數據采集

隨著社會的發展科學的進步，互聯網技術已經完全融入到我們的生活、工作方式，人們不管是在工作中還是生活之中對計算機的依賴性逐漸增加。但是還是有很多朋友沒有沒有意識到數據的重要性。企業可以通過數據分析，對分析結果可以對未來進行一定的預測，個體戶可以采集同行的信息，進行分析以及進一步調整。自媒體網站人員也可以采集大量的數據，以供自己填充內容以及作為自己的資源庫。

數據更主要是用于分析結果對未來進行一定的預測，其也是數據被各行業所重視的其中一點因素。在很多領域之中，都可以應用數據相關方面的技術，結合海量的數據集合，對未來的發展趨勢進行一定的預測，企業可以利用數據來預測未來，對未來發展方向有一定的把控；

在數據大爆炸的互聯網時代，數據的類型也是復雜多樣的，包括結構化數據、半結構化數據、非結構化數據。結構化數據最常見，就是具有模式的數據。非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。大數據采集，是大數據分析的入口，所以是相當重要的一個環節。

數據采集的三大要點：

全面性

數據量足夠具有分析價值、數據面足夠支撐分析需求。比如對于“查看商品詳情”這一行為，需要采集用戶觸發時的環境信息、會話、以及背后的用戶id，最后需要統計這一行為在某一時段觸發的人數、次數、人均次數、活躍比等。

多維性

數據更重要的是能夠滿足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標。比如“查看商品詳情”這一行為，通過埋點，我們才能知道用戶查看的商品是什么、價格、類型、商品id等多個屬性。從而知道用戶看過哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個商品被查看了多少次，而不僅僅是知道用戶進入了商品詳情頁。

高效性

高效性包含技術執行的高效性、團隊內部成員協同的高效性以及數據分析需求和目標實現的高效性。也就是說采集數據一定要明確采集目的，帶著問題搜集信息，使信息采集更高效、更有針對性。此外，還要考慮數據的時效性。

不同應用領域的大數據其特點、數據量、用戶群體均不相同。不同領域根據數據源的物理性質及數據分析的目標采取不同的數據采集方法。

通過了解數據采集的三大要點，選擇全面、準確、高效的數據合作伙伴至關重要。