最近这段时间总有小伙伴问小编如何采集数据_数据的收集方法6种是什么，小编为此在网上搜寻了一些有关于如何采集数据_数据的收集方法6种的知识送给大家，希望能解答各位小伙伴的疑惑。

如何收集数据(6种数据收集方法)

(相关资料图)

编辑导读:随着“数字智能”时代的到来，我们生活的方方面面都离不开数据。你真的懂数据吗？本文将为您重新解读数据的概念和价值，以及数据的价值在“数字智能”时代是如何一步步得到应用和升华的；因为内容比较多，所以笔者会分几期来讲解。

一.导言

在上一篇文章中，我们已经了解到“数据”是一个庞大的系统(如下图所示)。本文透彻地解释了数据(1):数据来源；以菜市场为例说明了数据源的含义。今天，陈骁主要告诉你如何在指定的“菜市场”后“买菜”，即数据采集的过程。

二。数据收集(购物)

首先我们简单的介绍一下数据收集的方法，然后再介绍一下每一种数据收集表格应该注意的要点。

1.根据该数据收集方法

线下(问卷、实地调研)——注意:遵循五行！

五大要素:

1)关注研究主题和目的。

评估问卷调查质量的一个最重要的标准是问卷的内容是否符合研究主题。即使一份问卷设计得再精致，如果与题目无关也是没有价值的，因为我们问卷调查的本质目的是调查相关的要素和研究群体背后的无数联系。

比如用户满意度的调查，一般涉及两个维度:产品本身(价格、包装等。)和受众特征(年龄、地域、心理满意度等。).

2)题目易读、易懂、概括。

问卷发放后需要受众填写，所以问卷的可理解性最终决定了问卷的质量。

问卷不是学术论文，不需要为了突出专业性而涉及大量专业晦涩的词汇。侦查员能真正理解才是关键。

一般性是指这个问题的设置是否对所有受众具有普遍意义。比如居民出行方式问卷中，你认为最安全的交通工具是A火车B飞机C宝马车D电动车。我们可以看到选项C不具有普适性，它不是一个有A，B，d的量纲选项。

3)充分考虑被调动人的特点。

使用问卷调查法时，应充分结合被转移群体的特点设置问卷；比如，对于学龄前儿童和老年人，就不宜采取书面问卷调查的形式。应该充分考虑他们的语言偏好(一些老年人可能不会说标准的普通话，但他们会说流利的方言)和他们对内容的理解能力，然后派出采访小组进行调查。

4)充分考虑问题排序(循序渐进)

除了每个问题的规范性和合理性，问卷的设置还需要考虑问题之间的逻辑性和连贯性，避免时间、空和人物等维度的频繁跳转。

5)充分考虑统计的便利性

问卷设置除了要考虑问卷调查的受众外，还要充分考虑后期问卷收集后的统计分析；尽量减少后期的工作压力，变量不要设置太多。你要用尽可能少的变量，高效的获取标签信息，帮助后面的研究定性。

上线(按数据采集端口分为APP和web)

APP(main)-获取相关数据的数据嵌入点:

首先给大家科普一下。什么是数据埋点？以及为什么APP端要特别注意数据嵌入。

所谓埋点，其实就是收集用户在使用APP过程中的一系列行为数据，优化产品和运营；大部分app都有自己的服务和盈利能力(比如 *** 、Get等。)，所以想要实现转化，引导购买，就需要把“点”埋在具体的交互组件里(比如，点击跳转链接、购买按钮等。)，然后对PV、UV做一些研究；停留时间、跳出率、购买率等指标量化。

就埋藏点的形式而言，主要分为以下三种类型:

代码嵌入:当控制操作发生时，通过预先编写的代码发送数据。目前百度统计和友盟都提供这项服务。

以下面这个例子为例，如果我们要统计 *** APP中添加购物车按钮的点击次数，当它被点击时，我们可以在这个按钮对应的OnClick函数中调用SDK提供的数据发送接口来发送数据。

优点:控制发送数据的时间，详细记录事件自定义属性；缺点:时间和人力成本高，数据传输时效性差。

可视化嵌入:采用可视化交互手段，通过可视化界面配置控件操作与事件操作的关系，通过后台截屏采集数据；比如在用户多次刷新时，结合大数据算法计算用户喜好，进行推送内容和产品的切换，然后通过视觉嵌入自动切换对应的个性化推荐内容页面。

优点:成本低，速度快，产品、市场等部门都可以参与；缺点:行为记录信息少，支持分析方法少，减轻开发负担。

无埋点:当用户显示UI界面元素时，平台会通过控件绑定触发事件。当事件被触发时，系统会有相应的接口供开发者处理这些行为；上传UI界面后，系统可以自动识别生成控件的唯一ID，ID是在程序内部生成的。只有保证这些id在不同手机上是相同的，用户才能获得没有埋点的数据。

优点:无需埋点，方便快捷；缺点:行为记录信息少，传递压力大。

网页- *** 爬虫(python，C…):

就具体语法而言，不同的工具无法提供具体语法的指导(每个人都根据自己的语言在CSDN上搜索)，但其整体方法论是一致的。

方法论:手动确定抓取信息的维度→分析目标网站的URL构成→确认抓取工具→编写编程语言→获取数据→本地存储→后期进行数据挖掘。