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今天小编给各位分享收集数据的知识，文中也会对其通过如何更精准地收集数据？和数据采集的方法有哪两类？等多篇文章进行知识讲解，如果文章内容对您有帮助，别忘了关注本站，现在进入正文！
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一、如何更精准地收集数据？
期望偏差的影响。患者自身报告往往低估了公众不了解的卫生服务提供情况，而病历回顾往往低估健康行为咨询服务，管理数据可能偏向收费性卫生服务。而直接观察可以克服上述偏倚，但它的使用在一定程度上受到了对霍桑效应影响。
什么是霍桑效应？霍桑效应：参与者可能会因被观察而有意或无意地改变他们的行为。尽管霍桑效应目前受到广泛关注，但很少有严格的研究来评估霍桑效应产生的具体影响。
Meredith等进行了一项观察医疗门诊就诊中霍桑效应的研究提示，如果适当注意弱化霍桑效应，直接观察可用于收集其他方式无法准确收集的有价值的数据。这一发现与其他环境中的少数研究一致。
这些研究表明，在精心设计的研究中，霍桑效应可能是更务实的关注点。针对“弱势”个体（例如生病、少数族裔和受教育程度较低的个体）的研究需要特别注意观察者的潜在影响，并需要考虑替代方法。如果直接观察仍然是选择的方法，则应努力通过确保患者隐私来增强他们对研究人员的信任。
该研究中护士直接观察了138名家庭医生的4454次就诊情况。具体的观察指标：第一个观察日与医生第二个观察日就诊期间的时间使用情况、观察到的就诊和同一患者的先前就诊的医疗记录文件的差异、患者和医生报告观察对其的影响、护士报告其存在对就诊的影响程度的印象。
该研究主要结果：
与观察第二天相比，观察第一天的就诊平均时间延长了10%。
观察第一天的病史采集、治疗计划制定、结构化互动和体格检查的时间长于第二天。
74%的患者和55%的医生没有报告观察者对相互作用的影响，且大多数报告影响的人表示影响很小。
非白人种族，教育水平较低且健康状况较差的患者更有可能受到观察者的影响。
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一、数据采集的方法有哪两类？
1、离线搜集：工具：ETL;
在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。
2、实时搜集：
工具：Flume/Kafka;
实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。
3、互联网搜集：
工具：Crawler, DPI等;
Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。
除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。
4、其他数据搜集方法
关于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，能够通过与数据技术服务商合作，运用特定体系接口等相关方式搜集数据。比方八度云核算的数企BDSaaS，无论是数据搜集技术、BI数据剖析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。
二、常见的收集数据的方法有什么?
1、调查法
调查方法一般分为普查和抽样调查两大类。
2、观察法
观察法是通过开会、深入现场、参加生产和经营、实地采样、进行现场观察并准确记录(包括测绘、录音、录相、拍照、笔录等)调研情况。主要包括两个方面:一是对人的行为的观察，二是对客观事物的观察。观察法应用很广泛，常和询问法、搜集实物结合使用，以提高所收集信息的可靠性。
3、文献检索
文献检索就是从浩繁的文献中检索出所需的信息的过程。文献检索分为手工检索和计算机检索。
按性质分为：
①定位的，如各种坐标数据；
②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；
③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；
④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。
按表现形式分为：
①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值。
②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。
三、数据分析中数据收集的方法有哪些?
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
关于收集数据的问题，通过《常见的收集数据的方法有什么?》、《数据分析中数据收集的方法有哪些?》等文章的解答希望已经帮助到您了！如您想了解更多关于收集数据的相关信息，请到本站进行查找！