直观:信息检索与智能处理

　　直观:信息检索与智能处理

　　《信息检索与智能处理》多角度阐述信息检索与智能处理技术，涵盖信息检索系统架构、检索结果处理、中文自然语言处理、评价方法、Web检索、网络异构信息采集、网页文本提取与去噪、信息提取、主题跟踪、主题词索引、分类、聚类、自动摘要、搜索引擎和数字图书馆的开发应用、信息可视化等。全书模块化组织，理论性强，体系完整，内容新颖，组织清晰，组织合理，注重实践。作者'

　　直观:大数据采集 *** 有哪些(大数据采集的 *** )

　　在数据分析中，“数据采集”环节是必不可少的。数据采集是借助数据分析工具，采用一定的采集方法，采集您想要用于后续数据分析和数据挖掘的数据信息。因此，数据采集也是数据分析的基础和上限。例如，一个运动类APP想要为某一部分用户制定训练课程，就需要采集这些用户的训练需求趋势、习惯训练强度、训练时间等数据。

　　我们来看看 data采集 和 data采集 方法的来源。数据来源采集主要有6种，分别是设备端数据、开放数据和其他平台数据。数据、物理数据、主观数据和数据库数据。数据采集方式主要分为手动方式、条码方式、RFID方式和数据分析工具输入4种。

　　(1) 手动方式

　　手动模式，即按键盘手动采集。手动采集的优点是要付出的成本较低，缺点是手动收录误差大，收录的数据质量不高。

　　(2)条码法

　　条码方式是通过条码扫描进行数据录入。条码方式的优点是系统的开发难度较小。此*敏*感*词*限制。这些因素都会影响收录的效率和质量。常用于零件识别工作，便于人工操作。

　　(3) 射频识别法

　　RFID方法可以支持不同信息的重复输入。优点是输入目标不需要像条码方式那样受到扫描仪范围的限制，只要标签在功率范围内，就可以识别输入。这种方法成本比较大，对软硬件的要求会更高，难度也会更高。这个采集方法主要用在数据准确率高的地方。

　　(4) 数据分析工具输入

　　现在很多企业都选择数据分析工具进行数据录入，选择合适的数据分析工具进行数据录入确实会事半功倍。比如Smartbi在数据分析、数据可视化等方面有很大优势，在数据采集方面也很强大。数据源丰富，支持多种数据源的录入，适用性很强。它不仅支持常用的预言机等关系型数据库，还支持多维数据库和各种主流大数据等数据源。

　　以上是6个大数据采集来源和4个大数据采集方法的内容。有兴趣的朋友可以继续深入研究！