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统计数据的收集方法有哪些
统计数据收集方法：直接观察法、采访法（又分为面访式、电话式、自填式）、通讯法、网络调查法、卫星遥感法。
1、直接观察法
调查人员到现场对调查对象进行观察、 计量和登记以取得资料的方法。调查人员对所观察的事件或行为不加以控制或干涉，能够在被调查者不察觉的情况下获得资料。
2、采访法
面访式：个别深度访谈。
一次只有一名受访者参加、针对特殊问题的调查。
适合于较隐秘的问题，如个人隐私问题；或较敏感的问题。
面试式
面访式：座谈会
也称集体访谈，将一组被调查者集中在调查现场， 让他们对调查的主题发表意见以获得资料。
参加座谈会的人数不宜过多，一般为6～10人。
电话式
调查人员根据调查提纲（调查表），通过电话问答的形式来获取信息。
时效快、成本低、覆盖面广；但每次调查时间不能过长、拒访率高。
自填式
调查人员把调查表或问卷当面交给被调查者， 填完后当面交回的一种数据收集方法。 回收率高、但耗时费力。
3、通讯法
由调查组织者（例如政府统计部门）把调查表或问卷邮寄或电子传送给被调查者，填写后返回，也称邮寄问卷调查。
调查对象不受空间区域限制、调查成本低；但速度较慢、 回收率较低。
4、网络调查法
通过互联网、计算机通信和数字交互式媒体，了解和掌握信息的方式。
具有自愿性、定向性、及时性、互动性、经济性与匿名性。
常用方法：网上问卷调查法、在线交流调查法、网络观察法、网络实验法等。
5、卫星遥感法
使用卫星高分辨率照片，提供地面农作物绿度资料，来估计农产量的方法。
数据采集的方法有几种?
有以下三种：
1、调查法。
调查方法一般分为普查和抽样调查两大类。
2、观察法。
观察法是通过开会、深入现场、参加生产和经营、实地采样、进行现场观察并准确记录(包括测绘、录音、录相、拍照、笔录等)调研情况。主要包括两个方面:一是对人的行为的观察，二是对客观事物的观察。观察法应用很广泛，常和询问法、搜集实物结合使用，以提高所收集信息的可靠性。
3、文献检索。
文献检索就是从浩繁的文献中检索出所需的信息的过程。文献检索分为手工检索和计算机检索。
按性质分为：
①定位的，如各种坐标数据。
②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）。
③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量。
④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。
数据采集的五种方法有哪些
一、 问卷调查
问卷的结构，指用于不同目的的访题组之间以及用于同一项研究的不同问卷之间，题目的先后顺序与分布情况。
设计问卷整体结构的步骤如下：首先，根据操作化的结果，将变量进行分类，明确自变量、因变量和控制变量，并列出清单;其次，针对每个变量，依据访问形式设计访题或访题组;再次，整体谋划访题之间的关系和结构;最后，设计问卷的辅助内容。
二、访谈调查
访谈调查，是指通过访员与受访者之间的问答互动来搜集数据的调查方式，它被用于几乎所有的调查活动中。访谈法具有一定的行为规范，从访谈的充分准备、顺利进入、有效控制到访谈结束，每一环节都有一定的技巧。
三、观察调查
观察调查是另一种搜集数据的方法，它借助观察者的眼睛等感觉器官以及其他仪器设备来搜集研究数据。观察前的准备、顺利进入观察场地、观察的过程、观察记录、顺利退出观察等均是技巧性很强的环节。
四、文献调查
第一，通过查找获得文献;第二，阅读所获得文献;第三，按照研究问题的操作化指标对文献进行标注、摘要、摘录;最后，建立文献调查的数据库。
五、痕迹调查
大数据是指与社会行为相伴生、通过设备和网络汇集在一起，数据容量在PB级别且单个计算设备无法处理的数字化、非结构化的在线数据。它完整但并非系统地记录了人类某些社会行为。
大数据研究同样是为了把握事物之间的关系模式。社会调查与研究中，对大数据的调查更多的是从大数据中选择数据，调查之前同样需要将研究假设和变量操作化。
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数据分析主要表现为收集和整理数据
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
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