大數據流量怎麼獲得

1. 數字化浪潮來襲，數字化時代生存，我們怎麼利用大數據來截取流量

首先是在數據的支持下，業務策略的精細化水平顯著提升，直接提升了轉化效果。活動迭代的節奏變快了。原本只能做一輪活動。通過快節奏的增長模式，可以支持兩輪甚至三輪。更多的嘗試意味著更多的數據，更多的數據意味著更精準的洞察。大量數據分散在不同數據分析師的代碼中。一組代碼不可重復使用，並且有線路障礙，因此您可以使用自己的標簽。

要知道大數據挖掘具有連續性、動態性和數據量大的特點。但大數據是衍生產品，不是流量定製數據，無法通過大數據獲取相關群體的行為和心理信息。而且，大數據往往是局部對象的全樣本，難以實現全對象關聯，導致城市現象揭示的片面性。

2. 大數據時代如何快速有效地吸引流量

大數據時代如何快速有效地吸引流量？引流的要點有哪些：
1、消費者決定引流的使用媒介。
在如今的時代，商品推廣渠道非常繁多，這就導致了媒介那頭的消費者愈發分散。如果引流者還想像過去般通過壟斷媒介通道來強制傳遞營銷信息，已經不可能了。在遍地都是媒介的時代，擺在引流者面前的，除了沒落的傳統媒介外，又有微博、微信、抖音、各個電商等主流媒介，還有很多其他看似不起眼的媒介，到底用哪一種或者哪一類媒介來傳遞營銷信息更有成效？答案是，別自顧自地去思考媒介選擇，而是要分析你的目標群體，他們喜歡用什麼媒介，你就使用什麼媒介進行引流。
2、消費者和引流媒介決定引流內容。
隨著大數據時代的來臨，消費者數據在數量和質量上都得到了突破。消費者常用哪些媒介？什麼樣的內容更能促使他們產生消費行為？在大數據技術的利好下，這些問題找到了答案。引流者可以基於大數據精準分析消費者的興趣習慣，從而製作對應口味的營銷內容。
此外，由於媒介的碎片化特性，在不同的媒介里，內容營銷也有不同差異。比如在小紅書上要會寫商品親身測評，在公眾號上要圍繞賣點或觀點寫文章。如果你的消費者喜歡用小紅書，那麼你就得學會寫好評測；如果你的消費者正好是某類KOL的粉絲，那麼你就可以考慮開展KOL合作打廣告了。
3、引流不是短期刺激，而是長期付出。
有的引流者，為了一時的效果，通過瘋狂的降價活動來進行引流，但短暫刺激後，這種做法留不住顧客，而且難以持續，是一種飲鴆止渴的辦法。所以，要基於長遠目光，放棄短暫紅利，追求持續引流，這才是營銷從業者在當下和未來需要踐行的思路。
本來，並不是所有互聯網生意，都屬於流量生意，只是流量的力量過於主宰這個時代，我們需要主動去適應時代的規則，在大數據的生態下，更好的掌握引流推廣的有效方式，讓流量思維轉換為流量生意。

3. 大數據系統的數據如何獲取

1、從資料庫導入

在大數據技術風靡起來前，關系型資料庫(RDMS)是主要的數據分析與處理的途徑。發展至今資料庫技術已經相當完善，當大數據出現的時候，行業就在考慮能否把資料庫數據處理的方法應用到大數據中，於是 Hive、Spark SQL 等大數據 SQL 產品就這樣誕生。

2、日誌導入

日誌系統將我們系統運行的每一個狀況信息都使用文字或者日誌的方式記錄下來，這些信息我們可以理解為業務或是設備在虛擬世界的行為的痕跡，通過日誌對業務關鍵指標以及設備運行狀態等信息進行分析。

3、前端埋點

為什麼需要埋點?現在的互聯網公司越來越關注轉化、新增、留存，而不是簡單的統計 PV、UV。這些分析數據來源通過埋點獲取，前端埋點分為三種：手工埋點、可視化埋點、自動化埋點。

4、爬蟲

時至至今， 爬蟲的數據成為公司重要戰略資源，通過獲取同行的數據跟自己的數據進行支撐對比，管理者可以更好的做出決策。而且越難爬蟲獲取競爭對手的數據，對於公司來說是越有價值。

4. 網路大數據在什麼地方獲取

網路大數據獲取的地方有（在法律范圍內，獲取公開數據）：

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

公共數據開放網站：

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

5. 大數據時代如何快速有效地吸引流量

你先要明確你的店鋪的定位，然後再通過大數據對客戶進行精準搜索，已達到精準拓客的目的，然後實現有效的引流，而想要進行大數據引流，你可以通過（曉客）來進行。

6. 互聯網是如何獲取流量

說起互聯網賺錢，不得不提到流量，流量決定能否賺到錢，如果能獲取到源源不斷的流量，那麼無論做什麼樣的項目，都能找到精準的人群進行轉化，從而變現。

流量是通過什麼渠道獲取的，答案很多人也知道，哪裡有人聚集，哪裡就能獲取流量，就拿運營頭條號來說，頭條的用戶以億為單位計算，而且頭條是普通人都可以入駐發文的，輸出了有價值的東西，那麼就能獲取到流量。

流量獲取分為主動和被動。主動就是我們出擊，去尋找去主動的加別人，但這類流量轉化變現效率很低，試想一下我們隨便找一個人，說我有一個可以做到月收入幾萬的項目，你加我吧，99塊賣給你，保證讓你賺錢，你覺得這樣會有幾個人相信你。

而被動流量，則是別人來主動加你，這樣的流量成交率是非常高的，而你需要做的，就是不斷的展示自己能提供的價值，當有需要的人看見時，只要他覺得可以，那麼就會主動的加你。

如何獲得源源不斷的自然流量，我一直認為，網站是一個很好的方式，為什麼？很多人都有網路搜索的習慣，想要了解的東西，往往是通過搜索引擎來獲得答案的，那作為網站，我們只需要做好SEO關鍵詞優化，做好排名，一旦有人搜索到你網站內容相關的東西時，就有機會進入你的網站，那這個時候，我們就會源源不斷的獲得自然流量，而自己需要做的，就是更新網站內容，做好關鍵詞。

網站就成為一個後期自動的獲客平台。

而網站一旦有了流量，就要思考變現，如今，搭建一個站點是越來越簡單了，而站點的盈利周期反而變得更加漫長，這也導致很多新手，在沒有看到希望時就已經放棄。

所以，做一個要賺錢的網站，不僅僅是做好被動流量那麼簡單，要先根據自己的需求，對盈利周期的長短和盈利大小，來決定做那種類型的。

比如，我想做一個能短期快速盈利的網站，那一定是選擇搜索量巨大的方向，按這個方向來決定網站內容。

這個方向可以舉一個簡單的例子，眾所周知，互聯網上的男性流量，存在著某種特定的需求，這種需求關乎著生理因素，而且搜索量是非常巨大的，那麼按照這個需求，基本可以確定出做哪一類網站可以獲得這些流量了，在法律允許的范圍內，搭建出滿足這類流量的網站，做好關鍵詞，就能快速的獲取到流量。

變現方式，一定要根據這類流量的需求，充分發揮自己的大腦，把能變現的方式都思考一遍，流量大了，總會有人買單。

7. 怎樣獲得流量

你可登錄中國聯通網上營業廳 > 辦理 > 訂購流量 選擇合適的流量包自助辦理流量包；
登錄中國聯通APP > 服務 > 辦理 > 流量包辦理 選擇合適的流量包自助辦理；
微信登錄綁定「中國聯通河南客服」，點擊 快捷辦理 > 流量包 登錄後選擇合適的流量包自助辦理。

8. 如何獲得移動數據流量

方法如下：
1、致電10086 進行人工服務，要求客服辦理移動流量套餐。
2、手機或電腦登錄中國移動網上營業廳。點擊登錄窗口，填寫手機號、手機密碼、驗證碼進行登錄，登陸後找到我的賬戶，在業務查詢或取消一欄下對所辦理的業務進行修改或取消，找到需要辦理的流量業務，點擊辦理即可。
3、攜帶身份證到附近營業廳辦理流量業務。

註：生效時間為本月話費結算以後 。

9. 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

10. 在如今的互聯網大數據時代，如何更好的獲得精準流量呢

在大數據時代，想要獲得精準流量，那麼就要通過內容來主動吸引潛在用戶主動來關注你的。