很多时候有的人会把数据收集和分析给弄混淆，觉得两者其实是一个步骤。但是实际上两者之间还是有着很大的不同，他们其实是一个过程当中的两个步骤，在技能操作上还是有一定的区别，本篇文章就为大家解决以下几个问题：

• 数据的收集和分析之间的流程
• 数据收集有哪些方法？
• 数据分析最具价值的技能是什么？

数据的收集和分析之间的流程

• 什么是数据收集？

数据收集就是从所有相关来源收集信息以做出决策，传递信息或评估所收集信息的结果过程。

• 什么是数据分析？

数据分析就是数据挖掘和商业智能的主要组成部分，对于获得洞察力以推动业务决策至关重要。组织和企业分析来自多个来源的数据，然后在对收集的数据进行全面分析之后提出解决方案。

• 从数据的收集到分析

给大家举个简单明白的例子，数据收集和分析就和购买食材和烤蛋糕之间流程相同。为什么这么说呢？

你不能没有配料就做饭，而且原料通常是不可以食用的。用生鸡蛋，面粉，小苏打，糖，水果来做蛋糕，你不会直接把他们全部用进去，而是采用他们其中的一部分来做蛋糕。同理你没有收集数据就没有办法进行分析，而收集到的数据也不是全部都是需要的，没经过整理的数据是无法直接使用的。整个过程其实是复杂的而有具体的：

1、查找食谱，获取食材（计划目标，收集数据）

如果你没有食谱/计划，你做出来的蛋糕就有可能无法食用。如果你不知道你所收集数据的目的，那么收集来的数据可能也是无效的。没有明确的目标，会导致你在收集数据的时候会遗漏掉某一部分，就像没有买完菜回家以后，才发现没有看菜谱，导致很多重要的东西不见了。

2、检查数据，去除无价值部分，再进行分析

有的数据就像有的食物一样具有保质期，你在选择收集数据的时候一定要充分考虑到数据的用途，否则取用了不合时宜的数据，会让其本身的参考价值降低。再收集完数据之后，数据分析通常从概览开始，对数据进行分类并创建关于我们是否有足够和正确数据的假设，其次是一些质量控制（数据丢失/无法读取）的健全性检查。

3、烘烤蛋糕并出售，希望客户喜欢它。（数据分析结果展现）

就像烘培蛋糕一样选择我们需要的高质量的原材料，去除其杂质部分，经过一系列工艺，装饰，最后形成一个高质量的蛋糕。我们在数据收集后也要进行提取，去除杂质部分，经过一系列的分析整合最后形成我们的数据分析结果进行展示。

数据收集有哪些方法？

数据收集是一种从各种来源收集信息的系统方法。它是任何研究过程的关键部分之一，无论是金融，制造，医学还是任何其他领域。可以使用各种方法来收集数据。

1、观测资料

这是使用观察技术获得的数据。在这种情况下，您将观察并记录必要的信息。例如，你要收集访问餐厅人数和订购食物类型的数据，得进行观察记录。

2.实验

当你需要科学和工程领域的数据时，这种类型的数据收集方法主要有用。

3.调查

当你使用样本收集有关大多数人口的信息时，调查很有用。例如，你要预测未来的人均收入结果，然后可以调查人口样本。

4、API

应用程序编程接口（API）是收集数据的最佳方法。API使开发人员能够自动从多个来源读取/写入数据以及进行数据分析和数据清理。

上面讨论的方法属于主要数据收集方法的类别，你可以在其中直接从源收集数据。另一种方法是使用他人容易获得或收集的数据。这种数据收集方法称为辅助数据收集方法。你可以使用各种开源网站，报纸，杂志上的可用数据。

例如你想分析全球各个国家的就业率。然后辅助数据收集方法很适合你，因为你可以在各国政府网站上轻松找到此类数据。当然最佳的数据收集方法还是要取决于数据收集计划的目的，因为不同的目标需要不同种类的数据，选对适合自己的方式才能提高数据收集工作的效率。

数据分析最具价值的技能是什么？

1. 具有数学和逻辑背景：尤其是对集合论，图论，概率和统计的理解。
2. 数据管理专业知识：你所分析的数据集越大，你在大数据技术方面的经验就应该掌握的越多。我认为这对数据分析师来说是一项至关重要的技能，因为它可以使我们在构建模型和执行实验时更加敏捷。
3. 数据处理技巧：初步收集的数据一定很杂乱，需要经常清理，需要过滤，进行标准化，分组和聚合处理。当然这也取决于所操纵数据集的性质和大小，所以为了保险起见，应该学习掌握诸如R和/或Python进行编码等宝贵技能。Excel仍然也是数据分析最重要的工具之一。
4. 主要业务知识：了解底层业务很重要，这样才能更好的结合公司业务进行数据提炼和分析
5. 进行语言和视觉交流的能力：你需要与分析结果使用者进行沟通，你需要讲数据分析结果以更简单，更容易理解的方式传达给他们。伟大的数据分析师都能够讲引人入胜的数据故事。学会利用足够的图表信息来显示重点部分：可以使用图表，报表，指标，KPI或大型仪表板等进行辅助。不仅要在一种工具上拥有高超的技能，一般这种数据可视化图表可以使用PowerBI，Tableau，ClickView，Wolfram Mathematica，R，EasyV等工具。
6. 敏捷性：数据分析是一项团队运动，通常需要进行多次分析讨论，才能了解基本需求/问题。