报表工具能进行数据采集吗?

本文探讨了报表工具是否支持数据采集功能,指出国外报表软件和开源工具可能缺乏此功能,而国内工具通常具备填报功能。文章详细列出了验证数据采集支持程度的几个关键点,包括输入控件的人性化设计、Excel支持性以及业务填报支持性。

报表工具最常用的功能是对数据进行统计分析,那么它也支持数据采集功能吗?答案是:不一定。

国外报表软件或者开源报表工具一般面向数据统计展现需求,对于填报、数据采集需求没有对应接口和功能;国内报表工具基本都带了填报功能,那么如何确认对数据采集的支持程度呢?

可以通过以下几点进行数据采集功能验证:

1、 人性化输入控件

是否支持常用的下拉列表、复选框、下拉树等编辑风格;
是否支持异步加载功能;
是否支持控件间的动态关联。

2、 Excel 支持性

是否支持 excel 导入;
是否支持数据校验 / 自动计算;
是否支持分批加载 excel 数据。

3、 业务填报支持性

是否支持离线填报;
业务人员是否可以自定义填报模板;
是否支持数据自动汇总、分析。

更多填报相关的功能验证请参考:报表选型中那些想不到的坑

轻量级数据采集上报解决方案可以参考:轻量级数据采集上报解决方案

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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