如何收集數據中心新建項目

『壹』 如何構建雲數據中心

NewMedia新媒體聯盟創始人、移動互聯網時代的趨勢觀察家袁國寶在他的新作《新基建：數字經濟重構經濟增長新格局》一書中寫到詳細雲數據中心的構建步驟主要分為3步。

新基建

一、虛擬化

利用軟硬體管理程序將物理資源映射為虛擬資源的技術被稱為虛擬化技術。對關鍵IT資源進行虛擬化，是打造雲數據中心的基礎和前提。

雲數據中心需要虛擬化的關鍵IT資源主要有伺服器、存儲及網路。其中，伺服器虛擬化主要包括Unix伺服器虛擬化與x86伺服器虛擬化。Unix伺服器又被稱為小型機，而小型機廠商普遍為自身的小型機產品開發了差異化的虛擬化程序，導致這些虛擬化程序無法對其他廠商的小型機產品進行虛擬化。

目前，市場中常見的x86伺服器虛擬化產品有VMware ESX/ESXi、微軟的Hyper-V、開源KVM虛擬機等。Oracle和華為等伺服器廠商還開發了基於Xenia內核的虛擬化平台。

雲數據中心需要同時調用不同廠商以及不同類型的伺服器資源，而對伺服器進行虛擬化後，便可以有效解決不同伺服器間的硬體差異問題，使用戶獲得標准邏輯形式的計算資源。

存儲虛擬化的邏輯為：在物理存儲系統上增加一個虛擬層，從而將物理存儲虛擬化為邏輯存儲單元。通過存儲虛擬化，雲數據中心服務商可以將不同品牌、不同級別的存儲設備資源整合到一個大型的邏輯存儲空間內，然後對這個存儲空間進行劃分，以便滿足不同用戶的個性化需要。

網路虛擬化涉及到了網路設備及網路安全設備、網路本身的虛擬化。其中，需要虛擬化的網路設備及網路安全設備有網卡、路由器、交換機、HBA卡、防火牆、IDS/IPS、負載均衡設備等。網路本身的虛擬化主要涉及到FC存儲網路與IP網路的虛擬化。

目前，個體與組織對網路需求愈發個性化，為了更加低成本地滿足其需求，雲數據中心廠商對網路進行虛擬化成為必然選擇。與此同時，網路虛擬化後，雲數據中心可以在網路環境與多層應用環境中將非同組用戶實現邏輯隔離，這既能提高數據安全性，又能降低網路管理復雜性。

將關鍵IT資源進行虛擬化後，雲數據中心服務商便可以對這些資源進行統一調配與集中共享，大幅度增加資源利用率。測試數據顯示，未虛擬化前，數據中心IT資源利用率僅有10%～20%，而虛擬化後的資源利用率達到了50%～60%。

二、資源池化

資源池化是指IT資源完成虛擬化後，為其標上特定的功能標簽，再將其分配到不同的資源組，最終完成其池化。

資源池化可以解決不同結構IT設備的規格與標準的差異問題，對資源進行邏輯分類、分組，最終將資源用標准化的邏輯形式提供給用戶。資源池化過程中，雲數據中心服務商可按照硬體特性，對不同服務等級的資源池組進行劃分。雲數據中心的資源池主要包括伺服器資源池、存儲資源池及網路資源池。

存儲資源池化過程中，雲數據中心服務商需要重點分析存儲容量、FC SAN網路需要的HBA卡的埠數量、IP網路所需的網卡埠數量等是否與自身的業務規模相匹配。

網路資源池化過程中，雲數據中心服務商則需要重點分析進出口鏈路帶寬、HBA卡與埠數量、IP網卡與埠數量，安全設備埠數量與帶寬等是否與自身的業務規模相匹配。

三、自動化

自動化是指使IT資源都具備按照預設程序進行處理的過程。如果說IT資源的虛擬化與池化能夠讓數據中心的計算能力、存儲空間、網路帶寬與鏈路等成為動態化的基礎設施，那麼，IT資源的自動化便是讓數據中心獲得了一套能夠對基礎設施進行自動化管理的有效工具。

雲數據中心可以利用基於SOA的流程管理工具對數據中心的業務任務、IT任務進行統一IT編排。然後利用可編程的工作流程工具從資產中解耦工作流程及流程的執行邏輯。在IT編排工具的幫助下，系統設計師可以對現有工作流程進行修改，添加新的工作流程，甚至利用可重復使用的適配器對資產進行修改等，不需要重新開展工作，有效降低開發人力、物力成本。

『貳』 如何建設企業數據中心

數據中心綜合布線採用結構化，高密度，合理的線纜路由管理減少對冷熱通道的阻礙，光銅產品的選取大幅提升網路帶寬，這些措施能為節能降耗做出相關大的貢獻，從而提升數據中心的能效比。
根據在眾多構建綠色數據中心的經驗，綜合布線的合理規劃和布局會節省數據中心2-3%的電力。這主要取決於如下的幾點：

1、合理規劃數據中心

合理有效的線纜布局決定了網路物理層的基礎，對於節約電能、節能降耗起到重要作用。要據TIA-942標准，將數據中心劃分成
MDA，HDA，EDA，ZDA等幾大區域。從MDA到HAD採用OM3預連接光纜，從而優化主配線區到列頭櫃之間的連接。解決從主交換路由到每一列機櫃
的列頭櫃二層交換機的連接。每列列頭櫃交換機及KVM設備通過絧纜或光纜跳線再連接到每一個伺服器上去。它的優點是節省從主交換機到用戶伺服器線纜的數
量，從而減少對機房冷熱通道的阻隔。

目前，大多數數據中心內整體設計所支持的數據傳輸速率為1Gb/s。但是，根據網路和雲計算的發展普遍共識是，傳輸速率會向10Gb/s推進。
可以肯定的是，在未來的3~5年的時間里，支持10Gb/s傳輸的鏈路會成為數據中心的主流。基於此種情況，ISO以及TIA制定了關於光纖和銅纜支持
10Gb乙太網傳輸的標准。數據中心的規劃建設應充分考慮到適用性，立足現有需求，並兼顧未來的拓展。

2.高密度，高帶寬提升數據中心基礎設施的利用率

在相同的數據中心面積基礎上，通過提高數據中心密度來達到有效的利用，在網路物理連接層面主要體現在高密度線纜管理方面。

角形配線架無需增加理線設備；高密度光纖配線架可大幅提升光纖配線密度；橋架式光銅混合配線架使用於機櫃上方可支持288芯光纖，減少櫃內空間
佔用；MPO連接器是一種多芯的光纖連接器，像IEC61754-7，TIA/EIA568C.3等標准中都有MPO連接器的規定。MPO最近幾年也廣泛
應用於數據中心。數據中心採用MPO的好處在於密度特別高，至少是普通LC連接器的3倍以上。以上這些新產品技術的應用，可以有效的節約40%以上的機櫃
空間，提升數據中心密度。合理的數據中心布局，對於光銅纜路由的合理設計可大量節省線纜投入。

3.優質的產品選型，精準的製造工藝

布線系統的綠色節能還體現在散熱性上，線纜的散熱性好了，可以節約大量的機房空調所消耗的電量。直徑更小的Cat6A萬兆屏蔽電纜和直徑更小的
光纖解決方案意味著對製冷系統效率的影響被減到最低，屏蔽解決方案因為更低的信噪比需求可以有效地減少伺服器設備驅動屏蔽銅纜網路所需的功率消耗，光纖布
線系統相對高速銅纜系統需要消耗的功率更低。

綠色數據中心布線系統較之有源的網路設備，將持續工作15年，甚至更久。優質的產品，精準的製造工藝是延長綜合布線系統壽命及穩定的重要保證。延長整體系統的使用壽命，也是減少重復投資，綠色節能的重要體現。

4.高性能、高傳輸，精益求精，精細化管理與實施

根據摩爾定律所確定的計算機設備熱負荷規律，數據中心的配置無法實現有效的管理。數據中心環境需要考慮所安裝的解決方案及如何安裝和部署這些解
決方案。在最近10年中，各公司的數據中心和樓宇配線設施中都大量地增加了網路設備數目，這些設備在增加關鍵性功能的同時，卻使得數據中心的管理變得復
雜。在全球發展放緩經濟環境中，投資方都在期望簡化自己數據中心管理，以創建一個安全、易於管理且能夠根據不可預知的工作負荷和業務需求的變化靈活調整的
網路基礎架構。採用良好的布線系統管理軟體有利於系統的可維護性，保持布線系統最大的效率，而不會因為布線管理混亂所產生許多沒有利用的鏈路產生不必要的
能源消耗。

總結

最後，隨著全球氣候日趨變暖和能源日趨緊張、能源成本不斷上漲，數據中心正面臨著降低能耗、提高資源利用率、節約成本的嚴峻挑戰，而綠色也成為
未來數據中心的必然發展趨勢。在綠色數據中心建設過程中，綠色環保和綠色節能是最重要的兩個方面。數據中心內不斷增加的新需求對綠色布線的要求呈動態的多
樣性，在規劃選擇綜合布線系統時，需要在帶寬、靈活性、可擴展性和成本等要素之間尋求平衡。綜合布線作為基礎系統在更小的空間內提供更高的帶寬，作為綠色
無源系統盡可能的降低能耗與增加環保意識，已成為當今許多數據中心綠色布線部署的新要求。

『叄』 如何收集數據

問題一：大數據怎麼收集 大數據分析處理解決方案
方案闡述
每天，中國網民通過人和人的互動，人和平台的互動，平台與平台的互動，實時生產海量數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。
數億網民實時留下的痕跡，可以真實反映當下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什麼，在干什麼，及時發現輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當下的中國正在發生什麼，將要發生什麼，以及為什麼？藉此可以觀察輿情的整體態勢，洞若觀火。
原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，激發了智慧感知，感知用戶真實的態度和需求，輔助 *** 在智慧城市，企業在品牌傳播、產品口碑、營銷分析等方面的工作。
所謂未雨綢繆，防患於未然，最好的輿情應對處置莫過於讓輿情事件不發生。除了及時發現問題，大數據還可以幫我們預測未來。具體到輿情服務，輿情工作人員除了對輿情個案進行數據採集、數據分析之外，還可以通過大數據不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，通過對同類型輿情事件歷史數據，及影響輿情演進變化的其他因素進行大數據分析，提煉出相關輿情的規律和特點。
大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。
用大數據引領創新管理。無論是 *** 的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。 *** 部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性雹早慧，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。 *** 和企業應建立資料庫資睜旁源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。
解決關鍵
如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類： 標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類： 帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。
解決方案
多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支撐 *** 、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。
實施收益
多瑞科輿情數據分析站系統可通過對大數據實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
系統實施
系統主要應用於負責信......>>

問題二：如何進行數據採集以及數據分析 推薦使用數據統計工具，通過監測工具，對數據進行全面的採集，並根據需要進行不同維度的分析。99click的數據監測工具比較全面，可以嘗試一下。

問題三：數據怎麼收集?數據怎樣管理？ 建立資料庫；
若果不明白，嘗試做表格，拆分數據不同的特性，組合相關的特性；
老師做成績表也是一源答種資料庫；
可以先嘗試使用excel做表格，分析相關和非相關特性；整理出來，後期想自己深入就去學資料庫，不想學可以外包，讓別人做，然後做數據查詢軟體等等……

問題四：如何收集用戶體驗數據 通過自己網站的注冊用戶，通過微信公眾號的後台就可以看到數據，
好多地方都是可以的，你只要去查就能查到的，謝謝希望我的回答對你有幫助！

問題五：怎樣收集市場數據 1.賣場獲取市場總體數據好地方賣場幾乎薈萃了市場的主要消費品種，可以說是微縮的市場風向標，是市場信息薈萃之處。在賣場收集數據可以通過這么三類人進行調查：（1）促銷員可以派人應聘成為該賣場的促銷員，走內部路線，以便接觸並拉近與賣場營業員、櫃組長、財務、倉庫等人員的關系，以閑聊、公司盤庫、核對提成等名義收集輕而易舉。（2）倉庫保管員一般在賣場里，這些保管人員的地位不是很高，但他們手裡卻掌握著准確的實際進貨量、庫存數、退貨等情況。與這些人員搞好關系，數據收集輕而易舉。（3）收銀員賣場收銀台一般都固定配備一兩個收銀員，每個收銀台的情況基本相似。因此，稍加計算，即可得出該賣場各階段大致的實際銷售狀況。2.解密競爭對手數據捷徑（1）廣告公司每個競爭對手都有幾家關系較好或是長期合作的廣告公司，廣告公司的業務人員很容易就能接近競爭品牌的分支機構管理人員以及一些內部文件，控製得當，這完全可以作為一個准確迅速的信息來源。（2）二三級分銷商各廠家分支機構總會有一兩個關系好溝通密切的二三級分銷商，有關市場動向，這些關系特殊的二三級分銷商也許知道更早。業務人員對這些特殊客戶在拜訪時多加留心，也可獲取一些對手資料。（3）運輸、倉儲、裝卸公司競爭對手在當地無論是直營還是交給經銷商做，倉儲、運輸、裝卸等物流環節都必不可少。而一般倉儲運輸公司不會在意對客戶儲運量數據的保密，有的甚至就掛在辦公室里。以看庫的名義很容易就能進入競爭對手的儲運倉庫，只要看看貨堆上的到發貨記錄卡，一切數據輕松到手。（4）列印店各廠家的辦事分機構基本都會有定點的列印店。為節省時間，量較大的列印、復印工作，或是復雜一些的圖形表格製作，都會拿到這些列印店來做。

問題六：收集數據的方法有什麼 收集數據的方式有很多，常見的如問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗．
不同的數據收集的也是不一樣的具體的就要看你這么調查和調查對象是什麼。
問卷調查是現在就常用的而且我要調查網就可以做網路問卷調查
查閱資料就需要去查找網路相應的資料信息或者到圖書館去
實地考查就是你自己親身體驗

問題七：怎樣獲得大數據？ 很多數據都是屬於企業的商業秘密來的，你要做大數據的一些分析，需要獲得海量的數據源，再此基礎上進行挖掘，互聯網有很多公開途徑可以獲得你想要的數據，通過工具可以快速獲得，比如說象八爪魚採集器這樣的大數據工具，都可以幫你提高工作效率並獲得海量的數據採集啊

問題八：企業怎樣快速收集數據 要快速收集數據就需要去眾包

問題九：如何在網上做數據收集和數據分析，並做出圖文並茂的數據分析圖？ 提供一些技術建議：
數據採集，數據清洗，數據加工，數據建模，分析，得出結果。
數據採集需要將網站的招聘數據採集下來，可能需要大量的數據，並且是相當一段時間的數據，不能是一個短時間的數據；
數據清洗：將垃圾數據和不規范的數據進行處理，要分析，肯定會有很多分析的維度，分類什麼的，要統一；
數據加工：將不規范的數據進行二次處理，統一規則；
數據建模：可簡可繁，根據實際情況建模吧，首次做還是簡單點
分析得出結果：這就簡單了，根據已有數據輸出數據樣本；
數據採集：可用網路礦工採集器，可實現採集和數據的初步加工
ETL工具可用 KETTLE ，開源的
資料庫，自己選擇吧，比較多
輸出數據：可以自己來做，也可以選擇第三方的，不過無論如何也許用點工具，簡單的話，用excel

問題十：易企秀的收集數據怎麼看到? 登錄到易企秀帳戶，在相應場景下有收集數據菜單，點擊收集數據後的條數，就可以查看收集數據。

『肆』 如何搭建現代化的雲計算數據中心

在雲計算和大數據遍地開花的今天，很多個人及企業級客戶對自己的數據存放環境並沒有一個很直觀的認識，包括電商從業者（雲主機，雲空間），私有雲、公有雲及混合雲企業用戶等等。

而數據中心內部結構繁多、組成復雜，經過多年行業積累，客戶在選擇數據中心時主要關注數據中心等級、選址標准、建築與結構、電力、暖通、消防、監控和網路這幾個方面。

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現代數據中心供電系統的典型架構

有孚網路自建及合作的雲計算數據中心已經覆蓋北京、上海、廣州、深圳等地，並通過這些核心節點輻射各大區域。高等級標准建造，電力系統滿足A類機房要求，每個雲計算數據中心均引入來自不同變電站的雙路市電，擁有雙路UPS並行輸電，並配置雙路柴油發電機，提供不間斷電源，保障業務安全、穩定、可持續發展。

對於金融行業數據中心來說，要滿足其安全可靠的要求，供電系統需達到A級標准。那麼，在A類級別的數據中心中，它的供電系統又是怎麼要求的呢？

1、 由來自兩個不同的變電站引入兩路市電電源，同時工作、互為備用；

2、 機房內設有能夠滿足UPS電源、機房空調、照明等設備用電的專用柴油發電機，且備用有同樣標準的柴油發電機，即柴油發電機系統需達到：(N+X)冗餘 (X=1，2，3，4……)的要求；

3、 為了使數據中心的電力持續供應，需使用兩套獨立的UPS供電系統，來保證數據中心的供電，即UPS系統需達到：2N或M(N+1) 冗餘 (M=2，3， 4……)的要求；

4、 其中，市電電源間、市電電源和柴油發電機間均可通過ATS（自動切換開關）進行切換，電源列頭櫃用來進行電源分配和供電管理，以提高供電系統的易管理性。

金融行業在供電方面除了需要滿足以上要求外，還需滿足其他相關電力要求：

1、 市電中斷，發電機30秒自啟動；

2、 市電電源為10KV以上；

3、 空調設備採用雙路電源供電；

4、 不間斷電源電池單機容量備用時間大於等於15分鍾；

5、 要求採用專用配電箱(櫃)，專用配電箱(櫃)應靠近用電設備安裝；

6、 用於電子信息系統機房內的動力設備與電子信息設備的不間斷電源系統應由不同迴路配電；

7、 自動轉換開關檢修時，不應影響電源的切換。

雲計算與存儲是未來商業的發展趨勢，無論是互聯網界還是傳統企業通過搭建數據中心可以更好的掌握用戶數據，為用戶提供可靠的定製服務。從用戶的角度來講，企業搭建數據中心也是用戶的選擇。

（註：本文特約上海十佳IDC服務商之一的有孚網路（共承擔了6項國家及地市級專項課題），將雲計算數據中心的最佳實踐與眾多相關從業者分享。上海有孚網路股份有限公司創立於2001年，擁有超過15年的IDC運營管理經驗，並形成了一套完整的自有雲計算數據中心體系，為成千上萬家客戶提供專業的產品與服務。）

『伍』 如何進行數據採集呢

數據收集的四種常見的方式包括問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗，幾種方法各有各的又是和缺點，具體分析如下。

四是實驗。實驗設計數據是四種方法中最耗時間的一種，因為它是通過各種各樣的實驗來得到一個統一的方向，也就是說，在這個過程中，可能有無數次的失敗。但是實驗得到的數據是最准確的，而且可能會推動某個行業的進步。所以，實驗收集數據的優點是數據的准確性很高，而他的缺點就是未知性很大，不管實驗的周期還是實驗的結果都是不確定性的。

隨著科技的發展和大數據時代的到來，收集數據越來越容易，而大家也應該更注重於保護和利用數據。

『陸』 如何做好數據分析的數據採集工作

數據分析離不開數據採集。數據採集包括歷史數據的採集和當前市場數據的採集，是科學進行數據分析的基礎。數據採集准確性決定了數據分析的價值。那麼數據採集是怎麼做的呢？一般來說，是需要制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作這四項工作。

1.制定市場調研的計劃
在進行數據分析之前，數據採集工作是一項最重要的工作，數據採集的工作能夠解決企業經營中在數據分析中的決策問題。因此很多企業非常重視數據採集，但是數據採集是需要花費大量的金錢人力以及物力，不過數據採集能夠給數據帶來極大的好處，這是因為數據採集能夠給大數據分析帶來極大的好處。所以，在數據採集工作的時候一定要讓資金花到有用的地方，對於每一分錢都有一個清楚的去向。所以，在數據採集的時候一定要控制好成本，在做數據採集工作之前一定要控制到成本，只有做好周密的市場調研計劃，才能夠好好的做好數據採集這一個工作。

2.明確數據來源
在數據採集前，就需要選擇好數據，選擇一些干凈的數據才能夠使得數據分析工作變得更加精準。通常來說，數據的資料一般分為第一手資料和第二手資料。這是根據數據資料的來源不同來決定。什麼是第一手資料呢？第二手資料是什麼呢？第一手資料就是未來某種目的採集所得的原始材料。一般來說，採集第一手資料所需要的費用比較高，但是第一手的資料的准確性很高，這是因為第一手資料的針對性強。第二手資料是指採集的現成資料。現成資料就是包括互聯網上面的信息，各種報刊書本上的資料，還有各類權威機構發布的統計和研究報告等。

3.明確抽樣方案
在一手數據的採集中，許多數據可以直接採集，由於對於成本費用等可控制的要素，以及數據的採集范圍很廣，這樣很難直接獲取全部數據。這時，我們常用抽樣技術對樣本進行調查，並根據樣本統計量估計總量。

4.明確數據採集方法
數據採集方法現在常見的有三種，分別是訪問調查法、實驗法和觀察法。訪問調查法通過訪問代表性的樣本而獲得數據，而觀察法強調非語言方式，這一點和訪問調查法不一樣。觀察法是通過調查人員在進行時和過去時記錄中採集信息。而實驗法可以有效控制調查的環境。這樣在實際項目數據採集中可以根據項目特點、成本費用、時間及精度的要求，從而使用不同的方法。

5.數據處理及分析
在進行數據處理工作時，原始數據收集回來很大概率會出現虛假、錯誤、冗餘等現象，如果直接把這些數據進行預測分析，極大概率會帶來錯誤的分析結論，那麼數據分析就完全沒有了意義。不過只要做好數據處理以及數據分析，就能避免上面出現的現象。而數據的處理是需要運用科學正確客觀的方法，將調查所得的原始資料按調查目的來去粗取精，這樣才能夠做好數據分析。

通過上面的內容，大家已經知道了數據採集是怎麼做的了吧？數據採集程序就是上面提到的5點，分別是制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作。只要集齊這些步驟一步一步走下去，那麼數據採集工作就可以更高效率地完成了。希望閱讀完的朋友對你們的職業生涯有一些幫助，這將是我莫大的榮幸！