1. 簡述數據的主要來源包括哪些途徑
統計數據主要來自兩個渠道:一是數據的間接來源;一是數據的直接來源。
統計數據的直接來源:
1、普查:專門組織的、以獲取一定時點或時期內現象總量資料為目的的一次性全面調查。
2、隨機抽樣調查:基於隨機性原則,從調查現象總體中抽取部分樣本,以樣本調查結果推斷總體情況的調查方法。
3、非隨機抽樣調查:抽樣時不是遵循隨機原則,而是按照研究人員的主觀經驗或其它條件來抽取樣本的一種抽樣方法。
統計數據的類型
1、定類數據——表現為類別,但不區分順序,是由定類尺度計量形成的。
2、定序數據——表現為類別,但有順序,是由定序尺度計量形成的。
3、定距數據——表現為數值,可進行加、減運算,是由定距尺度計量形成的。
4、定比數據——表現為數值,可進行加、減、乘、除運算,是由定比尺度計量形成的。
以上內容參考:網路-統計數據
2. 數據類信息資源有哪些主要類型簡述各類資源的來源
是存就有關科研數據、教們,包括各種統計數據、實驗數據、臨床檢驗數據等數值型信息的資料庫。
數據主要三大來源:(1)大量人群產生的海量數據;(2)企業應用產生的數據;(3)巨量機器產生的數據。
數據採集的方法:(1)系統日誌採集;(2)互聯網數據採集;(3)APP移動端數據採集;(4)與數據服務機構進行合作。
數據採集流程:數據採集在明確數據來源之後,可以根據特定行業與應用定位,確定採集的數據范圍與數量, 並通過核實的數據採集方法,開展後續的數據採集工作。
3. 醫療健康大數據有哪些來源
醫療健康領域的大數據主要有四個來源:1、制葯企業/生命科學 2、臨床決策支持及其他臨床應用(包括診斷相關影像信息) 3、費用報銷、利用率和欺詐監管 4、患者行為/社交網路
也就是說,不管是來自製葯企業的數據,還是來著臨床、社保或是患者的數據都可被當作醫療健康大數據的來源。
4. 數據分析中數據獲取的方式有哪些
方式1、外部購買數據
有很多公司或者平台是專門做數據收集和分析的,企業會直接從那裡購買數據或者相關服務給數據分析師,這是一種常見的獲取數據的方式之一。
方式2、網路爬取數據
除了購買數據以外,數據分析師還可以通過網路爬蟲從網路上爬取數據。比如大家可以利用網路爬蟲爬取一些需要的數據,再將數據存儲稱為表格的形式。
方式3、免費開源數據
外部購買數據要花費一定的資金,網路爬取對技術又有一定的要求,有沒有什麼辦法能又省力又省錢的採集數據呢?當然有,互聯網上有一些“開放數據”來源,如政府機構、非營利組織和企業會免費提供一些數據,根據需求你可以免費下載。
方式4、企業內部數據
了解了企業外部數據的來源,其實企業內部本身就會產生很多數據提供給我們分析,我們一起來了解一下吧。前面說了,內部數據通常包含銷售數據、考勤數據、財務數據等。
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5. 醫療大數據的主要來源有哪些
醫療大數據的來源一般包括病人就醫時產生的數據,臨床醫療研究和實驗數據,可穿戴設備採集的數據等。採集醫療大數據主要是為了進行整理分析,支持醫療科研。但是各個醫療機構、平台、設備採集來的數據各種各樣,對整理分析就造成障礙了。因此在數據採集的源頭統一標准就很重要。比如英國TPP公司的SystmOne醫療系統,它有標準的數據採集方式,醫療機構用它採集到的高質量、大容量、結構化的數據,形成了名為ResearchOne的資料庫,可以直接導出支持醫學研究的完備臨床數據。TPP也有供個人使用的愛閱歷APP。它可以和SystmOne系統互聯共享,個人可以在APP輸入和查看自己的健康信息,醫生也可以在授權後通過Systmone調取個人健康情況、以往的疾病史及用葯等信息。
6. 數據採集的途徑有哪些
數據採集有現場實地實測實量,派出業務員去進行市場問卷調查、實地考察,也可以針對性的對一些客戶分類摸排,掌握想要的信息,也可以通過網路數據採集,感知設備數據採集,資料庫採集,人工錄入數據採集等。
7. 數據採集的渠道主要有哪些
網路數據採集。利用網路爬蟲或者數據埋點等進行數據採集。
直接購買。目前有很多專業的數據服務企業,可以通過有償或者無償的方式將數據共享給數據需求者。
自行採集。根據要訓練的演算法模型的需要,數據需求者可自行採集數據,也可以委託數據標注平台採集數據。
8. 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。
9. 數據的主要來源包括哪些途徑
統計數據主要來自兩個渠道:一是數據的間接來源;一是數據的直接來源。
數據的表現形式還不能完全表達其內容,需要經過解釋,數據和關於數據的解釋是不可分的。例如,93是一個數據,可以是一個同學某門課的成績,也可以是某個人的體重,還可以是計算機系2013級的學生人數。數據的解釋是指對數據含義的說明,數據的含義稱為數據的語義,數據與其語義是不可分的。
按性質分為
①定位的,如各種坐標數據。
②定性的,如表示事物屬性的數據(居民地、河流、道路等)。
③定量的,反映事物數量特徵的數據,如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量。
④定時的,反映事物時間特性的數據,如年、月、日、時、分、秒等。
按表現形式分為
①數字數據,如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值。
②模擬數據,由連續函數組成,是指在某個區間連續變化的物理量,又可以分為圖形數據(如點、線、面)、符號數據、文字數據和圖像數據等,如聲音的大小和溫度的變化等。