什么工作是需要收集数据的

⑴ 数据分析挖掘包含哪些工作

1、收集数据

收集数据一般是补充外部数据，包括采用爬虫和接口，获取，补充目前数据不足部分。Python scrapy,requests是很好的工具。

2、准备数据

主要包括数据清洗，预处理，错值纠正，缺失值填补。连续值离散化，去掉异常值，以及数据归一化的过程。同时需要根据准备采用的挖掘工具准备恰当的数据格式。

3、分析数据

通过初步统计、分析以及可视化，或者是探索性数据分析工具，得到初步的数据概况。分析数据的分布，质量，可靠程度，实际作用域，以确定下一步的算法选择。

4、训练算法

整个工作流最核心的一步，根据现有数据选择算法，生成训练模型。主要是算法选择和参数调整：

算法的选择，需要对算法性能和精度以及编码实现难度进行衡量和取舍。 (甚至算法工具箱对数据集的限制情况都是算法选择考虑的内容)。实际工程上，不考虑算法复杂度超过O(N^2)的算法。Java的Weka和Python的Scipy是很好的数据挖掘分析工具，一般都会在小数据集做算法选择的预研。

参数调整。这是一门神奇的技能，只能在实际过程中体会。

5、测试算法

这一步主要是针对监督算法(分类,回归)，为了防止模型的Overfit，需要测试算法模型的覆盖能力和性能。方法包括Holdout，还有random subsampling.

非监督算法(聚类)，采用更加具体的指标，包括熵,纯度,精度,召回等。

6、使用,解释,修正算法

数据挖掘不是一个静态的过程，需要不断对模型重新评估，衡量，修正。算法模型的生命周期也是一个值得探讨的话题。

⑵ 信息采集员是什么工作

朋友这个就是销售。其时不是传销，这个东西叫做网销
不知道你以前有接到过一些问你要不要理财，要不要待款的电话呢?这种叫电话销售
因为现在很多人越来越反感电话，手机上更是有自动拦截软件，所以很多销售改用网络方式
就是用微信扣扣，帖吧的方式，先加人，跟人聊天，然后在慢慢推销自己的产品
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⑶ 数据采集员是做什么的

我觉得用机器人来做数据采集应该会很酷，
目前，博 为的小帮软件机器人已经可以采集软件和网页的数据，完全不逊色人工方式，配置也极其简单，20分钟足以，配置好需要采集的字段以后，保存的流程之后可以自动运行，非常方便。

⑷ 一般统计都干什么工作

统计一般工作内容：

1、统计设计

根据所要研究问题的性质，在有关学科理论的指导下，制定统计指标、指标体系和统计分类，给出统一的定义、标准。同时提出收集、整理和分析数据的方案和工作进度等。

2、收集数据

统计数据的收集有两种基本方法，实验法和调查法。

3、整理与分析

描述统计是指对采集的数据进行登记、审核、整理、归类，在此基础上进一步计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并用图表的形式表示经过归纳分析而得到的各种有用的统计信息。

推断统计是在对样本数据进行描述的基础上，利用一定的方法根据样本数据去估计或检验总体的数量特征。

4、统计资料的积累、开发与应用

对于已经公布的统计资料需要加以积累，同时还可以进行进一步的加工，结合相关的实质性学科的理论知识去进行分析和利用。

(4)什么工作是需要收集数据的扩展阅读：

统计工作工作技巧：

一、要有的学习精神

加强统计业务及相关知识学习，要学懂、学精、学活，增强理论功底，提高政治素养，扩大知识储备。要用科学理论知识武装头脑，为创新思路、举措、增强信心、决心提供不竭源泉。

二、提高自身素质

统计工作过程分为：统计设计、统计调查、统计整理、统计分析和统计预测五个阶段。

统计人员具备一定的统计业务知识、高等数学、数理统计方面的知识、要具备一定的会计和经营管理方面的知识、同时还具备组织能力、分析能力和写作能力，要求统计人员要能够运用计算机进行统计报表、文字处理和统计资料的综合开发。这就要求统计人员具备以下能力：

1、是要有业务能力。统计是一门科学，体系完整，内容博大精深，并随着经济社会的进步，日益扩展。我们从事统计工作，不仅要掌握基本的统计理论，而且要熟悉掌握一定的统计技巧，这样才能成为统计行业的行家理手。

2、是要有较强的适应能力。适者生存是生物进化的一大规律，人类也如此。作为一名统计人员，就是要不断适应环境的变化，适应新的形势的要求，不断更新知识，武装头脑，游刃有余地运用新的统计手段。

3、是要具备写作能力。统计部门的工作就是处理统计信息。如何把这些信息研究、开发、表达出来，就需要有扎实的写作能力。

4、是要有分析能力。统计工作是“针线活”，有一定的准确性。统计的原始资料是大量的数据，如何把这些数据加以整理，归纳出内在的规律，反映出潜在的问题，解释出问题的实质，靠的就是分析能力。

三、加强基础工作

统计部门是一个服务机构，服务于职工利益、服务于公司的长远发展。统计工作人员理所当然要强化服务意识，为公司，为职工服好务，当好人民的公仆。

同时要深入基层，深入第一线，了解掌握具体的情况。实践才能出真知，因此，作为统计人员，就是要多深入基层，调查研究，掌握事物发展的第一手资料，发现问题，分析问题，并提出解决问题的办法措施，供领导决策参谋。

四、有责任心

工作中要始终抱着严谨务实的态度，细心、认真，将统计工作尽量做到一丝不苟，一数不差。统计人员想问题、办事情都要摒弃个人利益、短期利益，用发展的眼光、遵循有利于全局的原则看待具体事务。当个人利益和局部利益与集体利益和全局利益发生矛盾时，要以集体利益和全局利益为重。

五、求真务实精神

务实就是实事求是。发扬务实精神，就是想问题、做工作，不好高骛远，沉下心思，一切从实际出发，一步一个脚印，扎实地解决现实中的各种问题。对于统计人员来说，责任是一种信仰，就是把自己份内的事做到极致，就是敢于负责和勇于承担。

作为一名统计人员，尤其要树立一种敢于负责的理念、锤炼一种敢于负责的作风，对自己的所作所为负责，对自己的一言一行负责，而对工作负责就是对自己负责。

同时要不断地创新工作思路和工作方法，策应新的形势，新的要求，变“等待式”统计为“主动出击式”统计，摈弃简单汇总上报为综合分析预测，充分发挥统计调查职能，综合运用抽样调查、典型调查、重点调查、综合分析等统计调查方法，力争把统计数据搞准、搞全、搞实。

⑸ 数据分析师的日常工作有哪些

数据分析师的日常工作:

• 收集数据

数据分析师的工作第一步就是收集数据，如果是内部数据，可以用SQL进行取数，如果是要获取外部数据，数据的可靠真实性和全面性其实很难保证。在所有获取外部数据的渠道中，网络采集越来越受到大家的关注。网络采集最常用的方法是通过爬虫获取数据，相比较而言，编写爬虫程序获取到的海量数据更为真实、全面，在信息繁荣的互联网时代更为行之有效。如果是分布式系统的大数据，使用Hadoop和Apache Spark两者进行选取和清理。

可以看出，光是收集数据就要用到各种不同的计算机语言和知识了。如果一个数据分析师只会SQL取数是不够的，会逐渐被市场淘汰。因为SQL数据库无法支持大量的数据流量，无法支持SparkStreaming的实时数据采集。

• 数据清洗

数据清洗， 是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。国外有些学术机构会专门研究如何做数据清洗，相关的书籍也不少。需要进行处理的数据大概分成以下几种：缺失值、重复值、异常值和数据类型有误的数据。

• 数据可视化

数据可视化是为了准确且高效、精简而全面地传递出数据带来的信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。在利用了合适的图表后，直截了当且清晰而直观地表达出来，实现了让数据说话的目的。人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍，这也就是为什么数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。商业数据分析推荐使用Tableau， 5分钟出数据可视化，无脑开挂了解一下？

• 所处行业的数据方向建设和规划

不同行业和领域的侧重点是不同的，好比小九的专业领域是商业，可以是商业策略，也可以是市场营销，是不固定的，要依据公司的战略发展走。许多行业都是需要数据分析师的存在，像金融、制药、生物、政治、历史、经济、新闻传媒、物流、时尚、旅游、环保……对一个领域有了充分的理解和在该领域深入从事的经验，进而体现在数据分析上时，能够更好地发现并定义出实际的问题，也就可以在数据分析之后更符合行业发展规律地去改进问题。

• 数据报告展示

在小九看来，最可以体现数据分析师价值的点就在于通过数据给业务带来价值。数据分析师作为业务与IT的桥梁，与业务的需求沟通是其实是数据分析师每日工作的重中之重。在明确了分析方向之后，能够让数据分析师的分析更有针对性。如果没和业务沟通好，数据分析师就开始撸起袖子干活了，往往会是白做了。最后结果的汇总体现也非常重要，不管是PPT、邮件还是监控看板，选择最合适的展示手段，将分析结果展示给业务团队。

数据分析师是个很大的概念，不等同于商业数据分析师，商业只是许多值得关注的领域中，需求量非常大，也是薪资相对较高的行业之一。如果你以为一个数据分析师只是在公司里负责某一商业业务的辅助工作，那些搞金融、生物基因、宏观经济、国际关系的数据分析师怎么说呢？

这里要说明，什么是商业数据分析师？为业务服务的分析师都叫商业数据分析师或者是业务型数据分析师。可以理解为服务于产品、运营、市场、广告等等业务部门、提供数据支持。作为商业数据分析师，岗位职责和岗位要求是相呼应的，深入业务、了解完整的商业数据分析流程，给业务提出建议。

可以说数据分析是一个工具，就好像统计也好，数学也好，计算机技术也好……都是我们在工作时的兵器，无论什么样的武器最终目的都是为了可以更了自己所处的领域，并用武器从数据中洞察出问题，运用分析思维，去解决实际问题，这才是数据分析师的价值。

⑹ 数据采集师是做什么的

这个跟具体的工作内容有关，要看哪个行业的，比如一个普通的招聘需求：

数据采集工程师岗位职责

岗位职责：

1.负责数据采集程序的编写、调试、运行；

2.负责分布式程序的部署、优化、维护；

3.负责所需数据的整理、清洗、入库；

4.针对不同网站的反爬虫技术提出有效的应对策略；

任职要求：

1.本科以上学历，一年以上工作经验，能力突出者可适当放宽；

2.熟练python，熟练使用多线程／多协程，熟练使用headless浏览器开发；

3.熟悉php，ruby，node等脚本编程语言，熟练使用各种数据库操作；

4.熟悉基础前端知识，熟练使用xpath对html进行结构化提取，不限于使用lxml，beautifulsoup；

5.性格随和，善于表达沟通，团队协作；

6.抗压能力强，能保质保量的高效完成指定工作；

7.较强的自主学习能力，能阅读相关英文文档；

8.有后台接口开发、前端页面开发相关经验者有加分，github有个人项目者有加分；

⑺ 兼职中的采集信息是什么工作

兼职当中的采集兴许是不一样的，每一个兼职他的工作内容也不一样。
采集信息一般是在网络上，就是收集一些信息，做一些调查之类的。
然后就做一些整理和汇报。