內容分析法的數據怎麼獲取的

A. 數據分析一般包括哪些內容

數據分析是一個復雜的過程，涉及從數據中提取有價值的信息和洞察。以下是數據分析的一般內容：
1. 數據收集：在數據尚未形成特定體系或業務還在發展階段時，通過各種途徑獲取數據。這包括自動收集（如數據埋點、網路爬蟲、ERP或CRM系統生成）、手工統計（如Excel）、以及從第三方網站提取（如公開數據網站下載、API使用）。
2. 數據清洗：原始數據往往包含雜訊，需要通過數據清洗來提煉信息，通常使用正則表達式進行處理，以轉換成統一的格式。
3. 數據存儲：隨著數據量的增加，存儲方法也在進化。小公司可能使用Excel，而大公司則可能採用資料庫產品，如Oracle、MySQL、SQL Server，或者轉向大數據平台如Hive。
4. 指標計算：數據分析師需建立KPI指標來衡量業務表現。這些指標可能包括庫存周轉率、毛利率、路徑轉換、ROI等，並會隨業務需求變化而更新。
5. 數據分析與建模：這一步是數據分析的核心，包括假設檢驗、線性回歸、特徵工程、貝葉斯網路等統計學和機器學習方法。在這一過程中，分析師會挖掘數據背後的邏輯，解決缺失值、異常值等問題。
6. 數據可視化：將分析結果以圖形化的方式展示，以便更直觀地理解數據。常用的工具包括Tableau、PowerBI、FineBI、PPT等，它們可以創建互動式的圖表和報告。
數據分析崗位通常分為幾個專業領域，包括商業數據分析師、數據挖掘工程師和大數據開發工程師。商業數據分析師關注業務導向，使用工具如Python、R、Excel、SPSS、Tableau、PowerBI等。數據挖掘工程師側重於技術，使用Python、Java、C、C++等工具。大數據開發工程師負責構建數據平台，使用Hadoop、Hive、Spark、Python、Java、C、C++等工具。
數據分析作為一個新興職位，要求從業者持續學習和適應。以上內容是基於個人觀點，歡迎更多的補充和交流。

B. 從分析對象來看內容分析法主要包括

從分析對象來看內容分析法主要包括介紹如下：

內容分析法的適用范圍比較廣泛。就研究材料的性質而言，它可適於任何形態的材料，即它既可適用於文字記錄形態類型的材料，又可以適用於非文字記錄形態類型的材料（如廣播與演講錄音、電視節目、動作與姿態的錄像等）。

就研究材料的來源而言，它既可以對用於其它目的的許多現有材料（如學生教科書、日記、作業）進行分析，也可以為某一特定的研究目的而專門收集有關材料（如訪談記錄、觀察記錄、句子完成測驗等），然後再進行評判分析；就分析的側重點講，它既可以著重於材料的內容，也可以著重於材料的結構，或對兩者都予以分析。