数据采集的流程(数据采集的流程过程)

商务数据采集的流程主要包括的环节有

主要包括：明确采集要求.明确分析对象.按需求采集数据

商务数据收集要注意的原则有哪些数据收集的基本原则是数据本身的正确性、数据收集的时间性。在数据收集下，是根据监管部门对所要被监管的部门所上报的详细数据和监管部门所监管获得的数据的一种对比、分析的功能。

在数据收集下，是根据监管部门对所要被监管的部门所上报的详细数据和监管部门所监管获得的数据的一种对比、分析的功能。收集是被监管的部门每个月根据系统对监管部门所关心的对比项资金的总额会自动的生成数据表格，通过网络通信上传到监管部门。

对比是监管部门根据被监管的部门提供的数据表格再导入到监管系统而自动的生成上报的数据和系统获取的数据每一项的资金对比情况，结果以元为单位，形成左右两栏式的排列。常用的收集数据的方法包括：调查的方法、实验的方法、测量的方法、查阅资料的方法等等。

根据对比的结果显示可以很方便的知道被监管部门提供的数据情况。更有效的管理了下属公积金管理中心的违法违规行为。更及时的了解被监管的部门的情况，可以更有效帮助被监管部门及时更改错误或者失误所造成的结果。大大简化了监管的手段，提高了监管的效率。

从数据处理的角度,简述数据处理的流程

从数据处理的角度，数据处理的流程如下：

1、数据采集

大数据的采集一般采用ETLQ（Extract-Transform-Load）工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据以及其他非结构化数据等抽取到临时文件或数据库中。

2、数据清洗和预处理

采集好数据，肯定不少是重复或是无用的数据，此时需要对数据进行简单的清洗和预处理，使得不同来源的数据整合成一致的，适合数据分析算法和工具读取的数据，如数据去重、异常处理和数据归一化等，然后将这些数据存到大型分布式数据库或者分布式存储集群中。

3、数据统计分析和挖掘

统计分析需要用到工具来处理，比如SPSS工具、一些结构算法模型，进行分类汇总以满足各种数据分析需求与统计分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算。

起到预测效果，实现一些高级别数据分析的需求，比较典型算法有用于聚举的Kmens，用于统计学习的SVM和用于分举的NaiveBaves，主要使用的T皇有Hadoop的Mahout等。

4、结果可视化

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。

数据采集流程

数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。