本文目录一览：
- 1、简述传统数据采集的关键技术有哪些?他们之间的关系是什么?
- 2、数据采集技术是什么
- 3、数据采集的基本方法？
- 4、传统数据采集的关键技术有哪些?他们之间的关系是什么?
- 5、数据采集的五种方法是什么?
- 6、数据采集技术的方法有哪些?
简述传统数据采集的关键技术有哪些?他们之间的关系是什么?
大数据采集技术，大数据预处理技术，大数据存储及管理技术，大数据分析及挖掘技术，大数据展现与应用技术
数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。
大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。
数据采集技术是什么
数据采集技术指完成数据从源端获取，并传输到大数据平台，以供数据治理、数据服务使用。数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。
OceanMind海睿思数据采集包括公开数据采集和采集汇聚工具。
公开数据采集主要偏向于互联网公开数据的采集、汇聚，公开数据采集是一个灵活、便捷、高效、可扩展的互联网数据爬虫系统。可实现利用模板从指定公开网页上爬取数据，并提供给后续数据处理使用。
采集汇聚工具偏向于持有型数据的采集、汇聚，汇聚工具是可视化数据采集软件，外部数据通过采集工具将数据库或文件类型的数据转换为制定格式的文件（CSV、parquet）存放到指定的FTP路径，然后通过汇聚工具将FTP傻姑娘的文件汇聚至大数据平台。
数据采集的基本方法？
常见的数据采集方式有问卷调查、查阅资料、实地考查、试验。
1、问卷调查：问卷调查是数据收集最常用的一种方式，因为它的成本比较低，而且得到的信息也会比较全面。
2、查阅资料：查阅资料是最古老的数据收集的方式，通过查阅书籍，记录等资料来得到自己想要的数据。
3、实地考查：实地考察是到指定的地方去做研究，指为明白一个事物的真相，势态发展流程，而去实地进行直观的，局部进行详细的调查。
4、实验：实验收集数据的优点是数据的准确性很高，而缺点是未知性很大，不管实验的周期还是实验的结果都是不确定性的。
传统数据采集的关键技术有哪些?他们之间的关系是什么?
有大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。
传统数据挖掘方式，采集方法，内容分类，采信标准等都已存在既有规则，方法论完整。
数据采集的五种方法是什么?
一、 问卷调查
问卷的结构，指用于不同目的的访题组之间以及用于同一项研究的不同问卷之间，题目的先后顺序与分布情况。
设计问卷整体结构的步骤如下：首先，根据操作化的结果，将变量进行分类，明确自变量、因变量和控制变量，并列出清单;其次，针对每个变量，依据访问形式设计访题或访题组;再次，整体谋划访题之间的关系和结构;最后，设计问卷的辅助内容。
二、访谈调查
访谈调查，是指通过访员与受访者之间的问答互动来搜集数据的调查方式，它被用于几乎所有的调查活动中。访谈法具有一定的行为规范，从访谈的充分准备、顺利进入、有效控制到访谈结束，每一环节都有一定的技巧。
三、观察调查
观察调查是另一种搜集数据的方法，它借助观察者的眼睛等感觉器官以及其他仪器设备来搜集研究数据。观察前的准备、顺利进入观察场地、观察的过程、观察记录、顺利退出观察等均是技巧性很强的环节。
四、文献调查
第一，通过查找获得文献;第二，阅读所获得文献;第三，按照研究问题的操作化指标对文献进行标注、摘要、摘录;最后，建立文献调查的数据库。
五、痕迹调查
大数据是指与社会行为相伴生、通过设备和网络汇集在一起，数据容量在PB级别且单个计算设备无法处理的数字化、非结构化的在线数据。它完整但并非系统地记录了人类某些社会行为。
大数据研究同样是为了把握事物之间的关系模式。社会调查与研究中，对大数据的调查更多的是从大数据中选择数据，调查之前同样需要将研究假设和变量操作化。
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数据采集技术的方法有哪些?
大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：
1、离线采集：
工具：ETL；
在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。
2、实时采集：
工具：Flume/Kafka；
实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求
3、互联网采集：
工具：Crawler, DPI等；
Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，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采集。
除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
4、其他数据采集方法
对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，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。
数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动~