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獲取數據的合法方式有哪些

發布時間:2023-03-11 08:20:08

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。

以上是小編為大家分享的關於大數據公司的四種數據獲取方法的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❷ 數據分析中數據獲取的方式有哪些

方式1、外部購買數據



有很多公司或者平台是專門做數據收集和分析的,企業會直接從那裡購買數據或者相關服務給數據分析師,這是一種常見的獲取數據的方式之一。



方式2、網路爬取數據



除了購買數據以外,數據分析師還可以通過網路爬蟲從網路上爬取數據。比如大家可以利用網路爬蟲爬取一些需要的數據,再將數據存儲稱為表格的形式。



方式3、免費開源數據



外部購買數據要花費一定的資金,網路爬取對技術又有一定的要求,有沒有什麼辦法能又省力又省錢的採集數據呢?當然有,互聯網上有一些“開放數據”來源,如政府機構、非營利組織和企業會免費提供一些數據,根據需求你可以免費下載。



方式4、企業內部數據



了解了企業外部數據的來源,其實企業內部本身就會產生很多數據提供給我們分析,我們一起來了解一下吧。前面說了,內部數據通常包含銷售數據、考勤數據、財務數據等。



關於數據分析中數據獲取的方式有哪些,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。

❸ 收集數據的方法有哪些

1、調查法

調查方法一般分為普查和抽樣調查兩大類。


2、觀察法


觀察法是通過開會、深入現場、參加生產和經營、實地采樣、進行現場觀察並准確記錄(包括測繪、錄音、錄相、拍照、筆錄等)調研情況。主要包括兩個方面:一是對人的行為的觀察,二是對客觀事物的觀察。觀察法應用很廣泛,常和詢問法、搜集實物結合使用,以提高所收集信息的可靠性。


3、實驗方法


實驗方法能通過實驗過程獲取其他手段難以獲得的信息或結論。實驗者通過主動控制實驗條件,包括對參與者類型的恰當限定、對信息產生條件的恰當限定和對信息產生過程的合理設計,可以獲得在真實狀況下用調查法或觀察法無法獲得的某些重要的、能客觀反映事物運動表徵的有效信息,還可以在一定程度上直接觀察研究某些參量之間的相互關系,有利於對事物本質的研究。


4、文獻檢索


文獻檢索就是從浩繁的文獻中檢索出所需的信息的過程。文獻檢索分為手工檢索和計算機檢索。


5、網路信息收集


網路信息是指通過計算機網路發布、傳遞和存儲的各種信息。收集網路信息的最終目標是給廣大用戶提供網路信息資源服務,整個過程經過網路信息搜索、整合、保存和服務四個步驟

❹ 有哪些的數據獲取方式

常用的數據獲取方式有:
1、公開信息及整理
比如統計局的數據、公司自己發布的年報、其他市場機構的研究報告、或者根據公開的零散信息整理;
2、購買的資料庫
市場上有很多產品化的資料庫,比如Bloomberg、OneSource、Wind等等,這個一般是以公司的名義買入口,不光咨詢公司還有很多高等院校及研究機構也買了;
3、自己的資料庫
自己維護的資料庫有,但是比較少,一是專業的數據公司差不多能想到的都做了,二是自己做資料庫其實是一件很麻煩的事情。在有些數據是外界無法得到的情況下有可能自己維護一個小型的資料庫;
4、咨詢行業專家
當然是有償的,這個在項目中應該蠻常見的。有些行業專家會專門收集和銷售數據,想要的基本能買到。
5、發問卷
有時候為了單獨的項目也會收集很特別的數據,如果外界實在沒有但是項目上沒有不行就只有自己做了,比如自己發發問卷之類的,但是這類數據需求要控制工作量,因為除非數據本身是交付內容之一,要不然不能為了個中間件花費太多時間和精力;
6、客戶
有些數據就是來源於客戶,甚至是咨詢公司的產品。舉個例子,比如HR咨詢公司的行業工資數據、四大的一些資料庫等等,這些數據的採集需要比較強的專業性或者時間積累,很大一部分是通過調查客戶的HR收集來的數據進行統計的。

❺ 數據採集的方法有哪兩類

1、離線搜集:

工具:ETL;

在數據倉庫的語境下,ETL基本上便是數據搜集的代表,包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中,需求針對具體的事務場景對數據進行治理,例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。

2、實時搜集:

工具:Flume/Kafka;

實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景,比方,用於記錄數據源的履行的各種操作活動,比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景,數據搜集會成為Kafka的顧客,就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住,然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等),之後再寫入到對應的數據存儲中。

3、互聯網搜集:

工具:Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛,網路機器人,是一種按照一定的規矩,自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本,它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。

除了網路中包含的內容之外,關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。

4、其他數據搜集方法

關於企業生產經營數據上的客戶數據,財務數據等保密性要求較高的數據,能夠通過與數據技術服務商合作,運用特定體系介面等相關方式搜集數據。比方八度雲核算的數企BDSaaS,無論是數據搜集技術、BI數據剖析,還是數據的安全性和保密性,都做得很好。

❻ 數據收集的四種常見方式

數據收集的四種常見的方式包括問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗,幾種方法各有各的又是和缺點,具體分析如下。

四是實驗。實驗設計數據是四種方法中最耗時間的一種,因為它是通過各種各樣的實驗來得到一個統一的方向,也就是說,在這個過程中,可能有無數次的失敗。但是實驗得到的數據是最准確的,而且可能會推動某個行業的進步。所以,實驗收集數據的優點是數據的准確性很高,而他的缺點就是未知性很大,不管實驗的周期還是實驗的結果都是不確定性的。

隨著科技的發展和大數據時代的到來,收集數據越來越容易,而大家也應該更注重於保護和利用數據。

❼ 數據採集的基本方法

常見的數據採集方式有問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗。
1、問卷調查:問卷調查是數據收集最常用的一種方式,因為它的成本比較低,而且得到的信息也會比較全面。
2、查閱資料:查閱資料是最古老的數據收集的方式,通過查閱書籍,記錄等資料來得到自己想要的數據。
3、實地考查:實地考察是到指定的地方去做研究,指為明白一個事物的真相,勢態發展流程,而去實地進行直觀的,局部進行詳細的調查。
4、實驗:實驗收集數據的優點是數據的准確性很高,而缺點是未知性很大,不管實驗的周期還是實驗的結果都是不確定性的。

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