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最近找到一个在线调查网站，研究了一段时间之后，觉得对做网络调查非常适用，贴出我的研究成果：
1：创作问卷很方便。题型丰富（单选题，用户自定义单选题，多选题，用户自定义多选题，矩阵单选题，用户自定义矩阵单选题，多选题，用户自定义矩阵多选题，问答题）。
还有为数不少的样题，可以直接放到自己的问卷里来。最好的一点竟然支持跳题，我看了很多其他的调查网站，能跳题都要付费或者是级别很高的会员才行，这个网站竟然没有任何限制，都可以设计跳题。
2：可以发送email给朋友，请他们来回答我的问卷，发送mail的数量也不受限制。爽，我发了很多mail来收集回答，效果好。
3：图表也很丰富，常见的饼图，棒图，线形图都有，还可以下载到本机，最近他们好像在做把问卷数据下载到excel里，我在excel里分析统计就更容易了。目前，他们已经支持交叉分析，简单分析的话就用他们的交叉分析就够了。
4：最最重要的一点，我上面所说的全部都是免费的，很对我这种喜欢免费的胃口，功能很强，速度很快，还免费。太适用了。给他们做个宣传也值得了。
5：网站名字叫知己知彼网，在百度里搜知己知彼网就可以看到了，或者用这个url也可以
不算是。只要是计算机语言都可以做数据分析，但是因为python的特性，加上python的扩展生态，（有很多扩展包）更多的人选择用python，尤其是panda库。
资料补充：
做数据分析的人都知道，开展项目第一步就是建立工程并导入数据，所以数据分析师如何进阶，更好的学会使用数据集是非常重要的，为此，小编为大家精心整理了九个公开的数据科学项目的数据集，可供大家创建项目。
什么是数据集？
很多小伙伴们不知道什么是数据集。数据集实际上就是一种由数据组合的集合，又称为数据集合、资料集或资料集合。例如：
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这就是一组数据集。它涵盖了某一特定商品的某些信息，每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。这些特定的信息将对我们的需要做的数据报告起着关键性作用。
利用这些数据集进行分析，对数据分析师进阶是非常有帮助的。
有哪些公开的数据集可供练习？
1.ImageNet数据集：
ImageNet数据集主要用于机器学习以及计算机视觉研究领域。每条记录都包含边界框和相应的类标签。ImageNet为每个同义词集都提供了1000张图像，而且，你可以直接在ImageNet中查看图片网址。
2.COCO数据集：
COCO数据集是大规模的对象检测、分割和字幕的数据集，通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。该数据集具有针对80个对象类别的150万个对象实例。
3.鸢尾花数据集：
鸢尾花数据集是专门为初学者设计的数据集。借助这些数据，小白可以使用机器学习算法构建简单的项目。值得一提的是，该数据集中的所有属性都是真实的。鸢尾花数据集的大小很小，因此小白不需要对数据进行预处理。
所谓预处理，就是在处理数据之前，将数据进行整理和清除。比如，你现在正在做饭，你想找到胡椒粉，并把它洒到锅里。但是所有的作料都被你放到了一起，运气不好的话你要花很长时间才能找到胡椒粉。找到后，你准备撒到锅里，发现菜已经糊了。因此，我们事先要将作料摆放整齐，等做饭的时候才会更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集：
乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集是机器学习中最流行的数据集之一。此数据集基于对乳腺癌的分析。
5.Twitter情绪分析数据集：
情绪分析是自然语言处理（NLP）中最常见的应用程序之一。你可以使用Twitter情绪分析数据集建立基于情绪分析的模型。众所周知，我们的川普同志可以说是Twitter的常驻“相声演员”，没准你还能浏览到他发表过的言论呢~
6.MNIST数据集：
MNIST数据集建立在手写数据上。该数据集易于初学者使用，有助于了解实际数据上的技术和深度学习识别模式。你无需花费太多时间对数据进行预处理。对于热衷于深度学习或机器学习的初学者来说，MINIST数据集是一个很好的选择。
7.Fashion MNIST数据集：
Fashion MNIST数据集建立在衣服数据上，可用于深度学习图像分类问题以及机器学习。该数据集易于初学者使用，你不需要花费太多时间在数据预处理上。同时，FashionMNIST数据集可以帮助你了解和学习实际数据上的技术和深度学习中的ML技术以及模式识别方法。
8.亚马逊评论数据集：
亚马逊评论数据集也是用于NLP（自然语言处理）的数据集。借助亚马逊评论数据集，你不仅可以了解到业务会出现的实质性问题，而且还能从中了解到近几年各种商品的销售趋势。没准研究着研究着，你也能开一家网店了。
9.垃圾短信分类器数据集：
垃圾短信分类数据集可以帮助你预测垃圾邮件。借助垃圾短信分类数据集，小白可以使用机器学习分类算法构建简单的项目。不仅如此，你还能学习到为什么你的手机能够自动识别出垃圾短信，想想就有些神奇呢~
public interface Student {
// 该方法用于表示不同阶段的学生在学习数学课程时的不同内容
public abstract void studyMath();
// 该方法用于表示不同阶段的学生的英语水平
public abstract void studyEnglish();
}
public class PrimarySchoolStudent implements Student {
@Override
public void studyMath() {
System.out.println("小学生在学习数学课程时，主要学习加减法，数学表达式等基础知识。");
}
@Override
public void studyEnglish() {
System.out.println("小学生在学习英语时，主要学习词汇，基本句型，基本语法等基础知识。");
}
}
public class MiddleSchoolStudent implements Student {
@Override
public void studyMath() {
System.out.println("中学生在学习数学课程时，主要学习初等函数，代数方程等基础知识。");
}
@Override
public void studyEnglish() {
System.out.println("中学生在学习英语时，主要学习阅读理解，听力理解，口语交流等能力。");
}
}
public class CollegeStudent implements Student {
@Override
public void studyMath() {
System.out.println("大学生在学习数学课程时，主要学习高等数学，概率论，数值计算等专业知识。");
}
@Override
public void studyEnglish() {
System.out.println("大学生在学习英语时，主要学习专业英语，商务英语，英文写作等能力。");
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
推荐使用专业的问卷调查平台，通太问卷调查就可以，使用JAVA编写的。
假设你懂编程与伪代码：
将相同类型的数据建立成-整数数组或
对象数组
，然后计算所有值的
平均值
等
算法
。
例：计算今年每个被调查者的每月消费数据的平均值。
假设
有十个人。
对象类：人
{
int
全年消费额[12];
//整数类型数组，容量为12；
人(int[]
a){
全年消费额=a;}
//构造函数，传入一个已填好的
这个人
12个月的消费情况；
}
函数：计算平均值()
{
人
被调查者=new
人[10];
for(int
i=0;i10;i++)
{//初始化10个被调查者对象
人[i]=new
人(假设有这么一个已经填好的
数组指针
的数组[i]);
}
//这里开始计算平均值，可以写一个计算
所有人
1月份平均消费额，或计算所有人去年消费总额等等方法
}
大概就是这么个思路，如果你想外包可以联系我详聊。
对了，也可以不用编程，用EXCEL。