大數據是如何收集的

㈠ 大數據採集方法有哪些 流程是怎樣的

數據採集是所有數據系統必不可少的，大數據的採集方法有離線採集、實時採集、互聯網採集和其他數據採集方法。

大數據的採集方法是什麼

1、離線採集：

工具：ETL。在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取喚蔽、轉換(Transform)和載入。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。

2、實時採集：

工具：Flume/Kafka。實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作正鏈漏活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。

這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求

3、互聯網採集：

工具：Crawler，DPI等。Scribe是Facebook開發的數據（日誌）收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。

大數據採集的流程是什麼

大數據數據採集處理流程主要包括數據收集、數據預處理、數據存儲、數據處理與分析等環節，數據質量貫穿於整個大數據流程，非常的關鍵。每一個數據處理環節都會對大數據質量產生影響作用。下面就來說一下大數據數據採集的流程及處理方法。

大數據數據採集在數據收集過程中，數據源會影響大數據質量的真實性、完整性數據收集、一致性、准確性和安全性。

數據預處理大數據採集過程中通常有一個或多個數據源，這些數舉爛據源包括同構或異構的資料庫、文件系統、服務介面等，易受到雜訊數據、數據值缺失、數據沖突等影響，因此需首先對收集到的大數據集合進行預處理，以保證大數據分析與預測結果的准確性與價值性。

㈡ 數據收集有哪些方法

數據收集的四種常見的方式包括問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗，幾種方法各有各的又是和缺點，具體分析如下。

四是實驗。實驗設計數據是四種方法中最耗時間的一種，因為它是通過各種各樣的實驗來得到一個統一的方向，也就是說，在這個過程中，可能有無數次的失敗。但是實驗得到的數據是最准確的，而且可能會推動某個行業的進步。所以，實驗收集數據的優點是數據的准確性很高，而他的缺點就是未知性很大，不管實驗的周期還是實驗的結果都是不確定性的。

隨著科技的發展和大數據時代的到來，收集數據越來越容易，而大家也應該更注重於保護和利用數據。

㈢ 大數據源收集有哪些方式

線下推行數據搜集

數據搜集在其中分紅網上與線下推行，而在這里在其中可以分紅線下推行店面數據寶安裝、在共同情形運用數據寶搜集、運用LBS技術性依據區域區別數據與依據線下推行搜集數據來展開網上數據剖析比照。

線下推行店面數據寶與在共同情形運用數據寶搜集：線下推行店面數據寶是在特定的店面中安裝一個數據搜集機器設備，依據WiFi探頭作用搜集到店顧客手機上mac碼，來展開准確數據搜集;共同情形搜集數據是運用挪動數據寶，相同搜集特定區域的手機上mac碼展開線下推行客戶的准確個人行為。

地形圖數據搜集

依據技術專業的數據發掘專用工具，依據網路地圖導航、高德導航、360地圖、搜狗地圖、騰訊地圖、圖吧地圖和天地圖，共七個地形圖數據出示方展開全方位搜集店家信息，內容包括店家名字、電話(固定電話+手機上)、詳細地址和地理坐標(火花座標)，內容去重復後貯存備用。

職業門戶網站數據搜集

從一些職業門戶網站上展開數據搜集，例如阿里巴巴網、餓了么外賣、群眾點評網等，要是是網頁頁面由此可見的內容均可以依據方式方法搜集到數據，搜集軟體有“火車頭搜集、八爪魚、後羿搜集器”等，還可以訂制化開發規劃一些搜集網路爬蟲展開數據爬取。

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㈣ 大數據採集與存儲的基本步驟有哪些

數據抽取

針對大數據分析平台需要採集的各類數據，分別有針對性地研製適配介面。對於已有的信息系統，研發對應的介面模塊與各信息系統對接，不能實現數據共享介面的系統通過ETL工具進行數據採集，支持多種類型資料庫，按照相應規范對數據進行清洗轉換，從而實現數據的統一存儲管理。

數據預處理

為使大數據分析平台能更方便對數據進行處理，同時為了使得數據的存儲機制擴展性、容錯性更好，需要把數據按照相應關聯性進行組合，並將數據轉化為文本格式，作為文件存儲下來。

數據存儲

除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase，HBase是一種key/value系統，部署在HDFS上，與Hadoop一樣，HBase的目標主要是依賴橫向擴展，通過不斷的增加廉價的商用伺服器，增加計算和存儲能力。

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㈤ 如何獲取大數據

問題一：怎樣獲得大數據？ 很多數據都是屬於企業的商業秘密來的，你要做大數據的一些分析，需要獲得海量的數據源，再此基礎上進行挖掘，互聯網有很多公開途徑可以獲得你想要的數據，通過工具可以快速獲得，比如說象八爪魚採集器這樣的大數據工具，都可以幫你提高工作效率並獲得海量的數據採集啊

問題二：怎麼獲取大數據 大數據從哪裡來？自然是需要平時對旅遊客群的數據資料累計最終才有的。
如果你們平時沒有收集這些數據 那自然是沒有的

問題三：怎麼利用大數據，獲取意向客戶線索 大數據時代下大量的、持續的、動態的碎片信息是非常復雜的，已經無法單純地通過人腦來快速地選取、分析、處理，並形成有效的客戶線索。必須依託雲計算的技術才能實現，因此，這樣大量又精密的工作，眾多企業紛紛藉助CRM這款客戶關系管理軟體來實現。
CRM幫助企業獲取客戶線索的方法：
使用CRM可以按照統一的格式來管理從各種推廣渠道獲取的潛在客戶信息，匯總後由專人進行篩選、分析、跟蹤，並找出潛在客戶的真正需求，以提供滿足其需求的產品或服務，從而使潛在客戶轉變為真正為企業帶來利潤的成交客戶，增加企業的收入。使用CRM可以和網站、電子郵件、簡訊等多種營銷方式相結合，能夠實現線上客戶自動抓取，迅速擴大客戶線索數量。

問題四：如何進行大數據分析及處理？ 大數據的分析從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？1. 可視化分析。大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘演算法。大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。大數據的技術數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計算語言學(putational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。數據挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預測（Predic膽ion）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化......>>

問題五：網路股票大數據怎麼獲取？ 用「網路股市通」軟體。
其最大特色是主打大數據信息服務，讓原本屬於大戶的「大數據炒股」變成普通網民的隨身APP。

問題六：通過什麼渠道可以獲取大數據 看你是想要哪方面的，現在除了互聯網的大數據之外，其他的都必須要日積月累的

問題七：通過什麼渠道可以獲取大數據 有個同學說得挺對，問題傾向於要的是數據，而不是大數據。
大數據講究是全面性（而非精準性、數據量大），全面是需要通過連接來達成的。如果通過某個app獲得使用該app的用戶的終端信息，如使用安卓的佔比80%，使用iPhone的佔比為20%, 如果該app是生活訂餐的應用，你還可以拿到使用安卓的這80%的用戶平時網上訂餐傾向於的價位、地段、口味等等，當然你還會獲取這些設備都是在什麼地方上網，設備的具體機型你也知道。但是這些數據不斷多麼多，都不夠全面。如果將這部分用戶的手機號或設備號與電子商務類網站數據進行連接，你會獲取他們在電商網站上的消費數據，傾向於購買的品牌、價位、類目等等。每個系統可能都只存儲了一部分信息，但是通過一個連接標示，就會慢慢勾勒出一個或一群某種特徵的用戶的較全面的畫像。

問題八：如何從大數據中獲取有價值的信息 同時，大數據對公共部門效益的提升也具有巨大的潛能。如果美國醫療機構能夠有效地利用大數據驅動醫療效率和質量的提高，它們每年將能夠創造超過3萬億美元的價值。其中三分之二是醫療支出的減少，占支出總額超過8%的份額。在歐洲發達國家， *** 管理部門利用大數據改進效率，能夠節約超過14900億美元，這還不包括利用大數據來減少欺詐，增加稅收收入等方面的收益。
那麼，CIO應該採取什麼步驟、轉變IT基礎設施來充分利用大數據並最大化獲得大數據的價值呢?我相信用管理創新的方式來處理大數據是一個很好的方法。創新管道(Innovation pipelines)為了最終財務價值的實現從概念到執行自始至終進行全方位思考。對待大數據也可以從相似的角度來考慮：將數據看做是一個信息管道(information pipeline)，從數據採集、數據訪問、數據可用性到數據分析(4A模型)。CIO需要在這四個層面上更改他們的信息基礎設施，並運用生命周期的方式將大數據和智能計算技術結合起來。
大數據4A模型
4A模型中的4A具體如下：
數據訪問(Access)：涵蓋了實時地及通過各種資料庫管理系統來安全地訪問數據，包括結構化數據和非結構化數據。就數據訪問來說，在你實施越來越多的大數據項目之前，優化你的存儲策略是非常重要的。通過評估你當前的數據存儲技術並改進、加強你的數據存儲能力，你可以最大限度地利用現有的存儲投資。EMC曾指出，當前每兩年數據量會增長一倍以上。數據管理成本是一個需要著重考慮的問題。
數據可用性(Availability)：涵蓋了基於雲或者傳統機制的數據存儲、歸檔、備份、災難恢復等。
數據分析(Analysis)：涵蓋了通過智能計算、IT裝置以及模式識別、事件關聯分析、實時及預測分析等分析技術進行數據分析。CIO可以從他們IT部門自身以及在更廣泛的范圍內尋求大數據的價值。
用信息管道(information pipeline)的方式來思考企業的數據，從原始數據中產出高價值回報，CIO可以使企業獲得競爭優勢、財務回報。通過對數據的完整生命周期進行策略性思考並對4A模型中的每一層面都做出詳細的部署計劃，企業必定會從大數據中獲得巨大收益。 望採納

問題九：如何獲取互聯網網大數據 一般用網路蜘蛛抓取。這個需要掌握一門網路編程語言，例如python

問題十：如何從網路中獲取大量數據 可以使用網路抓包，抓取網路中的信息，推薦工具fiddler

㈥ 如何收集數據

問題一：大數據怎麼收集 大數據分析處理解決方案
方案闡述
每天，中國網民通過人和人的互動，人和平台的互動，平台與平台的互動，實時生產海量數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。
數億網民實時留下的痕跡，可以真實反映當下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什麼，在干什麼，及時發現輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當下的中國正在發生什麼，將要發生什麼，以及為什麼？藉此可以觀察輿情的整體態勢，洞若觀火。
原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，激發了智慧感知，感知用戶真實的態度和需求，輔助 *** 在智慧城市，企業在品牌傳播、產品口碑、營銷分析等方面的工作。
所謂未雨綢繆，防患於未然，最好的輿情應對處置莫過於讓輿情事件不發生。除了及時發現問題，大數據還可以幫我們預測未來。具體到輿情服務，輿情工作人員除了對輿情個案進行數據採集、數據分析之外，還可以通過大數據不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，通過對同類型輿情事件歷史數據，及影響輿情演進變化的其他因素進行大數據分析，提煉出相關輿情的規律和特點。
大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。
用大數據引領創新管理。無論是 *** 的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。 *** 部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。 *** 和企業應建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。
解決關鍵
如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類： 標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類： 帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。
解決方案
多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支撐 *** 、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。
實施收益
多瑞科輿情數據分析站系統可通過對大數據實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
系統實施
系統主要應用於負責信......>>

問題二：如何進行數據採集以及數據分析 推薦使用數據統計工具，通過監測工具，對數據進行全面的採集，並根據需要進行不同維度的分析。99click的數據監測工具比較全面，可以嘗試一下。

問題三：數據怎麼收集?數據怎樣管理？ 建立資料庫；
若果不明白，嘗試做表格，拆分數據不同的特性，組合相關的特性；
老師做成績表也是一種資料庫；
可以先嘗試使用excel做表格，分析相關和非相關特性；整理出來，後期想自己深入就去學資料庫，不想學可以外包，讓別人做，然後做數據查詢軟體等等……

問題四：如何收集用戶體驗數據 通過自己網站的注冊用戶，通過微信公眾號的後台就可以看到數據，
好多地方都是可以的，你只要去查就能查到的，謝謝希望我的回答對你有幫助！

問題五：怎樣收集市場數據 1.賣場獲取市場總體數據好地方賣場幾乎薈萃了市場的主要消費品種，可以說是微縮的市場風向標，是市場信息薈萃之處。在賣場收集數據可以通過這么三類人進行調查：（1）促銷員可以派人應聘成為該賣場的促銷員，走內部路線，以便接觸並拉近與賣場營業員、櫃組長、財務、倉庫等人員的關系，以閑聊、公司盤庫、核對提成等名義收集輕而易舉。（2）倉庫保管員一般在賣場里，這些保管人員的地位不是很高，但他們手裡卻掌握著准確的實際進貨量、庫存數、退貨等情況。與這些人員搞好關系，數據收集輕而易舉。（3）收銀員賣場收銀台一般都固定配備一兩個收銀員，每個收銀台的情況基本相似。因此，稍加計算，即可得出該賣場各階段大致的實際銷售狀況。2.解密競爭對手數據捷徑（1）廣告公司每個競爭對手都有幾家關系較好或是長期合作的廣告公司，廣告公司的業務人員很容易就能接近競爭品牌的分支機構管理人員以及一些內部文件，控製得當，這完全可以作為一個准確迅速的信息來源。（2）二三級分銷商各廠家分支機構總會有一兩個關系好溝通密切的二三級分銷商，有關市場動向，這些關系特殊的二三級分銷商也許知道更早。業務人員對這些特殊客戶在拜訪時多加留心，也可獲取一些對手資料。（3）運輸、倉儲、裝卸公司競爭對手在當地無論是直營還是交給經銷商做，倉儲、運輸、裝卸等物流環節都必不可少。而一般倉儲運輸公司不會在意對客戶儲運量數據的保密，有的甚至就掛在辦公室里。以看庫的名義很容易就能進入競爭對手的儲運倉庫，只要看看貨堆上的到發貨記錄卡，一切數據輕松到手。（4）列印店各廠家的辦事分機構基本都會有定點的列印店。為節省時間，量較大的列印、復印工作，或是復雜一些的圖形表格製作，都會拿到這些列印店來做。

問題六：收集數據的方法有什麼 收集數據的方式有很多，常見的如問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗．
不同的數據收集的也是不一樣的具體的就要看你這么調查和調查對象是什麼。
問卷調查是現在就常用的而且我要調查網就可以做網路問卷調查
查閱資料就需要去查找網路相應的資料信息或者到圖書館去
實地考查就是你自己親身體驗

問題七：怎樣獲得大數據？ 很多數據都是屬於企業的商業秘密來的，你要做大數據的一些分析，需要獲得海量的數據源，再此基礎上進行挖掘，互聯網有很多公開途徑可以獲得你想要的數據，通過工具可以快速獲得，比如說象八爪魚採集器這樣的大數據工具，都可以幫你提高工作效率並獲得海量的數據採集啊

問題八：企業怎樣快速收集數據 要快速收集數據就需要去眾包

問題九：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？ 提供一些技術建議：
數據採集，數據清洗，數據加工，數據建模，分析，得出結果。
數據採集需要將網站的招聘數據採集下來，可能需要大量的數據，並且是相當一段時間的數據，不能是一個短時間的數據；
數據清洗：將垃圾數據和不規范的數據進行處理，要分析，肯定會有很多分析的維度，分類什麼的，要統一；
數據加工：將不規范的數據進行二次處理，統一規則；
數據建模：可簡可繁，根據實際情況建模吧，首次做還是簡單點
分析得出結果：這就簡單了，根據已有數據輸出數據樣本；
數據採集：可用網路礦工採集器，可實現採集和數據的初步加工
ETL工具可用 KETTLE ，開源的
資料庫，自己選擇吧，比較多
輸出數據：可以自己來做，也可以選擇第三方的，不過無論如何也許用點工具，簡單的話，用excel

問題十：易企秀的收集數據怎麼看到? 登錄到易企秀帳戶，在相應場景下有收集數據菜單，點擊收集數據後的條數，就可以查看收集數據。

㈦ 數據分析中數據收集的方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。