数据采集基础知识 PPT课件

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数据采集基础知识PPT课件

将处理后的数据存储在计算机中，以便后续使用。
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析，提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下，易出错，不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高，适用于小规模、非结构化数据采集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传输两种，有线传输稳定可靠，无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等，用于规定数据传输的格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证等措施，确保数据传输过程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等，不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收集、提取和整理数据的过程，为后续的数据分析、数据挖掘等提供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板，将数据源中的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高，准确性好，适用于结构化数据采集。
缺点
灵活性差，需要预先定义好数据格式和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。

数据采集与处理技术PPT课件

技术创新
新型的数据采集技术如基于区块链的数据验证、基于人工智能的数据预测等，将为数据采集带来更多的可能性。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据，确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值，如离群点或极端值，以避免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻辑，对缺失值进行填充
案例二：实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术，如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时，结合具体案例，讲解如何设计一个高效、可靠的实时数据处理系统，并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三：数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类，如物联网数据、社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断发展，数据采集技术正朝着自动化、智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场景，如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数据库，它不使用固定的数据结构，
而是根据实际需要灵活地组织数据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换

《数据采集与处理》课件

数据脱敏技术
01
静态数据脱敏
对敏感数据进行处理，使其在数据仓库或数据湖中不再包含真实的敏感信息。
02
动态数据脱敏
03
数据去标识化
在数据传输和使用过程中，对敏感数据进行实时脱敏处理，确保数据的安全性。
将个人数据从原始数据集中移除或更改，使其无法识别特定个体的身份。Байду номын сангаас
THANK YOU
关联规则挖掘
关联规则
发现数据集中项之间的有趣关系，生成关联规则。
关联规则挖掘算法
常见关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。
序列模式挖掘
序列模式
发现数据集中项之间的有序关系。
序列模式挖掘算法
常见序列模式挖掘算法包括GSP、SPADE等。
05
大数据处理与云计算
大数据处理技术
01
02
Microsoft Azure：微软的云服务平台，提供IaaS、 PaaS和SaaS服务。
03
Google Cloud Platform (GCP)：谷歌的云服务平台，提供基础设施和应用服务。
大数据与云计算的结合应用
实时数据处理
利用云计算的弹性可扩展性，处理大规模实时数据流。
数据安全保障
云计算的安全机制可以保护大数据免受未经授权的访问和泄露。
《数据采集与处理》PPT课件
• 数据采集概述 • 数据预处理 • 数据存储与数据库 • 数据挖掘与分析 • 大数据处理与云计算 • 数据安全与隐私保护
01
数据采集概述
数据采集的定义
定义
数据采集是指从各种来源获取、识别、转换和存储原始数据的过程，以便进行后续的数据处理和分析。

《数据采集》课件

06
CHAPTER
数据采集案例分析
详细描述
采集用户浏览数据，分析用户偏好和购买意愿，优化产品推荐和布局。
利用数据挖掘技术，发现潜在的用户需求和市场机会。
采集销售数据，分析热销商品和销售趋势，为库存管理和营销策略提供依据。
总结词：通过数据采集，深入了解电商网站的用户行为和销售情况。
总结词：通过采集政府公开数据，了解社会经济发展状况，为政策制定提供支持。
数据篡改风险
未经授权的第三方可能对采集到的数据进行篡改，导致数据失真或误导数据分析结果。
隐私泄露风险
数据采集过程中可能涉及到个人隐私信息，如姓名、身份证号、联系方式等，存在隐私泄露的风险。
数据安全风险
数据采集过程中可能面临各种安全威胁，如黑客攻击、病毒传播等，可能导致数据丢失或损坏。
总结词
在大数据时代，数据量庞大且增长迅速，如何快速有效地采集和处理数据成为亟待解决的问题。
数据源可能存在误差或异常，导致采集到的数据不准确。
数据不准确
由于数据源的限制或数据采集过程中的遗漏，可能导致数据不完整。
数据不完整
不同数据源之间的数据可能存在冲突或矛盾，导致数应用，数据隐私和安全问题日益突出，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
01
详细描述
02
采集政府各部门公开的数据，包括经济、教育、医疗等领域。
03
利用数据分析技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为政策制定提供科学依据。
04
监测政策实施效果，评估政策对社会经济发展的影响。
05
THANKS
感谢您的观看。
目的
确定数据需求
选择数据采集方法
数据采集实施
数据预处理
01

《数据采集与处理》课件

认识数据分析的定义、作用和基本原理。
数据分析的方法和流程
了解常用的数据分析方法和流程，以及如何为决策提供有力支持。
常用数据分析工具和技术
介绍统计分析、机器学习和数据可视化等常用的数据分析工具和技术。
实例分析
以某电商平台为例介绍数据采集和处理的流程
通过实际案例演示数据采集和处理的全过程。
使用Python进行数据分析示例
展示使用Python进行数据分析的示例和实用技巧。
数据可视化实战
展示如何利用数据可视化工具创建精美的图表和图形。
总结
数据采集和处理的重要性和必要性
总结数据采集和处理在决策和业务中的不可或缺的作用。
数据分析的应用前景和未来发展
展望数据分析在各个行业中的应用前景和未来发展趋势。
探索网络爬虫、数据库读取和文件导入等多种数据采集方法。
数据处理
1
数据清洗的概念和重要性
了解数据清洗在数据处理中的作用和必要性。
2
数据清洗的基本步骤
深入了解缺失值处理、异常值处理和重复值处理等关键步骤。
3
数据转换的方法和技巧
掌握数据规范化、数据聚合和数据透视表等数据转换技术。
数据分析
数据分析的基本概念
《数据采集与处》PPT课件
# 数据采集与处理 ## 概述 - 数据采集和处理的重要性 - 数据采集的种类及其特点 - 数据处理的流程和方法
数据采集
数据源的分类
了解不同类型的数据源对数据采集的影响和优势。
数据采集的基本流程
从确定需求到数据采集和存储，确保数据的准确性和完整性。
数据采集方法的介绍
数据处理的挑战与解决方法
探讨数据处理过程中可能遇到的挑战，并提供解决方法和最佳实践。

数据采集技术PPT课件

系统设计灵活。（3）数据采集与数据处理紧密，形成数据采
集与处理系统，可实现从数据采集、处理到控制的全部工作。
2
（4）数据采集过程一般都具有“实时”特性，实时的标准是能满足实际需要。
（5）随着微电子技术的发展，电路集成度的提高，数据采集系统的体积越来越小，可靠性越来越高，出现单片数据采集系统。
✓ CMOS：互补金属氧化物（PMOS管和NMOS管）共同构成的互补型MOS集成电路制造工艺，功耗很低、电压范围宽、抗干扰能力强。
✓ TTL：集成电路输入级和输出级全采用晶体管组成的单元门电路，多发射极实现输入级“与”逻辑，输出级晶体管实现“非”逻辑。与非门输出结果为：有0出1，全1出0。+5V等价于逻辑“1”，0V等价于逻辑“0”，被称做TTL（晶体管-晶体管逻辑电平）信号系统。
率信号和开关量信号等。
7
二、数据采集系统的主要性能指标 ➢ ①系统分辨率； ➢ ②系统精度； ➢ ③采集速率； ➢ ④动态范围； ➢ ⑤非线性失真。
8
第二节数据釆集基本电路
一、运算放大器和测量放大器 1.运算放大器在模拟集成电路中，集成运算放大器是最基本
又是用途最广的一种电路。集成运算放大器是高增益、多级直接耦合放大器，在模拟计算中，这种放大器能够实现各种数学运算，故称为运算放大器。 ✓ 直接耦合:将前一级的输出端直接连接到后一级的输入端。高增益单片集成化运算放大器在自动控制、测量仪表、计算技术等许多方面都有着极其广泛的应用，是模拟电子领域中最重要的有源器件。
25
模拟多路开关有机械式、电磁式和电子式三大类。 ➢ 纯机械式开关在现代数据采集系统中已很少使用。 ➢ 电磁式多路开关主要是指各种继电器、干簧管等，

《数据采集基础知识》课件

在数据分析中，数据采集的目的是为了获取足够数量和质量的样本数据，以支持后续的数据分析和挖掘工作。通过对这些数据进行清洗、整合和转换等操作，可以进一步挖掘数据的内在价值，为企业提供更加准确和深入的洞察。
数据采集在数据分析中的应用场景包括市场调研、用户行为分析、销售分析等，通过对这些领域的数据进行采集和分析，企业可以更好地了解市场趋势、用户需求和销售状况，从而制定更加科学和有效的市场和销售策略。
04
数据采集的挑战与解决方案
数据质量挑战与解决方案
01
02
03
04
数据质量挑战
数据不准确、不完整、不一致、过时
数据清洗
去除重复、无效、异常数据
数据验证
通过规则、算法确保数据准确性
数据整合
统一不同来源的数据格式和标准
数据安全挑战与解决方案
数据安全挑战
数据泄露、数据篡改、数据损坏
访问控制
政策法规
制定严格的隐私保护政策和法规，约束对数据的收集和使用
05
数据采集的应用场景
商业智能
在商业智能应用中，数据采集的目的是为了获取全面、准确、及时的数据，从而帮助企业更好地了解市场、客户和业务情况，提高决策效率和准确性。
单击此处添加正文，文字是您思想的提一一二三四五六七八九一二三四五六七八九一二三四五六七八九文，单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，为了最终呈现发布的良好效果单击此4*25}
数据挖掘
01
数据挖掘是指从大量数据中自动或半自动地发现模式、关联、趋势和异常的过程。数据采集是数据挖掘的基础，为数据挖掘提供所需的数据源。
02 03
在数据挖掘中，数据采集的目的是为了获取全面、准确和有价值的数据集，以支持后续的数据挖掘和分析工作。通过对这些数据进行分类、聚类、关联等操作，可以发现数据的内在规律和模式，为企业提供更加准确和深入的洞察。

数据采集及处理课件

数据类型
结构化数据（如数据库表）、非结构化数据（如文本、图片、视频等）
数据采集方法
网络爬虫
自动化抓取网页数据，适用于大规模数据采集
API接口
通过调用API接口获取数据，适用于实时数据采集
传感器采集
通过传感器设备采集实时数据，如温度、湿度等
数据质量评估
01
02
03
04
完整性
检查数据是否完整，是否有缺失值
图形数据库
以图形结构存储数据，如Neo4j，适用于表示复杂的关系和网络结构。
04
数据分析与可视化
数据分析方法
描述性统计
01
通过图表、图形和数字摘要对数据进行初步分析，如均值、中
位数、众数、方差、标准差等。
探索性数据分析
02
通过绘制散点图、箱线图等，观察数据的分布、异常值、离群
点等，为进一步分析做准备。
通过收集城市运行数据，实现交通管理、环境监测、公共安全等领域的智能化管理和服务。
医疗健康
金融风险防控
通过挖掘医疗数据，实现疾病预测、辅助诊断和个性化治疗等应用。
通过监测金融市场数据，实现风险识别、预警和防控。
06
数据安全与隐私保护
数据安全威胁与挑战
数据泄露风险
包括个人信息、敏感信息和企业内部数据等泄露的风险。
1
数据采集
使用爬虫技术获取社交网络平台上的舆情数据，通过 API接口获取用户信息。
数据处理
清洗和整合舆情数据，进行情感分析和主题建模，挖掘舆论热点和趋势。
应用场景
监测品牌声誉、危机事件、公共政策等方面的舆情动态，提供决策支持。
案例三：推荐系统设计与实现

《数据采集和抽样》课件

的个体。
抽样的步骤
确定研究目的和总体范围
明确研究的目标和总体范围，确定需要采集的数据类型和数量。
选择抽样方法
根据研究目的和总体特点选择合适的抽样方法。
设计调查问卷或采集数据工具
根据研究目的和数据类型设计调查问卷或数据采集工具，确保数据质量和准确性。
实施抽样
按照选择的抽样方法从总体中抽取一定数量的样本。
识别用户关注点和意见领袖，为企业改进产品和服务提供依据。
市场调研中的数据采集和抽样
总结词：通过数据采集和抽样，进行市场调研，了解市场需求、竞争态势和消费者行为。
详细描述
设计调查问卷，采集目标市场的相关数据；
分析市场趋势和竞争格局，为企业制定市场策略提供决策支持。
使用抽样方法选取具有代表性的样本进行分析；
确定数据需求
明确需要采集的数据类型、范围和目标。
设计数据采集方案
制定详细的采集计划和实施方案。
数据预处理
对采集到的数据进行清洗、整理和转换，为后续分析做准备。
02
抽样技术介绍
抽样的定义
01
02
03
抽样
从总体中选取一部分个体，通过对这部分个体的研究来推断总体的特性。
抽样的目的
通过对部分个体的研究，以较小的成本和时间获得总体特性的估计，提高研究效率和准确性。
加强数据质量控制
建立完善的数据质量管理体系，对数据进行清洗、去重、异常值处理等操作，提高数据的一致性和可比性。
提升数据分析水平
加强数据分析方法和模型的研究和应用，提高数据分析的准确性和可靠性，从而提升数据采集和抽样的质量。
THANK YOU
抽样能够降低数据采集成本

《数据采集》课件 (2)

资讯发布
了解媒体行业，利用数据采集等技术，为媒体产生有价值的内容。
数据安全
数据备份
掌握数据备份的方法和技巧，避免数据丢失。
数据权限
学习数据权限管理的方法和技巧，实现数据的精准授权和管理。
数据加密
了解数据加密的基本理论和技术，保护数据安全。
数据保密
了解数据保密的必要性和方法，保护敏感数据。
结束语
本课程通过详细介绍数据采集的流程、方法和技术，全面提升数据采集的能力和水平，助力个人及企业发展。
数据采集 PPT课件 (2)
本课程主要围绕数据采集展开，详细介绍了数据采集的过程中涉及的各个环节以及相关技术。
资料搜集
网络资料搜集
学习如何在海量的互联网数据中搜索、筛选出自己需要的内容。
实地调查
了解实地调查流程、方法和技巧，使得我们能够更加深入地挖掘数据。
文献调查
学习如何使用图书馆等资源，搜索文献，并利用文献
数据获取
网络爬虫
深入了解常用的网络爬虫技术，包括普通爬虫和 Ajax 爬虫，学会如何构建和使用。
数据库查询
了解数据库查询的基本语句和技巧，学会如何使用 SQL 语言进行数据提取。
数据接口获取
介绍如何利用各种开放接口快速获取数据，以及如何利用 HTTP 请求进行数据爬取。
文件导入
学习如何使用常见的文件格式（如 CSV、Excel）进行数据导入和提取。

文件存储
介绍不同的文件存储方案及其优缺点，以及如何选择适合自己的存储方式。
数据分析
1 数据可视化
2 数据统计
掌握数据可视化技术，用图表、图形等方式展示数据，使得数据更具读者友好性。
熟悉数据统计的基本概念、方法和技巧，能够通过数据统计得出准确的结论。

LABVIEW编程基础第8章数据采集ppt课件

利用“测试面板…”快捷菜单按钮打开测试面板窗口，在该窗口中可以对采集卡进行测试从而检验设备是否运行正常，在该窗口中，可以对采集卡的模拟输入、模拟输出、数字I/O和计数器I/O进行测试，
右图给出了模拟输入测试的情况，测试输入信号采用差分方式从端口68、34输入，频率10Hz，幅度峰-峰值为1V的正弦信号，从测试面板显示信息表明该设备工作正常。
信号采样点
伪信号
4
8.1.2 输入信号类型
根据信号运载信息的方式不同，可将信号分为模拟信号和数字信号。模拟信号有直流、时域、频域信号，而数字（二进制）信号分为开关信号和脉冲信号两种。
信号
直流信号
0.85s
电平
t
模拟信号时域信号
形状
t
数字信号
频域信号
开
开关信号
脉冲信号 1 0
f 频率状态
关t
t 速率
传统NI-DAQ(Legacy)是NI-DAQ 6.9x的升级版，其VI、函数和工作方式都和NIDAQ 6.9x相同。传统NI-DAQ(Legacy)可以和NI-DAQmx在同一台计算机上使用，但不能在Windows Vista上使用传统NI-DAQ(Legacy)。
NI-DAQmx是最新的NI-DAQ驱动程序，带有控制测量设备所需的最新VI、函数和开发工具。与早版本的NI-DAQ相比，NI-DAQmx的优点在于：
16
V. 任务配置其他方法
① 通过“DAQ助手”创建和配置任务。 ② 在应用编程中创建及配置任务，如通过前面板控件对象“DAQmx任务名”和
程序框图常量“DAQmx任务名”的右键快捷菜单“新建NI-DAQmx任务”»“MAX…”选项，也可以创建并在MAX中保存NI-DAQmx任务。

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x s (nTs ) x(nTs) (t nTs )
n 0

采样定理：连续信号→离散信号
连续时间信号，可以表示为无限多个谐波的叠加。信号x(t)和频谱X(f)的关系为：

x(t )

i 2ft x ( t ) e dt

X ( f )ei 2ft df
（2-1）
X( f )
（2-2）

由
X( f )
x(nTs )
恢复出 x(t ) ，频谱
X( f )
和采样间隔 Ts 必须满足：
有截止频率(即最高频率) f c ，即当 f f c 时， X( f ) 0 （2-3） 1 1 Ts 或 f c 2T （2-4） 2f
c
s
采样定理：连续信号→离散信号
x(t)
x(t)
0
t
采样/保持
xs(nTs) xs(nTs)
0
Ts 2Ts 3Ts ...
t
量化
xq(nTs) 4q 3q 2q q
xq(nTs)
编码
x(n) x(n)
0
Ts 2Ts 3Ts ...
t
计算机
0
001 011 100 010 010 011
t
模拟信号离散化处理时遵循的原则
(1) 采样点增多，占用计算机的大量内存单元，可能会因内存不够而无法工作； (2) 采样点太少，各采样点之间相距太远，使原始数据值的失真，信号复原时不能复现原来连续变化的模拟量，从而造成误差。对模拟信号离散化时，依据采样定理进行。
数据采集：被测对象的各种参量通过各种传感元件经过适当
转换后，经采样、量化、编码、传输等步骤，最后送到控制器进行数据处理或存储记录的过程。数据采集系统(DAS,DAQ：Date Acquisition System)
2.1 数据采集系统的概念及其结构
数据采集的概念：将温度、压力、流量、位移等模拟量采集转换成为数字量后，由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程，相应的系统称为数据采集系统。
对采集卡的要求驱动能力通1 时间断续-采集信号 • 采样间隔Δt，采样点在时域上是分散的。
2 数值断续：
量化：把采样信号xs(nTs)以某个最小数量单位的整倍数来度量，
这个过程称为量化，量化后信号变换为xq(nTs)。
编码：把量化信号xq(nTs)经过编码，可转换为离散的数字信号 x(n)。
0
t
• 输入信号与输出信号之间的关系表达式:
x s (nTs ) x(t ) T s (t )
x s (nTs ) x(t ) T s (t nTs)
n
式中 x(t)-----采样开关输入的连续模拟信号；
T s ------采样开关控制信号
T---采样周期；τ----采样时间
在满足这两个条件的情况下，由

x(nTs )
恢复 x(t ) 如下：
X ( f ) Ts
n
x(nT )e
s
s
i 2fnTs
x(t )
n
x(nT )

sin

Ts
1 1 , f , 2 T 2 T s s
（2-6）
(t nTs )
第2章数据采集基础知识
2.1 数据采集系统的概念及其结构 2.2 输入信号类型及其检测
2.3 模拟信号的数字化
2.4 信号调理 2.5 放大器 2.6 多路模拟开关及采样保持器 2.7 A/D、D/A转换
2.8 数据采集设备
2.9 信号调理设备与数据采集设备的通信 2.9 被测信号与数据采集设备之间的连接
模拟时域信号雷达回波血压变化汽车点火波形对采集卡的要求
模拟频域信号振动语音声呐
DC精度
分辨率采样频率精度触发
分辨率采样频率精度触发
数字信号
on off
t 10t
开关信号输入：检测一个开关的打开/闭合输出：打开/关闭一个阀门
脉冲队列输入：读光编码器的输出信号输出：产生一个方波
分散采集式
•分布式单机数据采集系统的结构
2.1 数据采集系统的概念及其结构
分散采集式
•网络式数据采集结构
2.2 输入信号的类型与检测
信息
on
开/关信号数字量脉冲队列
1-
off
t
状态
速率
t
0-
信号
直流信号
0.985
t
幅值
模拟量
时域信号
t
形状
频域信号
f
频率
模拟信号
0.985
t t f
模拟直流信号温度压力流量应力
2.1 数据采集的基本概念
在科研、生产和日常生活中，对温度、压力、流量、速度、
位移等模拟量进行测量和控制时，需要通过传感器把上述物
理量转换成能够模拟物理量的电信号(即模拟电信号)，将模拟电信号经过处理并转换成计算机能识别的数字量，送入计算机，称之为数据采集。它是计算机在监测、管理、和控制一个系统的过程中，取得原始数据的主要手段。
t
t
采样过程可认为是一个脉冲调制过程，采样开关可看做是一个
调制器。这种脉冲调制过程是将输入的连续模拟信号x（t）的波形转换为宽度非常窄而幅度由输入信号确定的脉冲序列，如图2-3所示。
x(t)
δTs(t) 0 δTs(t) t x(t)
xs(nTs)
xs(nTs) 0 τ Ts 2Ts 3Ts ... t
被测物理量
非电量
传感器
电信号
信号调理
模拟信号
数据采集设备
数字信号
计算机
图2.1数据采集系统结构图
微机测控系统
2.1 数据采集系统的概念及其结构
集中采集式
•多路分时采集分时输入结构
2.1 数据采集系统的概念及其结构
集中采集式
•多路同步采集分时输入结构
2.1 数据采集系统的概念及其结构
2.3.2 采样过程及采样定理
采样过程:把时间和幅值上连续的模拟信号x(t)，通过一个周期
性开闭（周期为Ts，开关闭合时间为τ）的采样开关S之后，在
开关输出端输出一串在时间上离散的脉冲信号，把这一过程称为模拟信号的数字化过程，也称为采样过程。
x(t)
δTs(t)
xs(nTs)
x(t) 0
xs(nTs) 0 τ Ts 2Ts 3Ts ...
（2-7）

Ts
(t nTs )
采样定理：连续信号x(t)的频谱为X(f)，以采样间隔Ts采样得到的离散信号为x(nTs)。如x(t)和X(f)满足条件式(2-3)和式(2-4)，

数据采集基础知识 PPT课件

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