小李: 嗨，小王，最近我在研究数据中台在东莞的应用，你对这个领域有什么了解吗？
小王: 当然，数据中台是一个很好的概念。它可以帮助企业更有效地管理和使用数据资源。东莞作为制造业大市，数据中台的应用尤其重要。
小李: 那么，数据中台的技术架构是怎样的呢？
小王: 数据中台通常包括数据采集、数据存储、数据治理、数据分析和数据服务等几个部分。在东莞，我们可能会更多地关注制造数据的实时分析。
小李: 我明白了。那么，你能给我一些具体的代码示例吗？比如数据采集和存储的部分。
小王: 当然可以。下面是一个简单的Python代码片段，用于从设备中采集数据并存储到数据库中：
import requests
import json
import sqlite3
# 数据采集
def fetch_data():
url = "http://device.example.com/data"
response = requests.get(url)
return response.json()
# 数据存储
def store_data(data):
conn = sqlite3.connect('data.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS device_data (timestamp TEXT, value REAL)''')
for item in data:
cursor.execute("INSERT INTO device_data VALUES (?, ?)", (item['timestamp'], item['value']))
conn.commit()
conn.close()
if __name__ == "__main__":
data = fetch_data()
store_data(data)
]]>
小李: 这个例子很有帮助！那么，数据分析部分又是怎么做的呢？
小王: 对于数据分析，我们可以使用Pandas库来处理和分析数据。例如，我们可以计算每天的数据平均值：
import pandas as pd
import sqlite3
# 数据加载
def load_data():
conn = sqlite3.connect('data.db')
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM device_data", conn)
conn.close()
return df
# 数据分析
def analyze_data(df):
df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.date
daily_avg = df.groupby('date')['value'].mean()
print(daily_avg)
if __name__ == "__main__":
df = load_data()
analyze_data(df)
]]>
小李: 看来数据中台在东莞的应用非常广泛，感谢你的分享！
小王: 不客气，希望这些信息对你有帮助！