社會網路數據的收集方法有哪些

① 對於社交網路的數據挖掘應該如何入手，使用哪些演算法

3月13日下午，南京郵電大學計算機學院、軟體學院院長、教授李濤在CIO時代APP微講座欄目作了題為《大數據時代的數據挖掘》的主題分享，深度詮釋了大數據及大數據時代下的數據挖掘。

眾所周知，大數據時代的大數據挖掘已成為各行各業的一大熱點。
一、數據挖掘
在大數據時代，數據的產生和收集是基礎，數據挖掘是關鍵，數據挖掘可以說是大數據最關鍵也是最基本的工作。通常而言，數據挖掘也稱為DataMining，或知識發現Knowledge Discovery from Data，泛指從大量數據中挖掘出隱含的、先前未知但潛在的有用信息和模式的一個工程化和系統化的過程。
不同的學者對數據挖掘有著不同的理解，但個人認為，數據挖掘的特性主要有以下四個方面：
1.應用性（A Combination of Theory and Application）：數據挖掘是理論演算法和應用實踐的完美結合。數據挖掘源於實際生產生活中應用的需求，挖掘的數據來自於具體應用，同時通過數據挖掘發現的知識又要運用到實踐中去，輔助實際決策。所以，數據挖掘來自於應用實踐，同時也服務於應用實踐，數據是根本，數據挖掘應以數據為導向，其中涉及到演算法的設計與開發都需考慮到實際應用的需求，對問題進行抽象和泛化，將好的演算法應用於實際中，並在實際中得到檢驗。
2.工程性（An Engineering Process）：數據挖掘是一個由多個步驟組成的工程化過程。數據挖掘的應用特性決定了數據挖掘不僅僅是演算法分析和應用，而是一個包含數據准備和管理、數據預處理和轉換、挖掘演算法開發和應用、結果展示和驗證以及知識積累和使用的完整過程。而且在實際應用中，典型的數據挖掘過程還是一個交互和循環的過程。
3.集合性（A Collection of Functionalities）：數據挖掘是多種功能的集合。常用的數據挖掘功能包括數據探索分析、關聯規則挖掘、時間序列模式挖掘、分類預測、聚類分析、異常檢測、數據可視化和鏈接分析等。一個具體的應用案例往往涉及多個不同的功能。不同的功能通常有不同的理論和技術基礎，而且每一個功能都有不同的演算法支撐。
4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：數據挖掘是一門交叉學科，它利用了來自統計分析、模式識別、機器學習、人工智慧、信息檢索、資料庫等諸多不同領域的研究成果和學術思想。同時一些其他領域如隨機演算法、資訊理論、可視化、分布式計算和最優化也對數據挖掘的發展起到重要的作用。數據挖掘與這些相關領域的區別可以由前面提到的數據挖掘的3個特性來總結，最重要的是它更側重於應用。
綜上所述，應用性是數據挖掘的一個重要特性，是其區別於其他學科的關鍵，同時，其應用特性與其他特性相輔相成，這些特性在一定程度上決定了數據挖掘的研究與發展，同時，也為如何學習和掌握數據挖掘提出了指導性意見。如從研究發展來看，實際應用的需求是數據挖掘領域很多方法提出和發展的根源。從最開始的顧客交易數據分析（market basket analysis）、多媒體數據挖掘（multimedia data mining）、隱私保護數據挖掘（privacy-preserving data mining）到文本數據挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒體挖掘（social media mining）都是由應用推動的。工程性和集合性決定了數據挖掘研究內容和方向的廣泛性。其中，工程性使得整個研究過程里的不同步驟都屬於數據挖掘的研究范疇。而集合性使得數據挖掘有多種不同的功能，而如何將多種功能聯系和結合起來，從一定程度上影響了數據挖掘研究方法的發展。比如，20世紀90年代中期，數據挖掘的研究主要集中在關聯規則和時間序列模式的挖掘。到20世紀90年代末，研究人員開始研究基於關聯規則和時間序列模式的分類演算法（如classification based on association），將兩種不同的數據挖掘功能有機地結合起來。21世紀初，一個研究的熱點是半監督學習（semi-supervised learning）和半監督聚類（semi-supervised clustering），也是將分類和聚類這兩種功能有機結合起來。近年來的一些其他研究方向如子空間聚類（subspace clustering）（特徵抽取和聚類的結合）和圖分類（graph classification）（圖挖掘和分類的結合）也是將多種功能聯系和結合在一起。最後，交叉性導致了研究思路和方法設計的多樣化。
前面提到的是數據挖掘的特性對研究發展及研究方法的影響，另外，數據挖掘的這些特性對如何學習和掌握數據挖掘提出了指導性的意見，對培養研究生、本科生均有一些指導意見，如應用性在指導數據挖掘時，應熟悉應用的業務和需求，需求才是數據挖掘的目的，業務和演算法、技術的緊密結合非常重要，了解業務、把握需求才能有針對性地對數據進行分析，挖掘其價值。因此，在實際應用中需要的是一種既懂業務，又懂數據挖掘演算法的人才。工程性決定了要掌握數據挖掘需有一定的工程能力，一個好的數據額挖掘人員首先是一名工程師，有很強大的處理大規模數據和開發原型系統的能力，這相當於在培養數據挖掘工程師時，對數據的處理能力和編程能力很重要。集合性使得在具體應用數據挖掘時，要做好底層不同功能和多種演算法積累。交叉性決定了在學習數據挖掘時要主動了解和學習相關領域的思想和技術。
因此，這些特性均是數據挖掘的特點，通過這四個特性可總結和學習數據挖掘。
二、大數據的特徵
大數據（bigdata）一詞經常被用以描述和指代信息爆炸時代產生的海量信息。研究大數據的意義在於發現和理解信息內容及信息與信息之間的聯系。研究大數據首先要理清和了解大數據的特點及基本概念，進而理解和認識大數據。
研究大數據首先要理解大數據的特徵和基本概念。業界普遍認為，大數據具有標準的「4V」特徵：
1.Volume（大量）：數據體量巨大，從TB級別躍升到PB級別。
2.Variety（多樣）：數據類型繁多，如網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等。
3.Velocity（高速）：處理速度快，實時分析，這也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
4.Value（價值）：價值密度低，蘊含有效價值高，合理利用低密度價值的數據並對其進行正確、准確的分析，將會帶來巨大的商業和社會價值。
上述「4V」特點描述了大數據與以往部分抽樣的「小數據」的主要區別。然而，實踐是大數據的最終價值體現的唯一途徑。從實際應用和大數據處理的復雜性看，大數據還具有如下新的「4V」特點：
5.Variability（變化）：在不同的場景、不同的研究目標下數據的結構和意義可能會發生變化，因此，在實際研究中要考慮具體的上下文場景（Context）。
6.Veracity（真實性）：獲取真實、可靠的數據是保證分析結果准確、有效的前提。只有真實而准確的數據才能獲取真正有意義的結果。
7.Volatility（波動性）/Variance（差異）：由於數據本身含有噪音及分析流程的不規范性，導致採用不同的演算法或不同分析過程與手段會得到不穩定的分析結果。
8.Visualization（可視化）：在大數據環境下，通過數據可視化可以更加直觀地闡釋數據的意義，幫助理解數據，解釋結果。
綜上所述，以上「8V」特徵在大數據分析與數據挖掘中具有很強的指導意義。
三、大數據時代下的數據挖掘
在大數據時代，數據挖掘需考慮以下四個問題：
大數據挖掘的核心和本質是應用、演算法、數據和平台4個要素的有機結合。
因為數據挖掘是應用驅動的，來源於實踐，海量數據產生於應用之中。需用具體的應用數據作為驅動，以演算法、工具和平台作為支撐，最終將發現的知識和信息應用到實踐中去，從而提供量化的、合理的、可行的、且能產生巨大價值的信息。
挖掘大數據中隱含的有用信息需設計和開發相應的數據挖掘和學習演算法。演算法的設計和開發需以具體的應用數據作為驅動，同時在實際問題中得到應用和驗證，而演算法的實現和應用需要高效的處理平台，這個處理平台可以解決波動性問題。高效的處理平台需要有效分析海量數據，及時對多元數據進行集成，同時有力支持數據化對演算法及數據可視化的執行，並對數據分析的流程進行規范。
總之，應用、演算法、數據、平台這四個方面相結合的思想，是對大數據時代的數據挖掘理解與認識的綜合提煉，體現了大數據時代數據挖掘的本質與核心。這四個方面也是對相應研究方面的集成和架構，這四個架構具體從以下四個層面展開：
應用層（Application）：關心的是數據的收集與演算法驗證，關鍵問題是理解與應用相關的語義和領域知識。
數據層（Data）：數據的管理、存儲、訪問與安全，關心的是如何進行高效的數據使用。
演算法層（Algorithm）：主要是數據挖掘、機器學習、近似演算法等演算法的設計與實現。
平台層（Infrastructure）：數據的訪問和計算，計算平台處理分布式大規模的數據。
綜上所述，數據挖掘的演算法分為多個層次，在不同的層面有不同的研究內容，可以看到目前在做數據挖掘時的主要研究方向，如利用數據融合技術預處理稀疏、異構、不確定、不完整以及多來源數據；挖掘復雜動態變化的數據；測試通過局部學習和模型融合所得到的全局知識，並反饋相關信息給預處理階段；對數據並行分布化，達到有效使用的目的。
四、大數據挖掘系統的開發
1.背景目標
大數據時代的來臨使得數據的規模和復雜性都出現爆炸式的增長，促使不同應用領域的數據分析人員利用數據挖掘技術對數據進行分析。在應用領域中，如醫療保健、高端製造、金融等，一個典型的數據挖掘任務往往需要復雜的子任務配置，整合多種不同類型的挖掘演算法以及在分布式計算環境中高效運行。因此，在大數據時代進行數據挖掘應用的一個當務之急是要開發和建立計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員能夠有效地執行數據分析任務。
之前提到一個數據挖掘有多種任務、多種功能及不同的挖掘演算法，同時，需要一個高效的平台。因此，大數據時代的數據挖掘和應用的當務之急，便是開發和建立計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員能夠有效地執行數據分析任務。
2.相關產品
現有的數據挖掘工具
有Weka、SPSS和SQLServer，它們提供了友好的界面，方便用戶進行分析，然而這些工具並不適合進行大規模的數據分析，同時，在使用這些工具時用戶很難添加新的演算法程序。
流行的數據挖掘演算法庫
如Mahout、MLC++和MILK，這些演算法庫提供了大量的數據挖掘演算法。但這些演算法庫需要有高級編程技能才能進行任務配置和演算法集成。
最近出現的一些集成的數據挖掘產品
如Radoop和BC-PDM，它們提供友好的用戶界面來快速配置數據挖掘任務。但這些產品是基於Hadoop框架的，對非Hadoop演算法程序的支持非常有限。沒有明確地解決在多用戶和多任務情況下的資源分配。
3.FIU-Miner
為解決現有工具和產品在大數據挖掘中的局限性，我們團隊開發了一個新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一個用戶友好並支持在分布式環境中進行高效率計算和快速集成的數據挖掘系統。與現有數據挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一組新的功能，能夠幫助數據分析人員方便並有效地開展各項復雜的數據挖掘任務。
與傳統的數據挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下幾個方面：
A.用戶友好、人性化、快速的數據挖掘任務配置。基於「軟體即服務」這一模式，FIU-Miner隱藏了與數據分析任務無關的低端細節。通過FIU-Miner提供的人性化用戶界面，用戶可以通過將現有演算法直接組裝成工作流，輕松完成一個復雜數據挖掘問題的任務配置，而不需要編寫任何代碼。
B.靈活的多語言程序集成。允許用戶將目前最先進的數據挖掘演算法直接導入系統演算法庫中，以此對分析工具集合進行擴充和管理。同時，由於FIU-Miner能夠正確地將任務分配到有合適運行環境的計算節點上，所以對這些導入的演算法沒有實現語言的限制。
C.異構環境中有效的資源管理。FIU-Miner支持在異構的計算環境中（包括圖形工作站、單個計算機、和伺服器等）運行數據挖掘任務。FIU-Miner綜合考慮各種因素（包括演算法實現、伺服器負載平衡和數據位置）來優化計算資源的利用率。
D.有效的程序調度和執行。
應用架構上包括用戶界面層、任務和系統管理層、邏輯資源層、異構的物理資源層。這種分層架構充分考慮了海量數據的分布式存儲、不同數據挖掘演算法的集成、多重任務的配置及系統用戶的交付功能。一個典型的數據挖掘任務在應用之中需要復雜的主任務配置，整合多種不同類型的挖掘演算法。因此，開發和建立這樣的計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員進行有效的分析是大數據挖掘中的一個重要任務。
FIU-Miner系統用在了不同方面：如高端製造業、倉庫智能管理、空間數據處理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系統之上的、支持多種在線空間數據分析的一個平台。提供了一種類SQL語句的空間數據查詢與挖掘語言MapQL。它不但支持類SQL語句，更重要的是可根據用戶的不同要求，進行空間數據挖掘，渲染和畫圖查詢得到空間數據。通過構建空間數據分析的工作流來優化分析流程，提高分析效率。
製造業是指大規模地把原材料加工成成品的工業生產過程。高端製造業是指製造業中新出現的具有高技術含量、高附加值、強競爭力的產業。典型的高端製造業包括電子半導體生產、精密儀器製造、生物制葯等。這些製造領域往往涉及嚴密的工程設計、復雜的裝配生產線、大量的控制加工設備與工藝參數、精確的過程式控制制和材料的嚴格規范。產量和品質極大地依賴流程管控和優化決策。因此，製造企業不遺餘力地採用各種措施優化生產流程、調優控制參數、提高產品品質和產量，從而提高企業的競爭力。
在空間數據處理方面，TerraFly GeoCloud對多種在線空間數據分析。對傳統數據分析而言，其難點在於MapQL語句比較難寫，任務之間的關系比較復雜，順序執行之間空間數據分許效率較低。而FIU-Miner可有效解決以上三個難點。
總結而言，大數據的復雜特徵對數據挖掘在理論和演算法研究方面提出了新的要求和挑戰。大數據是現象，核心是挖掘數據中蘊含的潛在信息，並使它們發揮價值。數據挖掘是理論技術和實際應用的完美結合。數據挖掘是理論和實踐相結合的一個例子。
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② 數據的調查收集一般可以數據的調查收集一般可以分為六個，分別是哪個步驟

數據的調查收集的六個步驟：1、明確調查問題；2、確定調查對象；3、選擇調查方法；4、展開調查；5、記錄結果；6、得出結論。

調查好處與特點:
1.全面調查：對需要調查的對象進行逐個調查。
好處：所得資料較為全面可靠。
特點：調查花費的人力、物力、財力較多，且調查時間較長，全面調查只在樣本很少的情況下適合採用。
2.抽樣調查：是一種非全面調查，它是從全部調查研究對象中，抽選一部分單位進行調查，並據以對全部調查研究對象作出估計和推斷的一種調查方法。
好處：耗費的人力，物力，財力少，大量節約調查時間。
特點：
1、按隨機原則抽選樣本。 
2、總體中每一個單位都有一定的概率被抽中。
3、可以用一定的概率來保證將誤差控制在規定的范圍之內。
4、適合樣本數量較多的情況下採用。

數據的收集方法6種：1、訪問調查。2、網路信息收集法。3、觀察法。4、實驗法。5、觀察法，包括對人的行為的觀察和對客觀事物的觀察。6、文獻檢索法，分為手工檢索和計算機檢索。網路信息是指通過計算機網路發布、傳遞和存儲的各種信息。收集網路信息的最終目標是給廣大用戶提供網路信息資源服務。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。訪問調查法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。實驗方法能通過實驗過程獲取其他手段難以獲得的信息或結論。

③ 網路信息的檢索方法有哪幾種

1、漫遊法。

2、直接查找法

3、搜索引擎檢索法。

4、網路資源指南檢索法。

④ 信息收集的方法有哪些

1.查閱資料法：報紙、行業網站、文獻、雜志、廣播電視等傳媒專訪。

2.調查法：

1）拜訪調查法；

2）電話采訪法；

3）問卷調查法。

3.觀察法：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。

4.實驗法：通過實驗室實驗、現場實驗、計算機模擬實驗、計算機網路環境下人機結合實驗等過程獲取信息或結論。可主動控制實驗條件，包括對參與者類型的恰當限定、對信息產生條件的恰當限定和對信息產生過程的合理設計，獲得重要的、能客觀反映事物運動表徵的有效信息，在一定程度上直接觀察研究某些參量之間的相互關系，有利於對事物本質的研究。

5.互聯網信息收集法：通過計算機網路發布、傳遞和存儲的各種信息。互聯網信息收集的最終目標是給廣大用戶提供網路信息資源服務，整個過程包括網路信息搜索、整合、保存和服務四個步驟。

⑤ 社會網路分析的內容簡介

本書的內容結構是，除前言外共分為八章，分別介紹社會網路分析的基本原理和理論、社會網路資料類型和收集方法、網路分析的各種技術與方法、社會網路分析的應用等內容。
第一章
首先追溯了西方社會網路分析的思想淵源，對國內外的研究狀況做了系統回顧，介紹了社會網路分析的一些新進展。社會網路分析有不同的學科發展背景，其發展也經歷了不同的階段。我們通過回顧社會網路分析思想與方法在西方的發展，梳理出其中的主要線索和問題，並結合國內的研究狀況進行探討，目的在於強調更好地借鑒已有的成果，加強對社會網路分析的認識和應用。
第二章
系統說明了社會網路分析的基本原理。社會網路分析作為一種獨立的社會研究方法，已形成了自己的理論基礎和方法論原則。通過這些方面我們可以認識社會網路分析方法的特徵及其獨特之處。在本章中我們在說明社會網路分析概念的基礎上，具體介紹了社會網路分析的方法論原理和研究程序。
第三章
主要說明社會網路分析所用的數據資料具有自己的類型與特徵，它是一組反映行動者關系的信息。社會網路資料首先是關於社會關系的數據信息，簡稱關系數據。關系數據不同於屬性數據，不僅其本質內容不同，其表達形式也不同。本章在介紹了社會網路資料的概念和類型基礎上，結合研究設計具體說明了社會網路的測量及其收集方法。
第四章
主要介紹社會網路分析的研究技術與方法。社會網路最基本的數學表達形式是圖論法和矩陣法。圖論法是以線和點的形式來表示行動者及其關系的一種方法。用社群圖可表示社會關系的結構、特徵等屬性。矩陣法是把社會網路中的每一個結點或關系分別按行和列的方式排列即可形成網路矩陣，包括鄰接矩陣、關聯矩陣等。矩陣法可以對群體關系進行具體分析。
第五章
是關於社會網路的中心度分析。中心度是我們認識社會網路中行動者位置及其關系的重要概念，具有廣泛的應用性。本章首先介紹了中心度、中心勢概念，重點說明了結點中心度、緊密中心度、間距中心度及其測量方法。最後又對社會網路中與等級密切相關的權力和聲望作了分析。網路中的聲望不同於一般意義的社會聲望概念，這里主要說明了接近度聲望概念及其測量。
第六章
是關於社會網路分析中的子群研究。構成社會網路的基本元素就是行動者及其群體，社會中存在著各種各樣的子群，它們相互結合形成了復雜的社會結構。本章首先從社會群體、子群概念出發，說明各種團聚性的子群及其測量方法，包括「團伙」、n-團伙、n-宗派、k-叢等，最後分析隸屬性群體。
第七章
是關於網路中的位置和角色的分析。在社會結構分析中，位置和角色是兩個重要的概念。本章在簡要介紹了網路分析的位置和角色概念之後，主要說明了結構等價性、自同構等價性和正則等價性及其不同的測量方法，最後一節簡要介紹了關系代數法和統計模型法。位置和角色分析是目前社會網路分析中數量化分析程度最高的方面，已應用和發展出了許多不同的數學分析方法。本章結合例子簡要介紹了聚類法、統計模型法等。這些分析方法現在都可藉助於有關的分析軟體來應用。
第八章
討論了社會網路分析的一些應用。社會網路分析具有非常廣泛的應用，其應用領域已遠遠超出了社會學和人類學的傳統范圍，如小群體關系、社會支持網等，而且擴展到了人文社會科學甚至工程技術科學的諸多領域。但本書只是簡要分析了與社會網路分析密切相關的社會資本研究以及體現中國社會結構特徵的「關系」研究。
本書最後在附錄中介紹了社會網路分析軟體包的應用，重點說明了Pajek 的內容及使用方法。附錄中還附有兩個不同的各具代表性的《社會網路分析》教學大綱，供讀者參考比較。

⑥ 收集數據的常用方法有哪些

統計數據收集方法：直接觀察法、采訪法（又分為面訪式、電話式、自填式）、通訊法、網路調查法、衛星遙感法。

1、直接觀察法

調查人員到現場對調查對象進行觀察、 計量和登記以取得資料的方法。調查人員對所觀察的事件或行為不加以控制或干涉，能夠在被調查者不察覺的情況下獲得資料。

2、采訪法

面訪式：個別深度訪談。

一次只有一名受訪者參加、針對特殊問題的調查。

適合於較隱秘的問題，如個人隱私問題；或較敏感的問題。

統計數據

是統計工作活動過程中所取得的反映國民經濟和社會現象的數字資料以及與之相聯系的其他資料的總稱。統計數據是對現象進行測量的結果。比如， 對經濟活動總量的測量可以得到國內生產總值（GDP）數據；對股票價格變動水平的測量可以得到股票價格指數的數據；對人口性別的測量可以得到男或女這樣的數據。

⑦ 社會熱點問題分析:分析方法有哪些和熱點輿情問題分析數據怎麼獲取

社會熱點問題分析以及數據獲取方法：
第一，當某個輿情因變
事項發生後，你應當從不同角度去思考問題，從不同側面去分析問題。只有多角度研究、多方面思考，才能選准主題的切入點。
第二，對網路輿情信息的文檔選擇和摘要可以通過人工去實現，也可以通過開發的應用程序由機器系統輔助實現。如蟻坊軟體的智能化網路輿情分析應用系統中含有自動文檔摘要、數據收集分析功能。
第三，大數據輿情分析研判是輿情工作者通過收集分析互聯網上關於社會熱點或網民關注焦點事件的大量消息報道，發掘背後隱藏關系，進而預測事態發展趨勢，為輿情事件處置提供決策參考。

⑧ 網路時代你該如何利用軟體快速收集有效信息

拿樂思網路信息採集系統為例，主要功能為：根據用戶自定義的任務配置，批量而精確地抽取網際網路目標網頁中的半結構化與非結構化數據，轉化為結構化的記錄，保存在本地資料庫中，用於內部使用或外網發布，快速實現外部信息的獲取。樂思網路信息採集系統可用於：門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，資料庫營銷等領域。

信息採集軟體可對原始信息加以收集匯總，利用一定演算法進行處理，最後提供增值的信息服務。那麼在當今資訊發達的網路時代，如何才能合理利用軟體快速、全面、准確的收集到對工作有參考價值的信息資料呢？

首先，理順信息收集目的。
要弄清楚：收集信息資料是為了達成什麼目的？要從這些信息資料得到什麼結論？大概需要哪幾個方面的信息資料？需要多長時間來收集？在收集各類信息時，要有嚴謹認真的態度。信息收集也要講求「輕重緩急」，沒有完成目的的意識，收集的信息就不具有任何意義。

其次，明確資料收集方向。
這樣做的好處，就是收集到的信息資料更全面、系統，有利於整合。就比如，我們在服務某一客戶時，往往需要收集行業趨勢、市場環境、客戶背景、客戶競爭對手的信息資料等等。

第三、明確信息收集途徑。
想清楚了自己需要什麼，接下來就是清楚自己在哪能得到這些信息。如各種搜索引擎、行業網站、行業論壇、客戶和競爭對手網站等等。

第四、及時調整收集任務。
信息的收集往往難以一次性完成，要善於發現和獲取那些先兆性強、信息量大的信息資料；及時調整工作任務，在需要時進行補充性收集和追蹤收集，以保證信息加工的需要，提高信息的質量。

第五、整合分析信息資料。
這一階段主要是將收集來的信息資料及時匯總、分類、梳理，如調查報告，資料摘編、統計報表、情況反映等，送交信息加工部門。面對紛繁復雜的信息和事務，最需要的就是如何運用適當的思維方法和思維技巧對這些信息進行分析、歸納、判斷和運用。未來的競爭完全可以理解為信息收集、運用、處理能力的競爭。

信息的收集不是一日之功，日積月累、堅持不懈才會有最終的收獲。在當前經濟社會中，信息具有極高的價值，越多地掌握信息就越能准確地預判出事物發展的趨勢與結果，做出抉擇時面臨的風險也會降到最低。

⑨ 如何收集數據

問題一：大數據怎麼收集 大數據分析處理解決方案
方案闡述
每天，中國網民通過人和人的互動，人和平台的互動，平台與平台的互動，實時生產海量數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。
數億網民實時留下的痕跡，可以真實反映當下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什麼，在干什麼，及時發現輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當下的中國正在發生什麼，將要發生什麼，以及為什麼？藉此可以觀察輿情的整體態勢，洞若觀火。
原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，激發了智慧感知，感知用戶真實的態度和需求，輔助 *** 在智慧城市，企業在品牌傳播、產品口碑、營銷分析等方面的工作。
所謂未雨綢繆，防患於未然，最好的輿情應對處置莫過於讓輿情事件不發生。除了及時發現問題，大數據還可以幫我們預測未來。具體到輿情服務，輿情工作人員除了對輿情個案進行數據採集、數據分析之外，還可以通過大數據不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，通過對同類型輿情事件歷史數據，及影響輿情演進變化的其他因素進行大數據分析，提煉出相關輿情的規律和特點。
大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。
用大數據引領創新管理。無論是 *** 的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。 *** 部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。 *** 和企業應建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。
解決關鍵
如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類： 標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類： 帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。
解決方案
多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支撐 *** 、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。
實施收益
多瑞科輿情數據分析站系統可通過對大數據實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
系統實施
系統主要應用於負責信......>>

問題二：如何進行數據採集以及數據分析 推薦使用數據統計工具，通過監測工具，對數據進行全面的採集，並根據需要進行不同維度的分析。99click的數據監測工具比較全面，可以嘗試一下。

問題三：數據怎麼收集?數據怎樣管理？ 建立資料庫；
若果不明白，嘗試做表格，拆分數據不同的特性，組合相關的特性；
老師做成績表也是一種資料庫；
可以先嘗試使用excel做表格，分析相關和非相關特性；整理出來，後期想自己深入就去學資料庫，不想學可以外包，讓別人做，然後做數據查詢軟體等等……

問題四：如何收集用戶體驗數據 通過自己網站的注冊用戶，通過微信公眾號的後台就可以看到數據，
好多地方都是可以的，你只要去查就能查到的，謝謝希望我的回答對你有幫助！

問題五：怎樣收集市場數據 1.賣場獲取市場總體數據好地方賣場幾乎薈萃了市場的主要消費品種，可以說是微縮的市場風向標，是市場信息薈萃之處。在賣場收集數據可以通過這么三類人進行調查：（1）促銷員可以派人應聘成為該賣場的促銷員，走內部路線，以便接觸並拉近與賣場營業員、櫃組長、財務、倉庫等人員的關系，以閑聊、公司盤庫、核對提成等名義收集輕而易舉。（2）倉庫保管員一般在賣場里，這些保管人員的地位不是很高，但他們手裡卻掌握著准確的實際進貨量、庫存數、退貨等情況。與這些人員搞好關系，數據收集輕而易舉。（3）收銀員賣場收銀台一般都固定配備一兩個收銀員，每個收銀台的情況基本相似。因此，稍加計算，即可得出該賣場各階段大致的實際銷售狀況。2.解密競爭對手數據捷徑（1）廣告公司每個競爭對手都有幾家關系較好或是長期合作的廣告公司，廣告公司的業務人員很容易就能接近競爭品牌的分支機構管理人員以及一些內部文件，控製得當，這完全可以作為一個准確迅速的信息來源。（2）二三級分銷商各廠家分支機構總會有一兩個關系好溝通密切的二三級分銷商，有關市場動向，這些關系特殊的二三級分銷商也許知道更早。業務人員對這些特殊客戶在拜訪時多加留心，也可獲取一些對手資料。（3）運輸、倉儲、裝卸公司競爭對手在當地無論是直營還是交給經銷商做，倉儲、運輸、裝卸等物流環節都必不可少。而一般倉儲運輸公司不會在意對客戶儲運量數據的保密，有的甚至就掛在辦公室里。以看庫的名義很容易就能進入競爭對手的儲運倉庫，只要看看貨堆上的到發貨記錄卡，一切數據輕松到手。（4）列印店各廠家的辦事分機構基本都會有定點的列印店。為節省時間，量較大的列印、復印工作，或是復雜一些的圖形表格製作，都會拿到這些列印店來做。

問題六：收集數據的方法有什麼 收集數據的方式有很多，常見的如問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗．
不同的數據收集的也是不一樣的具體的就要看你這么調查和調查對象是什麼。
問卷調查是現在就常用的而且我要調查網就可以做網路問卷調查
查閱資料就需要去查找網路相應的資料信息或者到圖書館去
實地考查就是你自己親身體驗

問題七：怎樣獲得大數據？ 很多數據都是屬於企業的商業秘密來的，你要做大數據的一些分析，需要獲得海量的數據源，再此基礎上進行挖掘，互聯網有很多公開途徑可以獲得你想要的數據，通過工具可以快速獲得，比如說象八爪魚採集器這樣的大數據工具，都可以幫你提高工作效率並獲得海量的數據採集啊

問題八：企業怎樣快速收集數據 要快速收集數據就需要去眾包

問題九：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？ 提供一些技術建議：
數據採集，數據清洗，數據加工，數據建模，分析，得出結果。
數據採集需要將網站的招聘數據採集下來，可能需要大量的數據，並且是相當一段時間的數據，不能是一個短時間的數據；
數據清洗：將垃圾數據和不規范的數據進行處理，要分析，肯定會有很多分析的維度，分類什麼的，要統一；
數據加工：將不規范的數據進行二次處理，統一規則；
數據建模：可簡可繁，根據實際情況建模吧，首次做還是簡單點
分析得出結果：這就簡單了，根據已有數據輸出數據樣本；
數據採集：可用網路礦工採集器，可實現採集和數據的初步加工
ETL工具可用 KETTLE ，開源的
資料庫，自己選擇吧，比較多
輸出數據：可以自己來做，也可以選擇第三方的，不過無論如何也許用點工具，簡單的話，用excel

問題十：易企秀的收集數據怎麼看到? 登錄到易企秀帳戶，在相應場景下有收集數據菜單，點擊收集數據後的條數，就可以查看收集數據。

⑩ 質量管理常見的收集數據的方法有

質量管理常見的收集數據的方法有問卷調查法、訪談調查法、觀察調查法、文獻調查法、網路調查法等。

1、問卷調查法：是指通過制定詳細周密的問卷，要求被調查者據此進行回答以收集資料的方法。

2、訪談調查法：是社會調查中最古老、最常用的方法之一。通過與調查對象進行交談，收集口頭資料的一種調查方法。

3、觀察調查法：觀察調查法主要觀察人們的行為、態度和情感，系統地記錄人、物體或者事件的行為模式的過程。

4、文獻調查法：通過尋找文獻搜集有關市場信息的調查方法，它是一種間接的非介入式的市場調查方法。

5、網路調查法：通過互聯網、計算機通信和數字互動式媒體，了解和掌握信息的方式。