1. 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。
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2. 大數據採集技術有哪些
我知道的數據採集方法有這幾種：
第一種：軟體介面方式
通過各軟體廠商開放數據介面，實現不同軟體數據的互聯互通。這是目前最為常見的一種數據對接方式。
優勢：介面對接方式的數據可靠性與價值較高，一般不存在數據重復的情況；數據可通過介面實時傳輸，滿足數據實時應用要求。
缺點：①介面開發費用高；②需協調多個軟體廠商，工作量大且容易爛尾；③可擴展性不高，如：由於新業務需要各軟體系統開發出新的業務模塊，其和大數據平台之間的數據介面也需做相應修改和變動，甚至要推翻以前的所有數據介面編碼，工作量大、耗時長。
第二種：軟體機器人採集
軟體機器人是目前比較前沿的軟體數據對接技術，即能採集客戶端軟體數據，也能採集網站網站中的軟體數據。
常見的是博為小幫軟體機器人，產品設計原則為「所見即所得」，即不需要軟體廠商配合的情況下，採集軟體界面上的數據，輸出的結果是結構化的資料庫或者excel表。
如果只需要界面上的業務數據，或者遇到軟體廠商不配合/倒閉、資料庫分析困難的情況下， 利用軟體機器人採集數據更可取，尤其是詳情頁數據的採集功能比較有特色。
技術特點如下：
①無需原軟體廠商配合；②兼容性強，可採集匯聚Windows平台各種軟體系統數據；③輸出結構化數據；④即配即用，實施周期短、簡單高效；⑤配置簡單，不用編程，每個人都可以DIY一個軟體機器人；⑥價格相對人工和介面，降低不少。
缺點：採集軟體數據的實時性有一定限制。
第三種：網路爬蟲
網路爬蟲是模擬客戶端發生網路請求，接收請求響應，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。
爬蟲採集數據的缺點：①輸出數據多為非結構化數據；②只能採集網站數據，容易受網站反爬機制影響；③使用人群狹窄，需要有專業編程知識才能玩轉。
第四種：開放資料庫方式
數據的採集融合，開放資料庫是最直接的一種方式。
優勢：開放資料庫方式可以直接從目標資料庫中獲取需要的數據，准確性高，實時性也有保證，是最直接、便捷的一種方式。
缺點：開放資料庫方式也需要協調各軟體廠商開放資料庫，這需要看對方的意願，一般出於安全考慮，不會開放；一個平台如果同時連接多個軟體廠商的資料庫，並實時獲取數據，這對平台性能也是巨大挑戰。
以上便是常用的4種數據採集方式，各有優勢，適合不同的應用場景。
3. 數據採集技術是什麼
數據採集技術指完成數據從源端獲取，並傳輸到大數據平台，以供數據治理、數據服務使用。數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術；突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術；設計質量評估模型，開發數據質量技術。
OceanMind海睿思數據採集包括公開數據採集和採集匯聚工具。
公開數據採集主要偏向於互聯網公開數據的採集、匯聚，公開數據採集是一個靈活、便捷、高效、可擴展的互聯網數據爬蟲系統。可實現利用模板從指定公開網頁上爬取數據，並提供給後續數據處理使用。
採集匯聚工具偏向於持有型數據的採集、匯聚，匯聚工具是可視化數據採集軟體，外部數據通過採集工具將資料庫或文件類型的數據轉換為制定格式的文件（CSV、parquet）存放到指定的FTP路徑，然後通過匯聚工具將FTP傻姑娘的文件匯聚至大數據平台。
4. 識別與採集信息技術有哪些
自動識別技術（Automatic Identification and Data Capture）就是應用一定的識別裝置，通過被識別物品和識別裝置之間的接近活動，自動地獲取被識別物品的相關信息，並提供給後台的計算機處理系統來完成相關後續處理的一種技術。
自動識別技術將計算機、光、電、通信和網路技術融為一體，與互聯網、移動通信等技術相結合，實現了全球范圍內物品的跟蹤與信息的共享，從而給物體賦予智能，實現人與物體以及物體與物體之間的溝通和對話。
物聯網中非常重要的技術就是自動識別技術，自動識別技術融合了物理世界和信息世界，是物聯網區別於其他網路（如：電信網，互聯網）最獨特的部分。自動識別技術可以對每個物品進行標識和識別，並可以將數據實時更新，是構造全球物品信息實時共享的重要組成部分，是物聯網的基石。通俗講，自動識別技術就是能夠讓物品「開口說話」的一種技術。
隨著人類社會步入信息時代，人們所獲取和處理的信息量不斷加大。傳統的信息採集輸入是通過人工手段錄入的，不僅勞動強度大，而且數據誤碼率高。那麼怎麼解決這一問題呢？答案是以計算機和通信技術為基礎的自動識別技術。
自動識別技術將數據自動採集，對信息自動識別，並自動輸入計算機，使得人類得以對大量數據信息進行及時、准確的處理。
在現實生活中，各種各樣的活動或者事件都會產生這樣或者那樣的數據，這些數據包括人的、物質的、財務的，也包括采購的、生產的和銷售的，這些數據的採集與分析對於我們的生產或者生活決策來講是十分重要的。如果沒有這些實際工況的數據支援，生產和決策就將成為一句空話，將缺乏現實基礎。
在計算機信息處理系統中，數據的採集是信息系統的基礎，這些數據通過數據系統的分析和過濾，最終成為影響我們決策的信息。
在信息系統早期，相當部分數據的處理都是通過人工手工錄入，這樣，不僅數據量十分龐大，勞動強度大，而且數據誤碼率較高，也失去了實時的意義。為了解決這些問題，人們就研究和發展了各種各樣的自動識別技術，將人們從繁沉的重復的但又十分不精確的手工勞動中解放出來，提高了系統信息的實時性和准確性，從而為生產的實時調整，財務的及時總結以及決策的正確制定提供正確的參考依據。
5. 傳統數據採集的關鍵技術有哪些他們之間的關系是什麼
有大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理，是指從感測器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動採集信息的過程。
傳統數據挖掘方式，採集方法，內容分類，採信標准等都已存在既有規則，方法論完整。
6. 數據採集技術的方法有哪些
數據採集(D A Q).，是指從感測器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動採集非電量信號，送到上位機中進行分析，處理，數據採集系統是結合基於計算機或者其他專用測試平台的測量軟體產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。
數據採集，又.稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部採集數據並輸入到系統內部的個介面。數據採集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數據釆集工具。
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。釆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，不論哪種方法和元件，均以不影響被測對象狀態…
7. 物流中有哪些主要的數據識別和採集技術
自動識別與數據採集（AIDC）是一項通用的技術手段，它包括不通過鍵盤而把數據直接錄入到計算機系統的方法。這包括條碼掃描，射頻識別，聲音識別及其他技術。
信息網絡是現代物流的核心，當各項倉儲物流設備由機械化/人工化進入自動化階段時，如何處理設備與系統的連接及實物與信息的對應成了軟體系統需要解決的問題。這就是採用AIDC（自動識別與數據採集）技術的必要性。在物流作業中主要使用自動識別與數據採集AIDC技術中的幾個部分，條形碼列印、條形碼識別技術、無線數據傳輸和無線標簽（RFID）技術。由於條形碼技術使用成本較低，目前大量使用的是條形碼，隨著RFID技術的發展，不斷降低RFID成本，使用RFID技術的廠家會越來越多。
自動識別與數據採集技術（AIDC）主要解決的問題是實物與信息之間的匹配關系，使實物的運輸、倉儲過程，可以即時的反映到信息網路環境中，使操作者能夠迅速了解物流的全部過程，尤其是在途的情況，提高物流過程的作業效率及貨物數量的准確性。現在，RFID是自動識別與數據採集AIDC領域最熱門的技術，RFID是英文「RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION」的縮寫。射頻技術是利用無線電波對記錄媒體進行讀寫。射頻識別的距離可達幾十厘米至幾米，且根據讀寫的方式，可以輸入數千位元組的信息，同時，還具有極高的保密性。射頻識別技術適用的領域：物料跟蹤、運載工具和貨架識別等要求非接觸數據採集和交換的場合，要求頻繁改變數據內容的場合尤為適用。如香港的車輛自動識別系統—駕易通，採用的主要技術就是射頻技術。目前香港已經有約8萬輛汽車裝上了電子標簽，裝有電子標簽的車輛通過裝有射頻掃描器的專用隧道、停車場或高速公路路口時，無需停車繳費，大大提高了行車速度，提高了效率。射頻技術在其它物品的識別及自動化管理方面也得到了較廣泛的應用。
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8. 常見的信息採集技術有哪些
目前有五種方法：
1.查閱資料法：報紙、行業網站、文獻、雜志、廣播電視等傳媒專訪。
2.調查法：（1）拜訪調查法；（2）電話采訪法；（3）問卷調查法。
3.觀察法：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。
4.實驗法：通過實驗室實驗、現場實驗、計算機模擬實驗、計算機網路環境下人機結合實驗等過程獲取信息或結論。可主動控制實驗條件，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，獲得重要的、能客觀反映事物運動表徵的有效信息，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。
5.互聯網信息收集法：通過計算機網路發布、傳遞和存儲的各種信息。互聯網信息收集的最終目標是給廣大用戶提供網路信息資源服務，整個過程包括網路信息搜索、整合、保存和服務四個步驟。
9. 簡述傳統數據採集的關鍵技術有哪些他們之間的關系是什麼
大數據採集技術，大數據預處理技術，大數據存儲及管理技術，大數據分析及挖掘技術，大數據展現與應用技術
數據採集是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術；突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術；設計質量評估模型，開發數據質量技術。
大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統（DFS）、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術；突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術；突破大數據索引技術；突破大數據移動、備份、復制等技術；開發大數據可視化技術。
大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。
大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。
10. 傳統數據採集的關鍵技術有哪些他們之間的關系是什麼
傳統數據採集的關鍵技術是預測分析。是一種統計或數據挖掘解決方案，包含可在結構化和非結構化數據中使用以確定未來結果的演算法和技術。
當今時代大數據與分析已經發展到一個新的高度，那就是認知時代，認知時代不再是簡單的數據分析與展示，它更多的是上升到一個利用數據來支撐人機交互的一種模式。