數據收集技巧和方法

⑴ 統計數據的具體搜集方法有哪些

統計數據的具體搜集方法有很多，具體針對不同的情況，採用不同的方法：

1. 訪問調查。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。（詢問調查、抽樣調查）

2. 郵寄調查。它是通過郵寄或宣傳媒體等方式將調查表或調查問卷送至被調查者手中，由被調查者填寫，然後將調查表寄回或投放到指定收集點的一種調查方法。（詢問調查、抽樣調查）

3. 電話調查。電話調查是調查人員利用電話同受訪者進行語言交流，從而獲得信息的一種調查方式。電話調查具有時效快、費用低等特點。（詢問調查、抽樣調查）

4. 網上調查。網路大數據使調查的質量大大提高了。（詢問調查、抽樣調查）

5. 座談會。它也稱為集體訪談法，它是將一組被調查者集中在調查現場，讓他們對調查的主題（如一種產品、一項服務或其他話題）發表意見，從而獲取調查資料的方法。（詢問調查、抽樣調查）

6. 個別深度訪問。它是一種一次只有一名受訪者參加的特殊的定性研究。「深訪」是一種無結構的個人訪問，調查人員運用大量的追問技巧，盡可能讓受訪者自由發揮，表達他的想法和感受。

7. 觀察法。它是指就調查對象的行動和意識，調查人員邊觀察邊記錄以收集信息的方法。

8. 實驗法。它是一種特殊的觀察調查方法，它是在所設定的特殊實驗場所、特殊狀態下，對調查對象進行實驗以取得所需資料的一種調查方法。

拓展資料：

統計數據是表示某一地理區域自然經濟要素特徵、規模，結構、水平等指標的數據。是定性、定位和定量統計分析的基礎數據。比如我們通常所說的統計年鑒。

⑵ 數據分析中數據獲取的方式有哪些

方式1、外部購買數據

有很多公司或者平台是專門做數據收集和分析的，企業會直接從那裡購買數據或者相關服務給數據分析師，這是一種常見的獲取數據的方式之一。

方式2、網路爬取數據

除了購買數據以外，數據分析師還可以通過網路爬蟲從網路上爬取數據。比如大家可以利用網路爬蟲爬取一些需要的數據，再將數據存儲稱為表格的形式。

方式3、免費開源數據

外部購買數據要花費一定的資金，網路爬取對技術又有一定的要求，有沒有什麼辦法能又省力又省錢的採集數據呢?當然有，互聯網上有一些“開放數據”來源，如政府機構、非營利組織和企業會免費提供一些數據，根據需求你可以免費下載。

方式4、企業內部數據

了解了企業外部數據的來源，其實企業內部本身就會產生很多數據提供給我們分析，我們一起來了解一下吧。前面說了，內部數據通常包含銷售數據、考勤數據、財務數據等。

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⑶ 大數據採集方法分為哪幾類

1、離線搜集：

工具：ETL;

在數據倉庫的語境下，ETL基本上便是數據搜集的代表，包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需求針對具體的事務場景對數據進行治理，例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。

2、實時搜集：

工具：Flume/Kafka;

實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景，比方，用於記錄數據源的履行的各種操作活動，比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據搜集會成為Kafka的顧客，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等)，之後再寫入到對應的數據存儲中。

3、互聯網搜集：

工具：Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規矩，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。

除了網路中包含的內容之外，關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。

4、其他數據搜集方法

關於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，能夠通過與數據技術服務商合作，運用特定體系介面等相關方式搜集數據。比方八度雲核算的數企BDSaaS，無論是數據搜集技術、BI數據剖析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。

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⑷ 大數據時代SEO數據如何搜集和分析

大數據時代SEO數據如何搜集和分析

在這個人人都高喊「大數據時代」的今天，數據似乎被提到一個前所未有的高度。無論是個人站長還是大中型公司，亦或是大型跨國集團，無論是網路營銷還是線下的市場營銷都在意識到數據的重要性，凡是都以數據來說話。但是，據筆者了解，在很多中小型公司和個人站長中，對於數據重視有餘，卻利用不足。
很多人不清楚需要搜集什麼樣的數據;也有的不清楚通過什麼渠道來搜集數據;還有大部分不清楚搜集整理的數據如何去分析，進而也就不清楚怎麼去利用這些數據。所以，很多數據也就僅僅只是數字，無法去轉化和為公司利益服務，成了一個華麗麗的擺設或者雞肋。先來說說三類將數據做成擺設的類型：1、重視數據但不清楚如何搜集，這是「被數據」類型。對數據處於模糊了解狀態，由於生活在這個信息爆炸化時代，耳濡目染各種宣講數據的重要性，自然也就重視起數據來，知道公司和企業做事和計劃要靠數據來支撐。但是由於沒有專業的相關數據人員，自己的公司(或者是個人站長)該做哪些數據，通過什麼渠道來搜集整理，可謂是一知半解。最後可能是通過頭腦風暴和網上的所謂教程來比葫蘆畫瓢，再加上咨詢下同行，東拼西湊而成的數據，這樣的數據自然就真的只是擺設了。2、了解所需數據但來源不規范，這是「誤數據」類型。對數據了解比較了解，由於在互聯網或者公司摸爬滾打多年，出於自身原因和目的大概知道該需要什麼數據。但是同樣由於沒有專業的相關數據人員，對於數據的來源和製作並不規范，數據採集也可能存在誤差。所以，這些數據就可能失真，利用價值自然也不是很大。其實，這類數據比第一類更加成了擺設。3、會做數據但不會解讀分析，這是「賤數據」類型。對數據有清楚了解，並有準確的數據來源和較明確的數據需求，但是卻等於入寶山而空回，坐擁金礦卻不會利用，豈不是把這些可以帶來真金白銀的數據給輕賤了?只是簡單的搜集整理，把數據形成可視化的報表，但是只是這些數據又能說明什麼問題呢。數據背後的意義是什麼，怎樣去解讀數據來為公司和個人創造價值，怎樣去利用數據來規避可能存在的風險，怎樣去利用數據分析出現的問題?這些才是數據的真正價值。說的有點多了，其實筆者今天主要講的是網路營銷中有關網站SEO的數據搜集和分析。sem和其他媒體營銷基本都有較成熟的數據整理和分析模式，筆者就不再獻丑贅述。以下講的也只是較為大眾化的數據模式。1、做哪些數據。有關SEO的數據應該需要三方面：①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據：這部分數據可以通過外部站長工具綜合查詢得出。主要包括但不局限於：網站網址、快照日期、域名年齡、網站響應時間、同IP網站、pr值、網路權重、各搜索引擎收錄量、各搜索引擎反鏈數、24小時網路收錄、網路排名詞量、預計網路流量、外鏈數、標題、meta標簽、伺服器信息。這些數據除適用於首頁外，也可以適當用來查詢內頁數據。可以把這些相關數據做成excel表格，以供定期查詢，可按照實際需求增減相關數據的查詢。查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。②網站流量統計數據目前現在大部分的公司和站長的網站流量均採用流量統計工具，極大的方便了SEO相關人員統計整理數據的工作。目前比較專業的數據統計工具有CNZZ、51la和網路統計。論專業性來講，CNZZ比較不錯，論網路流量的准確性和敏感度，筆者覺得網路統計還不錯。閑話少敘，流量數據主要包括但不限於：IP、PV、獨立訪客、人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率、受訪頁面和域名、來源、搜索引擎比例、搜索關鍵詞、訪客詳情、時段分析同樣建議做成excel表格，以供定期查詢，按照實際需求增減相關數據的查詢。查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。
③可監控關鍵詞數據
關鍵詞監控比較簡單，沒什麼好說的，只是建議把關鍵詞進行分類監控匯總。主要包括但不限於：主關鍵詞、主要長尾詞、重要流量詞、品牌詞同樣建議做成excel表格，以供定期查詢，按照實際需求增減相關數據的查詢。查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。
2、通過什麼渠道來搜集數據互聯網時代也是工具代替人工的時代，用工具辦到的事既快又方便，何樂不為。①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據。既然是外部可查詢，一般的站長類工具都可以去查詢，筆者比較喜歡的有愛站和站長之家這兩個在線查詢網站。尤其是站長之家在數據方面做得比較專業。②網站流量統計數據。流量統計工具的功能已經豐富了，並且主流的cnzz、51la等都有數據下載功能。③可監控關鍵詞數據。這個如果是個人站長關鍵詞量比較小，那麼人工在搜索引擎和後台流量統計去一點點核實查詢比較准確。如果批量關鍵詞查詢，最好是使用工具去查詢，但目前的關鍵詞排名軟體在批量查詢中一般都會出現誤差，如果公司有能力，可以自己開發或編寫這類功能的程序軟體。3、如何分析搜集整理的數據成功者半九十，辛苦通過各種渠道觀察搜集的數據，最精華的最具價值的地方在於有人看，而且要會看，通過這些數據為自己的網站得到一些啟迪，並把它發揮出來為自身創造一定的利益。①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據。這些數據分析是作為一個SEO分析自身網站和競爭對手最常用也是最基本的能力。通過這些數據(一定時間的觀察後可繪製成趨勢圖)可以比較清楚的了解自身網站和競爭對手的網站優化情況以及在搜索引擎的權重表現。筆者簡單介紹下如何去解讀這些數據。
網路快照：一個網站快照越新，起碼證明一個網站的內容每天都有新鮮的，網路蜘蛛的抓取更新也是比較頻繁的，換言之，快照是網路蜘蛛對該網站的認可度。域名年齡：業界普遍認為，同等條件下，域名越老在搜索引擎獲得權重相對越高。響應時間：這反映出網站的伺服器性能的好壞。響應值越大，伺服器性能越差，當然無論對於用戶體驗還是搜索引擎都是極為不利的影響。同IP網站：可以查看該IP下有多少網站，可以大致區分出網站所有者是選擇網站託管還是購買獨立IP，如果是獨立IP，順便可以看出該所有者還有哪些網站，順藤摸瓜查看其他網站情況，知己知彼。PR值：這是之前谷歌官方對網站認可度和權重賦予的一種被外界了解的具體數值體現。雖然現在PR值越來越被淡化，但是作為可以衡量網站優劣標準的一個體現，仍具有參考價值。網路權重：這是第三方站長工具根據自身的運算體系揣測的網站在網路權重表現的一種數值，並沒有得到網路的官方認可。但是作為站長衡量網站在網路表現優劣的一個參考，也對廣大站長具有參考價值。反鏈數：通過站長工具查詢的搜索引擎的反鏈數值其實大多都不是很准確，尤其是網路反鏈，查詢命令得出的結果很不理想，網路反鏈值其實只是查詢的域名相關域的搜索結果。不論如何，對於了解自身的外鏈途徑和尋找了解競爭對手的外鏈手法也具有參考意義。收錄量：各搜索引擎的總收錄反映出網站在各個搜索引擎的表現。如果了解網站的總頁面數，也可以更清楚的判斷網站被各個搜索引擎收錄的情況，從而分析網站是否存在問題以及存在哪些問題。每日收錄/24小時收錄：反映出網站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和網站鏈接優化程度。排名詞量：通過查看自己和競爭對手網站的排名詞量，可以尋找網站優化的之間的差距，進而查看這些排名關鍵詞相對應的頁面優化情況。meta標簽：查看網站該頁面title、description、keywords是如何撰寫的，尤其是查看競爭對手。分析為何這樣寫，會學到更多。
②網站流量統計數據自身精確的網站流量統計數據可以讓站長對網站得到更多的了解。看出網站目前的優化情況，並可以為網站以後運營提供很好的參考。流量的分析往往不是單一的，是綜合多種數值進行分析判斷。這塊的分析也是最為復雜的。 IP：分析往往通過日期對比來進行的，比如本周三與上周三，本月上旬與上月上旬。通過分析查看流量的變化情況，可以看出網站最近的變化。當然也有一些其他因素要考慮，比如天氣、節假日、關鍵詞排名、網站伺服器有無宕機、新聞事件等等。PV：數值往往與跳出率和IP進行對比，從而判斷網站的用戶體驗和用戶黏性。uv：獨立訪客量，可以反映出有多少台電腦，也可能接近於多少真實人在訪問網站。人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率：IP與PV的比值，反映出網站用戶體驗好壞。受訪域名和頁面：可以看出網站哪些頁面比較受歡迎以及在搜索引擎的權重表現。來源：訪客是通過何種渠道進入到網站的，從而判斷網站的受眾，再進一步分析受眾相關屬性，可以更加清楚網站的目標人群以及網站運營策略執行情況。關鍵詞：用戶是搜索何種關鍵詞來到網站，為網站布置關鍵詞以及尋找關鍵詞優化是一個很好的途徑。訪客屬性：通過對訪客的地域、教育程度、瀏覽器、網路接入商、操作系統、終端類型等屬性的分析，可以更加詳細的了解網站用戶的情況，為以後網站的優化和運營提供參考。熱點圖：這個熱點圖功能，可以讓站長看到頁面內容被用戶點擊的情況，反映出網站頁面的用戶體驗度以及為頁面內容改進提供參考。
還有一些就不一一介紹了。③可監控關鍵詞數據相對來說這塊數據分析較為簡單些，通過對關鍵詞分類整理，然後查詢在搜索引擎的排名情況，進而對比分析關鍵詞帶來的轉化，可以看出優化情況。哪些還需要加強，哪些需要維護，哪些詞高排名卻沒有帶來實質的意義，進而調整網站優化策略。同時通過關鍵詞帶來的流量和轉化，也可以對比分析其它流量貢獻的轉化，進而為整個網站運營方向和公司預算做出參考。備註：筆者以上所談網站seo數據搜集整理及分析過程大部分針對中小型公司和個人站長而言，且由於精力有限，介紹內容也相對簡易，望見諒。後記：關於《大數據時代SEO數據如何搜集和分析》幾點說明之前寫過一篇《大數據時代SEO數據如何搜集和分析》，由於所寫內容比較多，而且很多內容都可以單獨摘要出來寫出一篇文章，融合在一篇文章中難免敘述不夠詳細。為避免篇幅過長影響閱讀，筆者在個人博客是分兩篇發表的，《seo數據如何規范化搜集整理》以及《網站seo數據如何分析》，除發表在個人博客外，把完整篇整合發表到了月光博客，標題未改。原本是為網站seo數據整理分析起一個規范說明作用，可能由於本人表達有限，導致很多網友誤解。本人在此特聲明以下幾點進行糾正：1.文章重點不在於「大數據」。為 避免引起誤解，在文章一再強調是為中小型企業seo數據整理分析提供借鑒，在開頭已表達「首先聲明，本文在數據高手面前，都有點多餘，都是小兒科的班門弄 斧，故請高手勿耽誤您的時間。」可能標題確實有點標題黨的意味，妄談了「大數據」，但是作為國內的廣大中小型企業，big data和CloudComputing很難在公司中體現出來，但是伴隨著big data和CloudComputing時代的到來，即便是中小企業特別是互聯網公司也會受到影響。筆者相信，大數據的核心並非是死的數據，而是對數據分 析預測能力，所以本文的核心也在數據的整理和分析，而不是去談對於中小企業不切實際的big data，更沒有談什麼大數據分析。如果不是跨國集團及大型企業，產生不了海量數據，請別一味談什麼大數據，只會誤人誤己，更不要迷信大數據2.文章內容由於篇幅有限不能詳細。筆者在文章末尾已給出聲明，限於篇幅長度和個人精力不能詳細闡述seo數據的搜集和分析工作，有些內容卻是介紹比較簡單，而且我也沒有打算把它寫作一篇教程。當然這些內容全是個人經驗之談，可能限於seo層面有些窄，但實屬個人原創，至於說什麼復制粘貼，或者說只是解釋了一些名詞，那麼我無話可說。我相信 響鼓無需重錘，沒必要手把手寫一篇教程式文章，這是寫給有一定基礎的SEOer和營銷團隊看的。3.為何要搜集seo相應數據文章已有解釋。很 多網友看了文章來問我為何要搜集那些數據或者問究竟要搜集哪些seo數據，其實雖然限於文章篇幅，但我還是大致列出了需要搜集整理的seo數據以及解釋了 為何要搜集這些數據，在如何分析搜集整理的數據這一段中其實不光是介紹了如何分析數據的內容，也簡單說明了為什麼搜集這些數據，因為知道如何來看這些數據 就明白了為何要搜集這些數據。4.excel表格只是起到簡單說明，並非真實案例說明。為了配合說明seo數據整理分析，只好自己臨時簡單製作了幾個excel表格，也限於篇幅緣故，詳細說明或者提供案例都讓文章顯得更長，只好作罷。說以再次請大家見諒沒有提供案例，excel表格也只是簡單說明，並沒有參考價值。5.本文重在思路，而非實例操作分享。很多網友說在空談理論，沒有實質性東西。抱怨這類的我不去解釋，因為多是外行。還是套用老話：響鼓不用重錘。本文只是在介紹一種搜集和分析的思路，以及簡單的一個流程和規范化的說明。那些想看手把手教程式的網友定然大失所望，因為沒有想要的所謂干貨，因為這不是。我的大部分文章都是在分享有關網路營銷經驗的思路和策略，很少談具體的技巧和手把手的教程式操作。因為我深信授之以魚不如授之以漁，同樣的操作方法和案例技巧並不一定適合於另一個網站，但是看問題的思路處理事情的策略才是值得分享和傳播的。

⑸ 大數據源收集有哪些方式

線下推行數據搜集

數據搜集在其中分紅網上與線下推行，而在這里在其中可以分紅線下推行店面數據寶安裝、在共同情形運用數據寶搜集、運用LBS技術性依據區域區別數據與依據線下推行搜集數據來展開網上數據剖析比照。

線下推行店面數據寶與在共同情形運用數據寶搜集：線下推行店面數據寶是在特定的店面中安裝一個數據搜集機器設備，依據WiFi探頭作用搜集到店顧客手機上mac碼，來展開准確數據搜集;共同情形搜集數據是運用挪動數據寶，相同搜集特定區域的手機上mac碼展開線下推行客戶的准確個人行為。

地形圖數據搜集

依據技術專業的數據發掘專用工具，依據網路地圖導航、高德導航、360地圖、搜狗地圖、騰訊地圖、圖吧地圖和天地圖，共七個地形圖數據出示方展開全方位搜集店家信息，內容包括店家名字、電話(固定電話+手機上)、詳細地址和地理坐標(火花座標)，內容去重復後貯存備用。

職業門戶網站數據搜集

從一些職業門戶網站上展開數據搜集，例如阿里巴巴網、餓了么外賣、群眾點評網等，要是是網頁頁面由此可見的內容均可以依據方式方法搜集到數據，搜集軟體有“火車頭搜集、八爪魚、後羿搜集器”等，還可以訂制化開發規劃一些搜集網路爬蟲展開數據爬取。

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⑹ 會議營銷收集數據技巧

會議營銷數據的收集方法有很多：

概括地講。數據收集的途徑有以下幾種：
（一）科普收集 （二）媒體互動性活動收集顧客（三）單位合作式收集 （四）牽動式收集（五）其他的收集方式

（一） 科普收集：是指由專門的人員聯系科普點後，由業務人員對科普點採取地毯式的收集方式。
1、 聯系科普點
概念：我們在進行科普知識宣傳和推廣所聯系的單位和群體，稱之為科普點。
形式：一曰「走出去」，二曰「請進來」。
「走出去」——科普點聯絡員聯系好的科普點，與對方單位共同在該單位舉辦資源收集活動，叫「走出去」。
「請進來」——一些單位職工住宅分散，單位又沒有場地，或負責人自身保健意識差、不支持的單位，從居委會渠道組織到我們指定的場地，幾個單位聯合舉辦資源收集活動叫「請進來」。
根據以上目標消費群體特徵的分析、判斷，選擇目標消費群相對集中的場所進行踩點，安排人工進行資源收集。
2、 目標科普點獲取途徑：
目標科普點應該是大專院校、行政機關、事業單位、干休所、老幹部活動中心、公園、目標人群比較集中的晨練點及效益好的企業、高檔住宅區等。這些地點聚集著大量的目標潛在消費群。
3、 目標科普點獲取途徑：
A. 查閱有關資料
B. 實地考察、登門拜訪
C. 通過電話訪問獲取信息
D. 到家屬住宅區看空調數量
E. 其他，如朋友介紹、隨機發現等
4、 踩取科普點的8個步驟、6個關鍵和2個怎麼辦
◆八個步驟：
第一步 廣泛搜集目標
無論是坐在公共汽車上，還是走在馬路上，目光搜索著大街小巷，獵取著馬路兩邊的廣告和招牌：114電話是查詢工具，電話簿是字典，親朋好友是幫手。。。。。。匯集成一本本的日記里分門別類的記載：
A類——痛快合作，初步確定辦會日期
B類——資料已送上，不反感，欠對我公司了解
C類——取得了聯系，但對方態度不明朗
D類——經朋友介紹，對方興趣不大
E類——剛剛發現，尚需調研
第二步 按類別分期分批進行電話預約：
1． 預約時間上門送資料
2． 問清地址和行車路線
3． 交待清楚舉辦活動的方式的方式方法、目的、內容
4． 爭取最短時間內與主辦負責人見面，講明對方要做的事情
5． 要點簡明，提供有關材料，希望得到對方的支持
第三步 登門拜訪：
1． 彬彬有禮，落落大方，衣冠整潔，談吐文雅簡練
2． 嚴格遵守預約時間，充分展示公司宣傳材料， 本人證件、公司證件、政府機構或社會團體的委託文書、專家簡歷、入場券、報紙、建議書、通知、邀請函公司企業形象宣傳手冊、公司主要榮譽選集畫冊、公司與名人畫冊和已辦過會議單位的資料（邀請函、照片）
3． 掌握對方心理，宣傳公司形象，適度講解
4． 該單位管轄和受管轄范圍，例舉其友鄰辦會情況
5． 講明活動意義、會議程序、及對方要承擔的事務
6． 主動留下自己的電話，以便取得對方電話
第四步 電話跟蹤：
1． 適度，不要引起對方反感，話後做記錄
2． 請求對方提前5—7天告知安排日期，便於提前准備安排
第五步 再次登門：
1． 了解參會人員收入情況等
2． 申請並送上少量禮品給科普點的主要負責人
第六步 電話再溝通
第七步 填寫科普會申請表，交給會務部門
第八步 發送邀請函和通知
1． 由對方代發
2． 在對方協助下由我們親自遞送
3． 提前一天落實各種事項，包括停車場地、桌椅、開水、燈光、音響等
4． 提前一兩天張貼海報

◆六個關鍵
1． 認真去學，認真去做，做到嘴勤、腿勤
2． 首次辦會要找可靠的客戶關系
3． 要誠實守信，承諾一定要兌現
4． 要掌握時機把銷售問題講清楚
5． 會議不搭車即，我們不借對方有活動的光，要自己搞
6． 體察對方難處，積極關心對方
◆兩個怎麼辦
1． 對方很支持怎麼辦？
——考慮周到，不可掉以輕心！
2． 對方不支持怎麼辦？
——窮追不舍，急而不燥！
（二） 媒體互動性活動收集
◆媒體互動性活動是指：
利用媒體為平台，設定目標群體感興趣的內容，吸引目標群體參加，進行各種互動性的活動的方式將消費者的信息錄入收集的做法。
1． 答題式互動：
即將活動的方式設定為簡單的問卷，在同一版面上出示一些蘊涵問卷答案的軟性文章，使消費者有興趣參與到活動中來，這樣很容易的就能拿到我們需要的資源信息。
2． 徵文式互動：
徵文式互動是指利用一些節假日或重大慶典等活動，發布一些較容易的命題的文章、對聯、詩歌等培養廣大群眾對生活的美好憧憬，使其能積極的參與活動收集資源信息的形式。
3． 活動參與性互動：
這種收集方式是指在媒體上發布一種對目標人群非常有吸引力的活動信息，促使其積極的參與此次活動的做法來收集消費者資源信息的形式。
4． 新聞式互動：
是指利用媒體抄作一種非常吸引大的公益性的新聞式的消息，通過全社會對這一新聞的關注來實現資源收集的目的。
◆媒體互動三要素：
1． 有吸引力，如：免費提供價值XX元的身體檢測、贈送禮品等，突出免費
2． 參與方便，即：打個電話或寄一封信可參與活動
3． 活動自身的分離性，即：要有一定的排他性，排除非目標人群的參與。如：年齡在45歲以上的、病種限制等等。
◆在媒體收集資源要有兩項注意：
1． 注意把握好媒體發布的時間。最好不要在周六、周日進行。
2． 注意進行媒體收集活動的細化，做好地面承接。
一定要做好充分的准備工作，包括地面配合的積極准備，這些都是十分必要的，這些安排的是否細膩將直接的影響資源收集的效果。有時一點點細小的漏洞都可能造成整個計劃的落空。
（三） 單位合作式收集
◆單位合作式收集是指：
與一些有大量目標消費者信息名單的單位合作，調出此單位名單，如：老齡委、老幹部活動中心等
◆對於單位合作式的資源收集的方式要先看三點：
1． 資源的數量
2． 看資源的質量
3． 衡量我們的投入產出比
（四） 顧客牽動式收集
◆顧客牽動式收集是指：
利用現有的忠實顧客，發展「轉顧客」的方法，成功率非常高，一般的情況下，都是使用產品效果較好的忠實消費者才會在營銷代表與顧客關系相處較好的情況下，引導牽動其十分熟悉的人，如：親友、好朋友、同事等。在這樣的情況下所產生的資源是非常容易實現成功的，因為有原始推薦人在為你做工作，正是因為這樣的原因，我們決不能忽視這種收集資源的方式。
◆方法：
要注意在整個營銷環節中給營銷人員創造這種「轉顧客」產生的條件，如：創造一些「轉顧客」生成游戲卡片或業務員要學會在適當的時候提出要求等，也可以使用一些公司的優惠政策來鼓勵顧客介紹「轉顧客」，引導忠實顧客主動的報出「轉顧客」，在對「轉顧客」進行公關時一定要運用好「轉顧客」與原始推薦人之間的相互關系。這樣就能使產品的良好口碑變為實際的價值。
（五） 其他的收集方式
◆終端收集：
在葯房、商場專櫃等產品銷售點，設立產品反饋表，收集在終端購買產品的資源信息。
◆其他收集方式：
如：夏季的社區露天電影放映收集：派送著名專家講座入場券收集、公園門票收集等。

⑺ 如何在網上做數據收集和數據分析，並做出圖文並茂的數據分析圖

近年來，隨著技術的進步、互聯網速度提升、移動互聯網更新換代、硬體技術不斷發展、數據採集技術、存儲技術、處理技術得到長足的發展，使我們不斷加深了對數據分析的需求。但數據分析本身並不是目標，目標是使業務能夠做出更好的決策。如何做好數據分析，簡單來說，只需5步。
第一步：明確分析的目標和框架
對一個分析項目，數據分析師應該明確業務目標是什麼，初步選定哪些變數作為研究對象，從而為收集數據、分析數據提供清晰的目標，避免無意義的數據分析。同時對項目進行簡單的評估，即時調整項目，構建出分析的思路與整體的框架。
第二步：數據收集
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。作為數據分析師，需要對收集數據的內容、渠道、方法進行規劃。
1) 將識別的需求轉化為具體的需求，明確研究的變數需要哪些數據。
2) 明確數據的來源渠道，數據的渠道主要有三種，一種是從公司系統資料庫直接導出，另一種是通過網路爬蟲軟體（如火車頭、集搜客GooSeeker）從網上抓取數據，也可以直接通過問卷的形式來收集數據。
第三步：數據處理
數據分析的中最重要的一步是提高數據質量，最好的數據值分析如果有垃圾數據將會產生錯誤結果和誤導。因此，對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的，數據處理包括數據清洗、數據轉化等處理方法。
第四步：數據分析
數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對准備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律，通過數據建立模型，進而為商業提供決策參考。
到了這一階段，為了駕馭數據、展開數據分析，需要涉及到工具與分析軟體的使用。
要熟悉數據分析的方法，首先需要良好的統計基礎，了解像方差、抽樣、回歸、聚類分析、判別分析、因子分析等數據分析方法的原理以及使用，才能靈活的根據業務目標以及已有數據來選擇分析的方法。
其次掌握幾種常用的數據分析軟體，如較基礎的Excel、SPSS,或SAS、R等較高級的分析軟體，保證分析工作的高效進行。
第五步：撰寫分析報告
一份好的數據分析報告很重要，因為分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，好的分析報告應該有以下一些要點：
1) 要有一個好的框架，層次明了，讓讀者一目瞭然。
2) 每個分析都有結論，而且結論一定要明確。
3) 分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論。
4) 數據分析報告盡量圖表化。
5) 好的分析報告一定要有解決方案和建議方案。

⑻ 五，簡答題 統計數據的具體搜集方法有哪些

統計數據的具體搜集方法有：
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。訪問調查的方式有標準式訪問和非標準式訪問兩種。前者是按一個事先設計好的訪問結構，如固定格式的標准化問卷，有順序地依次提問，並由受訪者做出回答。非標準式訪問則事先不做統一的問卷或表格，也沒有統一的提問順序，有的只是一個題目或提綱，由調查人員和受訪者自由交談，以獲得所需的資料。
郵寄調查。它是通過郵寄或宣傳媒體等方式將調查表或調查問卷送至被調查者手中，由被調查者填寫，然後將調查表寄回或投放到指定收集點的一種調查方法。
電話調查。電話調查是調查人員利用電話同受訪者進行語言交流，從而獲得信息的一種調查方式。電話調查具有時效快、費用低等特點。
電腦輔助調查。它也稱電腦輔助電話調查系統（computer-assisted telephone interviewing system，CATI）。該系統使電話調查更加便利和快捷，也使調查的質量大大提高了。
座談會。它也稱為集體訪談法，它是將一組被調查者集中在調查現場，讓他們對調查的主題（如一種產品、一項服務或其他話題）發表意見，從而獲取調查資料的方法。
個別深度訪問。它是一種一次只有一名受訪者參加的特殊的定性研究。「深訪」是一種無結構的個人訪問，調查人員運用大量的追問技巧，盡可能讓受訪者自由發揮，表達他的想法和感受。
觀察法。它是指就調查對象的行動和意識，調查人員邊觀察邊記錄以收集信息的方法。
實驗法。它是一種特殊的觀察調查方法，它是在所設定的特殊實驗場所、特殊狀態下，對調查對象進行實驗以取得所需資料的一種調查方法。
其中前六種方法屬於詢問調查，後兩種方法屬於觀察與實驗的方法。

⑼ 數據挖掘的方法有哪些

神經網路方法

神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。

遺傳演算法

遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。

決策樹方法

決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。

粗集方法

粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。

覆蓋正例排斥反例方法

它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。

統計分析方法

在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。

模糊集方法

即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

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⑽ 如何提高收集數據和分析數據的能力

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。

如何從大數據中採集出有用的信息已經是大數據發展的關鍵因素之一。

想要培養數據分析的能力，可以從兩部分來著手：一是數據分析方法論的建立，二是數據分析從入門到精通的知識學習。

理論：是進行分析的基礎
1）基礎的數據分析知識，至少知道如何做趨勢分析、比較分析和細分，不然拿到一份數據就無從下手；
2）基礎的統計學知識，至少基礎的統計量要認識，知道這些統計量的定義和適用條件，統計學方法可以讓分析過程更加嚴謹，結論更有說服力；
3）對數據的興趣，以及其它的知識多多益善，讓分析過程有趣起來。

實踐：可以說90%的分析能力都是靠實踐培養的
1）明確分析的目的。如果分析前沒有明確分析的最終目標，很容易被數據繞進去，最終自己都不知道自己得出的結論到底是用來幹嘛的；
2）多結合業務去看數據。數據從業務運營中來，分析當然要回歸到業務中去，多熟悉了解業務可以使數據看起來更加透徹；
3）了解數據的定義和獲取。最好從數據最初是怎麼獲取的開始了解，當然指標的統計邏輯和規則是必須熟記於心的，不然很容易就被數據給坑了；
4）最後就是不斷地看數據、分析數據，這是個必經的過程，往往一個工作經驗豐富的非數據分析的運營人員要比剛進來不久的數據分析師對數據的了解要深入得多，就是這個原因。

也可以採用第三方的大數據服務平台，觀向數據是一款整體的數據採集、分析、可視化系統，可以幫助企業品牌發展提供科學化決策。