❶ 如何运营一家数据标注公司（资源特点篇）
首先我们要能够准确的了解资源公司的特点，这样才能更好的为其提供符合自身特点的服务。
目前市场上的AI公司、AI企业、AI研究所大致分为以下几种,对于与数据标注公司的合作来说他们各有各的优势和劣势，这里对以下突出的几类进行分析：
1. 初创型 这里指的初创型公司一般指未进行过阶段融资的初次创业型公司。
优势：
◆ 沟通成本低 初创型公司的核心创始人一般都是公司的核心技术人员，所以他们对数据标注的结果有清晰的需求认知，能够清楚严谨的表述出需要 标注数据 的规则，数据标注公司与此类 资源 公司在沟通上比较简单，能够快速的直入主题，迅速建立供需关系，省去冗长的上报、各级的批复等沟通环节。
◆ 结算时间快 这类资源公司本身公司架构也相对简单，对于标注完成后的结款时间相对也较短。
劣势：
◆ 需求连贯性不强 因为初创型公司很多没有稳定的甲方，同时公司在同一时期对接的甲方数量并不是一定的，有可能在某个月中会有很多，同样也可能一个没有。这就导致了在数据的需求连贯性上并不是很强。
◆ 标注需求量不大 在与甲方沟通合作的路上，展示型项目产品并不需要大量数据的验证。更多时候都是以小批量数据进行产品的小样展示，因为初创公司也要考虑项目的成功率和标注成本之间的关系。
2. 企业型 这里指已经形成一定规模的人工智能企业，同时可能已经获得多轮融资。
优势：
◆ 数据连贯性强 这里指的一定规模的人工智能企业可能已经是市场上第一梯队的领跑者，因为有成熟的产品和合作对象，其在产品需要进行迭代和研发关联 产品 时是需要大量标注数据作为模型训练的。同时因为其在业界的影响力，与新的需求商进行合作时的成单率也要远高于初创AI公司。
◆ 数据价值高 因为大型公司需要综合保密、质量、工期等多方面因素，同时因为已经与需求公司建立了正式的合作关系，此类型的AI公司在提供的数据标注单价上是要略高于初创型企业。
劣势：
◆ 结算周期长 因为此类公司的结构相对复杂，同时结构越复杂的公司其对于支出资金的流程也越谨慎，这种谨慎就会导致合同内的结款周期远远高于初创型企业。
◆ 沟通成本高 因为此类公司的架构相对复杂，一般一个项目的启动流程是“算法团队将需求提供给项目经理，项目经理联系数据标注公司试标-数据标注公司试标完毕反馈-项目经理检查并反馈给算法团队”。这其中就避免不了多人传达规则时出现的模糊情况，需要大量的时间进行沟通和验证。同时在项目启动时的流程也相对复杂，不仅需要算法确认规则，需要财务确认支付方式，需要法务进行合同审核，需要项目主管领导批准，这些都会使数据 标注公司 的沟通成本大大增加。
3. 科研型 这里指各类政府、大学等行政事业单位的科研部门。
优势：
◆ 结算时间短 一般的科技机构的审批方式都是先进行项目报备，在项目报备通过的时候其实这部分的项目资金就已经预留出来了，只要数据标注公司能够按时按量的完成项目内容同时提供合同内规定的相关发票，就可以顺利结算。
◆ 沟通成本低 一般的科研机构都是由项目负责导师指定联系人进行与数据标注公司的沟通，同时被指定人一般也都是项目的参与人，所以在规则的制定上更为清晰，与初创公司一样，能够快速的进入主题，大大节省了数据标注公司在沟通方面所花费的时间。
劣势:
◆ 数据连贯性不强 因为此类科研所的项目基本都是阶段性的，一类产品上线后，相关产品再进行上线需要周期。
◆ 找寻成本高 因为科研机构的特殊性，在市场上很难准确就定位到需求部门，在众多部门中确立需求部门并与之建立起合作关系是需要耗费大量的时间和精力。
4. 综合型 向AI化转型的各类传统 行业 企业。
优势：
◆ 数据连贯性强 因为涉及传统生产的转型，该类企业一般都有独立的AI产品研发组，同时因为此类公司本身的体量和市场占有率，会使其对于需要转型的领域和需求产品更为宽泛。
◆ 数据量大 因为AI转型除了成熟的技术支撑之外，最重要的就是时间，越快将生产结合AI的企业，其市场竞争力也就越明显。而如何能让计算机快速的进行训练呢？除了算法团队的技术支撑，剩下的就是给计算机提供大量的符合模型识别的标注数据。
劣势：
◆ 结算周期长 和企业型公司性质相同，由于庞大的内部结构，项目资金的结款周期相较于初创型公司和研究所会大大增长。
◆ 工期紧张 因为有转型这个宏观任务，所以一般此类企业都对转型项目的落地时间有明确的规定，说简单一些就是工期紧、任务重。由于这种特点， 数据标注公司 在承接此类公司的项目时，需要有大量的人手进行数据标注，这对于公司本身的管理无疑也是巨大的挑战。
本文所说的每种公司都有各自的渠道获取特点，请持续关注博客，我们会在接下来更新更多的相关内容。
❷ 如何找到公司数据
在网上查找该公司的资料，公司介绍中会有职工数据等资料。还可以在以下数据网中找到：1、国家统计局;2、国家数据;3、搜数网;4、中国的Bloomberg;5、CEIC;
一、国家统计局
国家统计局的官方网站，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息。
二、国家数据
数据来源于中国国家统计局，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，较为全面和权威。
三、搜数网
已加载到搜数网站的统计资料达到7,874本,涵盖1,761,009张统计表格和364,580,479个统计数据，汇集了中国资讯行自92年以来收集的所有统计和调查数据，并提供多样化的搜索功能。
四、万得被誉为中国的Bloomberg，在金融业有着全面的数据覆盖，金融数据的类目更新非常快，很受国内的商业分析者和投资人的亲睐。
五、CEIC
最完整的一套超过128个国家的经济数据，能够精确查找GDP, CPI, 进口，出口，外资直接投资，零售，销售，以及国际利率等深度数据。其中的“中国经济数据库”收编了300,000多条时间序列数据，数据内容涵盖宏观经济数据、行业经济数据和地区经济数据。
❸ 企业如何有效地进行数据挖掘和分析
经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，就是针对一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
要想将制造数据的价值真正挖掘出来，做到最大化的有用且高效，可从以下三个方面来计划： 第一步：明确数据采集的源头，需要对内部现有的仪器设备做一个全面的排查，明确数据采集的时间频率、采集的关键信息点、控制图分析类型、控制指标、异常处理等信息。
第二步：明确数据的可用性，同时，确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据，必须从长期的维度来挖掘、分析数据，找到最关键的数字趋势，突出值得关注的信息。
第三步：数据价值的衡量指标，对于收集的数据，有哪些衡量指标？这些指标对自上而下和
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❹ 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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❺ 请问一般公司里的数据库，最初的数据来源是如何
1，来自网络上找到的公司信息，比如阿里巴巴上供应商或者买家的资料 2，来自展会，可以参加一些大型的展会，以此吸引经销代理商 3，来自业务员出去跑业务获得的资料。