生活中记录数据的形式有哪些

A. 作为一个大学生，在日常的生活中你有哪些值得记录的数据

上大学了，你的经济开销哦，有可能会比较大，但是你要做一个会记账的人要时刻提醒自己，什么东西该买什么东西不该买不要乱花钱，所以我觉得值得记录的数据就是你的小账本，小账本可以时刻提醒自己。

B. 在我们生活中,都可以用那些方法收集和整理数据呢

抽样调查法。

抽样调查是，一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。

显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。

(2)生活中记录数据的形式有哪些扩展阅读

在数据分析前期，要做到充分沟通、理解业务规则、业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。这样才能保证后续的收集数据、确定分析主题、分析数据、分析结果应用等工作都能够围绕分析目标开展，保证最终能够从整体目标的角度去总结分析成果。

以解决业务问题为目标，以数据现状为基础，确定分析主题。前期要做好充分的准备，以业务问题为导向，以业务梳理为重点，进行多轮讨论，分析主题避免过大，针对业务痛点，实现知现状、明原因、可预测、有价值。另外，分析数据的范围除了重点的业务指标数据，还要尽量考虑扩展外延数据；

比如经济指标数据、气象数据、财务数据等。确定分析主题之前，要进行数据支撑情况的初步判断，避免中途发现数据质量或者数据范围不能支撑分析工作的情况发生。确定分析主题之后，详细论证分析可行性，保证分析过程的清晰性，才能开始分析工作。

C. 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。

D. 在我们生活中,都可以用哪些方法收集和整理数据呢

1、抽样调查法。

抽样调查法是指从研究对象的全部单位中抽取一部分单位进行考察和分析，并用这部分单位的数量特征去推断总体的数量特征的一种调查方法。其中，被研究对象的全部单位称为“总体”；

从总体中抽取出来，实际进行调查研究的那部分对象所构成的群体称为“样本”。在抽样调查中，样本数的确定是一个关键问题。

2、折线图

折线图和带数据标记的折线图 折线图用于显示随时间或有序类别而变化的趋势，可能显示数据点以表示单个数据值，也可能不显示这些数据点。在有很多数据点并且它们的显示顺序很重要时，折线图尤其有用。

3、归纳法

归纳推理是一种由个别到一般的推理。由一定程度的关于个别事物的观点过渡到范围较大的观点，由特殊具体的事例推导出一般原理、原则的解释方法。

自然界和社会中的一般，都存在于个别、特殊之中，并通过个别而存在。一般都存在于具体的对象和现象之中，因此，只有通过认识个别，才能认识一般。

4、演绎法

演绎推理是由一般到特殊的推理方法。与“归纳法”相对。推论前提与结论之间的联系是必然的，是一种确实性推理。

运用此法研究问题，首先要正确掌握作为指导思想或依据的一般原理、原则；其次要全面了解所要研究的课题、问题的实际情况和特殊性；然后才能推导出一般原理用于特定事物的结论。

(4)生活中记录数据的形式有哪些扩展阅读：

从商业角度来看，从前未知的统计分析模式或趋势的发现为企业提供了非常有价值的洞察力。数据整理技术能够为企业对未来的发展具有一定的预见性。数据整理技术可以分成3类：群集、分类和预测。

群集技术就是在无序的方式下集中信息。群集的一个例子就是对未知特点的群体商业客户的分析，对这一例子输入相关信息就可以很好的定义客户的特点。

分类技术就是指定object，以确定集合。集合通常用上面的技术来形成，可以举一个例子就是把客户按照他们的收入水平分成特定的销售群体。

预测技术就是对某些特定的对象和目录输入已知值，并且把这些值应用到另一个类似集合中以确定期望值或结果。比如，一组戴头盔和肩章的人是足球队的，那么我们也认为另一组带头盔和肩章的人也是足球队的。

E. 生活中大面积的数据有哪些

一、职业篮球赛

专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，可否找到两三个制胜法宝，或者至少能保证球队获得高分Krossover公司正致力于此。

在每场比赛过后，教练只需要上传比赛视频。接下来，来自Krossover团队的大学生将会对其分解。等到第二天教练再看昨晚的比赛时，他只需检查任何他想要的——数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。通过分析比赛视频，毫不夸张地分析所有的可量化的数据。

二、电视媒体

对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情，因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。

而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT，它已经可以在iOS和Android设备，以及在Web浏览器上使用，它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目，在电视的哪个频道上找到，并让他们在比赛中进行投票。对于谷歌电视和TiVo用户来说，实际上RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。

该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名，用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。

三、社交网络

数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图，其中就包括hadoop

战略部署。

五年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。而现在，其俨然成为一个工程强国。LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。不像Voldemort，这是继亚马逊Dynamo数据库之后的一个最终一致性关键值存储，用于高速存储某些确定数据，Espresso作为一个事务一致性文件存储，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。它最初的设计就是 为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性，该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。

四、社会生活

印度有一档非常受欢迎的电视节目Satyamev jayate，该节目整理并分析社会民众关于争议话题的各种意见，包括女性堕胎、种姓歧视和虐待儿童等社会热点问题，并使用这些数据来推进政治改革。

来自印度电视和世界各地的YouTube上的400万观众;超过1.2亿人在其网站、Facebook，Twitter，YouTube和移动设备上已连接Satyamevjayate;超过800万的人通过Facebook，网络注释，文本消息及电话热线等方式发送14万个回应，每周有超过10万个新观众进行回应。

五、公路交通

在洛杉矶开过车的人一定都经历过那里噩梦般的交通拥堵情况。目前政府在I-10和I-110州际公路上建立了一条了收费的快速通道。政府可通过大数据引导驾驶人员在该通道上的行驶情况，保证交通畅通。

F. 日常生活中的大数据有哪些

日常生活中的大数据主要包括以下几个方面：
1. 社交媒体数据：包括各种社交媒体平台上的用户信息、互动数据、话题热度、广告数据等。
2. 电商数据：包括各种电商平台上的商品信息、销售数据、用户行为数据、用户评价数据等。
3. 健康数据：包括各种健康追踪设备上的身体指标、运动数据、睡眠数据、饮食数据等。
4. 金融数据：包括各种金融机构的用户数据、交易数据、投资数据、市场数据等。
5. 车联网数据：包括各种车联网设备上的车辆信息、驾驶行为数据、交通状况数据等。
6. 天气数据：包括各种气象站和气象卫星上的气象数据、气象预测数据、灾害预警数据等。
7. 公共交通数据：包括各种公共交通工具上的乘客数据、运行数据、站点数据等。
8. 教育数据：包括各种教育机构的学生数据、教师数据、课程数据、成绩数据等。
总之，日常生活中的大数据涵盖了各种领域和行业，通过对这些数茄键燃据的收集、分析和应用，可以帮助人们更好地了亮皮解颤虚和应对现实生活中的各种问题和挑战。