质量数据的收集方法_科普知识_中国百科网
质量数据的收集方法
    质量数据 -收集方法 (一)全数检验全数检验是对总体中的全部个体逐一观察、测量、计数、登记，从而获得对总体质量水平评价结论的方法。 (二)随机抽样检验 抽样检验是按照随机抽样的原则，从总体中抽取部分个体组成样本，根据对样品进行检测的结果，推断总体质量水平的方法。 抽样检验抽取样品不受检验人员主观意愿的支配，每一个体被抽中的概率都相同，从而保证了样本在总体中的分布比较均匀，有充分的代表性;同时它还具有节省人力、物力、财力、时间和准确性高的优点;它又可用于破坏性检验和生产过程的质量监控，完成全数检测无法进行的检测项目，具有广泛的应用空间。抽样的具体方法有： 1.简单随机抽样简单随机抽样又称纯随机抽样、完全随机抽样，是对总体不进行任何加工，直接进行随机抽样，获取样本的方法。 2.分层抽样分层抽样又称分类或分组抽样，是将总体按与研究目的有关的某一特性分为若干组，然后在每组内随机抽取样品组成样本的方法。 3.等距抽样等距抽样又称机械抽样、系统抽样，是将个体按某一特性排队编号后均分为n组，这时每组有 K二N/n个个体，然后在第一组内随机抽取第一件样品，以后每隔一定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方法。如在流水作业线上每生产100件产品抽出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成样本。 4.整群抽样整群抽样一般是将总体按自然存在的状态分为若干群，并从中抽取样品群组成样本，然后在中选群内进行全数检验的方法。如对原材料质量进行检测，可按原包装的箱、盒为群随机抽取，对中选箱、盒做全数检验;每隔一定时间抽出一批产品进行全数检验等。 由于随机性表现在群间，样品集中，分布不均匀，代表性差，产生的抽样误差也大，同时在有周期性变动时，也应注意避免系统偏差。 5.多阶段抽样多阶段抽样又称多级抽样。上述抽样方法的共同特点是整个过程中只有一次随机抽样，因而统称为单阶段抽样。但是当总体很大时，很难一次抽样完成预定的目标。多阶段抽样是将各种单阶段抽样方法结合使用，通过多次随机抽样来实现的抽样方法。如检验钢材、水泥等质量时，可以对总体按不同批次分为R群，从中随机抽取 r群，而后在中选的r群中的M个个体中随机抽取m个个体，这就是整群抽样与分层抽样相结合的二阶段抽样，它的随机性表现在群间和群内有两次。
收录时间:日 20:09:45 来源:百科网 作者:匿名
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大数据（34）
10种令人惊讶的方式你的日常生活中正在收集数据的大数据野兽
大数据是你日常生活中，不管你喜欢与否的重要组成部分 - 甚至是意识到这一点。
当你去看医生，去到你的手机上工作或获得方向，有一个很好的机会，有软件在那里悄悄地收集和分析这些信息。并根据不同的情况，这可能是一个好事还是坏事。
下面是如何通过技术查阅你的生活，梳理您的数字废料的东西，有价值的10例。
你以为蜗牛邮件是模拟的。美国邮政服务公司拍摄的每一张纸的邮件，它处理并沿着现在数字化的数据去执法实施，据去年纽约时报报道。
该方案用于跟踪发送给美国总统奥巴马掺蓖麻毒素信，反馈给其他智能数据库。甚至对应的最古老的形式之一，也逃不过大数据的时代。
腾出空间给新的乘客：大数据。随着由车辆的刹车，引擎和其他系统生成的所有信息，汽车制造商都充斥着数据 - 超过他们知道该怎么做。
而这样的信息可以帮助改善性能和汽车的安全性，已经提出了隐私问题的一个领域是在汽车的基于位置的服务。去年十二月，政府问责办公室公布的汽车厂商和导航设备和
应用程序的制造商是如何收集和使用数据从这些服务中的报告。尽管GAO发现，公司正在采取措施来保护隐私，报告说在某些情况下，行为人不明。这可能很难让驾驶者了
例如，即使该公司所提供的驱动程序在他们的数据的收集一些控制，他们没有让消费者请求的历史位置信息被删除。所以，你的工作周期间，五年前把这个秘密行程可以留
在公司的电脑上。
直到这一切被散列出来，只是要记住：无论你在哪里你的车，大数据可能会随你去。
很明显，员工的电子邮件和聊天记录可以提供老板的线索，工作人员是否从事不良行为。但有那也是被监控的不太明显的活动：当你胸卡进入建筑物。刷身份证进入或退出
一个安全设施的简单的行为对于那些正在寻找欺诈行为偏差吸纳算法的关键信号。
人们往往坚持预测的模式，让员工从规范动向 - 在晚上或周末突然意外记录前往办公室 - 可以触发怀疑。胸卡的行为是一个因素寻找内幕交易的时候，从美国中央情报局
资助的Palantir（大数据挖掘公司）技术软件检查。但企业将是明智的，避免大言不惭：有人登录多个小时也可能仅仅是一个专用的，勤劳的员工的信号。这是从个人的经
你花多少时间做饭或使用您的计算机？你的智能电表可能知道。来自英国的Navetas技术可以监控家中有多少能量使用不同的设备。
他们不是唯一的看着解剖这种类型的信息。Kantar集团，WPP集团，是世界上最大的广告代理单位，是联手与总部位于伦敦的软件公司Onzo，研究如何收集家庭能源使用智
能电表的数据。
该信息具有的潜在的“打开家里的大门，”Onzo首席执行官乔尔·哈根告诉彭博新闻社。智能电表的数据可以提供营销洞察到人们的行为在他们的家，当他们觉得没有人的观
望。然后，企业可以根据自己的广告，根据自己的习惯的消费者。
谷歌还有意在家庭，最近概述了它是如何想担任各种新的智能设备，包括冰箱广告。
很多人都知道电子病历的潜在好处：更快，更明智的照顾;减少错误;与早期的点滴疾病的预警信号。但是很多患者不知道的是，可以把他们的隐私处于危险之中的大数据的
国家公共卫生机构有时出售的方式，可以让第三方来确定病人的姓名，彭博新闻报道医院的记录。有了这些信息，攻击性公司可以在个人定向广告或加息的保险费。
当然，收集患者的数据，也可用于各种合法目的，如，以帮助检测较大的健康趋势，疾病传播或某些治疗的整体效果。但是，同样的数据可以被用于具有几乎与病人的原因
。例如，医院所使用的数据，以确定谁执行最赚钱的过程医生。为什么呢？出于招聘的目的。
我们很多人可能会没有我们的手机地图应用程序感到失落。但事实是：这些应用程序将只是没有我们找不到的。
这是因为数字地图软件分析数据里姆斯约人往哪里去，交通流量和事故报告，以提高他们的建议。谷歌已经花费了近十年的饲养信息到它的地图系统。在线搜索巨头也花了
约1美元十亿在去年收购Waze的，流行的智能手机应用程序设计的驱动程序。
Waze的通过要求用户按一个按钮，当他们看到一辆车坏了，堵车或警车等待捕捉超速crowdsources道路数据。在任何给定的时间收集来自数以百万计的人在路上的信息使
Waze的，以发现隐藏的捷径，他们建议在飞行中的驱动程序。
苹果学到的教训数据硬盘的方式，当它取代iPhone上的谷歌地图有自己的之一。用户抱怨说，街道地址是关闭，商店被失踪，找到方向打发他们走错了路。
苹果CEO蒂姆·库克在一份声明中说：“越来越多的客户使用我们的地图越好它会得到。”
网上企业都押宝大数据等于挥金如土。旅游网站Orbitz的改良后的系统通过分析了每个用户在寻找和购买个性化酒店的建议，根据研究公司Gartner的报告，去年。其结果
是每天额外50000家酒店预订，同比增长2.6％。
是最有创意的公司，在运算的购物习惯为目标的新的广告方式之一。亚马逊的主页是一个圣地大数据，轰击用户自定义的部分，比如“你最近浏览过的商品和特
色的建议”和“客户是谁买了你最近浏览历史还购买了物品。”
亚马逊，谷歌和Facebook将永远不会让你忘了，过高的咖啡研磨机，一旦你点击了，但不能把自己购买，由于人的浏览历史进行全面的日志。这些有针对性的广告更有效的
比大多数人都愿意承认。有没有想过，“哇，这是对销售后的一天我看着它！有多大？”
比你想象的高。
音乐流媒体服务
每次你跳跃，书签，或者给一个大拇指向上或向下的流媒体音乐服务的歌曲，如潘多拉，你增加了一个不断增长的大数据的合唱。这些信息被用来找出其他的音乐，你，以
及与听众的口味相似，可能想听。
竞争对手的服务还因素他人的好恶为他们的建议。 Spotify的，最流行的付费音乐流媒体服务，插入Facebook的依据是什么你的朋友正在听建议的歌曲。和节拍的音乐有几
种方法可以帮助你发现迎合你的口味的新曲调，包括功能的因素你和谁。
因此，即使当你试图打造完美的数字电台为自己，你也无意为他人玩DJ，它可能已经不止一次越过你的头脑，它本来就是这样的。
有线机顶盒
你以为你在看电视在你家的隐私，但有线电视机顶盒的个人资料的宝库，可以揭示整个家庭的娱乐配置文件。盒子知道你看什么，当你看着它，并与一些调整，可以预测，
一拉Netflix的，你很可能会想在未来（和广告应显示旁边的那些程序）来观看。
有线电视公司都在我身边，以大数据的潜力，比如Cox和Comcast公司推出了挖掘流经它们的机顶盒中的信息服务公司。
下一次当你打开电视，请记住，它可能会看着你。
如果你的穿戴式健身设备，如那些从Fitbit，耐克和Jawbone的球迷，你可以感谢大数据的一种众包的小腰围。
这些流行的小玩意，随着移动应用程序的一群，可以分析你的活动和习惯发掘超出多少锻炼你得到的趋势。也许周三是你懒的白天或周一的咖啡注入正在影响你的睡眠。对
于真正的大数据，Fitbit售价50美元的年订阅，让用户看到自己的体重，活动量和睡眠模式之间的相互关系沿着整个公司的数据库相似的人。
三星电子也有一些乐队和应用迎合锻炼坚果。韩国科技巨头推出了数字医疗计划，上周，以鼓励其他公司将其数据存储在系统中。三星的目标是能够分析和通过组合信息，
如心脏速率和葡萄糖水平，从各种设备的图表一个人的健康状况。
“我真的相信，我们是在了解我们每一个人的健康需要一场革命的边缘，”迈克尔·布卢姆，在加州大学旧金山分校的首席医疗信息官，在三星的新闻发布会上说。
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专注于微软System Center和微软公有云，私有云系列产品，主要使用C#,.NET和PHP进行个人爱好开发。 曾参与Windows Azure Integration Pack for Orchestrator in System Center 2012 SP1的开发和测试。
System Center Orchestrator源码级专家（4年产品源码和架构研究）
目前活跃在PowerShell开源社区/PowerShell
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市场调查原始数据收集方法
作者：马琴梅
　　分为直接观察和两种方法。
　　所谓，指调查者在调查现场有目的，有计划，有系统地对调查对象的行为、言辞、表情进行观察记录，以取得第一手资料，它最大的特点总在自然条件下进行，所得材料真实生动，但也会因为所观察的对象的特殊性而使观察结果流于片面；
　　是通过某一事件留下的实际痕迹来观察调查，一般用于对用户的流量，的效果等的调查。例如，企业在几种报纸、杂志上做广告时，在广告下面附有一张表格或条子，请读者阅后剪下，分别寄回企业有关部门，企业从回收的表格中可以了解哪种报纸杂志上刊登广告最为有效，为今后选择和测定提出可靠资料。
　　是将所要调查的事项以当面、书面或电话的方式，向被调查者提出询问，以获得所需要的资料，它是市场调查中最常见的一种方法，可分为，，，留置询问表调查四种，它们有各自的优缺点，面谈调查能直接听取对方意见，富有灵活性，但成本较高，结果容易受调查人员技术水平的影响。邮寄调查速度快，成本底，但回收率低。电话调查速度快，成本最低，但只限于在有电话的用户中调查，整体性不高。留置询问表可以弥补以上缺点，由调查人员当面交给被调查人员问卷，说明方法，由之自行填写，再由调查人员定期收回。
　　它通常用来调查某种因素对市场销售量的影响，这种方法是在一定条件下进行小规模实验，然后对实际结果作出分析，研究是否值得推广。它的应用范围很广，凡是某一商品在改变品种、、、设计、价格、广告、陈列方法等因素时都可以应用这种方法，调查用户的反应
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数据的收集与分析是从事互联网相关工作人员的必备技能，小到个人站长，大到行业集团决策者，在作任何一个选择与决策的时候，都是以数据作基础与支撑，面对互联网的各种数据繁杂多变，如何做好数据的收集，整理与分析工作呢，下面笔者以个人的实际操作的案例来详细说一下数据的收集与分析的要点，供大家参考！（笔者要收集的是活跃的人气地方论坛）
1.明确收集数据方向
我们要收集的数据是什么？就本案例而言，笔者要收集的是地方论坛，而且是有人气的地方论坛，这就是方向，如何界定是人气的论坛呢？我们给它一个参数，日均发贴量，根据以往经验，日均发贴量达3000的论坛，就是很活跃，很有人气的论坛了，（注：日均发贴量3000的论坛是什么概念呢？做过论坛运营的朋友应该了解，这里就不多说，据了解，可能国内地方论坛达到这个级别的，也就是300个以内，为了确定目标以收集200个为准）只有明确了数据收集的方向，才能做到有的放矢！
2.确定收集数据的方法
当我们有了收集数据的方向后，就要确定收集数据的方法了，这其实就是要解决两个问题：1.这些数据在哪里可以找到？2.怎么样可以更快速获得想要的数据？本例找的是地方论坛，数据来自全国各个地方，要获取数据，综合考量有几种方法：1.通过搜索引擎按地名论坛关健词搜索；2.通过一些导航类网站索引进行筛选；3.以&蜘蛛爬行&的方式查找。当然，这些方法可以独立的用一种，也可以几种结合一起用，目的只有一个，就是能快速收集到我们想要的东西，提高我们的效率，因为日均发贴量达3000的地方论坛，至少都是地级市的论坛，或者是省级的论坛，所以，如果用搜索引擎，则关键词可设为&地级市名+论坛&&省名+论坛&这样的方式让搜索引擎来给我们先做一个查找；如果用导航类网站的索引来查找，则可通过按省到市这样一个从大到小的区域来查找；如果以第三种方式，则可通过网站的友情链接来扩散，本案中最快的方法是通过导航网站的索引来查找是最快的，因为导航网站相当于已经把论坛作了一次过滤，这样我们查找起来就更方便了！
3.收集与整理数据
找到方法后，按即定的方针，分别对各个地方的论坛按条件进行初步筛选后，就可以得到一份原始数据了，按下来就是整理这些数据了，首先要对这些收集到的数据作个评估，为了保证数据有一定的客观性，须对收集到的地方论坛作个监控，利用三五天的时间对收集到的论坛进行每日回访统计，只有平均值达标，才是我们要留下的数据！
4.数据的分析要有切入点
收集到的收据该怎么进行分析呢，这就需要一个切入点，即你要收集这份数据的目的是什么？根据要求给数据设定一些能反映目的参数，通过参数的对比，才能区分差别，本例收集的地方论坛，可以有很多用途，比如可以了解人气地方论坛的当前生态，还可以解这些论坛的分布，也就是人气的分布，网民多少的分布，甚至可以用来与各地方合作作参考，个人站长可以用来发外链等等，只要在分析数时，根据目的设定分析的数据参数，才能反映也所收集的数据的价值所在！
5.制作成一份美观，清晰的表格
收集，整理与分析后的数据，应该是一份表格数据，咱们做数据分析一般使用的是excel表格记录，只有把这份表格制作一份美观，清晰的表格，去掉一些不合格，多余的数据，才算完成一次网络数据的收集与分析，这样不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据，也可以提高日后使用数据的效率。如下图：（篇辐有限，图中只显示了部分数据参数）
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