⑴ 如何收集數據
採集的樣本要能夠代表總體，並且分布均勻
根據任務目標的不同，明確待採集樣本的總體。不能把調研女性購物習慣的問卷廣泛的撒給包括男生在內的所有人群，要精準投放調查。不能只調研商場購物的女性的特點，而忽略網路購物，小市場購物，海淘購物等女性客戶的特點，要分布均勻。
明確記錄樣本採集的條件和環境
不同條件下的采樣樣本，會有不同的表現。要詳細的記錄采樣時的上下文，這樣才能在以後分析的時候明確哪些可能是干擾因素，也能夠幫助理解數據分析看到的一些現象。
使用高效的采樣工具
只有數據量大到一定程度，才具有統計學的意義，我們才可以根據數據分析結果得到統計學上的結論。因此，在短時間內，以較少的人力物力獲得樣本是很重要和必要的。如果研究領域有現成的采樣工具就再好不過了，務必在采樣之前詳細調研和分析現有的采樣工具，或者自行研究高效的采樣工具和設計采樣方法。
預處理樣本
採集到的數據質量參差不齊，會有數據錯誤，數據丟失的現象存在。因此，在真正利用數據進行分析之前，要對數據進行清洗。主要需要解決的問題是：如何使用殘缺樣本？某些樣本有部分數據殘缺，是因為沒有采樣到呢？還是因為某些樣本就不應該有這些數據？需要人工分析下原因，再決定以何種方式補全樣本的殘缺屬性或者丟棄樣本。
利用統計指標或數據挖掘技術合理分析樣本
當採集好了大量的數據，肉眼是無法了解數據說明什麼問題的。因此需要使用統計學上的常見指標或者數據挖掘技術來分析樣本。統計學上的指標一般有概率分布，中位數，期望，方差，相關系數等。數據挖掘技術一般有聚類，分類，關聯分析，時序分析等。
分析統計結果的具體含義
統計學的結果得到了之後，我們還需要理解各個參數能夠說明什麼問題。這些參數的表現是否符合人們的常識和規律，如果不符合是因為什麼原因造成的。然後根據統計結果來得出結論或者繼續修正樣本採集和分析的任務。
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備份樣本和各個階段的預處理樣本
最重要的，好不容易採集好的樣本，丟了或者弄出錯實在可惜。所以要認真備份原始的樣本以及各個階段的預處理樣本和相應的處理方法。這樣即使當前數據出了錯誤，還可以回滾到原始的版本，而不會沒有樣本可用。
⑵ 如何進行數據採集以及數據分析
如何進行數據採集以及數據分析?可以從免費輿情監測系統 輿情調查軟體就從輿情監測系統的架構說起是，因為他們的技術手段都是一樣的呢
1、輿情採集系統：
一、只要是互聯網上發生的與「我」相關的輿情信息，都可以第一時間監測到，並且以最直觀的方式顯示出來，「一網打盡，一目瞭然」。監測網站類型包括：新聞、論壇、博客、貼吧、微博、電子報、搜索引擎等。
二、對於重點輿情以及負面信息通過手機簡訊等方式及時預警，不需要有專人值守就可以隨時掌握輿情。
三、自動分析輿情信息的發展變化趨勢、輿情信息的首發網站、作者、轉載情況、熱度變化、評估干預處理之後的效果等。
四、自動生成各種統計分析報表和輿情報告，助力輿情工作。配合相應的工作機制，可以有效提升輿情監管的質量和效率，提升輿情應對水平。
五、除了提供系統級7*24小時的運維服務，還配備專門的輿情分析師協助監測，人工預警。 系統建設目標是整合互聯網信息渠道，形成系統、有效的輿情監測機制。實現系統運行，監控互聯網信息、新浪、騰訊等主要微博微博，對其進行實時數據採集、全網監控、分析、檢索，對敏感信息進行預警，防止負面信息傳播，對重大事件做出最及時的反應和相應處理建議。並對近一段時期的熱點問題、敏感詞句進行搜索，從而掌握網路輿情，輔助領導決策服務。 主要的門戶網站，主要的報紙、主要的大型網路論壇、社區、貼吧、博客、微博。例如新浪新聞、各大報紙的電子報、天涯論壇、新浪微博、網路貼吧等。 各類與我相關的以及區域內有影響力的網站。 網路、谷歌、360搜索等搜索引擎。 論壇搜索，博客搜索、微博搜索等專業搜索引擎。 重點網站提供的站內搜索等。
2、輿情分析系統：
分析引擎是本系統的關鍵組成部分。其主要作用是對採集系統採集的數據，自動進行智能分析。分析引擎的主要功能包括：自定分析輿情級別、自動生成熱點、負面輿情研判、自動分類、自動生成專題、轉載計算、自動抽取輿情要素和關鍵詞、自動摘要、自動預警、自動生成統計圖表等功能。例如：多瑞科輿情數據分析站系統引擎內置了政府輿情模型、企業輿情模型和垂直監控模型，這些分析模型，是在多年輿情行業中按照客戶的實際需求，不斷重構和完善起來的，具有良好的實際應用效果。在實際項目中，不用通過二次開發就可以全面滿足政府、企業單獨應用。或者通過SAAS平台完成從上到下的垂直監測需求。對於特殊的應用需要，分析引擎還支持擴展插件，用於快速完成二次開發，支持各種需求定製。
3、輿情服務平台：
主要是用戶進行日常輿情管理的平台，能夠及時接受輿情信息，進行一些常規的輿情管理工作。
⑶ 如何在網上做數據收集和數據分析，並做出圖文並茂的數據分析圖
近年來，隨著技術的進步、互聯網速度提升、移動互聯網更新換代、硬體技術不斷發展、數據採集技術、存儲技術、處理技術得到長足的發展，使我們不斷加深了對數據分析的需求。但數據分析本身並不是目標，目標是使業務能夠做出更好的決策。如何做好數據分析，簡單來說，只需5步。
第一步：明確分析的目標和框架
對一個分析項目，數據分析師應該明確業務目標是什麼，初步選定哪些變數作為研究對象，從而為收集數據、分析數據提供清晰的目標，避免無意義的數據分析。同時對項目進行簡單的評估，即時調整項目，構建出分析的思路與整體的框架。
第二步：數據收集
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。作為數據分析師，需要對收集數據的內容、渠道、方法進行規劃。
1) 將識別的需求轉化為具體的需求，明確研究的變數需要哪些數據。
2) 明確數據的來源渠道，數據的渠道主要有三種，一種是從公司系統資料庫直接導出，另一種是通過網路爬蟲軟體（如火車頭、集搜客GooSeeker）從網上抓取數據，也可以直接通過問卷的形式來收集數據。
第三步：數據處理
數據分析的中最重要的一步是提高數據質量，最好的數據值分析如果有垃圾數據將會產生錯誤結果和誤導。因此，對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的，數據處理包括數據清洗、數據轉化等處理方法。
第四步：數據分析
數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對准備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律，通過數據建立模型，進而為商業提供決策參考。
到了這一階段，為了駕馭數據、展開數據分析，需要涉及到工具與分析軟體的使用。
要熟悉數據分析的方法，首先需要良好的統計基礎，了解像方差、抽樣、回歸、聚類分析、判別分析、因子分析等數據分析方法的原理以及使用，才能靈活的根據業務目標以及已有數據來選擇分析的方法。
其次掌握幾種常用的數據分析軟體，如較基礎的Excel、SPSS,或SAS、R等較高級的分析軟體，保證分析工作的高效進行。
第五步：撰寫分析報告
一份好的數據分析報告很重要，因為分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，好的分析報告應該有以下一些要點：
1) 要有一個好的框架，層次明了，讓讀者一目瞭然。
2) 每個分析都有結論，而且結論一定要明確。
3) 分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論。
4) 數據分析報告盡量圖表化。
5) 好的分析報告一定要有解決方案和建議方案。
⑷ 如何在短時間內快速錄入大量數據
大量的數據，少的可憐的人力，這可怎麼辦？怎麼才能在短時間內把這些數據錄入電腦呢？頭疼了吧！這就來教你錄入數據的技巧，你准備好了嗎？ 1. 查找替換(如裡面有一個片語和名字出現的頻率極高，我們可以選用別的字元代替，前提條件這個字元不會這我們的表格里出現) 2. 不用輸入小數點 方法：工具菜單;選項;編輯選項卡;自動設置小數點位數，輸完後記得改回來。我有們用CODE函數來行出 4. 通過設置列表輸自動輸入 方法：選中你設置的列表區域，單擊右鍵，創建列表備注:金額是的第一個單元格一定輸入公式,其它的就不用了,會自動填充 5. 自定義序列填充 方法：工具菜單,選項,自定義序列選項卡,輸入你要填充的特殊序列,.你部門有8個人,你定義好一下這樣的序列,以後你就不用輸入了,輸入一個人的名稱就可以填充了 6. 自動切換輸入法 方法： 如選中「姓名」下面的單元格，「數據菜單→有效性→輸入法模式」選項卡，在「模式」下拉列表框中選擇「打開」，單擊確定按鈕。再選擇英文編輯列，同上操作步驟，調出「輸入法模式」選項卡，在「模式」下拉列表框中選擇「關閉(英文模式)」，單擊確定按鈕OK 7. 自動改正 方法：工具菜單，自動更正選項，替換輸入你要更正的內容，，在替換為里輸入你要更正後的內容 8. 用Alt加向下的方向鍵 方法：如D20單元格沒有數據，其上面有數據，選中D20單元格，Alt加向下的方向鍵，選中上面的已輸過的一種 9. 數據有效性輸入 方法：選中你要設置的有效性的單元格區域，數據菜單，有效性，設置選項卡,設置選擇序列,來源輸入男,女 備注:男女之間那個逗號一定要要數字和標點符號的半形狀態下輸入的 10. F5定位空值再用Ctrl+回車批量填充 如方法：選中區域G12:G24,F5定位,條件定位,空值,在G12單元格輸入=G11單元格,記得游標一定要在編輯欄里,Ctrl回車 11 設置單元格格式輸入 方法:方法：選中你設置的單元格區域，單擊右鍵，設置單元格格式，數字選項卡，分類，自定義，類型輸 。
⑸ 軟體系統的數據採集方法有幾種 哪種最好
一、軟體介面方式
各個軟體廠商提供數據介面，實現數據採集匯聚。
二、開放資料庫方式
實現數據的採集匯聚，開放資料庫是最直接的一種方式。
兩個系統分別有各自的資料庫，同類型的資料庫之間是比較方便的：
1. 如果兩個資料庫在同一個伺服器上，只要用戶名設置的沒有問題，就可以直接相互訪問，需要在from後將其資料庫名稱及表的架構所有者帶上即可。
select * from DATABASE1.dbo.table1
2. 如果兩個系統的資料庫不在一個伺服器上，建議採用鏈接伺服器的形式處理，或者使用openset和opendatasource的方式，這個需要對資料庫的訪問進行外圍伺服器的配置。
三、基於底層數據交換的數據直接採集方式
101 異構數據採集技術是通過獲取軟體系統的底層數據交換、軟體客戶端和資料庫之間的網路流量包，基於底層IO請求與網路分析等技術，採集目標軟體產生的所有數據，將數據轉換與重新結構化，輸出到新的資料庫，供軟體系統調用。
技術特點如下：
1. 無需原軟體廠商配合；
2. 實時數據採集，數據端到端的響應速度達秒級；
3. 兼容性強，可採集匯聚Windows平台各種軟體系統數據；
4. 輸出結構化數據，作為數據挖掘、大數據分析應用的基礎；
5. 自動建立數據間關聯，實施周期短、簡單高效；
6. 支持自動導入歷史數據，通過I/O人工智慧自動將數據寫入目標軟體；
7. 配置簡單、實施周期短。
基於底層數據交換的數據直接採集方式，擺脫對軟體廠商的依賴，不需要軟體廠商配合，不僅需要投入大量的時間、精力與資金，不用擔心系統開發團隊解體、源代碼丟失等原因導致系統數據採集成死局。
直接從各式各樣的軟體系統中開采數據，源源不斷獲取精準、實時的數據，自動建立數據關聯，輸出利用率極高的結構化數據，讓不同系統的數據源有序、安全、可控的聯動流通，提供決策支持、提高運營效率、產生經濟價值。