❶ 如何運營一家數據標注公司（資源特點篇）
首先我們要能夠准確的了解資源公司的特點，這樣才能更好的為其提供符合自身特點的服務。
目前市場上的AI公司、AI企業、AI研究所大致分為以下幾種,對於與數據標注公司的合作來說他們各有各的優勢和劣勢，這里對以下突出的幾類進行分析：
1. 初創型 這里指的初創型公司一般指未進行過階段融資的初次創業型公司。
優勢：
◆ 溝通成本低 初創型公司的核心創始人一般都是公司的核心技術人員，所以他們對數據標注的結果有清晰的需求認知，能夠清楚嚴謹的表述出需要 標注數據 的規則，數據標注公司與此類 資源 公司在溝通上比較簡單，能夠快速的直入主題，迅速建立供需關系，省去冗長的上報、各級的批復等溝通環節。
◆ 結算時間快 這類資源公司本身公司架構也相對簡單，對於標注完成後的結款時間相對也較短。
劣勢：
◆ 需求連貫性不強 因為初創型公司很多沒有穩定的甲方，同時公司在同一時期對接的甲方數量並不是一定的，有可能在某個月中會有很多，同樣也可能一個沒有。這就導致了在數據的需求連貫性上並不是很強。
◆ 標注需求量不大 在與甲方溝通合作的路上，展示型項目產品並不需要大量數據的驗證。更多時候都是以小批量數據進行產品的小樣展示，因為初創公司也要考慮項目的成功率和標注成本之間的關系。
2. 企業型 這里指已經形成一定規模的人工智慧企業，同時可能已經獲得多輪融資。
優勢：
◆ 數據連貫性強 這里指的一定規模的人工智慧企業可能已經是市場上第一梯隊的領跑者，因為有成熟的產品和合作對象，其在產品需要進行迭代和研發關聯 產品 時是需要大量標注數據作為模型訓練的。同時因為其在業界的影響力，與新的需求商進行合作時的成單率也要遠高於初創AI公司。
◆ 數據價值高 因為大型公司需要綜合保密、質量、工期等多方面因素，同時因為已經與需求公司建立了正式的合作關系，此類型的AI公司在提供的數據標注單價上是要略高於初創型企業。
劣勢：
◆ 結算周期長 因為此類公司的結構相對復雜，同時結構越復雜的公司其對於支出資金的流程也越謹慎，這種謹慎就會導致合同內的結款周期遠遠高於初創型企業。
◆ 溝通成本高 因為此類公司的架構相對復雜，一般一個項目的啟動流程是「演算法團隊將需求提供給項目經理，項目經理聯系數據標注公司試標-數據標注公司試標完畢反饋-項目經理檢查並反饋給演算法團隊」。這其中就避免不了多人傳達規則時出現的模糊情況，需要大量的時間進行溝通和驗證。同時在項目啟動時的流程也相對復雜，不僅需要演算法確認規則，需要財務確認支付方式，需要法務進行合同審核，需要項目主管領導批准，這些都會使數據 標注公司 的溝通成本大大增加。
3. 科研型 這里指各類政府、大學等行政事業單位的科研部門。
優勢：
◆ 結算時間短 一般的科技機構的審批方式都是先進行項目報備，在項目報備通過的時候其實這部分的項目資金就已經預留出來了，只要數據標注公司能夠按時按量的完成項目內容同時提供合同內規定的相關發票，就可以順利結算。
◆ 溝通成本低 一般的科研機構都是由項目負責導師指定聯系人進行與數據標注公司的溝通，同時被指定人一般也都是項目的參與人，所以在規則的制定上更為清晰，與初創公司一樣，能夠快速的進入主題，大大節省了數據標注公司在溝通方面所花費的時間。
劣勢:
◆ 數據連貫性不強 因為此類科研所的項目基本都是階段性的，一類產品上線後，相關產品再進行上線需要周期。
◆ 找尋成本高 因為科研機構的特殊性，在市場上很難准確就定位到需求部門，在眾多部門中確立需求部門並與之建立起合作關系是需要耗費大量的時間和精力。
4. 綜合型 向AI化轉型的各類傳統 行業 企業。
優勢：
◆ 數據連貫性強 因為涉及傳統生產的轉型，該類企業一般都有獨立的AI產品研發組，同時因為此類公司本身的體量和市場佔有率，會使其對於需要轉型的領域和需求產品更為寬泛。
◆ 數據量大 因為AI轉型除了成熟的技術支撐之外，最重要的就是時間，越快將生產結合AI的企業，其市場競爭力也就越明顯。而如何能讓計算機快速的進行訓練呢？除了演算法團隊的技術支撐，剩下的就是給計算機提供大量的符合模型識別的標注數據。
劣勢：
◆ 結算周期長 和企業型公司性質相同，由於龐大的內部結構，項目資金的結款周期相較於初創型公司和研究所會大大增長。
◆ 工期緊張 因為有轉型這個宏觀任務，所以一般此類企業都對轉型項目的落地時間有明確的規定，說簡單一些就是工期緊、任務重。由於這種特點， 數據標注公司 在承接此類公司的項目時，需要有大量的人手進行數據標注，這對於公司本身的管理無疑也是巨大的挑戰。
本文所說的每種公司都有各自的渠道獲取特點，請持續關注博客，我們會在接下來更新更多的相關內容。
❷ 如何找到公司數據
在網上查找該公司的資料，公司介紹中會有職工數據等資料。還可以在以下數據網中找到：1、國家統計局;2、國家數據;3、搜數網;4、中國的Bloomberg;5、CEIC;
一、國家統計局
國家統計局的官方網站，匯集了海量的全國各級政府各年度的國民經濟和社會發展統計信息。
二、國家數據
數據來源於中國國家統計局，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，較為全面和權威。
三、搜數網
已載入到搜數網站的統計資料達到7,874本,涵蓋1,761,009張統計表格和364,580,479個統計數據，匯集了中國資訊行自92年以來收集的所有統計和調查數據，並提供多樣化的搜索功能。
四、萬得被譽為中國的Bloomberg，在金融業有著全面的數據覆蓋，金融數據的類目更新非常快，很受國內的商業分析者和投資人的親睞。
五、CEIC
最完整的一套超過128個國家的經濟數據，能夠精確查找GDP, CPI, 進口，出口，外資直接投資，零售，銷售，以及國際利率等深度數據。其中的「中國經濟資料庫」收編了300,000多條時間序列數據，數據內容涵蓋宏觀經濟數據、行業經濟數據和地區經濟數據。
❸ 企業如何有效地進行數據挖掘和分析
經常聽人提到數據分析，那麼數據怎麼去分析？簡單來說，就是針對一些數據做統計、可視化、文字結論等。但是相比來說，數據挖掘就相對來說比較低調一些，這種低調，反而意味著數據挖掘對研究人員的要求要更高一些。
要想將製造數據的價值真正挖掘出來，做到最大化的有用且高效，可從以下三個方面來計劃： 第一步：明確數據採集的源頭，需要對內部現有的儀器設備做一個全面的排查，明確數據採集的時間頻率、採集的關鍵信息點、控制圖分析類型、控制指標、異常處理等信息。
第二步：明確數據的可用性，同時，確保生產製程的穩定性。用於制訂長期戰略決策的數據，必須從長期的維度來挖掘、分析數據，找到最關鍵的數字趨勢，突出值得關注的信息。
第三步：數據價值的衡量指標，對於收集的數據，有哪些衡量指標？這些指標對自上而下和
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❹ 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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❺ 請問一般公司里的資料庫，最初的數據來源是如何
1，來自網路上找到的公司信息，比如阿里巴巴上供應商或者買家的資料 2，來自展會，可以參加一些大型的展會，以此吸引經銷代理商 3，來自業務員出去跑業務獲得的資料。