本书以“全流程数据能力培养”为核心，填补这些薄弱之处。全书不仅系统梳理了市场调研的经典框架，从普查数据获取、抽查的设计逻辑，到问卷量表的科学编制与数据清洗规范，构建了扎实的理论与实践基础，而且紧跟技术前沿，将如何运用Python进行网络数据抓取和各种传感器硬件数据采集技术等新兴技术都纳入教材内容，让读者获得从“传统调研”到“智能采集”的全场景数据获取能力。同时，书中对数据相关法律法规进行了解读，呼吁读者树立“合规使用数据”的法律意识，助力读者规避实践风险。 本书兼具理论深度与实操性，既满足研究生阶段对数据方法论的深度探究需求，也适配高年级本科生对实战技能的学习诉求。我们期待，无论是志在学术研究的学子，还是计划投身市场分析、商业决策领域的读者都能通过本书构建完整的“数据采集—处理—分析—应用”知识体系，真正将数据能力转化为竞争优势，在数字时代的浪潮中找准方向、稳步前行。

第一篇 数据采集
第一章 导论
一、日常生活中的数据分析
二、常见的数据采集方法
三、数据采集和处理的合法性
第二章 数据的相关概念
一、数据的定义
二、数据和信息的关系
三、数据的来源
四、数据的作用
第三章 普查
一、普查的介绍
二、国内普查数据的查询
三、国外普查数据的查询
第四章 抽样设计
一、抽样调查
二、抽样的方法
三、抽样中的误差
四、样本量的确定
第五章 市场问卷设计
一、问卷的设计
二、量表的设计
三、问卷的信度和效度检验
第六章 抽样采集（一手）数据的方法
一、通过交流法获取数据
二、通过观察法获取数据
第七章 案头（二手）数据的采集
一、案头数据和案头调研的概念
二、案头数据的优缺点
三、案头数据的常见来源
四、案头调研应遵循的原则
五、案头调研的作用
六、案头调研的方法
七、案头调研的步骤
第八章 爬虫技术采集数据
一、爬虫的介绍及运行实例
二、Python代码编写的逻辑演示
三、常用的第三方爬虫工具
第九章 信息技术法收集数据
一、眼动仪收集数据
二、红外线计数器收集数据
三、传感器收集数据
四、其他设备和途径采集数据
第二篇 数据存储和处理
第十章 数据的存储
一、存储数据的常见软件
二、存储数据的常见硬件
第十一章 数据的整理
一、缺失值处理
二、完全随机缺失的处理
三、随机缺失的处理
四、非随机缺失的处理
第三篇 数据的相关立法
第十二章 非个人数据采集的相关规定
一、合法性原则
二、正当性原则
三、安全性原则
第十三章 个人数据采集的相关规定
一、个人信息的概念
二、欧美个人信息收集的主要原则
三、我国个人数据安全的基本原则
第十四章 网络爬取数据的相关规定
一、我国与爬虫相关的法律规定
二、网站采取的反爬虫手段
三、爬虫常引发的法律问题
四、防止爬虫的措施
参考文献
后记