数据采集方法1
数据采集的五种方法
数据采集的五种方法
1 数据采集的五种方法
数据采集是指向网络等内部或外部资源索取新数据的过程。
它是数据分析最重要的环节，可以大大改善采集低效率、数据格式混乱等问题。
目前，数据采集有多种方式：
1 手动收集
手动收集是指人工收集数据，主要是利用一些调查表从原始数据源中获取信息，例如简单的表单调查，统计流行而有组织的集体调查等。
2 电子邮件
可以通过电子邮件发送某些信息，例如广告、报表、问卷调查等または、用户可以发送反馈消息。
3 网页采集
网页采集是通过爬虫技术从网站抓取信息，爬虫工具会根据一定的搜索规则来提取网页内容，它可以解析出网页信息提取关键数据。
4 扫描数据
通过机器扫描纸质文档，以及自动文字识别技术提取文本数据的技术。
5 API采集
API采集是通过特定程序结构对服务器中数据进行抓取，然后把这些信息组织成一定结构，并提供给用户使用。
以上就是数据采集的基本方法，但现在技术发展迅速，越来越多的新工具能够更好地收集、组织和使用数据，以帮助企业更好地进行商业决策(business decision-making)。
大数据的采集和储存方法
大数据的采集和储存方法大数据的采集和储存方法是指对大量的数据进行收集和储存的过程。
随着互联网的普及和技术的发展，大数据的采集和储存变得越来越重要。
本文将从数据采集方法和数据储存方法两个方面进行详细的介绍。
一、数据采集方法1. 传感器技术：传感器是数据采集的重要工具，通过测量和捕捉物理对象的各种参数，如温度、湿度、压力、运动等，实时采集数据。
2. 互联网爬虫：互联网爬虫是通过自动化程序从互联网上抓取数据的技术，可以获取网页内容、图片、音频、视频等各种类型的数据。
3. 移动设备数据收集：现代移动设备（如智能手机和平板电脑）通过GPS、传感器和应用程序等功能，可以实时收集用户的位置信息、健康数据、社交媒体数据等。
4. 日志记录：系统和应用程序可以通过日志记录用户的操作行为和系统的状态信息，以便后续分析和优化。
5. 社交媒体数据：大部分社交媒体平台提供API接口，用于开发者获取用户数据，包括个人信息、动态、朋友关系等。
二、数据储存方法1. 关系型数据库：关系型数据库采用表格的形式储存数据，通过定义表之间的关系实现数据的查询和管理。
常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
2. NoSQL数据库：NoSQL（Not Only SQL）是一类非关系型数据库，不需要预先定义数据模型，能够有效地存储和处理半结构化和非结构化数据。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。
3. 分布式文件系统：分布式文件系统将数据分散在多个存储节点上，实现高可用性和可扩展性。
常见的分布式文件系统有Hadoop HDFS、Google File System等。
4. 列式数据库：列式数据库将数据按列储存，能够快速地进行数据查询和聚合操作。
常见的列式数据库有MonetDB、Cassandra等。
5. 内存数据库：内存数据库将数据储存在内存中，能够实现非常高的读写性能。
常见的内存数据库有Redis、Memcached等。
会计信息系统的数据采集和处理方法
会计信息系统的数据采集和处理方法会计信息系统是现代企业中不可或缺的重要组成部分，它通过数据采集和处理来为企业提供全面、准确的财务信息。
本文将着重讨论会计信息系统中的数据采集和处理方法，以及它们的作用和应用。
一、数据采集方法1.手工录入手工录入是最传统的数据采集方法，即通过人工将原始数据逐一输入到会计信息系统中。
这种方法简单直接，适用于数据量较小、变动频率较低的情况。
但手工录入容易出现错误，且工作效率低下。
2.自动录入自动录入方式通过电子设备直接将原始数据输入会计信息系统中，无需人工干预。
例如，通过条码扫描仪将商品销售信息录入系统，或通过银行接口将银行交易记录自动导入系统。
自动录入能够提高数据录入的准确性和效率，适用于数据量较大、变动频率高的场景。
3.外部数据接口外部数据接口是通过与其他系统进行数据交互，将外部数据导入会计信息系统。
例如，与供应商系统对接以获取采购订单信息、与银行系统对接获取银行对账单。
这种方法可以减少人工录入的工作量，提高数据采集的时效性和准确性。
二、数据处理方法1.分类录入分类录入是指将采集到的数据按照不同的分类准则，如科目、日期等进行归类。
通过定义规则和账户结构，将数据自动分配到相应的会计科目中。
这种方法可以降低人为错误的风险，提高数据的一致性和准确性。
2.计算处理计算处理是对采集到的数据进行计算、汇总和分析，以生成各类财务报表和经营分析报告。
常见的计算处理包括总账账目计算、财务分析指标计算、成本核算等。
该方法可以帮助企业进行财务业绩分析和决策支持。
3.异常处理在数据处理过程中，可能会出现各种异常情况，如数据缺失、重复录入、逻辑错误等。
异常处理方法是通过设定规则和检测机制，对异常数据进行及时发现和处理。
例如，系统可以设定警报机制，对超出设定范围的数据进行提示或自动修正，以保证数据的准确性和完整性。
三、数据采集和处理的应用1.财务报告编制会计信息系统通过数据采集和处理，可以快速、准确地生成各类财务报表，如资产负债表、利润表等。
数据采集的常用方法
数据采集的常用方法
数据采集是指从各种数据源中获取数据的过程。
在数据分析和数据挖掘中，数据采集是非常重要的一步。
以下是数据采集的常用方法：
1. 爬虫技术
爬虫技术是一种自动化获取网页数据的技术。
通过编写程序，可以自动访问网页并抓取其中的数据。
爬虫技术可以应用于各种网站，包括搜索引擎、社交媒体、电商平台等。
2. API接口
API接口是指应用程序接口，是一种通过编程方式获取数据的方法。
许多网站提供API接口，可以通过API接口获取数据。
API接口通常需要注册并获取授权，才能使用。
3. 数据库查询
数据库查询是指通过查询数据库获取数据的方法。
许多网站将数据存储在数据库中，可以通过查询数据库获取数据。
数据库查询需要掌握SQL语言，可以使用各种数据库管理系统进行查询。
4. 文件导入
文件导入是指将数据从文件中导入到数据分析工具中的方法。
常见
的文件格式包括CSV、Excel、JSON等。
文件导入需要掌握数据分析工具的导入功能，可以使用Excel、Python、R等工具进行导入。
5. 人工采集
人工采集是指通过手动方式获取数据的方法。
例如，通过调查问卷、电话访问、实地调查等方式获取数据。
人工采集需要投入大量的时间和人力，但可以获取更加准确的数据。
以上是数据采集的常用方法，不同的方法适用于不同的数据源和数据类型。
在进行数据采集时，需要根据具体情况选择合适的方法，并注意数据的准确性和完整性。
数据采集的方法有哪些
数据采集的方法有哪些数据采集的方法一、基本方法数据采集根据采集数据的类型可以分为不同的方式，主要方式有：传感器采集、爬虫、录入、导入、接口等。
(1)传感器监测数据：通过传感器，即现在应用比较广的一个词：物联网。
通过温湿度传感器、气体传感器、视频传感器等外部硬件设备与系统进行通信，将传感器监测到的数据传至系统中进行采集使用。
(2)第二种是新闻资讯类互联网数据，可以通过编写网络爬虫，设置好数据源后进行有目标性的爬取数据。
(3)第三种通过使用系统录入页面将已有的数据录入至系统中。
(4)第四种方式是针对已有的批量的结构化数据可以开发导入工具将其导入系统中。
（5）第五种方式，可以通过API接口将其他系统中的数据采集到本系统中。
二、大数据技术的数据采集（1）离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。
在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。
（2）实时采集：工具：XXX；实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比方，用于记录数据源的执行的各类操作举动，比方收集监控的流量管理、金融应用的股票记账和web效劳器记录的用户拜候行为。
在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消耗者，就像一个水坝一般将上游络绎不绝的数据拦截住，然后按照业务场景做对应的处理（比方去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据储备中。
这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求（3）互联网采集：工具：Crawler。
DPI等；Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。
又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是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，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。
数据采集的方法有哪些
1.数据采集根据采集数据的类型可以分为不同的方式，主要方式有：传感器采集、
爬虫、录入、导入、接口等。
2.感器监测数据：通过传感器，即现在应用比较广的一个词：物联网。
通过温湿
度传感器、气体传感器、视频传感器等外部硬件设备与系统进行通信，将传感器监测到的数据传至系统中进行采集使用。
3.第二种是新闻资讯类互联网数据，可以通过编写网络爬虫，设置好数据源后进
行有目标性的爬取数据
4.第三种通过使用系统录入页面将已有的数据录入至系统中
5.第四种方式是针对已有的批量的结构化数据可以开发导入工具将其导入系统
中
6. 6
第五种方式，可以通过API接口将其他系统中的数据采集到本系统中。
数据采集常用方法
数据采集常用方法数据采集是指从不同来源收集和获取数据的过程。
以下是一些常用的数据采集方法：1. 网络爬虫：使用网络爬虫技术从网页上自动提取数据。
爬虫可以按照预定的规则浏览网页，并提取感兴趣的数据，如文本、图像、链接等。
2. API调用：许多网站和服务提供应用程序接口（API），通过API调用可以获取特定数据。
开发人员可以使用API文档提供的指令和参数来访问和提取数据。
3. 传感器：在物联网和传感器技术的支持下，可以使用各种传感器来收集数据。
传感器可以测量环境参数（如温度、湿度、压力等）、位置信息、运动轨迹等。
4. 数据库查询：通过查询数据库，可以提取存储在其中的数据。
数据库查询语言（如SQL）可以用于从关系型数据库中检索、过滤和聚合数据。
5. 日志文件分析：许多系统和应用程序会生成日志文件，其中包含了有关系统运行和用户行为的信息。
通过分析和解释这些日志文件，可以提取有价值的数据。
6. 社交媒体监测：社交媒体平台提供了API和工具，用于收集和分析用户生成的内容。
这些数据可以用于了解用户观点、情绪分析、品牌监测等。
7. 问卷调查：通过设计和分发问卷调查，可以收集人们的意见、偏好和反馈。
这种方法可以定性和定量地获取数据。
8. 实地调研：直接观察和记录现场情况，例如进行市场调研、1/ 2人口普查等。
这种方法可以获取真实、准确的数据。
9. 数据交换：与其他组织或个人进行数据交换，共享数据资源。
这可以通过文件传输、数据集合的共享等方式进行。
需要根据特定情况和需求选择适当的数据采集方法，并确保遵守相关法律和道德规范，尊重隐私和数据保护原则。
2/ 2。
简述数据采集的常用方法和工具。
简述数据采集的常用方法和工具。
数据采集是指通过各种技术手段和工具，收集和获取特定数据的过程。
在信息时代，数据已经成为重要的资产，数据采集的重要性也日益凸显。
本文将简述数据采集的常用方法和工具。
一、常用的数据采集方法：1. 人工采集：人工采集是指通过人工手动输入的方式进行数据采集。
这种方法的优点是采集灵活，能够采集到复杂和难以自动化采集的内容。
缺点是耗时耗力，适用于规模较小、数据量较少的场景。
2. 网络爬虫：网络爬虫是一种自动化采集数据的方法，通过模拟用户访问网页的行为，抓取网页上的数据。
网络爬虫可以根据网页结构提取所需数据，并可实现批量采集。
这种方法的优点是高效、自动化，适用于大规模数据采集。
缺点是可能会受到目标网站的限制，需要维护和更新。
3. 传感器采集：传感器采集是通过传感器设备实时获取数据的方法。
例如，温度传感器可以获取实时的温度数据，加速度传感器可以获取实时的加速度数据。
这种方法的优点是数据准确、实时性强，适用于需要实时监控的场景。
缺点是需要专用的传感器设备，成本较高。
4. 日志文件采集：许多应用程序和系统会记录运行过程中的日志，包含了重要的系统操作、错误信息等数据。
通过采集和分析这些日志文件，可以获取有价值的信息。
这种方法的优点是可以获取到系统运行的详细信息，缺点是需要分析日志文件的格式和内容。
5. 问卷调查：问卷调查是通过编制问卷，向目标人群收集信息的方法。
通过问卷调查，可以获取到人们的观点、意见和需求等。
这种方法的优点是可以直接获取目标人群的反馈，缺点是受到样本选择和问卷设计的限制。
二、常用的数据采集工具：1. Python爬虫框架：Python爬虫框架是一种用于开发网络爬虫的工具。
例如，Scrapy框架提供了一套用于编写网络爬虫的高级API，可以方便地实现数据的抓取和处理。
2. 数据库管理系统：数据库管理系统（DBMS）是一种用于管理数据库的软件工具。
常用的DBMS有MySQL、Oracle等。
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C式选择表 家庭中18岁 以上人口数 1 2 3 4 5 6或以上 被抽选人的 序号为 1 1 2 2 3 3
3）调查员对每户家庭中的成年人进行排序和 编号。排序方法：男性在前，女性在后；年 纪大的在前，年纪小的在后。 4）调查员按照调查表上的编号找出编号相同 的“选择卡”，依据家庭人数从“选择卡” 中查出该选个体的序号。然后对这一序号对 应的该家庭成员进行访谈。
第二阶段从县市、标准都会统计区中抽取出街区。
首先标示出每个县市或标准都会统计区中的市区街区、 户政调查单位、或者乡村中的等值区域。 使用比例抽样法，从每个县市或标准都会统计区中， 抽出6个以上的街区。最后得到562条街区
第三阶段：抽取住户和访谈
依据街道上的住址随机抽取住户。 抽到地址后，访问员与该住户取得联系，从中抽 取合格的被访者。访问员查阅选取表找出可能的 被访者。总共联系上1934人。 展开访问，结果完成了75.9%，最终样本为1468 人。
子群3 子群 子群5 子群
子群2 子群
子群4 子群 子群7 子群 子群6 子群 子群1 子群
两种情境下要考虑采用整群抽样：
没有最终要素名册，也就是没有有关最终要素的抽 样框； 总体分散，取得样本的成本极其高昂。
步骤：
1）就是首先将总体划分为若干个小子群，这些子 群包含有最终抽样元素，或者经过多层后包含有最 终抽样元素。 2）然后以这些群为抽样单位，按照简单随机抽样 法或者系统抽样法从中抽出部分子群， 3）抽取出的子群的所有元素都构成样本元素。
界定总体 制定抽样框 决定抽样方案：抽样方式的选择、主要目标 变量的精度确定、样本规模的确定 实施抽样 样本质量评估
6. 2 概率抽样 (probability sampling)
简单随机抽样 系统抽样 分层抽样 整群抽样 多阶段抽样 概率与规模成比例抽样（PPS) 户内抽样
1）简单随机抽样 简单随机抽样 （simple random sampling)
1）随意抽样（haphazard sampling/accidental sampling）：偶遇或方 便抽样 电视节目的街头访问；杂志的读者问卷。
1950年代BBC常 年聘请1,000多兼 职的调查人员了解 民众对广播和电视 节目的反应。（照 片：1955年）
盖洛普民意调查研究所 盖洛普
盖洛普的研究显示，在任何一个特殊场所，如商店、体 盖洛普 育馆、火车站等地找到的人都不能完全代表所有的人， 只有去人们家里向人们提问才能确保被提问的人代表了 所有的人。 30年代到80年代中期，在这50年的时间里，盖洛普 盖洛普民 盖洛普 意调查研究所对12次美国总统 美国总统选举的调查显示，盖洛普 美国总统 盖洛普 民意调查的准确率非常高。 1948年预测错误，杜鲁门 当选，杜威落败。 80年代中期以后，由于95%的美国家庭都拥有了电话， 使得利用电话进行调查成为可能。盖洛普 盖洛普民意调查研究 盖洛普 所的做法：1）利用计算机随机选电话号码；2）确保提 问方式的中立性，以防止对被提问者如何回答产生误导。
例如：2007年3月，湖北省员工数在100以下的企业。
抽样框（sampling frame）：总体要素的列表或者准列 表。电话簿、户籍记录、税收记录、产业名录。抽样框 和总体之间不吻合是偏差的一个来源之一。
随机（random）：任何元素都具有同等的、 独立于任何其他事件的、被抽到的概率。 抽样误差（sampling error）：直观的说， 就是由于随机而造成的样本统计量与总体 参数之间的偏差。两个影响因素：样本规 模、样本元素之间的异质性。
A式选择表 家庭中18岁以 被抽选人的序 上人口数 号为 1 2 3 4 5 6或以上 1 1 1 1 1 1
B1式选择表 家庭中18岁以 被抽选人的序 上人口数 号为 1 2 3 4 5 6或以上 1 1 1 1 2 2
B2式选择表 家庭中18岁 以上人口数 1 2 3 4 5 6或以上 被抽选人的 序号为 1 1 1 2 2 2
抽样率=1468/1.5亿=0.01%。
几个调查网站
芝加哥大学“全国民意研究中心”（national opinion research center)——GSS 英国的社会态度调查（British Social Attitude Survey) 德国的全国大调查（German ALLBUS) 密歇根大学“政治与社会研究校际资料库”（interuniversity consortium for political and social research ,ICPSR)
例如：城市人口抽样
样 本
---------
街道n-1 街道2
街道1
---------
街道n
注意：
整群抽样比简单随机抽样花费较少，但是更不 精确。 一般来说，整群抽样的设计原则是：尽可能设 计较多的群，和抽取较多的群，而减少每个群 的抽样元素数量。人口调查常常是在每个社区 找5户，如果要抽取2000户的话，就需要400 个社区。 为了改进样本代表性，也可以在整群抽样的每 一阶段采取分层技术，而非简单随机抽样法。
3）当研究者感兴趣的层占总体的比例很小的 时候，若采用简单随机抽样方法就可能会漏 掉该层的元素，此时常用分层抽样。 4）在某些特殊情况下，研究者可能想让某个 层在样本中的比例不同于其在总体中的真正 比例，此时也常用分层抽样。 5）在3）与4）情境下，做推断的时候，要进 行处理。
（4）整群抽样（cluster sampling) ）整群抽样（
（2）等距离抽样 等距离抽样 (interval sampling)
也称之为系统抽样（systematic sampling） 步骤： 1）首先将总体中的个体按照某种顺序排 列起来，编号。 2）按照某种规则确定一个随机起点，然 后，每隔一定的间隔抽取一个元素，直到抽 满n个元素形成一个样本为止。 值得注意的问题：如果样本的元素是按 照某种循环或模式组织起来的。则会出现周 期性问题。
抽样方法：一组复杂的多阶段概率抽样，将 多阶段抽样、分层抽样和PPS结合在一起。 第一阶段抽取县市和标准都会统计区
首先，制作一个全国性的抽样框，包括：全美各 县市、独立城市和标准都会统计区。每个抽样元 素包含有大约4 000户家庭。 使用4个主要地理区域、是否为都会地区两个变 量将抽样框进行分层。 依据每个县市或者标准都会统计区的住户数，应 用比例抽样法，从每个层中抽出样本。结果是一 组为48个县市或标准都会统计区的样本。
6）概率与规模成比例抽样 （Probability Proportionate to Size, PPS)
多阶段抽样暗含一个假定，在每一个阶段，其抽 样元素的规模大小是相同的，在此假定下，按照 简单随机抽样方法，每一个最终抽样元素被抽到 的概率相同。 如果这一假定违背了，也就是抽样元素的规模大 小不等，就不能再使用简单随机抽样方法了，必 须加以调整。 调整的方法就是：元素被选中的概率与其规模 （用所用子群数来衡量）成正比
7） 户内抽样 （within-household sampling）
从所抽中的每户中抽取一个成年人，已构 成访谈对象的样本。 Kish选择法步骤：
1）现将调查表编号：A、B1、B2、C、D、E1、 E2、F八种。要求每种编号的表的数量占总调 查表数量的比例为：1/6、1/12、 1/12、 1/6、 1/6、 1/12、 1/12 、1/6。 2)分配每个调查员一套“选择卡”，选择卡的 形式为：
问题
整群抽样与分层抽样有什么区别？ 何时用整群抽样，和使用分层抽样？ 当子群之间的差别较大，群内部差别不大的 时候，采用分层抽样。 当子群间的差别不大，而群内部的差别比较 大的时候，采用整群抽样。
5 ）多阶段抽样multistage sampling
按照隶属关系或层次关系，一层一层分阶段 的往下抽样，一直抽到最基本的抽样元素位 置。 每一阶段的抽样都是按照简单随机抽样、系 统抽样或者分层抽样进行。 例如：CGSS2006的城市抽样
第6讲 抽样设计 Sampling
本讲内容
6.1抽样基本概念及一般过程 6.2概率抽样 6.3 非概率抽样 6.4 样本容量的确定
6.1 抽样基本概念及一般过程
抽样逻辑模型 ——纽曼（2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ07）p275
你要研究什么： 你要研究什么：总体
抽 样 框
抽样过程
样本
概率抽样基本概念：
抽样元素（sampling element）就是资料收集的单位。 可以是个人、群体、组织、书面文件和符号信息、社会 行为。 总体（population）所要研究的元素的集合。 所谓定义总体就是指研究者对将被抽样的单位、地理位 置和总体在时间上的界限进行界定。
元素（个案） 1 2 3 丈夫 妻子 丈夫 妻子 丈夫 妻子 丈夫 妻子 丈夫 妻子 丈夫 妻子
周期循环问题
4 5 6 7 8 9 10 11 12
（3）分层抽样（stratified sampling) 分层抽样（ 分层抽样
子样本2 子样本 子样本1 子样本
类型2 类型
类型1 类型
类型3 类型 类型4 类型
6.3 非概率抽样 (nonprobability sampling)
港大民调： 港大民调：大陆人与台湾人对美国认知的差异
原文出处：/Mil/Trends/200907/245532.html
随意抽样 配额抽样 立意抽样 滚雪球抽样 异常个案抽样 电影： 电影：《The Rise and Rise of Michael Rimmer 》
就是等概率抽样，每个个体以相同的概率被 抽中。这也可以分为重复抽样和不重复抽样两种 形式。 步骤：1）发展一个准确的抽样框； 2）把抽样框中的所有元素编号； 3）利用随机数表选择元素
随机数表使用方法 10819 85717 64540 95692 44985 28459 13687 50699 62110 49307 19105 52686 51336 53101 81842 35376 72734 13951 27528 36140 93818 84972 66048 83361 56465 35859 82675 87301 71211 78007 66241 89679 04843 96407 01970 -------------------------------------------------