數據如何收集

1. 如何做好數據分析的數據採集工作

數據分析離不開數據採集。數據採集包括歷史數據的採集和當前市場數據的採集，是科學進行數據分析的基礎。數據採集准確性決定了數據分析的價值。那麼數據採集是怎麼做的呢？一般來說，是需要制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作這四項工作。

1.制定市場調研的計劃
在進行數據分析之前，數據採集工作是一項最重要的工作，數據採集的工作能夠解決企業經營中在數據分析中的決策問題。因此很多企業非常重視數據採集，但是數據採集是需要花費大量的金錢人力以及物力，不過數據採集能夠給數據帶來極大的好處，這是因為數據採集能夠給大數據分析帶來極大的好處。所以，在數據採集工作的時候一定要讓資金花到有用的地方，對於每一分錢都有一個清楚的去向。所以，在數據採集的時候一定要控制好成本，在做數據採集工作之前一定要控制到成本，只有做好周密的市場調研計劃，才能夠好好的做好數據採集這一個工作。

2.明確數據來源
在數據採集前，就需要選擇好數據，選擇一些干凈的數據才能夠使得數據分析工作變得更加精準。通常來說，數據的資料一般分為第一手資料和第二手資料。這是根據數據資料的來源不同來決定。什麼是第一手資料呢？第二手資料是什麼呢？第一手資料就是未來某種目的採集所得的原始材料。一般來說，採集第一手資料所需要的費用比較高，但是第一手的資料的准確性很高，這是因為第一手資料的針對性強。第二手資料是指採集的現成資料。現成資料就是包括互聯網上面的信息，各種報刊書本上的資料，還有各類權威機構發布的統計和研究報告等。

3.明確抽樣方案
在一手數據的採集中，許多數據可以直接採集，由於對於成本費用等可控制的要素，以及數據的採集范圍很廣，這樣很難直接獲取全部數據。這時，我們常用抽樣技術對樣本進行調查，並根據樣本統計量估計總量。

4.明確數據採集方法
數據採集方法現在常見的有三種，分別是訪問調查法、實驗法和觀察法。訪問調查法通過訪問代表性的樣本而獲得數據，而觀察法強調非語言方式，這一點和訪問調查法不一樣。觀察法是通過調查人員在進行時和過去時記錄中採集信息。而實驗法可以有效控制調查的環境。這樣在實際項目數據採集中可以根據項目特點、成本費用、時間及精度的要求，從而使用不同的方法。

5.數據處理及分析
在進行數據處理工作時，原始數據收集回來很大概率會出現虛假、錯誤、冗餘等現象，如果直接把這些數據進行預測分析，極大概率會帶來錯誤的分析結論，那麼數據分析就完全沒有了意義。不過只要做好數據處理以及數據分析，就能避免上面出現的現象。而數據的處理是需要運用科學正確客觀的方法，將調查所得的原始資料按調查目的來去粗取精，這樣才能夠做好數據分析。

通過上面的內容，大家已經知道了數據採集是怎麼做的了吧？數據採集程序就是上面提到的5點，分別是制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作。只要集齊這些步驟一步一步走下去，那麼數據採集工作就可以更高效率地完成了。希望閱讀完的朋友對你們的職業生涯有一些幫助，這將是我莫大的榮幸！

2. 想要金融類數據，應該如何收集

金融大數據平台的搭建和應用是兩個部分，對於金融大數據平台來說，這兩個部分都很重要。

所以以下的部分我們從大數據平台和銀行可以分析哪些指標這兩個角度來闡述。

一、大數據平台

大數據平台的整體架構可以由以下幾個部分組成：

1.一個客戶

客戶主題：客戶屬性（客戶編號、客戶類別）、指標（資產總額、持有產品、交易筆數、交易金額、RFM）、簽約（渠道簽約、業務簽約）組成寬表

2.做了一筆交易

交易主題：交易金融屬性、業務類別、支付通道組成寬表。

3.使用哪個賬戶

賬戶主題：賬戶屬性（所屬客戶、開戶日期、所屬分行、產品、利率、成本）組成寬表

4.通過什麼渠道

渠道主題：渠道屬性、維度、限額組成寬表

5.涉及哪類業務&產品

產品主題：產品屬性、維度、指標組成寬表

3. 如何進行電子數據證據的收集

法律分析：電子數據證據收集的具體步驟:

1.涉案計算機系統的保護。(1)對涉案計算機第一時間進行封鎖。(2)對涉案計算機硬碟、光碟等存儲介質進行原數據拷貝，盡量避免在原計算機內操作，以免數據丟失。有必要利用硬碟拷貝機把涉案硬碟進行整盤拷貝。(3)利用先進的計算機取證勘查箱進行取證，它具有應用范圍廣、攜帶方便、規范化、專業化的特點。(4)在現場取證調查時應記錄的內容包括:電腦使用者，電腦狀態，是否連接網路，執行取證在場人員，電腦的品牌、型號，電腦硬碟序列號，電腦的外設情況。

2.確定證據。(1)利用搜索工具，進行一系列的關鍵字搜索查找最重要的信息。(2)藉助專業的刪除———格式化恢復工具，把刪除、隱藏、加密的信息找出。注意Windows系統的交換文件和硬碟中未分配的空間往往存放著犯罪嫌疑人容易忽視的證據。(3)利用數據解密技術和密碼破譯技術，對電子介質中的被保護信息進行強行訪問，獲取信息。(4)把搜集好的數據與辦案幹警初步確定數據進行印證。(5)收集好的原數據應做備份。

3.提取分析數據。(1)利用專業的取證分析平台對文件屬性、文件的摘要和日誌進行分析。分析平台應具有數據恢復、數據修復、多格式支持、信息檢索等必要功能。(2)對確鑿證據，作出與案件關聯的分析報告。

4.歸檔。對得出的結論以及電子證據要嚴格保管、做好備份。辦案人員查看時必須登記。

法律依據：最高人民法院、最高人民檢察院、公安部《關於辦理刑事案件收集提取和審查判斷電子數據若干問題的規定》 第八條收集、提取電子數據，能夠扣押電子數據原始存儲介質的，應當扣押、封存原始存儲介質，並製作筆錄，記錄原始存儲介質的封存狀態。

封存電子數據原始存儲介質，應當保證在不解除封存狀態的情況下，無法增加、刪除、修改電子數據。封存前後應當拍攝被封存原始存儲介質的照片，清晰反映封口或者張貼封條處的狀況。

封存手機等具有無線通信功能的存儲介質，應當採取信號屏蔽、信號阻斷或者切斷電源等措施。

4. 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。

7
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。

5. 如何進行數據採集以及數據分析

在一手數據的採集中，許多數據可以直接採集，由於對於成本費用等可控制的要素，以及數據的採集范圍很廣，這樣很難直接獲取全部數據。這時，我們常用抽樣技術對樣本進行調查，並根據樣本統計量估計總量。

數據填報功能可對報表進行數據回填設置，對缺失的數據進行補錄，也可以製作全新的填報表單用於錄入數據，真正的實現了數據分析填報一體化。回填報表支持導入excel數據，讓大數據量填報不再是困擾，同時支持數據審核，確保數據正確性。

(5)數據如何收集擴展閱讀：

被採集數據是已被轉換為電訊號的各種物理量，如溫度、水位、風速、壓力等，可以是模擬量，也可以是數字量。採集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復採集。採集的數據大多是瞬時值，也可是某段時間內的一個特徵值。准確的數據測量是數據採集的基礎。數據量測方法有接觸式和非接觸式，檢測元件多種多樣。

6. 大數據怎麼採集數據

數據採集是所有數據系統必不可少的，隨著大數據越來越被重視，數據採集的挑戰也變的尤為突出。我們今天就來看看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。爬蟲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。

7. 收集數據的基本方法

1、當面調查詢問法。優點：較機動靈活，不受時間、地點的限制，得到的資料也往往比較真實。缺點：所花費的人力、物力、財力會比較大。

2、電話調查法。

3、會議調查詢問法。缺點：存在從眾的心理，受影響大，調查會的效果好壞與會議組織者的組織能力、業務水平和工作能力有很大的關系。

4、郵寄調查詢問法。缺點：所花的時間比較長、最大的問題是回收率低。

5、問卷調查詢問法。優點：費用適中，回收率較高，效果良好。

(7)數據如何收集擴展閱讀：

信息採集技術：

1、全自動電話訪談（CATS）

近年來出現的一種使用內置聲音回答技術，取代了傳統的調研方式和電話訪談。她利用專業調研員的錄音來代替訪問員逐字逐句地念出問題及答案。回答者可以將封閉式問題答案通過電話上的撥號盤鍵入，開放式問題的答案則被逐一錄在磁帶上。

2、互動式計算機輔助電話訪談（CATS）

互動式計算機輔助電話訪談是中心控制電話訪談的「電腦化」形式，每一位訪問員各坐在一台計算機終端或個人電腦前，當被訪問者電話被接通後，訪問員通過一個或幾個鍵啟動機器開始提問，問題和多選題的答案便立刻出現在屏幕上。這一方法省略了數據的編輯及錄入的步驟。

3、電腦櫃調研

電腦櫃調研是一種類似於公用電話亭的電腦直接訪談調研方式帶觸摸屏的計算機存放在可自由移動的櫃子里，計算機可以設計程序以指導復雜的調研，並顯示出全顏色的掃描圖像（產品、商店外觀等），還可以播放聲音和電視影像。

8. 收集數據常用的三種方法是：

摘要 您好，很高興為您解答，我是六一柒，請您耐心等待，正在為您整理答案。

9. 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。

10. 統計數據收集方式之一的大數據為什麼是數據收集的重要方式

摘要 統計數據收集是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。