데이터 회사는 기왕 회사이니 반드시 이윤을 목적으로 해야 한다. 그들이 수집한 데이터는 그들의 상품으로 볼 수 있다. 만약 그들이 이윤을 내고 싶다면, 이 소위 상품은 시장이 있어야 한다. 상품은 시장이 있다. 즉, 누군가가 구매 또는 거래를 입찰할 의향이 있다. 상품은 자신의 가치가 있다.

즉, 데이터가 가치가 있다면 고객의 요구에 따라 어떤 데이터를 수집하도록 안내해야 합니다. 이런 방법은 원가가 낮고, 표적성이 강하며, 단점은 수동적이다. 또는 먼저 원시 데이터를 광범위하게 수집한 다음, 고객과 상담할 때 자신의 요구에 따라 원시 데이터를 가공하여 정제하는 것입니다 (여기에는 통계학의 큰 데이터 분석, 일반적으로 SARS 또는 SPSS 와 같은 전문 통계 소프트웨어를 사용합니다. 그러나 편리하고 신뢰할 수 있는 원시 데이터 수집 및 분류 시스템을 만들어야 합니다.) 이런 방식은 비용이 많이 들고 비효율적이지만 적극적이다.

자세한 데이터가 어떻게 계산되는지 상상할 수 있습니다. 예를 들어, 학생의 가족 상황에 대한 데이터 정보를 수집하는 것과 같은 데이터 소스의 대상을 샘플로 볼 수 있습니다. 우리는 학생들을 샘플로 볼 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 가족명언) 샘플은 사람 또는 기타일 수 있습니다. 상업 데이터의 경우 샘플은 주로 사람이며, 소비 능력, 소비 구조, 소비 변화 추세 등 샘플의 소비 상황을 분석하는 것을 목표로 한다.

샘플이 명확해지면 고객의 요구에 따라 수집할 샘플 속성을 개발할 수 있습니다. 속성, 키, 체중, 나이, 건강 상태 수입 등이 많다.

수집할 샘플 속성을 결정한 후 샘플 속성에 대한 심층 분석은 다음과 같습니다. 그런 다음 각 샘플 속성에 대해 합리적인 조사 문제를 만들어 설문지 체계를 형성한다.

설문지가 형성되면 각 주요 전문 설문지 사이트와 협력하여 온라인으로 발표할 수 있다.

이상은 정확한 방법이다. 직접 구매와 같은 다른 것도 있고 샘플 정보를 훔치는 것도 방법이다. 예를 들어 은행, 병원, 호텔, 학교, 주요 인터넷과 협력하여 샘플 정보를 교환합니다.

요컨대 수단이 많은데, 구체적인 상황은 데이터 회사에 달려 있다.