如何获取大数据

问题一：怎样获得大数据？ 很多数据都是属于企业的商业秘密来的，你要做大数据的一些分析，需要获得海量的数据源，再此基础上进行挖掘，互联网有很多公开途径可以获得你想要的数据，通过工具可以快速获得，比如说象八爪鱼采集器这样的大数据工具，都可以帮你提高工作效率并获得海量的数据采集啊

问题二：怎么获取大数据 大数据从哪里来？自然是需要平时对旅游客群的数据资料累计最终才有的。

如果你们平时没有收集这些数据 那自然是没有的

问题三：怎么利用大数据，获取意向客户线索 大数据时代下大量的、持续的、动态的碎片信息是非常复杂的，已经无法单纯地通过人脑来快速地选取、分析、处理，并形成有效的客户线索。必须依托云计算的技术才能实现，因此，这样大量又精密的工作，众多企业纷纷借助CRM这款客户关系管理软件来实现。

CRM帮助企业获取客户线索的方法：

使用CRM可以按照统一的格式来管理从各种推广渠道获取的潜在客户信息，汇总后由专人进行筛选、分析、跟踪，并找出潜在客户的真正需求，以提供满足其需求的产品或服务，从而使潜在客户转变为真正为企业带来利润的成交客户，增加企业的收入。使用CRM可以和网站、电子邮件、短信等多种营销方式相结合，能够实现线上客户自动抓取，迅速扩大客户线索数量。

问题四：如何进行大数据分析及处理？ 大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Predic胆ion）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化>>

问题五：百度股票大数据怎么获取？ 用“百度股市通”软件。

其最大特色是主打大数据信息服务，让原本属于大户的“大数据炒股”变成普通网民的随身APP。

问题六：通过什么渠道可以获取大数据 看你是想要哪方面的，现在除了互联网的大数据之外，其他的都必须要日积月累的

问题七：通过什么渠道可以获取大数据 有个同学说得挺对，问题倾向于要的是数据，而不是大数据。

大数据讲究是全面性（而非精准性、数据量大），全面是需要通过连接来达成的。如果通过某个app获得使用该app的用户的终端信息，如使用安卓的占比80%，使用iPhone的占比为20%, 如果该app是生活订餐的应用，你还可以拿到使用安卓的这80%的用户平时网上订餐倾向于的价位、地段、口味等等，当然你还会获取这些设备都是在什么地方上网，设备的具体机型你也知道。但是这些数据不断多么多，都不够全面。如果将这部分用户的手机号或设备号与电子商务类网站数据进行连接，你会获取他们在电商网站上的消费数据，倾向于购买的品牌、价位、类目等等。每个系统可能都只存储了一部分信息，但是通过一个连接标示，就会慢慢勾勒出一个或一群某种特征的用户的较全面的画像。

问题八：如何从大数据中获取有价值的信息 同时，大数据对公共部门效益的提升也具有巨大的潜能。如果美国医疗机构能够有效地利用大数据驱动医疗效率和质量的提高，它们每年将能够创造超过3万亿美元的价值。其中三分之二是医疗支出的减少，占支出总额超过8%的份额。在欧洲发达国家， 管理部门利用大数据改进效率，能够节约超过14900亿美元，这还不包括利用大数据来减少欺诈，增加税收收入等方面的收益。

那么，CIO应该采取什么步骤、转变IT基础设施来充分利用大数据并最大化获得大数据的价值呢我相信用管理创新的方式来处理大数据是一个很好的方法。创新管道(Innovation pipelines)为了最终财务价值的实现从概念到执行自始至终进行全方位思考。对待大数据也可以从相似的角度来考虑：将数据看做是一个信息管道(information pipeline)，从数据采集、数据访问、数据可用性到数据分析(4A模型)。CIO需要在这四个层面上更改他们的信息基础设施，并运用生命周期的方式将大数据和智能计算技术结合起来。

大数据4A模型

4A模型中的4A具体如下：

数据访问(Access)：涵盖了实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，包括结构化数据和非结构化数据。就数据访问来说，在你实施越来越多的大数据项目之前，优化你的存储策略是非常重要的。通过评估你当前的数据存储技术并改进、加强你的数据存储能力，你可以最大限度地利用现有的存储投资。EMC曾指出，当前每两年数据量会增长一倍以上。数据管理成本是一个需要着重考虑的问题。

数据可用性(Availability)：涵盖了基于云或者传统机制的数据存储、归档、备份、灾难恢复等。

数据分析(Analysis)：涵盖了通过智能计算、IT装置以及模式识别、事件关联分析、实时及预测分析等分析技术进行数据分析。CIO可以从他们IT部门自身以及在更广泛的范围内寻求大数据的价值。

用信息管道(information pipeline)的方式来思考企业的数据，从原始数据中产出高价值回报，CIO可以使企业获得竞争优势、财务回报。通过对数据的完整生命周期进行策略性思考并对4A模型中的每一层面都做出详细的部署计划，企业必定会从大数据中获得巨大收益。 望采纳

问题九：如何获取互联网网大数据 一般用网络蜘蛛抓取。这个需要掌握一门网络编程语言，例如python

问题十：如何从网络中获取大量数据 可以使用网络抓包，抓取网络中的信息，推荐工具fiddler

随着互联网的不断发展，用户在数据存储方面可以使用的渠道也在不断的增加，而将数据存储到云空间之中的话，大大提高了数据的可移动性。今天，我们就一起来了解和学习一下关于数据存储方面的一些知识。

通常，在使用任何编程语言进行编程时，您需要使用各种变量来存储各种信息。变量只是保留值的存储位置。这意味着，当你创建一个变量，你必须在内存中保留一些空间来存储它们。

您可能想存储各种数据类型的信息，如字符，宽字符，整数，浮点，双浮点，布尔等。基于变量的数据类型， *** 作系统分配内存并决定什么可以存储在保留内存中。

与其他编程语言(如C中的C和java)相反，变量不会声明为某种数据类型。变量分配有R对象，R对象的数据类型变为变量的数据类型。尽管有很多类型的R对象，但经常使用的是：

向量

矩阵

数组

因子

数据帧

列表

(1)基本数据类型

这些对象中简单的是向量对象，并且这些向量有六种数据类型，也称为六类向量。其他R对象建立在原子向量之上。

数据类型例校验

Logical(逻辑型)TRUE,FALSE

v<-TRUE

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"logical"

Numeric(数字)123，5，999

v<-235

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"numeric"

Integer(整型)2L，34L，0L

v<-2L

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"integer"

Complex(复合型)3+2i

v<-2+5i

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"complex"

Character(字符)'a','"good","TRUE",'234'

v<-"TRUE"

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"character"

Raw(原型)"Hello"被存储为48656c6c6f

v<-charToRaw("Hello")

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"raw"

在R编程中，非常基本的数据类型是称为向量的R对象，其保存如上所示的不同类的元素。请注意，在R中，类的数量不仅限于上述六种类型。例如，我们可以使用许多原子向量并创建一个数组，其类将成为数组。

(2)Vectors向量

当你想用多个元素创建向量时，你应该使用c()函数，这意味着将元素组合成一个向量。

#Createavector

apple<-c('red','green',"yellow")

print(apple)

#Gettheclassofthevector

print(class(apple))

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[1]"red""green""yellow"

[1]"character"

(3)Lists列表

列表是一个R对象，它可以在其中包含许多不同类型的元素，如向量，函数甚至其中的另一个列表。

#Createalist

list1<-list(c(2,5,3),213,sin)

#Printthelist

print(list1)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[[1]]

[1]253

[[2]]

[1]213

[[3]]

function(x)Primitive("sin")

(4)Matrices矩阵

矩阵是二维矩形数据集。它可以使用矩阵函数的向量输入创建。

#Createamatrix

M=matrix(c('a','a','b','c','b','a'),nrow=2,ncol=3,byrow=TRUE)

print(M)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[,1][,2][,3]

[1,]"a""a""b"

[2,]"c""b""a"

(5)Arrays数组

虽然矩阵被限制为二维，但阵列可以具有任何数量的维度。数组函数使用一个dim属性创建所需的维数。在下面的例子中，我们创建了一个包含两个元素的数组，每个元素为3x3个矩阵。

#Createanarray

a<-array(c('green','yellow'),dim=c(3,3,2))

print(a)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

,,1

[,1][,2][,3]

[1,]"green""yellow""green"

[2,]"yellow""green""yellow"

[3,]"green""yellow""green"

,,2

[,1][,2][,3]

[1,]"yellow""green""yellow"

[2,]"green""yellow""green"

[3,]"yellow""green""yellow"

(6)Factors因子

因子是使用向量创建的r对象。北京北大青鸟认为它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。它们在统计建模中非常有用。

以下不属于内部数据获取渠道的是：社交媒体、客户服务反馈、市场调研和竞争对手分析。这些渠道都是外部数据获取渠道，而内部数据获取渠道主要是指企业内部的数据库、系统和文档，以及企业内部的员工和管理者。

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