甘肅網路大數據哪裡來

Ⅰ 大數據的中的數據是從哪裡來的

大數據應用中的關鍵點有三個，首要的就是大數據的數據來源，我們在分析大數據的時候需要重視大數據中的數據來源，只有這樣我們才能夠做好大數據的具體分析內容。那麼大家知不知道大數據的數據來源都是通過什麼渠道獲得的？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
對於數據的來源很多人認為是互聯網和物聯網產生的，其實這句話是對的，這是因為互聯網公司是天生的大數據公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自核心業務領域，積累並持續產生海量數據。而物聯網設備每時每刻都在採集數據，設備數量和數據量都與日俱增。這兩類數據資源作為大數據的數據來源，正在不斷產生各類應用。國外關於大數據的成功經驗介紹，大多是這類數據資源應用的經典案例。還有一些企業，在業務中也積累了許多數據，從嚴格意義上講，這些數據資源還算不上大數據，但對商業應用而言，卻是最易獲得和比較容易加工處理的數據資源，是我們常用的數據來源。
而數據的來源是我們評價大數據應用的第一個關注點。首先需要我們看這個應用是否真有數據支撐，數據資源是否可持續，來源渠道是否可控，數據安全和隱私保護方面是否有隱患。二是要看這個應用的數據資源質量如何，是好數據還是壞數據，能否保障這個應用的實效。對於來自自身業務的數據資源，具有較好的可控性，數據質量一般也有保證，但數據覆蓋范圍可能有限，需要藉助其他資源渠道。對於從互聯網抓取的數據，技術能力是關鍵，既要有能力獲得足夠大的量，又要有能力篩選出有用的內容。對於從第三方獲取的數據，需要特別關注數據交易的穩定性。數據從哪裡來是分析大數據應用的起點，只有我們找到了好的數據來源，我們就能夠做好大數據的工作。這句需要我們去尋找數據比較密集的領域。
一般來說，我們獲取數據的時候需要數據密集的行業中挖掘數據，主要就是金融、電信、服務行業等等，而金融是一個特別重要的數據密集領域。金融行業既是產生數據尤其是有價值數據的基地，又是數據分析服務的需求方和應用地。更為重要的是，金融行業具備充足的支付能力，將是大數據產業競爭的重要戰場。許多大數據是通過在金融領域的應用輻射到了各個行業。
我們在這篇文章中為大家介紹了大數據的數據來源以及數據密集的領域，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

Ⅱ 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

Ⅲ 大數據創業 數據哪裡來

大數據創業：數據哪裡來？需要跨過幾道坎？

這篇文章考慮了很久也沒下筆，一方面想寫得干貨一些，一方面又想寫得引人入勝一些，糾結來糾結去，終於決定還是以一個中立的用戶角度去寫，盡量寫得大眾化一些。

2013年5月10日，在淘寶十周年晚會-馬雲退休演講中，馬雲說：這是一個變化的時代。還有人沒搞清楚PC，移動互聯網來了；還沒搞清楚移動互聯網，大數據來了。而變化的時代是年輕人的時代。

馬雲說的這句話很關鍵，他不僅提到了大數據，而且更是用一句話闡述了互聯網從PC時代，進化到移動互聯網時代，然後從移動互聯網時代進階到了大數據時代。有幾個關鍵點很重要：PC時代，全球催生了大量的互聯網上市企業，包括谷歌、亞馬遜、新浪、搜狐、新東方等等；

移動互聯網時代，中國創業熱潮風生水起，不僅有大量的移動互聯網（包括手游）企業赴美上市，更是誕生了無數個創業奇跡。移動互聯網不僅為我們的生活帶來了便利，更是把創業熱潮推向了歷史最高峰。

現在問題來了，大數據時代，創業熱潮是不是應該比移動互聯網時代更加熱鬧呢？大數據時代如何創業？大數據創業的門檻又有哪些呢？

先回答第一個問題：大數據時代，創業熱潮是不是應該比移動互聯網時代更加熱鬧呢？

據我了解，不是。走在中關村創業大街上，你能收到的100份融資BP里，可能有99份都是APP和O2O項目，但99家裡90%以上會重視大數據。

那麼大數據時代如何創業呢？請先了解一下大數據的創業門檻。

大數據大數據，沒有數據怎麼玩？那麼數據從哪裡來呢？

像網路、騰訊和阿里巴巴這樣的BAT企業，本身就積累了大量的數據，所以他們玩起大數據來，多半是「悶聲發大財」。當然了，也可以說幾句BAT企業玩大數據的例子，比如說網路旗下的「網路遷徙」、「網路精算」、「網路輿情」、「網路大數據預測引擎」等等，都是網路的大數據產品應用；阿里巴巴的話，「阿里雲」、「支付寶-花唄」、「支付寶-借唄」「芝麻信用」、「螞蟻金服」等等，都應有了大數據技術。而騰訊方面，「騰訊廣點通」、「騰訊雲分析」和微信等也都引用了大數據技術。

爾等屌絲沒有數據，如何玩呢？

首先，你可以通過第三方購買數據，比如說，數據堂就有很多數據出售和分享；
其次，你可以用爬蟲爬回一些數據來存儲；
再者，通過給企業、開發者、站長等等授權使用大數據工具來積累數據。這方面的新創企業包括Talkingdata、友盟和DataEye等。
最後，使用免費的政府、企業、和機構開放數據。比如說高德數據的API介面和微博商業數據API介面等等。

總體來說，解決好數據源是大數據創業的必要門檻。關鍵看你創業的項目是什麼。

在北京，我曾經參觀過一家大數據初創企業，當時他們還沒有拿到融資。我去他們的辦公區發現一幕特別心酸的事情。他們的員工擠在一間很小的屋子裡辦公，而兩件較大的屋子都用來安放大數據存儲伺服器。大數據的存儲量是很驚人的，這對機房和硬體設備也提出了新的挑戰。

這一點和移動互聯網不太一樣，你做一個APP，用電腦搞開發，伺服器用雲伺服器就行，按需購買。但是大數據不行，你沒法把自家的數據存儲在別人的雲伺服器上，一方面是安全因素，另外一方面也有產權因素。

硬體也是大數據創業的門檻之一，但不是最大 的門檻。順便補充一句，我曾經參觀過的那家大數據新創企業，目前已完成百萬美元的A輪融資，現在他們家的辦公區特別寬敞，恭喜星圖數據。

我認為大數據創業的最大門檻在於人才。和做APP不一樣，大數據創業你一個人乃至幾個人都是沒法玩轉的。初創企業你就往10-15人這樣的團隊先招人吧，這樣的團隊要包括Hadoop工程師、演算法工程師，數據建模工程師、架構師、NoSQL工程師、BI工程師等等，全都是技術要求較高、薪資要求也很高的人才。

大數據人才有多貴？在美國，在R、NoSQL和MapRece方面需求的專業人才薪水達到了每年約11萬5千美元，在中國也便宜不到哪裡去，沒有年薪30萬，你很難招到一個大數據人才。

也就是說，技術很牛的大數據人才，他的選擇面很寬，要麼早就進入BAT企業，要麼也是在不錯的企業拿著高薪，你要挖這樣的人才，除了錢，股票、期權、福利等等，都是必須付出的代價。

2015年-2016年是大數據人才最為匱乏的兩年，原因很簡單，各大剛剛開通了大數據科目的院校，學生還沒畢業；而招聘市場上的大數據人才需求量遠遠已經供不應求。除了BAT企業，通信企業、電力企業、金融銀行行業、醫療行業、工業、游戲行業等等，哪個行業不是都在招大數據人才？創業公司要在這么嚴峻的人才環境中找到適合自己的大數據技術人才，門檻可不止是錢。

說了人才，就要說技術了。大數據技術不是你懂C++或者R語言就夠了的，大數據有一整套自己的技術體系，包括統計、編程、JAVA、資料庫、Hadoop、Spark、NoSQL、機器學習、自然語言處理、演算法、數據可視化等等技術。光是Hadoop需要用到的技術和編程語言就有很多項。

而且市面上的大數據工具每家用的還不一樣，用開源軟體（如Hadoop、Spark）或者用SAP（SAP HANA）需要的技術也不一樣。技術要求較高，而擁有大數據綜合技術的人才又較少，這也成為了制約大數據創業的最大問題。

其實我不想寫錢，但是又必須寫錢。大數據行業創業不缺資本，只要你創業項目的商業模式沒問題，並且技術能力強，且團隊靠譜，無論在中國還是在美國，融個A輪還是沒有問題的，資本關注度很熱。但是你在拿到融資之前，自己啟動的資金就需要一大筆。人才、硬體和技術成本都較高。

這么理解吧，如果說，幾個好朋友湊50萬花3個月可以做一個APP項目，那麼要在大數據行業創業的話，請先准備600-800萬再來玩。

中國互聯網上最賺錢的行業是什麼？我認為是電子商務和網路游戲。電子商務和網路游戲也是互聯網變現最快的行業。而大數據，它的變現能力不如網路游戲和電子商務那般簡單直接。在我拜訪過的很多企業中，他們手裡有錢、有數據、有人才也有技術，但是他們不知道自己手裡的數據可以拿來做什麼。

也就是說，大數據目前沒有最明朗最直接的商業模式。大數據只有和業務場景結合，才能產生價值。

大數據就像石油原油一樣，你知道它在哪裡，你可以開采它，但是開采出來你還需要冶煉，並且經過減壓蒸餾、加氫精製、溶劑精製、溶劑脫蠟等煉制過程，成為成品油後運送到各個加油站，讓汽車加滿油後產生了動力才實現最終價值。大數據也一樣，需要一整套復雜 的過程才能實現商業價值。

那麼你可能會問了，大數據交易算不算是商業模式呢？我個人覺得，要看交易的是什麼東西？原始的非結構化的數據，後面數據清洗需要太多的工序，數據存儲也是很大的成本，這樣的交易代價太高。我相信無論是企業用戶也好，還是個人用戶也好，大家更傾向於購買「拿來就能用」的大數據數據源。

你說京東和騰訊完成首筆大數據交易，我覺得就是一個笑話，京東和騰訊的大數據不早就整合在一起了么？我用微信直接就能在京東購物，數據是互通的，何必交易？

所以說，大數據創業最難的還是在於商業模式的思考，如果你沒有找到一條讓大數據變現的渠道，那麼千萬不要忙著拉團隊創業。大數據行業創業，光有idea是不夠的，跑通整個商業模式才是關鍵。

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Ⅳ 大數據，雲計算中的海量數據是哪裡來的

都是為數據存儲和處理服務的；都需要佔用大量的存儲和計算資源，因而都要用到海量數據存儲技術、海量數據管理技術、MapRece等並行處理技術。因此，雲計算和大數據是一個硬幣的兩面，雲計算是大數據的 IT 基礎，而大數據是雲計算的一個殺手級應用。

Ⅳ 疫情大數據推送的數據來源於哪裡

疫情大數據推送的數據來源於三大運營商的數據。大數據分析指的三大運營商的大數據分析，依據個人用戶的手機曾經和哪些城市或者是哪些城市的某個區域的基站上進行過信令和數據的交互。

疫情防疫大數據分析

大數據分析基本是准確的，但是會有一定程度的擴大。運營商的基站是有比較准確的經緯度的，一般如果城市裡某個區域被確定為」中高風險「區域的話，政府有關部分會要求運營商提供在某段時間到過這些區域的用戶，給出相應的提醒。

運營商的內部人員，一般會在地圖上將要排查的區域周邊的基站框選，來率先定義中高風險區域的基站（小區），然後再去篩選某時間和這些基站（小區）發生過數據交互、信令交互的手機終端號碼。

為了確保不會有被遺漏的用戶，框選的范圍還要比實際的中高風險區域還要大一些，因為有些基站的覆蓋距離是比較遠的，某些基站如果天線傾角不合理的話，可能會在城區覆蓋2-3公里的。

Ⅵ 大數據從哪裡來

大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

大 數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、 GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到 其內在規律。

Ⅶ 大數據為什麼會有那麼多數據

因為我們平時在用的各個軟體，無時無刻都在收集著我們的個人信息、數據，所以大數據會有越來越多的數據。

大數據這個概念出現的幾率越來越多，是因為現在我們所處於這個時代上，很多信息都已經突發猛進，人們的生活水平都已經改善了，很多東西都是要通過大數據來統計，包括我們現在互聯網的一個進步之後。我們所處的一些東西之後，全部都是變成數字化，只有大數據才能夠實行。

大數據的來源非常廣泛，如信息管理系統、網路信息系統、物聯網系統、科學實驗系統等,其數據類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。大數據的主要來源。

(1)信息管理系統:企業內部使用的信息系統，包括辦公自動化等。信息管理系統主要通過用戶數據和系統二次加工的方式產生數據,其產生的大數據大多數為結構化數據,通常存儲在資料庫中。大數據的主要來源。

(2)網路信息系統:基於網路運行的信息系統即網路信息系統是大數據產生的重要方式，如電子商務系統、社交網路、社會媒體、搜索引擎等都是常見的網路信息系統。網路信息系統產生的大數據多為半結構化或非結構化的數據。

Ⅷ 大數據來自哪裡大數據會去哪裡

大數據來自哪裡?大數據會去哪裡?
初識大數據，首先我們需要知道什麼是大數據呢？用通俗一點的話來說就是一堆一堆又一堆的、海量的數據。通過網路我們知道「大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。」
在當下的互聯網飛速發展的時代，任何一個技術都是為了達到某種目的而發展的，而大數據從根本上來說就是為了做決定存在的，大數據為企業的決策提供有力的依據。比如市場方針的制定，精準營銷的目標群體、營銷數據等等。大數據的存在不僅是為企業提供了數據支撐，而且為用戶提供了更為便捷的信息和數據服務。
大數據體現的是數據的數量多，數據類型豐富。我們需要通過對數據的關系的的挖掘，才能最終將數據進行更好地利用。
誰是物聯網？
物聯網是什麼呢？通俗的概念來講，物聯網就是通過網路信息技術和工業自動化控制技術將硬體和網路進行有效的集合並通過感測器進行對應的信息控制，以此達到對物件的自動控制的混合網路。通過網路我們知道「物聯網（The Internet of things）就是物物相連的互聯網」。這有兩層意思：第一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；第二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算、泛在網路的融合應用。」
隨著工業控制、信息識別和互聯網網路的發展，物聯網將是下一個信息浪潮。
大數據與物聯網的聯系既有區別也關聯。以小編的個人愚見，物聯網行業如果需要有較好的發展，那麼需要大數據強力的支持，而針對物聯網行業的大數據，則是不斷來源於物聯網超級終端的數據採集。所以，物聯網對大數據的要求相比於大數據對物聯網的依賴更為嚴重。
大數據來自哪裡？大數據會去哪裡？
淺談大數據的來源
大數據的來源這個問題其實很簡單，大數據的來源無非就是我們通過各種數據採集器、資料庫、開源的數據發布、GPS信息、網路痕跡（購物，搜索歷史等）、感測器收集的、用戶保存的、上傳的等等結構化或者非結構化的數據。
淺談大數據能夠帶給我們什麼
大數據能給我們帶來什麼？很多公司現在都在炒大數據的概念，但是真正能做好的有幾個呢？大數據重在積累、強在分析、利於運用。沒有經過多年的有意的數據收集、沒有經過嚴謹細心的數據分析。那麼，如何來談論大數據能給企業或者個人來帶來便捷呢？
大數據能帶給企業的項目立項的數據支撐、精準化營銷、電商的倉位儲備等等。但是針對個人用戶有時候就是麻煩了，因為你隨時都可以接收到很多的營銷簡訊、隱私暴露太多。另外對於個人用戶大數據的好處是可以快速找到自己想要東西、為用戶提供信息服務、獲取消費指導等等。換個角度看問題的話，小編認為應該是利大於弊。
大數據是怎麼帶給我們想要的支撐？
龐大的數據需要我們進行剝離、整理、歸類、建模、分析等操作，通過這些動作後，我們開始建立數據分析的維度，通過對不同的維度數據進行分析，最終我們才能得到我們想到的數據和信息。
1、 項目立項前的市場數據分析為決策提供支撐；
2、 目標用戶群體趨勢分析為產品提供支撐和商務支撐；
3、 通過對運營數據的挖掘和分析為企業提供運營數據支撐；
4、 通過對用戶行為數據進行分析，為用戶提供生活信息服務數據支撐和消費指導數據支撐。
如何通過大數據挖掘潛在的價值？
模型對於大數據的含義
模型有直觀模型，物理模型，思維模型，符合模型等。我們在進行數據挖掘前需要考慮我們需要用這些數據來干什麼？需要建立怎麼樣的模型？然後根據模型與數據的關系來不斷優化模型。
只有建立了正確的模型才能讓數據的挖掘和分析更有便捷。

Ⅸ 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

Ⅹ 疾控中心大數據來自哪

大數據是根據我國三大運營商，根據基站發出信號，和手機號卡接收信號而查出來的。

自疫情爆發以來，網路一直與中國疾病預防控制中心密切合作，以人工智慧、大數據技術助力中國疾控中心監測疫情發展態勢、研判防疫科普需求，開發定製化的病毒RNA二級結構分析工具等，支持疫情防控和病毒研究工作。

4月24日，雙方合作取得最新進展，網路與中國疾病預防控制中心病毒病預防控制所(以下簡稱「中國疾控中心病毒病所」)達成戰略合作協議，雙方將聯合設立「中國CDC應急技術中心-網路基因測序工作站」，共同推動新冠肺炎病毒基因組分析與新型疫苗研究工作。

大數據在戰疫中的創新應用集中在三個方面：

一是疫情監測追蹤。在疫情趨勢研判、流行病學調查、輿情信息動態、人員遷徙和車輛流動、資源調配和物流運輸等方面，通過政企合作開發大數據分析產品或服務，為政府、企業和公眾提供實時動態的信息以輔助決策。全國各地很多科技企業都開發了各具特色的大數據平台和解決方案。媒體平台紛紛利用大數據技術繪制「疫情地圖」「遷徙地圖」，為公眾防範傳染提供方便。

二是疫情防控救治。基於對位置數據和行為數據的挖掘分析，進行高危人群識別、人員健康追蹤、區域風險預判等，實現分區分級的精準識別、精準施策和精準防控。大數據在病情診療、疫苗研發、醫學研究等場景中也發揮了重要作用。中國疾控中心等機構同國家超算中心、BAT等企業合作，藉助後者在算力、演算法、數據上的優勢加快了疫苗、葯物等的研發進度。

三是生產生活服務。諸多互聯網、大數據企業和網路平台發揮優勢為居民提供線上教育、在線醫療、遠程辦公、無接觸外送、在線娛樂等服務，大批中小微企業開啟數字化轉型。國家政務服務平台推出疫情防控健康信息碼，中國信通院聯合三大運營商推出「通信大數據行程卡」。

作為出行、復工復產復學、日常生活及出入公共場所的憑證，實現了健康碼全國互認、一碼通行。阿里「釘釘」、位元組跳動「飛書」、騰訊企業微信等產品則為遠程辦公提供了便利。