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方法,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。 (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。 (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。 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!
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方法,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。 (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。 (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。 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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