编辑导读：跟着“数智化”时代的到来,我们糊口中的方方面面都离不开数据,而你真的相识数据吗？本文将为你从头解读数据的观念和代价，以及数据的代价是如安在“数智化”时代下一步一步获得运用与升华的；因内容颇多，笔者将分几期为各人举办讲授。

一、媒介

上一期文章中，我们已经相识到“数据”是一个复杂的体系（如下图所示）这篇文章把数据讲透了（一）：数据来历；并用了菜市场的例子，为各人讲授数据来历的寄义；目前天小陈主要给各人到了指定“菜市场”后，我们奈何“买菜”，即数据收罗的进程。

二、数据收罗（买菜）

首先，我们先对数据收罗的 *** 举办一个简朴的分类先容，后头别离先容每一种数据收罗形式需要留意的要点。

1. 按数据收罗 ***

线下（问卷、实地调研）——留意要点：遵循5大体素！

5个要素：

1）牢牢环绕研究主题和目标

评价一份问卷观测黑白水平的准则中很重要的一点就是，问卷内容是否贴合研究主题，就算一份问卷设计得再精妙，假如与主题无关，也是毫无代价的，因为我们开展问卷观测的本质目标也是观测相关要素和调研群体背后千丝万缕的接洽。

譬喻，观测用户满足度，一般涉及到产物自己（价值、包装等）和受众特点（年数、地区、心理满意等）两个维度。

2）题目易读、易领略、且具有一般性

问卷分发后，是需要受众举办填写的，所以问卷的易领略水平也最终抉择者问卷的质量。

问卷并不是学术论文，不需要为了彰显专业素养而涉及许多专业、艰涩难解的词汇，让观测者可以或许真的看懂才是要害。

而一般性则指的是这个问题的配置是否对所有受众都具普遍意义。譬喻，观测住民出行 *** 的问卷中，你认为最安详的交通东西是，A火车 B飞机 C宝马小轿车 D电动车，我们可以看到C选项不具有普遍意义，且和A、B、D不是一个维度的选项。

3）充实思量被调者特点

在利用问卷观测 *** 时，要充实团结被调群体的特色，来举办问卷的配置；譬喻针对学龄前儿童和暮年人，则不宜采纳书面问卷调研的形式，要充实思量到他们的语言偏好（有些老人大概普通话不尺度，但方言流利）、对内容的领略本领，再派出访谈调研小组举办调研。

4）充实思量问题排序（循序渐进）

问卷问题的配置除了思量每个问题的类型性、公道性外，还需要思量到问题与问题之间的逻辑性和连贯性，制止时间、空间、人称等维度的频繁跳跃。

5）充实思量统计便利性

除了思量问卷观测的受众外，问卷配置还需要充实思量后期问卷接纳后的统计阐明；尽大概淘汰后期事情压力，变量不宜配置太多，应该用只管少的变量高效获取标签信息，辅佐后期研究定性。

线上（按数据收罗端口细分为APP端和网页端）

APP端（主）——数据埋点得到相关数据：

首先，先和各人科普一下，数据埋点到底是什么？以及APP端为何要出格重视数据埋点。

其实，所谓埋点就是在用户利用APP的进程中，对他们的一系列行为数据举办收集，以优化产物和运营；而大多APP自带处事和盈利性质（如 *** 、获得等），那么想要实现转化，引导购置就需要将“点”埋到详细的交互组件上（譬喻，点击跳转链接、购置按钮等），然后对PV、UV；逗留时间、跳出率、购置率等指标举办量化。

就埋点的形式而言，主要分为以下三种：

代码埋点：控件操纵产生时通过预先写好的代码来发送数据，今朝百度统计、友盟都提供这一处事。

下面举一个例子，譬喻，我们想统计 *** APP内里插手购物车这个按钮的点击次数，则在其被点击时，可以在这个按钮对应的 OnClick 函数内里挪用SDK提供的数据发送接口来发送数据。

利益：节制发送数据时间，事件自界说属性具体记录；缺点：时间、人力本钱大，数据传输的时效性。

可视化埋点：操作可视化交互手段，通过可视化界面设置控件操纵与事件操纵产生干系，通事靠山截屏的 *** 收罗数据；譬喻，当用户发生多次刷新这一动作时，团结大数据算法，推算出用户的爱好并切换推送内容、产物，再通过可视化埋点，自动切换到对应的本性化推荐内容页面。

利益：本钱低，速度快，产物、市场等各部分均能参加；缺点：行为记录信息少，支持的阐明 *** 少，减轻开拓承担。