1. 数据采集的五种方法是什么
一、 问卷调查
问卷的结构，指用于不同目的的访题组之间以及用于同一项研究的不同问卷之间，题目的先后顺序与分布情况。
设计问卷整体结构的步骤如下：首先，根据操作化的结果，将变量进行分类，明确自变量、因变量和控制变量，并列出清单;其次，针对每个变量，依据访问形式设计访题或访题组;再次，整体谋划访题之间的关系和结构;最后，设计问卷的辅助内容。
二、访谈调查
访谈调查，是指通过访员与受访者之间的问答互动来搜集数据的调查方式，它被用于几乎所有的调查活动中。访谈法具有一定的行为规范，从访谈的充分准备、顺利进入、有效控制到访谈结束，每一环节都有一定的技巧。
三、观察调查
观察调查是另一种搜集数据的方法，它借助观察者的眼睛等感觉器官以及其他仪器设备来搜集研究数据。观察前的准备、顺利进入观察场地、观察的过程、观察记录、顺利退出观察等均是技巧性很强的环节。
四、文献调查
第一，通过查找获得文献;第二，阅读所获得文献;第三，按照研究问题的操作化指标对文献进行标注、摘要、摘录;最后，建立文献调查的数据库。
五、痕迹调查
大数据是指与社会行为相伴生、通过设备和网络汇集在一起，数据容量在PB级别且单个计算设备无法处理的数字化、非结构化的在线数据。它完整但并非系统地记录了人类某些社会行为。
大数据研究同样是为了把握事物之间的关系模式。社会调查与研究中，对大数据的调查更多的是从大数据中选择数据，调查之前同样需要将研究假设和变量操作化。
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2. 大数据采集技术有哪些
我知道的数据采集方法有这几种：
第一种：软件接口方式
通过各软件厂商开放数据接口，实现不同软件数据的互联互通。这是目前最为常见的一种数据对接方式。
优势：接口对接方式的数据可靠性与价值较高，一般不存在数据重复的情况；数据可通过接口实时传输，满足数据实时应用要求。
缺点：①接口开发费用高；②需协调多个软件厂商，工作量大且容易烂尾；③可扩展性不高，如：由于新业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大数据平台之间的数据接口也需做相应修改和变动，甚至要推翻以前的所有数据接口编码，工作量大、耗时长。
第二种：软件机器人采集
软件机器人是目前比较前沿的软件数据对接技术，即能采集客户端软件数据，也能采集网站网站中的软件数据。
常见的是博为小帮软件机器人，产品设计原则为“所见即所得”，即不需要软件厂商配合的情况下，采集软件界面上的数据，输出的结果是结构化的数据库或者excel表。
如果只需要界面上的业务数据，或者遇到软件厂商不配合/倒闭、数据库分析困难的情况下， 利用软件机器人采集数据更可取，尤其是详情页数据的采集功能比较有特色。
技术特点如下：
①无需原软件厂商配合；②兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据；③输出结构化数据；④即配即用，实施周期短、简单高效；⑤配置简单，不用编程，每个人都可以DIY一个软件机器人；⑥价格相对人工和接口，降低不少。
缺点：采集软件数据的实时性有一定限制。
第三种：网络爬虫
网络爬虫是模拟客户端发生网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
爬虫采集数据的缺点：①输出数据多为非结构化数据；②只能采集网站数据，容易受网站反爬机制影响；③使用人群狭窄，需要有专业编程知识才能玩转。
第四种：开放数据库方式
数据的采集融合，开放数据库是最直接的一种方式。
优势：开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据，准确性高，实时性也有保证，是最直接、便捷的一种方式。
缺点：开放数据库方式也需要协调各软件厂商开放数据库，这需要看对方的意愿，一般出于安全考虑，不会开放；一个平台如果同时连接多个软件厂商的数据库，并实时获取数据，这对平台性能也是巨大挑战。
以上便是常用的4种数据采集方式，各有优势，适合不同的应用场景。
3. 数据采集技术是什么
数据采集技术指完成数据从源端获取，并传输到大数据平台，以供数据治理、数据服务使用。数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。
OceanMind海睿思数据采集包括公开数据采集和采集汇聚工具。
公开数据采集主要偏向于互联网公开数据的采集、汇聚，公开数据采集是一个灵活、便捷、高效、可扩展的互联网数据爬虫系统。可实现利用模板从指定公开网页上爬取数据，并提供给后续数据处理使用。
采集汇聚工具偏向于持有型数据的采集、汇聚，汇聚工具是可视化数据采集软件，外部数据通过采集工具将数据库或文件类型的数据转换为制定格式的文件（CSV、parquet）存放到指定的FTP路径，然后通过汇聚工具将FTP傻姑娘的文件汇聚至大数据平台。
4. 识别与采集信息技术有哪些
自动识别技术（Automatic Identification and Data Capture）就是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。
自动识别技术将计算机、光、电、通信和网络技术融为一体，与互联网、移动通信等技术相结合，实现了全球范围内物品的跟踪与信息的共享，从而给物体赋予智能，实现人与物体以及物体与物体之间的沟通和对话。
物联网中非常重要的技术就是自动识别技术，自动识别技术融合了物理世界和信息世界，是物联网区别于其他网络（如：电信网，互联网）最独特的部分。自动识别技术可以对每个物品进行标识和识别，并可以将数据实时更新，是构造全球物品信息实时共享的重要组成部分，是物联网的基石。通俗讲，自动识别技术就是能够让物品“开口说话”的一种技术。
随着人类社会步入信息时代，人们所获取和处理的信息量不断加大。传统的信息采集输入是通过人工手段录入的，不仅劳动强度大，而且数据误码率高。那么怎么解决这一问题呢？答案是以计算机和通信技术为基础的自动识别技术。
自动识别技术将数据自动采集，对信息自动识别，并自动输入计算机，使得人类得以对大量数据信息进行及时、准确的处理。
在现实生活中，各种各样的活动或者事件都会产生这样或者那样的数据，这些数据包括人的、物质的、财务的，也包括采购的、生产的和销售的，这些数据的采集与分析对于我们的生产或者生活决策来讲是十分重要的。如果没有这些实际工况的数据支援，生产和决策就将成为一句空话，将缺乏现实基础。
在计算机信息处理系统中，数据的采集是信息系统的基础，这些数据通过数据系统的分析和过滤，最终成为影响我们决策的信息。
在信息系统早期，相当部分数据的处理都是通过人工手工录入，这样，不仅数据量十分庞大，劳动强度大，而且数据误码率较高，也失去了实时的意义。为了解决这些问题，人们就研究和发展了各种各样的自动识别技术，将人们从繁沉的重复的但又十分不精确的手工劳动中解放出来，提高了系统信息的实时性和准确性，从而为生产的实时调整，财务的及时总结以及决策的正确制定提供正确的参考依据。
5. 传统数据采集的关键技术有哪些他们之间的关系是什么
有大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。
传统数据挖掘方式，采集方法，内容分类，采信标准等都已存在既有规则，方法论完整。
6. 数据采集技术的方法有哪些
数据采集(D A Q).，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量信号，送到上位机中进行分析，处理，数据采集系统是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。
数据采集，又.称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据釆集工具。
被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间(称采样周期)对同一点数据重复采集。釆集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样，不论哪种方法和元件，均以不影响被测对象状态…
7. 物流中有哪些主要的数据识别和采集技术
自动识别与数据采集（AIDC）是一项通用的技术手段，它包括不通过键盘而把数据直接录入到计算机系统的方法。这包括条码扫描，射频识别，声音识别及其他技术。
信息网络是现代物流的核心，当各项仓储物流设备由机械化/人工化进入自动化阶段时，如何处理设备与系统的连接及实物与信息的对应成了软件系统需要解决的问题。这就是采用AIDC（自动识别与数据采集）技术的必要性。在物流作业中主要使用自动识别与数据采集AIDC技术中的几个部分，条形码打印、条形码识别技术、无线数据传输和无线标签（RFID）技术。由于条形码技术使用成本较低，目前大量使用的是条形码，随着RFID技术的发展，不断降低RFID成本，使用RFID技术的厂家会越来越多。
自动识别与数据采集技术（AIDC）主要解决的问题是实物与信息之间的匹配关系，使实物的运输、仓储过程，可以即时的反映到信息网络环境中，使操作者能够迅速了解物流的全部过程，尤其是在途的情况，提高物流过程的作业效率及货物数量的准确性。现在，RFID是自动识别与数据采集AIDC领域最热门的技术，RFID是英文“RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION”的缩写。射频技术是利用无线电波对记录媒体进行读写。射频识别的距离可达几十厘米至几米，且根据读写的方式，可以输入数千字节的信息，同时，还具有极高的保密性。射频识别技术适用的领域：物料跟踪、运载工具和货架识别等要求非接触数据采集和交换的场合，要求频繁改变数据内容的场合尤为适用。如香港的车辆自动识别系统—驾易通，采用的主要技术就是射频技术。目前香港已经有约8万辆汽车装上了电子标签，装有电子标签的车辆通过装有射频扫描器的专用隧道、停车场或高速公路路口时，无需停车缴费，大大提高了行车速度，提高了效率。射频技术在其它物品的识别及自动化管理方面也得到了较广泛的应用。
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8. 常见的信息采集技术有哪些
目前有五种方法：
1.查阅资料法：报纸、行业网站、文献、杂志、广播电视等传媒专访。
2.调查法：（1）拜访调查法；（2）电话采访法；（3）问卷调查法。
3.观察法：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。
4.实验法：通过实验室实验、现场实验、计算机模拟实验、计算机网络环境下人机结合实验等过程获取信息或结论。可主动控制实验条件，包括对参与者类型的恰当限定、对信息产生条件的恰当限定和对信息产生过程的合理设计，获得重要的、能客观反映事物运动表征的有效信息，在一定程度上直接观察研究某些参量之间的相互关系，有利于对事物本质的研究。
5.互联网信息收集法：通过计算机网络发布、传递和存储的各种信息。互联网信息收集的最终目标是给广大用户提供网络信息资源服务，整个过程包括网络信息搜索、整合、保存和服务四个步骤。
9. 简述传统数据采集的关键技术有哪些他们之间的关系是什么
大数据采集技术，大数据预处理技术，大数据存储及管理技术，大数据分析及挖掘技术，大数据展现与应用技术
数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。
大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。
10. 传统数据采集的关键技术有哪些他们之间的关系是什么
传统数据采集的关键技术是预测分析。是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。
当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式。