ポーリング

CPUが周辺装置の状態を定期的に問い合わせて、処理の要否を判断する制御方式。制御が単純で予測しやすいが、状態変化がなくても問合せを続けるためCPU時間を浪費する。割込み方式と対比される。

CPUがI/Oデバイスの状態を定期的に確認して、データの準備完了や処理要求を検出する方式。割込み方式に比べて実装が単純だが、CPU時間を浪費する欠点がある。低頻度のイベント検出や、リアルタイム制約が厳しい場合に使用されることがある。

一定の間隔で相手の状態を問い合わせ、処理すべきデータや事象が発生していないかを確かめる方式。データの収集では、APIやデータベースに定期的に問い合わせて新しいデータを取得する。仕組みが単純だが、変化がなくても問合せを繰り返すため無駄な負荷が生じ、間隔が長いと変化の検知が遅れる。

分析の目的のために、アンケート、インタビュー、実験、観測などで自ら新たに収集したデータ。目的に合った項目と精度で得られるが、収集に時間と費用がかかる。官公庁の統計や他社の調査結果など、他者が別の目的で集めた既存のデータである2次データと対比される。

Webページのデータから、商品名や価格など必要な情報を抜き出し、分析に使える形式に整えて取り出すこと。APIが提供されていないサイトの情報収集に使うが、利用規約での禁止、著作権、個人情報の取扱い、相手のサーバへの負荷などに注意が要る。ページを自動で巡回して集めるクローリングと組み合わせて使うことが多い。

プログラム（クローラ）を用いてWebサイトを自動的に巡回し、Webページの情報を収集する技術。検索エンジンのインデックス作成やデータ収集・分析に活用される。

クローラと呼ばれるプログラムが、Webページのリンクをたどって自動的に巡回し、ページの内容を収集すること。検索エンジンの索引の作成や、データ分析用のデータ収集に用いる。収集したページから必要な情報を抜き出す処理はスクレイピングという。

品質データを効率的に収集するために、記録項目を整理した帳票。不良項目別の発生頻度、検査結果、作業確認などを簡便に記録・集計できる。品質管理の7つ道具の一つ。

センサーで温度、圧力、振動などの物理量を検出し、増幅やA/D変換を経てデジタルデータとして取り込み、記録、表示、解析する仕組み。IoTでは計測したデータをネットワーク経由で収集し、設備の状態監視や予知保全に活用する。サンプリング周期や分解能は、捉えたい現象の変化の速さと大きさに合わせて決める。