Ⅰ 旅游大数据怎么获取
旅游大数据怎么获取？旅游大数据获取，因为是实名制获取就可以的，实名制可以获取就可以的
Ⅱ 互联网公司是如何获取用户大数据的
两种方式：
一些互联网公司如腾讯、网络拥有自己的用户群体，用户每一次使用他们的产品都会被记录在数据库中；比如：你QQ的聊天记录，你上网络搜索了哪些关键字，这些在数据都会被存下来；用户量一大，时间一长，数据量就会大的惊人。
通过网络爬虫爬取网络上的数据
Ⅲ 网络大数据在什么地方获取
社区、论坛、微博、知乎、FACEBOOK、Twitter、Ins等社交媒体
网络、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎等搜索引擎
美团、大众点评、58同城、赶集网等信息分类网站
企查查、天眼查等企业工商信息API
智联、BooS直聘、拉勾、中华英才、领英等招聘网站
阿里巴巴、慧聪、商业新知、软服之家等ToB类平台或行业网站
政府数据开放平台
北京市政务数据资源网、上海市政府数据服务网、天津市信息资源统一开放平台、开放广东、浙江政务服务网“数据开放”专题网站、武汉市政务公开数据服务网、长沙市政府门户网站数据开放平台、苏州市政府数据开放平台、成都市公共数据开放平台、数据开放--四川省人民政府网站……
国家相关部门统计信息网站
中国人民银行、中国银行业监督管理委员会、中国证券监督管理委员会、中国银保险监督管理委员会、中国国家统计局……
国外数据开放网站
纽约政府开放数据平台、美国官网数据超市、新加坡政府开放数据平台、休斯顿市开放数据门户网站、Academic Torrents、hadoopilluminated.com、美国人口普查局、世界银行开放数据搜索网站、费城开放数据平台……
资源节选自：
【Open Data】国外开放数据中心及政府数据开放平台汇总
最全的中国开放数据(open data)及政府数据开放平台汇总
Ⅳ 通过什么渠道可以获取大数据
有个同学说得挺对，问题倾向于要的是数据，而不是大数据。
大数据讲究是全面性（而非精准性、数据量大），全面是需要通过连接来达成的。如果通过某个app获得使用该app的用户的终端信息，如使用安卓的占比80%，使用iPhone的占比为20%, 如果该app是生活订餐的应用，你还可以拿到使用安卓的这80%的用户平时网上订餐倾向于的价位、地段、口味等等，当然你还会获取这些设备都是在什么地方上网，设备的具体机型你也知道。但是这些数据不断多么多，都不够全面。如果将这部分用户的手机号或设备号与电子商务类网站数据进行连接，你会获取他们在电商网站上的消费数据，倾向于购买的品牌、价位、类目等等。每个系统可能都只存储了一部分信息，但是通过一个连接标示，就会慢慢勾勒出一个或一群某种特征的用户的较全面的画像。
Ⅳ 互联网大数据的获取方法有哪些
很多app都在安装的时候需要你点击同意读取 手机 访问权限，并且你在注册账号时需要实名认证或者手机认证。同时在你使用APP的时候根据你使用的日常收集数据。我国已经进入云数据时代，所以说知道你个人信息也正常。
Ⅵ 如何对大数据量的数据实时抓取
在企业级大数据平台的建设中，从传统关系型数据库（如Oracle）向Hadoop平台汇聚数据是一个重要的课题。目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等几种。Sqoop使用sql语句获取关系型数据库中的数据后，通过hadoop的MapRece把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS，其通过指定递增列或者根据时间戳达到增量导入的目的，从原理上来说是一种离线批量导入技术；DataX 直接在运行DataX的机器上进行数据的抽取及加载，其主要原理为：通过Reader插件读取源数据，Writer插件写入数据到目标 ，使用Job来控制同步作业，也是一种离线批量导入技术；Oracle Goldengate for Big Data抽取在线日志中的数据变化，转换为GGS自定义的数据格式存放在本地队列或远端队列中，并利用TCP/IP传输数据变化，集成数据压缩，提供理论可达到9：1压缩比的数据压缩特性，它简化了向常用大数据解决方案的实时数据交付，可以在不影响源系统性能的情况下将交易数据实时传入大数据系统。对比以上工具及方法，结合数据处理的准确性及实时性要求，我们评估Oracle Goldengate for Big Data基本可以满足当前大数据平台数据抽取的需求。
Ⅶ 大数据怎么收集
一般来说，有些人寻找数据，是为了做出正确的商业决策；有些人要完善自己的技能，在事业上更上层楼；另一些人或为社会，或为科学而搜寻数据。
特别是，有些人收集详细的数据，是为了做出统计分析，却不知道绝大多数的人可以找到已经为他们做好了一部分统计分析的资讯，包括报告、表单数据的总汇，甚至只是具体事实，几乎所有的人都能够找到对他们有用的数据。
由于不知道怎样寻找丰富的数据，许多人根本不去寻找。他们根据自己的个人观点做决定，或者根据新闻报导做决定，即使使用数据，也不知道使用对他们有用的数据类型或数据的来源。
想要找到需要的数据，必须要有明确的目标，和使用它的目地。资讯的目标越清晰，找到合适的资源就越容易。
下面是四种主要的数据来源，可以引导你找到最好的数据。
1）内部资讯
自己工作单位里面已经有的资讯，是获取数据首先应该考虑的地方。你可以找到对你的机构特别相关的、竞争者找不到的，详细的数据。
这并不容易，你必须明白是什么部门收集和保存这些数据，如何能够访问这个网址，以及允许什么样的用途。这是为什么明确的、详细的目标是如此的重要。
你可能需要向管理阶层提出正式申请，获得准许，而成功与否则要看你的特定目标和一个清晰的商业案例。
拒绝走后门或捷径的诱惑。 你的IT部门设下的规则也许让你头痛， 但是它们的设立是为了保证你的工作单位遵守法律。
2）政府及非营利组织
如果你必须从单位以外的地方搜寻数据，一定要尽量从政府机构或非营利组织搜寻资料。每一个政府机构都会收集数据，而且它们有法律上的义务同公众分享，至少分享一部分数据。 海量多的资料就在电脑、电话或公共图书馆里，等你使用。
政府机构的数据有些是交易型的 ，就是为了做出分析，特别收集起来的一份政府活动记录或统计； 例如财产转让和投票记录，就是交易型的数据。人口普查是统计数据，消费物价指数也是。虽然交易数据通常只有详细的表格，例如个人的交易记录，但是为了保护个人隐私，统计数据通常是汇总的型态。
有些机构的数据比别的机构有用，但是首先你得找到这个机构才能找到其它。需要一般美国人的数据，找美国人口普查局；需要知道猪腩的价格，找农业部。网上有一个门户网站data.gov，可以帮你找到数据，但是如果你不熟悉术语或找不到正确的名称，别放弃，可以打电话到似乎最适合的机构去问。
许多非营利组织是他们的专业领域中良好的数据来源。例如企业信息，就要调查相关的行业协会。一个很好的资料来源是《协会网络全书》（ Encyclopedia of Associations），包含有企业协会、社会事业协会和研究协会。这本书在大多数公共图书馆和大学图书馆里都可以找到。 记住，这些机构通常分享的资讯都是报告的形式，不是数据，所以向他们申请资讯时要说清楚你要的是数据。
如果网上找到的数据来源不明确、不对应，不要使用它。网上浮动的数据集对于练习数据分析的人可能很有用， 但是如果你要靠它来决定策略，你最好知道它的正确来源。
3）商业性
如果你需要的数据无法从内部、政府机构，或非营利组织得到，不妨考虑购买它。 有些由政府收集和格式化的数据意义重大，价钱也便宜。不过要小心，并非所有的商业性数据的质量都好。在花费大价钱购买以前，问问出售者数据是怎样得到的，如何处理的，并且调查一些样本。
4）收集新的数据
最后一招是，由于数据根本不存在，而无法找到时，不妨自己出去收集一下。这要看你需要的是什么数据。你可以根据你所需要的数据，进行一项调查，安装传感器或派人出去观察、衡量，得出数据。这可能会即花时间又花钱，好处是你收集的数据是你真正需要的，而且完全属于你自己。
Ⅷ 大数据公司的四种数据获取方法
大数据公司的四种数据获取方法_数据分析师考试
对于所有号称涉足大数据的互联网公司而言，可以从两方面判断其前景与价值，其一是否有稳定的数据源，其二是否有持续的变现能力，其中包含数据理解运用的经验积累。涉及大数据的公司发展在互联网时代如雨后春笋，除了巨头网络腾讯阿里巴巴外，还有一些成立时间不算久但底蕴深厚的公司。如国云数据、帆软等。不过不管公司多大，获取数据都是非常重要的基础。
就数据获取而言，大的互联网企业由于自身用户规模庞大，把自身用户的电商交易、社交、搜索等数据充分挖掘，已经拥有稳定安全的数据资源。那么对于其它大数据公司而言，目前大概有四类数据获取方法：
第一、利用广告联盟的竞价交易平台。比如你从广告联盟上购买某搜索公司广告位1万次展示，那么基本上搜索公司会给你10万次机会让你选取，每次机会实际上包含对客户的画像描述。如果你购买的量比较大，积累下来也能有一定的互联网用户数据资料，可能不是实时更新的资料。这也是为什么用户的搜索关键词通常与其它网站广告位的推荐内容紧密相关，实质上是搜索公司通过广告联盟方式，间接把用户搜索画像数据公开了。
第二、利用用户Cookie数据。Cookie就是服务器暂时存放在用户的电脑里的资料(.txt格式的文本文件)，好让服务器用来辨认计算机。互联网网站可以利用cookie跟踪统计用户访问该网站的习惯，比如什么时间访问，访问了哪些页面，在每个网页的停留时间等。也就是说合法的方式某网站只能查看与该网站相关的Cookie信息，只有非法方式或者浏览器厂家有可能获取客户所有的Cookie数据。真正的大型网站有自己的数据处理方式，并不依赖Cookie，Cookie的真正价值应该是在没有登录的情况下，也能识别客户身份，是什么时候曾经访问过什么内容的老用户，而不是简单的游客。
第三、利用APP联盟。APP是获取用户移动端数据的一种有效手段，在APP中预埋SDK插件，用户使用APP内容时就能及时将信息汇总给指定服务器，实际上用户没有访问时，APP也能获知用户终端的相关信息，包括安装了多少个应用，什么样的应用。单个APP用户规模有限，数据量有限，但如某数据公司将自身SDK内置到数万数十万APP中，获取的用户终端数据和部分行为数据也会达到数亿的量级。
第四、与拥有稳定数据源公司进行战略合作。上述三种方式获取的数据均存在完整性、连续性的缺陷，数据价值有限。BAT巨头自身价值链较为健全，数据变现通道较为完备，不会轻易输出数据与第三方合作(获取除外)。政府机构的数据要么全部免费，要么属于机密，所以不会有商业性质的合作。拥有完整的互联网(含移动互联网)的通道数据资源，同时变现手段及能力欠缺的运营商，自然成为大数据合作的首选目标。
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Ⅸ 如何获取真实的大数据信息
首先你的有足够的数据量，然后在从那么多的数据中提取出最有价值，最有可能达到转化的数据信息，就是这个样子的。柠檬学院大数据。
Ⅹ 如何从大数据中获取有价值的信息
同时，大数据对公共部门效益的提升也具有巨大的潜能。如果美国医疗机构能够有效地利用大数据驱动医疗效率和质量的提高，它们每年将能够创造超过3万亿美元的价值。其中三分之二是医疗支出的减少，占支出总额超过8%的份额。在欧洲发达国家，政府管理部门利用大数据改进效率，能够节约超过14900亿美元，这还不包括利用大数据来减少欺诈，增加税收收入等方面的收益。"
那么，CIO应该采取什么步骤、转变IT基础设施来充分利用大数据并最大化获得大数据的价值呢?我相信用管理创新的方式来处理大数据是一个很好的方法。创新管道(Innovation pipelines)为了最终财务价值的实现从概念到执行自始至终进行全方位思考。对待大数据也可以从相似的角度来考虑：将数据看做是一个信息管道(information pipeline)，从数据采集、数据访问、数据可用性到数据分析(4A模型)。CIO需要在这四个层面上更改他们的信息基础设施，并运用生命周期的方式将大数据和智能计算技术结合起来。
大数据4A模型
4A模型中的4A具体如下：
数据访问(Access)：涵盖了实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，包括结构化数据和非结构化数据。就数据访问来说，在你实施越来越多的大数据项目之前，优化你的存储策略是非常重要的。通过评估你当前的数据存储技术并改进、加强你的数据存储能力，你可以最大限度地利用现有的存储投资。EMC曾指出，当前每两年数据量会增长一倍以上。数据管理成本是一个需要着重考虑的问题。
数据可用性(Availability)：涵盖了基于云或者传统机制的数据存储、归档、备份、灾难恢复等。
数据分析(Analysis)：涵盖了通过智能计算、IT装置以及模式识别、事件关联分析、实时及预测分析等分析技术进行数据分析。CIO可以从他们IT部门自身以及在更广泛的范围内寻求大数据的价值。
用信息管道(information pipeline)的方式来思考企业的数据，从原始数据中产出高价值回报，CIO可以使企业获得竞争优势、财务回报。通过对数据的完整生命周期进行策略性思考并对4A模型中的每一层面都做出详细的部署计划，企业必定会从大数据中获得巨大收益。 望采纳