七种常见的数据分析法(七种常见的数据分析模型)

在数据分析中，“数据收集”是必不可少的。数据采集是在数据分析工具的帮助下，通过一定的采集方法，收集你想要使用的数据信息，用于后期的数据分析和数据挖掘。所以数据收集也是数

在数据分析中，“数据收集”是必不可少的。数据采集是在数据分析工具的帮助下，通过一定的采集方法，收集你想要使用的数据信息，用于后期的数据分析和数据挖掘。所以数据收集也是数据分析的基础和上限。比如一个运动类APP，想开发一个针对部分用户的训练课程，需要收集这些用户的训练需求倾向、习惯训练强度、训练时长等数据。

我们来看看数据收集来源和数据收集方法。数据采集来源主要有六类，即端上数据、开放数据、来自其他平台的数据、物理数据、主观数据和数据库数据。收集数据的方式有四种:人工、条形码、RFID和数据分析工具。

(1)手动方法

手动模式，即手动按键盘采集。人工采集的优点是成本低，缺点是误差大，采集的数据质量不高。

(2)条形码法

条形码是指通过条形码扫描的数据输入。条形码方法的优点是开发系统的难度较小。缺点是条码标签损坏或丢失时，扫描仪器无法识别数据或数据无法录入，导致数据无法正常录入。另外，使用扫描仪录入数据也是有限制的，比如需要操作人员录入，扫描仪有一定的扫描范围限制，这些都会影响记录的效率和质量。常用于零件标识，方便手工操作。

(3)RFID模式

RFID可以支持不同信息的重复输入。它的优点是输入目标不需要像条形码方式那样受到扫描仪范围的限制，只要标签在功率范围内，就可以识别输入。这种方式成本较大，对软硬件要求较高，难度也较大。这种采集方式主要用在数据精度高的地方。

(4)数据分析工具输入

现在很多企业选择数据分析工具进行数据录入，选择数据分析工具进行数据录入真的会事半功倍。比如Smartbi，不仅在数据分析和数据可视化方面有很大优势，在数据采集方面也非常强大。它拥有丰富的数据源，支持各种数据源的输入，具有非常强的适用性。它不仅可以支持oracle等关系数据库，还可以支持多维数据库和各种主流大数据源。

以上是六大数据收集来源和四大数据收集方法的内容。感兴趣的朋友可以继续深入学习！