数据打点（Data Picking）是一种数据处理技术，它通常涉及以下步骤：
1. 数据采集：从各种数据源（如数据库、文件、网络等）收集数据。
2. 数据识别：识别数据中的关键信息，这些信息对于后续的分析和处理至关重要。
3. 数据提取：将识别出的关键信息从原始数据中提取出来。
4. 数据清洗：对提取出来的数据进行处理，包括去除重复项、纠正错误、填补缺失值等。
5. 数据转换：将数据转换为适合进一步分析和处理的格式。
6. 数据存储：将处理后的数据存储到数据库或其他存储系统中，以便于后续的查询和分析。
在工业生产、科研、数据分析等领域，数据打点技术有着广泛的应用。以下是一些具体的应用场景：
工业生产：通过传感器收集生产线的实时数据，进行质量监控和故障诊断。
科研：从实验数据中提取关键信息，用于统计分析或模型建立。
数据分析：从大量的网络数据中提取有价值的信息，用于市场分析、用户行为分析等。
数据打点是一种将原始数据转换为有用信息的过程，对于数据分析和决策支持具有重要意义。
