论文用的数据收集工具都有什么类型啊
（1）按收录文献的类型划分：①图书文献数据库②期刊文献数据库③专利文献数据库④会议文献数据库（2）按提供信息的详略划分：①文摘数据库②全文数据库（3）检索途径：①作者（文章的责任者）②篇名（或题名）③机构（如浙江工业大学）④关键词（如污水处理、高层建筑）⑤主题词（规范化的主题概念，如用激光不用雷射）⑥文摘（论文或图书的摘要或内容提要）⑦引文（即参考文献）⑧基金（如国家自然科学基金项目）⑨刊名（期刊的名称）⑩全文（或者全记录）
文章采集地图采集有想采集行业采集商家采集等等很多很多
Excel Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。 1、数据透视功能 一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。 2、统计分析 其实包含在数据透视功能之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定。 3、图表功能 这几乎是Excel的独门武工，其他程序望其项背而自杀。 4、高级筛选 这是Excel提供的高级查询功能，而操作之简单。非常超值享受。 5、自动汇总功能 这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活。 6、高级数学计算 只要一两个函数轻松搞定SAS软件 SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。 主要优点如下： 1、功能强大，统计方法齐，全，新 SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。 2、使用简便，操作灵活 SAS以一个通用的数据（DATA）步产生数据集，尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。· 其编程语句简洁，短小，通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算，得到满意的结果。· 结果输出以简明的英文给出提示，统计术语规范易懂，具有初步英语和统计基础即可。· 使用者只要告诉SAS“做什么”，而不必告诉其“怎么做”。 同时SAS的设计，使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它（即无需设定），并且能自动修正一些小的错误（例如将DATA语句的DATA拼写成DATE，SAS将假设为DATA继续运行，仅在LOG中给出注释说明）。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学，严谨和准确与便于使用者有机地结合起来，极大地方便了使用者。 3、提供联机帮助功能 使用过程中按下功能键F1，可随时获得帮助信息，得到简明的操作指导。R软件 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。 主要优点如下： 数据存储和处理系统 数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大） 完整连贯的统计分析工具 优秀的统计制图功能 简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。 R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。 该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言的（functional programming language）的变种并且和Lisp 以及APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在“语言上计算”（computing on the language）。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。 R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。SPSS SPSS是世界上最早的统计分析软件。 主要优点如下： 操作简便：界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 编程方便：具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。 功能强大：具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。 数据接口：能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*xt及html格式的文件。 模块组合：SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。 针对性强：SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS。Python Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。 常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。 主要优点如下： 简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。 易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 。 速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。 免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。 高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。 可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。 解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。 在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。 面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。 可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。 可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。 丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。 规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。 工具不是万能的，业务和数据建模方法才是万法之源。不要被工具迷花了眼哦！
扫描仪：（纸制材料扫描成图片，利用OCR软件识别为文字） 照相机：主要用于采集图像信息； 摄像机：主要用于采集视频信息； 录音设备：主要用于采集音频信息（麦克风、录音笔、Mp3）； 计算机：采集来自光盘网络等多种类型的信息至计算机中
论文用的数据收集工具都有什么类型
八爪鱼，火车头采集器，近探中国，阿里数据采集 都是呼声比较高的数据采集工具。前两个需要自己会代码要自己写一些采集规则代码，懂代码的 都可以用，不懂代码的 近探是直接可以下载，尤其是最新注册的都可以下载，阿里的话大公司大品牌除了贵没有毛病。
所谓品类树就是指依据产品的特点，划分为的大、中、小分类结构。品类树是品类差异化的基础，必须结合经营管理的实际情况进行落地。例如要了解与物料大中小类相关的业务情况，可以按品类树钻取分析等。
可以使用腾讯问卷回答小组，它是连接问卷投放者和回答者的样本库平台，能轻松匹配调研目标人群，不收取中间费用，在1天内可以达到目标回收量的90%！让你在短时间获取大量高质量的答卷。回答小组仅以题目数量评估费用，单份问卷的样本成本低至2元起，低负担更适合学生群体，现在在该平台投问卷，还有好礼相送！
也不说要采集的信息是啥，那就说说我自己用的小 帮 软 件机器人工具吧，可以采集软件和网站上的信息，也不知道合不合你意，合你心意的话，就采纳一下吧
论文用的数据收集工具都有什么功能
虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。PythonPython，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。R软件R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。SPSSSPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SAS软件SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。
强烈推荐楼主下载FineBI！从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
不知道你需要分析的数据类型和你要的结果是什么，所以推荐也不好推荐，当前用的最多的是excel，基本一般的企业足够使用了。如果需要一些相关性分析比较多的，推荐用SPSS软件。满意请采纳！
数据分析再怎么说也是一个专业的领域，没有数学、统计学、数据库这些知识的支撑，对于我们这些市场、业务的人员来说，难度真的不是一点点。从国外一线大牌到国内宣传造势强大的品牌，我们基本试用了一个遍，总结一句话“人人都是数据分析师”这个坑实在太大，所有的数据分析工具无论宣传怎样，都有一定的学习成本，尤其是要深入业务实际。今天就我们用过的几款工具简单总结一下，与大家分享。1、Tableau这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。2、PowerBIPowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。3、Qlik和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、操作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。4、永洪BI永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。5、帆软BI再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。6、Tempo另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具，申请试用也是费尽了波折啊，永洪是不想让人用，他直接不想卖的节奏。第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后，操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式操作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流，简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作逻辑后，居然发现他的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。不过没有宣传也是有原因的，系统整体配套的介绍、操作说明的完善性上还有待提升。
论文用的数据收集工具都有什么名称
推荐您使用暴风采集系统，内置300多平台，细分超900多行业数据信息采集，支持自定义网站，可以试用。
1、离线搜集工具：ETL在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。2、实时搜集工具：Flume/Kafka实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。3、互联网搜集工具：Crawler， DPI等Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。
我们在用的工具叫久其格格，是专门做数据采集的，我们公司几千人的数据都是通过它采集的，一个链接发出去，大家填完后点击上报就能自动汇总到领导那边，还是很方便的
有个博 为小 帮软件机器人可以做到数据自动上报。比如 医院的死亡上报，传染病上报，艾滋病上报，病案首页上报等都可以用这个小工具，小帮是一个专注以极简软件自动化技术，辅助减轻工作生活中的重复劳动的，互联网软件机器人平台。小帮可以把重复的电脑操作自动化，刚说的传染病上报就是例子，小帮自动把传染病上报的数据源抓取到，可能是HIS系统也可能是专门的传染病系统，然后自动写入到国家平台里面，实现数据采集和上报自动化。很多数据上报可以交给小帮哦，这个工具已经在很多三甲医院有成功案例
论文用的数据收集工具都有什么功能呢
分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等其中Excel我就不多说了相信大家都懂。SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足大部分的工作需要。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。其优点如下：1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；2、 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。但是这款软件的使用难度较大，非专业人士不推荐使用。SAS是把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐，全，新。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识，非专业人士不推荐使用。Finereport类EXCEL设计模式，EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算，完美兼容EXCEL公式，用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样，轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富，比如说 数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等。
可以使用腾讯问卷回答小组，它是连接问卷投放者和回答者的样本库平台，能轻松匹配调研目标人群，不收取中间费用，在1天内可以达到目标回收量的90%！让你在短时间获取大量高质量的答卷。回答小组仅以题目数量评估费用，单份问卷的样本成本低至2元起，低负担更适合学生群体，现在在该平台投问卷，还有好礼相送！
八爪鱼，火车头采集器，近探中国，阿里数据采集 都是呼声比较高的数据采集工具。前两个需要自己会代码要自己写一些采集规则代码，懂代码的 都可以用，不懂代码的 近探是直接可以下载，尤其是最新注册的都可以下载，阿里的话大公司大品牌除了贵没有毛病。
不同行业，对数据采集器的理解和定义是不一样的。在这里，针对我所熟悉的用于条码采集的数据采集器，为大家简单介绍一下。数据采集器，又称PDA手持终端，盘点机，条码数据采集器等等，它是将条码扫描装置、RFID技术与数据终端一体化，带有电池可离线操作的终端智能设备。具备实时采集、自动存储、即时显示、即时反馈、自动处理、自动传输功能。为现场数据的真实性、有效性、实时性、可用性提供了保证。其具有一体性、机动性、体积小、重量轻、高性能，并适于手持等特点。国内做这块比较早的是东大集成。下面附上一张图供大家参考：