庫方式可以直接從目標數據庫中獲取需要的數據，準確性很高，是**直接、便捷的一種方式；同時實時性也有保證；開放數據庫方式需要協調各個軟件廠商開放數據庫，其難度很大；一個平臺如果要同時連接很多個軟件廠商的數據庫，并且實時都在獲取數據，這對平臺本身的性能也是個巨大的挑戰。3、基于底層數據交換的數據直接采集方式通過獲取軟件系統的底層數據交換、軟件客戶端和數據庫之間的網絡...

如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是“啤酒與尿布”故事的由來。[7]當然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品**，從而找出商品之間關聯關系的關聯算法，并根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機算法角度...

?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...

并表示：為元宇宙構建基礎平臺是一條漫長的道路。我們發布了售價299美元的128GB版Quest2，這一愿景付諸實踐并不**只是打造一款眼鏡產品。這是一個完整的生態系統。我們正在同時構建多代VR和AR產品，以及新的操作系統、開發模型、數字商務平臺、內容工作室，當然還有社交平臺。從**上看，OculusQuest2在2021年的銷量已經超過1000萬臺。這也意味著Facebook將在消費電子領域直面和蘋果的競爭。從用戶體驗的角度看，目前Oculus的用戶體驗確實獲得了**性的提升。無論從屏幕的顯示清晰度、視覺體驗帶來的沉浸感，還是手柄的高精度定位系統，Quest2都已經相當成熟，而同等性能...

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...

數據采集(DAQ)，是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動采集非電量或者電量信號,送到上位機中進行分析，處理。數據采集系統是結合計算機或者其他測試平臺的測量軟硬件產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。數據范圍電力系統采集方式傳感器和計算機數據采集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部采集數據并輸入到系統內部的一個接口。數據采集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數據采集工具。被采集數據是已被轉換為電訊號的各種物理量，如溫度、水位、風速、壓力等，可以是模擬量，也可以是數字量。采集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復采集。采集的數據大多...

隨著信息化時代的來臨，大數據越來越被重視，數據采集的挑戰變的尤為突出。許多大型企業和****在信息化過程中結合自身業務搭建起了各種各樣的軟件系統，其中積累了大量的行業和**，他們急需將這些數據匯聚起來，形成自己的大數據平臺，做數據挖掘和分析，精細地服務他們的客戶。當前數據采集的挑戰如下：1、數據源多種多樣2、數據量大，更新**、如何保證數據采集的可靠性的性能4、如何避免重復數據5、如何保證數據的質量。那么如何將這么多軟件系統中形形**的數據快速、準確地采集出來呢？***就和大家討論幾種針對各種軟件系統的數據采集的方式方法。重點關注它們的實現過程、各自的優缺點。1、軟件接口對接方式2、開...

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%...

?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...

▲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、...

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...

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...

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...

大數據敞開了一個大規模生產、分享和運用數據的時期，它給技術和商貿帶來了龐大的變化。麥肯錫研究說明，在診療、零售和制造業領域，大數據每年可以提高勞動生產率。大數據技術，就是從各種種類的數據中迅速取得有價值信息的技術。大數據領域早就涌現出了大量新的技術，它們成為大數據采集、存儲、處置和展現的有力兵器。大數據關鍵技術大數據處理關鍵技術一般包括：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。然而調查顯示，未被采用的信息比重高達，很大程度都是由于高價值的信息無法得到采集。如何從大數據中收集出有用的信息早已是大...

這種情況作決定的依據是，考慮以后可能會出現功能改動，勢必會對現有系統造成影響，選擇受變動影響比較小的方案。2）確定方案，編碼3）編碼結束，進入測試、調試階段4）交付使用接口對接方式的數據可靠性較高，一般不存在數據重復的情況，且都是客戶業務大數據平臺需要的有價值的數據；同時數據是通過接口實時傳遞過來，完全滿足了大數據平臺對于實時性的要求。但是接口對接方式需花費大量人力和時間協調各個軟件廠商做數據接口對接；同時其擴展性不高，比如：由于業務需要各軟件系統開發出新的業務模塊，其和大數據平臺之間的數據接口也需要做相應的修改和變動，甚至要**以前的所有數據接口編碼，工作量很大且耗時長。2、開放數據...

關于作者：胡典鋼，***工業物聯網**，順豐物聯網平臺負責人，兼任順豐集團職業發展評審委員和ZETA聯盟工業物聯網高級顧問，負責順豐物聯網平臺建設及產品化工作。在物聯網、邊緣計算、工業大數據領域從業10余年，有豐富的實踐經驗。歷任NI公司應用工程師、高級應用工程師、大區銷售經理，兼任GSDZone社區專欄作者和海南大學校外**，NI（中國）**認證雙架構師——LabVIEW架構師和TestStand架構師，主導大型工業自動化測試控制和工業物聯網項目的開發工作。2016年受邀撰寫專著《TestStand工業自動化測試管理》，廣受業界好評，多次重印。本文摘編自《工業物聯網：平臺架構、關鍵技...

運營人員、數據分析人員等非技術人員均可埋點。缺點：由于可視化埋點是依賴于全埋點，因此他天然繼承了全埋點的缺點，比如兼容性問題、無法采集和業務相關的數據問題。那么，埋點方案未來發展的趨勢是什么呢？我理解，未來會逐步向場景化、行業化、智能化方向發展，比如如何通過可視化的方式，給事件添加動態屬性，類似于可視化動態屬性關聯。三、數據采集的原則面對這么多的數據采集方案，我們究竟該如何選擇呢？神策這5年來，已累計服務1500+家企業客戶，通過深度服務客戶，我們發現其實目前并沒有一種非常完美的埋點方案能夠適應所有的場景。不同的埋點方案，它們各有優缺點，都有他適應的場景和不適應的場景。面對這么多的埋點...

作者：陸興海彭華盛編著來源：大數據DT（ID：hzdashuju）人們對新事物的認知過程總是螺旋式迭代演進的，對于智能運維也是如此，智能運維是運維發展的方向，而且是一個長期的過程—從經驗主義到數據驅動，再回歸到業務驅動的過程。從2016年對于Gartner的概念的理解，到之后每一年不斷的探索與實踐，到2020年，在筆者參加的智能運維國家標準編寫組會議上，行業內達成了高度的、更加面向現實的共識：以數據為基礎、以場景為導向、以算法為支撐，如圖2-1所示。▲圖2-1行業對智能運維發展演進的理解智能運維一定來源于非常好的數據基礎，同時，如果沒有明確的業務場景，或者需求，或者功能方面的落腳點，所...

導讀：在元宇宙趨勢確立的過程中，標志性公司的價值確立起到了重要支撐作用。元宇宙***股Roblox、元宇宙游戲***股EpicGames和元宇宙社區**公司Facebook（已改名為Meta）這三家公司對于確立元宇宙趨勢起到了重要推動作用，我們稱它們是元宇宙先鋒隊并不為過。下面對三家公司分別做詳細的介紹和分析。作者：周掌柜來源：大數據DT（ID：hzdashuju）01Roblox與元宇宙▲Roblox官網**（KnowledgeRevolution）的教育科技初創公司。KnowledgeRevolution開發了基于模擬程序的二維實驗室，學生和教師可以在那里用虛擬杠桿、斜坡、滑輪和射...

將其儲存為統一的本地數據文件，并以結構化的方法儲存。它贊成圖表、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動聯系。除了網絡中涵蓋的內容之外，對于網絡流量的采集可以用到DPI或DFI等帶寬管理技術開展處理。?其他數據采集方式對于企業生產經營數據或學科研究數據等保密性要求較高的數據，可以通過與企業或研究部門協作，采用特定系統接口等相關方法收集數據。大數據采集平臺也許有些小的公司無法自己迅速的得到自己的所需的數據，這就需到了第三方的數據供給或平臺來搜集數據。在這里，為大家介紹一款大數據采集平臺——觀向數據，觀向數據是一款針對品牌商、零售商的線上運營數據分析系統，匯流全網多平臺、多維度數據...

全埋點優點如下：（1）前期埋點成本相對較低；（2）若分析需求或事件設計發生變化，無需應用程序修改埋點和發版；（3）可以有效地解決“歷史數據回溯”問題。同時，全埋點也有一些缺點：（1）由于技術方面的原因，對于一些復雜的操作，比如縮放、滾動等，很難做到***覆蓋；（2）無法自動采集和業務相關的數據；（3）無法滿足更精細化的分析需求；（4）各種兼容性方面的問題；（5）傳輸的數據量太大、浪費資源。3.可視化埋點所謂可視化埋點，即通過可視化的方式進行埋點。可視化埋點，一般需要依賴全埋點相關的技術。可視化埋點一般有兩種表現方式：一是默認情況下，不進行任何埋點，然后通過可視化的方式進行圈選，圈選哪些...

二、數據采集方式有哪些？數據感知可分為“硬感知”和“軟感知”，面向不同場景，即數據采集技術可以分為這兩個方面的技術。“硬感知”主要利用設備或裝置進行數據的收集，收集對象為物理世界中的物理實體，或者是以物理實體為載體的信息、事件、流程等。而“軟感知”使用軟件或者各種技術進行數據收集，收集的對象存在于數字世界，通常不依賴物理設備進行收集。基于物理世界的“硬感知”能力數據采集方式主要經歷了人工采集和自動采集兩個階段。自動采集技術仍在發展中，不同的應用領域所使用的具體技術手段也不同。基于物理世界的“硬感知”依靠的就是數據采集，是將物理對象鏡像到數字世界中的主要通道，是構建數據感知的關鍵，是實現人工智能...

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...

數據采集：又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部采集數據并輸入到系統內部的一個接口。在互聯網行業快速發展的現在，數據采集已經被廣泛應用于人工智能等相關領域，攝像頭、麥克風等，都是數據采集的工具。數據采集系統整合了信號、傳感器等數據采集設備和應用軟件。在數據大膨脹的互聯網時代，數據的類型也是復雜多樣的，包括結構化數據、半結構化數據、非結構化數據。結構化數據high常見，就是具有模式的數據。非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。大數據采集，是大數據分析的入口，所以是相當重要的一個環...

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...

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...

大數據敞開了一個大規模生產、分享和運用數據的時期，它給技術和商貿帶來了龐大的變化。麥肯錫研究說明，在診療、零售和制造業領域，大數據每年可以提高勞動生產率。大數據技術，就是從各種種類的數據中迅速獲取有價值信息的技術。大數據領域早就涌現出了大量新的技術，它們成為大數據采集、存儲、處置和顯現的有力兵器。大數據關鍵技術大數據處理關鍵技術一般包括：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。然而調查顯示，未被用到的信息百分比高達，很大程度都是由于高價值的信息無法得到采集。如何從大數據中收集出有用的信息早就是...

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...