数据收集技巧和方法

⑴ 统计数据的具体搜集方法有哪些

统计数据的具体搜集方法有很多，具体针对不同的情况，采用不同的方法：

1. 访问调查。它是调查者与被调查者通过面对面地交谈从而得到所需资料的调查方法。（询问调查、抽样调查）

2. 邮寄调查。它是通过邮寄或宣传媒体等方式将调查表或调查问卷送至被调查者手中，由被调查者填写，然后将调查表寄回或投放到指定收集点的一种调查方法。（询问调查、抽样调查）

3. 电话调查。电话调查是调查人员利用电话同受访者进行语言交流，从而获得信息的一种调查方式。电话调查具有时效快、费用低等特点。（询问调查、抽样调查）

4. 网上调查。网络大数据使调查的质量大大提高了。（询问调查、抽样调查）

5. 座谈会。它也称为集体访谈法，它是将一组被调查者集中在调查现场，让他们对调查的主题（如一种产品、一项服务或其他话题）发表意见，从而获取调查资料的方法。（询问调查、抽样调查）

6. 个别深度访问。它是一种一次只有一名受访者参加的特殊的定性研究。“深访”是一种无结构的个人访问，调查人员运用大量的追问技巧，尽可能让受访者自由发挥，表达他的想法和感受。

7. 观察法。它是指就调查对象的行动和意识，调查人员边观察边记录以收集信息的方法。

8. 实验法。它是一种特殊的观察调查方法，它是在所设定的特殊实验场所、特殊状态下，对调查对象进行实验以取得所需资料的一种调查方法。

拓展资料：

统计数据是表示某一地理区域自然经济要素特征、规模，结构、水平等指标的数据。是定性、定位和定量统计分析的基础数据。比如我们通常所说的统计年鉴。

⑵ 数据分析中数据获取的方式有哪些

方式1、外部购买数据

有很多公司或者平台是专门做数据收集和分析的，企业会直接从那里购买数据或者相关服务给数据分析师，这是一种常见的获取数据的方式之一。

方式2、网络爬取数据

除了购买数据以外，数据分析师还可以通过网络爬虫从网络上爬取数据。比如大家可以利用网络爬虫爬取一些需要的数据，再将数据存储称为表格的形式。

方式3、免费开源数据

外部购买数据要花费一定的资金，网络爬取对技术又有一定的要求，有没有什么办法能又省力又省钱的采集数据呢?当然有，互联网上有一些“开放数据”来源，如政府机构、非营利组织和企业会免费提供一些数据，根据需求你可以免费下载。

方式4、企业内部数据

了解了企业外部数据的来源，其实企业内部本身就会产生很多数据提供给我们分析，我们一起来了解一下吧。前面说了，内部数据通常包含销售数据、考勤数据、财务数据等。

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⑶ 大数据采集方法分为哪几类

1、离线搜集：

工具：ETL;

在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。

2、实时搜集：

工具：Flume/Kafka;

实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。

3、互联网搜集：

工具：Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。

除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。

4、其他数据搜集方法

关于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，能够通过与数据技术服务商合作，运用特定体系接口等相关方式搜集数据。比方八度云核算的数企BDSaaS，无论是数据搜集技术、BI数据剖析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。

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⑷ 大数据时代SEO数据如何搜集和分析

大数据时代SEO数据如何搜集和分析

在这个人人都高喊“大数据时代”的今天，数据似乎被提到一个前所未有的高度。无论是个人站长还是大中型公司，亦或是大型跨国集团，无论是网络营销还是线下的市场营销都在意识到数据的重要性，凡是都以数据来说话。但是，据笔者了解，在很多中小型公司和个人站长中，对于数据重视有余，却利用不足。
很多人不清楚需要搜集什么样的数据;也有的不清楚通过什么渠道来搜集数据;还有大部分不清楚搜集整理的数据如何去分析，进而也就不清楚怎么去利用这些数据。所以，很多数据也就仅仅只是数字，无法去转化和为公司利益服务，成了一个华丽丽的摆设或者鸡肋。先来说说三类将数据做成摆设的类型：1、重视数据但不清楚如何搜集，这是“被数据”类型。对数据处于模糊了解状态，由于生活在这个信息爆炸化时代，耳濡目染各种宣讲数据的重要性，自然也就重视起数据来，知道公司和企业做事和计划要靠数据来支撑。但是由于没有专业的相关数据人员，自己的公司(或者是个人站长)该做哪些数据，通过什么渠道来搜集整理，可谓是一知半解。最后可能是通过头脑风暴和网上的所谓教程来比葫芦画瓢，再加上咨询下同行，东拼西凑而成的数据，这样的数据自然就真的只是摆设了。2、了解所需数据但来源不规范，这是“误数据”类型。对数据了解比较了解，由于在互联网或者公司摸爬滚打多年，出于自身原因和目的大概知道该需要什么数据。但是同样由于没有专业的相关数据人员，对于数据的来源和制作并不规范，数据采集也可能存在误差。所以，这些数据就可能失真，利用价值自然也不是很大。其实，这类数据比第一类更加成了摆设。3、会做数据但不会解读分析，这是“贱数据”类型。对数据有清楚了解，并有准确的数据来源和较明确的数据需求，但是却等于入宝山而空回，坐拥金矿却不会利用，岂不是把这些可以带来真金白银的数据给轻贱了?只是简单的搜集整理，把数据形成可视化的报表，但是只是这些数据又能说明什么问题呢。数据背后的意义是什么，怎样去解读数据来为公司和个人创造价值，怎样去利用数据来规避可能存在的风险，怎样去利用数据分析出现的问题?这些才是数据的真正价值。说的有点多了，其实笔者今天主要讲的是网络营销中有关网站SEO的数据搜集和分析。sem和其他媒体营销基本都有较成熟的数据整理和分析模式，笔者就不再献丑赘述。以下讲的也只是较为大众化的数据模式。1、做哪些数据。有关SEO的数据应该需要三方面：①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据：这部分数据可以通过外部站长工具综合查询得出。主要包括但不局限于：网站网址、快照日期、域名年龄、网站响应时间、同IP网站、pr值、网络权重、各搜索引擎收录量、各搜索引擎反链数、24小时网络收录、网络排名词量、预计网络流量、外链数、标题、meta标签、服务器信息。这些数据除适用于首页外，也可以适当用来查询内页数据。可以把这些相关数据做成excel表格，以供定期查询，可按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。②网站流量统计数据目前现在大部分的公司和站长的网站流量均采用流量统计工具，极大的方便了SEO相关人员统计整理数据的工作。目前比较专业的数据统计工具有CNZZ、51la和网络统计。论专业性来讲，CNZZ比较不错，论网络流量的准确性和敏感度，笔者觉得网络统计还不错。闲话少叙，流量数据主要包括但不限于：IP、PV、独立访客、人均浏览量、平均访问时长、跳出率、受访页面和域名、来源、搜索引擎比例、搜索关键词、访客详情、时段分析同样建议做成excel表格，以供定期查询，按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。
③可监控关键词数据
关键词监控比较简单，没什么好说的，只是建议把关键词进行分类监控汇总。主要包括但不限于：主关键词、主要长尾词、重要流量词、品牌词同样建议做成excel表格，以供定期查询，按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。
2、通过什么渠道来搜集数据互联网时代也是工具代替人工的时代，用工具办到的事既快又方便，何乐不为。①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。既然是外部可查询，一般的站长类工具都可以去查询，笔者比较喜欢的有爱站和站长之家这两个在线查询网站。尤其是站长之家在数据方面做得比较专业。②网站流量统计数据。流量统计工具的功能已经丰富了，并且主流的cnzz、51la等都有数据下载功能。③可监控关键词数据。这个如果是个人站长关键词量比较小，那么人工在搜索引擎和后台流量统计去一点点核实查询比较准确。如果批量关键词查询，最好是使用工具去查询，但目前的关键词排名软件在批量查询中一般都会出现误差，如果公司有能力，可以自己开发或编写这类功能的程序软件。3、如何分析搜集整理的数据成功者半九十，辛苦通过各种渠道观察搜集的数据，最精华的最具价值的地方在于有人看，而且要会看，通过这些数据为自己的网站得到一些启迪，并把它发挥出来为自身创造一定的利益。①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。这些数据分析是作为一个SEO分析自身网站和竞争对手最常用也是最基本的能力。通过这些数据(一定时间的观察后可绘制成趋势图)可以比较清楚的了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。笔者简单介绍下如何去解读这些数据。
网络快照：一个网站快照越新，起码证明一个网站的内容每天都有新鲜的，网络蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的，换言之，快照是网络蜘蛛对该网站的认可度。域名年龄：业界普遍认为，同等条件下，域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。响应时间：这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大，服务器性能越差，当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。同IP网站：可以查看该IP下有多少网站，可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立IP，如果是独立IP，顺便可以看出该所有者还有哪些网站，顺藤摸瓜查看其他网站情况，知己知彼。PR值：这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的一种被外界了解的具体数值体现。虽然现在PR值越来越被淡化，但是作为可以衡量网站优劣标准的一个体现，仍具有参考价值。网络权重：这是第三方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在网络权重表现的一种数值，并没有得到网络的官方认可。但是作为站长衡量网站在网络表现优劣的一个参考，也对广大站长具有参考价值。反链数：通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确，尤其是网络反链，查询命令得出的结果很不理想，网络反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何，对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。收录量：各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数，也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况，从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。每日收录/24小时收录：反映出网站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和网站链接优化程度。排名词量：通过查看自己和竞争对手网站的排名词量，可以寻找网站优化的之间的差距，进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。meta标签：查看网站该页面title、description、keywords是如何撰写的，尤其是查看竞争对手。分析为何这样写，会学到更多。
②网站流量统计数据自身精确的网站流量统计数据可以让站长对网站得到更多的了解。看出网站目前的优化情况，并可以为网站以后运营提供很好的参考。流量的分析往往不是单一的，是综合多种数值进行分析判断。这块的分析也是最为复杂的。 IP：分析往往通过日期对比来进行的，比如本周三与上周三，本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况，可以看出网站最近的变化。当然也有一些其他因素要考虑，比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。PV：数值往往与跳出率和IP进行对比，从而判断网站的用户体验和用户黏性。uv：独立访客量，可以反映出有多少台电脑，也可能接近于多少真实人在访问网站。人均浏览量、平均访问时长、跳出率：IP与PV的比值，反映出网站用户体验好坏。受访域名和页面：可以看出网站哪些页面比较受欢迎以及在搜索引擎的权重表现。来源：访客是通过何种渠道进入到网站的，从而判断网站的受众，再进一步分析受众相关属性，可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。关键词：用户是搜索何种关键词来到网站，为网站布置关键词以及寻找关键词优化是一个很好的途径。访客属性：通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析，可以更加详细的了解网站用户的情况，为以后网站的优化和运营提供参考。热点图：这个热点图功能，可以让站长看到页面内容被用户点击的情况，反映出网站页面的用户体验度以及为页面内容改进提供参考。
还有一些就不一一介绍了。③可监控关键词数据相对来说这块数据分析较为简单些，通过对关键词分类整理，然后查询在搜索引擎的排名情况，进而对比分析关键词带来的转化，可以看出优化情况。哪些还需要加强，哪些需要维护，哪些词高排名却没有带来实质的意义，进而调整网站优化策略。同时通过关键词带来的流量和转化，也可以对比分析其它流量贡献的转化，进而为整个网站运营方向和公司预算做出参考。备注：笔者以上所谈网站seo数据搜集整理及分析过程大部分针对中小型公司和个人站长而言，且由于精力有限，介绍内容也相对简易，望见谅。后记：关于《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》几点说明之前写过一篇《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》，由于所写内容比较多，而且很多内容都可以单独摘要出来写出一篇文章，融合在一篇文章中难免叙述不够详细。为避免篇幅过长影响阅读，笔者在个人博客是分两篇发表的，《seo数据如何规范化搜集整理》以及《网站seo数据如何分析》，除发表在个人博客外，把完整篇整合发表到了月光博客，标题未改。原本是为网站seo数据整理分析起一个规范说明作用，可能由于本人表达有限，导致很多网友误解。本人在此特声明以下几点进行纠正：1.文章重点不在于“大数据”。为 避免引起误解，在文章一再强调是为中小型企业seo数据整理分析提供借鉴，在开头已表达“首先声明，本文在数据高手面前，都有点多余，都是小儿科的班门弄 斧，故请高手勿耽误您的时间。”可能标题确实有点标题党的意味，妄谈了“大数据”，但是作为国内的广大中小型企业，big data和CloudComputing很难在公司中体现出来，但是伴随着big data和CloudComputing时代的到来，即便是中小企业特别是互联网公司也会受到影响。笔者相信，大数据的核心并非是死的数据，而是对数据分 析预测能力，所以本文的核心也在数据的整理和分析，而不是去谈对于中小企业不切实际的big data，更没有谈什么大数据分析。如果不是跨国集团及大型企业，产生不了海量数据，请别一味谈什么大数据，只会误人误己，更不要迷信大数据2.文章内容由于篇幅有限不能详细。笔者在文章末尾已给出声明，限于篇幅长度和个人精力不能详细阐述seo数据的搜集和分析工作，有些内容却是介绍比较简单，而且我也没有打算把它写作一篇教程。当然这些内容全是个人经验之谈，可能限于seo层面有些窄，但实属个人原创，至于说什么复制粘贴，或者说只是解释了一些名词，那么我无话可说。我相信 响鼓无需重锤，没必要手把手写一篇教程式文章，这是写给有一定基础的SEOer和营销团队看的。3.为何要搜集seo相应数据文章已有解释。很 多网友看了文章来问我为何要搜集那些数据或者问究竟要搜集哪些seo数据，其实虽然限于文章篇幅，但我还是大致列出了需要搜集整理的seo数据以及解释了 为何要搜集这些数据，在如何分析搜集整理的数据这一段中其实不光是介绍了如何分析数据的内容，也简单说明了为什么搜集这些数据，因为知道如何来看这些数据 就明白了为何要搜集这些数据。4.excel表格只是起到简单说明，并非真实案例说明。为了配合说明seo数据整理分析，只好自己临时简单制作了几个excel表格，也限于篇幅缘故，详细说明或者提供案例都让文章显得更长，只好作罢。说以再次请大家见谅没有提供案例，excel表格也只是简单说明，并没有参考价值。5.本文重在思路，而非实例操作分享。很多网友说在空谈理论，没有实质性东西。抱怨这类的我不去解释，因为多是外行。还是套用老话：响鼓不用重锤。本文只是在介绍一种搜集和分析的思路，以及简单的一个流程和规范化的说明。那些想看手把手教程式的网友定然大失所望，因为没有想要的所谓干货，因为这不是。我的大部分文章都是在分享有关网络营销经验的思路和策略，很少谈具体的技巧和手把手的教程式操作。因为我深信授之以鱼不如授之以渔，同样的操作方法和案例技巧并不一定适合于另一个网站，但是看问题的思路处理事情的策略才是值得分享和传播的。

⑸ 大数据源收集有哪些方式

线下推行数据搜集

数据搜集在其中分红网上与线下推行，而在这里在其中可以分红线下推行店面数据宝安装、在共同情形运用数据宝搜集、运用LBS技术性依据区域区别数据与依据线下推行搜集数据来展开网上数据剖析比照。

线下推行店面数据宝与在共同情形运用数据宝搜集：线下推行店面数据宝是在特定的店面中安装一个数据搜集机器设备，依据WiFi探头作用搜集到店顾客手机上mac码，来展开准确数据搜集;共同情形搜集数据是运用挪动数据宝，相同搜集特定区域的手机上mac码展开线下推行客户的准确个人行为。

地形图数据搜集

依据技术专业的数据发掘专用工具，依据网络地图导航、高德导航、360地图、搜狗地图、腾讯地图、图吧地图和天地图，共七个地形图数据出示方展开全方位搜集店家信息，内容包括店家名字、电话(固定电话+手机上)、详细地址和地理坐标(火花座标)，内容去重复后贮存备用。

职业门户网站数据搜集

从一些职业门户网站上展开数据搜集，例如阿里巴巴网、饿了么外卖、群众点评网等，要是是网页页面由此可见的内容均可以依据方式方法搜集到数据，搜集软件有“火车头搜集、八爪鱼、后羿搜集器”等，还可以订制化开发规划一些搜集网络爬虫展开数据爬取。

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⑹ 会议营销收集数据技巧

会议营销数据的收集方法有很多：

概括地讲。数据收集的途径有以下几种：
（一）科普收集 （二）媒体互动性活动收集顾客（三）单位合作式收集 （四）牵动式收集（五）其他的收集方式

（一） 科普收集：是指由专门的人员联系科普点后，由业务人员对科普点采取地毯式的收集方式。
1、 联系科普点
概念：我们在进行科普知识宣传和推广所联系的单位和群体，称之为科普点。
形式：一曰“走出去”，二曰“请进来”。
“走出去”——科普点联络员联系好的科普点，与对方单位共同在该单位举办资源收集活动，叫“走出去”。
“请进来”——一些单位职工住宅分散，单位又没有场地，或负责人自身保健意识差、不支持的单位，从居委会渠道组织到我们指定的场地，几个单位联合举办资源收集活动叫“请进来”。
根据以上目标消费群体特征的分析、判断，选择目标消费群相对集中的场所进行踩点，安排人工进行资源收集。
2、 目标科普点获取途径：
目标科普点应该是大专院校、行政机关、事业单位、干休所、老干部活动中心、公园、目标人群比较集中的晨练点及效益好的企业、高档住宅区等。这些地点聚集着大量的目标潜在消费群。
3、 目标科普点获取途径：
A. 查阅有关资料
B. 实地考察、登门拜访
C. 通过电话访问获取信息
D. 到家属住宅区看空调数量
E. 其他，如朋友介绍、随机发现等
4、 踩取科普点的8个步骤、6个关键和2个怎么办
◆八个步骤：
第一步 广泛搜集目标
无论是坐在公共汽车上，还是走在马路上，目光搜索着大街小巷，猎取着马路两边的广告和招牌：114电话是查询工具，电话簿是字典，亲朋好友是帮手。。。。。。汇集成一本本的日记里分门别类的记载：
A类——痛快合作，初步确定办会日期
B类——资料已送上，不反感，欠对我公司了解
C类——取得了联系，但对方态度不明朗
D类——经朋友介绍，对方兴趣不大
E类——刚刚发现，尚需调研
第二步 按类别分期分批进行电话预约：
1． 预约时间上门送资料
2． 问清地址和行车路线
3． 交待清楚举办活动的方式的方式方法、目的、内容
4． 争取最短时间内与主办负责人见面，讲明对方要做的事情
5． 要点简明，提供有关材料，希望得到对方的支持
第三步 登门拜访：
1． 彬彬有礼，落落大方，衣冠整洁，谈吐文雅简练
2． 严格遵守预约时间，充分展示公司宣传材料， 本人证件、公司证件、政府机构或社会团体的委托文书、专家简历、入场券、报纸、建议书、通知、邀请函公司企业形象宣传手册、公司主要荣誉选集画册、公司与名人画册和已办过会议单位的资料（邀请函、照片）
3． 掌握对方心理，宣传公司形象，适度讲解
4． 该单位管辖和受管辖范围，例举其友邻办会情况
5． 讲明活动意义、会议程序、及对方要承担的事务
6． 主动留下自己的电话，以便取得对方电话
第四步 电话跟踪：
1． 适度，不要引起对方反感，话后做记录
2． 请求对方提前5—7天告知安排日期，便于提前准备安排
第五步 再次登门：
1． 了解参会人员收入情况等
2． 申请并送上少量礼品给科普点的主要负责人
第六步 电话再沟通
第七步 填写科普会申请表，交给会务部门
第八步 发送邀请函和通知
1． 由对方代发
2． 在对方协助下由我们亲自递送
3． 提前一天落实各种事项，包括停车场地、桌椅、开水、灯光、音响等
4． 提前一两天张贴海报

◆六个关键
1． 认真去学，认真去做，做到嘴勤、腿勤
2． 首次办会要找可靠的客户关系
3． 要诚实守信，承诺一定要兑现
4． 要掌握时机把销售问题讲清楚
5． 会议不搭车即，我们不借对方有活动的光，要自己搞
6． 体察对方难处，积极关心对方
◆两个怎么办
1． 对方很支持怎么办？
——考虑周到，不可掉以轻心！
2． 对方不支持怎么办？
——穷追不舍，急而不燥！
（二） 媒体互动性活动收集
◆媒体互动性活动是指：
利用媒体为平台，设定目标群体感兴趣的内容，吸引目标群体参加，进行各种互动性的活动的方式将消费者的信息录入收集的做法。
1． 答题式互动：
即将活动的方式设定为简单的问卷，在同一版面上出示一些蕴涵问卷答案的软性文章，使消费者有兴趣参与到活动中来，这样很容易的就能拿到我们需要的资源信息。
2． 征文式互动：
征文式互动是指利用一些节假日或重大庆典等活动，发布一些较容易的命题的文章、对联、诗歌等培养广大群众对生活的美好憧憬，使其能积极的参与活动收集资源信息的形式。
3． 活动参与性互动：
这种收集方式是指在媒体上发布一种对目标人群非常有吸引力的活动信息，促使其积极的参与此次活动的做法来收集消费者资源信息的形式。
4． 新闻式互动：
是指利用媒体抄作一种非常吸引大的公益性的新闻式的消息，通过全社会对这一新闻的关注来实现资源收集的目的。
◆媒体互动三要素：
1． 有吸引力，如：免费提供价值XX元的身体检测、赠送礼品等，突出免费
2． 参与方便，即：打个电话或寄一封信可参与活动
3． 活动自身的分离性，即：要有一定的排他性，排除非目标人群的参与。如：年龄在45岁以上的、病种限制等等。
◆在媒体收集资源要有两项注意：
1． 注意把握好媒体发布的时间。最好不要在周六、周日进行。
2． 注意进行媒体收集活动的细化，做好地面承接。
一定要做好充分的准备工作，包括地面配合的积极准备，这些都是十分必要的，这些安排的是否细腻将直接的影响资源收集的效果。有时一点点细小的漏洞都可能造成整个计划的落空。
（三） 单位合作式收集
◆单位合作式收集是指：
与一些有大量目标消费者信息名单的单位合作，调出此单位名单，如：老龄委、老干部活动中心等
◆对于单位合作式的资源收集的方式要先看三点：
1． 资源的数量
2． 看资源的质量
3． 衡量我们的投入产出比
（四） 顾客牵动式收集
◆顾客牵动式收集是指：
利用现有的忠实顾客，发展“转顾客”的方法，成功率非常高，一般的情况下，都是使用产品效果较好的忠实消费者才会在营销代表与顾客关系相处较好的情况下，引导牵动其十分熟悉的人，如：亲友、好朋友、同事等。在这样的情况下所产生的资源是非常容易实现成功的，因为有原始推荐人在为你做工作，正是因为这样的原因，我们决不能忽视这种收集资源的方式。
◆方法：
要注意在整个营销环节中给营销人员创造这种“转顾客”产生的条件，如：创造一些“转顾客”生成游戏卡片或业务员要学会在适当的时候提出要求等，也可以使用一些公司的优惠政策来鼓励顾客介绍“转顾客”，引导忠实顾客主动的报出“转顾客”，在对“转顾客”进行公关时一定要运用好“转顾客”与原始推荐人之间的相互关系。这样就能使产品的良好口碑变为实际的价值。
（五） 其他的收集方式
◆终端收集：
在药房、商场专柜等产品销售点，设立产品反馈表，收集在终端购买产品的资源信息。
◆其他收集方式：
如：夏季的社区露天电影放映收集：派送着名专家讲座入场券收集、公园门票收集等。

⑺ 如何在网上做数据收集和数据分析，并做出图文并茂的数据分析图

近年来，随着技术的进步、互联网速度提升、移动互联网更新换代、硬件技术不断发展、数据采集技术、存储技术、处理技术得到长足的发展，使我们不断加深了对数据分析的需求。但数据分析本身并不是目标，目标是使业务能够做出更好的决策。如何做好数据分析，简单来说，只需5步。
第一步：明确分析的目标和框架
对一个分析项目，数据分析师应该明确业务目标是什么，初步选定哪些变量作为研究对象，从而为收集数据、分析数据提供清晰的目标，避免无意义的数据分析。同时对项目进行简单的评估，即时调整项目，构建出分析的思路与整体的框架。
第二步：数据收集
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。作为数据分析师，需要对收集数据的内容、渠道、方法进行规划。
1) 将识别的需求转化为具体的需求，明确研究的变量需要哪些数据。
2) 明确数据的来源渠道，数据的渠道主要有三种，一种是从公司系统数据库直接导出，另一种是通过网络爬虫软件（如火车头、集搜客GooSeeker）从网上抓取数据，也可以直接通过问卷的形式来收集数据。
第三步：数据处理
数据分析的中最重要的一步是提高数据质量，最好的数据值分析如果有垃圾数据将会产生错误结果和误导。因此，对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，数据处理包括数据清洗、数据转化等处理方法。
第四步：数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，通过数据建立模型，进而为商业提供决策参考。
到了这一阶段，为了驾驭数据、展开数据分析，需要涉及到工具与分析软件的使用。
要熟悉数据分析的方法，首先需要良好的统计基础，了解像方差、抽样、回归、聚类分析、判别分析、因子分析等数据分析方法的原理以及使用，才能灵活的根据业务目标以及已有数据来选择分析的方法。
其次掌握几种常用的数据分析软件，如较基础的Excel、SPSS,或SAS、R等较高级的分析软件，保证分析工作的高效进行。
第五步：撰写分析报告
一份好的数据分析报告很重要，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，好的分析报告应该有以下一些要点：
1) 要有一个好的框架，层次明了，让读者一目了然。
2) 每个分析都有结论，而且结论一定要明确。
3) 分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论。
4) 数据分析报告尽量图表化。
5) 好的分析报告一定要有解决方案和建议方案。

⑻ 五，简答题 统计数据的具体搜集方法有哪些

统计数据的具体搜集方法有：
访问调查。访问调查又称派员调查，它是调查者与被调查者通过面对面地交谈从而得到所需资料的调查方法。访问调查的方式有标准式访问和非标准式访问两种。前者是按一个事先设计好的访问结构，如固定格式的标准化问卷，有顺序地依次提问，并由受访者做出回答。非标准式访问则事先不做统一的问卷或表格，也没有统一的提问顺序，有的只是一个题目或提纲，由调查人员和受访者自由交谈，以获得所需的资料。
邮寄调查。它是通过邮寄或宣传媒体等方式将调查表或调查问卷送至被调查者手中，由被调查者填写，然后将调查表寄回或投放到指定收集点的一种调查方法。
电话调查。电话调查是调查人员利用电话同受访者进行语言交流，从而获得信息的一种调查方式。电话调查具有时效快、费用低等特点。
电脑辅助调查。它也称电脑辅助电话调查系统（computer-assisted telephone interviewing system，CATI）。该系统使电话调查更加便利和快捷，也使调查的质量大大提高了。
座谈会。它也称为集体访谈法，它是将一组被调查者集中在调查现场，让他们对调查的主题（如一种产品、一项服务或其他话题）发表意见，从而获取调查资料的方法。
个别深度访问。它是一种一次只有一名受访者参加的特殊的定性研究。“深访”是一种无结构的个人访问，调查人员运用大量的追问技巧，尽可能让受访者自由发挥，表达他的想法和感受。
观察法。它是指就调查对象的行动和意识，调查人员边观察边记录以收集信息的方法。
实验法。它是一种特殊的观察调查方法，它是在所设定的特殊实验场所、特殊状态下，对调查对象进行实验以取得所需资料的一种调查方法。
其中前六种方法属于询问调查，后两种方法属于观察与实验的方法。

⑼ 数据挖掘的方法有哪些

神经网络方法

神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。

遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

决策树方法

决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。

粗集方法

粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。

覆盖正例排斥反例方法

它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。

统计分析方法

在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。

模糊集方法

即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。

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⑽ 如何提高收集数据和分析数据的能力

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。

想要培养数据分析的能力，可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。

理论：是进行分析的基础
1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；
2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；
3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。

实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的
1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；
2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；
3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；
4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。

也可以采用第三方的大数据服务平台，观向数据是一款整体的数据采集、分析、可视化系统，可以帮助企业品牌发展提供科学化决策。