數(shù)據(jù)采集及處理示例與解析一、數(shù)據(jù)采集概述

數(shù)據(jù)采集是指通過(guò)各種手段收集原始信息的過(guò)程，是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。有效的數(shù)據(jù)采集能夠?yàn)楹罄m(xù)處理和分析提供可靠依據(jù)。本節(jié)將介紹數(shù)據(jù)采集的基本方法、工具以及常見(jiàn)的數(shù)據(jù)類(lèi)型，并通過(guò)實(shí)例解析數(shù)據(jù)采集的實(shí)踐步驟。

（一）數(shù)據(jù)采集方法

1.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)采集

(1)定向爬?。横槍?duì)特定網(wǎng)站或API獲取數(shù)據(jù)。

(2)廣泛采集：通過(guò)搜索引擎或開(kāi)放平臺(tái)抓取公開(kāi)信息。

2.傳感器采集

(1)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備：如溫濕度傳感器、GPS定位器等。

(2)視頻監(jiān)控：實(shí)時(shí)或離線錄制圖像數(shù)據(jù)。

3.人工錄入

(1)表單填寫(xiě)：用戶(hù)主動(dòng)提交的信息。

(2)調(diào)查問(wèn)卷：通過(guò)線下或線上渠道收集反饋。

（二）數(shù)據(jù)采集工具

1.Python庫(kù)

(1)Scrapy：高效的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)框架。

(2)BeautifulSoup：解析HTML/XML數(shù)據(jù)。

2.商業(yè)軟件

(1)TableauDataExtractor：批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)工具。

(2)TalendOpenStudio：集成化數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。

二、數(shù)據(jù)處理流程

數(shù)據(jù)處理是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信息的核心環(huán)節(jié)，涉及清洗、轉(zhuǎn)換和整合等步驟。以下為常見(jiàn)的數(shù)據(jù)處理流程及操作要點(diǎn)。

（一）數(shù)據(jù)清洗

1.缺失值處理

(1)刪除：直接移除缺失數(shù)據(jù)（適用于缺失比例低的情況）。

(2)填充：使用均值、中位數(shù)或模型預(yù)測(cè)補(bǔ)全。

2.異常值檢測(cè)

(1)箱線圖法：識(shí)別數(shù)值型數(shù)據(jù)的離群點(diǎn)。

(2)Z-score法：基于標(biāo)準(zhǔn)差判斷異常值。

3.格式統(tǒng)一

(1)時(shí)間戳標(biāo)準(zhǔn)化：統(tǒng)一日期格式（如ISO8601）。

(2)字符編碼轉(zhuǎn)換：處理亂碼問(wèn)題（如UTF-8、GBK）。

（二）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

1.特征工程

(1)標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)縮放到[-1,1]或[0,1]區(qū)間。

(2)編碼：將類(lèi)別特征轉(zhuǎn)為數(shù)值型（如One-Hot編碼）。

2.降維處理

(1)PCA主成分分析：保留主要信息減少特征數(shù)量。

(2)t-SNE降維：適用于高維數(shù)據(jù)的可視化。

三、數(shù)據(jù)采集與處理實(shí)例解析

本節(jié)通過(guò)具體案例展示數(shù)據(jù)采集與處理的實(shí)際應(yīng)用，幫助理解理論方法在實(shí)踐中的操作。

（一）電商用戶(hù)行為數(shù)據(jù)采集

1.采集步驟

(1)確定目標(biāo)：收集用戶(hù)瀏覽時(shí)長(zhǎng)、購(gòu)買(mǎi)頻次等指標(biāo)。

(2)技術(shù)選型：使用JavaScriptSDK記錄頁(yè)面交互數(shù)據(jù)。

(3)數(shù)據(jù)傳輸：通過(guò)HTTPS協(xié)議將數(shù)據(jù)上傳至云平臺(tái)。

2.處理要點(diǎn)

(1)空值填充：將未觸達(dá)功能的用戶(hù)行為設(shè)為0。

(2)對(duì)比分析：按新老用戶(hù)分組計(jì)算轉(zhuǎn)化率差異。

（二）環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集

1.采集步驟

(1)部署傳感器：在工廠區(qū)域安裝PM2.5監(jiān)測(cè)設(shè)備。

(2)數(shù)據(jù)同步：每5分鐘采集一次，存儲(chǔ)至?xí)r序數(shù)據(jù)庫(kù)。

(3)校準(zhǔn)檢查：定期對(duì)比參考儀器確認(rèn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

2.處理要點(diǎn)

(1)趨勢(shì)平滑：使用滑動(dòng)平均法消除短期波動(dòng)。

(2)異常報(bào)警：當(dāng)PM2.5指數(shù)超過(guò)50μg/m3時(shí)觸發(fā)告警。

四、總結(jié)

數(shù)據(jù)采集與處理是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，需結(jié)合業(yè)務(wù)需求選擇合適的方法和工具。通過(guò)科學(xué)的流程設(shè)計(jì)，能夠提升數(shù)據(jù)質(zhì)量并發(fā)揮其決策價(jià)值。未來(lái)可進(jìn)一步探索自動(dòng)化采集技術(shù)（如AI爬蟲(chóng)）和實(shí)時(shí)處理框架（如ApacheFlink），以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求。

一、數(shù)據(jù)采集概述

數(shù)據(jù)采集是指通過(guò)各種手段收集原始信息的過(guò)程，是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。有效的數(shù)據(jù)采集能夠?yàn)楹罄m(xù)處理和分析提供可靠依據(jù)。本節(jié)將介紹數(shù)據(jù)采集的基本方法、工具以及常見(jiàn)的數(shù)據(jù)類(lèi)型，并通過(guò)實(shí)例解析數(shù)據(jù)采集的實(shí)踐步驟。

（一）數(shù)據(jù)采集方法

1.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)采集

(1)定向爬取：針對(duì)特定網(wǎng)站或API獲取數(shù)據(jù)。

-操作步驟：

1.分析目標(biāo)網(wǎng)站：使用瀏覽器開(kāi)發(fā)者工具（如ChromeDevTools）檢查頁(yè)面結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)格式（JSON、XML等）及加載方式（靜態(tài)加載、Ajax動(dòng)態(tài)請(qǐng)求）。

2.設(shè)計(jì)爬蟲(chóng)邏輯：編寫(xiě)Python代碼（如使用Scrapy框架），定義請(qǐng)求URL、解析規(guī)則（CSS選擇器或XPath）、數(shù)據(jù)提取路徑。

3.處理反爬機(jī)制：設(shè)置User-Agent、請(qǐng)求延遲（time.sleep）、驗(yàn)證碼識(shí)別（集成OCR或手動(dòng)驗(yàn)證）。

4.存儲(chǔ)數(shù)據(jù)：將提取結(jié)果寫(xiě)入CSV、數(shù)據(jù)庫(kù)或文件系統(tǒng)，建立索引以支持后續(xù)查詢(xún)。

(2)廣泛采集：通過(guò)搜索引擎或開(kāi)放平臺(tái)抓取公開(kāi)信息。

-操作步驟：

1.選擇數(shù)據(jù)源：以GitHub公開(kāi)項(xiàng)目為例，使用API（如`/search/repositories`）或爬蟲(chóng)工具（如Octoparse）。

2.參數(shù)配置：設(shè)定關(guān)鍵詞（如"Python"）、排序方式（stars、forks）、分頁(yè)數(shù)量（如100頁(yè)）。

3.數(shù)據(jù)聚合：將不同頁(yè)面的結(jié)果合并，去除重復(fù)項(xiàng)（如使用Pandas的`drop_duplicates`函數(shù)）。

4.格式轉(zhuǎn)換：統(tǒng)一字段名稱(chēng)（如將`stargazers_count`改為"star_count"），確保數(shù)據(jù)類(lèi)型一致性。

2.傳感器采集

(1)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備：如溫濕度傳感器、GPS定位器等。

-操作步驟：

1.硬件部署：在目標(biāo)區(qū)域安裝傳感器（如DHT11溫濕度傳感器），確保供電穩(wěn)定（電池或USB供電）。

2.建立通信：配置MQTT協(xié)議（Broker地址、端口、主題），使傳感器將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推送至云平臺(tái)（如阿里云IoT或AWSIoT）。

3.數(shù)據(jù)同步：使用Python腳本（如`paho-mqtt`庫(kù)）訂閱主題，接收并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)到InfluxDB時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。

4.校準(zhǔn)驗(yàn)證：對(duì)比專(zhuān)業(yè)設(shè)備讀數(shù)，調(diào)整傳感器靈敏度或校準(zhǔn)系數(shù)。

(2)視頻監(jiān)控：實(shí)時(shí)或離線錄制圖像數(shù)據(jù)。

-操作步驟：

1.攝像頭設(shè)置：選擇分辨率（如1080p）、幀率（30fps）、夜視模式（紅外LED）。

2.視頻流采集：使用RTSP協(xié)議（如`rtsp://00/stream`）接入Nginx-RTMP服務(wù)器。

3.圖像處理：通過(guò)OpenCV庫(kù)（Python）進(jìn)行幀提取、人臉檢測(cè)（Haar級(jí)聯(lián)分類(lèi)器）或車(chē)牌識(shí)別（YOLO模型）。

4.存檔管理：將視頻片段按時(shí)間戳分類(lèi)存儲(chǔ)，使用ffmpeg轉(zhuǎn)碼為H.264格式。

3.人工錄入

(1)表單填寫(xiě)：用戶(hù)主動(dòng)提交的信息。

-操作清單：

-必填項(xiàng)：姓名、聯(lián)系方式（手機(jī)/郵箱）、反饋內(nèi)容。

-選填項(xiàng)：年齡范圍、性別（單選）、滿(mǎn)意度評(píng)分（星級(jí)）。

-數(shù)據(jù)驗(yàn)證：手機(jī)號(hào)格式正則校驗(yàn)、郵箱域名過(guò)濾、內(nèi)容長(zhǎng)度限制（200字）。

(2)調(diào)查問(wèn)卷：通過(guò)線下或線上渠道收集反饋。

-設(shè)計(jì)要點(diǎn)：

-問(wèn)題類(lèi)型：?jiǎn)芜x題（品牌認(rèn)知度）、多選題（使用場(chǎng)景）、矩陣題（功能評(píng)分）。

-邏輯跳轉(zhuǎn)：根據(jù)前題答案顯示不同選項(xiàng)（如選擇"是"則跳轉(zhuǎn)第5題）。

-數(shù)據(jù)導(dǎo)出：支持Excel、CSV格式下載，確保問(wèn)題順序與選項(xiàng)分組清晰。

（二）數(shù)據(jù)采集工具

1.Python庫(kù)

(1)Scrapy：高效的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)框架。

-核心組件：

-Spiders：定義網(wǎng)頁(yè)爬取邏輯（如`start_urls`、`parse`方法）。

-Items：自定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如`{'title':title,'url':url}`）。

-Pipeline：數(shù)據(jù)清洗與存儲(chǔ)流程（如去重、數(shù)據(jù)庫(kù)寫(xiě)入）。

-示例代碼：

```python

importscrapy

classProductSpider(scrapy.Spider):

name="product"

start_urls=["/items"]

defparse(self,response):

foriteminresponse.css('duct'):

yield{

'title':item.css('h3::text').get(),

'price':item.css('span.price::text').get(),

}

```

(2)BeautifulSoup：解析HTML/XML數(shù)據(jù)。

-使用場(chǎng)景：

-快速解析靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)：適用于API接口缺失的舊網(wǎng)站。

-表單數(shù)據(jù)提?。号浜蟂elenium處理JavaScript渲染內(nèi)容。

-示例代碼：

```python

frombs4importBeautifulSoup

importrequests

response=requests.get('')

soup=BeautifulSoup(response.text,'lxml')

titles=soup.select('h1.title')

fortitleintitles:

print(title.get_text())

```

2.商業(yè)軟件

(1)TableauDataExtractor：批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)工具。

-功能列表：

-支持源：API、數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)頁(yè)（需手動(dòng)配置連接）。

-調(diào)度任務(wù)：設(shè)置每日/每周自動(dòng)刷新數(shù)據(jù)。

-數(shù)據(jù)清洗：內(nèi)置去重、空值填充、格式轉(zhuǎn)換模塊。

-操作流程：

1.創(chuàng)建連接：選擇源類(lèi)型，輸入連接參數(shù)（如數(shù)據(jù)庫(kù)URL、賬號(hào)密碼）。

2.定義查詢(xún)：編寫(xiě)SQL或使用可視化拖拽字段。

3.設(shè)置映射：將源字段映射到Tableau工作簿字段。

4.啟動(dòng)任務(wù)：點(diǎn)擊"立即提取"或配置定時(shí)任務(wù)。

(2)TalendOpenStudio：集成化數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。

-組件說(shuō)明：

-tFileInputDelimited：讀取CSV/JSON文件。

-tDBInput：連接關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

-tXMLInput：解析XML格式數(shù)據(jù)。

-tMap：數(shù)據(jù)字段映射與轉(zhuǎn)換。

-ETL流程示例：

1.啟動(dòng)TalendStudio，創(chuàng)建Job流程。

2.拖拽`tFileInputDelimited`讀取源文件，配置分隔符（逗號(hào)/制表符）。

3.添加`tMap`組件：左側(cè)為輸入字段，右側(cè)配置目標(biāo)結(jié)構(gòu)（如將"order_id"轉(zhuǎn)為整數(shù)類(lèi)型）。

4.連接`tDBOutput`寫(xiě)入目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，配置JDBC連接信息。

二、數(shù)據(jù)處理流程

數(shù)據(jù)處理是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信息的核心環(huán)節(jié)，涉及清洗、轉(zhuǎn)換和整合等步驟。以下為常見(jiàn)的數(shù)據(jù)處理流程及操作要點(diǎn)。

（一）數(shù)據(jù)清洗

1.缺失值處理

(1)刪除：直接移除缺失數(shù)據(jù)（適用于缺失比例低的情況）。

-適用條件：

-列缺失比例<5%：使用Pandas的`dropna()`函數(shù)（`axis=0`刪除行，`axis=1`刪除列）。

-數(shù)據(jù)集足夠大，刪除不顯著影響樣本量。

-操作示例：

```python

importpandasaspd

df=pd.read_csv('data.csv')

df_cleaned=df.dropna(subset=['age'])刪除age列的缺失行

```

(2)填充：使用均值、中位數(shù)或模型預(yù)測(cè)補(bǔ)全。

-方法選擇：

-數(shù)值型：正態(tài)分布用均值，偏態(tài)分布用中位數(shù)。

-類(lèi)別型：用眾數(shù)填充或通過(guò)KNN算法預(yù)測(cè)。

-操作示例：

```python

均值填充

df['salary'].fillna(df['salary'].mean(),inplace=True)

KNN填充（需安裝sklearn）

fromsklearn.imputeimportKNNImputer

imputer=KNNImputer(n_neighbors=5)

df[['age','height']]=imputer.fit_transform(df[['age','height']])

```

2.異常值檢測(cè)

(1)箱線圖法：識(shí)別數(shù)值型數(shù)據(jù)的離群點(diǎn)。

-操作步驟：

1.繪制箱線圖：使用Seaborn庫(kù)（`sns.boxplot`）或Matplotlib。

2.計(jì)算異常區(qū)間：下限=Q1-1.5IQR，上限=Q3+1.5IQR（IQR為四分位距）。

3.標(biāo)記異常值：將超出區(qū)間的點(diǎn)用紅色圓圈表示。

-示例代碼：

```python

importseabornassns

sns.boxplot(data=df['price'])

識(shí)別異常值邏輯

Q1,Q3=df['price'].quantile(0.25),df['price'].quantile(0.75)

IQR=Q3-Q1

lower_bound=Q1-1.5IQR

upper_bound=Q3+1.5IQR

outliers=df[(df['price']<lower_bound)|(df['price']>upper_bound)]

```

(2)Z-score法：基于標(biāo)準(zhǔn)差判斷異常值。

-計(jì)算公式：Z=(X-μ)/σ，其中μ為均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差。

-閾值設(shè)置：通常Z>3或Z<-3視為異常值。

-應(yīng)用場(chǎng)景：適用于數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的情況。

3.格式統(tǒng)一

(1)時(shí)間戳標(biāo)準(zhǔn)化：統(tǒng)一日期格式（如ISO8601）。

-操作步驟：

1.解析時(shí)間：使用Pandas的`to_datetime`函數(shù)，指定格式（`format='%Y-%m-%d%H:%M:%S'`）。

2.填充時(shí)區(qū)：調(diào)用`tz_localize`（如`UTC`）確保時(shí)區(qū)一致。

3.轉(zhuǎn)換格式：使用`strftime`輸出標(biāo)準(zhǔn)格式（如`'%Y-%dT%H:%M:%SZ'`）。

-示例代碼：

```python

df['timestamp']=pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.tz_localize('UTC').dt.strftime('%Y-%dT%H:%M:%SZ')

```

(2)字符編碼轉(zhuǎn)換：處理亂碼問(wèn)題（如UTF-8、GBK）。

-常見(jiàn)問(wèn)題：讀取文件時(shí)出現(xiàn)`UnicodeDecodeError`。

-解決方案：

-檢測(cè)編碼：使用`chardet.detect`自動(dòng)識(shí)別（適用于Python2）。

-顯式指定：`open('file.txt','r',encoding='gbk')`。

-替換錯(cuò)誤字符：`response.encoding='gbk'`（HTTP請(qǐng)求）。

（二）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

1.特征工程

(1)標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)縮放到[-1,1]或[0,1]區(qū)間。

-Min-Max縮放：X_scaled=(X-X_min)/(X_max-X_min)。

-Z-score標(biāo)準(zhǔn)化：X_scaled=(X-μ)/σ。

-應(yīng)用場(chǎng)景：KNN、SVM等算法對(duì)尺度敏感時(shí)使用。

-示例代碼：

```python

fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScaler

scaler=MinMaxScaler()

df[['age','salary']]=scaler.fit_transform(df[['age','salary']])

```

(2)編碼：將類(lèi)別特征轉(zhuǎn)為數(shù)值型（如One-Hot編碼）。

-One-Hot編碼：

-適用場(chǎng)景：無(wú)序類(lèi)別特征（如顏色：紅/藍(lán)/綠）。

-實(shí)現(xiàn)方式：Pandas`get_dummies`或Scikit-learn`OneHotEncoder`。

-示例代碼：

```python

df_encoded=pd.get_dummies(df['color'],prefix='color')

df=pd.concat([df,df_encoded],axis=1)

```

2.降維處理

(1)PCA主成分分析：保留主要信息減少特征數(shù)量。

-操作步驟：

1.中心化：計(jì)算各特征均值并減去。

2.計(jì)算協(xié)方差矩陣：`cov_matrix=df.T@df/(len(df)-1)`。

3.特征值分解：`eigenvalues,eigenvectors=np.linalg.eig(cov_matrix)`。

4.排序并選擇主成分：按特征值降序排列，累加貢獻(xiàn)率≥85%的成分。

-參數(shù)設(shè)置：`n_components=2`（保留前兩個(gè)主成分）。

(2)t-SNE降維：適用于高維數(shù)據(jù)的可視化。

-應(yīng)用場(chǎng)景：生物信息學(xué)（基因表達(dá)數(shù)據(jù)）、文本聚類(lèi)（詞向量）。

-關(guān)鍵參數(shù)：

-`perplexity`：平衡局部和全局結(jié)構(gòu)（推薦30-50）。

-`learning_rate`：優(yōu)化步長(zhǎng)（推薦200）。

-示例代碼：

```python

fromsklearn.manifoldimportTSNE

tsne=TSNE(perplexity=30,learning_rate=200)

result=tsne.fit_transform(df_features)假設(shè)df_features為高維數(shù)據(jù)

```

三、數(shù)據(jù)采集與處理實(shí)例解析

本節(jié)通過(guò)具體案例展示數(shù)據(jù)采集與處理的實(shí)際應(yīng)用，幫助理解理論方法在實(shí)踐中的操作。

（一）電商用戶(hù)行為數(shù)據(jù)采集

1.采集步驟

(1)確定目標(biāo)：收集用戶(hù)瀏覽時(shí)長(zhǎng)、購(gòu)買(mǎi)頻次等指標(biāo)。

-業(yè)務(wù)需求：分析高價(jià)值用戶(hù)特征，優(yōu)化商品推薦算法。

(2)技術(shù)選型：使用JavaScriptSDK記錄頁(yè)面交互數(shù)據(jù)。

-方案說(shuō)明：

-SDK功能：頁(yè)面加載時(shí)間、點(diǎn)擊熱力（Mousemove事件）、表單填寫(xiě)（change事件）。

-數(shù)據(jù)上報(bào)：使用`postMessage`向iframe發(fā)送數(shù)據(jù)，后端接收并存儲(chǔ)。

-示例代碼：

```javascript

//前端埋點(diǎn)

window.addEventListener('load',()=>{

constdata={

userId:'U12345',

pageType:'product',

loadTime:performance.timing.loadEventEnd-performance.timing.navigationStart

};

parent.postMessage(JSON.stringify(data),'');

});

```

(3)數(shù)據(jù)傳輸：通過(guò)HTTPS協(xié)議將數(shù)據(jù)上傳至云平臺(tái)。

-傳輸設(shè)計(jì)：

-接口地址：`/v1/user-tracking`。

-請(qǐng)求方式：POST，JSON格式傳輸。

-安全措施：使用JWT認(rèn)證，請(qǐng)求體壓縮（GZIP）。

-示例請(qǐng)求：

```javascript

fetch('/v1/user-tracking',{

method:'POST',

headers:{

'Content-Type':'application/json',

'Authorization':'Bearertoken_12345'

},

body:JSON.stringify(data)

});

```

2.處理要點(diǎn)

(1)空值填充：將未觸達(dá)功能的用戶(hù)行為設(shè)為0。

-處理邏輯：對(duì)于未點(diǎn)擊按鈕的用戶(hù)，將`click_count`設(shè)為0。

(2)對(duì)比分析：按新老用戶(hù)分組計(jì)算轉(zhuǎn)化率差異。

-分析步驟：

1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：將用戶(hù)分為`new_user`（注冊(cè)時(shí)間<30天）和`old_user`（注冊(cè)時(shí)間>30天）。

2.計(jì)算指標(biāo)：分別統(tǒng)計(jì)兩組的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率（購(gòu)買(mǎi)/瀏覽）。

3.差異檢驗(yàn)：使用t檢驗(yàn)（`scipy.stats.ttest_ind`）判斷兩組是否存在顯著差異。

-示例代碼：

```python

fromscipyimportstats

new_user_conversion=df_new_user['purchased'].mean()

old_user_conversion=df_old_user['purchased'].mean()

t_stat,p_value=stats.ttest_ind(

df_new_user['purchased'],df_old_user['purchased']

)

```

（二）環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集

1.采集步驟

(1)部署傳感器：在工廠區(qū)域安裝PM2.5監(jiān)測(cè)設(shè)備。

-硬件配置：

-型號(hào)：SenseAirBlackSensePM2.5（測(cè)量范圍0-1000ug/m3）。

-安裝位置：距離地面3米，避開(kāi)排氣口。

-供電方式：12VDC適配器，功耗≤5W。

-數(shù)據(jù)格式：ModbusRTU協(xié)議，每分鐘上報(bào)一次。

(2)數(shù)據(jù)同步：每5分鐘采集一次，存儲(chǔ)至?xí)r序數(shù)據(jù)庫(kù)。

-技術(shù)實(shí)現(xiàn)：

-MQT