1. 数据采集法：
- 问卷调查：通过发放问卷或在线收集数据，可以获取大量数据。
- 访谈：通过面对面访谈或电话访谈，收集特定对象的数据。
- 观察：通过对现实情境或产品进行观察，收集一手数据。
2. 数据整理法：
- 编码：为数据进行统一、清晰的编码，以便进行后续处理和分析。
- 数据清洗：删除无效数据、填补缺失数据、纠正错误数据，以确保数据质量。
- 数据格式化：将数据按照一定格式进行整理，便于数据的存储、计算和分析。
- 数据分组：将数据按照一定的分组规则进行分组，以便进行进一步的统计分析。
3. 数据描述法：
- 描述性统计：使用描述性统计指标（如均值、中位数、众数、标准差、方差等）来概括数据的整体特征和分布情况。
- 数据可视化：将数据以图表、图形等形式进行展示，以便直观地了解数据的特征和趋势。
- 数据建模：通过建立数学模型来分析数据之间的关系，揭示数据背后的潜在规律。
4. 数据分析法：
- 假设检验：通过对数据进行分析，检验某个假设是否成立。
- 相关分析：通过计算数据之间的相关系数，揭示数据之间的相关性。
- 回归分析：通过建立数学模型，研究变量之间的因果关系和依赖关系。
- 聚类分析：将数据分成若干个组或类别，以便进一步分析和解释。
在进行数据收集和整理时，需要根据实际情况选择合适的方法和技巧。同时，还需要注意数据的质量、准确性和可信度，以便更好地进行分析和解释。