收集数据有哪些统计方法

A. 常见的收集数据的方法有哪些

收集数据的方法主要有普查和抽样调查两种方式，当对要求数据非常非常准确的时候可以采取普查的方式，抽样调查是在被调查的数据中随机地抽取一些数据组成一个样本，通过对样本中数据的分析去估计全体数据的情况。常见的方法还有问卷调查、查阅资料、实地考查、试验等。

常见的收集数据的方法，主要看你做哪方面的数据分析报告了，根据你分析目的选择数据收集方式，主要有普查和抽样调查两种方式，当对要求数据非常非常准确的时候可以采取普查的方式，抽样调查是在被调查的数据中随机地抽取一些数据组成一个样本，通过对样本中数据的分析去估计全体数据的情况。常见的方法还有问卷调查、查阅资料、实地考查、试验等。

还有观察法

观察法是通过开会、深入现场、参加生产和经营、实地采样、进行现场观察并准确记录(包括测绘、录音、录相、拍照、笔录等)调研情况。主要包括两个方面:一是对人的行为的观察，二是对客观事物的观察。观察法应用很广泛，常和询问法、搜集实物结合使用，以提高所收集信息的可靠性。

根据观察的场景，可以将观察区分为实验室观察和实地观察；根据观察者的参与程序，可分为参与观察和非参与观察；根据观察的准备程度，可分为结构性观察和非结构性观察。不同类型的观察，适用于不同情境，观察者也扮演着不同角色。

B. 常见的数据统计方法有什么

常见的数据统计方法有：表格、折线统计图、条形统计图、扇形统计图。举一个例子来具体分说明一下，比如说：我在淘宝开了个童装店，为了方便统计每半个月的销售额，现在用以上这四种统计方法来演示一下。

1.表格就是通过画格子的方式来统计数据，在这里可以画三行横线，得到两条细长的格子，再把这两行均匀的分为15个上下格子。横一为日期，横二为销售额，半个月下来都填进去就一目了然。

2.折线是通过画点，把15天的销售额都连成一条折线，通过上下起伏来看波动的数据。先画一“L”形，横线作日期，竖线作销售额，销售额可以自己写一个数，一直往上数与数之间相差一样。均匀的把横竖线分为15份，每个日期对应多少销售额，就在“L”的半框里，以对应的日期和销售画横线和竖线，交叉的位置取一点。然后每天如此，再用直线连接这15个点，就能清楚的看到这半个月哪一天销售最好，哪一天销售垫底。

3.条形统计图作出的是条状的数据统计图，和折线统计图一样，画“L”，横为日期竖为销售额。只不过这里不画点点，画倒立的长方形，然后通过高高低低的条形图来分析半个月的销售额。

4.扇形统计图就是把一个圆形，平均分为15份，一个月下来把所有的日销售额加起来，用当天的数据除以总数，乘以百分数。每一分里写上日期和当天销售额占总数的百分比，用这个百分数来统计半个月的数据。每个图的做法都不一样，但表达的意思都是同样的，这就是日常生活中最常见的几种数据统计。

C. 统计数据有哪些方法

统计数据是表示某一地理区域自然经济要素特征、规模，结构、水平等指标的数据。是定性、定位和定量统计分析的基础数据。比如我们通常所说的统计年鉴，那统计数据有哪些方法？

1、 普查：普查是为了某种特定的目的而专门组织的一次性的全面调查，用以搜集重要国情国力和资源状况的全面资料，为政府制定规划、方针政策提供依据。

2、 抽样调查：抽样调查是实际应用中最广泛的一种调查方法，他是从调查对象的总体中随机抽取一部分单位座位样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体数量特征的一种非全面调查方法。

3、 统计报表：统计报表是一种以全面调查为主的调查方式，它是由政府主管部门根据统计法规，以统计表格形式和行政手段自上而下布置，而后由企、事业单位自下而上层层汇总上报逐级提供基本统计数据的一种调查方式

4、 重点调查：重点调查是专门组织的一种非全面调查，它是在总体中选择个别的或部分重点单位进行调查，以了解总体的基本情况。

5、 典型调查：典型调查也是专门组织的一种非全面调查，它是根据调查研究的目的和要求，在对总体进行全面分析的基础上，有意识的选择其中有代表性的典型单位进行深入细致的调查，借以认识事物的本质特征、因果关系和发展变化规律。

以上是关于统计数据的方法，但不是每种方法都适合使用，需要根据事情而决定，希望对你有用吧！

D. 数据分析中数据收集的方法有哪些

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

E. 在统计活动中,收集数据的常用方法有

1、当面调查询问法。优点：比较机动灵活，不受时间、地点的限制，得到的资料也往往比较真实。缺点：所花费的人力、物力、财力会比较大。

2、电话调查法。

3、会议调查询问法。缺点：存在从众的心理，受影响大，调查会的效果好坏与会议组织者的组织能力、业务水平和工作能力有很大的关系。

4、邮寄调查询问法。缺点：所花的时间比较长、最大的问题是回收率低。

5、问卷调查询问法。优点：费用适中，回收率较高，效果良好。

(5)收集数据有哪些统计方法扩展阅读

信息收集的范围可从三种角度来划分：

1、内容范围

根据信息内容与信息收集目标和需求相关性特征所确定的范围，包括本身内容范围和环境内容范围。本身内容范围由事物本身信息相关内容特征组成的范围；环境内容范围是由事物周边、与事物相关的信息的内容特征组成的范围。

2、时间范围

在信息发生的时间上，根据与信息收集目标和需求具有一定相关性的特征所确定的范围，这是由信息的历史性和时效性所决定的。

3、地域范围

在信息发生的地点上，根据与信息收集目标和需求具有一定相关性的特征所确定的范围。这是由信息的地域分布特征和信息收集的相关性要求所决定的。

F. 有哪些统计方法

统计法有：计量资料的统计方法；计数资料的统计方法；等级资料的统计方法。

1、分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。参数检验法主要为t检验和方差分析（ANOVA，即F检验）等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析；非参数检验法主要包括秩和检验等。

2、计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析。

3、等级资料（有序变量）是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。

4、统计方法是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。统计方法是一种从微观结构上来研究物质的宏观性质及其规律的独特的方法。

G. 在统计活动中,收集数据的方法有哪些

普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表制度等。具体收集统计资料的调查方法有访问法、观察法、报告法等

H. 收集数据的常用方法有哪些

统计数据收集方法：直接观察法、采访法（又分为面访式、电话式、自填式）、通讯法、网络调查法、卫星遥感法。

1、直接观察法

调查人员到现场对调查对象进行观察、 计量和登记以取得资料的方法。调查人员对所观察的事件或行为不加以控制或干涉，能够在被调查者不察觉的情况下获得资料。

2、采访法

面访式：个别深度访谈。

一次只有一名受访者参加、针对特殊问题的调查。

适合于较隐秘的问题，如个人隐私问题；或较敏感的问题。

统计数据

是统计工作活动过程中所取得的反映国民经济和社会现象的数字资料以及与之相联系的其他资料的总称。统计数据是对现象进行测量的结果。比如， 对经济活动总量的测量可以得到国内生产总值（GDP）数据；对股票价格变动水平的测量可以得到股票价格指数的数据；对人口性别的测量可以得到男或女这样的数据。