數據收集過程中有哪些問題

『壹』 .在計算機數據採集、數字化處理的過程中主要存在哪些問題如何避免這些問題

一是每一個數據點的時間。另一個就是采樣率設置的問題。
第一是每一個數據點的時間，在NI的數據採集中是通過T0和dt來確定的，T0就是開始數據採集的初始時間，是任務開始時，數據次啊及卡讀取的計算機時間，dt二個數據點之間間隔的時間，是采樣率的倒數，比如1K采樣率，dt就是1/1000=0.001=1毫秒。在施工DAQmxRead.vi的時候要選擇波形輸出而不是DBL輸出，波形輸出就帶有這些信息，而DBL就只有數據而沒有時間信息了。
另一個就是采樣率設置的問題。數據採集卡的采樣脈沖一般是由它的內部時鍾源進行分頻後得到的，所以采樣率是不是非常准確，得看時鍾源是否能被整數倍地分頻到指定的采樣率。

『貳』 數據採集的常見問題

檢查電池是否安裝正確，電池後蓋是否完全蓋好；
◆請檢查電池是否有電；
◆如電池有電，且有正確安裝電池，請做一次冷卻操作（按復位鍵）；
◆請對電池充電10分鍾，再嘗試開機。

2、掃描過程中，掃描頭出光但識別不了條碼，而且掃描時系統很卡，怎麼辦？
◆重新校準掃描頭，操作方法：在桌面上雙擊「PDA設置」，開啟掃描頭，掃描頭初始化，初始化成功即可；
◆請確認所掃描的條碼是否完整無破損；
◆如果掃描頭重新校準後，並且確認條碼無破損，則可重啟設備。

3、無法連接WIFI網路？
◆首先檢查加密方式是否正確，即檢查手持設備與本地網路的加密方式是否一致；
◆檢查密碼是否正確；
◆檢查網路是否正常；
◆重啟設備或者把網路刪除再重新連接（網路刪除後在無線配置界面選擇高級，在首選網路的列表框中刪除所需要刪除的網路，按確定鍵完成操作）。

4、無法連接GPRS網路？
◆檢查當地信號強度；
◆檢查SIM卡是否安裝正確；
◆檢查SIM卡是否開通上網功能；
◆接入點是否設置正確；
◆檢查SIM卡是否欠費或者SIM卡是否損壞（SIM卡裝入手機進行測試是否損壞或者欠費）。

5、無線網啟動後自動消失了，怎麼辦？
啟用無線後狀態欄出現網路圖標，但兩秒後自動消失了，也不要擔心，在「PDA設置」裡面能夠看到WIFI無線網路連接，將其設置為啟用即可。

6、USB無法連接？
◆同步模式-查看電腦是否安裝了Microsoft ActiveSync同步軟體；
◆USB模式-打開控制面板中的USB設置中模式是否選擇了U盤模式（改為USB模式）。

7、觸屏失靈了怎麼辦？
重新校準屏幕；
方法：在桌面上雙擊「PDA設置」，進入屏幕項後點屏幕校準，點十字游標的中心，跟著游標走一圈，成功後游標消失，這時按下鍵盤的回車鍵或者點一下屏幕，最後點屏幕右上角的OK（校準過程中某個點未點准時，需要重新校準）。

8、無線網路可以刷新SSID但無法配置？
檢查高級選項里的使用WinDows配置無線設置是否選上。

9、設備死機、或者開機有問題怎麼辦？
◆熱啟動或者冷啟動；
◆若現象嚴重，在桌面上雙擊「PDA設置」，恢復出廠或返廠更新內核。

『叄』 你認為數據採集和分析的困難是什麼

數據採集和分析的困難是：

1、信息系統的數據無法導出和備份。有的軟體沒有數據導出和備份功能，信息系統的操作及管理人員沒有許可權登錄後台資料庫，無法採集數據。

2、信息系統沒有資料庫結構和數據字典。有的信息系統沒有單獨的數據結構表，不能提供資料庫結構和數據字典。

3、不同種類不同版本的軟體在後台資料庫配備和數據結構方面各不相同，有些系統的資料庫還採取特別加密，使軟體無法訪問系統的資料，電子資料的獲取成了計算機審計發展的瓶頸。

(3)數據收集過程中有哪些問題擴展閱讀：

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；

②信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析；

③收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；

④數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；

⑤數據分析所需資源是否得到保障。

『肆』 統計數據收集過程中可能有哪些誤差

統計數據收集過程中可能有：登記性誤差（也叫觀測性誤差或調查性誤差）和代表性誤差（分系統性代表誤差、偶然性代表誤差） 。

規避：登記性誤差：認真仔細，被觀測者的配合等。系統性代表誤差難以計算和控制，偶然性代表誤差無法避免，但可以計算和控制 。

統計數據對現象進行測量的結果。比如， 對經濟活動總量的測量可以得到國內生產總值（GDP）數據；對股票價格變動水平的測量可以得到股票價格指數的數據；對人口性別的測量可以得到男或女這樣的數據。

(4)數據收集過程中有哪些問題擴展閱讀

統計數據搜集的組織形式有普查、抽樣調查、統計報表、重點調查、典型調查等。

1、普查：普查是為了某種特定的目的而專門組織的一次性的全面調查，用以搜集重要國情國力和資源狀況的全面資料，為政府制定規劃、方針政策提供依據。

2、抽樣調查：抽樣調查是實際應用中最廣泛的一種調查方法，他是從調查對象的總體中隨機抽取一部分單位座位樣本進行調查，並根據樣本調查結果來推斷總體數量特徵的一種非全面調查方法。

3、統計報表：統計報表是一種以全面調查為主的調查方式，它是由政府主管部門根據統計法規，以統計表格形式和行政手段自上而下布置，而後由企、事業單位自下而上層層匯總上報逐級提供基本統計數據的一種調查方式

4、重點調查：重點調查是專門組織的一種非全面調查，它是在總體中選擇個別的或部分重點單位進行調查，以了解總體的基本情況。

『伍』 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。

『陸』 使用網路調查收集數據時遇到的主要問題是

使用網路調查收集數據時遇到的主要問題是網路的平安性問題、企業和消費者對網路調研缺乏熟悉和了解、網路調研技術有待完善，專業人員匱乏、網路普及率不高和拒訪現象的大量存在。

1、網路的平安性問題

採用網路進行調查，有一個壞處——暴露網路於潛在的威逼之下。從惡名昭彰的國際網路病毒到黑客的數起案例來看，我們的確有必要留意這些問題。

2、企業和消費者對網路調研缺乏熟悉和了解

我們我國國內企業對市場詞研，特殊是對於網路調研技術，還相當生疏，與西方發達我國相比較，國內在觀念水平、技術運用方面存在著很大差距。消費者作為重要的調研對象，他們對市場調研和網路技術的不理解、不信任將直接影響網路調研的實際運用效果。

3、網路調研技術有待完善，專業人員匱乏

目前，網路調研仍處於進展階段，現有的網路調研專用技術的欠缺將導致調研流程不暢。盡管網路凋研的特地討論單位和特地軟體迅猛進展，但仍有不盡如人意的地方。

雖然我們的企業擁有一些優秀的網路技術人員和市場調查人員，但能嫻熟地運用網路技術、調研實踐閱歷強的專業網路人員還相當缺乏，給網路調研技術的實際運用帶來很大難度。

4、網路普及率不高和拒訪現象的大量存在

由於我們我國地廣人多，各地經濟技術進展、文化素養方面存在的巨大差異，使Internet不大可能在短期內覆盞全部地區及每一個人。而網路用戶的數量卻是網路調研進展的必要條件，否則將限制網路調研的適用范圍，嚴峻影響調研結果的科學性和客觀性。

『柒』 數據收集 哪些誤差

數據收集有以下誤差：觀測性誤差也叫登記性誤差或調查性誤差。在調查觀測的各個環節因工作粗心或被觀測者不願很好配合而造成的所收集數據與實際情況不符合的誤差。代表性誤差是指在抽樣調查中，因樣本不能完全代表總體而產生的估計結果與總體真實數量特徵不符的誤差。系統性代表性誤差，是由於抽樣框不完善、抽樣時違反隨機原則、被調查者無回答等因素引起的誤差。觀測性誤差與系統性代表性誤差合在一起稱為非抽樣誤差。偶然性代表性誤差，是由於抽樣的隨機性引起的樣本結構與總體結構不完全相符而產生的估計結果與總體真值不一致的誤差，這種誤差在隨機抽樣中不可避免，但可以計算和控制。

『捌』 數據分析中5大常見問題及對策

1. 無思路：數據雜亂，不知到從何入手

成因：分析的業務目標不明晰，致使數據採集過剩;分析方法與分析的場景不懂得怎樣結合，導致無從下手。

對策：首先，學會理解業務背景和團隊的業務目標;熟悉各分析方法及應用場景，後面有介紹。

2. 無側重：分析邏輯不嚴謹，生搬硬湊亂猜想

成因：沒有整體考慮對數據造成波動的可能原因，把關聯性指標用作為因果關系指標，成為了“為了分析而分析”。

對策：數據分析應形成閉環，確定分析目標——採集數據——列舉可能原因(金字塔/公式化思維，後面介紹)–驗證猜想–得出分析結論–後續優化對策。

3. 無規劃：分析時，卻發現數據缺失，採集難度高

成因：對所上線產品的價值收益不清晰，未提前規劃觀察指標及進行相關的數據採集需求開發，巧婦也難為無米之炊啊!

對策：明確產品的成功指標，可提前構思分析思路，進而反推所需的數據需求細節。

4. 無記錄：數據異常，卻不知道做了什麼

成因：團隊內部信息同步不及時。可能是活動導致的產品數據暴增，或者產品更新導致系統故障數據下跌。

對策：建立團隊內部的協作機制，信息及時同步至共享平台。如：運營活動上線前X天，及時同步至產品相關活動規劃，並做好備份記錄和通知相關部門。

5. 不熟練：對分析工具不熟悉，分析耗時大

成因：分析工具如excel，若不是在學校有專門課程，基本是自學或者報相關課程，工作忙沒抽時間單獨學習是根本原因。

對策：建議列出自己的薄弱環節，有針對的找相關的課程學習，如果是小白，建議系統地學學，後面會涉及。

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