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採集數據的方法有哪些

發布時間:2022-04-11 16:44:30

⑴ 採集數據的方法有哪些

訪問調查:調查者與被調查者通過面對面地交談從而得到所需資料的調查方法。
郵寄調查:通過郵寄或宣傳媒體等方式將調查表或調查問卷送至被調查者手中,由被調查者填寫,然後將調查表寄回或投放到指定收集點的一種調查方法。
電話調查:電話調查是調查人員利用電話同受訪者進行語言交流,從而獲得信息的一種調查方式。
電腦輔助調查:該調查使電話調查更加便利和快捷,也使調查的質量大大提高。
座談會: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,從而獲取調查資料的方法。
個別深度訪問:一種一次只有一名受訪者參加的特殊的定性研究。
觀察法:指就調查對象的行動和意識,調查人員邊觀察邊記錄收集信息的方法。
實驗法:在所設定的特殊實驗場所、特殊狀態下,對調查對象進行實驗以取得所需資料的一種調查方法。
其中前六種方法屬於詢問調查,後兩種方法屬於觀察與實驗的方法。

⑵ 數據採集的五種方法是什麼

一、 問卷調查


問卷的結構,指用於不同目的的訪題組之間以及用於同一項研究的不同問卷之間,題目的先後順序與分布情況。


設計問卷整體結構的步驟如下:首先,根據操作化的結果,將變數進行分類,明確自變數、因變數和控制變數,並列出清單;其次,針對每個變數,依據訪問形式設計訪題或訪題組;再次,整體謀劃訪題之間的關系和結構;最後,設計問卷的輔助內容。


二、訪談調查


訪談調查,是指通過訪員與受訪者之間的問答互動來搜集數據的調查方式,它被用於幾乎所有的調查活動中。訪談法具有一定的行為規范,從訪談的充分准備、順利進入、有效控制到訪談結束,每一環節都有一定的技巧。


三、觀察調查


觀察調查是另一種搜集數據的方法,它藉助觀察者的眼睛等感覺器官以及其他儀器設備來搜集研究數據。觀察前的准備、順利進入觀察場地、觀察的過程、觀察記錄、順利退出觀察等均是技巧性很強的環節。


四、文獻調查


第一,通過查找獲得文獻;第二,閱讀所獲得文獻;第三,按照研究問題的操作化指標對文獻進行標注、摘要、摘錄;最後,建立文獻調查的資料庫


五、痕跡調查


大數據是指與社會行為相伴生、通過設備和網路匯集在一起,數據容量在PB級別且單個計算設備無法處理的數字化、非結構化的在線數據。它完整但並非系統地記錄了人類某些社會行為。


大數據研究同樣是為了把握事物之間的關系模式。社會調查與研究中,對大數據的調查更多的是從大數據中選擇數據,調查之前同樣需要將研究假設和變數操作化。


關於數據採集的五種方法是什麼,青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣,希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑶ 大數據工程師採集數據的方法有哪幾類

【導語】數據的搜集是挖掘數據價值的第一步,當數據量越來越大時,可提取出來的有用數據必然也就更多,只需善用數據化處理渠道,便能夠確保數據剖析結果的有效性,助力企業實現數據驅動,那麼大數據工程師採集數據的方法有哪幾類?

1、離線搜集:

工具:ETL;

在數據倉庫的語境下,ETL基本上便是數據搜集的代表,包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中,需求針對具體的事務場景對數據進行治理,例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。

2、實時搜集:

工具:Flume/Kafka;

實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景,比方,用於記錄數據源的履行的各種操作活動,比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web
伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景,數據搜集會成為Kafka的顧客,就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住,然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等),之後再寫入到對應的數據存儲中。

3、互聯網搜集:

工具:Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛,網路機器人,是一種按照一定的規矩,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搜集。

除了網路中包含的內容之外,關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。

4、其他數據搜集方法

關於企業生產經營數據上的客戶數據,財務數據等保密性要求較高的數據,能夠通過與數據技術服務商合作,運用特定體系介面等相關方式搜集數據。比方八度雲核算的數企BDSaaS,無論是數據搜集技術、BI數據剖析,還是數據的安全性和保密性,都做得很好。

關於大數據工程師採集數據的方法,就給大家分享到這里了,想要成為大數據工程師的,對於以上的內容,就需要提前了解和學習起來,祝大家成功!

⑷ 大數據採集方法分為哪幾類

1、離線搜集:


工具:ETL;


在數據倉庫的語境下,ETL基本上便是數據搜集的代表,包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中,需求針對具體的事務場景對數據進行治理,例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。


2、實時搜集:


工具:Flume/Kafka;


實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景,比方,用於記錄數據源的履行的各種操作活動,比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景,數據搜集會成為Kafka的顧客,就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住,然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等),之後再寫入到對應的數據存儲中。


3、互聯網搜集:


工具:Crawler, DPI等;


Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛,網路機器人,是一種按照一定的規矩,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搜集。


除了網路中包含的內容之外,關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。


4、其他數據搜集方法


關於企業生產經營數據上的客戶數據,財務數據等保密性要求較高的數據,能夠通過與數據技術服務商合作,運用特定體系介面等相關方式搜集數據。比方八度雲核算的數企BDSaaS,無論是數據搜集技術、BI數據剖析,還是數據的安全性和保密性,都做得很好。


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⑸ 互聯網採集數據有哪幾種常見的方法

通過日誌獲取數據的,一般是伺服器,工程類的,這類型數據一般是人為制定數據協議的,對接非常簡單,然後通過日誌數據結構化,來分析或監測一些工程類的項目通過JS跟蹤代碼的,就像GA,網路統計,就屬於這一類,網頁頁尾放一段JS,用戶打開瀏覽網頁的時候,就會觸發,他會把瀏覽器的一些信息送到伺服器,基於此類數據做分析,幫助網站運營,APP優化。通過API,就像一些天氣介面,國內這方面的平台有很多,聚合就是其中一個,上面有非常多的介面。此類的,一般是實時,更新型的數據,按需付費通過爬蟲的,就像網路蜘蛛,或類似我們八爪魚採集器,只要是互聯網公開數據均可採集,這類型的產品有好幾款,面向不同的人群,各有特色吧。而說能做到智能的,一般來說,也就只有我們這塊的智能演算法做得還可以一點。(利益相關)比如自動幫你識別網頁上的元素,自動幫你加速等。埋點的,其實跟JS那個很像,一般是指APP上的,像神策,GROWINGIO之類的,這種的原理是嵌套一個SDK在APP裡面。如果對某項採集需要了解更深再說吧,說白就是通過前端,或自動化的技術,收集數據。

⑹ 數據收集的四種常見方式

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。

⑺ 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。

⑻ 數據採集技術的方法有哪些

大數據技術在數據採集方面採用了哪些方法:

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(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。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。

除了網路中包含的內容之外,對於網路流量的採集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。

4、其他數據採集方法
對於企業生產經營數據上的客戶數據,財務數據等保密性要求較高的數據,可以通過與數據技術服務商合作,使用特定系統介面等相關方式採集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS,無論是數據採集技術、BI數據分析,還是數據的安全性和保密性,都做得很好。
數據的採集是挖掘數據價值的第一步,當數據量越來越大時,可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平台,便能夠保證數據分析結果的有效性,助力企業實現數據驅動~

⑼ 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。

⑽ 收集數據的方法有哪些

1、調查法

調查方法一般分為普查和抽樣調查兩大類。


2、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。


3、實驗方法


實驗方法能通過實驗過程獲取其他手段難以獲得的信息或結論。實驗者通過主動控制實驗條件,包括對參與者類型的恰當限定、對信息產生條件的恰當限定和對信息產生過程的合理設計,可以獲得在真實狀況下用調查法或觀察法無法獲得的某些重要的、能客觀反映事物運動表徵的有效信息,還可以在一定程度上直接觀察研究某些參量之間的相互關系,有利於對事物本質的研究。


4、文獻檢索


文獻檢索就是從浩繁的文獻中檢索出所需的信息的過程。文獻檢索分為手工檢索和計算機檢索。


5、網路信息收集


網路信息是指通過計算機網路發布、傳遞和存儲的各種信息。收集網路信息的最終目標是給廣大用戶提供網路信息資源服務,整個過程經過網路信息搜索、整合、保存和服務四個步驟

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