简介

数据采集就是搜集符合数据挖掘研究要求的原始数据（Raw Data）。原始数据是研究者拿到的一手或者二手资源。数据采集既可以从现有、可用的无尽数据中搜集提取你想要的二手数据，也可以经过问卷调查、采访、沟通等方式获得一手资料。不管用哪种方法得到数据的过程，都可以叫做数据采集。

一句话解释版本：

数据采集就是怎么获得原始数据，如果把数据采集看成吃饭，自己撸起袖子做饭就是用一手数据，点外卖就是用二手数据。

数据采集是数据挖掘的基础。数据挖掘如果是建房子，数据采集就是那些砖跟水泥等等基础材料。没有砖，拿什么盖房子，总不能用空气吧？所以，找砖、找水泥的工作就是数据采集。它是数据准备工作的第一步。

数据采集的工作中，包含着部分与样本的知识，但是那部分我们单独在“样本抽取”单元讲解。这里我们只说能够通过什么样的方法进行数据采集。因此，它在整个数据分析与挖掘体系中的位置如下图所示。

数据采集的理解

前面也说了，数据收集就是准备数据挖掘要用的那些数据。数据挖掘，没有数，哪来的挖掘呢？

但是我们肯定会说：世界上有那么多的数据，我怎么知道自己要用的数据能不能拿到？怎么拿到？有什么方法拿到？

数据收集的理论其实就是提供了一个方法论，或者说一个框架，它就是告诉你：有这些这些方法能够在你不知道数据中怎么来的时候帮到你。你不是不知道数据从哪里来吗？我告诉你，有这么多的方法都能帮你拿到数据。

唯一一个需要注意的地方就是：

数据收集可以告诉你：我怎么样才能拿到数据。

但是，不能告诉你：你拿到的数据合不合适；他也不能告诉你：你需要什么样的数据。

要解决后两个问题，你需要进行完善的项目调研，并且明确项目的需求。这些，靠的是你对业务以及模型的理解，而并非是方法论。

数据采集的方法

数据收集的方法可以分成两类：

就像前面说的，一手资源就是拿着炒勺锅子自己做饭。二手资源则是点个外卖，吃别人做好的饭。

我们下面分别讲解一下如何用这两种方法吃饱饭。

一手数据的正式版定义是：通过研究者实施的调查或实验活动获得的数据。

所以，要想获得一手数据，有两种方法：调查 或 实验。

通过调查得到的一手数据叫做调查数据。调查数据是针对社会现象的。比如说，调查现在的经济形势、人的心理现象、工厂效率等等。

调查的形式分为两类：

普查是要对一个总体内部的所有个体进行调查，国家进行的人口普查就是最典型的普查形式。普查的结果是最贴近总体的真实表现的，是无偏见（Unbias）的估测。但是普查的成本太大，少有项目采用这种方式。

抽样则在生活中被应用的更加广泛。由于数据分析挖掘涉及的总体数据量一般很大，如果要做普查，没有大规模的时间与金钱是几乎不可能的。所以，我们会从总体中抽取部分有代表性的个体调查，并用这部分个体的数据去反映整体，这就是抽样。

不管是用普查还是抽样的方法，数据采集都习惯用下面三种方式之一：

具体的设计问卷的方法、面访的技巧或者电话的提问设计都在后面慢慢讲解。这里只是概括性的介绍方法。

通过实验得到的一手数据叫做实验数据。调查数据是针对自然现象的。比如说，植物背光生长的快慢、小白鼠对食物的记忆规律等等。

实验方法需要研究者真正设计实验，并记录结果、整合为数据，服务于后期的数据分析与挖掘工作。

实验的设计需要满足一个大原则：有实验组与对照组。实验组是只有要研究的变量发生变化的组；对照组是保持变量不变的组。这样，通过控制变量的方法，能得到观测数据。

二手数据的正式版定义是：数据原本已经存在，是由别人收集的，使用者通过重新加工或整理得到的数据。

所以，要想获得二手数据，有两种方法：系统内部采集 或 系统外部采集。

系统内部采集数据是我在工作中最常见的数据采集方法。要进行数据分析的公司肯定会有自己的数据，这些数据一般会保存在数据库中，我有过接触的数据库例如Oracle与Teradata。在数据仓库中，会保存公司内部的生产数据，他们就是将公司的业务、渠道、成本、收益等生产过程数字化并固定存放在机器中。数据挖掘师可以通过SQL语言提取想要的数据表，并进行数据的收集。

系统内部数据一般都与企业的生产相关，涉及到用户信息的保密与商业机密等问题。所以一般都是有项目或者有研究课题的时候才能够获取。

系统外部采集的数据是更加宏观、更加公开的数据。这些数据大部分不是针对某一家公司自己的运营与生产情况，而是更加偏重于社会的外部环境以及行业的经济形势。

下面这些都是系统外部采集的常用渠道：

系统外部采集数据的源头众多，采集方法也有很多，手工处理excel或者网络爬虫都是可选的方法。