京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析离不开数据采集。数据采集包括历史数据的采集和当前市场数据的采集,是科学进行数据分析的基础。数据采集准确性决定了数据分析的价值。那么数据采集是怎么做的呢?一般来说,是需要制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作这四项工作。
1.制定市场调研的计划
在进行数据分析之前,数据采集工作是一项最重要的工作,数据采集的工作能够解决企业经营中在数据分析中的决策问题。因此很多企业非常重视数据采集,但是数据采集是需要花费大量的金钱人力以及物力,不过数据采集能够给数据带来极大的好处,这是因为数据采集能够给大数据分析带来极大的好处。所以,在数据采集工作的时候一定要让资金花到有用的地方,对于每一分钱都有一个清楚的去向。所以,在数据采集的时候一定要控制好成本,在做数据采集工作之前一定要控制到成本,只有做好周密的市场调研计划,才能够好好的做好数据采集这一个工作。
2.明确数据来源
在数据采集前,就需要选择好数据,选择一些干净的数据才能够使得数据分析工作变得更加精准。通常来说,数据的资料一般分为第一手资料和第二手资料。这是根据数据资料的来源不同来决定。什么是第一手资料呢?第二手资料是什么呢?第一手资料就是未来某种目的采集所得的原始材料。一般来说,采集第一手资料所需要的费用比较高,但是第一手的资料的准确性很高,这是因为第一手资料的针对性强。第二手资料是指采集的现成资料。现成资料就是包括互联网上面的信息,各种报刊书本上的资料,还有各类权威机构发布的统计和研究报告等。
3.明确抽样方案
在一手数据的采集中,许多数据可以直接采集,由于对于成本费用等可控制的要素,以及数据的采集范围很广,这样很难直接获取全部数据。这时,我们常用抽样技术对样本进行调查,并根据样本统计量估计总量。
4.明确数据采集方法
数据采集方法现在常见的有三种,分别是访问调查法、实验法和观察法。访问调查法通过访问代表性的样本而获得数据,而观察法强调非语言方式,这一点和访问调查法不一样。观察法是通过调查人员在进行时和过去时记录中采集信息。而实验法可以有效控制调查的环境。这样在实际项目数据采集中可以根据项目特点、成本费用、时间及精度的要求,从而使用不同的方法。
5.数据处理及分析
在进行数据处理工作时,原始数据收集回来很大概率会出现虚假、错误、冗余等现象,如果直接把这些数据进行预测分析,极大概率会带来错误的分析结论,那么数据分析就完全没有了意义。不过只要做好数据处理以及数据分析,就能避免上面出现的现象。而数据的处理是需要运用科学正确客观的方法,将调查所得的原始资料按调查目的来去粗取精,这样才能够做好数据分析。
通过上面的内容,大家已经知道了数据采集是怎么做的了吧?数据采集程序就是上面提到的5点,分别是制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作。只要集齐这些步骤一步一步走下去,那么数据采集工作就可以更高效率地完成了。希望阅读完的朋友对你们的职业生涯有一些帮助,这将是我莫大的荣幸!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12