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  • 数据收集

    千次阅读 2011-07-26 18:32:41
    数据收集Mr.林:数据收集是按照确定的数据分析内容,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据,第一手数据主要指可直接获取的数据,第二手数据主要指经过加工...

    数据收集

    Mr.林:数据收集是按照确定的数据分析内容,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据,第一手数据主要指可直接获取的数据,第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。一般数据来源主要有以下几种方式,如图1-4所示。

     

     

              数据库

     

    每个公司都有自己的业务数据库,包含从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业

    务数据库就是一个庞大的数据资源,需要有效地利用起来。

     

              公开出版物

    可用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人 口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。

              互联网

    随着互联网的发展,网络上发布的数据越来越多,特别是搜索引擎可以帮助我们快速 找到所需要的数据,例如国家及地方统计局网站、行业组织网站、政府机构网站、传播媒体网站、大型综合门户网站等上面都可能有我们需要的数据。

              市场调查

    进行数据分析时,需要了解用户的想法与需求,但是通过以上三种方式获得此类数据 会比较困难,因此可以尝试使用市场调查的方法收集用户的想法和需求数据。市场调查就是指运用科学的方法,有目的、有系统地收集、记录、整理有关市场营销的信息和资料,分析市场情况,了解市场现状及其发展趋势,为市场预测和营销决策提供客观、正确的数据资料。市场调查可以弥补其他数据收集方式的不足,但进行市场调查所需的费用较高,而且会存在一定的误差,故仅作参考之用。

    小白:看来我以后做数据分析时,不用担心没有数据来源啦。

     

     

    本文节选自《谁说菜鸟不会数据分析》一书。

    图书详细信息:http://blog.csdn.net/broadview2006/article/details/6603131

     

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  • 伦理网站_数据收集的伦理

    万次阅读 2020-08-09 08:39:21
    伦理网站So you’re ready to collect some data and start modeling, but how can you ... 因此,您已经准备好收集一些数据并开始建模,但是如何确定您的数据是从道德上获得的呢? CW: I talk about mental healt...

    伦理网站

    So you’re ready to collect some data and start modeling, but how can you be sure that your data has been ethically sourced?

    因此,您已经准备好收集一些数据并开始建模,但是如何确定您的数据是符合道德的呢?

    CW: I talk about mental health and suicide prevention in a section below.

    CW:我在下面的部分中谈论心理健康和自杀预防。

    当前的数据保护格局 (The Current Data Protection Landscape)

    The Health Insurance Portability and Accountability Act, known as HIPAA, was passed in 1996 in order to protect sensitive and identifying personal health data after medical treatment. The goal was a strict “need to know” sharing of medical data unless the patient signed a consent form for a particular usage. There were some exceptions in the interest of the “common good”, including gunshot and stab wounds, crime-related injuries, possible abuse cases, and infectious diseases.

    1996年通过了《健康保险携带和责任法案》(HIPAA),以保护经过治疗的敏感和识别个人健康数据。 目标是严格共享医疗数据,除非患者签署了特定用途的同意书。 为了“共同利益”,有一些例外,包括枪伤和刺伤,与犯罪有关的伤害,可能的虐待案件和传染病。

    A later supplement, the Omnibus Final Rule of 2013, updated HIPAA to include heavier financial penalties for organizations violating the law, patients’ rights to access electronic information, and including genetic data in HIPAA protected territory. As Dr. Weisse notes, while complete control over access to personal medical records is the “holy grail of privacy rights advocates”, our current systems of medical administration and insurance make this impossible.

    后来的补充内容是《 2013年综合总线最终规则》,它对HIPAA进行了更新,其中包括对违反法律的组织施加更严厉的经济处罚,患者获取电子信息的权利以及在HIPAA保护地区包括遗传数据。 正如Weisse博士所指出的那样,尽管完全控制对个人医疗记录的访问是“隐私权倡导者的圣杯”,但我们当前的医疗管理和保险体系使这成为不可能。

    While these laws are necessary and work in theory, in practice they have led to great confusion on both sides of the patient-physician boundary. Additionally, like much of the legislation governing emerging technologies (see facial recognition, Siri always listening, …), it is woefully inadequate for effectively covering technologies not yet established or imagined.

    尽管这些定律是必要的,并且在理论上起作用,但实际上,它们导致了医患边界两侧的极大混乱。 此外,就像许多管理新兴技术的法规一样(请参阅面部识别,Siri总是在听,...),该法规严重不足以有效涵盖尚未建立或想象的技术。

    The recent European Union legislation, General Data Protection Regulation (GDPR), goes much further in protecting personal data. There has been much discussion over the efficacy of the law, but there is no doubt that it is one of the most stringent data protection laws in the world. Unlike HIPAA or other US data protection laws, GDPR requires organizations to use the highest possible privacy settings by default and limits data usage to six classes, including consent given, vital interest, and legal requirement.

    欧盟最近的法律,《通用数据保护条例》(GDPR),在保护个人数据方面走得更远。 关于法律效力的讨论很多,但是毫无疑问,它是世界上最严格的数据保护法律之一。 与HIPAA或其他美国数据保护法律不同,GDPR要求组织默认使用最高的隐私设置,并将数据使用限制为六类,包括给予同意,切身利益和法律要求。

    Furthermore, no data can be collected until explicit consent for that purpose has been given and that consent can be retracted at any time. This means that one Terms of Service agreement cannot give a company free-reign over a user’s data indefinitely. Organizations that violate the GDPR are heavily fined, up to 20 million euros or 4% of the previous year’s total revenue. As an example, British Airways was fined 183 million pounds after poor security led to a skimming attack targeting 500,000 of its users.

    此外,只有在为此目的获得明确同意并且任何时候都可以撤回同意之前,才能收集任何数据。 这意味着一项服务条款协议不能使公司无限期地自由控制用户的数据。 违反GDPR的组织将被处以最高2000万欧元的罚款,占上一年度总收入的4%。 例如,英国航空公司因安全性差导致针对其50万用户的掠夺攻击而被罚款1.83亿英镑。

    这些措施不足之处 (Where These Measures Fall Short)

    Facebook的自杀算法 (Facebook’s Suicide Algorithm)

    In 2017, Facebook began scraping user’s social media content without consent in order to build a Suicide Prevention tool after a series of live-streamed suicides. Outside of the non-consensual collection, one would think that assessments of mental health, depression, and suicidal ideation would be classified as sensitive health information, right? Well, according to HIPAA, because Facebook is not a healthcare organization they are not subject to the field’s regulations.

    2017年,Facebook开始在未经许可的情况下抓取用户的社交媒体内容,以在一系列直播自杀事件之后构建自杀预防工具 。 在非自愿收集之外,人们会认为对心理健康,抑郁和自杀观念的评估将被归类为敏感的健康信息,对吗? 好吧,据HIPAA称,因为Facebook不是医疗保健组织,所以它们不受该领域法规的约束。

    This is a clear, yet at the time understandable, miss. When HIPAA was written it seemed reasonable that only healthcare organizations would have access to these personal health identifiers (PHIs). With the advent of sophisticated artificial intelligence and endless-resource tech giants, private, non-healthcare organizations are now attempting to innovate in the medical field without direct oversight.

    小姐,这很明显,但在当时还是可以理解的。 撰写HIPAA时,只有医疗机构才能访问这些个人健康标识符(PHI),这似乎是合理的。 随着先进的人工智能技术和无尽资源的技术巨人的到来,私营非医疗保健组织现在正试图在医疗领域进行创新,而无需直接监督。

    What makes the implications concrete are the 3,500 cases of Facebook contacting law enforcement after their system flagged a user as suicidal. In one case, law enforcement even sent the user’s personal information to the New York Times, a clear breach of privacy.

    导致具体含义的是在其系统将用户标记为自杀后的3500例Facebook与执法机构联系的案件。 在一个案例中,执法部门甚至将用户的个人信息发送至《纽约时报》,这明显违反了隐私权。

    The European Union’s GDPR effectively banned Facebook’s collection methods as explicit permission is required from users in order to collect mental health information. While Facebook’s program does have the potential for good, the next steps for its ethical, effective use are ambiguous.

    欧盟的GDPR有效地禁止了Facebook的收集方法,因为需要用户的明确许可才能收集心理健康信息。 尽管Facebook的程序确实具有良好的潜力,但其道德,有效使用的下一步措施尚不明确。

    23andMe的遗传数据 (23andMe’s Genetic Data)

    Another case of regulatory under-sight is the popular genetic and ancestry testing company 23andMe — again not subject to HIPAA — and their selling of users’ genetic information to pharmaceutical companies. There are potential risks for insurance companies using user’s genetic data to identify pre-existing conditions before any symptoms emerge. This practice was outlawed in some situations and for health insurance specifically, but not for life or disability insurance.

    监管监督的另一个案例是流行的遗传和祖先检测公司23andMe(同样不受HIPAA约束)及其将用户的遗传信息出售给制药公司。 保险公司使用用户的遗传数据来在出现任何症状之前识别先前存在的状况存在潜在的风险。 在某些情况下 ,特别是对于健康保险,这种做法是违法的 ,但对于人寿或伤残保险,则是非法的

    Some ethically ambiguous have already emerged from this practice. One example is Huntington’s Disease, a late-onset, brain disorder controlled by a single defective gene. The Huntington’s Disease Society of America has an entire guide on choosing whether to get genetically tested because while technically illegal for insurance companies to utilize, there is always a potential risk that this information could be misused.

    这种做法已经出现了一些道德上的歧义。 一个例子是亨廷顿舞蹈病,一种由单个缺陷基因控制的迟发性脑部疾病。 美国亨廷顿舞蹈病学会对选择是否进行基因测试提供了完整的指导,因为尽管从技术上讲保险公司不得使用该信息,但始终存在滥用该信息的潜在风险。

    未来与你 (The Future and You)

    As technology continues to stride forward, we will inevitably hear more stories of regulation misses. It is vital that governments remain up-to-date with the implications of emerging innovations, and how to protect citizens’ data privacy in a world increasingly devoid of it.

    随着技术的不断进步,我们不可避免地会听到更多有关法规缺失的故事。 至关重要的是,政府必须与时俱进,了解新兴创新的影响,以及如何在日益缺乏这种创新的世界中保护公民的数据隐私。

    As a data scientist, you must be cognizant of how your data is collected and utilized. Here’s a great set of questions to ask of yourself and your model.

    作为数据科学家,您必须了解如何收集和利用您的数据。 这是关于您自己和您的模型的一系列问题

    Here’s a shortlist:

    这是一个候选清单:

    1. Consent: users must give explicit consent for each and every new usage of their personal data. This is a legal dependency in some jurisdictions, but a good practice in all cases.

      同意 :用户必须对他们的个人数据的每一种新用法都明确表示同意。 在某些司法管辖区中,这是法律上的依存关系,但在所有情况下都是一种良好做法。

    2. Transparency: especially in cases with concrete repercussions, can you explain how your model and data process is arriving at a decision?

      透明度 :特别是在有具体影响的情况下,您能否解释一下您的模型和数据流程是如何做出决定的?

    3. Accountability: evaluate the potential harm of a model and work to limit said harm. What is the potential for the model to be misinterpreted, both in good and bad faith?

      问责制 :评估模型的潜在危害,并努力限制这种危害。 无论是善意还是恶意,都可能对模型产生误解?

    4. Anonymity: how will a user’s identifying information be protected throughout all stages of the data science process? Who, at any point, has access to this data? Does identifying data even need to be in the dataset? If not, remove it.

      匿名性 :在数据科学过程的所有阶段中,如何保护用户的标识信息? 谁在任何时候都可以访问此数据? 识别数据是否甚至需要在数据集中? 如果没有,请将其删除。

    5. Bias: what steps have been taken to understand the potential bias in a data set? Could even missing values be a proxy for bias? See Redlining.

      偏差 :采取了哪些步骤来了解数据集中的潜在偏差? 甚至可能缺少值也可以代表偏见吗? 请参阅Redlining

    资料来源 (Sources)

    [1] T. Truyen, W. Luo, D. Phung, S. Gupta, S. Rana, et al., A framework for feature extraction from hospital medical data with applications in risk prediction (2014), BMC Bioinformatics 15: 425–434.

    [1] T. Truyen,W。Luo,D。Phung,S。Gupta,S。Rana等人, 《从医院医疗数据中提取特征并在风险预测中应用的框架》 (2014年),BMC Bioinformatics 15:425 –434。

    [2] D. Wade, Ethics of collecting and using healthcare data: Primary responsibility lies with the organisations involved, not ethical review committees (2007), The BMJ 334: 1330–1331.

    [2] D. Wade, 收集和使用医疗数据的道德规范:主要责任在于相关组织,而不是道德规范审查委员会 (2007),BMJ 334:1330-1331。

    [3] S. Mann, J. Savulescu, and B. Sahakian, Facilitating the ethical use of health data for the benefit of society: Electronic health records, consent and the duty of easy rescue (2016), Philosophical Transactions of the Royal Society 374: 1–17.

    [3] S. Mann,J。Savulescu和B. Sahakian,《 促进健康使用道德数据以造福社会:电子健康记录,同意书和简易救助义务》 (2016年),《皇家学会的哲学著作》 374:1-17。

    [4] A. Weisse, HIPAA: a flawed piece of legislation (2014), Baylor University Medical Center Proceedings 27 (2): 163–165.

    [4] A. Weisse, HIPAA:一项有缺陷的立法 (2014年),贝勒大学医学中心会议论文集27(2):163-165。

    翻译自: https://towardsdatascience.com/the-ethics-of-data-collection-9573dc0ae240

    伦理网站

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  • 统计数据收集方式与收集方法

    千次阅读 2020-03-05 23:39:46
    二手数据收集方式 1.公开出版物 (《 中国统计年鉴》、《中国统计摘要》、《中国 人口统计年鉴》、《世界经济年鉴》、《国外经 济统计资料》、《世界发展报告》……) 2.网络 一手数据收集方式 统计调查:普查、抽样...

    统计数据收集方式

    统计数据来源
    直接来源(一手数据):观察实验、统计调查
    间接来源(二手数据):网络数据、公开出版物

    二手数据收集方式
    1.公开出版物
    (《 中国统计年鉴》、《中国统计摘要》、《中国 人口统计年鉴》、《世界经济年鉴》、《国外经 济统计资料》、《世界发展报告》……)
    2.网络

    一手数据收集方式
    统计调查:普查、抽样调查、重点调查、典型调查
    观察实验:完全随机实验、随机区组试验、拉丁方试验、正交试验

    一手数据收集方式:普查
    专门组织的不连续性全面调查。主要调查一定时点状况的社会经济现象的总量,收集那些不能够或者不适宜用定期全面报表收集的统计资料,以搞清重要的国情国力。
    如人口普查、经济普查。

    一手数据收集方式:重点调查
    为了解总体基本情况,在调查对象中只选择一部分重点单位进行调查的一种非全面调查组织方式。
    这些单位数目不多,但其标志值 在总体标志总量中占有比重较大,能反映总体的基本情况。

    一手数据收集方式:典型调查
    典型调查:有意识地选取若干典型单位进行的非全面调查。
    典型单位:具有代表性或典型意义的单位。
    1 了解一般情况或研究事物发展的一般规律—— 一般典型;
    2 总结先进经验、树榜样——先进典型;
    3 总结失败教训、帮助后进——后进典型。

    一手数据收集方式:抽样调查
    一种非全面调查,从总体中抽取样本,以样本推断总体的统计调查方式。
    抽样调查分为概率抽样和非概率抽样,概率抽样又分为等概率抽样和不等概率抽样。

    概率抽样方法:重复抽样
    概率抽样从抽样方法上看,可以分为重复抽样和不重复抽样两种。
    重复抽样又被称作重置抽样、有放回抽样。
    步骤:抽出个体→登记特征→放回总体→继续抽取
    特点:同一总体单位有可能被重复抽中,而且每次抽取都是独立进行。

    概率抽样方法:不重复抽样
    不重复抽样又被称作不重置抽样、不放回抽样。
    步骤:抽出个体→登记特征→继续抽取
    特点:总体中每个单位都不会重复出现在一套样本中,在连续抽取时,每次抽取都不是独立进行。

    概率抽样的组织形式
    简单随机抽样、分层抽样、等距抽样、整群抽样、多阶段抽样

    概率抽样组织形式:简单随机抽样
    简单随机抽样也称纯随机抽样或完全随机抽样,是指未对总体中的个体进行事先分组或组合,直接从总体中完全随机地抽取样本的一种抽样组织形式,是抽样调查最基本的组织形式。
    如抽签法和随机数表等。

    概率抽样组织形式:分层抽样
    将总体全部单位按有关标志分成若干层,然后按随机原则从每层中分别抽取样本单位组成样本。
    能使样本结构更接近于总体结构,提高样本的代表性;能同时推断总体指标和各子总体的指标。

    概率抽样组织形式:等距抽样
    等距抽样也称系统抽样或机械抽样,将总体单位按某一标志排序,而后按一定的间隔抽取样本单位。

    概率抽样组织形式:整群抽样
    整群抽样又称集团抽样,将总体全部单位分为若干“群”,然后随机抽取一部分“群”,被抽中群体的所有单位构成样本。

    概率抽样组织形式:多阶段抽样
    指分两个或两个以上的阶段来完成抽取样本单位的过程。
    例:对杭州市从业者“过劳”现状及成因进行调查。
    第一阶段:从杭州八个辖区中抽取5个辖区
    第二阶段:从被抽中的5个辖区中各抽3个街道
    第三阶段:从被抽中的15个街道中抽取样本单位

    非概率抽样
    非概率抽样是凭人们的主观判断或根据便利性原则来抽取样本。这时,总体中每个个体被抽取的可能性是难以用概率来表示和计算的。
    含方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样。

    非概率抽样:方便抽样
    也译为便利抽样、偶遇抽样。事先不预定样本,碰到即问或被调查者主动回答问题。
    如: 在街头的拦截式访问。 登在报刊、网上的问卷。

    非概率抽样:判断抽样
    调查者根据主观经验和判断从总体中选取有代表性的单位构成样本。
    精度取决于抽样者的经验。 不能获得估计值的精度。
    适用于总体单位极不相同而样本容量又很小的情况。

    非概率抽样:配额抽样
    是非随机抽样方法中最常用的一种抽样方法。分为两个步骤:
    1.根据研究人员认为较重要的一些变量把总体单位分类,指定每一类中的定额;
    2.然后在每一类中使用方便抽样或判断抽样的方法抽选指定数量的样本单位。

    非概率抽样:滚雪球抽样
    先找到最初的样本单位,然后根据他们提供的信息去获得新的样本单位; 这种过程不断继续,直到完成规定的样本容量为止。
    主要用于对稀少群体的调查。
    例如某研究部门在调查保姆问题时,先访问了10名保姆,然后再请她们 提供其他保姆名单,逐步扩大到规定的样本容量。

    统计数据收集方法

    统计数据收集方法:直接观察法、采访法(又分为面访式、电话式、自填式)、通讯法、网络调查法、卫星遥感法

    1.直接观察法
    调查人员到现场对调查对象进行观察、 计量和登记以取得资料的方法。调查人员对所观察的事件或行为不加以控制或干涉,能够在被调查者不察觉的情况下获得资料。

    2.采访法

    面访式
    面访式:个别深度访谈
    一次只有一名受访者参加、针对特殊问题的调查。
    适合于较隐秘的问题,如个人隐私问题;或较敏感的问题。
    面访式:座谈会
    也称集体访谈,将一组被调查者集中在调查现场, 让他们对调查的主题发表意见以获得资料。
    参加座谈会的人数不宜过多,一般为6~10人。

    电话式
    调查人员根据调查提纲(调查表),通过电话问答的形式来获取信息。
    时效快、成本低、覆盖面广;但每次调查时间不能过长、拒访率高。

    自填式
    调查人员把调查表或问卷当面交给被调查者, 填完后当面交回的一种数据收集方法。 回收率高、但耗时费力。

    3.通讯法
    由调查组织者(例如政府统计部门)把调查表或问卷邮寄或电子传送给被调查者,填写后返回,也称邮寄问卷调查。
    调查对象不受空间区域限制、调查成本低;但速度较慢、 回收率较低。

    4.网络调查法
    通过互联网、计算机通信和数字交互式媒体,了解和掌握信息的方式。
    具有自愿性、定向性、及时性、互动性、经济性与匿名性。
    常用方法:网上问卷调查法、在线交流调查法、网络观察法、网络实验法等。

    5.卫星遥感法
    使用卫星高分辨率照片,提供地面农作物绿度资料,来估计农产量的方法。

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  • 调查问卷反馈数据收集、分析过程

    万次阅读 2018-10-22 15:03:46
    数据收集分析过程包括以下几个环节: 1、数据完整性分析   数据汇总分析之前,先确认调研数据是否已收集完成。 可根据用户反馈数据时间的正太分布情况来推测数据收集是否已基本完成。 问卷回收率要能够保障...

    调查问卷的意义在于数据的收集、分析。
    数据收集分析过程包括以下几个环节:


    1、数据完整性分析

     

    1. 数据汇总分析之前,先确认调研数据是否已收集完成。
    2. 可根据用户反馈数据时间的正太分布情况来推测数据收集是否已基本完成。
    3. 问卷回收率要能够保障足够的样本数量,才能保证分析结果有价值。

    2、对反馈数据进行清理,保证数据的有效性


           问卷收集完,就要对结果进行分析,分析前先要剔除无效问卷,问卷的有效率是保证分析结果价值的基础。常见的无效问卷的形式如下:

    1. 问卷中出现大量空白的问卷
    2. 答案中出现大量选项连续一样的情况的问卷
    3. 专门设计用来验证答题有效性的地雷题出错的问卷
    4. 答题时长比较极端或者偏离平均值太多的问卷
    5. 开放式问题的答题质量,比较敷衍甚至乱答的
    6. 题目或选项之间隐藏逻辑答案冲突的


    3、对清理后的数据进行汇总


    调研范围的选取方式不同,反馈数据的汇总方式也不同。
    1、全量人员
       1)若人员之间存在明显分层变量,则需要按分层分别统计,再进行汇总;
       2)若人员之间无需分层,则直接统一汇总处理即可;
    2、简单随机抽样,直接统一汇总处理即可
    3、分层抽样
       1)先按分层分别统计,再进行汇总;
       2)若分层人员的抽取比例与分层人员之间的比例不同,汇总时还需要考虑权重的设置;

    注:有时候问题里某些选项填写的数量远远少于其他选项的数量,我们可以把它们进行整合,从而减少干扰;

    4、对汇总数据进行计算、分析


    1、定量分析
       对数据进行平均数、众数、中位数的计算、对比:
       1)计算前要注意剔除极端数值;
       2)标准的是正态分布状态,若出现双峰分布(众数与平均值相差大),需要进一步分析
       3)在对计算结果进行分析时,可以考虑第三变量的影响,即交叉制表,通过两个问题的答案合成一份表格,发现更有针对性的问题
    2、定性分析
        定性分析具有探索性的特点,这种分析依靠参与工作的人员的业务水平和专业度,因此难度较高,且这种解释是有特殊性的,理解也是不同的。

    5、根据分析结果,得出初步结论


         将定性分析的结论和定量分析的结果相结合,再与网站分析数据进行对比和补充,能够让数据更有说服力,得出的结论更加准确;
         在对数据分析结果进行总结时,需要注意以下几点:

    1. 两件事情的发生时间相当接近并不足以说明两者有因果关系
    2. 总结时,要细分人口子群
    3. 不要混淆事实和观点
    4. 人们即使对答案没有强烈的感觉,也会选择一个,注意退出选项的选择情况
    5. 人们总会爱猜测调查的意图,要重审问题是否暗含引导性
    6. 人们什么都想要,问卷并非准确体现了人们的需求范围,但问卷能够体现人们需求的优先级
    7. 人们可能会夸大其词、会撒谎

    6、编写调研报告
         即将整个用户调研的实施过程进行总结、描述;

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  • Zabbix 4.2 支持 Prometheus 数据收集

    千次阅读 2019-05-30 16:59:44
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  • PMBOK第六版工具与技术:数据收集数据分析数据表现

    千次阅读 多人点赞 2018-11-11 19:59:39
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    千次阅读 2015-07-19 18:41:15
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  • zabbix4.2 使用Prometheus进行数据收集

    千次阅读 2019-04-16 18:41:44
    zabbix4.2发布后,开始支持使用Prometheus进行数据收集。这非常符合我们想基于zabbix+Prometheus做监控中心的一个想法,于是便研究了一下。 本文详细介绍了使用两者结合进行监控的配置方法。
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  • Flume 使用exec及avro方式实现数据收集

    千次阅读 2017-10-26 20:26:54
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    千次阅读 热门讨论 2013-12-04 23:49:17
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  • 并发请求:统计数据收集模式

    千次阅读 2015-07-29 11:29:28
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  • 网站统计中的数据收集原理及实现

    千次阅读 2015-08-07 17:25:06
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  • 网站数据统计分析工具是各网站站长和运营人员经常使用的一种工具,常用的有 谷歌分析、百度统计和腾讯分析等等。...在此简要分析数据收集的原理,并按照步骤,带领大家一同搭建一个实际的数据收集系统。
  • 网站用户行为数据收集和分析方法

    千次阅读 2016-10-25 23:07:15
    综合介绍了目前国内外对于用户行为数据收集和分析方法所进行的研究, 各种方法的特点, 并介绍一些利用相应方法所开发出的工具实例, 使得建设的网站更加符合用户的需要, 以保障用户与网站之间沟通的顺畅。 随着In ...
  • 数据收集及数据分析工具介绍

    万次阅读 2018-01-13 00:00:00
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  • python:网络数据收集

    千次阅读 2018-07-04 09:39:24
    要想获得更多的数据,最有效的方法就是从网络收集。Python在收集数据方面无疑是一门很好的语言。网络上python爬虫框架有众多,大家有兴趣可以去学习一下,在这就简单介绍下如何使用python写爬虫。一、 环境准备(1)...
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