数据收集过程中有哪些问题

‘壹’ .在计算机数据采集、数字化处理的过程中主要存在哪些问题如何避免这些问题

一是每一个数据点的时间。另一个就是采样率设置的问题。
第一是每一个数据点的时间，在NI的数据采集中是通过T0和dt来确定的，T0就是开始数据采集的初始时间，是任务开始时，数据次啊及卡读取的计算机时间，dt二个数据点之间间隔的时间，是采样率的倒数，比如1K采样率，dt就是1/1000=0.001=1毫秒。在施工DAQmxRead.vi的时候要选择波形输出而不是DBL输出，波形输出就带有这些信息，而DBL就只有数据而没有时间信息了。
另一个就是采样率设置的问题。数据采集卡的采样脉冲一般是由它的内部时钟源进行分频后得到的，所以采样率是不是非常准确，得看时钟源是否能被整数倍地分频到指定的采样率。

‘贰’ 数据采集的常见问题

检查电池是否安装正确，电池后盖是否完全盖好；
◆请检查电池是否有电；
◆如电池有电，且有正确安装电池，请做一次冷却操作（按复位键）；
◆请对电池充电10分钟，再尝试开机。

2、扫描过程中，扫描头出光但识别不了条码，而且扫描时系统很卡，怎么办？
◆重新校准扫描头，操作方法：在桌面上双击“PDA设置”，开启扫描头，扫描头初始化，初始化成功即可；
◆请确认所扫描的条码是否完整无破损；
◆如果扫描头重新校准后，并且确认条码无破损，则可重启设备。

3、无法连接WIFI网络？
◆首先检查加密方式是否正确，即检查手持设备与本地网络的加密方式是否一致；
◆检查密码是否正确；
◆检查网络是否正常；
◆重启设备或者把网络删除再重新连接（网络删除后在无线配置界面选择高级，在首选网络的列表框中删除所需要删除的网络，按确定键完成操作）。

4、无法连接GPRS网络？
◆检查当地信号强度；
◆检查SIM卡是否安装正确；
◆检查SIM卡是否开通上网功能；
◆接入点是否设置正确；
◆检查SIM卡是否欠费或者SIM卡是否损坏（SIM卡装入手机进行测试是否损坏或者欠费）。

5、无线网启动后自动消失了，怎么办？
启用无线后状态栏出现网络图标，但两秒后自动消失了，也不要担心，在“PDA设置”里面能够看到WIFI无线网络连接，将其设置为启用即可。

6、USB无法连接？
◆同步模式-查看电脑是否安装了Microsoft ActiveSync同步软件；
◆USB模式-打开控制面板中的USB设置中模式是否选择了U盘模式（改为USB模式）。

7、触屏失灵了怎么办？
重新校准屏幕；
方法：在桌面上双击“PDA设置”，进入屏幕项后点屏幕校准，点十字光标的中心，跟着光标走一圈，成功后光标消失，这时按下键盘的回车键或者点一下屏幕，最后点屏幕右上角的OK（校准过程中某个点未点准时，需要重新校准）。

8、无线网络可以刷新SSID但无法配置？
检查高级选项里的使用WinDows配置无线设置是否选上。

9、设备死机、或者开机有问题怎么办？
◆热启动或者冷启动；
◆若现象严重，在桌面上双击“PDA设置”，恢复出厂或返厂更新内核。

‘叁’ 你认为数据采集和分析的困难是什么

数据采集和分析的困难是：

1、信息系统的数据无法导出和备份。有的软件没有数据导出和备份功能，信息系统的操作及管理人员没有权限登录后台数据库，无法采集数据。

2、信息系统没有数据库结构和数据字典。有的信息系统没有单独的数据结构表，不能提供数据库结构和数据字典。

3、不同种类不同版本的软件在后台数据库配备和数据结构方面各不相同，有些系统的数据库还采取特别加密，使软件无法访问系统的资料，电子资料的获取成了计算机审计发展的瓶颈。

(3)数据收集过程中有哪些问题扩展阅读：

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；

②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；

③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；

④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；

⑤数据分析所需资源是否得到保障。

‘肆’ 统计数据收集过程中可能有哪些误差

统计数据收集过程中可能有：登记性误差（也叫观测性误差或调查性误差）和代表性误差（分系统性代表误差、偶然性代表误差） 。

规避：登记性误差：认真仔细，被观测者的配合等。系统性代表误差难以计算和控制，偶然性代表误差无法避免，但可以计算和控制 。

统计数据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。

(4)数据收集过程中有哪些问题扩展阅读

统计数据搜集的组织形式有普查、抽样调查、统计报表、重点调查、典型调查等。

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。

‘伍’ 收集数据时,应考虑哪些因素

收集数据时,应考虑哪些因素呢？回答如下：

A.时间间隔

B.数据来源改变

C.测量误差

D.测量精度 四个因素

讨论时请记住以下几点：

1论点不应该是明确和模棱两可的，论点也不应该是辩证的和极端的。

2论点必须在科学上是正确的，并且不得偏离常识或事实。

3讨论必须准确，不夸张，并避免产生偏见。起草论文摘要可以是简单的摘要，也可以是详细的摘要。简要概述仅概述了论文的要旨。

详细的大纲提供了有关本论文要点和扩展的更多详细信息，因此您可以更顺利地完成写作。 教学大纲分为三种：标题，摘要和图表。通常使用标题。使用简洁的标题总结本文各部分的要点。同时，这些标题可以直接用作本论文各部分的字幕。

‘陆’ 使用网络调查收集数据时遇到的主要问题是

使用网络调查收集数据时遇到的主要问题是网络的平安性问题、企业和消费者对网络调研缺乏熟悉和了解、网络调研技术有待完善，专业人员匮乏、网络普及率不高和拒访现象的大量存在。

1、网络的平安性问题

采用网络进行调查，有一个坏处——暴露网络于潜在的威逼之下。从恶名昭彰的国际网络病毒到黑客的数起案例来看，我们的确有必要留意这些问题。

2、企业和消费者对网络调研缺乏熟悉和了解

我们我国国内企业对市场词研，特殊是对于网络调研技术，还相当生疏，与西方发达我国相比较，国内在观念水平、技术运用方面存在着很大差距。消费者作为重要的调研对象，他们对市场调研和网络技术的不理解、不信任将直接影响网络调研的实际运用效果。

3、网络调研技术有待完善，专业人员匮乏

目前，网络调研仍处于进展阶段，现有的网络调研专用技术的欠缺将导致调研流程不畅。尽管网络凋研的特地讨论单位和特地软件迅猛进展，但仍有不尽如人意的地方。

虽然我们的企业拥有一些优秀的网络技术人员和市场调查人员，但能娴熟地运用网络技术、调研实践阅历强的专业网络人员还相当缺乏，给网络调研技术的实际运用带来很大难度。

4、网络普及率不高和拒访现象的大量存在

由于我们我国地广人多，各地经济技术进展、文化素养方面存在的巨大差异，使Internet不大可能在短期内覆盏全部地区及每一个人。而网络用户的数量却是网络调研进展的必要条件，否则将限制网络调研的适用范围，严峻影响调研结果的科学性和客观性。

‘柒’ 数据收集 哪些误差

数据收集有以下误差：观测性误差也叫登记性误差或调查性误差。在调查观测的各个环节因工作粗心或被观测者不愿很好配合而造成的所收集数据与实际情况不符合的误差。代表性误差是指在抽样调查中，因样本不能完全代表总体而产生的估计结果与总体真实数量特征不符的误差。系统性代表性误差，是由于抽样框不完善、抽样时违反随机原则、被调查者无回答等因素引起的误差。观测性误差与系统性代表性误差合在一起称为非抽样误差。偶然性代表性误差，是由于抽样的随机性引起的样本结构与总体结构不完全相符而产生的估计结果与总体真值不一致的误差，这种误差在随机抽样中不可避免，但可以计算和控制。

‘捌’ 数据分析中5大常见问题及对策

1. 无思路：数据杂乱，不知到从何入手

成因：分析的业务目标不明晰，致使数据采集过剩;分析方法与分析的场景不懂得怎样结合，导致无从下手。

对策：首先，学会理解业务背景和团队的业务目标;熟悉各分析方法及应用场景，后面有介绍。

2. 无侧重：分析逻辑不严谨，生搬硬凑乱猜想

成因：没有整体考虑对数据造成波动的可能原因，把关联性指标用作为因果关系指标，成为了“为了分析而分析”。

对策：数据分析应形成闭环，确定分析目标——采集数据——列举可能原因(金字塔/公式化思维，后面介绍)–验证猜想–得出分析结论–后续优化对策。

3. 无规划：分析时，却发现数据缺失，采集难度高

成因：对所上线产品的价值收益不清晰，未提前规划观察指标及进行相关的数据采集需求开发，巧妇也难为无米之炊啊!

对策：明确产品的成功指标，可提前构思分析思路，进而反推所需的数据需求细节。

4. 无记录：数据异常，却不知道做了什么

成因：团队内部信息同步不及时。可能是活动导致的产品数据暴增，或者产品更新导致系统故障数据下跌。

对策：建立团队内部的协作机制，信息及时同步至共享平台。如：运营活动上线前X天，及时同步至产品相关活动规划，并做好备份记录和通知相关部门。

5. 不熟练：对分析工具不熟悉，分析耗时大

成因：分析工具如excel，若不是在学校有专门课程，基本是自学或者报相关课程，工作忙没抽时间单独学习是根本原因。

对策：建议列出自己的薄弱环节，有针对的找相关的课程学习，如果是小白，建议系统地学学，后面会涉及。

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