by “数据收集”是数据分析中不可或缺的环节。数据收集是通过使用一定的数据分析工具来收集以下数据分析和数据挖掘的数据信息。因此，数据收集也是数据分析的基础和上限。例如，如果一个体育应用程序想为一些用户开发一门培训课程，它需要收集这些用户的培训需求趋势、习惯的培训强度、培训时间等数据。
接下来，让我们了解数据采集源和数据采集方法。数据采集的来源主要有六类，即端数据、开放数据、其他平台数据、物理数据、主观数据和数据库数据。数据采集方法主要可分为手动模式、条形码模式、RFID模式和数据分析工具输入四种。
(1)手工方法
手工收集的优点是成本低，缺点是手工收集误差大，收集的数据质量不高。
(2)条码法
条形码是通过条形码扫描输入数据。条形码方法的优点是系统的开发难度较小。缺点是当条形码标签损坏或丢失时，扫描仪器无法识别数据或输入数据，导致数据无法正常输入。此外，使用扫描仪输入数据也有限制，如操作员需要输入，扫描仪也有一定的扫描范围限制，这些因素会影响包含的效率和质量。常用于零件标识工作，手动操作方便。
(3)RFID方式
RFID可以支持反复输入不同的信息。其优点是输入的目标不需要像条形码那样受到扫描仪范围的限制，只要标签在功率范围内就可以识别和输入。这种方法成本投入大，对软硬件要求高，难度大。这种采集方法主要用于数据精度高的地方。
(4)输入数据分析工具
现在很多企业选择数据分析工具进行数据输入，选择数据分析工具进行数据输入确实会事半功倍。例如，Smartbi不仅在数据分析和数据可视化方面具有很大的优势，而且在数据收集方面也非常强大。它拥有丰富的数据源，支持输入各种不同的数据源，具有很强的适用性。它不仅可以支持常用的oracle等关系数据库，还可以支持多维数据库和各种主流大数据源。
以上是6个数据采集源和4个数据采集方法的内容。感兴趣的合作伙伴可以继续深入学习！