英语翻译：

【计】 DA; data acquisition
【化】 data acquisition

相关词条：

1.datagathering  2.dacq  3.datacollection  4.datacapture  5.datalogging  

分词翻译：

数据的英语翻译：

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

采集的英语翻译：

collection; gather

专业解析

数据采集（Data Collection）指通过系统化方法获取、记录和整理原始信息的过程，是信息处理与分析的基础环节。根据《牛津英汉双解词典》定义，该术语对应英文"data acquisition"，强调从物理环境或数字系统中捕获信息的主动行为。

从技术实现角度，其流程包括三个核心阶段：

1. 传感器与接口层：利用物理传感器（如温度探头）或软件接口（如API）捕捉原始信号
2. 信号转换层：通过模数转换器（ADC）将模拟信号转为数字格式，公式表达为：

   $$

   D = frac{V{in}}{V{ref}} times 2^N

   $$

   其中$D$为数字输出，$V{in}$为输入电压，$V{ref}$为参考电压，$N$为量化位数

3. 存储与管理层：采用数据库或云存储进行持久化保存

在应用范畴上，《IEEE系统与测量标准》指出其覆盖工业自动化（SCADA系统）、生物医学（EEG脑电监测）及互联网行为分析三大领域。与"数据挖掘"的差异在于：前者侧重原始获取，后者着重模式发现。

当前技术标准主要参照ISO/IEC 19762-3关于自动识别与数据采集（AIDC）的规范，要求设备需满足采样率、精度和抗干扰三项核心指标。

网络扩展解释

数据采集（Data Collection）是指通过系统性的方法，从不同来源获取、记录和存储信息的过程。它是数据分析、机器学习、商业智能等领域的基础环节，直接影响后续处理的准确性和有效性。以下是详细解释：

---

核心概念

1. 目的
   数据采集旨在为特定目标（如决策支持、趋势预测、用户画像等）提供原始数据支撑。例如，企业通过收集用户行为数据优化产品，科研机构通过实验数据验证假设。

2. 数据来源

   • 结构化数据：如数据库表格、Excel文件等格式规范的数据。
   • 非结构化数据：如文本、图像、音频、视频等需预处理的信息。
   • 半结构化数据：如JSON、XML等有一定结构但灵活性较高的数据。

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主要步骤

1. 明确需求
   确定采集目标，例如“分析用户购买偏好”需要收集用户浏览、点击、交易等数据。

2. 选择工具与方法

   • 网络爬虫：自动化抓取网页数据（如Python的Scrapy框架）。
   • API接口：通过开放接口获取平台数据（如社交媒体API）。
   • 传感器设备：物联网设备实时采集温度、位置等物理数据。
   • 问卷调查：人工填写或在线表单收集主观反馈。

3. 数据清洗与存储
   去除重复、错误或无效数据，并将规范化的数据存入数据库（如MySQL）、数据仓库（如Hadoop）或云存储（如AWS S3）。

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应用场景

• 商业分析：电商平台采集用户点击流数据，优化推荐算法。
• 工业物联网：工厂通过传感器监测设备运行状态，预测故障。
• 科学研究：气候研究机构收集全球气象站数据，模拟气候变化。
• 公共管理：政府通过交通摄像头采集车流量数据，规划道路建设。

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挑战与注意事项

1. 数据质量：需解决数据缺失、噪声等问题，例如通过插值法填补缺失值。
2. 隐私与合规：遵守《个人信息保护法》等法规，避免采集敏感信息（如用户身份证号）。
3. 实时性要求：某些场景需实时采集（如股票交易数据），需结合流处理技术（如Apache Kafka）。

---

示例公式

数据采集的覆盖率计算：
$$
text{覆盖率} = frac{text{实际采集数据量}}{text{目标数据总量}} times 100%
$$

---

通过合理设计采集流程、选择工具并遵守规范，数据采集能高效支撑后续分析，为业务或研究提供可靠依据。

分类

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