大数据采集与分析-大数据采集与分析心得体会
Time:2023-12-22 19:38:06
关于大数据采集与分析的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
大数据采集与分析
大数据时代的背景与意义
在信息技术的高速发展下，大数据已经逐渐成为影响社会发展的重要力量。随着互联网的普及和技术的进步，人们在日常生活中产生的数据以爆炸式增长的方式呈现。这些数据包含着宝贵的信息和洞察力，对于决策、创新、发展等方面都具有重要的意义。
大数据时代的概述与定义
大数据时代是指信息技术水平迅猛发展的时代，其特点是数据规模庞大、种类繁多、速度快、价值密集。这些数据可以通过各种技术手段进行采集、传输、存储、处理和分析，从而为人们提供更多的信息资源和决策依据。
大数据的采集与处理技术
针对大数据的采集与处理，目前有许多先进的技术被应用于实践中。数据采集技术包括传感器、无线通信、物联网等，可以实时地获取各种类型的数据。而大数据处理技术主要包括数据存储、数据挖掘、机器学习等，可以对大数据进行存储、分析、建模和预测，挖掘数据中隐藏的规律和价值。
大数据在商业领域的应用
大数据在商业领域有着广泛的应用，可以用于市场调研、用户行为分析、个性化推荐、风险管理等方面。通过对海量的数据进行分析，企业可以更好地了解消费者的需求，提高商品和服务的质量，实现精准营销和精细管理，从而增强竞争力和盈利能力。
大数据在政府与社会管理中的应用
政府和社会管理也是大数据应用的重要领域。大数据可以帮助政府进行城市规划、交通管理、安全监测等工作，提高管理效率和决策水平。同时，大数据还可以用于社会问题的预测和预警，如疾病爆发、舆情分析等，为社会稳定和公共安全提供支持。
大数据时代的挑战与风险
尽管大数据带来了许多好处，但也面临着一些挑战和风险。首先是数据隐私和安全问题，大数据的采集和使用涉及大量个人信息，如果不加以保护和管理，可能导致隐私泄露和数据滥用的问题。其次是数据质量和分析能力的挑战，由于数据来源复杂、数据质量参差不齐，如何准确地进行数据分析和决策成为了一个难题。最后是数据伦理和道德问题，大数据的应用还需要关注数据使用的正当性和合规性，以防止数据滥用对社会产生不良影响。
总结起来，大数据时代的到来给人们带来了前所未有的机遇和挑战。充分利用大数据的潜力，可以有效地提升生产力、改善管理和决策，推动社会进步和创新发展。但与此同时，我们也要认识到大数据的应用需要规范和约束，在保护个人隐私和社会稳定的基础上发挥其最大的价值。只有在合理、安全、可持续的前提下，大数据才能为人类创造更加美好的未来。#大数据的那些事#
大数据采集与分析的相关技术
简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。
首先做为大数据，拿不到大量数据都白扯。现在由于机器学习的兴起，以及万金油算法的崛起，导致算法地位下降，数据地位提高了。举个通俗的例子，就好比由于教育的发展，导致个人智力重要性降低，教育背景变重要了，因为一般人按标准流程读个书，就能比牛顿懂得多了。谷歌就说：拿牛逼的数据喂给一个一般的算法，很多情况下好于拿傻傻的数据喂给牛逼的算法。而且知不知道弄个牛逼算法有多困难？一般人连这个困难度都搞不清楚好不好……拿数据很重要，巧妇难为无米之炊呀！所以为什么好多公司要烧钱抢入口，抢用户，是为了争夺数据源呀！不过运营，和产品更关注这个，我是程序员，我不管……
其次就是算数据，如果数据拿到直接就有价值地话，那也就不需要公司了，政府直接赚外快就好了。苹果落地都能看到，人家牛顿能整个万有引力，我就只能捡来吃掉，差距呀……所以数据在那里摆着，能挖出啥就各凭本事了。算数据就需要计算平台了，数据怎么存（HDFS, S3, HBase, Cassandra），怎么算（Hadoop, Spark）就靠咱们程序猿了……
再次就是卖得出去才能变现，否则就是搞公益了，比如《疑犯追踪》里面的李四和大锤他们……见人所未见，预测未来并趋利避害才是智能的终极目标以及存在意义，对吧？这个得靠大家一块儿琢磨。
其实我觉得最后那个才是“核心技术”，什么Spark，Storm，Deep-Learning，都是第二梯队的……当然，没有强大的算力做支撑，智能应该也无从说起吧。
NoSQL，分布式计算，机器学习，还有新兴的实时流处理，可能还有别的。
数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。数据采集有硬件采集，如OBD，有软件采集，如滴滴，淘宝。数据存储就包括NOSQL，hadoop等等。数据清洗包括语议分析，流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。
大数据采集与分析心得体会
你好啊！请供参考啊！ 资料整理是对资料进行“去伪存真、去粗取精”的加工过程，是从资料收集阶段到资料分析阶段的过渡环节。根据原始资维著来省买顶料的表现形式，可以把它分为定性资料和定量资料。性质不同的资料所对应的整理过程和方法不同。资料分析对资料性质的依赖性相对较小。资料分析方法可分为定性分析和定量分析（或统计分析）两类。定性分析对现象资委脚话八车料进行“由此及彼、由表及来自里”加工，分析研究对象性质、变化的过程和原因，揭示教育活动中的动态规律。定量分析是用数量形式将丰结书富的现象资料表示出来，借助统计学方法进行处理，描述现象中散布的共同特征，以及对变量间的关系进行假设检验。一般情况下，定性分析件水沙与定性资料，定量分析与定量资料之间存在一一对应关系。但是，随着对研究方法的深入探究，发现对定底我量资料分析离不开定性分析，而用定量方法去分析定性资料往往也会得出令人信服的结论，两者之间的严格对应关系被逐渐打破。 定性资料是以文字、图形、录音、录像等非数字形式表现出来的研究资料。定量资料是以数字形式表现入山解出来的研究资料。定性资料和定量资料都有两个来源——实地源和文献源。定性资料的实地源包括海笑影逐访谈、个案研究、开老但川哪石读杨放式问卷、非结构观察；文献源克划围制难宜要包括与研究主题相关的著作、论文等。定量资料的实地源包括封闭式问卷、结构性观察；文献源包括年鉴、实验报告坐效艺带存干抗半新清、调查报告等。
资料整理过程可以与资料收集过程同步。在这种情况下，通过把资料与研究目的不断对照，研究者能够对刚刚收集到的资料进行各方面考核。在这个过程中，研究者能及时发现资料存在的缺陷，有可能采取有效措施加以补救。例如，研究者在访谈过程中发现谈话的外面去红内容偏离了研究主题，可以用一定访谈技巧把谈话重新聚焦到研究主题上。资料整味功凯肥范扩讲理过程也可以在资料收集过程以后的一段时间内集中进行。在这剧月督种情况下，研究者面对的资料比较全面，进行的活动比较单一增践创慢课入输见做某，能够提高整理的效价率和水平。在现实的研究中，两种常川课进找田田做法互不矛盾，经常结合在一起使用。一、定性资料整理
定性资料整理过程主要包括三个步骤。
（一）定性资料审核
资料审核是对资料进行审查和核实，消除原始资料中虚假、短缺、冗余等现象，保证资料的真实、完整、简洁，为进一步加工整理奠定基础。对定性资料的审核集中在真实性、准确性和适用性三个方面。
研究者所收集到的资料有时包含虚假成分。研究者的粗心大意、被试的抵制和不合作、研究环境的干扰、研究工具存在的误差等都会造成研究资料虚假。研究者对千辛万苦收集到的资料要舍得“去伪存真”、“忍痛割爱”，因为资料的错误将直接导致结论的失真。
进行真实性审查的主要方法有：
1．经验法
研究者根据原有经验、常识，检查资料与它是否吻合。
2．逻辑分析法
研究者考察资料的内在逻辑，检查资料是否自相矛盾。
3．比较法
研究者比较收集到的资料与相关资料的一致性，核实资料的真实性。例如，比较不同观察者使用相同方法对同一观察对象进行同一方面观察所收集的资料，如果发现两者一致性较高，一般认为资料真实可靠。
4．来源分析法
研究者考察文献资料的来源，核实资料的真实性。一般而言，当事人的叙述比局外人的可靠，有记录的资料比传说的可靠，引用率高的文献比引用率低的可靠。
定性资料的真实性审查主要涉及资料与反映对象的关系，真实性审查目的是达到两者统一。定性资料的准确性审查把研究目的作为审查标准，考察所收集到的资料对于研究目的或研究问题解决是否相关及相关的程度。为使定性资料更为简洁、典型，要放弃那些本身正确但与研究问题不相关或相关不大的资料。
定性资料的适用性审查主要考察定性资料是否适合于分析和解释，即现有的资料在广度和深度上能否得出研究结论。资料的适用性可以从质和量两个方面来考察。资料的深度、广度、集中与完整性都属于质的方面；资料的分量属于量的方面。从质的方面说，资料在集中与完整的前提下，在深度和广度上越是与研究结论相似，资料的适用性就越高；从量的方面说，定性结论强调研究资料来源广泛性，单一资料难以验证结论。
（二） 定性资料分类
分类是研究者运用比较法鉴别出资料内容的共同点和差异点，然后根据共同点将资料归为较大的类，根据差异点将资料划为较小的类，从而将各种资料区分为具有一定从属关系的系统。
资料分类最重要的工作是选择分类的标准，因为在不同的分类标准下得到的结果会显示或隐藏资料之间的差异之处。例如，以权利、财产、声望为标准对人的社会地位进行分类和以人对生产资料的占有对人的社会地位进行分类，不仅得到的结论不同，而且彰显的意义也有很大差别。
研究者在研究起始阶段可以选择资料的外部形态作为分类标准，如资料的来源、生成时间。随着研究的深入，研究者可以选择资料的内在涵义作为分类标准，如资料所涉及的问题域、所采用的研究方法、所体现的思维方式、可能得出的结论等。
分类标准确定以后，研究者还必须遵守形式逻辑提出的分类原则，主要包括：
1．分类要体现研究目的。
分类是为了使资料进一步有条理，更加有力地说明研究结论。
2．分类后的各子项互斥。
分类后的各小类不能相互包含，即不能在外延上有交叉。如将人分成男人、女人和老人就违反了这条原则，因为男人和女人中都有老人。这只是一个简单的例子。在实际的研究中，由于我们对研究对象认识不清，很容易犯类似错误。
3．分类对象外延等于各子项外延之和。
资料分类不是资料筛选，必须保证分类对象完整性。如把学生分成男学生和女学生是正确的，但是把学生分成男共青团员学生和女共青团员学生就错了，因为学生中还有党员和非党员、非团员者。
4．每次分类只根据一个标准。
如前所述，不同的分类标准下得到的结果会显示或隐藏资料之间的差异之处，只有坚持用一个分类标准完成一次分类才能保证分类的正确性。
(三)定性资料汇总和编辑
汇总和编辑就是在分类以后对资料按一定的逻辑结构进行编排。逻辑结构要根据研究目的、要求和客观情况确定，要使汇总编辑后的资料既反映客观情况，又说明研究问题。汇总和编辑资料有两个基本要求：⑴完整系统。资料大小类目要井井有条、层次分明，能系统完整地反映研究对象的面貌。⑵简明集中。使用尽可能简洁、清晰的语言，集中说明研究对象的客观情况，并注明资料的来源和出处。 二、定量资料整理
定量资料整理要经过以下几个环节②
（一）定量资料审核
定量资料审核同定性资料审核的目的一致，但由于资料性质的差别，审核的具体方面有所不同。定量资料审核表现在完整性、统一性和合格性。
定量资料的完整性审核体现在两个方面：⑴资料总体的完整性，即要求实际收到的资料要达到研究计划要求。就问卷调查来说，有效问卷回收率在30%左右的资料，仅作参考；回收率在50%，可采纳建议；只有回收率达到70%，才能作为得出研究结论的依据。⑵每份资料的完整性。含有被试漏答、误答题目的问卷就不具有完整性，必须经过一定的技术处理才能作为有效资料。
定量资料的统一性审查有两方面的要求：⑴检查所有问卷、报表的登记填报方法是否统一。⑵检查同一指标的数字所使用的量度单位是否统一，检查不同表格对同一指标的计算方法是否统一。
定量资料的合格性审查主要检查：⑴被调查者的身份是否符合相关规定；⑵提供的资料是否符合填报要求；⑶提供的资料是否真实无误。研究者可以采用三种方法进行合格性审查：⑴判断检验，即根据已知的情况判断资料是否正确。⑵逻辑检验，即分析资料内部的逻辑关系来辨别真伪。⑶计算检验，即计算各部分的和是否等于总量，各部分百分比之和是否等于1来判断资料真伪。
（二） 定量资料编码
编码是将资料的文字形式转化为数字形式的过程，即用一组变量表示各项调查问题，用每一变量的不同取值表示对该问题的不同回答。在给变量编码的过程中，要注意变量的名称、类型、取值范围、变量位数和小数点位数等。
（三） 定量资料汇总和初步分析
定量资料汇总和初步分析是研究者根据研究目的，对分类后的各种数据进行计算、累加，汇集到有关表格中，以集中系统反应调查资料总体数量情况。研究者一般需要借助计算机来完成这项工作。首先是把经过编码的资料输入到计算机中，这个过程叫登记或数据录入。为了保证登记的正确性，可以采取两个人同时输入相同材料，检查输入结果是否相一致。然后可以使用相关的软件如Excel、SPSS进行数据的初步分析，具体内容将在资料的定量分析中详细介绍。