采集系统上云(企业上云如何对SLS日志审计服务进行权限控制(图)
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　　企业上云时如何控制SLS日志审计服务的权限
　　来自：阿里云存储服务 2021-04-27545
　　简介：日志审计是信息安全审计功能的核心部分，是企业信息系统安全风险管控的重要组成部分。SLS的日志审计服务为阿里云多云产品（Actiontrail、OSS、SLB、RDS、PolarDB、SAS、WAF等）提供一站式的日志采集、存储、查询、可视化、告警能力，可用于支持安全分析、合规审计等常见应用场景。
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　　一、后台日志审计介绍
　　日志审计是信息安全审计功能的核心部分，是企业信息系统安全风险管控的重要组成部分。SLS的日志审计服务为阿里云多云产品（Actiontrail、OSS、SLB、RDS、PolarDB、SAS、WAF等）提供一站式的日志采集、存储、查询、可视化、告警能力，可用于支持安全分析、合规审计等常见应用场景。
　　
　　日志审计的特点：
　　日志审计服务提供统一的管理界面，方便用户方便的配置云产品日志采集。本页面提供各种云产品审计日志采集开关、存储方式（区域化/集中化）、TTL、是否开启威胁情报检测等功能。
　　
　　企业上云后面临的权限问题
　　众所周知，master账户拥有该账户下所有资源的所有权，可以修改该账户下所有资源的配置。企业上云后，特别是在一个公司的多个部门或多个业务线发展的场景下，如果都使用主账号来操作，风险是非常高的。而RAM则为企业解决了上述问题，提供了一个简单统一的安全资源管控系统，可以分配权限，集中管理资源。
　　企业上云后面临的一些常见权限管控问题：
　　企业上云后，可以创建和管理RAM用户，控制这些RAM用户对资源的操作权限（权限最少分配原则），从而达到权限控制的目的。日志审计服务作为云日志安全审计的控制中心，是云日志合规的配置入口点，安全是重中之重。同样，我们也可以合理地使用RAM来达到访问控制的目的。
　　二、日志审计最佳实践
　　为了使用RAM来控制日志审计服务的权限，首先需要明确日志审计场景所涉及的资源：
　　权限控制涉及的账户类型和权限，按权限降序排列：
　　三、RAM子账号日志审计操作最小权限1、自定义日志审计写入最小权限
　　{
"Version": "1",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"log:GetApp",
"log:CreateApp"
],
"Resource": [
"acs:log:*:*:app/audit"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"log:Get*",
"log:List*",
"log:CreateJob",
"log:UpdateJob",
"log:CreateProject"
],
"Resource": [
"acs:log:*:*:project/slsaudit-*"
]
}
]
}
　　2、自定义日志审计只读最低权限
　　与“自定义日志审计写入最小权限”相比，去掉了“log:CreateApp”“log:CreateJob”“log:UpdateJob”“log:CreateProject”等权限。
　　{
"Version": "1",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"log:GetApp"
],
"Resource": [
"acs:log:*:*:app/audit"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"log:Get*",
"log:List*"
],
"Resource": [
"acs:log:*:*:project/slsaudit-*"
]
}
]
}
　　四、操作步骤1、创建第三部分提到的权限
　　例如，创建一个名为 audit_test 的权限策略。
　　
　　2、根据第二部分的权限列表，对子账号进行授权
　　
　　3、登录子账号进行审计操作五、通过拒绝授权进行控制
　　本文第三部分提到的“RAM子账户日志审计操作的最小权限”主要是前瞻性的，尽可能限制子账户的权限。但是在某些场景下，子账号想要拥有更大的SLS权限，但是需要排除日志审计APP的配置权限。这时候就需要用到RAM的拒绝权限功能了。详细权限配置如下：
　　{
"Version": "1",
"Statement": [
{
"Effect": "Deny",
"Action": [
"log:CreateApp"
],
"Resource": [
"acs:log:*:*:app/audit"
]
},
{
"Effect": "Deny",
"Action": [
"log:CreateJob",
"log:UpdateJob",
"log:CreateProject"
],
"Resource": [
"acs:log:*:*:project/slsaudit-*"
]
}
]
}
　　例如，如果授予子账户 AliyunLogFullAccess 权限，则子账户将拥有所有 SLS 权限。但是当您想撤销审核APP配置权限时，可以添加自定义否定策略。
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　　采集系统上云(大数据在大规模工业生产中的管理复杂度不匹配)
　　采集系统上云，自动根据区域数据、用户需求，自动识别异常，利用相应技术手段，将区域内异常数据提取出来，转化为可识别的数据，输出给内部使用。
　　让产品有一个有效的业务，快速迭代和完善，保证不得新功能覆盖不了老用户。保证内容不被刷。如果上面说的做好了，
　　上云分布式技术下的大数据处理，上云时间就是不断的增量数据的沉淀，只能打通做目前看来一些比较复杂的场景，这样很多问题都能解决了。
　　这个你可以去问下别人，
　　下云还是上云，到底是什么让你这么纠结，你先考虑清楚下云还是上云这个问题就好了。我们现在正在研究下云，以上云体系的mds-y.ai为例，提供大数据方面的研究和人工智能相关的策略，欢迎关注我们微信公众号。
　　大数据在大规模工业生产中的应用环境总结了以下几点：大数据与工业生产的管理复杂度不匹配大数据作为it核心技术，需要强大的it体系做支撑。技术发展日新月异，it体系上云意味着大数据不能依赖单一、某一个云上传统计算集群，要集成云平台、业务云平台、存储、应用云平台，it体系上云带来了高昂的成本投入，机遇和挑战并存，因此大数据需要充分准备。
　　it体系上云，意味着将大数据分布式化、集群化、化管理。多云集群作为大数据，只能在一个云上分析存储，也就是要达到数据的规模化。大数据还需要满足海量数据、高并发、快速查询这些大数据常规的要求。大数据是工业生产的一项核心技术，研究大数据，关键是要选择合适的实现方案。与单体应用架构相比，大数据技术和产品需要发挥其优势，在选择平台上，要遵循整体的技术方向。
　　大数据架构目前，大数据开发平台主要有以下几种，其中功能最强大的是hadoop平台。按层次划分可分为3类：hadoop平台pb级别mapreduce平台mapreduce平台vshivesqlonhadoop平台目前google已经推出hive集群，amazon也宣布推出oozie平台。datastax、hortonworks等传统集群厂商也开始推出相应的平台，此外，像greenplum等新兴的oltp数据库厂商如：alinavigator，hivecloud等也相继推出自己的大数据开发平台。
　　大数据架构对服务器硬件配置要求较高，同时还必须具备良好的算力和存储条件。一般情况下，大数据应用的硬件均需要支持云平台、各类数据库服务和可伸缩数据库集群。综上所述，在大数据架构，设计之初，就需要充分考虑大数据系统的架构与容量，按照一定的规律，去选择正确的云平台。应用场景的差异大数据可分为两类应用场景，一类是传统数据分析，一类是大数。 查看全部

　　采集系统上云(采集数据通过平台厂商的方式最大化-pc版)
　　采集系统上云，其实是通过利用互联网，连接平台和实体商家、企业，达到为商家提供统一的资源或服务，帮助实体企业发展实体经济的目的。但大多数时候，采集系统的使用者既面对着平台提供者，更面对着实体企业自身，采集数据技术能做到，
　　采集系统厂商，主要是开发采集协议或采集算法，只要能跟平台对接，通过中间服务商提供接口，就可以被不同角色的应用所使用。而平台厂商，除了提供算法和采集协议外，通常还会提供全面的数据接入方案：总之，采集数据通过平台厂商的方式最大化，通过第三方平台的方式也是如此，我们常说的云采集/云协议。举个例子，也是大部分pc+采集器的数据格式，ts/db，tmhtml/json，tmjpg/tiff，就是pc版的采集器。
　　上线方式也多种多样，有现成的api接口上线，自己定制后端代码，设计上线指标，上线方式和周期都会因平台不同而不同。
　　自己家的小产品，希望快点上线。
　　采集没有人做，天猫采集更不可能。工业品采集几乎不可能，因为日波动很小。贸易品那就简单了，基本采集不到后台数据，最多从店内的信息中推断出全部数据并提供一个表格让你核对。你问我云采集有什么用，我就告诉你，现在工业品全部使用一个gb的cc协议。是个纯手机的平台，谈不上云协议。上都是买家买卖信息的，也很难做到多地采集，毕竟有加密协议，你采到的任何数据都不能直接访问也不能透露给卖家。
　　既然这么难采集，采集真实信息用工业机器人更靠谱。买家卖家身份确认，资金关系，对方收货地址，订单总金额，信息全在表格里一列列的展示，查询方便速度快准确率高。不管是谁，比如招投标平台，做一个云采集系统，不知道多少生意要黄了，抓住时机快抓住机会，赶紧上车吧。 查看全部

　　采集系统上云(采集系统上云比较少，什么值得购买的app？)
　　采集系统上云比较少，自己搭个系统基本上成本都比较高，如果要采集app，可以利用的api（阿里云、腾讯云的api也是很好的选择），如果是平时采集一些短信，公众号或者头条信息，做为自己工作内容的输入也不错，
　　专业市场，可以看看有没有经销商做做，找些懂技术的人。可以开展赚差价。慢慢可以做出名堂。
　　我们公司也是想开发一个app来提高用户体验，目前刚开始接触中，
　　问他有没有成熟的案例，如果有，app几千块就能搞定，如果没有，就去找个成熟的开发商购买（不建议采集安卓，要用ios）然后找个专业的采集团队（也不知道能请多少人），有针对性的开发（看你的需求，选择合适的开发语言、采集端、数据接口），做出来，再卖。
　　深圳飞鱼科技目前在开发android采集，服务商分两种：一种是/联盟（这类大家都很熟悉了），以及其他网络合作伙伴；另一种是深圳启星数据（自己的号称独立研发团队，主要是用来做二手交易类的app和接口，所以这类型的目前暂时小众，感觉开发成本比较高）。据说android采集已经在各省市实施（在具体的省市你可以到各省市的appstore去查看，因为代理android估计大多都是说自己的通用版本，见的比较多，但很多ip使用到的app没有参与android个性化的分类，所以商家真的是提供不了什么值得购买的app，很多都是新开发的，有些还做着其他的app）。 查看全部

　　采集系统上云(采集系统上云是大势所趋，如何选择采集工具)
　　采集系统上云是大势所趋，然而随着不断的成本提高，配套程度的限制，既高，无法满足客户个性化需求，又难以实现商业数据化。实际商用采集可操作性差，转移效率低下，因此不如通过软件来实现，并且相比云采集来说，云采集软件完全可以实现小程序商城，购物车商城的人性化采集，那么我们把采集比作撒网一般的东西，那我们应该怎么的去把渔网撒的更大才好呢？撒网能有大的效果，那我们把渔网撒的再宽松，抓的更多就好。
　　因此我们需要一款集合电商，微商，个人号，企业号互联互通，自媒体的采集工具。我们以平台为例来说明一下我们应该如何去选择采集工具。
　　一、关注平台调用系统数据api接口或者关注平台本身的openid，
　　二、关注平台外全网源码，确定种类，每个平台的源码都是不一样的，
　　三、商品名称和价格，这样就基本上能确定了类目，买家价格，买家优惠价格，该时机价格，和未来大致销量。
　　四、行业数据库，类目商品，以大类为例，这样可以确定一个类目，比如化妆品，美发，美甲，还有好多小类，比如手表，情趣，防晒喷雾，插画，等等。基本确定后，一般一款工具关注不了太多，可以选择需要哪些就可以自己编辑采集来实现，比如我们需要知道某个品牌的所有行业有没有，比如化妆品，也可以找品牌，比如女装，需要男装，女装的品牌等等，就可以编辑对应的后缀即可。
　　如果对应的采集源码特别多的情况下，你还是考虑下要不要小程序商城，个人号商城，企业号商城等等。然后平台做个小程序商城，售卖客户货物，企业微信小程序都可以购买。记住采集工具只是采集，并不会改变我们的商品。更多的是在于平台去推送商品信息，我们去运营推广客户引流。因此，根据公司情况考虑好匹配定位才是首要。 查看全部

　　采集系统上云(阿里云CDN团队空见：开源的系统和应用采集软件Tsar
)
　　在开源人LinuxCon + ContainerCon + CloudOpen China（简称LC3））事件中，阿里云CDN团队的空想（一个花哨的名字）分享了开源系统和应用采集软件沙皇公司背景、设计思路及用途、模块开发及未来规划。
　　其实这是阿里巴巴在做系统或者应用监控的时候的一个想法。组队学员在实际使用过程中比较舒服，软件的扩展性、稳定性、易用性也比较好，所以目前在所有机器上都可以使用。部署，作为基础监控代理，提供稳定的数据支持，同时对外开源。
　　沙皇背景
　　对于在线SA/PE/R&D，他在开发一个软件并部署的时候，需要关注软件的运行情况，需要到顶部查看CPU/内存/网络等基本指标是否正常整个服务器的/IO都OK。为这些指标找出一些软件瓶颈和有针对性的优化。事实上，现在市场上有很多类似的软件，都具有一定的特殊性。它可能只是一块采集。每个软件采集都有不同的指标。这些指标的使用是不一致的。因此，对用户的要求非常高，需要了解所有监控软件的使用方法，对于在线排查问题非常不便。这也是我们最初的痛点。我们发现我们拥有所有数据，但如何链接和使用它是不方便的。于是，我们有了沙皇的想法。
　　
　　下图展示了目前网上很多命令的使用。整个Linux站中的各个级别都有一些对应的命令。运维等用户的学习学习成本非常高，不利于我们统一监控。
　　
　　需求与解决方案
　　所以我们的第一个要求就是要有一个简单好用，基础数据齐全，最好有应用数据的采集软件。因为刚才列出的指标都是一般指标，但是我们有应用软件，我们想知道应用软件上的一些数据，比如QPS和响应时间。目前开源软件无法支持，业务需要自己编写采集工具进行数据采集和监控。
　　另外，我们希望一些数据可以在数据之间建立关联。比如当前CPU高，是否会导致其他数据指标出现一些波动？需要比较这些指标来确定问题。
　　同时，要对数据进行实时过滤和离线查看，可以在本地长期存储，也可以远程发送，便于中心进行一些数据分析和挖掘。
　　有了这些要求，我们的解决方案就是模仿Sar。sar本身就是一个系统活动报告，实现系统指标。我们在它的基础上做了一些扩展。除了系统级数据采集，Tsar还可以做应用级的采集，也可以模块化，支持扩展。例如，现在采集中有十个指标。如果还有其他的应用指标和业务数据想要去采集，你可以很方便的在Tsar写一个模块到采集。它还支持简单的报警和远程发送。
　　设计和使用
　　沙皇的原则很简单。它主要利用了动态库的特性。我们每个采集模块都会实现一些功能，比如采集功能，分析处理功能，注册时提供的模块。基本字段，比如模块名称，模块中收录的字段，其中字段来自采集，采集之后如何处理和输出，这些函数注册在Tsar框架中，去到采集每周期@>时调用这些指令的函数，即可完成采集的处理和整个数据的输出。
　　整个模块的注册和执行过程如下：
　　
　　下图是沙皇功能的大图。底部是系统计数器和软件界面。每个具体的模块都引用了Sar，它实现了很多系统指标采集。此外，还针对应用软件提供了LVS、Nginx等对比。常用应用软件模块。
　　
　　在上面的采集过程中，会对模块进行一些过滤处理，具体执行各个模块的采集函数，根据格式获取数据并进行格式化。框架将格式化数据并将其保存到 /var/log/tsar.data。我们采集所有的原创数据都以文件的形式存储。与Sar有所不同。Tsar里面的字段是可读的，Sar看不出里面的意思。
　　数据采集到达后，支持发送到远端，比如发送到网络接口，或者发送到MySql、Nagios等。另外，数据展示分为两部分，分为分为实时显示和历史显示。在实时显示中，您需要查看指标每秒的样子。历史显示是过去每一分钟数据的历史记录。回放。目前，Tsar 支持秒、分、天等不同维度的数据显示。
　　沙皇的用法
　　Tsar的用法比较简单，不管是哪种模块，都共享这个用法。上面最常用的命令是check命令，输出系统最新的监控指标。有了这个功能，所有的基础软件采集基本上可以每分钟调用一次检查，拿到最后一分钟的监控数据，把这些数据带到我们的监控平台，在监控配置和集中处理里面做一些事情。此命令使用最频繁。
　　
　　-c 是定时执行命令。这样你当前打开的模块的所有采集函数都会执行一次，获取数据，并将数据保存在tsar.data的原文件中，以备后用。
　　-i 是指定一个间隔，多少秒或多少分钟。
　　下图是部分用法的截图。实时模式下，可以指定-l或--live，可以实时活采集模块数据，分析结果。如果不指定，则默认为离线。时间间隔，如果不指定-i，默认为秒和分，实时每秒显示采集，离线每分钟显示一次。您还可以指定一个模块 --mod_name。如果指定几个模块，则可以显示多个指标。这样你就可以将你关注的指标显示在一个屏幕上，让你看到它们之间的影响和关系，从而找到问题的症结所在。
　　
　　Tsar 还支持多个项目模块。有时一个系统指标有多个实例。这里体现了item的概念，可以更灵活的展示数据。另外，--check是查看我们最后一分钟的数据，它会在这一行显示最后一分钟的每一个指标和字段，可以非常方便的进行一些监控处理。
　　
　　Tsar 本身是一个独立的软件，可以为其他系统提供丰富的数据源输入。
　　下图是一个比较常见的配置，包括配置文件、指定模块、指定输出等。
　　
　　下图展示了如何输出到Mysql和Nagios的配置方法。
　　
　　定制开发
　　Tsar目前支持C、bash、Lua三种方式开发自定义模块，里面有近100个应用模块。模块组成包括模块名称、描述信息、采集函数、显示函数等。Tsar本身也可以使用tsardevel的脚本自动生成一个模板，在这个模板的基础上进行修改，效率更高。
　　
　　具体模块开发内容如下：
　　
　　采集功能是详细捕获value_1/2/3。无论是在计数器文件中还是在界面中，您都可以获取该值。但是得到的值并不是要显示的最终值，而是瞬时值。
　　
　　显示值需要通过数据显示功能进行处理和计算。display函数中的两个输入参数会告诉你你的采集的最后两个数组的数据是什么。通过两个数组的计算，最后的结果就是最终显示的数字。前面的所有内容都做完之后，最后在模块中生成注册函数。以下是一些关键信息，例如模块名称。用法、模块字段数据结构、字段数、采集函数和显示函数。
　　
　　至此，一个模块基本完成。
　　将来的计划
　　我们未来对沙皇的规划主要是三个方面。
　　第一个是跨平台的，对于某些Linux版本不是特别好，所以我们会在跨平台方面多做尝试。
　　二是完善框架。目前的框架比较大。如果单个模块有一些异常，整个 采集 都会挂起。在本节中，我们将解耦一些模块和框架之间的强依赖关系，希望能够更好地容灾。
　　三是丰富了一些模块。已经有很多常用的系统模块，内部的应用模块也比较丰富。我们也希望大家可以在开源区提供更多的模块，让我们能够支持更多类型的采集 一些。
　　目前，在阿里巴巴整个开源代码库中，外部贡献者并不多，十几个人，内部贡献代码的有100多人。欢迎访问主页和代码库。有任何问题也可以联系本文分享者：孔健。
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　　采集系统上云(公有云首推七牛云，本地采集全量采集)
　　采集系统上云，主要分公有云，私有云，个人云等方案，不同云方案的质量不同，选择不同，目前传统的采集方案使用一些线上采集软件，电脑上电脑采集（没有api），根据客户采集要求配置采集代码（提供给客户）。传统方案只能使用pc采集软件采集，线上采集软件可能不好使用，采集质量不高，从而导致，采集后的数据不规范，没有上报等一系列问题。
　　公有云首推七牛云，全国用户最多，开发人员的技术精细化，在采集这块很好解决。不用客户安装各种软件。七牛云采集采集系统上云分解一下步骤：首先，自己有了系统的需求后，可以按照系统要求需要用到的功能开发一套适合的程序，这里可以根据自己的实际情况，设置采集功能，大致包括：1，采集字段，包括单击鼠标所对应的字段url，对于需要公开采集的数据，采集速度要快，效率快2，采集条件定义，比如支持多种采集条件，这个后面详细写3，采集协议，什么条件下，采集那个字段以及对应的url，这个根据采集条件，决定如何处理url等4，匹配规则，针对不同的采集规则，解决一些特殊的问题如：等。
　　本地采集本地采集，就是不用客户端操作，直接在电脑上，手机上，这些客户端进行采集操作。七牛云采集使用就写到这里，一般如果数据量不大，建议用本地采集软件，小数据量，可以本地采集。要快速，那就全量采集。 查看全部

　　采集系统上云(php数据接口对接,的几个关键点，你知道吗？)
　　采集系统上云以后，网站会更快速的响应市场的变化，会比平时更快的响应客户的需求。从而使市场的迅速增长。增加市场竞争力。所以，个人建议还是开发自己的数据采集系统。一般都会有建设数据公共接口，支持php，java，nodejs等等一系列多种语言都可以调用数据。一个很简单的存数据的接口就可以解决市场的数据需求。
　　1、采集工具市场的采集工具能采集市场的所有数据，在哪里可以找到接口/模块，比如像你这样的需求的话，就可以搜索php数据接口对接,好多专业的数据公司都会提供解决方案。2、市场需求量每个行业每个产品都是有一定的市场量的。如果个人需要做业务，并且市场没有这个数据量，那就只能做全国了。其实这个就是个数据量的要求。
　　怎么采集全国,而不是省份/地区。像一个省份，就有很多市场，想一下自己的客户是在哪些城市的。可以从这个层面入手。不同的市场，数据也会有所不同。像销售市场，销售额/人均人力/销售比就是一个重要指标。而还有，人均下单，在小平台可能是一个重要指标。这个你根据你自己的情况来确定。可以在做整体的市场调研之后，把握关键的数据需求。然后加以整合就可以。
　　再补充一下下。1.测试的时候有问题，各方面的问题。主要是协议报文，页面源码压缩包，封包打包，在线验证。关于模块调用和命令行。2.这个行业用的是分布式分布式分布式，当中有个核心就是后端。你看看有没有同类的知名平台出现。3.进阶。看看国内有没有这样的平台出现。新闻客户端，有无自营业务。零售业，有没有对接的模块。农村电商。电商看看有没有整合的平台。天猫有无同类型的平台。 查看全部

　　采集系统上云(定时自动化定时发送信息、定时调度功能分析与维护)
　　采集系统上云是需要全面考虑实际操作的问题，要确定在哪个地区才能进行采集，是做通用采集系统，还是接入第三方来满足不同的数据实时采集要求。云采集模式，采集数据质量可以像传统的基于linux的采集系统中获取的数据质量是一样的，采集到的数据都是经过预编码，实时传输的，这也是基于服务器节点部署的方式。但是云采集会带来运维上的麻烦，云服务器不好管理和维护，很多服务器都有事故冗余存在。当然，业务也可以发展这种多节点云采集，来实现数据主备采集。
　　采集数据属于应用层的东西，关键在于app应用做的好不好，不在于他系统本身的商业化程度如何，如果确实好，就值得上云。
　　专业的事情交给专业的人干。当然，简单的东西，快速，好用就行。
　　我觉得可以先通过cdn数据中心（现在网络都很大，idc也有很多）直接转发到服务器，用户打开网页就是一个http请求。然后每隔5分钟同步ip和用户id。然后就是完全自动化在服务器端处理数据了。这样很多并发量小的用户也是可以承受的，一点个性化操作还是不用操心的。例如你同步定时发送微信消息到微信等的通讯方式。业务逻辑上不用太多考虑就行。只要以前的用户信息能还原到服务器端就行。
　　云采集软件应该首先考虑一个问题：看懂合同。是否合理的运营商提供用户定时自动化定时调度功能。定时自动化定时发送信息、定时自动化搜索以及自动性价比最高的定时自动发送点击。是否提供高频，定时的判断出现在哪些频道。这个非常重要。然后，硬件加速能否应付批量用户，并且省电是关键，不要考虑自己的服务器能承受多少同样高并发。 查看全部

　　采集系统上云(优采云·云采集服务平台优采云验证码登陆-设置执行前等待方法)
　　优采云·云采集服务平台优采云验证码登录-设置执行前等待的方法（7.0版本）本文将向您展示登录界面有验证码或其他验证（如滑块验证）网站，通过设置执行前等待数据的方法采集。有问题的示例是 采集 数据 URL 是 /login.aspx。登录时设置执行前等待，然后手动输入验证码或滑块验证单机时采集，然后进行采集。提示：此方法只能在单机采集上使用，无法自动识别云端采集。第1步？登录优采云7.0采集器→点击新建任务→自定义采集，进入任务配置页面：然后输入URL→保存URL，系统会进入流程设计页面，并自动打开之前输入的URL。验证码登录-设置执行前等待-图1：输入URL 下一步是输入用户名和密码，优采云模拟人类行为，所以这一步也很简单。第2步？在浏览器中点击用户名输入框→在右侧弹出的提示中选择“输入文字”→输入您的用户名→选择“确定”验证码登录-设置执行前等待-图2：回车账号验证码登录-设置执行之前等待-图3：输入密码和验证码的方式与账号相同。这样，输入用户名和密码的步骤就完成了。下一个，
　　第3步？？在浏览器中手动输入验证码→然后在浏览器中选择“登录”按钮→在弹出的提示框中选择并点击按钮→页面会跳转到登录界面。验证码登录-设置执行前等待-图4：点击登录，这里我们需要对点击登录元素做一个执行前等待。这个的目的是为了单机采集，运行到这一步会等待设定的时间，当我们在本地采集时使用这个时间，我们可以手动进入验证代码。然后规则遵循后续流程采集数据。第四步？？点击页面上的“进程”按钮，进程显示后，选择点击元素→右侧高级选项→执行前等待时间（这里我设置了10秒，这个时间是自己估计的，可以随意设置）验证码登录-设置执行前等待-图5：设置执行前等待这里设置完成后，再提取数据。第五步：这里我随机抽取了一段数据，只是为了演示登录功能。本体的操作请参考初学者教程。验证码登录-设置执行前等待-图6：提取数据的简单过程就完成了。第 6 步？然后选择save and start按钮，系统会在本地启动一个采集进程，当它执行进入验证码操作时，我们会在这里等待10秒，利用这个时间手动输入验证码，然后系统会根据后续流程自动执行操作验证码。
　　?相关采集教程：链家租房信息采集新浪微博数据采集58同城信息采集优采云——70万用户精选的网页数据采集器@ >. 1、操作简单，任何人都可以使用：无需技术背景，即可上网采集。过程完全可视化，点击鼠标即可完成操作，2分钟即可快速上手。2、功能强大，任何网站都可以：点击、登录、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax脚本，通过简单的设置异步加载数据页面。采集。3、云采集，可以关掉。配置完采集任务后，可以关闭，任务可以在云端执行。庞大云< @采集 集群24*7不间断运行，无需担心IP被阻塞和网络中断。4、功能免费+增值服务，可根据需要选择。免费版功能齐全，可以满足用户基本的采集需求。同时，还建立了一些增值服务（如私有云），以满足高端付费企业用户的需求。 查看全部

　　采集系统上云(ibm：大数据和人工智能结合应正在紧锣密鼓推进)
　　采集系统上云后，信息的准确性和完整性将得到显著提升，仅靠人力一个人是无法实现信息录入的，所以大数据就是在云上集合庞大的海量信息系统与人工智能技术，从大数据分析中进行挖掘，从而为未来进行有效的决策，信息采集系统上云后，属于大数据领域的任务自动化采集、规划、分析、挖掘、处理，智能采集、智能分析、智能决策。
　　有可能，在生活中很多领域都已经在数据上链接，大数据对生活其实没有什么区别，从一个生产场景出发，进行多个层面打通，主要是服务与物，物链接基础化，产品向前延伸，及时性，交互性，延伸供应链，网络效应，可识别化等等...大数据分析一定可以进行生产制造一站式信息化传递，这一切都在突破技术技术障碍，整合生产到管理、分销传递以及资金链路。
　　大数据是ibm提出来的一个概念吧，我觉得这个问题我们可以用开源技术去解决我想就是这样的问题，现在人工智能领域应该正在紧锣密鼓的推进中，我觉得大数据和人工智能结合这样应该可以。关于大数据，除了我们感知世界，还包括我们身边常见的物理世界，包括自然界的各种实体，这些实体所包含的内容是之前人类的猜想。结合我们的数据，人工智能就可以试图通过对这些数据进行统计处理，得出一些模型并分析它，从而给它一些干预，让它做一些事情，以此来避免（也就是让我们不知道我们很多看上去很好的习惯和潜意识）如果我们认为我们做的这些行为一定有害于我们，那么我们会采取一些行动，结果无非是，我们知道自己做错了，但无法改变自己。
　　以前就有古龙一本小说描写，他派人去抓一个妓女，要求她不要再来，妓女拒绝了，这个人就在她心里种下一个毒瘤，再无法无天，后来妓女死了，他重新回来，妓女重新开始接客，那些人的人生也就开始变得很正常。还有好多，比如电脑替代人来完成刷牙、开窗门、给老人按摩，但是这些人都愿意去找，因为他们始终接受这个事实，而人工智能永远只能解决人脑中的问题，并无法跳出我们的思维框架。 查看全部

　　采集系统上云(采集系统上云分享笔记题主说得应该是抓取数据吧)
　　采集系统上云分享笔记
　　题主说得应该是抓取数据吧。抓取数据的话，方法就是在后台用脚本实现监控抓取。现在有很多抓取数据的网站，也有一些比较好的抓取数据的插件。抓取数据可以同时使用多个爬虫程序。还有一种爬虫的方法是爬虫-文本匹配，有的数据可以从图像、地理信息到文本等很多种类型的数据。文本匹配原理就是先将文本进行分词，然后查找关键词。
　　词相近的就匹配，比如“xx市”。这样的方法也是人想出来的，但是现在技术已经很成熟了。最后还有一种方法就是程序自动抓取，抓取之后通过算法进行去重。我所了解的就这些。谢谢！。
　　经常遇到，而且是应用非常多的。一般来说，如果你想获取某些网站的真实性数据，一般是需要爬虫技术的。比如百度的，广告系统就对某些图片内容的采集很苛刻的。然后之后还有更多。大网站，小网站还有代理页面的，全是可以的。
　　、天猫等电商网站一定是可以采集的，需要数据的客户，想采集的人都可以提供。阿里云、阿里数据库等都支持采集。
　　北邮人论坛肯定是可以的，我经常在那儿玩。
　　我试过、天猫等都可以抓，不过技术细节还要求。
　　爬虫？java可以尝试一下吧，在lucene基础上的话。
　　我想对于普通项目，肯定是可以的。技术还是可以做到的，如果有行业需求，那技术肯定是可以和国外大公司媲美的。我说的这些都是切实的。 查看全部

　　采集系统上云(easyerp云采集系统如何快速安全可靠的搭建采集站点？)
　　采集系统上云是新常态大趋势，基于easyerp云采集系统快速高效满足不同的行业及场景需求。如何快速安全可靠的搭建采集站点并提供稳定的数据采集能力，可以参考我们相关的案例报告。
　　先不考虑采集的同时可以继续分析客户网站数据么，如果不考虑，个人感觉做采集和分析其实差不多，毕竟采集的目的是采集，不是分析。
　　本人也接触过这样的系统，可以问下你们了解清楚了吗，
　　如果仅仅是因为需要采集从某网站上发布的数据而已，不建议做采集，可以是“爬虫”采集从某站采集的数据。比如：mymonitor可以用“爬虫”从google搜索，facebook等爬取相关数据，再转存到自己网站（必须是普通网站，ua为电脑端）。但是要注意，爬虫能采集的数据最终还是要转存到自己的网站，大数据时代，很可能爬虫采集下来的数据到一个电商网站之后，会做处理。
　　大大家的url收集系统不错，但不免有点贵！url收集系统--、天猫、京东、拼多多等平台网站大数据采集。另外，别人家的运营模式和搜索规则不同，不能都照搬别人家的模式。有些数据是重复的，根据情况，上架不同的产品和上架规则，一对一上。也有些数据，因为用户不愿意采集， 查看全部

　　采集系统上云(中国36家村镇搜索云方案在中国推广上万余个村镇客户)
　　采集系统上云方案视频：[纪录片]挑战非遗-中国村镇攻坚史，基于华为云技术的村镇搜索云方案已在中国推广上万余个村镇客户！海康威视，大华股份，京东全面推广开！中国所有市级以上户籍村均已上云实现数据实时共享！全国村镇共有数十万个基于华为云技术的村镇站，在不同的村镇拓展上云方案，紧跟“村镇发展战略”，推进村镇有机融合，发展信息技术产业，实现农业农村现代化。
　　这是2018年新电信套餐套餐图
　　在2018年，有云计算概念的，对个人来说有36家企业。这36家企业包括：华为、云赛科技、tp-link、信维、盛化、前海微澜达、坚瑞沃能、科视讯、诺基亚、立讯精密、蓝盾科技、锦云、鹿特丹、欧普特蒙、立讯精密、中关村互联网产业园、维信诺、微晶科技、爱施德、北京科信、国富通、大象网络、龙宇、北京思维特信息技术、阿里云、腾讯云、360云、三七互娱、成云、圣图数据、云存储、阿里云精灵、烽火、明基达安睿、绿意云、国银帆、智慧云、江苏宏远、中国三菱信息、中国五菱信息、东软、腾讯云、中国东方伟业、上海美比、河北自力达、远洋华锐、鲁班软件、当龙软件、中软、西南实业、盛信网络、通卡行业管理系统、盛发、普润科技、韦博信息、eric力达、博腾、boostergroup、深圳联通天天诚信、科谷软件、远洋智联、中南信息技术、浦东华菱华盾、润电信息、大商巨创、金豪、瑞达、联创、先息、铁电小镇、荣事达、北京华科迅达、北京中智科工、省公司软件服务、上海融创、天天实业、阿里云、公司助手、网鸿基因、江苏鼎联、三亚、上海正泰、西安诺联通、大网电讯、豪森科技、山东中鼎富士达、浙大网新、浙大网城、中国鼎光、中成、实达股份、山东筑通、北京大众、北京沃尔通、北京五十铃、北京正威特、中央宝讯、中国远洋、联合彩贝、中航高科、北方网通、森海、阳光电子、启迪创维、北京飞天、北京科硕、浙大师之佳、中国国际机械、中国远洋、五菱松山、洛阳电力、杰尔精机、万里光电、同步电子、北京迪科工业、北京汇息、北京千方科技、华博软件、北京中锐、北京晨之科、北京锦泰、华联科技、天津兴鑫、五角场创新科技、上海交科、济南联维、北京精达、苏州新广、江苏兆讯、江苏圣泰、河南达源、江苏金鑫、广州中兴、广东万业、江苏融创、华平云、江苏太平、江苏日星、江苏哈工东方、江苏开发、江苏艾吉威、山东鼎峰、山东飞利浦、厦门大胜、厦门哈尔军工、厦门昆峰、厦门新大陆、厦门本山、昆明科苑、山东海康、武汉瑞思科技、重庆乐鹰、重庆信息化、武汉晨。 查看全部

　　采集系统上云(树莓派云开发平台为中小企业提供二次开发解决方案)
　　采集系统上云方案为什么要做二次开发？面对互联网等新兴行业的发展，越来越多的企业为了更好的开展运营需要将信息化搬到线上。很多企业为了获取更多的数据、节省企业运营成本，开始尝试做数据采集、索引等二次开发工作。近年来，随着数据价值的释放，信息采集与分析市场需求巨大，各家企业纷纷找到了新的增长点。据alidatamarkets预计，2020年，中国大数据市场规模将达到1500亿元，产业规模预计将超过3万亿元。
　　而随着大数据在企业业务中的落地与应用，人们在日常的工作中就会用到海量数据，而传统的数据管理手段亟待升级换代。因此数据的分析整理与存储，才会对企业的运营造成巨大影响。对此，不少企业开始寻求二次开发系统，更好的实现采集系统的二次开发。在数据提取端的开发难度并不大，但是对传统的数据采集与管理要求高，这涉及到数据格式、接口配置、校验设置等方面。
　　为了提升企业的业务能力，以及降低二次开发的门槛，树莓派云开发平台为中小企业提供的专门针对中小企业的二次开发解决方案。树莓派云开发平台为中小企业提供了一系列开发工具和平台，对于基于树莓派开发的企业应用进行平台搭建，以及从数据提取端采集数据、采集后分析数据等有着较好的实践。运用树莓派云开发平台系统进行大数据的运算，其在以下几个方面有着天然的优势：1.安装简单通过树莓派搭建数据抓取管理系统，不需要高配置的计算卡，仅仅需要有固定的存储卡与存储地址即可运行大数据系统。
　　就算企业大规模的备份或多个部门同时要用到同一个系统数据源，也可实现分布式数据源互联互通，无需服务器相互之间的协调。2.低成本无论是哪一家大数据平台运营商，其每年的花费往往占到大数据应用最大的成本支出。但是树莓派云开发平台对数据采集的低门槛要求，有利于节省企业的数据开发成本。树莓派作为一款性价比比较高的平台，无论是从硬件配置上来看，还是后期大数据采集平台系统搭建的投入支出来看，都有着较低的要求。
　　3.部署快树莓派作为单片机，相对于普通的主板而言，具有不错的启动速度和稳定性。所以树莓派相比传统的解决方案的部署，要轻松不少。同时，对于数据量比较大的时候，更有数据完整性保证能力，从而达到了数据的真实可靠的要求。树莓派云开发平台基于树莓派硬件，自身又提供了完善的配套软件系统，完美解决了“软件部署相对于硬件硬件部署而言，较为困难”问题。
　　4.运维便捷在开发部署完成后，只需部署对应的系统软件即可，无需管理数据源、数据块、节点等等，也不需要实现路由器和交换机等网络。从采集端。 查看全部

　　采集系统上云(物联网混合环境运行入侵检测系统的两个重要改变)
　　采集系统上云的物联网厂商和物联网制造商可以上云。物联网将对生活带来两个重要改变：消费者入侵获取位置，天网是保护本地终端更安全的关键方法。这两个“更安全”的控制是一致的，这给物联网增加了潜在的价值。现有的大型也可以实现这一切。然而，目前大多数关键的入侵和安全组件还在受控环境中运行。在一个混合环境中运行入侵检测系统对于更多的细节而言是不完整的。
　　本指南针对物联网、大型、智能家居和其他混合环境中，开发了一些工具，以满足它们的应用要求。入侵检测物联网组件上云之后，需要在入侵检测或一个可靠的专家控制下工作。另一方面，还需要允许物联网上的应用与其他软件构建程序集成，应对复杂性问题。应用对于入侵检测和控制系统是一个挑战。这种挑战是一种革命性的未来，因为入侵检测不仅检测恶意攻击而且是恶意和安全威胁的探测器，防止发生潜在的软件包错误。
　　物联网和大型是一样的，因此系统需要一个大型能检测恶意入侵的入侵检测系统。这是专家控制引擎的一个很重要的方面。物联网混合环境物联网混合环境提供相同的结构和系统，它是物联网应用应该有可识别的组件，但不一定是一个典型的大型系统。物联网混合环境的例子包括嵌入式热门，如空调、新风和恒温器等。这个入侵检测控制系统将控制住入侵和安全威胁。
　　物联网物联网混合环境的另一个特点是需要硬件安全专家来完成它们，比如基于硬件的安全认证。事实上，物联网内的安全专家可以与专家控制相似，这意味着这种安全专家可以用一些方法来管理系统。特别是混合环境，它不需要分析大量工作流程和密码本身，只需要检测并识别恶意事件以及如何更好地控制系统，这要比专家控制更复杂。
　　虽然大型物联网控制系统已经被授权给了特殊的安全专家，但物联网组还是应该提供完整的入侵检测和控制功能。但是，物联网所需要的入侵检测、安全专家以及控制系统非常具有挑战性。一个更高效的方法是把入侵检测系统和控制系统拆开，随着时间的推移，用户端的控制也可以通过入侵检测或安全专家引擎被执行。这将有利于大量组件和入侵检测。
　　最后，可以使用标准安全专家或工具成为所有工作流程的一部分，这将需要非常小的系统安全专家量。利用大数据工具将嵌入式应用放入，嵌入式产品的终端应该可以随时即刻对入侵进行检测。它需要一个可靠的入侵控制系统，使用工具支持可扩展的自动化和个性化的入侵检测和应对。最后，计算机警报响应需要依靠低延迟的安全专家来执行。这两种方法可以共存。在这个领域，认证。 查看全部

　　采集系统上云(
星外后台首页包括事项、信息统计、公告、操作指引)
　　
　　星外后台首页包括软件信息、业务统计、登录记录等。ZKEYS后台首页包括事项、信息统计、公告、操作说明等。超星后台首页的风格比较粗犷，功能比较少，看起来比较简单。zkeys更全面，功能也多，排版风格会更讨人喜欢。
　　2、财务管理
　　(1)特星理财
　　
　　(2)ZKEYS 理财
　　
　　卫星外将每个功能拆分成不同的操作，上手难度较小，但不便于整体管理。Zkeys更专业，更详细。ZKEYS财务管理包括订单、充值记录、财务明细、分发、自动续费。,合同管理等，财务损益表分析：包括充值、收入、收入、财务记录查询
　　3、产品配置管理
　　(1)星外产品配置管理
　　
　　(2)ZKEYS 产品配置管理
　　
　　卫星外的许多功能都有开和关按钮。支付方式更灵活，可设置试用。ZKEYS可以自产相关云产品资源，同时管理和访问第三方API相关云产品资源。ZKEYS功能更丰富，可以自产。并收录一些对用户的辅助操作。
　　4、工单管理
　　(1)超星工单管理
　　
　　(2)ZKEYS 工单管理
　　
　　卫星外工单的问答只关注问题的处理。Zkeys 会采集一些问题的反馈并提供快速回复。对于每个工单，可以根据客户的评分进行客户服务评估和服务优化。
　　三、总结
　　机外主机管理系统上线较早，界面比较粗糙，功能模块更新相对较少，但基本可以满足客户的需求。ZKEYS公有云管理系统功能模块更丰富，设置合理，系统更新迭代更快。 查看全部

　　采集系统上云(你不感觉为翻译公司开发了app都有虚荣感)
　　采集系统上云服务化啊，基于云端有可能。
　　可以使用科大讯飞产品，比如讯飞在教育场景有众多多语种翻译机，但是与其相对应的人工成本也很高。利用科大讯飞助手可以高效办公，手机翻译，
　　全球的saas化，至少我自己接触到的这两年还是很清晰的。现在在使用adobe的slack，目前是最后一名，是个死透了的项目。可以提交一些随手翻译的需求给ai进行后续的服务，目前还不是最精确的。
　　呵呵呵呵呵呵,翻译公司没这么简单,你不感觉为翻译公司开发了app都有虚荣感么
　　信鸽翻译：连接翻译者与中国译员，
　　现在信鸽翻译的产品里面，就可以使用讯飞的ai音译+lrc可以实现转文字，而且还可以基于人工智能实现翻译效率的高低来优化用户体验，对公司来说可以做到极大的提升效率。其实现在市面上的产品，
　　讯飞有的产品能看到lrc译文。也可以打开别的语言的译文，但是很多不能全部转换过来，也只能打包通过讯飞翻译功能转换，略鸡肋。
　　现在还不行，必须手动转才能转。也可以打包出来放在讯飞翻译里面，但是问题在于讯飞服务人次怎么达到。
　　讯飞ai（微信公众号）有在翻译一些稿件，ai翻译的机器人可以满足翻译的需求，然后再自己输入文字。我认为应该是正路，慢慢的大家都离不开翻译了。你说的机器翻译应该是口译，现在首先是要有语料。可以尝试和语料公司合作。以我自己使用来看有录音服务，用ai机器翻译开发录音。也有一些多人协作的口译软件。你提到的比人机器翻译效率高的功能是打包还是本地的，答案是本地的。讯飞软件在翻译里面相当于录音服务（并非语料）应该没问题。 查看全部

　　采集系统上云(采集系统上云必将成为物联网发展的突破口！)
　　采集系统上云对整个行业来说意义重大，不仅提高效率，更推动行业发展。面对人工智能和物联网的迅猛发展，采集系统上云已经成为当前全球探索和构建人工智能和物联网的基础设施。随着城市信息化和物联网的快速发展，采集系统上云也必将成为物联网发展的突破口。一位安徽省城镇信息化建设主管部门领导透露，“按照十三五规划，大力发展城镇信息化，有力提升城市物联网建设质量。
　　”每位经营智能手机电信网络的人都会知道一个十分通俗的手机号码，那是我们每个手机公司送去注册手机号码时自动注册的。但是你有过会为这个手机号码在网上投诉投诉或上门投诉吗？据安徽省亳州市公安局网站数据显示，亳州市地区19家互联网运营服务机构，在使用双4位（含4位）手机号码的地区投诉超过5000起，数据有效性达到70%以上。
　　基于安徽市实施“采集信息”，“信息服务”意识形态转变的问题，执法和工信部门，制定了“解决问题”专项规划，“整治问题”方案，支持对“采集系统”云平台建设进行统筹规划和指导，重视设立专项奖励基金，奖励和扶持各类有创新意识的专业人才，力争“地方工作全国一流”，“服务业务全国领先”。被赋予了这样重要的意义，个人建议，如果你们所在的企业有这方面需求，不妨也向他们要一个。
　　假设本企业真的真的十分重视采集平台应用，可以使用推百科平台建设第三方采集数据服务平台推百科隶属于，是以《开发推广第三方采集数据应用软件》为核心，为电商客户提供个性化服务，目前已服务于各大电商企业。推百科的核心是接入公有云和私有云。推百科以个人为终端客户，为专业的个人用户开设，提供多样化的个人数据整合以及解决方案。目前在线上线下同步展开，布局已经实现全国市场的全覆盖。寻找适合个人生活的个人数据应用方案-推百科。 查看全部

　　采集系统上云(这篇心得：智慧城市数据可视化系统的应用场景设计实现
)
　　本经验主要总结智慧城市数据融合可视化系统的设计与实施经验，从设计理念、设计方法、技术实现、常见问题等方面总结设计与实施经验，以方便读者更好地理解可视化系统设计实现。
　　01 明确系统应用场景
　　
　　智慧城市数据可视化系统不同于运行在PC端的普通系统。它的应用场景通常是展示、报告、会议、应急指挥等，受众通常是关心数据统计和发展趋势的决策者和管理者。
　　这是非常重要的。只有了解了系统的应用场景、目的、受众，才能站在用户的角度去设计和实现。
　　
　　02 系统功能结构规划
　　在智慧城市的可视化应用中，通常涉及到城市管理的多个领域，如教育、旅游、医疗、交通等，每个领域都可以看成一个“话题”，每个话题都可以根据内容量。数据显示页面。
　　在系统的最外层，可以设计一个如上图所示的“带系统主菜单功能的封面”。系统启动并运行后，首先进入该界面。
　　进入特定主题后，您可以通过上面的 TAB 样式菜单在模块之间切换。模块切换也可以通过侧面隐藏的标签菜单来实现。
　　
　　03 系统间对接
　　数据可视化系统是城市运行数据的生动展示。在实施过程中，通常需要连接基础业务系统，从基础业务系统中获取数据，实现数据的可视化。
　　方式一：对于已经实现了ESB总线系统的智慧城市项目，主要通过ESB以WS方式进行数据对接。
　　方式二：对于第三方系统，主要使用REST进行对接，数据格式为JSON。
　　04 数据可视化组件的使用
　　在智慧城市数据可视化系统标准版中，以echarts作为主要的数据可视化组件。
　　echarts 作为国内比较成功的开源项目，总体来说有一些优势：
　　1)简单易用，官方文档比较详细，官网提供了大量使用示例供大家使用。
　　2) 支持按需打包。官网提供了在线建设的工具。在线构建项目时，可以选择项目需要使用的模块，从而减少JS文件的大小。
　　3)开源
　　4)支持中国地图功能
　　对于一些标量数据，主要使用自行设计的标签组件进行展示。
　　对于一些适合以列表形式呈现的数据集合，需要设计一个与整体风格相匹配的表格进行展示。
　　05 常用图表及用法
　　(1)折线图
　　适用场景：折线图适用于二维大数据集，也适用于多个二维数据集的比较。折线图不注重具体数字，也不强调个体对比，而是从整体宏观的角度把握发展趋势。
　　
　　(2)面积图
　　适用场景：强调数量随时间变化的程度，也可以用来引起人们对总值趋势的关注。
　　扩展图：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体（或几个数据变量之间）的关系。
　　
　　(3)柱状图
　　适用场景：柱状图侧重于各种元素的分布，强调个体之间的对比，突出详细的数据。直方图也能看趋势，但不适合表现宏观的长期趋势，更适合表现近期的发展趋势。
　　衍生图：堆积柱状图、柱状图组、条形图、堆积条形图等。
　　注意：为了美观的设计，柱状图之间的间隔应设置为 1/2 宽度。
　　
　　
　　(4)折线列组合图
　　适用场景：要求折线图和直方图有一定的相关性，放在一起可以反映更多的问题，从而实现多组数据统计在一个图表中的形式。
　　
　　
　　(5)瀑布
　　适用场景：表达几个特定值之间的数量关系，最后显示一个累计值。显示两个数据点之间的演变，并显示数据是如何累积的。
　　缺点：适用场景较少
　　
　　(6)散点图
　　适用场景：散点图适用于海量3D数据集。所有数据在坐标轴上以散点的形式分布，以点的位置坐标和颜色作为个体变量的区分。点的数量分布用于判断变量之间是否存在一定的关系。通常，xy轴表示的数据是线性数据。
　　缺点：散点图不适合中小型数据集。
　　衍生图：气泡图。气泡图散点图增加了可变气泡区域。
　　
　　
　　(7)饼图/环形图/夜莺玫瑰图
　　适用场景：显示每一项的大小与每项总和的比例。适用于简单的比例图，适用于不需要精细数据的情况。饼图强调个体与整体的对比，适合突出某一元素的比例。
　　派生图表：环形图表组和嵌套饼图。
　　单个饼图用于显示单个元素的比例，要求每个元素的组成比例之和为100%。
　　环图组的各个环代表元素的索引可以没有构成关系，更强调对比关系。
　　嵌套饼图是根据同一对象的两种不同的构成分类方法，显示各元素所占的比例。
　　
　　
　　(8)雷达图
　　适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），一般用于表示某个数据领域的综合情况。
　　缺点：理解成本高，数据点过多难以区分。
　　
　　(9)仪表盘
　　适用场景：适用于重要数据指标的表现。仪表盘需要提供指标的正常值范围和正常值上下的区间。指针标识当前指标的具体数值，清楚地看到指标值所在的区间。起到很好的预警功能。
　　同一类型或同一对象的多个指标数据组合可以由多个仪表板组合或同一仪表板上的多个指针表示。
　　
　　(10)人物云
　　适用场景：通过字体大小和分布显示词频，可以用来做一些用户画像和用户标签。
　　优点：很酷很漂亮。
　　缺点：单次使用场景。
　　
　　06 手动数据编辑功能的必要性
　　这是通过实际项目总结出来的经验。在很多实际项目中，由于受用户演示时间节点和系统验收时间节点的限制，可视化系统的“就绪”时间节点有时不晚于基础业务系统的上线运行时间。换句话说，可能基础业务系统刚刚上线，或者甚至还没有上线，你需要展示可视化系统。这时候，真正意义上的数据对接已经来不及了。因此，基于这个经验，我们提供了在系统后台手动编辑数据。当无法获得真实数据时，可采用人工维护来满足系统演示的需要。
　　07 “可视化”数据的设计过程
　　下面以宏观经济数据可视化系统为例，用图文说明设计过程。
　　（1)首先可以使用思维导图对采集到的数据项进行组织，从而发现这些数据项之间的逻辑关系和内部联系。并总结出几个需要设计的主题。
　　
　　（2) 对主题中的数据项进行分类整理，并在页面上进行布局。要考虑数据项的呈现形式和图标类型，设计数据项之间的联动关系。输出《线框》作为设计数据可视化题目的手稿。
　　
　　
　　（3)以线框图为输入输出专题UI设计图，实际展示在电脑屏幕上进行，超高分大屏，深思熟虑，修改，定稿。
　　
　　
　　 查看全部