内容分析法的数据怎么获取的

A. 数据分析一般包括哪些内容

数据分析是一个复杂的过程，涉及从数据中提取有价值的信息和洞察。以下是数据分析的一般内容：
1. 数据收集：在数据尚未形成特定体系或业务还在发展阶段时，通过各种途径获取数据。这包括自动收集（如数据埋点、网络爬虫、ERP或CRM系统生成）、手工统计（如Excel）、以及从第三方网站提取（如公开数据网站下载、API使用）。
2. 数据清洗：原始数据往往包含噪声，需要通过数据清洗来提炼信息，通常使用正则表达式进行处理，以转换成统一的格式。
3. 数据存储：随着数据量的增加，存储方法也在进化。小公司可能使用Excel，而大公司则可能采用数据库产品，如Oracle、MySQL、SQL Server，或者转向大数据平台如Hive。
4. 指标计算：数据分析师需建立KPI指标来衡量业务表现。这些指标可能包括库存周转率、毛利率、路径转换、ROI等，并会随业务需求变化而更新。
5. 数据分析与建模：这一步是数据分析的核心，包括假设检验、线性回归、特征工程、贝叶斯网络等统计学和机器学习方法。在这一过程中，分析师会挖掘数据背后的逻辑，解决缺失值、异常值等问题。
6. 数据可视化：将分析结果以图形化的方式展示，以便更直观地理解数据。常用的工具包括Tableau、PowerBI、FineBI、PPT等，它们可以创建交互式的图表和报告。
数据分析岗位通常分为几个专业领域，包括商业数据分析师、数据挖掘工程师和大数据开发工程师。商业数据分析师关注业务导向，使用工具如Python、R、Excel、SPSS、Tableau、PowerBI等。数据挖掘工程师侧重于技术，使用Python、Java、C、C++等工具。大数据开发工程师负责构建数据平台，使用Hadoop、Hive、Spark、Python、Java、C、C++等工具。
数据分析作为一个新兴职位，要求从业者持续学习和适应。以上内容是基于个人观点，欢迎更多的补充和交流。

B. 从分析对象来看内容分析法主要包括

从分析对象来看内容分析法主要包括介绍如下：

内容分析法的适用范围比较广泛。就研究材料的性质而言，它可适于任何形态的材料，即它既可适用于文字记录形态类型的材料，又可以适用于非文字记录形态类型的材料（如广播与演讲录音、电视节目、动作与姿态的录像等）。

就研究材料的来源而言，它既可以对用于其它目的的许多现有材料（如学生教科书、日记、作业）进行分析，也可以为某一特定的研究目的而专门收集有关材料（如访谈记录、观察记录、句子完成测验等），然后再进行评判分析；就分析的侧重点讲，它既可以着重于材料的内容，也可以着重于材料的结构，或对两者都予以分析。