数据分析中 , 不可或缺“数据收集”这一环节 。数据收集是通过借助数据分析工具利用一定的收集 *** , 将想要利用的数据信息收集起来用于后面的数据分析、数据挖掘 。所以数据收集也是数据分析的基础和上限 。例如 , 某运动APP想要针对某部分用户制定某训练课程 , 需要收集这部分用户的训练需求倾向、习惯的训练强度、训练时长等数据 。
下面再来跟大家了解一下数据采集源及数据采集的方式 , 关于数据采集的来源主要有6大类 , 分别是端上数据、开放数据、其他平台的数据、物理数据、主观性数据和数据库的数据 。数据采集的方式主要可以分为4种 , 分别是手工方式、条码方式、RFID方式和数据分析工具录入 。
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(1)手工方式
手工方式 , 即是用人工的方式通过按键盘进行采集 。手工采集的优势是需要付出的成本较低 , 劣势是人工收录误差较大 , 收录的数据质量不高 。
(2)条码方式
条码方式 , 是通过条码扫描的方式进行数据录入 。条码方式的优势是其系统的开发难度较小 , 劣势是当条码标签被损坏或者遗失后 , 扫描仪器会无法识别数据或者是出现数据无法录入的问题 , 导致数据会无法正常录入 。另外 , 利用扫描仪录入数据也有所限制 , 比如需要有操作员进行录入 , 扫描仪也有一定的扫描范围限制 , 这些因素都会影响收录的效率和质量 。常用于零件标识工作 , 且方便进行手工操作的场所 。
【大数据采集的 ***大数据采集 *** 有哪些】(3)RFID方式
RFID方式 , 能够支持反复录入不同的信息 。其优势是录入的目标不需要像条码方式那样有扫描仪范围的限制 , 只要标签在功率范围之内就可以被识别录入 。这种方式的成本投入较大 , 对软件和硬件的要求会较高 , 同时难度也会较大 。这种采集方式主要用于对数据精确度较高的场所 。
(4)数据分析工具录入
现在很多企业都选择数据分析工具进行数据录入 , 选对数据分析工具进行数据录入确实会事半功倍 。如Smartbi , 其除了在数据分析、数据可视化等方面具有较大的优势 , 其在数据收集方面也是非常强大的 , 其拥有丰富的数据源 , 支持录入各种不同的数据源 , 适用性非常强大 。不仅能够支持常用的oracle等关系型数据库 , 还支持多维数据库和各种主流大数据等数据源 。
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以上就是6大数据采集源和4大数据采集方式的内容啦 , 感兴趣的小伙伴可以继续去深入学习喔!
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