對於一個企業來說數據來源有哪些

㈠ 做定量分析,數據的來源途徑通常有哪些怎樣提高數據質量

一是數據的間接來源；一是數據的直接來源，提高數據質量方法如下：
1、准確性。數據在系統中應符合業務規則和統計口徑，常見的數據准確性的問題有：數據來源存在錯誤，數據採集、使用、管理的過程中，業務缺乏規范，導致數據缺乏准確性。
2、完整性。只有完整的數據才具有價值，企業常見的數據完整性的問題有：企業在實際業務操作中並未完整採集該欄位數據，導致數據缺失或不完整等。
3、一致性。企業系統內外部的數據源直接的數據需要一直，所以要提高企業數據，那麼就需要對數據統一規范。常見一致性問題：系統間應該相同的數據卻不一致，缺乏必要的聯動和核對。
4、及時性。數據在採集、傳送、處理等過程中，應該快速支持應用，數據的及時性關繫到系統是否可以在規定的試講內獲取到系統需要在特定時間內產生的數據。常見及時性問題：企業沒有按照規定的時間來更新數據。

㈡ 簡述數據的主要來源包括哪些途徑

統計數據主要來自兩個渠道:一是數據的間接來源;一是數據的直接來源。

統計數據的直接來源：

1、普查：專門組織的、以獲取一定時點或時期內現象總量資料為目的的一次性全面調查。

隨機抽樣調查：基於隨機性原則，從調查現象總體中抽取部分樣本，以樣本調查結果推斷總體情況的調查方法。

3、非隨機抽樣調查：指抽樣時不是遵循隨機原則，而是按照研究人員的主觀經驗或其它條件來抽取樣本的一種抽樣方法。

在逐筆結清或一次性收回全部應收帳款的情況下，雖然可以根據原賒銷業務的原始憑證加以判斷，但工作量較大。

在未逐筆結清或只收回部分應收帳款的情況下，收回的有多少是代墊的運雜費、應收貨款或應收增值稅，在對方付款憑證或我方收款憑證中都不一定有所記帳或說明，但在編制現金流量表時卻必須加以判別分攤。

數據的表現形式還不能完全表達其內容，需要經過解釋，數據和關於數據的解釋是不可分的。例如，93是一個數據，可以是一個同學某門課的成績，也可以使某個人的體重，還可以是計算機系2013級的學生人數。

數據的解釋是指對數據含義的說明，數據的含義稱為數據的語義，數據與其語義是不可分的。

㈢ 數據分析中數據獲取的方式有哪些

方式1、外部購買數據

有很多公司或者平台是專門做數據收集和分析的版，企業會直接權從那裡購買數據或者相關服務給數據分析師，這是一種常見的獲取數據的方式之一。

方式2、網路爬取數據

除了購買數據以外，數據分析師還可以通過網路爬蟲從網路上爬取數據。比如大家可以利用網路爬蟲爬取一些需要的數據，再將數據存儲稱為表格的形式。

方式3、免費開源數據

外部購買數據要花費一定的資金，網路爬取對技術又有一定的要求，有沒有什麼辦法能又省力又省錢的採集數據呢?當然有，互聯網上有一些“開放數據”來源，如政府機構、非營利組織和企業會免費提供一些數據，根據需求你可以免費下載。

方式4、企業內部數據

了解了企業外部數據的來源，其實企業內部本身就會產生很多數據提供給我們分析，我們一起來了解一下吧。前面說了，內部數據通常包含銷售數據、考勤數據、財務數據等。

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㈣ 大數據有哪些來源

大數據分析的數據來源有很多種，包括公司或者機構的內部來源和外部來源。分為以下幾類：
1)交易數據。包括POS機數據、信用卡刷卡數據、電子商務數據、互聯網點擊數據、「企業資源規劃」(ERP)系統數據、銷售系統數據、客戶關系管理(CRM)系統數據、公司的生產數據、庫存數據、訂單數據、供應鏈數據等。
2)移動通信數據。能夠上網的智能手機等移動設備越來越普遍。移動通信設備記錄的數據量和數據的立體完整度，常常優於各家互聯網公司掌握的數據。移動設備上的軟體能夠追蹤和溝通無數事件，從運用軟體儲存的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。
3)人為數據。人為數據包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產生的數據流。這些數據大多數為非結構性數據，需要用文本分析功能進行分析。
4)機器和感測器數據。來自感應器、量表和其他設施的數據、定位/GPS系統數據等。這包括功能設備會創建或生成的數據，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機器和連接互聯網的家用電器的數據。來自新興的物聯網(Io T)的數據是機器和感測器所產生的數據的例子之一。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)等。
5)互聯網上的「開放數據」來源，如政府機構，非營利組織和企業免費提供的數據。

㈤ 行業分析數據來源

他們的數據這里都有，而且之比他們多