A. 如何進行數據採集以及數據分析
如何進行數據採集以及數據分析?可以從免費輿情監測系統 輿情調查軟體就從輿情監測系統的架構說起是，因為他們的技術手段都是一樣的呢
1、輿情採集系統：
一、只要是互聯網上發生的與「我」相關的輿情信息，都可以第一時間監測到，並且以最直觀的方式顯示出來，「一網打盡，一目瞭然」。監測網站類型包括：新聞、論壇、博客、貼吧、微博、電子報、搜索引擎等。
二、對於重點輿情以及負面信息通過手機簡訊等方式及時預警，不需要有專人值守就可以隨時掌握輿情。
三、自動分析輿情信息的發展變化趨勢、輿情信息的首發網站、作者、轉載情況、熱度變化、評估干預處理之後的效果等。
四、自動生成各種統計分析報表和輿情報告，助力輿情工作。配合相應的工作機制，可以有效提升輿情監管的質量和效率，提升輿情應對水平。
五、除了提供系統級7*24小時的運維服務，還配備專門的輿情分析師協助監測，人工預警。 系統建設目標是整合互聯網信息渠道，形成系統、有效的輿情監測機制。實現系統運行，監控互聯網信息、新浪、騰訊等主要微博微博，對其進行實時數據採集、全網監控、分析、檢索，對敏感信息進行預警，防止負面信息傳播，對重大事件做出最及時的反應和相應處理建議。並對近一段時期的熱點問題、敏感詞句進行搜索，從而掌握網路輿情，輔助領導決策服務。 主要的門戶網站，主要的報紙、主要的大型網路論壇、社區、貼吧、博客、微博。例如新浪新聞、各大報紙的電子報、天涯論壇、新浪微博、網路貼吧等。 各類與我相關的以及區域內有影響力的網站。 網路、谷歌、360搜索等搜索引擎。 論壇搜索，博客搜索、微博搜索等專業搜索引擎。 重點網站提供的站內搜索等。
2、輿情分析系統：
分析引擎是本系統的關鍵組成部分。其主要作用是對採集系統採集的數據，自動進行智能分析。分析引擎的主要功能包括：自定分析輿情級別、自動生成熱點、負面輿情研判、自動分類、自動生成專題、轉載計算、自動抽取輿情要素和關鍵詞、自動摘要、自動預警、自動生成統計圖表等功能。例如：多瑞科輿情數據分析站系統引擎內置了政府輿情模型、企業輿情模型和垂直監控模型，這些分析模型，是在多年輿情行業中按照客戶的實際需求，不斷重構和完善起來的，具有良好的實際應用效果。在實際項目中，不用通過二次開發就可以全面滿足政府、企業單獨應用。或者通過SAAS平台完成從上到下的垂直監測需求。對於特殊的應用需要，分析引擎還支持擴展插件，用於快速完成二次開發，支持各種需求定製。
3、輿情服務平台：
主要是用戶進行日常輿情管理的平台，能夠及時接受輿情信息，進行一些常規的輿情管理工作。
B. 如何進行數據分析
收集數據
數據分析師的工作第一步就是收集數據，如果是內部數據，可以用SQL進行取數，如果是要獲取外部數據，數據的可靠真實性和全面性其實很難保證。
2. 數據清洗
數據清洗是整個數據分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關繫到模型效果和最終結論。在實際操作中，數據清洗通常會占據分析過程的50%—80%的時間。需要進行處理的數據大概分成以下幾種：缺失值、重復值、異常值和數據類型有誤的數據。
3. 數據可視化
是為了准確且高效、精簡而全面地傳遞出數據帶來的信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。在利用了合適的圖表後，直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現了讓數據說話的目的。
4. 數據方向建設和規劃
不同行業和領域的側重點是不同的，可以是商業策略，也可以是市場營銷，是不固定的，要依據公司的戰略發展走。
5. 數據報告展示
數據分析師作為業務與IT的橋梁，與業務的需求溝通是其實是數據分析師每日工作的重中之重。在明確了分析方向之後，能夠讓數據分析師的分析更有針對性。如果沒和業務溝通好，數據分析師就開始擼起袖子幹活了，往往會是白做了。最後結果的匯總體現也非常重要，不管是PPT、郵件還是監控看板，選擇最合適的展示手段，將分析結果展示給業務團隊。
C. 數據分析中數據收集的方法有哪些
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。
D. 數據分析和數據收集 需要什麼方法
一般聽到數據分析和數據可視化的比較多，數據收集聽到相對較少。數據收集一般指數據存儲在各業務系統中，或者手動錄入資料庫里。這里就要提到一個功能叫數據填報。數據填報功能是億信華辰新推出的一款產品，一站式數據分析平台—ABI中數據採集的一個特色功能。數據填報功能可對報表進行數據回填設置，對缺失的數據進行補錄，也可以製作全新的填報表單用於錄入數據，真正的實現了數據分析填報一體化。回填報表支持導入excel數據，讓大數據量填報不再是困擾，同時支持數據審核，確保數據正確性。
億信華辰一站式數據分析平台—ABI，是一款全能型產品，融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。其中數據分析和數據可視化又是億信ABI的長處也是其核心功能。億信ABI擁有多種特色分析手段，除了中國式復雜報表、dashboard、大屏報表外，ABI還支持自助式分析，包括拖拽式多維分析、看板和看板集，業務用戶通過簡單拖拽即可隨心所欲的進行探索式自助分析。同時，類word即席報告、幻燈片報告，讓匯報展示更加出彩。億信ABI的數據可視化也是豐富多彩，其報表中內置了上百種可視化元素和圖形。不僅支持80多種統計圖，還囊括了世界、中國各省市的地圖及gis地圖，通過設計與搭配，可衍生出成千上萬種可視化效果。同時abi還支持動態炫酷的酷屏分析，獨特的3D全景視角，自由快捷製作各類互動式常規屏和大屏報表，將創意變為現實。
E. 如何提高收集數據和分析數據的能力
大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。
如何從大數據中採集出有用的信息已經是大數據發展的關鍵因素之一。
想要培養數據分析的能力，可以從兩部分來著手：一是數據分析方法論的建立，二是數據分析從入門到精通的知識學習。
理論：是進行分析的基礎
1）基礎的數據分析知識，至少知道如何做趨勢分析、比較分析和細分，不然拿到一份數據就無從下手；
2）基礎的統計學知識，至少基礎的統計量要認識，知道這些統計量的定義和適用條件，統計學方法可以讓分析過程更加嚴謹，結論更有說服力；
3）對數據的興趣，以及其它的知識多多益善，讓分析過程有趣起來。
實踐：可以說90%的分析能力都是靠實踐培養的
1）明確分析的目的。如果分析前沒有明確分析的最終目標，很容易被數據繞進去，最終自己都不知道自己得出的結論到底是用來幹嘛的；
2）多結合業務去看數據。數據從業務運營中來，分析當然要回歸到業務中去，多熟悉了解業務可以使數據看起來更加透徹；
3）了解數據的定義和獲取。最好從數據最初是怎麼獲取的開始了解，當然指標的統計邏輯和規則是必須熟記於心的，不然很容易就被數據給坑了；
4）最後就是不斷地看數據、分析數據，這是個必經的過程，往往一個工作經驗豐富的非數據分析的運營人員要比剛進來不久的數據分析師對數據的了解要深入得多，就是這個原因。
也可以採用第三方的大數據服務平台，觀向數據是一款整體的數據採集、分析、可視化系統，可以幫助企業品牌發展提供科學化決策。
F. 如何採集整理數據並進行數據分析
2013版本有數據分析這一功能，可以選擇數據後點擊數據-模擬分析，根據實際選擇其中一個即可。
G. 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
你這很麻煩，後期統計處理的結果基本取決於你選擇的樣本，
我是這么覺得的
H. 如何對收集到的數據進行分析
要看你的分析目的了，只要數據現成，由目的來確定分析方法，由方法來確定所用分析軟體。你可以將你的想法詳細說說，我會進一步回答。
I. 如何做數據分析
從一些工具中查，分析。CDA數據分析師官網是專門學習數據分析師的，你可以去看看。