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数据采集有什么方法?

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标签: 数据采集 数据采集方法
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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。

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    让大数据分析更有效的5种技术措施有哪些?
    刘老师 数据分析师

    (1)优化数据收集

    数据收集是最终导致业务决策的事件链中的第一步,确保收集的数据和业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

    定义对企业有影响的数据类型,以及分析如何增加价值。基本上,考虑客户行为,以及这将对企业的业务有何适用性,然后使用此数据进行分析。

    存储和管理数据是数据分析中的重要一步。因此,必须保持数据质量和分析效率。

    (2)清除垃圾数据

    垃圾数据是大数据分析的祸患。这包括不准确,冗余或不完整的客户信息,可能会对算法造成严重破坏,并导致分析结果不佳。根据垃圾数据做出的决策可能会带来麻烦。

    清洁数据至关重要,涉及丢弃不相关的数据,只保留高品质的数据,当前,为了获得完整和相关的数据,人工干预不是理想的模式,不可持续并且受主观影响,因此数据库本身需要被清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统中,其中包括随时间推移而变化,如更改客户信息或数据仓库中存储可能会损坏数据集。垃圾数据可能会对营销和潜在客户生产等行业产生明显的影响,但通过基于故障信息的业务决策,财务和客户关系也会受到不利影响。其后果也是广泛的,包括挪用资源,浪费时间和精力。

    解决垃圾数据难题的方法是确保数据进入系统得到干净的控制。具体来说,重复免费,完整和准确的信息。如今,那些具有专门从事反调试技术和清理数据的应用程序和企业,可以对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据清洁是市场营销人员的首要任务,因为数据质量差的连锁效应可能会大大提高企业成本。

    为了获得最大的数据量,企业必须花时间确保质量足以准确地查看业务决策和营销策略。

    (3)标准化数据集

    在大多数商业情况下,数据来自各种来源和各种格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果,这将会大大扭曲统计推断结果。为了避免这种可能性,必须决定数据的标准化框架或格式,并严格遵守。

    (4)数据整合

    大多数企业如今组成不同的自治部门,因此许多企业都有隔离的数据存储库或数据“孤岛”。这是具有挑战性的,因为来自一个部门的客户信息的更改将不会转移到另一个部门,因此他们将根据不准确的源数据进行决策。

    为了解决这个问题,采用中央数据管理平台是必要的,整合所有部门,从而确保数据分析的准确性更高,所有部门的任何变化都可以立即访问。

    (5)数据隔离

    即使数据干净,将其组织和集成在一起,也可能是分析问题。在这种情况下,将数据分成几组是有帮助的,同时牢记分析正在尝试实现什么。这样,可以分析子群体内的趋势,这些趋势可能更有意义并具有更大的价值。当查看可能与整个数据集可能无关的高度具体的趋势和行为时尤其如此。

    数据质量对大数据分析至关重要。许多公司试图采用分析软件,但却没有考虑到进入系统做什么。这将导致不准确的推断和解释,可能代价昂贵,并且对企业造成损害。一个定义明确,管理良好的数据库管理平台是使用大数据分析的企业不可或缺的工具。

    开源数据挖掘工具有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1、RapidMiner

    该工具是用Java语言编写的,通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是,用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供,而不是一款本地软件。值得一提的是,该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。

    另外,除了数据挖掘,RapidMiner还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R 脚本的学习方案、模型和算法。

    RapidMiner分布在AGPL开源许可下,可以从SourceForge上下载。SourceForge是一个开发者进行开发管理的集中式场所,大量开源项目在此落户,其中就包括维基百科使用的MediaWiki。

    2、WEKA

    WEKA原生的非Java版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于Java版本,是非常复杂的,并且应用在许多不同的应用中,包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与RapidMiner相比优势在于,它在GNU通用公共许可证下是免费的,因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

    WEKA支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。

    添加序列建模后,WEKA将会变得更强大,但目前不包括在内。

    3、R-Programming

    如果我告诉你R项目,一个GNU项目,是由R(R-programming简称,以下统称R)自身编写的,你会怎么想它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的,并且很多模块都是由R编写的,这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。R语言被广泛应用于数据挖掘,以及开发统计软件和数据分析中。近年来,易用性和可扩展性也大大提高了R的知名度。

    除了数据,它还提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收集等等。

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