Ⅰ 旅遊大數據怎麼獲取
旅遊大數據怎麼獲取？旅遊大數據獲取，因為是實名制獲取就可以的，實名制可以獲取就可以的
Ⅱ 互聯網公司是如何獲取用戶大數據的
兩種方式：
一些互聯網公司如騰訊、網路擁有自己的用戶群體，用戶每一次使用他們的產品都會被記錄在資料庫中；比如：你QQ的聊天記錄，你上網路搜索了哪些關鍵字，這些在數據都會被存下來；用戶量一大，時間一長，數據量就會大的驚人。
通過網路爬蟲爬取網路上的數據
Ⅲ 網路大數據在什麼地方獲取
社區、論壇、微博、知乎、FACEBOOK、Twitter、Ins等社交媒體
網路、搜狗、360、谷歌、必應、雅虎等搜索引擎
美團、大眾點評、58同城、趕集網等信息分類網站
企查查、天眼查等企業工商信息API
智聯、BooS直聘、拉勾、中華英才、領英等招聘網站
阿里巴巴、慧聰、商業新知、軟服之家等ToB類平台或行業網站
政府數據開放平台
北京市政務數據資源網、上海市政府數據服務網、天津市信息資源統一開放平台、開放廣東、浙江政務服務網「數據開放」專題網站、武漢市政務公開數據服務網、長沙市政府門戶網站數據開放平台、蘇州市政府數據開放平台、成都市公共數據開放平台、數據開放--四川省人民政府網站……
國家相關部門統計信息網站
中國人民銀行、中國銀行業監督管理委員會、中國證券監督管理委員會、中國銀保險監督管理委員會、中國國家統計局……
國外數據開放網站
紐約政府開放數據平台、美國官網數據超市、新加坡政府開放數據平台、休斯頓市開放數據門戶網站、Academic Torrents、hadoopilluminated.com、美國人口普查局、世界銀行開放數據搜索網站、費城開放數據平台……
資源節選自：
【Open Data】國外開放數據中心及政府數據開放平台匯總
最全的中國開放數據(open data)及政府數據開放平台匯總
Ⅳ 通過什麼渠道可以獲取大數據
有個同學說得挺對，問題傾向於要的是數據，而不是大數據。
大數據講究是全面性（而非精準性、數據量大），全面是需要通過連接來達成的。如果通過某個app獲得使用該app的用戶的終端信息，如使用安卓的佔比80%，使用iPhone的佔比為20%, 如果該app是生活訂餐的應用，你還可以拿到使用安卓的這80%的用戶平時網上訂餐傾向於的價位、地段、口味等等，當然你還會獲取這些設備都是在什麼地方上網，設備的具體機型你也知道。但是這些數據不斷多麼多，都不夠全面。如果將這部分用戶的手機號或設備號與電子商務類網站數據進行連接，你會獲取他們在電商網站上的消費數據，傾向於購買的品牌、價位、類目等等。每個系統可能都只存儲了一部分信息，但是通過一個連接標示，就會慢慢勾勒出一個或一群某種特徵的用戶的較全面的畫像。
Ⅳ 互聯網大數據的獲取方法有哪些
很多app都在安裝的時候需要你點擊同意讀取 手機 訪問許可權，並且你在注冊賬號時需要實名認證或者手機認證。同時在你使用APP的時候根據你使用的日常收集數據。我國已經進入雲數據時代，所以說知道你個人信息也正常。
Ⅵ 如何對大數據量的數據實時抓取
在企業級大數據平台的建設中，從傳統關系型資料庫（如Oracle）向Hadoop平台匯聚數據是一個重要的課題。目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等幾種。Sqoop使用sql語句獲取關系型資料庫中的數據後，通過hadoop的MapRece把數據從關系型資料庫中導入數據到HDFS，其通過指定遞增列或者根據時間戳達到增量導入的目的，從原理上來說是一種離線批量導入技術；DataX 直接在運行DataX的機器上進行數據的抽取及載入，其主要原理為：通過Reader插件讀取源數據，Writer插件寫入數據到目標 ，使用Job來控制同步作業，也是一種離線批量導入技術；Oracle Goldengate for Big Data抽取在線日誌中的數據變化，轉換為GGS自定義的數據格式存放在本地隊列或遠端隊列中，並利用TCP/IP傳輸數據變化，集成數據壓縮，提供理論可達到9：1壓縮比的數據壓縮特性，它簡化了向常用大數據解決方案的實時數據交付，可以在不影響源系統性能的情況下將交易數據實時傳入大數據系統。對比以上工具及方法，結合數據處理的准確性及實時性要求，我們評估Oracle Goldengate for Big Data基本可以滿足當前大數據平台數據抽取的需求。
Ⅶ 大數據怎麼收集
一般來說，有些人尋找數據，是為了做出正確的商業決策；有些人要完善自己的技能，在事業上更上層樓；另一些人或為社會，或為科學而搜尋數據。
特別是，有些人收集詳細的數據，是為了做出統計分析，卻不知道絕大多數的人可以找到已經為他們做好了一部分統計分析的資訊，包括報告、表單數據的總匯，甚至只是具體事實，幾乎所有的人都能夠找到對他們有用的數據。
由於不知道怎樣尋找豐富的數據，許多人根本不去尋找。他們根據自己的個人觀點做決定，或者根據新聞報導做決定，即使使用數據，也不知道使用對他們有用的數據類型或數據的來源。
想要找到需要的數據，必須要有明確的目標，和使用它的目地。資訊的目標越清晰，找到合適的資源就越容易。
下面是四種主要的數據來源，可以引導你找到最好的數據。
1）內部資訊
自己工作單位裡面已經有的資訊，是獲取數據首先應該考慮的地方。你可以找到對你的機構特別相關的、競爭者找不到的，詳細的數據。
這並不容易，你必須明白是什麼部門收集和保存這些數據，如何能夠訪問這個網址，以及允許什麼樣的用途。這是為什麼明確的、詳細的目標是如此的重要。
你可能需要向管理階層提出正式申請，獲得准許，而成功與否則要看你的特定目標和一個清晰的商業案例。
拒絕走後門或捷徑的誘惑。 你的IT部門設下的規則也許讓你頭痛， 但是它們的設立是為了保證你的工作單位遵守法律。
2）政府及非營利組織
如果你必須從單位以外的地方搜尋數據，一定要盡量從政府機構或非營利組織搜尋資料。每一個政府機構都會收集數據，而且它們有法律上的義務同公眾分享，至少分享一部分數據。 海量多的資料就在電腦、電話或公共圖書館里，等你使用。
政府機構的數據有些是交易型的 ，就是為了做出分析，特別收集起來的一份政府活動記錄或統計； 例如財產轉讓和投票記錄，就是交易型的數據。人口普查是統計數據，消費物價指數也是。雖然交易數據通常只有詳細的表格，例如個人的交易記錄，但是為了保護個人隱私，統計數據通常是匯總的型態。
有些機構的數據比別的機構有用，但是首先你得找到這個機構才能找到其它。需要一般美國人的數據，找美國人口普查局；需要知道豬腩的價格，找農業部。網上有一個門戶網站data.gov，可以幫你找到數據，但是如果你不熟悉術語或找不到正確的名稱，別放棄，可以打電話到似乎最適合的機構去問。
許多非營利組織是他們的專業領域中良好的數據來源。例如企業信息，就要調查相關的行業協會。一個很好的資料來源是《協會網路全書》（ Encyclopedia of Associations），包含有企業協會、社會事業協會和研究協會。這本書在大多數公共圖書館和大學圖書館里都可以找到。 記住，這些機構通常分享的資訊都是報告的形式，不是數據，所以向他們申請資訊時要說清楚你要的是數據。
如果網上找到的數據來源不明確、不對應，不要使用它。網上浮動的數據集對於練習數據分析的人可能很有用， 但是如果你要靠它來決定策略，你最好知道它的正確來源。
3）商業性
如果你需要的數據無法從內部、政府機構，或非營利組織得到，不妨考慮購買它。 有些由政府收集和格式化的數據意義重大，價錢也便宜。不過要小心，並非所有的商業性數據的質量都好。在花費大價錢購買以前，問問出售者數據是怎樣得到的，如何處理的，並且調查一些樣本。
4）收集新的數據
最後一招是，由於數據根本不存在，而無法找到時，不妨自己出去收集一下。這要看你需要的是什麼數據。你可以根據你所需要的數據，進行一項調查，安裝感測器或派人出去觀察、衡量，得出數據。這可能會即花時間又花錢，好處是你收集的數據是你真正需要的，而且完全屬於你自己。
Ⅷ 大數據公司的四種數據獲取方法
大數據公司的四種數據獲取方法_數據分析師考試
對於所有號稱涉足大數據的互聯網公司而言，可以從兩方面判斷其前景與價值，其一是否有穩定的數據源，其二是否有持續的變現能力，其中包含數據理解運用的經驗積累。涉及大數據的公司發展在互聯網時代如雨後春筍，除了巨頭網路騰訊阿里巴巴外，還有一些成立時間不算久但底蘊深厚的公司。如國雲數據、帆軟等。不過不管公司多大，獲取數據都是非常重要的基礎。
就數據獲取而言，大的互聯網企業由於自身用戶規模龐大，把自身用戶的電商交易、社交、搜索等數據充分挖掘，已經擁有穩定安全的數據資源。那麼對於其它大數據公司而言，目前大概有四類數據獲取方法：
第一、利用廣告聯盟的競價交易平台。比如你從廣告聯盟上購買某搜索公司廣告位1萬次展示，那麼基本上搜索公司會給你10萬次機會讓你選取，每次機會實際上包含對客戶的畫像描述。如果你購買的量比較大，積累下來也能有一定的互聯網用戶數據資料，可能不是實時更新的資料。這也是為什麼用戶的搜索關鍵詞通常與其它網站廣告位的推薦內容緊密相關，實質上是搜索公司通過廣告聯盟方式，間接把用戶搜索畫像數據公開了。
第二、利用用戶Cookie數據。Cookie就是伺服器暫時存放在用戶的電腦里的資料(.txt格式的文本文件)，好讓伺服器用來辨認計算機。互聯網網站可以利用cookie跟蹤統計用戶訪問該網站的習慣，比如什麼時間訪問，訪問了哪些頁面，在每個網頁的停留時間等。也就是說合法的方式某網站只能查看與該網站相關的Cookie信息，只有非法方式或者瀏覽器廠家有可能獲取客戶所有的Cookie數據。真正的大型網站有自己的數據處理方式，並不依賴Cookie，Cookie的真正價值應該是在沒有登錄的情況下，也能識別客戶身份，是什麼時候曾經訪問過什麼內容的老用戶，而不是簡單的遊客。
第三、利用APP聯盟。APP是獲取用戶移動端數據的一種有效手段，在APP中預埋SDK插件，用戶使用APP內容時就能及時將信息匯總給指定伺服器，實際上用戶沒有訪問時，APP也能獲知用戶終端的相關信息，包括安裝了多少個應用，什麼樣的應用。單個APP用戶規模有限，數據量有限，但如某數據公司將自身SDK內置到數萬數十萬APP中，獲取的用戶終端數據和部分行為數據也會達到數億的量級。
第四、與擁有穩定數據源公司進行戰略合作。上述三種方式獲取的數據均存在完整性、連續性的缺陷，數據價值有限。BAT巨頭自身價值鏈較為健全，數據變現通道較為完備，不會輕易輸出數據與第三方合作(獲取除外)。政府機構的數據要麼全部免費，要麼屬於機密，所以不會有商業性質的合作。擁有完整的互聯網(含移動互聯網)的通道數據資源，同時變現手段及能力欠缺的運營商，自然成為大數據合作的首選目標。
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Ⅸ 如何獲取真實的大數據信息
首先你的有足夠的數據量，然後在從那麼多的數據中提取出最有價值，最有可能達到轉化的數據信息，就是這個樣子的。檸檬學院大數據。
Ⅹ 如何從大數據中獲取有價值的信息
同時，大數據對公共部門效益的提升也具有巨大的潛能。如果美國醫療機構能夠有效地利用大數據驅動醫療效率和質量的提高，它們每年將能夠創造超過3萬億美元的價值。其中三分之二是醫療支出的減少，占支出總額超過8%的份額。在歐洲發達國家，政府管理部門利用大數據改進效率，能夠節約超過14900億美元，這還不包括利用大數據來減少欺詐，增加稅收收入等方面的收益。"
那麼，CIO應該採取什麼步驟、轉變IT基礎設施來充分利用大數據並最大化獲得大數據的價值呢?我相信用管理創新的方式來處理大數據是一個很好的方法。創新管道(Innovation pipelines)為了最終財務價值的實現從概念到執行自始至終進行全方位思考。對待大數據也可以從相似的角度來考慮：將數據看做是一個信息管道(information pipeline)，從數據採集、數據訪問、數據可用性到數據分析(4A模型)。CIO需要在這四個層面上更改他們的信息基礎設施，並運用生命周期的方式將大數據和智能計算技術結合起來。
大數據4A模型
4A模型中的4A具體如下：
數據訪問(Access)：涵蓋了實時地及通過各種資料庫管理系統來安全地訪問數據，包括結構化數據和非結構化數據。就數據訪問來說，在你實施越來越多的大數據項目之前，優化你的存儲策略是非常重要的。通過評估你當前的數據存儲技術並改進、加強你的數據存儲能力，你可以最大限度地利用現有的存儲投資。EMC曾指出，當前每兩年數據量會增長一倍以上。數據管理成本是一個需要著重考慮的問題。
數據可用性(Availability)：涵蓋了基於雲或者傳統機制的數據存儲、歸檔、備份、災難恢復等。
數據分析(Analysis)：涵蓋了通過智能計算、IT裝置以及模式識別、事件關聯分析、實時及預測分析等分析技術進行數據分析。CIO可以從他們IT部門自身以及在更廣泛的范圍內尋求大數據的價值。
用信息管道(information pipeline)的方式來思考企業的數據，從原始數據中產出高價值回報，CIO可以使企業獲得競爭優勢、財務回報。通過對數據的完整生命周期進行策略性思考並對4A模型中的每一層面都做出詳細的部署計劃，企業必定會從大數據中獲得巨大收益。 望採納