文章大數據怎麼獲得

❶ 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。

❷ 大數據到底是怎麼來的

肯錫全球調研室得到的定義是：一種企業規模大到在得到、存儲、管理方案、分析方面極大地超出了傳統資料庫軟體工具專業能力范圍的數據融合，具有很多的數據企業規模、快速的數據運行、各種各樣的數據類型和實用價值密度低四大特性。

大數據專業性的戰略意義不在於掌握極大的數據信息，而在於對這類含有現實意義的數據進行專業化處理。換而言之，倘若把大數據比作一種全產業鏈，那麼這種全產業鏈進行盈利的關鍵，在於提高對數據的“生產量”，依據“生產製造”進行數據的“增值”。

從技術上看，大數據與大數據技術的關系好似一枚硬幣的正反面一樣密切聯系。大數據必然不能用每台的計算機進行處理，盡量採用分布式架構。它的特性在於對很多數據進行分布式架構數據挖掘。但它盡量依靠大數據技術的分布式架構處理、分布式架構資料庫和雲端存儲、虛擬化技術。

隨著著雲時代的來臨，大數據(Bigdata)也吸引了越來越多的關注。分析師卓越團隊感覺，大數據(Bigdata)一般 用以敘述一個公司鑄就的許多非結構性數據和半結構性數據，這類數據在一鍵下載到關系型資料庫用於分析的情況下會開銷過多時間和金錢。大數據分析常和大數據技術聯繫到一起，因為及時的大中小型數據集分析務必像MapRece一樣的構架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作上。

大數據務必與眾不同的專業性，以有效地處理許多的承受經歷時間內的數據。可用大數據的專業性，包括規模化並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘、分布式系統、分布式架構資料庫、雲計算技術、大數據技術和可擴展的分布式系統。

關於大數據到底是怎麼來的，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❸ 如何獲取大數據信息

一、公開資料庫
常用數據公開網站：

UCI：經典的機器學習、數據挖掘數據集，包含分類、聚類、回歸等問題下的多個數據集。很經典也比較古老，但依然活躍在科研學者的視線中。

國家數據：數據來源中華人民共和國國家統計局，包含了我國經濟民生等多個方面的數據，並且在月度、季度、年度都有覆蓋，全面又權威。

亞馬遜：來自亞馬遜的跨科學雲數據平台，包含化學、生物、經濟等多個領域的數據集。

figshare：研究成果共享平台，在這里可以找到來自世界的大牛們的研究成果分享，獲取其中的研究數據。

github：一個非常全面的數據獲取渠道，包含各個細分領域的資料庫資源，自然科學和社會科學的覆蓋都很全面，適合做研究和數據分析的人員。

二、利用爬蟲可以獲得有價值數據
這里給出了一些網站平台，我們可以使用爬蟲爬取網站上的數據，某些網站上也給出獲取數據的API介面，但需要付費。

1.財經數據，2.網貸數據；3.公司年報；4.創投數據；5.社交平台；6.就業招聘；7.餐飲食品；8.交通旅遊；9.電商平台；10.影音數據；11.房屋信息；12.購車租車；13.新媒體數據；14.分類信息。

三、數據交易平台
由於現在數據的需求很大，也催生了很多做數據交易的平台，當然，出去付費購買的數據，在這些平台，也有很多免費的數據可以獲取。

優易數據：由國家信息中心發起，擁有國家級信息資源的數據平台，國內領先的數據交易平台。平台有B2B、B2C兩種交易模式，包含政務、社會、社交、教育、消費、交通、能源、金融、健康等多個領域的數據資源。

數據堂：專注於互聯網綜合數據交易，提供數據交易、處理和數據API服務，包含語音識別、醫療健康、交通地理、電子商務、社交網路、圖像識別等方面的數據。



四、網路指數
網路指數：指數查詢平台，可以根據指數的變化查看某個主題在各個時間段受關注的情況，進行趨勢分析、輿情預測有很好的指導作用。除了關注趨勢之外，還有需求分析、人群畫像等精準分析的工具，對於市場調研來說具有很好的參考意義。同樣的另外兩個搜索引擎搜狗、360也有類似的產品，都可以作為參考。

阿里指數：國內權威的商品交易分析工具，可以按地域、按行業查看商品搜索和交易數據，基於淘寶、天貓和1688平台的交易數據基本能夠看出國內商品交易的概況，對於趨勢分析、行業觀察意義不小。

友盟指數：友盟在移動互聯網應用數據統計和分析具有較為全面的統計和分析，對於研究移動端產品、做市場調研、用戶行為分析很有幫助。除了友盟指數，友盟的互聯網報告同樣是了解互聯網趨勢的優秀讀物。

五、網路採集器
網路採集器是通過軟體的形式實現簡單快捷地採集網路上分散的內容，具有很好的內容收集作用，而且不需要技術成本，被很多用戶作為初級的採集工具。

造數：新一代智能雲爬蟲。爬蟲工具中最快的，比其他同類產品快9倍。擁有千萬IP，可以輕松發起無數請求，數據保存在雲端，安全方便、簡單快捷。

火車採集器：一款專業的互聯網數據抓取、處理、分析，挖掘軟體，可以靈活迅速地抓取網頁上散亂分布的數據信息。

八爪魚：簡單實用的採集器，功能齊全，操作簡單，不用寫規則。特有的雲採集，關機也可以在雲伺服器上運行採集任務。

❹ 如何獲取大數據

問題一：怎樣獲得大數據？ 很多數據都是屬於企業的商業秘密來的，你要做大數據的一些分析，需要獲得海量的數據源，再此基礎上進行挖掘，互聯網有很多公開途徑可以獲得你想要的數據，通過工具可以快速獲得，比如說象八爪魚採集器這樣的大數據工具，都可以幫你提高工作效率並獲得海量的數據採集啊

問題二：怎麼獲取大數據 大數據從哪裡來？自然是需要平時對旅遊客群的數據資料累計最終才有的。
如果你們平時沒有收集這些數據 那自然是沒有的

問題三：怎麼利用大數據，獲取意向客戶線索 大數據時代下大量的、持續的、動態的碎片信息是非常復雜的，已經無法單純地通過人腦來快速地選取、分析、處理，並形成有效的客戶線索。必須依託雲計算的技術才能實現，因此，這樣大量又精密的工作，眾多企業紛紛藉助CRM這款客戶關系管理軟體來實現。
CRM幫助企業獲取客戶線索的方法：
使用CRM可以按照統一的格式來管理從各種推廣渠道獲取的潛在客戶信息，匯總後由專人進行篩選、分析、跟蹤，並找出潛在客戶的真正需求，以提供滿足其需求的產品或服務，從而使潛在客戶轉變為真正為企業帶來利潤的成交客戶，增加企業的收入。使用CRM可以和網站、電子郵件、簡訊等多種營銷方式相結合，能夠實現線上客戶自動抓取，迅速擴大客戶線索數量。

問題四：如何進行大數據分析及處理？ 大數據的分析從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？1. 可視化分析。大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘演算法。大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。大數據的技術數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計算語言學(putational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。數據挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預測（Predic膽ion）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化......>>

問題五：網路股票大數據怎麼獲取？ 用「網路股市通」軟體。
其最大特色是主打大數據信息服務，讓原本屬於大戶的「大數據炒股」變成普通網民的隨身APP。

問題六：通過什麼渠道可以獲取大數據 看你是想要哪方面的，現在除了互聯網的大數據之外，其他的都必須要日積月累的

問題七：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。

問題八：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， *** 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

問題九：如何獲取互聯網網大數據 一般用網路蜘蛛抓取。這個需要掌握一門網路編程語言，例如python

問題十：如何從網路中獲取大量數據 可以使用網路抓包，抓取網路中的信息，推薦工具fiddler

❺ 大數據學習：提取大數據7 個關鍵步驟是什麼

【導讀】在大數據分析師日常工作中，提取數據是非常平常的一件工作，不過不同人有著不一樣的結果，如果分析與企業所需有所偏頗，那麼數據分析師很難在大數據項目上取得成功，今天我們就來進行大數據學習，提取大數據7
個關鍵步驟是什麼?教你提取出大數據黃金，為此小編有以下幾點建議，一起來看看吧!

1.從傳統的關系資料庫數據開始

這是存儲在SQL或其他關系資料庫中的列和行中的數據，用戶可以輕松查詢，如果您正在銷售中，則可以開始查看不同的產品，查看在哪裡和向誰銷售了多少產品，退回了多少產品，庫存水平等等，僅憑此數據，就可以在銷售，庫存水平，客戶位置，服務記錄等之間建立許多關系，由於與銷售有關的數據太多，因此對於企業用戶來說，銷售是一個容易的領域，在這個區域中添加大數據非常容易，可以提高查詢的深度，因此您可以真正找到想要的難以捉摸的黃金。

2.將大數據添加到您現有的關系資料庫查詢中

一旦公司了解了關系資料庫的銷售數據，肯定會出現新的問題，一家公司可能會在沒有任何解釋的時間內看到銷售激增，這些銷售高峰是反常的，因此該公司決定在其關系數據中添加一些大數據，以弄清正在發生的事情，它做出的大數據選擇之一就是引入天氣信息，這可能會傳入作為XML數據流，該公司發現，在天氣多雲的日子裡，銷售往往會激增，這可能會促使人們進行購物等活動。」

3.逐步向查詢中添加更多大數據

通過將大數據添加到傳統的銷售查詢數據中，該公司現在已進入大數據領域，從這里開始，可以輕松添加更多類型的大數據，進行銷售報告的合理的下一步可能是添加客戶和其他人對您的產品的評論，一旦開始對銷售提出疑問，並意識到某些類型的數據如何能夠幫助您更好地理解業務，就很容易添加到大數據源中。

4.逐步培訓您的員工

許多公司缺乏數據科學家和大數據分析師所需的技能，這就是從關系資料庫數據開始然後逐步擴展到添加不同類型的大數據的方法如此吸引人的方法，您可以逐步增加員工對大數據的了解，那裡有工具和顧問可以根據需要為您提供幫助，但是當您的員工從他們已經非常了解的關系資料庫基礎開始時，開始使用大數據就不是很大的飛躍了，他們追加並在這個基礎上擴大。

5.考慮數據的混合報告環境

一旦開始將大數據添加到關系資料庫查詢中，就需要為該數據定義另一個數據存儲庫，非結構化大數據不能駐留在關系資料庫中，您需要做的是定義一個大數據資料庫，將傳統數據和大數據的組合移到該大數據資料庫中，好消息是您不必為此花費新的資金來購買新的伺服器和存儲，有許多雲供應商可以為您託管Hadoop或其他大數據資料庫中的數據，他們也可以管理這些數據，對於仍在努力從大數據中獲取業務意義的公司而言，最好的消息是，他們可以逐步地通過從傳統資料庫啟動業務和IT員工，將其業務和IT員工轉移到生產性大數據項目中。和每個人都已經熟悉的報告基礎。

這可以減輕業務用戶和IT員工的焦慮，因為他們可以從他們所了解的內容入手。當您進入更具雄心的大數據項目時，它還降低了失敗的風險。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「大數據學習：提取大數據7
個關鍵步驟是什麼?」的相關內容，希望對大家有所幫助。那我們如何入門學習大數據呢，如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❻ 怎樣獲得大數據

我們獲得大數據一般通過一些統計網站來直接看，如果你想看什麼的數據的話就設計個插件綁定到網址來統計

❼ 大數據挖掘方法有哪些

方法1.Analytic Visualizations(可視化分析)

無論是日誌數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數據，讓數據自己說話，讓聽眾看到結果。

方法2.Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)

如果說可視化用於人們觀看，那麼數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他演算法使我們能夠深入挖掘數據並挖掘價值。這些演算法不僅要處理大量數據，還必須盡量縮減處理大數據的速度。

方法3.Predictive Analytic Capabilities(預測分析能力)

數據挖掘使分析師可以更好地理解數據，而預測分析則使分析師可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。

方法4.semantic engine(語義引擎)

由於非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新挑戰，因此需要一系列工具來解析，提取和分析數據。需要將語義引擎設計成從“文檔”中智能地提取信息。

方法5.Data Quality and Master Data Management(數據質量和主數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化流程和工具處理數據可確保獲得預定義的高質量分析結果。

關於大數據挖掘方法有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❽ 大數據採集從哪些方面入手

1. 數據質量把控

不論什麼時候應用各種各樣數據源，數據質量全是一項挑戰。這代表著企業必須做的工作中是保證數據格式准確配對，並且沒有重復數據或缺乏數據導致分析不靠譜。企業必須先分析和提前准備數據，隨後才可以將其與別的數據一起開展分析。

2.拓展

大數據的使用價值取決於其數量。可是，這也將會變成一個關鍵難題。假如企業並未設計構架方案開始進行拓展，則將會迅速面臨一系列問題。其一，假如企業不準備基礎設施建設，那麼基礎設施建設的成本費便會提升。這將會給企業的費用預算帶來壓力。其二，假如企業不準備拓展，那麼其特性將會明顯降低。這兩個難題都應當在搭建大數據構架的整體規劃環節獲得處理。

3、安全系數

盡管大數據能夠為企業加深對數據的深入了解，但保護這種數據依然具備挑戰性。欺詐者和網路黑客將會對企業的數據十分感興趣，他們將會試著加上自身的仿冒數據或訪問企業的數據以獲得敏感信息。

互聯網犯罪嫌疑人能夠製作數據並將其引進其數據湖。比如，假定企業追蹤網址點一下頻次以發覺總流量中的出現異常方式，並在其網址上搜索犯罪行為，互聯網犯罪嫌疑人能夠滲入企業的系統軟體，在企業的大數據中能夠尋找很多的比較敏感信息，假如企業沒有維護周圍環境，數據加密數據並勤奮密名化數據以清除比較敏感信息的話，互聯網犯罪嫌疑人將會會發掘其數據以獲得這種信息。

關於大數據採集從哪些方面入手，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❾ 如何在網路營銷中收集大數據

1. 誘餌設計方案

如何獲得客戶信息資料，只有讓客戶主動將信息告訴我們才是最真實、有用的客戶資料庫。那麼，如何讓客戶主動告知呢，這就是誘餌設計，有相應的誘餌，滿足客戶的需求與慾望，輔以相應的客戶信息收集機制，客戶不難將信息告知於你。譬如，你有一個行業內的精品且不公開的資料，需要這份資料的需要留下郵箱地址(當然也可以是QQ、微信、手機等)，然後發送給留下的郵箱，相信需要這份資料的人不會不願意留下他的郵箱地址的，這就是一份成功的用於收集客戶數據的誘餌設計方案。

2. 線下數據收集

其實，每個人、每一個生意都是有線下的圈子、客戶的。尤其是對於現在進入電商的傳統企業來說，線下客戶數據是一份優質的資源，譬如經銷商的客戶購買信息的錄入與整理等等。

3. 相關相近行業合作

尤其是不同產品但是屬於相同或相近行業的。蕭伯納說過：“你有一個蘋果，我有一個蘋果，我們彼此交換，每人還是一個蘋果;你有一種思想，我有一種思想，我們彼此交換，每人可擁有兩種思想。”，同理，這個道理用於客戶數據的收集與整理也同樣適用，如果有2個公司同為出售汽車產品，一個公司出售汽車燈，一個公司出售汽車坐墊，這樣2家公司完全可以達成合作關系共享客戶數據，這樣可以增加一倍的潛在客戶。

關於如何在網路營銷中收集大數據，環球青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❿ 大數據時代SEO數據如何搜集和分析

大數據時代SEO數據如何搜集和分析

在這個人人都高喊「大數據時代」的今天，數據似乎被提到一個前所未有的高度。無論是個人站長還是大中型公司，亦或是大型跨國集團，無論是網路營銷還是線下的市場營銷都在意識到數據的重要性，凡是都以數據來說話。但是，據筆者了解，在很多中小型公司和個人站長中，對於數據重視有餘，卻利用不足。
很多人不清楚需要搜集什麼樣的數據;也有的不清楚通過什麼渠道來搜集數據;還有大部分不清楚搜集整理的數據如何去分析，進而也就不清楚怎麼去利用這些數據。所以，很多數據也就僅僅只是數字，無法去轉化和為公司利益服務，成了一個華麗麗的擺設或者雞肋。先來說說三類將數據做成擺設的類型：1、重視數據但不清楚如何搜集，這是「被數據」類型。對數據處於模糊了解狀態，由於生活在這個信息爆炸化時代，耳濡目染各種宣講數據的重要性，自然也就重視起數據來，知道公司和企業做事和計劃要靠數據來支撐。但是由於沒有專業的相關數據人員，自己的公司(或者是個人站長)該做哪些數據，通過什麼渠道來搜集整理，可謂是一知半解。最後可能是通過頭腦風暴和網上的所謂教程來比葫蘆畫瓢，再加上咨詢下同行，東拼西湊而成的數據，這樣的數據自然就真的只是擺設了。2、了解所需數據但來源不規范，這是「誤數據」類型。對數據了解比較了解，由於在互聯網或者公司摸爬滾打多年，出於自身原因和目的大概知道該需要什麼數據。但是同樣由於沒有專業的相關數據人員，對於數據的來源和製作並不規范，數據採集也可能存在誤差。所以，這些數據就可能失真，利用價值自然也不是很大。其實，這類數據比第一類更加成了擺設。3、會做數據但不會解讀分析，這是「賤數據」類型。對數據有清楚了解，並有準確的數據來源和較明確的數據需求，但是卻等於入寶山而空回，坐擁金礦卻不會利用，豈不是把這些可以帶來真金白銀的數據給輕賤了?只是簡單的搜集整理，把數據形成可視化的報表，但是只是這些數據又能說明什麼問題呢。數據背後的意義是什麼，怎樣去解讀數據來為公司和個人創造價值，怎樣去利用數據來規避可能存在的風險，怎樣去利用數據分析出現的問題?這些才是數據的真正價值。說的有點多了，其實筆者今天主要講的是網路營銷中有關網站SEO的數據搜集和分析。sem和其他媒體營銷基本都有較成熟的數據整理和分析模式，筆者就不再獻丑贅述。以下講的也只是較為大眾化的數據模式。1、做哪些數據。有關SEO的數據應該需要三方面：①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據：這部分數據可以通過外部站長工具綜合查詢得出。主要包括但不局限於：網站網址、快照日期、域名年齡、網站響應時間、同IP網站、pr值、網路權重、各搜索引擎收錄量、各搜索引擎反鏈數、24小時網路收錄、網路排名詞量、預計網路流量、外鏈數、標題、meta標簽、伺服器信息。這些數據除適用於首頁外，也可以適當用來查詢內頁數據。可以把這些相關數據做成excel表格，以供定期查詢，可按照實際需求增減相關數據的查詢。查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。②網站流量統計數據目前現在大部分的公司和站長的網站流量均採用流量統計工具，極大的方便了SEO相關人員統計整理數據的工作。目前比較專業的數據統計工具有CNZZ、51la和網路統計。論專業性來講，CNZZ比較不錯，論網路流量的准確性和敏感度，筆者覺得網路統計還不錯。閑話少敘，流量數據主要包括但不限於：IP、PV、獨立訪客、人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率、受訪頁面和域名、來源、搜索引擎比例、搜索關鍵詞、訪客詳情、時段分析同樣建議做成excel表格，以供定期查詢，按照實際需求增減相關數據的查詢。查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。
③可監控關鍵詞數據
關鍵詞監控比較簡單，沒什麼好說的，只是建議把關鍵詞進行分類監控匯總。主要包括但不限於：主關鍵詞、主要長尾詞、重要流量詞、品牌詞同樣建議做成excel表格，以供定期查詢，按照實際需求增減相關數據的查詢。查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。
2、通過什麼渠道來搜集數據互聯網時代也是工具代替人工的時代，用工具辦到的事既快又方便，何樂不為。①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據。既然是外部可查詢，一般的站長類工具都可以去查詢，筆者比較喜歡的有愛站和站長之家這兩個在線查詢網站。尤其是站長之家在數據方面做得比較專業。②網站流量統計數據。流量統計工具的功能已經豐富了，並且主流的cnzz、51la等都有數據下載功能。③可監控關鍵詞數據。這個如果是個人站長關鍵詞量比較小，那麼人工在搜索引擎和後台流量統計去一點點核實查詢比較准確。如果批量關鍵詞查詢，最好是使用工具去查詢，但目前的關鍵詞排名軟體在批量查詢中一般都會出現誤差，如果公司有能力，可以自己開發或編寫這類功能的程序軟體。3、如何分析搜集整理的數據成功者半九十，辛苦通過各種渠道觀察搜集的數據，最精華的最具價值的地方在於有人看，而且要會看，通過這些數據為自己的網站得到一些啟迪，並把它發揮出來為自身創造一定的利益。①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據。這些數據分析是作為一個SEO分析自身網站和競爭對手最常用也是最基本的能力。通過這些數據(一定時間的觀察後可繪製成趨勢圖)可以比較清楚的了解自身網站和競爭對手的網站優化情況以及在搜索引擎的權重表現。筆者簡單介紹下如何去解讀這些數據。
網路快照：一個網站快照越新，起碼證明一個網站的內容每天都有新鮮的，網路蜘蛛的抓取更新也是比較頻繁的，換言之，快照是網路蜘蛛對該網站的認可度。域名年齡：業界普遍認為，同等條件下，域名越老在搜索引擎獲得權重相對越高。響應時間：這反映出網站的伺服器性能的好壞。響應值越大，伺服器性能越差，當然無論對於用戶體驗還是搜索引擎都是極為不利的影響。同IP網站：可以查看該IP下有多少網站，可以大致區分出網站所有者是選擇網站託管還是購買獨立IP，如果是獨立IP，順便可以看出該所有者還有哪些網站，順藤摸瓜查看其他網站情況，知己知彼。PR值：這是之前谷歌官方對網站認可度和權重賦予的一種被外界了解的具體數值體現。雖然現在PR值越來越被淡化，但是作為可以衡量網站優劣標準的一個體現，仍具有參考價值。網路權重：這是第三方站長工具根據自身的運算體系揣測的網站在網路權重表現的一種數值，並沒有得到網路的官方認可。但是作為站長衡量網站在網路表現優劣的一個參考，也對廣大站長具有參考價值。反鏈數：通過站長工具查詢的搜索引擎的反鏈數值其實大多都不是很准確，尤其是網路反鏈，查詢命令得出的結果很不理想，網路反鏈值其實只是查詢的域名相關域的搜索結果。不論如何，對於了解自身的外鏈途徑和尋找了解競爭對手的外鏈手法也具有參考意義。收錄量：各搜索引擎的總收錄反映出網站在各個搜索引擎的表現。如果了解網站的總頁面數，也可以更清楚的判斷網站被各個搜索引擎收錄的情況，從而分析網站是否存在問題以及存在哪些問題。每日收錄/24小時收錄：反映出網站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和網站鏈接優化程度。排名詞量：通過查看自己和競爭對手網站的排名詞量，可以尋找網站優化的之間的差距，進而查看這些排名關鍵詞相對應的頁面優化情況。meta標簽：查看網站該頁面title、description、keywords是如何撰寫的，尤其是查看競爭對手。分析為何這樣寫，會學到更多。
②網站流量統計數據自身精確的網站流量統計數據可以讓站長對網站得到更多的了解。看出網站目前的優化情況，並可以為網站以後運營提供很好的參考。流量的分析往往不是單一的，是綜合多種數值進行分析判斷。這塊的分析也是最為復雜的。 IP：分析往往通過日期對比來進行的，比如本周三與上周三，本月上旬與上月上旬。通過分析查看流量的變化情況，可以看出網站最近的變化。當然也有一些其他因素要考慮，比如天氣、節假日、關鍵詞排名、網站伺服器有無宕機、新聞事件等等。PV：數值往往與跳出率和IP進行對比，從而判斷網站的用戶體驗和用戶黏性。uv：獨立訪客量，可以反映出有多少台電腦，也可能接近於多少真實人在訪問網站。人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率：IP與PV的比值，反映出網站用戶體驗好壞。受訪域名和頁面：可以看出網站哪些頁面比較受歡迎以及在搜索引擎的權重表現。來源：訪客是通過何種渠道進入到網站的，從而判斷網站的受眾，再進一步分析受眾相關屬性，可以更加清楚網站的目標人群以及網站運營策略執行情況。關鍵詞：用戶是搜索何種關鍵詞來到網站，為網站布置關鍵詞以及尋找關鍵詞優化是一個很好的途徑。訪客屬性：通過對訪客的地域、教育程度、瀏覽器、網路接入商、操作系統、終端類型等屬性的分析，可以更加詳細的了解網站用戶的情況，為以後網站的優化和運營提供參考。熱點圖：這個熱點圖功能，可以讓站長看到頁面內容被用戶點擊的情況，反映出網站頁面的用戶體驗度以及為頁面內容改進提供參考。
還有一些就不一一介紹了。③可監控關鍵詞數據相對來說這塊數據分析較為簡單些，通過對關鍵詞分類整理，然後查詢在搜索引擎的排名情況，進而對比分析關鍵詞帶來的轉化，可以看出優化情況。哪些還需要加強，哪些需要維護，哪些詞高排名卻沒有帶來實質的意義，進而調整網站優化策略。同時通過關鍵詞帶來的流量和轉化，也可以對比分析其它流量貢獻的轉化，進而為整個網站運營方向和公司預算做出參考。備註：筆者以上所談網站seo數據搜集整理及分析過程大部分針對中小型公司和個人站長而言，且由於精力有限，介紹內容也相對簡易，望見諒。後記：關於《大數據時代SEO數據如何搜集和分析》幾點說明之前寫過一篇《大數據時代SEO數據如何搜集和分析》，由於所寫內容比較多，而且很多內容都可以單獨摘要出來寫出一篇文章，融合在一篇文章中難免敘述不夠詳細。為避免篇幅過長影響閱讀，筆者在個人博客是分兩篇發表的，《seo數據如何規范化搜集整理》以及《網站seo數據如何分析》，除發表在個人博客外，把完整篇整合發表到了月光博客，標題未改。原本是為網站seo數據整理分析起一個規范說明作用，可能由於本人表達有限，導致很多網友誤解。本人在此特聲明以下幾點進行糾正：1.文章重點不在於「大數據」。為 避免引起誤解，在文章一再強調是為中小型企業seo數據整理分析提供借鑒，在開頭已表達「首先聲明，本文在數據高手面前，都有點多餘，都是小兒科的班門弄 斧，故請高手勿耽誤您的時間。」可能標題確實有點標題黨的意味，妄談了「大數據」，但是作為國內的廣大中小型企業，big data和CloudComputing很難在公司中體現出來，但是伴隨著big data和CloudComputing時代的到來，即便是中小企業特別是互聯網公司也會受到影響。筆者相信，大數據的核心並非是死的數據，而是對數據分 析預測能力，所以本文的核心也在數據的整理和分析，而不是去談對於中小企業不切實際的big data，更沒有談什麼大數據分析。如果不是跨國集團及大型企業，產生不了海量數據，請別一味談什麼大數據，只會誤人誤己，更不要迷信大數據2.文章內容由於篇幅有限不能詳細。筆者在文章末尾已給出聲明，限於篇幅長度和個人精力不能詳細闡述seo數據的搜集和分析工作，有些內容卻是介紹比較簡單，而且我也沒有打算把它寫作一篇教程。當然這些內容全是個人經驗之談，可能限於seo層面有些窄，但實屬個人原創，至於說什麼復制粘貼，或者說只是解釋了一些名詞，那麼我無話可說。我相信 響鼓無需重錘，沒必要手把手寫一篇教程式文章，這是寫給有一定基礎的SEOer和營銷團隊看的。3.為何要搜集seo相應數據文章已有解釋。很 多網友看了文章來問我為何要搜集那些數據或者問究竟要搜集哪些seo數據，其實雖然限於文章篇幅，但我還是大致列出了需要搜集整理的seo數據以及解釋了 為何要搜集這些數據，在如何分析搜集整理的數據這一段中其實不光是介紹了如何分析數據的內容，也簡單說明了為什麼搜集這些數據，因為知道如何來看這些數據 就明白了為何要搜集這些數據。4.excel表格只是起到簡單說明，並非真實案例說明。為了配合說明seo數據整理分析，只好自己臨時簡單製作了幾個excel表格，也限於篇幅緣故，詳細說明或者提供案例都讓文章顯得更長，只好作罷。說以再次請大家見諒沒有提供案例，excel表格也只是簡單說明，並沒有參考價值。5.本文重在思路，而非實例操作分享。很多網友說在空談理論，沒有實質性東西。抱怨這類的我不去解釋，因為多是外行。還是套用老話：響鼓不用重錘。本文只是在介紹一種搜集和分析的思路，以及簡單的一個流程和規范化的說明。那些想看手把手教程式的網友定然大失所望，因為沒有想要的所謂干貨，因為這不是。我的大部分文章都是在分享有關網路營銷經驗的思路和策略，很少談具體的技巧和手把手的教程式操作。因為我深信授之以魚不如授之以漁，同樣的操作方法和案例技巧並不一定適合於另一個網站，但是看問題的思路處理事情的策略才是值得分享和傳播的。