⑴ 如何收集数据
采集的样本要能够代表总体，并且分布均匀
根据任务目标的不同，明确待采集样本的总体。不能把调研女性购物习惯的问卷广泛的撒给包括男生在内的所有人群，要精准投放调查。不能只调研商场购物的女性的特点，而忽略网络购物，小市场购物，海淘购物等女性客户的特点，要分布均匀。
明确记录样本采集的条件和环境
不同条件下的采样样本，会有不同的表现。要详细的记录采样时的上下文，这样才能在以后分析的时候明确哪些可能是干扰因素，也能够帮助理解数据分析看到的一些现象。
使用高效的采样工具
只有数据量大到一定程度，才具有统计学的意义，我们才可以根据数据分析结果得到统计学上的结论。因此，在短时间内，以较少的人力物力获得样本是很重要和必要的。如果研究领域有现成的采样工具就再好不过了，务必在采样之前详细调研和分析现有的采样工具，或者自行研究高效的采样工具和设计采样方法。
预处理样本
采集到的数据质量参差不齐，会有数据错误，数据丢失的现象存在。因此，在真正利用数据进行分析之前，要对数据进行清洗。主要需要解决的问题是：如何使用残缺样本？某些样本有部分数据残缺，是因为没有采样到呢？还是因为某些样本就不应该有这些数据？需要人工分析下原因，再决定以何种方式补全样本的残缺属性或者丢弃样本。
利用统计指标或数据挖掘技术合理分析样本
当采集好了大量的数据，肉眼是无法了解数据说明什么问题的。因此需要使用统计学上的常见指标或者数据挖掘技术来分析样本。统计学上的指标一般有概率分布，中位数，期望，方差，相关系数等。数据挖掘技术一般有聚类，分类，关联分析，时序分析等。
分析统计结果的具体含义
统计学的结果得到了之后，我们还需要理解各个参数能够说明什么问题。这些参数的表现是否符合人们的常识和规律，如果不符合是因为什么原因造成的。然后根据统计结果来得出结论或者继续修正样本采集和分析的任务。
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备份样本和各个阶段的预处理样本
最重要的，好不容易采集好的样本，丢了或者弄出错实在可惜。所以要认真备份原始的样本以及各个阶段的预处理样本和相应的处理方法。这样即使当前数据出了错误，还可以回滚到原始的版本，而不会没有样本可用。
⑵ 如何进行数据采集以及数据分析
如何进行数据采集以及数据分析?可以从免费舆情监测系统 舆情调查软件就从舆情监测系统的架构说起是，因为他们的技术手段都是一样的呢
1、舆情采集系统：
一、只要是互联网上发生的与“我”相关的舆情信息，都可以第一时间监测到，并且以最直观的方式显示出来，“一网打尽，一目了然”。监测网站类型包括：新闻、论坛、博客、贴吧、微博、电子报、搜索引擎等。
二、对于重点舆情以及负面信息通过手机短信等方式及时预警，不需要有专人值守就可以随时掌握舆情。
三、自动分析舆情信息的发展变化趋势、舆情信息的首发网站、作者、转载情况、热度变化、评估干预处理之后的效果等。
四、自动生成各种统计分析报表和舆情报告，助力舆情工作。配合相应的工作机制，可以有效提升舆情监管的质量和效率，提升舆情应对水平。
五、除了提供系统级7*24小时的运维服务，还配备专门的舆情分析师协助监测，人工预警。 系统建设目标是整合互联网信息渠道，形成系统、有效的舆情监测机制。实现系统运行，监控互联网信息、新浪、腾讯等主要微博微博，对其进行实时数据采集、全网监控、分析、检索，对敏感信息进行预警，防止负面信息传播，对重大事件做出最及时的反应和相应处理建议。并对近一段时期的热点问题、敏感词句进行搜索，从而掌握网络舆情，辅助领导决策服务。 主要的门户网站，主要的报纸、主要的大型网络论坛、社区、贴吧、博客、微博。例如新浪新闻、各大报纸的电子报、天涯论坛、新浪微博、网络贴吧等。 各类与我相关的以及区域内有影响力的网站。 网络、谷歌、360搜索等搜索引擎。 论坛搜索，博客搜索、微博搜索等专业搜索引擎。 重点网站提供的站内搜索等。
2、舆情分析系统：
分析引擎是本系统的关键组成部分。其主要作用是对采集系统采集的数据，自动进行智能分析。分析引擎的主要功能包括：自定分析舆情级别、自动生成热点、负面舆情研判、自动分类、自动生成专题、转载计算、自动抽取舆情要素和关键词、自动摘要、自动预警、自动生成统计图表等功能。例如：多瑞科舆情数据分析站系统引擎内置了政府舆情模型、企业舆情模型和垂直监控模型，这些分析模型，是在多年舆情行业中按照客户的实际需求，不断重构和完善起来的，具有良好的实际应用效果。在实际项目中，不用通过二次开发就可以全面满足政府、企业单独应用。或者通过SAAS平台完成从上到下的垂直监测需求。对于特殊的应用需要，分析引擎还支持扩展插件，用于快速完成二次开发，支持各种需求定制。
3、舆情服务平台：
主要是用户进行日常舆情管理的平台，能够及时接受舆情信息，进行一些常规的舆情管理工作。
⑶ 如何在网上做数据收集和数据分析，并做出图文并茂的数据分析图
近年来，随着技术的进步、互联网速度提升、移动互联网更新换代、硬件技术不断发展、数据采集技术、存储技术、处理技术得到长足的发展，使我们不断加深了对数据分析的需求。但数据分析本身并不是目标，目标是使业务能够做出更好的决策。如何做好数据分析，简单来说，只需5步。
第一步：明确分析的目标和框架
对一个分析项目，数据分析师应该明确业务目标是什么，初步选定哪些变量作为研究对象，从而为收集数据、分析数据提供清晰的目标，避免无意义的数据分析。同时对项目进行简单的评估，即时调整项目，构建出分析的思路与整体的框架。
第二步：数据收集
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。作为数据分析师，需要对收集数据的内容、渠道、方法进行规划。
1) 将识别的需求转化为具体的需求，明确研究的变量需要哪些数据。
2) 明确数据的来源渠道，数据的渠道主要有三种，一种是从公司系统数据库直接导出，另一种是通过网络爬虫软件（如火车头、集搜客GooSeeker）从网上抓取数据，也可以直接通过问卷的形式来收集数据。
第三步：数据处理
数据分析的中最重要的一步是提高数据质量，最好的数据值分析如果有垃圾数据将会产生错误结果和误导。因此，对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，数据处理包括数据清洗、数据转化等处理方法。
第四步：数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，通过数据建立模型，进而为商业提供决策参考。
到了这一阶段，为了驾驭数据、展开数据分析，需要涉及到工具与分析软件的使用。
要熟悉数据分析的方法，首先需要良好的统计基础，了解像方差、抽样、回归、聚类分析、判别分析、因子分析等数据分析方法的原理以及使用，才能灵活的根据业务目标以及已有数据来选择分析的方法。
其次掌握几种常用的数据分析软件，如较基础的Excel、SPSS,或SAS、R等较高级的分析软件，保证分析工作的高效进行。
第五步：撰写分析报告
一份好的数据分析报告很重要，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，好的分析报告应该有以下一些要点：
1) 要有一个好的框架，层次明了，让读者一目了然。
2) 每个分析都有结论，而且结论一定要明确。
3) 分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论。
4) 数据分析报告尽量图表化。
5) 好的分析报告一定要有解决方案和建议方案。
⑷ 如何在短时间内快速录入大量数据
大量的数据，少的可怜的人力，这可怎么办？怎么才能在短时间内把这些数据录入电脑呢？头疼了吧！这就来教你录入数据的技巧，你准备好了吗？ 1. 查找替换(如里面有一个词组和名字出现的频率极高，我们可以选用别的字符代替，前提条件这个字符不会这我们的表格里出现) 2. 不用输入小数点 方法：工具菜单;选项;编辑选项卡;自动设置小数点位数，输完后记得改回来。我有们用CODE函数来行出 4. 通过设置列表输自动输入 方法：选中你设置的列表区域，单击右键，创建列表备注:金额是的第一个单元格一定输入公式,其它的就不用了,会自动填充 5. 自定义序列填充 方法：工具菜单,选项,自定义序列选项卡,输入你要填充的特殊序列,.你部门有8个人,你定义好一下这样的序列,以后你就不用输入了,输入一个人的名称就可以填充了 6. 自动切换输入法 方法： 如选中“姓名”下面的单元格，“数据菜单→有效性→输入法模式”选项卡，在“模式”下拉列表框中选择“打开”，单击确定按钮。再选择英文编辑列，同上操作步骤，调出“输入法模式”选项卡，在“模式”下拉列表框中选择“关闭(英文模式)”，单击确定按钮OK 7. 自动改正 方法：工具菜单，自动更正选项，替换输入你要更正的内容，，在替换为里输入你要更正后的内容 8. 用Alt加向下的方向键 方法：如D20单元格没有数据，其上面有数据，选中D20单元格，Alt加向下的方向键，选中上面的已输过的一种 9. 数据有效性输入 方法：选中你要设置的有效性的单元格区域，数据菜单，有效性，设置选项卡,设置选择序列,来源输入男,女 备注:男女之间那个逗号一定要要数字和标点符号的半角状态下输入的 10. F5定位空值再用Ctrl+回车批量填充 如方法：选中区域G12:G24,F5定位,条件定位,空值,在G12单元格输入=G11单元格,记得光标一定要在编辑栏里,Ctrl回车 11 设置单元格格式输入 方法:方法：选中你设置的单元格区域，单击右键，设置单元格格式，数字选项卡，分类，自定义，类型输 。
⑸ 软件系统的数据采集方法有几种 哪种最好
一、软件接口方式
各个软件厂商提供数据接口，实现数据采集汇聚。
二、开放数据库方式
实现数据的采集汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。
两个系统分别有各自的数据库，同类型的数据库之间是比较方便的：
1. 如果两个数据库在同一个服务器上，只要用户名设置的没有问题，就可以直接相互访问，需要在from后将其数据库名称及表的架构所有者带上即可。
select * from DATABASE1.dbo.table1
2. 如果两个系统的数据库不在一个服务器上，建议采用链接服务器的形式处理，或者使用openset和opendatasource的方式，这个需要对数据库的访问进行外围服务器的配置。
三、基于底层数据交换的数据直接采集方式
101 异构数据采集技术是通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，基于底层IO请求与网络分析等技术，采集目标软件产生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软件系统调用。
技术特点如下：
1. 无需原软件厂商配合；
2. 实时数据采集，数据端到端的响应速度达秒级；
3. 兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据；
4. 输出结构化数据，作为数据挖掘、大数据分析应用的基础；
5. 自动建立数据间关联，实施周期短、简单高效；
6. 支持自动导入历史数据，通过I/O人工智能自动将数据写入目标软件；
7. 配置简单、实施周期短。
基于底层数据交换的数据直接采集方式，摆脱对软件厂商的依赖，不需要软件厂商配合，不仅需要投入大量的时间、精力与资金，不用担心系统开发团队解体、源代码丢失等原因导致系统数据采集成死局。
直接从各式各样的软件系统中开采数据，源源不断获取精准、实时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让不同系统的数据源有序、安全、可控的联动流通，提供决策支持、提高运营效率、产生经济价值。