① 如何進行網路調查及進行數據整理與分析的
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法
② 數據整理的四種常見方式有
劃記法，列表法，分類法，排序法
③ 怎樣做好數據調研
一 業務調研
數據倉庫是要涵蓋所有業務領域，還是各個業務領域獨自建設，業務領域內的業務線也同樣面臨著這個問題。所以要構建大數據數據倉庫，就需要了解各個業務領域、業務線的業務有什麼共同點和不同點，以及各個業務線可以細分為哪幾個業務模塊，每個業務模塊具體的業務流程又是怎樣的。業務調研是否充分，將會直接決定數據倉庫建設是否成功。
二 需求調研
了解業務系統的業務後不等於說就可以實施數倉建設了，還需要收集數據使用者的需求，及找分析師、運營人員、產品人員等了解他們對數據的訴求。通常需求調研分下面兩種途徑：
1. 根據與分析師、運營人員、產品人員的溝通獲取需求。
2. 對現有報表、數據進行研究分析獲取數據建設需求。
三 數據調研
前期需要做好數據探查工作，需要了解資料庫類型，數據來源，全量數據情況及數據每年增長情況，更新機制；還需要了解數據是否結構化，是否清洗，是介面調用還是直接訪問庫，有哪些類型的數據，數據結構之怎樣的。
數據開發，模型建設之前，先了解數據結構，數據內容，數據特性，對數據有一個整體把控
探查一下本次需求能不能實現，怎麼實現，有沒有隱藏bug，數據質量如何
④ 整理數據的主要方法
調查.觀察.測量.實驗.閱覽文獻.互連網,我剛在做
⑤ 為了把收集的數據整理得更有條理，一般會用到什麼方法
【教學目標】
知識與技能目標：1、讓學生了解收集數據的目的；
2、讓學生掌握收集數據的基本方法和途徑；
3、掌握整理數據的幾種常用方法；
4、根據數據信息對某些現象發表自己的看法。
過程與方法目標：經歷收集數據的過程，了解數據收集的具體方法和基本要求；培養學生觀察數據的能力，收集信息的能力，作出正確判斷的能力。
情感、態度、價值觀目標：讓學生從數據的收集和整理中，掌握相關的日常生活和生產信息，作出明智的決策和判斷，樹立起正確的人生奮斗目標。
【教學重點、難點】
重點：1、了解收集數據的目的，掌握收集數據的方法和途徑；
2、掌握用分類、排序、分組、編碼等方法來整理數據；
難點：數據的分組、編碼。
教學流程
教師組織
學生活動預設
設計意圖
一、創設情境，引入課題
1．師：今天非常高興,能與同學們一起來探討數學問題。2008年，第29屆奧運會在北京取得圓滿成功，現在我們來回顧下北京是如何取得奧運會主辦權？（規定：得票超過52票獲得奧運會舉辦權，但每輪淘汰得票最少的城市。）
第一次投票結果
參選城市
票數
北京
44票
多倫多
20票
伊斯坦布爾
17票
巴黎
15票
大阪
6票
第二次投票結果
參選城市
票數
北京
56票
多倫多
22票
巴黎
18票
伊斯坦布爾
9票
師： 第一次投票：6票淘汰了大阪，第二次投票：56票選定出了北京作為2008年奧運會的主辦城市，看來可見有說服力的數據最能說明問題，這節課我們就一起來進行數據的收集和整理.(板書課題: 6.1 數據的收集與整理)
二、合作交流、探索新知
(一).數據的收集
師：運動會即將開始，前期有很多的工作準備，比如：參加投籃比賽
規則：以班級為單位，每班3男3女。投籃每人10次，這6位同學的進籃總數，作為這個項目的班級得分，按照得分由高到低取前3名。
問：如何選拔運動員？
說說收集數據的途徑和方法
（1）在平時的生活中，我們還有哪些獲取數據的方法？
老師啟發……
練習：收集下列數據你會採用什麼方法?
①學校停車場地方自行車的數量；
②我班同學最喜歡哪一門學科；
③一定量的水在加熱時溫度的變化；
④在體檢中，醫生對某一組學生體溫測試；
⑤神舟七號飛船發射成功，你想了解神七的有關數據。
下面我們一起來小結,數據收集的方法主要有哪些?(師生共同回憶小結)
直接途徑有：觀察、測量、調查、實驗等；
間接途徑有：查閱文獻資料、使用互聯網查詢等。
活動一、課件給出兩套服裝，選擇其中一套作為我校綵球隊的隊服。
提問：為了所做服裝的大小能適合我們，在做服裝前需要做什麼？
活動二：收集身高數據。
(二).數據的整理
1、學生觀察黑板上凌亂的數據，根據自己的生活經驗猜想：服裝廠在做服裝之前，會對這些數據做怎麼樣的整理？
2、根據整理後的數據發表自己的看法；
①、是否是一個身高做一套服裝嗎？
②、身高不一樣，穿的衣服大小一定不一樣嗎？（請標4000px的同學站起來）
③身高為多少的同學的身高才是差不多呢？總要有個標准吧！
3、生活中，還有以分組編碼的例子嗎？
三、遷移拓展、應用新知
1、練一練：
杭州西溪濕地的鳥類觀察數據（資料來源：浙江野鳥會）
鳥的種類
黑尾臘嘴鵲
八哥
白鶺鴒
雉雞
烏鴉
白鷺
山斑鳩
家燕
翠鳥
數 量
4
3
14
2
3
2
1
4
4
2003年3月1日 8：15～11：30
（1）這里的數據是通過什麼方法收集得到的？
（2）從這些數據中，你能獲得有關杭州西溪濕地鳥類的哪些信息和結論？
2、練一練：
1、以下是某校七年級男、女生各10名右眼裸視的檢測結果：
0.2 0.5 0.7（女） 1.0
0.3（女） 1.2（女） 1.5 1.2
1.5（女） 0.4（女） 1.5 1.1 1.2（女） 0.8（女） 1.5（女）0.6（女）
1.0（女）0.8 1.5 1.2
討論完成以下問題:
① 這組數據是用什麼方法獲得的？
② 學生右眼視力跟性別有關嗎？怎樣處理這組數據？你的結論是什麼？
四、歸納小結，內化能力
師:談談你這節課的收獲和體會！！（學生自由發言，教師歸納補充）
⑴數據會說話——表明數據是有用的
⑵怎樣讓數據說話——離不開數據的收集，可以通過觀察、測量、調查、實驗等方法，也可以查找文獻資料，使用互聯網查詢等。
⑶數據如何說話——用分類、排序、分組、編碼等方法整理數據，分析整理後的數據得出結論。
五、分層作業，共同提高
1. 課本作業題。
2. 作業本
六：板書設計
6．1 數據的收集與整理
數據收集的方法： 觀察、調查、測量、實驗
互聯網查詢、查閱文獻資料
數據整理的方法：(1)分類、排序 （2）分組、編碼
學生聆聽，感受選擇舉辦奧運會城市的方法
積極參與思考，討論，得出收集數據的途徑和方法。
學生舉手回答，一起回答.
一起小結
舉手，數數
自報身高
積極思考，討論中，得出整理數據的方法
認真觀察，積極思考，有條理的回答.
認真觀察，積極思考，有條理的回答.
學生談收獲，師生共同總結
學生記錄作業內容
經歷對數據的理解，讓學生感受到數據時非常有用的，引出課題
通過這個環節讓學生對數據收集的途徑有明確的認識，覺得數學就在身邊，對數據的收集途徑有較深的體會。
鞏固理解收集數據的途徑和方法
通過這個活動後，知道選出服裝是這次收集數據的目的，喜歡每一套服裝的人數就是收集的數據，調查是這次數據收集的方法
重視課後數學實踐活動的組織，鼓勵學生運用數學知識解決實際問題
⑥ 數據整理的好方法有哪些
1、整理數據的常用方法有：⑴歸納法: 可應用直方圖、分組法、層別法及統計解析法。⑵演繹法: 可應用要因分析圖、散布圖及相關回歸分析。⑶預防法: 通稱管制圖法，包括Pn管制圖、P管制圖、C管制圖、U管制圖、管制圖、X-Rs管制圖。
2、數據整理是對調查、觀察、實驗等研究活動中所搜集到的資料進行檢驗、歸類編碼和數字編碼的過程。它是數據統計分析的基礎。
3、整理數據的步驟：⑴原始數據之審核。⑵分類項目之確定。⑶施行歸類整理。⑷列表。⑸繪圖。
⑦ 數據的收集與整理 可以做什麼調查啊
各個行業的數據都可以分析行業內的信息。這樣就可以幫助決策。
⑧ 在我們生活中,都可以用那些方法收集和整理數據呢
抽樣調查法。
抽樣調查是，一種非全面調查，它是從全部調查研究對象中，抽選一部分單位進行調查，並據以對全部調查研究對象作出估計和推斷的一種調查方法。
顯然，抽樣調查雖然是非全面調查，但它的目的卻在於取得反映總體情況的信息資料，因而，也可起到全面調查的作用。
(8)數據的整理可以怎樣調查擴展閱讀
在數據分析前期，要做到充分溝通、理解業務規則、業務痛點、了解用戶需求、換位思考，明確為什麼要做數據分析，要達到一個什麼目標。這樣才能保證後續的收集數據、確定分析主題、分析數據、分析結果應用等工作都能夠圍繞分析目標開展，保證最終能夠從整體目標的角度去總結分析成果。
以解決業務問題為目標，以數據現狀為基礎，確定分析主題。前期要做好充分的准備，以業務問題為導向，以業務梳理為重點，進行多輪討論，分析主題避免過大，針對業務痛點，實現知現狀、明原因、可預測、有價值。另外，分析數據的范圍除了重點的業務指標數據，還要盡量考慮擴展外延數據；
比如經濟指標數據、氣象數據、財務數據等。確定分析主題之前，要進行數據支撐情況的初步判斷，避免中途發現數據質量或者數據范圍不能支撐分析工作的情況發生。確定分析主題之後，詳細論證分析可行性，保證分析過程的清晰性，才能開始分析工作。