數據的整理收集與分析的方法

1. 常見的收集數據的方法有哪些

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  收集數據的方法主要有普查和抽樣調查兩種方式，當對要求數據非常非常准確的時候可以採取普查的方式，抽樣調查是在被調查的數據中隨機地抽取一些數據組成一個樣本，通過對樣本中數據的分析去估計全體數據的情況。常見的方法還有問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗等。

  常見的收集數據的方法，主要看你做哪方面的數據分析報告了，根據你分析目的選擇數據收集方式，主要有普查和抽樣調查兩種方式，當對要求數據非常非常准確的時候可以採取普查的方式，抽樣調查是在被調查的數據中隨機地抽取一些數據組成一個樣本，通過對樣本中數據的分析去估計全體數據的情況。常見的方法還有問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗等。

  還有觀察法

  觀察法是通過開會、深入現場、參加生產和經營、實地采樣、進行現場觀察並准確記錄(包括測繪、錄音、錄相、拍照、筆錄等)調研情況。主要包括兩個方面:一是對人的行為的觀察，二是對客觀事物的觀察。觀察法應用很廣泛，常和詢問法、搜集實物結合使用，以提高所收集信息的可靠性。

  根據觀察的場景，可以將觀察區分為實驗室觀察和實地觀察；根據觀察者的參與程序，可分為參與觀察和非參與觀察；根據觀察的准備程度，可分為結構性觀察和非結構性觀察。不同類型的觀察，適用於不同情境，觀察者也扮演著不同角色。

2. 數據分析的方法有哪些

數據分析是指通過統計分析方法對收集到的數據進行分析，將數據加以匯總、理解並消化，通過數據分析可以幫助人們作出判斷，根據分析結果採取恰當的對策，常用的數據分析方法如下：

將收集到的數據通過加工、整理和分析的過程，使其轉化為信息，通常來說，數據分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理數據最常用的一種方法；

表格設計應清楚表明對應關系，簡潔明了，有利於發現要相關量之間的關系，並且在標題欄中還要註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等；

而作圖法則能夠醒目地表達各個物理量間的變化關系，從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，一些復雜的函數關系也可以通過一定的變化用圖形來表現。

想要了解更多關於數據分析的問題，可以咨詢一下CDA認證中心。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

3. 在我們生活中,都可以用哪些方法收集和整理數據呢

1、抽樣調查法。

抽樣調查法是指從研究對象的全部單位中抽取一部分單位進行考察和分析，並用這部分單位的數量特徵去推斷總體的數量特徵的一種調查方法。其中，被研究對象的全部單位稱為「總體」；

從總體中抽取出來，實際進行調查研究的那部分對象所構成的群體稱為「樣本」。在抽樣調查中，樣本數的確定是一個關鍵問題。

2、折線圖

折線圖和帶數據標記的折線圖 折線圖用於顯示隨時間或有序類別而變化的趨勢，可能顯示數據點以表示單個數據值，也可能不顯示這些數據點。在有很多數據點並且它們的顯示順序很重要時，折線圖尤其有用。

3、歸納法

歸納推理是一種由個別到一般的推理。由一定程度的關於個別事物的觀點過渡到范圍較大的觀點，由特殊具體的事例推導出一般原理、原則的解釋方法。

自然界和社會中的一般，都存在於個別、特殊之中，並通過個別而存在。一般都存在於具體的對象和現象之中，因此，只有通過認識個別，才能認識一般。

4、演繹法

演繹推理是由一般到特殊的推理方法。與「歸納法」相對。推論前提與結論之間的聯系是必然的，是一種確實性推理。

運用此法研究問題，首先要正確掌握作為指導思想或依據的一般原理、原則；其次要全面了解所要研究的課題、問題的實際情況和特殊性；然後才能推導出一般原理用於特定事物的結論。

(3)數據的整理收集與分析的方法擴展閱讀：

從商業角度來看，從前未知的統計分析模式或趨勢的發現為企業提供了非常有價值的洞察力。數據整理技術能夠為企業對未來的發展具有一定的預見性。數據整理技術可以分成3類：群集、分類和預測。

群集技術就是在無序的方式下集中信息。群集的一個例子就是對未知特點的群體商業客戶的分析，對這一例子輸入相關信息就可以很好的定義客戶的特點。

分類技術就是指定object，以確定集合。集合通常用上面的技術來形成，可以舉一個例子就是把客戶按照他們的收入水平分成特定的銷售群體。

預測技術就是對某些特定的對象和目錄輸入已知值，並且把這些值應用到另一個類似集合中以確定期望值或結果。比如，一組戴頭盔和肩章的人是足球隊的，那麼我們也認為另一組帶頭盔和肩章的人也是足球隊的。

4. 數據分析中數據收集的方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

5. 數據收集有哪些方法

數據收集的四種常見的方式包括問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗，幾種方法各有各的又是和缺點，具體分析如下。

四是實驗。實驗設計數據是四種方法中最耗時間的一種，因為它是通過各種各樣的實驗來得到一個統一的方向，也就是說，在這個過程中，可能有無數次的失敗。但是實驗得到的數據是最准確的，而且可能會推動某個行業的進步。所以，實驗收集數據的優點是數據的准確性很高，而他的缺點就是未知性很大，不管實驗的周期還是實驗的結果都是不確定性的。

隨著科技的發展和大數據時代的到來，收集數據越來越容易，而大家也應該更注重於保護和利用數據。

6. 收集數據通常可以採用的方法有哪三種

1、訪問調查：訪問調查又稱派員調查，它是調查者與被調查者通過面對面地交談從而得到所需資料的調查方法。

2、郵寄調查：郵寄調查是通過郵寄或其他方式將調查問卷送至被調查者，由被調查者填寫，然後將問卷寄回或投放到指定收集點的一種調查方法。

3、電話調查：電話調查是調查人員利用電話通受訪者進行語言交流，從而獲得信息的一種調查方式。電話調查優點是時效快、費用低；不足是調查問題的數量不能過多。

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收集數據的步驟：

1、確定數據分析的目標

沒有目標的數據分析才真的是無從下手。有了明確的目標導向後，數據收集的范圍和著手點就比較明確了。現實工作當中，一般都是遇到了問題，需要去解決問題的時候，想出來的解決方案就可以成為數據分析的目標。

2、分析需要收集哪些數據

明確了數據分析的目標之後，就需要確定採集哪些數據來分析。目標可以告訴我們范圍，比如取消訂單的操作場景下會涉及到哪些頁面；進一步的要確認這些頁面上有哪些表單數據、操作按鈕、頁面跳轉是需要記錄操作事件的。

考慮每個數據收集點的成本

數據埋點是有成本的，最直觀的就是在性能上會帶來比較大的影響，現在也有一些無埋點的採集技術，本人沒有做過相應研究，這里只以需要埋點採集的來說明。

7. 數據分析的方法有哪些

數據分析是指通過統計分析方法對收集到的數據進行分析，將數據加以匯總、理解並消化，通過數據分析可以幫助人們作出判斷，根據分析結果採取恰當的對策，常用的數據分析方法如下：

將收集到的數據通過加工、整理和分析的過程，使其轉化為信息，通常來說，數據分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理數據最常用的一種方法；

表格設計應清楚表明對應關系，簡潔明了，有利於發現要相關量之間的關系，並且在標題欄中還要註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等；

而作圖法則能夠醒目地表達各個物理量間的變化關系，從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，一些復雜的函數關系也可以通過一定的變化用圖形來表現。

想要了解更多關於數據分析的問題，可以咨詢一下CDA認證中心。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

8. 整理數據的常用方法

1、整理數據的常用方法有：
⑴歸納法: 可應用直方圖、分組法、層別法及統計解析法。
⑵演繹法: 可應用要因分析圖、散布圖及相關回歸分析。
⑶預防法: 通稱管制圖法，包括Pn管制圖、P管制圖、C管制圖、U管制圖、管制圖、X-Rs管制圖。
2、數據整理是對調查、觀察、實驗等研究活動中所搜集到的資料進行檢驗、歸類編碼和數字編碼的過程。它是數據統計分析的基礎。
3、整理數據的步驟：
⑴原始數據之審核。
⑵分類項目之確定。
⑶施行歸類整理。
⑷列表。
⑸繪圖。

9. 數據整理錄入和統計學分析的流程分為幾個步驟

簡單的數據統計一般要經歷的四個步驟，收集、整理、描述和分析。

1、收集數據、整理數據和描述數據；調查法，統計圖列，統計表。

2、全面調查，普查；直接，總體，准確。數據整理是根據統計研究的任務和要求，對統計調查搜集到的大量原始資料進行審核、分組、匯總，使之條理化、系統化，得出能夠反映總體綜合特徵的統計資料的工作過程。

方法

⑴歸納法：可應用直方圖、分組法、層別法及統計解析法。

⑵演繹法：可應用要因分析圖、散布圖及相關回歸分析。

⑶預防法：通稱管制圖法，包括Pn管制圖、P管制圖、C管制圖、U管制圖、管制圖、X-Rs管制圖。

10. 數據收集和分析常用方法

一、頭腦風暴法：

常用於「收集需求」過程中，屬於群體創新技術。聯想是產生新觀念的基本過程。在集體討論問題的過程中，每提出一個新的觀念，都能引發他人的聯想。相繼產生一連串的新觀念，產生連鎖反應，形成新觀念堆，為創造性地解決問題提供了更多的可能性。

在不受任何限制的情況下，集體討論問題能激發人的熱情。人人自由發言、相互影響、相互感染，能形成熱潮，突破固有觀念的束縛，最大限度地發揮創造性地思維能力。

在有競爭意識情況下，人人爭先恐後，競相發言，不斷地開動思維機器，力求有獨到見解，新奇觀念。心理學的原理告訴我們，人類有爭強好勝心理，在有競爭意識的情況下，人的心理活動效率可增加50%或更多。

二、德爾菲技術：

常用於「收集需求」過程中，屬於群體創新技術。這一方法的步驟是：

（1）根據問題的特點，選擇和邀請做過相關研究或有相關經驗的專家。

（2）將與問題有關的信息分別提供給專家，請他們各自獨立發表自己的意見，並寫成書面材料。

（3）管理者收集並綜合專家們的意見後，將綜合意見反饋給各位專家，請他們再次發表意見。如果分歧很大，可以開會集中討論；否則，管理者分頭與專家聯絡。

（4）如此反復多次，最後形成代表專家組意見的方案。

德爾菲法的典型特徵

（1）吸收專家參與預測，充分利用專家的經驗和學識；

（2）採用匿名或背靠背的方式，能使每一位專家獨立自由地作出自己的判斷；

（3）預測過程幾輪反饋，使專家的意見逐漸趨同。

優點：能充分發揮各位專家的作用，集思廣益，准確性高。能把各位專家意見的分歧點表達出來，取各家之長，避各家之短。

缺點：德爾菲法的主要缺點是過程比較復雜，花費時間較長。

三、帕累托圖：

常用於「實施質量控制」過程中。帕累托圖又叫排列圖、主次圖,是按照發生頻率大小順序繪制的直方圖，表示有多少結果是由已確認類型或范疇的原因所造成。它是將出現的質量問題和質量改進項目按照重要程度依次排列而採用的一種圖表。可以用來分析質量問題，確定產生質量問題的主要因素。標准帕累托圖按等級排序的目的是指導如何採取糾正措施：項目班子應首先採取措施糾正造成最多數量缺陷的問題。從概念上說，帕累托圖與帕累托法則一脈相承，該法則認為相對來說數量較少的原因往往造成絕大多數的問題或缺陷。

排列圖用雙直角坐標系表示,左邊縱坐標表示頻數,右邊縱坐標表示頻率.分析線表示累積頻率,橫坐標表示影響質量的各項因素,按影響程度的大小(即出現頻數多少)從左到右排列,通過對排列圖的觀察分析可以抓住影響質量的主要因素.

帕累托法則往往稱為二八原理，即百分之八十的問題是百分之二十的原因所造成的。帕累托圖在項目管理中主要用來找出產生大多數問題的關鍵原因，用來解決大多數問題。

X(經典帕累托圖)

四、控制圖：

常用於「規劃質量、實施質量控制」過程中，就是對生產過程的關鍵質量特性值進行測定、記錄、評估並監測過程是否處於控制狀態的一種圖形方法。根據假設檢驗的原理構造一種圖，用於監測生產過程是否處於控制狀態。它是統計質量管理的一種重要手段和工具。

它是一種有控制界限的圖，用來區分引起的原因是偶然的還是系統的，可以提供系統原因存在的資訊，從而判斷生產過於受控狀態。控制圖按其用途可分為兩類，一類是供分析用的控制圖，用來控制生產過程中有關質量特性值的變化情況，看工序是否處於穩定受控狀；再一類的控制圖，主要用於發現生產過程是否出現了異常情況，以預防產生不合格品。

7點規則：如果遇到連續7點數據落在平均線的同一側。那麼，應當考慮是否存在特殊原因。因為，一個點落在平均線一側的概率是1/2。連續兩點落在同一側的概率是1/2中的1/2=1/4。連續三點落在同一側的概率是1/4中的1/2=1/8。如此下去，連續七點落在同一側的概率是（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）=1/128=0.0078。這個概率值是千分之8。這個概率應當講是很小的。當我們在生產抽樣的時候，這樣小的概率是不應當被抽到的。現在被抽到了，說明不正常了，就有可能發生了特殊原因。

五、SWOT分析：

常用於「識別風險」過程中，其中，S代表strength(優勢)，W代表weakness(弱勢)，O代表opportunity(機會)，T代表threat(威脅)。其中，S、W是內部因素，O、T是外部因素。這種分析常用於企業內部分析方法，即根據企業自身的既定內在條件進行分析，找出企業的優勢、劣勢及核心競爭力之所在。

近來，SWOT分析已廣被應用在許多領域上，如學校的自我分析、個人的能力自我分析等方面。比如，在利用SWOT對自己進行職業發展分析時，可以遵循以下五個步驟：

第一步，評估自己的長處和短處每個人都有自己獨特的技能、天賦和能力。在當今分工非常細的環境里，每個人擅長於某一領域，而不是樣樣精通。(當然，除非天才)。舉個例子，有些人不喜歡整天坐在辦公室里，而有些人則一想到不得不與陌生人打交道時，心裡就發麻，惴惴不安。請作個列表，列出你自己喜歡做的事情和你的長處所在。同樣，通過列表，你可以找出自己不是很喜歡做的事情和你的弱勢。找出你的短處與發現你的長處同等重要，因為你可以基於自己的長處和短處上，作兩種選擇；或者努力去改正常的錯誤，提高你的技能，或是放棄那些對你不擅長的技能要求的學系。列出你認為自己所具備的很重要的強項和對你的學習選擇產生影響的弱勢，然後再標出那些你認為對你很重要的強弱勢。

第二步，找出您的職業機會和威脅。我們知道，不同的行業(包括這些行業里不同的公司)都面臨不同的外部機會和威脅，所以，找出這些外界因素將助您成功地找到一份適合自己的工作，對您求職是非常重要的，因為這些機會和威脅會影響您的第一份工作和今後的職業發展。如果公司處於一個常受到外界不利因素影響的行業里，很自然，這個公司能提供的職業機會將是很少的，而且沒有職業升遷的機會。相反，充滿了許多積極的外界因素的行業將為求職者提供廣闊的職業前景。請列出您感興趣的一兩個行業，然後認真地評估這些行業所面臨的機會和威脅。

第三步，提綱式地列出今後3-5年內您的職業目標。仔細地對自己做一個SWOT分析評估，列出您5年內最想實現的四至五個職業目標。這些目標可以包括：您想從事哪一種職業，您將管理多少人，或者您希望自己拿到的薪水屬哪一級別。請時刻記住：您必須竭盡所能地發揮出自己的優勢，使之與行業提供的工作機會完滿匹配。

第四步，提綱式地列出一份今後3-5年的職業行動計劃。這一步主要涉及到一些具體的內容。請您擬出一份實現上述第三步列出的每一目標的行動計劃，並且詳細地說明為了實現每一目標，您要做的每一件事，何時完成這些事。如果您覺得您需要一些外界幫助，請說明您需要何種幫助和您如何獲取這種幫助。例如，您的個人SWOT分析可能表明，為了實現您理想中的職業目標，您需要進修更多的管理課程，那麼，您的職業行動計劃應說明要參加哪些課程、什麼水平的課程以及何時進修這些課程等等。您擬訂的詳盡的行動計劃將幫助您做決策，就像外出旅遊前事先制定的計劃將成為您的行動指南一樣。

第五步，尋求專業幫助。能分析出自己職業發展及行為習慣中的缺點並不難，但要去以合適的方法改變它們卻很難。相信您的朋友、上級主管、職業咨詢專家都可以給您一定的幫助，特別是很多時候藉助專業的咨詢力量會讓您大走捷徑。有外力的協助和監督也會讓您更好的取得效。

六、敏感性分析：

常用於「實施定量風險分析」過程中，敏感性分析的作用是確定影響項目風險的敏感因素。尋找出影響最大、最敏感的主要變數因素，進一步分析、預測或估算其影響程度，找出產生不確定性的根源，採取相應有效措施。敏感性分析有助於確定哪些風險對項目具有最大的潛在影響。它把所有其他不確定因素保持在基準值的條件下，考察項目的每項要素的不確定性對日標產生多大程度的影響。敏感性分析最常用的顯示方式是龍卷風圖。龍卷風圖有助於比較具有較高不確定性的變數與相對穩定的變數之間的相對重要程度。

七、預期貨幣價值：

又稱風險暴露值、風險期望值，是定量風險分析的一種技術，常和決策樹一起使用，它是將特定情況下可能的風險造成的貨幣後果和發生概率相乘，此項目包含了風險和現金的考慮。正值表示機會，負值表示風險。每個可能結果的數值與發生機率相乘後加總即得到。

例：一專案投資100萬,有50%機率會延誤而罰款20萬則EMV值為多少?

答：100+(-20*50%)=90

八、蒙特卡羅法：

用於定量風險分析，是一種採用隨機抽樣（Random Sampling）統計來估算結果的計算方法。項目管理中蒙特卡羅模擬方法的一般步驟是：

1．對每一項活動，輸入最小、最大和最可能估計數據，並為其選擇一種合適的先驗分布模型；

2．計算機根據上述輸入，利用給定的某種規則，快速實施充分大量的隨機抽樣

3．對隨機抽樣的數據進行必要的數學計算，求出結果

4．對求出的結果進行統計學處理，求出最小值、最大值以及數學期望值和單位標准偏差

5．根據求出的統計學處理數據，讓計算機自動生成概率分布曲線和累積概率曲線(通常是基於正態分布的概率累積S曲線)

6．依據累積概率曲線進行項目風險分析。