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  • 如何做好数据统计工作
    千次阅读
    2022-04-22 16:18:47

    正式从PHP开发转到测试岗位已有1年半,中间的职业发展与所思所考应该有1个阶段的总结,总结将在下一篇完成。今天就先通过在工作中实际用到的python脚本+复杂sql记录一下自己在测试过程中做的数据验证。

    测试中经常会遇到一些数据报表,数据统计的分析,这部分的测试重点在于数据统计的正确性,如何验证数据的正确性,操作中大概分为以下几个阶段:

    1. 初级阶段:了解需求,手动准备数据。根据需求手动生成一部分数据,记录生成数据的控制条件,验证不同条件下生成的数据是否与数据统计一致。
    2. 中级阶段:使用大量数据做数据验证。初级阶段的数据量太少,很多隐藏问题往往不容易发现,需要大量数据时,手动准备数据是不现实的,这时候应该向研发人员了解数据生成逻辑,使用python脚本伪造大量数据,最后SQL进行数据统计对比研发测数据统计的正确性。

    初级阶段,是每个测试人员的必备功课,也是测试人员测试过程中的主要工作,只要需求理解到位,就可以完成。中级阶段需要一些python编程基础及SQL编写能力。数据统计分析中,各种条件控制下的统计往往需要测试人员有编写复杂SQL语句的能力。

    python脚本生成大量数据,不仅需要了解需求也需要了解具体的表结构,才能为后续SQL编写查询做好基础准备工作。这主要涉及编程能力,由于本人是开发转测试,所以目前脚本都是在随用随学随写,基本就是接口调用,数据库连接,数据的增删改查工作,后续做数据统计分析也可以结合使用ECharts图表,但是仅是为了做数据的验证,再做页面的图表展示实在没有必要,所以一条SQL往往能解决很多问题。

    虽然测试的方法千千万,内卷也是日益严重,但是验收交付中反馈的问题越少,才越能体现出一个测试人员的真实水平,靠谱是第一位的。

    编写SQL中总结一下个人常用到的一些函数及方法,这里以MySQL为例:

    • GROUP BY 不对值为NULL的分组

    下面是对一个新老客的数据分析,表中uid=null的为新客,后续相同uid记录数=1的标识为新客,相同uid记录数>1的标识为老客。如果只是通过GROUP BY uid,就会将所有uid=null的记录分为一组,这时uid=null的记录会被标记为老客,与需求不符。

    有些博主会使用GROUP BY IFNULL(uid, UUID()),我实际运行了一下发现此种场景下UUID()生成的值相等,依然不符合需求统计,不知道是不是我的用法有误,有知道的大神可以给与指点。

    SELECT Id,uid,
    CASE WHEN COUNT(Id)=1 THEN 'new'
    WHEN COUNT(Id)>1 THEN 'old'
    END `status`
    FROM table_name
    WHERE DATE_FORMAT(create_date,'%Y-%m-%d')='2022-04-19' -- 时间格式的控制
    GROUP BY IFNULL(uid,Id)) --有些博主使用IFNULL(uid,UUID())),但在实际应用中我发现这样使用UUID()生成的值是相同的,依然不能满足需求判断
    • 根据不同条件对数据进行整合

    下面是根据素材类型,统计素材的展示时长。图片类型默认展示5s,视频素材根据素材的时长进行数据统计。不同的数据拥有不同的素材类型,需要统计所有数据下素材的展示时长。

    select SUM(
    IF(SUBSTRING_INDEX(dsm.material_mime,'/',1)='image',dap.count*5,
    (IF(SUBSTRING_INDEX(dsm.material_mime,'/',1)='video',dap.count*dsm.show_time,0))
    )) from table_name1 dap 
    inner join table_name2 dsm on dsm.schedule_id = dap.schedule_id
    where dap.ad_position IN('free1','free2','free3','free4')
    AND dap.opt_time between '2021-12-01 00:00:00' and '2021-12-01 23:59:59' 

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    千次阅读 2019-08-09 21:56:15
    明确定位与工作重心 数据产品经理是让数据产生价值(决策、增长、收入)的设计者、实现者和推行者。如何理解这样的定位呢? 首先,最基础的是要熟悉数据工具平台与产品业务,其次,要学会逐步建立产品完整的数据...

    明确定位与工作重心

    数据产品经理是让数据产生价值(决策、增长、收入)的设计者、实现者和推行者。如何理解这样的定位呢?

    首先,最基础的是要熟悉数据工具平台与产品业务,其次,要学会逐步建立产品完整的数据指标体系,最后,是能够通过数据分析解读驱动业务发展。

    具体拆解来看,主要包含:

    (1)数据层面

    1. 源数据层:数据源的采集、埋点(客户端访问日志、服务端业务数据库表、sdk等)
    2. 数据加工层:结合业务,对收集到的数据进行加工、清洗(join)等操作
    3. 数据仓库层:依赖结构化规范的数据表,建设和维护数据仓库
    4. 数据应用层:规划与设计数据指标体系(构建核心指标框架;产品、运营等指标建设)
    5. 数据访问层:结合平台及应用产品,支撑业务方数据需求(如:统计平台、数据可视化平台、资源调度平台、渠道后台、用户画像平台、abtest平台等)

    (2)产品层面

    1. 明确产品形态及定位,熟知业务功能(数据异动跟踪分析、数据解读与答疑)
    2. 数据驱动产品发展规划(版本迭代、数据反馈推进)。

    根据基础数据体系,数据产品的工作基本上需要涵盖从数据源到最终数据应用、访问层的各个环节。做好产品上线前数据指标的统计埋点工作,以及产品上线后的版本分析,侧重点主要在于:数据应用层面(规划和设计项目核心指标,满足各业务方的数据需求);数据访问层面(做好数据分析与解读,对上线数据进行监测以及效果分析)对数据源的处理、数据加工及数据仓库,本文暂不展开说明。

    熟悉业务逻辑与流程

    1. 工作流程

    数据统计埋点工作流程说明

    step1:梳理产品需求

    作为数据产品经理,在版本迭代阶段,主要是从数据的角度出发去思考业务需求和问题点

    在产品需求文档的梳理过程中,可以就之前版本发现的问题参与需求的收集与讨论。通过数据论证,提出相关的优化改进方案或建议,给出更加合理的产品规划和需求优先级。

    step2:产品需求评审

    产品需求文档一般包含:

    • 文档说明(功能优先级、修改历史)
    • 需求分析(需求背景、需求价值或、预期目标、数据参考)
    • 结构流程(业务流程和产品框架)
    • 原型交互(客户端逻辑、服务端逻辑)
    • 数据埋点

    业务产品经理主导当前版本的功能规划及需求输出。数据产品经理则主要是负责数据埋点部分,需要我们全程参与需求文档的评审,理解产品功能结构和开发实现逻辑

    ps:由于各公司逐步重视 “通过数据驱动业务决策”。数据相关工作,部分公司会将其单独拆解出来,作为数据产品经理或数据分析师的主要职责。

    step3:分析产品逻辑

    当产品需求文档完成最终评审,意味着当前版本需求不会再做大的改动。此时就需要开始分析产品逻辑,理解产品核心目标和当下主要的问题点。

    除了需要弄明白产品承载了哪些重要的信息和功能,以及这些信息和功能的想要达到的需求目标。还要通过深入的分析,挖掘各业务方重点关注的数据指标是什么,确立产品的第一关键指标。(即分析是在什么样的场景下要解决什么业务问题,为了解决这个业务问题,要通过什么样的数据指标衡量),项目中不同的角色关注的问题不同,我们可以更好地给出他们最想看的数据。

    • 产品(功能点击量、使用率、功能留存、核心路径转化、改版效果、用户行为等)
    • 运营(用户新增、活跃、流失、付费转化、分享等)
    • 渠道(渠道新增、落地页pv/uv、渠道转化、渠道留存率、ROI等)

    step4:统计需求评审

    统计需评阶段,主要是进行统计事件的设计和给出数据采集埋点方案。一般情况下,在做统计需求评审时,可以优先梳理产品功能结构图,将产品的功能模块及跳转流程梳理出来,想清楚上游入口和下游出口是什么。这样做的目的也是在进行更加合理的数据指标体系的设计,以及避免埋点的重复。

    ps:由于项目迭代节奏较快,推行敏捷开发(“小步快跑模式”),有时统计需求评审会和产品需求评审同时进行,就需要和业务产品保持紧密的信息对接。

    step5:跟进需求开发

    当产品和统计需求评审完成后,接下来会进入需求研发阶段。在开发实现产品功能需求时需要我们高频沟通,这样做的目的是为了保证数据采集的质量及数据分析的准确性。

    step6:功能验收核对

    除了产品功能的核对,数据层面主要核对内容是:

    • 数据上报节点或时机是否准确
    • 数据采集的结果是否真实有效/重复上报
    • 新增/修改的统计项是否会影响到其他功能的上报规则

    step7:上线数据监测

    发版后,随着版本覆盖率的提升数据会逐渐起势。一般情况下,需要密切监测上线前3d的数据情况,并在3d后给出一份初步的数据波动趋势分析文档,主要目的是:发现是否存在统计上报异常的数据指标,产品功能若出现较大问题,也要及时关注可能会影响到的统计点。根据问题紧急程度,采取发紧急修复包或其他方式解决。

    step8:数据分析总结

    上线后若不存在什么问题。即可输出当前新版本的数据分析报告,主要用于向项目组成员同步该版本的数据分析结论和迭代优化建议,建议在发版2周后再拉取数据指标进行分析总结。因为时间越短,覆盖率越低,数据量级小,就不太能够说明问题。

    2. 细节规范

    # 上线前:数据统计埋点

    (1)理解产品需求文档与业务目标

    在上线前做好数据统计埋点工作,最重要的就是需要理解项目产品和业务体系。梳理产品需求、参与产品需求评审、分析产品逻辑的工作必不可少。

    如何更好地理解呢?

    除了深入沟通理解产品需求文档(prd),我们自己可以去整理当前产品功能结构图、核心业务流程图或用户使用路径图。

    如图为美图秀秀v6.9.6版本-美化功能用户使用路径图(参考)。通过梳理,主要目的是对产品的功能结构、核心业务流程及信息框架有清晰的认知,帮助我们更好的进行数据相关工作。

    (2)设计统计事件及数据埋点规范

    做好了准备工作,接下来最主要的就是进行统计事件的设计和给出数据采集埋点方案。本文暂不讨论接入第三方统计sdk的方式进行埋点的相关内容。统计事件的设计,就是做到针对某个具体页面,定义当前页面中用户的点击或其他触发行为并准确上报,从而提取数据进行分析,主要从用户行为角度出发。

    比如页面中出现的某个按钮,想知道用户是否点击该按钮或点击的频次,统计事件就要记录用户点击该按钮的行为数据(消息数/设备数)。

    如何通过用户行为找到统计事件的对应关系?

    • 用户行为:分析用户行为,找到该行为相关的信息;
    • 事件定义:根据相关信息,定义该行为对应的事件及参数。

    说明一下,在版本迭代的过程中,新版本的事件无需全部重新埋点。

    历史已有的统计事件只要有涉及到的,可列入测试check事件,版本新增的统计事件列入本期统计项。最终可汇总一份整体的数据统计事件库,每次只需在历史已有的内容里新增或修改补充当前新版本的统计项,也方便我们进行长期迭代与维护。通过用户行为找到统计事件的对应关系后,即可整理出我们最重要的统计埋点文档。

    统计埋点文档主要包含:

    • 更新说明(文档更新时间、更新内容记录)
    • 本期统计项(新增/修改的统计事件list)
    • 本期check事件(新增/修改的统计事件check+可能影响到的统计事件check)
    • 后台全部展示事件(整体的数据统计事件库)

    #举个例子#

    产品功能:美化图片主功能中,新增马赛克

    用户行为:用户在美图秀秀首页点击“美化图片”按钮-点击“马赛克”功能-选择素材使用-保存

    用户行为与统计事件的对应关系(参考):

    统计文档,本期统计项sheet表(参考):

    (3)需求研发测试跟进及校验数据统计项

    根据我们输出的统计文档,统计文档中“统计规则”的描述,就要求清晰定义该统计事件采集的节点和上报逻辑,需要及时和开发跟进沟通;而统计文档中“本期统计check事件”则需要详细和测试进行核对。通常,公司优秀的开发和测试也可以更好的协助我们,对事件统计的规则做优化调整,提高数据存储及读取的效率。

    # 上线后:版本分析思路

    (4)数据指标上报监测及数据提取、可视化操作

    学会使用公司提供的数据平台产品及工具,帮助业务或数据负责人更快速高效的获取数据。在我们进行版本迭代的过程中,数据指标体系的日益完善会帮助我们更好的开展数据分析。

    数据后台支持产品新增活跃留存、自定义事件等数据指标的快速提取,也可以自主配置。同时,平台上直观、友好的项目数据可视化设计也能提升我们的分析效率,更快驱动业务发展。

    (5)数据跟踪与分析解读、抽象业务痛点

    数据分析的最终价值体现在能够通过数据发现问题,抽象出业务痛点和需求。并不是项目中的每个人都能给出专业全面的分析及结论。数据产品则需要长期跟踪产品核心数据指标以及产品迭代功能数据指标,产出版本迭代数据报告、以及其他阶段性的数据报告。

    版本分析报告的主要思路是:

    • 基础指标上线前后变化趋势(大盘新增活跃留存波动)
    • 功能指标上线前后变化趋势
    • 版本主要更新点数据
    • 主要数据结论及优化建议

    最后

    数据统计埋点工作的基础还是在于对业务的深度理解。我们要做的不仅是完成一个数据指标的上报,更重要的是通过不同纬度的数据指标,更加全面具体的去分析业务情况。

    展开全文
  • Android产品研发(八)-->App数据统计

    万次阅读 2016-06-07 19:30:35
    上一篇文章中我们介绍了android社区中很火的热修复功能,主流的热修复原理上其实分为两种,一种是通过利用dex的加载...App数据统计的意义在于通过统计用户的行为方式有针对性的更新展示算法,根据用户的行为习惯更新

    转载请标明出处:一片枫叶的专栏

    上一篇文章中我们介绍了Android社区中比较火的热修复功能,并介绍了目前的几个比较流行的热修复框架,以及各自的优缺点,同时也介绍了一下自身项目中对热修复功能的实践。目前主流的热修复原理上其实分为两种,一种是通过利用dex的加载顺序实现热修复功能,一种是通过native层实现指针替换实现热修复功能,两种各有利弊可以根据自身产品的需要选择不同的方案,具体可参考: Android产品研发(七)–>Apk热修复

    而文本将要介绍一下Android产品中另一项基础功能-数据统计。App数据统计的意义在于通过统计用户的行为方式有针对性的更新展示算法,根据用户的行为习惯更新产品功能等等,具体而言当我们开发好App后就会把它发到应用市场上,但是目前有很多的应用市场(如,豌豆荚,应用宝,安卓市场等),那么问题来了,假如我们想统计我们开发的应用的下载次数,就必须使用统计吧,而且它不仅可以统计我们的应用的下载量,启动次数,还可以统计页面访问量、查看程序的bug等等,所以相对于项目而言产品由于存在着持续的迭代与用户体验,所以做好数据统计工作是一项必不可少的工作。

    本文中数据统计主要介绍两种:第三方统计服务和自己实现数据统计功能。

    相对而言这两种方式各有利弊,第三方统计服务简单、方便、统计范围广,但是数据保存在第三方,对于一些数据比较敏感的App可能不太喜欢这种方式,而自己实现数据统计功能主要优点就是安全可定制化,当然了缺点也是显而易见的,就是繁琐,复杂。

    下面我分别就这两种数据统计方式做一下简单的介绍。

    • 第三方统计服务

    一般情况下App中都是使用第三方数据统计服务的,友盟、百度统计等等,这里简单介绍一下友盟统计,其余的都是大同小异。

    友盟统计官网
    友盟统计中不但有统计相关功能,还提供了错误分析,社会化分享,推送,即时通讯等等,当然这里我们重点分析的是其数据统计功能。

    在友盟官网中我们可以看到其对统计服务的介绍,这里我们大概的看一下:
    这里写图片描述
    可以发现我们提供了用户统计,渠道统计,页面访问路径统计,点击事件统计等等。
    那么我们如何才能继承友盟的统计功能的,其在SDK文档介绍中已经做了详细介绍,大概的集成流程是下载友盟SDK jar包,然后引用,并在相应的Activity/Fragment的生命周期方法中调用相关的API。

    • 自己实现数据统计功能

    对于一些数据敏感的App来说可能自己实现部分数据统计功能是一个比较不错的选择,当初笔者也做过类似的功能,其原理就是参考友盟的数据统计在App打开的时候执行数据上报功能。

    这里简单介绍一下自己实现的数据统计功能的流程:
    (1)数据统计上报主要分为两中方式,网络请求上报和文件信息上报;
    (2)网络请求上报就是直接调用网络请求若请求失败,则将上报信息保存至本地文件中;
    (3)本地上报文件设置阙值和间隔时间,若距离上次上报时间大于阙值或者是文件大小大于阙值则执行上报操作,若上报成功则删除本地数据文件;
    (4)本地数据文件在上报之前有加密和压缩操作;
    (5)在App打开的时候执行一次数据上报操作,在特定的操作下可以执行上报操作;
    (6)上报操作是在Service服务中执行,避免上报操作被由于进程被杀死而中断;

    最后贴上为了实现数据上报而自定义的数据统计服务:

    /**
     * Created by aaron on 2016/4/8.
     * desc:UU打点service
     */
    public class UUPointService extends Service {
        @Override
        public void onCreate() {
            super.onCreate();
        }
    
        @Override
        public int onStartCommand(Intent intent, int flags, int startId) {
            /**
             * desc:该service为APP打点service
             * 主要实现两个后台服务:
             * (1)内存数据上报;
             * (2)文件数据上报;
             */
            if (intent != null && intent.getStringExtra(UUPoint.LOADTYPE) != null && intent.getStringExtra(UUPoint.LOADTYPE).trim().equals(UUPoint.LOADDATA)) {
                if (UUPoint.writeMap.size() > 0) {
                    //(1)转换数据
                    final List<String> strList = new ArrayList<String>();
                    Iterator<Map.Entry<String, Integer>> iterator = UUPoint.writeMap.entrySet().iterator();
                    while (iterator.hasNext()) {
                        StringBuffer sb = new StringBuffer();
                        Map.Entry<String, Integer> entry = iterator.next();
                        String key = entry.getKey();
                        Integer count = entry.getValue();
                        sb.append(key).append(",").append(count);
                        strList.add(sb.toString());
                    }
                    if (strList.size() > 0) {
                        // 上传服务器数据上传服务器数据
                        SystemCommon.ReportLogBatch.Builder builder = SystemCommon.ReportLogBatch.newBuilder();
                        builder.addAllLogLine(strList);
                        SystemInterface.ReportLogInfoRequest.Builder request = SystemInterface.ReportLogInfoRequest.newBuilder();
                        request.setLogData(ByteString.copyFrom(GZipUtils.compress(builder.build().toByteArray())));// 压缩数据包
                        NetworkTask task = new NetworkTask(CmdCodeDef.CmdCode.ReportLogInfo_VALUE);
                        task.setBusiData(request.build().toByteArray());
                        NetworkUtils.executeNetwork(task, new HttpResponse.NetWorkResponse<UUResponseData>() {
                            @Override
                            public void onSuccessResponse(UUResponseData responseData) {
                                if (responseData.getRet() == 0) {
                                    try {
                                        SystemInterface.ReportLogInfoResponse response = SystemInterface.ReportLogInfoResponse.parseFrom(responseData.getBusiData());
                                        if (response.getRet() == 0) {
                                            /*MLog.i("tab", "########################");
                                            for (String str : strList) {
                                                MLog.i("tab", str);
                                            }*/
                                            UUPoint.writeMap.clear();
                                            UUPointUtils.setLastPointTime(UUPointService.this);
                                            /*MLog.i("tab", "上报数据完成################");*/
                                        } else {
                                            UUPoint.saveWriteToIO(UUPointService.this);// 将写map中的数据持久化到IO
                                        }
                                    } catch (Exception e) {
                                        UUPoint.saveWriteToIO(UUPointService.this);// 将写map中的数据持久化到IO
                                    }
                                } else {
                                    UUPoint.saveWriteToIO(UUPointService.this);// 将写map中的数据持久化到IO
                                }
                            }
    
                            @Override
                            public void onError(VolleyError errorResponse) {
                                MLog.i("tab", "保存到本地文件");
                                UUPoint.saveWriteToIO(UUPointService.this);
                            }
    
                            @Override
                            public void networkFinish() {
                            }
                        });
                    }
                }
            }
            // 上传文件
            else if (intent != null && intent.getStringExtra(UUPoint.LOADTYPE) != null && intent.getStringExtra(UUPoint.LOADTYPE).trim().equals(UUPoint.LOADFILE)) {
                File file = new File(Config.CountFile);
                List<File> fileList = Arrays.asList(file.listFiles());
                if (fileList != null && fileList.size() > 0) {
                    //按文件名称排序
                    Collections.sort(fileList, new Comparator<File>() {
                        @Override
                        public int compare(File lhs, File rhs) {
                            return rhs.getName().compareTo(lhs.getName());
                        }
                    });
                    // 上传文件
                    for (final File files : fileList) {
                        // 先解密,在使用票据加密
                        FileEncrypter.decrypt(files, UUPoint.secretKey);// 解密
                        if (Config.isNetworkConnected(UUPointService.this)) {
                            NetworkTask networkTask = new NetworkTask(CmdCodeDef.CmdCode.ReportLogFile_VALUE);
                            networkTask.setUploadDataFile(true);// 上传大点数据文件
                            networkTask.setBusiData(UUPointUtils.getBytesFromFile(files));
                            NetworkUtils.executeNetwork(networkTask, new HttpResponse.NetWorkResponse<UUResponseData>() {
                                @Override
                                public void onSuccessResponse(UUResponseData responseData) {
                                    if (responseData.getRet() == 0) {
                                        try {
                                            SystemInterface.ReportLogInfoResponse response = SystemInterface.ReportLogInfoResponse.parseFrom(responseData.getBusiData());
                                            if (response.getRet() == 0) {
                                                // 上传成功, 删除加密文件
                                                files.delete();
                                                MLog.i("tab", "上传文件完成" + files.getName() + "######################");
                                            } else {
                                                FileEncrypter.encrypt(files, UUPoint.secretKey);// 上传失败, 重新加密文件
                                            }
                                        } catch (Exception e) {
                                            e.printStackTrace();
                                            FileEncrypter.encrypt(files, UUPoint.secretKey);// 上传失败, 重新加密文件
                                        }
                                    } else {
                                        FileEncrypter.encrypt(files, UUPoint.secretKey);// 上传失败, 重新加密文件
                                    }
                                }
    
                                @Override
                                public void onError(VolleyError errorResponse) {
                                    MLog.i("tab", errorResponse.toString());
                                    FileEncrypter.encrypt(files, UUPoint.secretKey);// 上传失败, 重新加密文件
                                }
    
                                @Override
                                public void networkFinish() {
                                }
                            });
                        }
                    }
                }
            }
    
            return super.onStartCommand(intent, flags, startId);
        }
    
        @Override
        public void onDestroy() {
            super.onDestroy();
        }
    
        @Override
        public IBinder onBind(Intent intent) {
            return null;
        }
    }

    总结:
    一般而言直接使用第三方统计服务就已经可以满足绝大部分的业务需求了,当然了如果数据比较敏感也可以自己实现数据上报统计的功能。

    另外对产品研发技术,技巧,实践方面感兴趣的同学可以参考我的:
    Android产品研发–>总结(持续更新)
    Android产品研发(一)–>实用开发规范
    Android产品研发(二)–>启动页优化
    Android产品研发(三)–>基类Activity
    Android产品研发(四)–>减小Apk大小
    Android产品研发(五)–>多渠道打包
    Android产品研发(六)–>Apk混淆
    Android产品研发(七)–>Apk热修复


    本文以同步至github中:https://github.com/yipianfengye/AndroidProject,欢迎star和follow


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  • 一般来说,是需要制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作这四项工作。 1.制定市场调研的计划 在进行数据分析之前,数据采集工作是一项最重要的工作,数据采集的...


    数据分析离不开数据采集。数据采集包括历史数据的采集和当前市场数据的采集,是科学进行数据分析的基础。数据采集准确性决定了数据分析的价值。那么数据采集是怎么做的呢?一般来说,是需要制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作这四项工作。

    1.制定市场调研的计划

    在进行数据分析之前,数据采集工作是一项最重要的工作,数据采集的工作能够解决企业经营中在数据分析中的决策问题。因此很多企业非常重视数据采集,但是数据采集是需要花费大量的金钱人力以及物力,不过数据采集能够给数据带来极大的好处,这是因为数据采集能够给大数据分析带来极大的好处。所以,在数据采集工作的时候一定要让资金花到有用的地方,对于每一分钱都有一个清楚的去向。所以,在数据采集的时候一定要控制好成本,在做数据采集工作之前一定要控制到成本,只有做好周密的市场调研计划,才能够好好的做好数据采集这一个工作。

    2.明确数据来源

    在数据采集前,就需要选择好数据,选择一些干净的数据才能够使得数据分析工作变得更加精准。通常来说,数据的资料一般分为第一手资料和第二手资料。这是根据数据资料的来源不同来决定。什么是第一手资料呢?第二手资料是什么呢?第一手资料就是未来某种目的采集所得的原始材料。一般来说,采集第一手资料所需要的费用比较高,但是第一手的资料的准确性很高,这是因为第一手资料的针对性强。第二手资料是指采集的现成资料。现成资料就是包括互联网上面的信息,各种报刊书本上的资料,还有各类权威机构发布的统计和研究报告等。

    3.明确抽样方案

    在一手数据的采集中,许多数据可以直接采集,由于对于成本费用等可控制的要素,以及数据的采集范围很广,这样很难直接获取全部数据。这时,我们常用抽样技术对样本进行调查,并根据样本统计量估计总量。

    4.明确数据采集方法

    数据采集方法现在常见的有三种,分别是访问调查法、实验法和观察法。访问调查法通过访问代表性的样本而获得数据,而观察法强调非语言方式,这一点和访问调查法不一样。观察法是通过调查人员在进行时和过去时记录中采集信息。而实验法可以有效控制调查的环境。这样在实际项目数据采集中可以根据项目特点、成本费用、时间及精度的要求,从而使用不同的方法。

    5.数据处理及分析

    在进行数据处理工作时,原始数据收集回来很大概率会出现虚假、错误、冗余等现象,如果直接把这些数据进行预测分析,极大概率会带来错误的分析结论,那么数据分析就完全没有了意义。不过只要做好数据处理以及数据分析,就能避免上面出现的现象。而数据的处理是需要运用科学正确客观的方法,将调查所得的原始资料按调查目的来去粗取精,这样才能够做好数据分析。

    通过上面的内容,大家已经知道了数据采集是怎么做的了吧?数据采集程序就是上面提到的5点,分别是制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作。只要集齐这些步骤一步一步走下去,那么数据采集工作就可以更高效率地完成了。希望阅读完的朋友对你们的职业生涯有一些帮助,这将是我莫大的荣幸!

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