收集資料時的主數據有哪些

❶ 主數據管理主要管理哪些數據

主數據管理是一切工作的起點。
在說主數據之前，我們先來看一個場景：
一銀行客戶向監管部門投訴，說銀行泄露他的個人隱私。於是，行長被監管部門訓誡，數據老總被行長責罵。但追查下來，其實銀行似乎並沒有什麼錯：不同系統里保存了客戶的多個手機號碼，銀行向客戶發送其動賬信息時，客戶的一個「錯誤手機號碼」收到了簡訊，然而客戶不希望該號碼看到動賬信息，因為該號碼可是某個「敏感人」在使用。
一個客戶，多個號碼並存，且其中還含有「敏感號碼」。這種現象在客戶信息管理中，屢見不鮮，並由此帶來了「客戶投訴」等系列連鎖反應。
我們再來看一個行業趨勢：
如今，CRM系統幾乎成了每個企業的標配，不管企業規模如何。並且，對於擁有多家子公司、多條業務線的大企業來說，他們為不同的業務團隊、部門或區域部署了多個CRM。但是這種情況卻給CRM發揮價值最大化帶來了問題，如：同一個客戶信息存在不同系統中，且信息不完全一致。在進行客戶管理或營銷活動時，不僅浪費了企業資源還帶來了隱患。由此，CRM的下一個進階之路，將從多個不同來源提取現成的客戶數據，以創建客戶數據的單一可信版本，幫助企業提高營銷能力並促進銷售。
有兩個概念隱藏在這兩個場景中，一個是「主數據」，案例中「客戶」就屬於主數據，其中由客戶信息管理不當引起的投訴事件就是主數據管理缺失帶來的問題。另一個就是「主數據管理（MDM）」。創建客戶數據的單一可信版本，這就是引入了主數據管理解決方案。
到底什麼是主數據？為什麼說主數據管理是一切工作的起點？

能夠滿足企業跨部門協同需要的、反映核心業務實體狀態屬性的企業(組織機構)基礎信息，屬性相對穩定、准確度要求更高、唯一識別的，就是主數據，稱為MDM。這是《主數據管理實踐白皮書》給出的定義。
在這個定義中，我們可以很直接的把握到幾個重要信息：「滿足跨部門協同需要」、「核心業務實體狀態屬性」、「屬性穩定」、「准確度高」、「唯一識別」。

• 主數據強調的是要共享、統一的基礎數據。跨越了系統和部門界限，不歸屬於某一特定的部門，是多個系統之間的共享數據，是各個職能部門在開展業務過程中都需要的數據，是企業的核心數據資產。

• 主數據是定義企業核心的業務對象，如產品、員工、原料、客戶、供應商等，企業的業務記錄都是圍繞這些業務對象開展，為保證業務數據的質量，主數據需要在企業全范圍內保持一致性、准確性、完整性、可控性。

• 在一個系統、一個平台，甚至一個企業范圍內，主數據實體要求具有唯一標識即數據編碼，同名同義，保證同一個對象在共享和應用的唯一性，如：統一員工和組織主數據，對所有系統的員工和組織進行規范。

以上提到的特點是主數據應該滿足的重要特徵，但是實際的信息化建設中缺出現很多問題。比如:最明顯的，企業肯定會使用不止一個系統。同一個業務對象的細節會出現在不同系統中，比如：員工會被定義在財務系統、OA系統等。因此，就會帶來如下問題：



• 可能需要在每個系統中重新存儲數據

• 同一實體在不同系統間的編碼不一致、信息不一致

• 系統之間可能不同步（新增數據、更新數據）

• 重復數據："ABC Ltd"和"ABC Limited"是同一個東西么？

• 共享或者利用難：做報表或分析時，難以從多個系統去整合數據

為了應對這些問題，我們需要引進主數據管理（MDM）。
建立數據標准，實現數據集成、統一管控與無障礙共享。在這里需要強調一點的是:對主數據的管理要集中化、系統化、規范化。也就是說，主數據管理應保持相對獨立，主數據管理系統是信息系統建設的基礎，它服務於但是高於其它有業務信息系統。
《主數據管理實踐白皮書》關於主數據管理的定義是這樣說的：是一系列規則、應用和技術，用以協調和管理與企業的核心業務實體相關的系統記錄數據。主數據管理通過對主數據值進行控制，使得企業可以跨系統的使用一致性的和共享的主數據，提供來自權威數據源的協調一致的高質量主數據，從而支撐跨部門、跨系統數據融合應用。
主數據作為企業數據戰略的重要組成部分，在信息化戰略中處於核心地位，處於基礎支撐地位。它極大程度上影響了企業信息化建設的價值，更影響了企業利用的效率和數據發揮價值的程度。
試想一下：企業耗費大量資源，在引進越來越多的系統中逐步實現了業務數據化。但是，由於系統建設缺乏統一規劃，及不同系統建設廠商不一致，導致不同系統內的數據出現了不一致現象。當物資供應部拿著ERP中查詢好的供應商編號，去生產部門詢問該供應商所供貨物的使用計劃時，發現沒有該供應商的相關信息；集團希望統籌全集團的「人財物」，集中采購就成了重要抓手，SRM系統終於上線了，但是下屬企業卻各說各話，雞同鴨講，問題依舊沒有解決……
從基礎層面來說，主數據管理主要體現了以下價值：
消除數據冗餘:不同系統、不同部門按照自身規則和需求獲取數據，容易造成數據重復存儲，形成數據冗餘。主數據打通各業務鏈條，統一數據語言，統一數據標准，實現數據共享，最大化消除了數據冗餘。
提升數據處理效率：各系統、各部門對於數據定義不一樣，不同版本的數據不一致，一個核心主題也有多個版本的信息，需要大量的人力、時間成本去整理和統一。通過主數據管理可以實現數據動態整理、復制、分發和共享。
提高公司戰略協同力：數據作為公司內部經營分析、決策支撐的「通行語言」，實現多個部門統一後，有助於打通部門、系統壁壘，實現信息集成與共享，提高公司整體的戰略協同力。
以上是從主數據管理的價值和意義說明其重要性。
我們換個角度從項目落地實施的角度來看看為什麼「主數據管理是一切工作的起點」。
隨著大數據戰略的深入推進，數據的資產化成為日益明顯的趨勢。但同時，很多企業對於數據資產的管理還處於非常原始的階段，面臨著數據質量差、數據垃圾難以處理、數據轉換率低等管理痛點。如何充分挖掘發揮數據價值的方法論和參考框架是關鍵問題也是難點問題。
科學的數據資產管理模式對於企業具有非常重要的意義。現有的方法多種多樣，其中「主數據管理」是數據資產管理實踐方式的重要切入方法之一，其建設策略是從解決核心業務實體數據的質量和業務協同入手，推動生產環節在客戶、物料、組織機構、產品、統一編碼等方面保持一致。
從主數據入手開展數據資產管理實踐目標明確、建設周期較短，還能夠保障關鍵數據的唯一性、一致性及合規性。從IT建設的角度，主數據管理可以增強IT結構的靈活性，構建覆蓋整個企業范圍內的數據資產管理基礎和相應規范，並且更靈活地適應企業業務需求的變化。此外，主數據質量的提高也能夠為後期數據集成和數據整合打下良好的基礎。

❷ 常見的收集數據的方法有哪些

統計數據收集方法：直接觀察法、采訪法（又分為面訪式、電話式、自填式）、通訊法、網路調查法、衛星遙感法。

1、直接觀察法

調查人員到現場對調查對象進行觀察、 計量和登記以取得資料的方法。調查人員對所觀察的事件或行為不加以控制或干涉，能夠在被調查者不察覺的情況下獲得資料。

2、采訪法

面訪式：個別深度訪談。

一次只有一名受訪者參加、針對特殊問題的調查。

適合於較隱秘的問題，如個人隱私問題；或較敏感的問題。

面試式

面訪式：座談會

也稱集體訪談，將一組被調查者集中在調查現場， 讓他們對調查的主題發表意見以獲得資料。

參加座談會的人數不宜過多，一般為6～10人。

電話式

調查人員根據調查提綱（調查表），通過電話問答的形式來獲取信息。

時效快、成本低、覆蓋面廣；但每次調查時間不能過長、拒訪率高。

自填式

調查人員把調查表或問卷當面交給被調查者， 填完後當面交回的一種數據收集方法。 回收率高、但耗時費力。

3、通訊法

由調查組織者（例如政府統計部門）把調查表或問卷郵寄或電子傳送給被調查者，填寫後返回，也稱郵寄問卷調查。

調查對象不受空間區域限制、調查成本低；但速度較慢、 回收率較低。

4、網路調查法

通過互聯網、計算機通信和數字互動式媒體，了解和掌握信息的方式。

具有自願性、定向性、及時性、互動性、經濟性與匿名性。

常用方法：網上問卷調查法、在線交流調查法、網路觀察法、網路實驗法等。

5、衛星遙感法

使用衛星高解析度照片，提供地面農作物綠度資料，來估計農產量的方法。

❸ 數據資料收集整理

（一）數據資料收集整理工作步驟

農用地分等工作中數據資料收集整理與調查工作是整個農用地分等工作的關鍵環節，其質量關繫到分等成果的准確性。其基本步驟如下：

（1）農用地分等項目技術組到國土資源局、農業局、統計局、水利局、交通局、環保局、氣象局等相關部門收集有關資料，主要包括土壤普查、國土資源調查、農業區劃、土地利用總體規劃等資料，氣象、水文、地質以及國民經濟統計等基礎資料，環境保護資料、農田水利資料、國民經濟、農業統計資料以及土壤圖、地形圖、土地利用現狀圖等基礎圖件。

（2）由各鎮國土資源所負責將鎮級國土資源所、農技站和各村委會調查表格下發至相關單位，並要求各單位按照調查表格的內容准備材料。在農用地分等技術組和當地國土資源所、農辦工作人員的具體指導下，集中各行政村和相關單位的幹部或技術人員，結合各鎮的實際情況，現場進行調查與收集資料工作。內容包括農用地投入、產出樣點資料，農田水利基礎設施狀況及區位交通狀況等資料。

（3）資料整理，即對收集的資料進行核實、分析與整理。

（二）數據資料整理

數據資料整理主要是對收集的資料進行核實、分析與整理。

1.資料核實

嚴格核實資料數據，要求數據來源可靠，計量單位統一，剔除明顯不符合實際的數值和特殊的極值。

2.資料整理

（1）對資料進行分類整理，重點是圖件、數據資料整理。

（2）對不能滿足分等工作要求的資料應做好記錄，以便進行外業補充調查。

（3）四周與鄰縣接邊的分等單元要整理出來，填寫專門的表格，以備接邊檢核和存檔。

（4）對缺乏土壤資料的補充調查點，應注意收集土壤普查土種志資料（有其生產性能的描述）或補充土壤剖面，以便准確診斷分等因素。

（5）外業調查原始記錄的文字、表格、圖件、剖面照片及其說明、環境照片及其說明，必須整理成冊，列入基礎資料匯編，存入檔案。

（三）分等主要工作過程及資料庫建設

1.分等主要工作過程

分等工作包括工作準備、資料收集整理、外業調查、數據處理、成果自檢、成果整理及報告撰寫、省級預檢等工作過程。分等工作的基本工作流程如圖2-1所示。

2.分等資料庫處理

農用地分等資料庫處理主要包括以下7個方面的工作：

（1）整理分析外業調查資料與數據：對收集的分等資料和數據，進行全面的整理、核實、檢查、分析，以保證各個分等因素因子數據的准確性。

（2）建立分等資料庫：利用GIS工具，將土地利用現狀、土壤類型、土壤有機質含量、土壤pH值、行政區劃、土地變更調查等成果圖件中未數字化的圖件進行掃描、矢量化，建立分等空間資料庫；應用地理信息系統工具軟體進行分等因素因子的屬性數據的錄入和檢驗，建立分等資料庫。

（3）將農用地分等單元圖與土壤分布圖、土壤有機質圖進行疊加套合，再根據土壤普查報告和農業區劃報告等有關資料對農用地分等因素進行判讀，提取各分等單元的土層厚度、土體構型、有機質含量、pH值等土壤屬性，經歸納、檢核後建立分等單元屬性資料庫。

（4）在對調查資料中投入產出數據進行系統整理的基礎上，進行樣點內不同指定作物的土地利用系數、土地經濟系數計算，等值區劃分，等值區土地利用系數、土地經濟系數計算並與農用地分等屬性庫連接。

圖2-1 廣東省農用地分等工作流程圖

（5）計算樣點及各村的平均土地利用系數及土地經濟系數，劃分等值區。計算各分等單元內的自然質量等指數、利用等指數、經濟等指數。

（6）進行農用地等別劃分：採用等間距法，以200分為區間劃分農用地分等單元的自然質量等、利用等和經濟等，初步確定農用地等別。

（7）確定標准樣地：按照《農用地分等規程》和《廣東省農用地分等定級與估價技術方案和工作方案》中的有關規定，選擇各鎮自然質量等指數、利用等指數和經濟等指數最高的農用地分等單元，確定縣域內農用地的省級和縣級標准樣地。

3.分等資料庫的建立

1）建立分等資料庫的目的和意義

（1）目的。協調、統一、規范農用地分等定級與估價成果的數據組織、數據內容與數據格式，為省級農用地分等定級估價工作奠定基礎。

（2）意義：

①農用地分等定級估價工作是一項內容新、技術性強、技術要求高、涉及部門多的工作，由於農用地分等定級與估價工作涉及的基礎資料繁多，必須制定統一的技術細則才能建立起完備的數據管理系統。

②由於參與此項工作的技術單位眾多，為了協調統一省級農用地分等定級與估價成果數據，避免數據匯總、統計、數據共享和數據互操作可能出現的問題，須建立統一的數據格式和標准。

③農用地分等定級與估價的成果數據及其管理系統是農用地分等定級估價工作的核心成果，作為國土資源管理的基礎數據，將在土地徵收、農用地流轉、土地利用規劃等工作中發揮重要的作用。

2）建立分等資料庫的技術依據

建立分等資料庫的技術依據包括以下幾個方面：

（1）《農用地分等規程》（TD/T1004-2003）。

（2）《農用地分等資料庫標准》（徵求意見稿）。

（3）《廣東省農用地分等定級與估價技術方案和工作方案》。

（4）國土資源部土地整理中心《農用地分等定級與估價項目技術簡報》。

（5）廣東省農用地分等定級與估價項目工作技術簡報。

（6）廣東省農用地分等定級估價工作相關文件。

3）分等資料庫的內容

資料庫成果包括圖形資料庫、表格資料庫和資料庫軟體系統，對於通用軟體或國家要求格式的資料庫，僅要求提交數據內容；對於圖形資料庫的內容，應包含提交的所有成果圖件的數據；對於表格資料庫或屬性資料庫，應與圖形數據相關聯，對於不需要圖形對應的表格可以僅提交電子表格。

4）資料庫要求

（1）樣點調查圖必須包含樣點編號、單元編號、村名和各項調查因素欄位。

（2）分等單元電子圖的屬性必須包含單元編號、地類代碼、指標區名稱、面積、分等因素原始屬性。

（3）農用地自然質量等別圖屬性必須包括單元編號、各單元的自然質量等別的診斷因素及其指標。

（4）農用地利用等別圖屬性必須包括各利用等別單元編號、實際調查產量、二級區最高產量、利用系數。

（5）農用地等別圖屬性必須包括單元編號、投入、產量、經濟系數。

（6）農用地標准樣地分布圖與樣地屬性表相對應。

（7）綜合資料庫應包括單元圖形庫和與單元相連接的分等單元綜合數據表。

5）數據格式

（1）屬性數據格式。屬性數據格式要求數據欄位包含欄位名稱、欄位代碼、欄位類型、欄位長度和小數位數，具體如表2-1所示。

表2-1 屬性數據格式要求表

（2）電子成果格式。本項目電子圖件採用E00格式，電子表格採用DBF、Excel兩種格式，文字報告採用Word格式。

(四)分等成果圖件編制

1.農用地分等成果圖件

農用地分等成果圖件包括工作底圖、中間成果圖和最終成果圖。最終成果圖應直觀反映農用地質量的優劣，反映不同質量農用地的分布、面積等狀況。

（1）工作底圖。農用地分等工作底圖採用2003年土地利用現狀調查圖。

（2）中間成果圖。中間成果圖有分等單元圖、指標區圖、土地利用系數等值區圖和土地經濟系數等值區圖。

（3）最終成果圖。最終成果圖包括農用地自然質量等別圖、農用地利用等別圖、農用地經濟等別圖、標准樣地分布圖。

2.農用地分等成果圖編繪要求

（1）比例尺。農用地分等成果圖件的比例尺應為1∶1萬～1∶10萬，應與土地利用現狀調查的精度一致。

（2）工作底圖。農用地分等工作要以土地利用現狀圖為工作底圖。

（3）上圖要素。各圖件應突出反映主題內容，並包括圖名、圖廓、圖例、比例尺、坐標系統、方位坐標、縣級和鄉級行政界線、重要的線狀地物或明顯地物點、編圖單位、編圖時間、鄰區名稱和界線等要素，各等別圖還應包括面積匯總表。

（4）等別圖斑。編制最終成果圖時應將等別相同的相鄰分等單元進行歸並，形成等別圖斑，圖斑面積不小於6平方毫米。

（5）圖件內容標注。用圖示、注記等標注分等成果，具體要求如下：①用阿拉伯數字分別表示各等別（1等、2等、3等……）；②用實線表示各等別界線；③各地根據需要編繪彩色等別圖，等別圖以冷色調為主，等別色差明顯，圖面色調和諧。

❹ 數據採集的數據源有哪些

從數據採集角度來說，都有哪些數據源呢？
這四類數據源包括了：開放數據源、爬蟲抓取、感測器和日誌採集
開放數據源一般是針對行業的資料庫。國內，貴州做了不少大膽嘗試，搭建了雲平台，逐年開放了旅遊、交通、商務等領域的數據量
爬蟲抓取，一般是針對特定的網站或 App。如果我們想要抓取指定的網站數據，比如購物網站上的購物評價等，就需要我們做特定的爬蟲抓取。
第三類數據源是感測器，它基本上採集的是物理信息。比如圖像、視頻、或者某個物體的速度、熱度、壓強等。
最後是日誌採集，這個是統計用戶的操作。我們可以在前端進行埋點，在後端進行腳本收集、統計，來分析網站的訪問情況，以及使用瓶頸等

如何使用開放數據源
一個是單位的維度，比如政府、企業、高校；一個就是行業維度，比如交通、金融、能源等領域
如何使用爬蟲做抓取
在 Python 爬蟲中，基本上會經歷三個過程。
1、使用 Requests 爬取內容。我們可以使用 Requests 庫來抓取網頁信息。Requests 庫可以說是 Python 爬蟲的利器，也就是 Python 的 HTTP 庫，通過這個庫爬取網頁中的數據，非常方便，可以幫我們節約大量的時間。
2、使用 XPath 解析內容。XPath 是 XML Path 的縮寫，也就是 XML 路徑語言。它是一種用來確定 XML 文檔中某部分位置的語言，在開發中經常用來當作小型查詢語言。XPath 可以通過元素和屬性進行位置索引。
3、使用 Pandas 保存數據。Pandas 是讓數據分析工作變得更加簡單的高級數據結構，我們可以用 Pandas 保存爬取的數據。最後通過 Pandas 再寫入到 XLS 或者 MySQL 等資料庫中。
Requests、XPath、Pandas 是 Python 的三個利器。當然做 Python 爬蟲還有很多利器，比如 Selenium，PhantomJS，或者用 Puppteteer 這種無頭模式。

❺ sap系統中，生產計劃和控制業務中包括的主數據有哪些

主數據管理：

1. 物料清單。 物料清單是一個產品結構化的清單，定義了產品的原料或半成 品的標准消耗，同時也維護了產品標准產出數量，主要用於物料需 求計劃的展開、產品標准成本評估。 物料清單包括每個部件的物料號、數量和計量單位，以及其他 一些控制參數。物料清單的項目內容通常定義為庫存項目物料、非 庫存項目物料、文本項目、文檔項目等。 在煉油化工行業，通常物料清單按照生產裝置的投入/產出比 例來維護。而煉油化工生產裝置的主副產品較多，因此在設置物料 清單時，要以某種產品為主產品，然後其它產品作為聯產品及副產 品維護在物料清單中。

2. 工作中心。 工作中心是在工廠中執行工序或作業的地點，主要用於計劃執 行、生產調度、成本核算。生產中每一個工作中心都將對應財務的 一個成本中心，因此工作中心是財務收集生產製造費用的主要途 徑，工作中心的制定要綜合考慮財務收集成本的因素。如，在煉油 化工企業 PP 模塊實施中，一般一個裝置對應一個工作中心，但是 在系統中一個工作中心只能設置 6 個作業類型，因此為了收集水、 電、汽、風、直接人工、固定機器費用、變動機器費用、機器折舊 等多項成本費用類型，也可以設置一些虛擬工作中心，以作為各類 製造費用的收集點。

3. 工藝路線。 工藝路線是由一系列工序組成的，它說明產品生產所需經歷的 工藝過程及所使用的資源，主要用於生產計劃排產與調度，及費用 類的生產成本核算。工藝路線中每個工序將輸入執行該工序的工作 中心。在工序中將包含作業類型的標准值，例如人工工時和機器工 時。對於煉油化工行業來說，生產裝置的工序通常會設定加工單位 數量產品所需要消耗的水、電、汽、風等能源消耗的額定值，以及 固定機器費用、 變動機器費用、 機器折舊等各種成本費用消耗定額。

4. 生產版本。 生產版本用於描述產品生產過程中可能選用的物料清單、工藝 路線等參數，同時可以設定生產所對應的收發料地點。創建生產版 本將針對主產品來創建，具體是將主產品的特定物料清單、工藝路 線、有效期間、生產批量等集合於生產版本中。一個主產品根據其 生產方案的不同，可以設置多個生產版本。

   
   

❻ 常見的收集數據的方法有哪些

收集數據的方法主要有普查和抽樣調查兩種方式，當對要求數據非常非常准確的時候可以採取普查的方式，抽樣調查是在被調查的數據中隨機地抽取一些數據組成一個樣本，通過對樣本中數據的分析去估計全體數據的情況。常見的方法還有問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗等。

常見的收集數據的方法，主要看你做哪方面的數據分析報告了，根據你分析目的選擇數據收集方式，主要有普查和抽樣調查兩種方式，當對要求數據非常非常准確的時候可以採取普查的方式，抽樣調查是在被調查的數據中隨機地抽取一些數據組成一個樣本，通過對樣本中數據的分析去估計全體數據的情況。常見的方法還有問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗等。

還有觀察法

觀察法是通過開會、深入現場、參加生產和經營、實地采樣、進行現場觀察並准確記錄(包括測繪、錄音、錄相、拍照、筆錄等)調研情況。主要包括兩個方面:一是對人的行為的觀察，二是對客觀事物的觀察。觀察法應用很廣泛，常和詢問法、搜集實物結合使用，以提高所收集信息的可靠性。

根據觀察的場景，可以將觀察區分為實驗室觀察和實地觀察；根據觀察者的參與程序，可分為參與觀察和非參與觀察；根據觀察的准備程度，可分為結構性觀察和非結構性觀察。不同類型的觀察，適用於不同情境，觀察者也扮演著不同角色。

❼ 原始資料收集包括哪些主要內容

原始資料調查內容一般包括建設場址的勘察和技術經濟資料的調查，具體內容一般包括: 1、水利水電工程建設場址勘察 1)地形、地貌勘察 2)工程地質勘察 3)水文地質勘察 4)氣象資料的調查 5)周圍環境及障礙物的調查
拓展資料：
1.原始資料（firsthand data，original data），指的是在所有地質調查工作中獲得的第一手材料（第一性資料）。原始資料是進行各項綜合整理、分析研究的基礎。原始資料是進行各項綜合整理、分析研究的基礎。如區域地質調查中的原始資料包括：地質觀察路線、實測剖面、礦點檢查、物化探工作等的原始記錄和圖件；各類岩石、礦物、古生物標本和各種樣品采樣、鑒定記錄；金屬量測量（包括水系沉積物測量）、重砂分析、薄片等的分析鑒定成果；還有各種數據、登記卡片、登記簿、數據處理程序及記錄等。上述資料的齊全、詳細和可靠程度，將直接影響地質圖件的質量和地質礦產的研究程度。
2.收集方法 首先，要明確資料的收集范圍，如地域范圍、時間范圍，編專業志還要限以專業范圍。地域范圍是根據行政區域所確定的范圍，但應注意收集有關部門經濟、文化輻射與被輻射等超越地域范圍的資料。時間范圍是每部志書凡例所規定的上下限。專業范圍，凡專業所涉及的內容均在范圍之內，應注意打破部門界限，不要收集專業以外的非專業資料。 其次，要了解資料的來源，資料來源極其廣泛，根據資料的不同存在形式，一般分為文字資料、實物資料、口傳資料、音像資料、圖片資料。
3.其中文字資料是編修地方誌主要的資料來源，涉及面廣，主要包括檔案、報刊、史志、譜牒、私人著述、工商實業資料等方面。實物資料，指那些具有歷史價值的實物，如文化遺址、古墓葬、文物、金石、地圖、藝術品、建築物等，都是考察和研究地方經濟文化發展的重要資料

❽ 主數據有哪些共性，或者說特徵

特徵一致性：針對企業內部不同的信息系統之間，要求主數據的關鍵特徵在各個不用應用和系統中保持高度一致；
識別唯一性：在一個系統、一個平台，甚至一個企業范圍內，同一主數據實體要求具有唯一的數據標識，即數據編碼；
長期有效性：對主數據在系統中的存儲保持長期有效，不建議物理刪除；
業務穩定性：主數據本身的屬性不會隨業務過程的變化而被修改，可以參考融融網上更詳細的案例說明。

❾ 收集數據時,應考慮哪些因素

收集數據時,應考慮哪些因素呢？回答如下：

A.時間間隔

B.數據來源改變

C.測量誤差

D.測量精度 四個因素

討論時請記住以下幾點：

1論點不應該是明確和模稜兩可的，論點也不應該是辯證的和極端的。

2論點必須在科學上是正確的，並且不得偏離常識或事實。

3討論必須准確，不誇張，並避免產生偏見。起草論文摘要可以是簡單的摘要，也可以是詳細的摘要。簡要概述僅概述了論文的要旨。

詳細的大綱提供了有關本論文要點和擴展的更多詳細信息，因此您可以更順利地完成寫作。 教學大綱分為三種：標題，摘要和圖表。通常使用標題。使用簡潔的標題總結本文各部分的要點。同時，這些標題可以直接用作本論文各部分的字幕。

❿ 數據流程調查過程中收集的資料包括哪些內容

數據流程調查過程中收集的資料包括：
1、收集原系統全部輸入單據（如入庫單、收據、憑證）、 輸出報表和數據存儲介質（如帳本、清單）的典型格式。
2、弄清各環節上的處理方法和計算方法。
3、在上述各種單據、報表、帳本的典型樣品上或用附頁 註明製作單位、報送單位、存放地點、發生頻率、發生 的高峰時間及發生量等。
4、在上述各種單據、報表、帳本的典型樣品上註明各項 數據的類型（數字、字元）、長度、取值范圍（指最大 值、最小值）。