数据收集与处理技巧
数据收集技巧
数据收集是数据分析的第一步，它决定了后续分析的质量和效果。以下是一些数据收集的技巧：
数据采集的方法有很多种，包括访问调查、网络信息收集法、观察法、实验法、文献检索法等。访问调查是通过调查者与被调查者面对面地交谈来获取所需资料的调查方法。网络信息收集法是指通过计算机网络发布、传递和存储的各种信息。观察法则是通过开会、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等方式来进行调研。实验方法则能通过实验过程获取其他手段难以获得的信息或结论。
数据采集的频率通常有批和实时两种。批量采集适用于数据量小或变化过于频繁的情况，而实时采集则需要全链路的确保实时，包括数据源、链路、目标数据库，以及开发、处理、维护等多个环节。
数据采集的内容可以是数据库链接、API、文件等。数据库链接是传统数仓常用的方式，从各类业务系统的数据库中直接抽取采集数据表的数据。API形式是在微服务架构、互联网数据兴起后，变得越来越多，更加安全、解耦，可监控，且特别适合实时类数据采集。文件形式则适用于离线数据或者由于数据安全要求，必须采用完全隔离的安全屋方式做数据交换的情况。
数据处理技巧
数据处理是数据分析的重要环节，以下是一些数据处理的技巧：
数据处理的流程通常包括数据采集、数据清洗、数据存储管理和数据应用四个环节。在数据采集阶段，需要确定工作范围，建立必要的编码原则，建立公用信息，确定BOM结构，以及收集第一手资料。在数据清洗阶段，需要进行数据一致性检查，处理无效值和缺失值等。在数据存储管理阶段，需要将数据录入软件系统，并建立高效的大数据存储系统。在数据应用阶段，则是数据分析师的主场，他们可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。
数据清洗是发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。常用的处理方法有估算、整例删除、变量删除和成对删除。估算是最简单的办法，用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。整例删除是剔除含有缺失值的样本。变量删除是如果某一变量的无效值和缺失值很多，而且该变量对于所研究的问题不是特别重要，则可以考虑将该变量删除。成对删除是用一个特殊码(通常是9、99、999等)代表无效值和缺失值，同时保留数据集中的全部变量和样本。
以上就是数据收集与处理的一些技巧，希望对您有所帮助。
