❶ 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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❷ 数据分析中数据获取的方式有哪些
方式1、外部购买数据
有很多公司或者平台是专门做数据收集和分析的,企业会直接从那里购买数据或者相关服务给数据分析师,这是一种常见的获取数据的方式之一。
方式2、网络爬取数据
除了购买数据以外,数据分析师还可以通过网络爬虫从网络上爬取数据。比如大家可以利用网络爬虫爬取一些需要的数据,再将数据存储称为表格的形式。
方式3、免费开源数据
外部购买数据要花费一定的资金,网络爬取对技术又有一定的要求,有没有什么办法能又省力又省钱的采集数据呢?当然有,互联网上有一些“开放数据”来源,如政府机构、非营利组织和企业会免费提供一些数据,根据需求你可以免费下载。
方式4、企业内部数据
了解了企业外部数据的来源,其实企业内部本身就会产生很多数据提供给我们分析,我们一起来了解一下吧。前面说了,内部数据通常包含销售数据、考勤数据、财务数据等。
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❸ 收集数据的方法有哪些
1、调查法调查方法一般分为普查和抽样调查两大类。
2、观察法
观察法是通过开会、深入现场、参加生产和经营、实地采样、进行现场观察并准确记录(包括测绘、录音、录相、拍照、笔录等)调研情况。主要包括两个方面:一是对人的行为的观察,二是对客观事物的观察。观察法应用很广泛,常和询问法、搜集实物结合使用,以提高所收集信息的可靠性。
3、实验方法
实验方法能通过实验过程获取其他手段难以获得的信息或结论。实验者通过主动控制实验条件,包括对参与者类型的恰当限定、对信息产生条件的恰当限定和对信息产生过程的合理设计,可以获得在真实状况下用调查法或观察法无法获得的某些重要的、能客观反映事物运动表征的有效信息,还可以在一定程度上直接观察研究某些参量之间的相互关系,有利于对事物本质的研究。
4、文献检索
文献检索就是从浩繁的文献中检索出所需的信息的过程。文献检索分为手工检索和计算机检索。
5、网络信息收集
网络信息是指通过计算机网络发布、传递和存储的各种信息。收集网络信息的最终目标是给广大用户提供网络信息资源服务,整个过程经过网络信息搜索、整合、保存和服务四个步骤
❹ 有哪些的数据获取方式
常用的数据获取方式有:
1、公开信息及整理
比如统计局的数据、公司自己发布的年报、其他市场机构的研究报告、或者根据公开的零散信息整理;
2、购买的数据库
市场上有很多产品化的数据库,比如Bloomberg、OneSource、Wind等等,这个一般是以公司的名义买入口,不光咨询公司还有很多高等院校及研究机构也买了;
3、自己的数据库
自己维护的数据库有,但是比较少,一是专业的数据公司差不多能想到的都做了,二是自己做数据库其实是一件很麻烦的事情。在有些数据是外界无法得到的情况下有可能自己维护一个小型的数据库;
4、咨询行业专家
当然是有偿的,这个在项目中应该蛮常见的。有些行业专家会专门收集和销售数据,想要的基本能买到。
5、发问卷
有时候为了单独的项目也会收集很特别的数据,如果外界实在没有但是项目上没有不行就只有自己做了,比如自己发发问卷之类的,但是这类数据需求要控制工作量,因为除非数据本身是交付内容之一,要不然不能为了个中间件花费太多时间和精力;
6、客户
有些数据就是来源于客户,甚至是咨询公司的产品。举个例子,比如HR咨询公司的行业工资数据、四大的一些数据库等等,这些数据的采集需要比较强的专业性或者时间积累,很大一部分是通过调查客户的HR收集来的数据进行统计的。
❺ 数据采集的方法有哪两类
1、离线搜集:
工具:ETL;
在数据仓库的语境下,ETL基本上便是数据搜集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中,需求针对具体的事务场景对数据进行治理,例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。
2、实时搜集:
工具:Flume/Kafka;
实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景,比方,用于记录数据源的履行的各种操作活动,比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景,数据搜集会成为Kafka的顾客,就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住,然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等),之后再写入到对应的数据存储中。
3、互联网搜集:
工具:Crawler, DPI等;
Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛,网络机器人,是一种按照一定的规矩,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本,它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。
除了网络中包含的内容之外,关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。
4、其他数据搜集方法
关于企业生产经营数据上的客户数据,财务数据等保密性要求较高的数据,能够通过与数据技术服务商合作,运用特定体系接口等相关方式搜集数据。比方八度云核算的数企BDSaaS,无论是数据搜集技术、BI数据剖析,还是数据的安全性和保密性,都做得很好。
❻ 数据收集的四种常见方式
数据收集的四种常见的方式包括问卷调查、查阅资料、实地考查、试验,几种方法各有各的又是和缺点,具体分析如下。
四是实验。实验设计数据是四种方法中最耗时间的一种,因为它是通过各种各样的实验来得到一个统一的方向,也就是说,在这个过程中,可能有无数次的失败。但是实验得到的数据是最准确的,而且可能会推动某个行业的进步。所以,实验收集数据的优点是数据的准确性很高,而他的缺点就是未知性很大,不管实验的周期还是实验的结果都是不确定性的。
随着科技的发展和大数据时代的到来,收集数据越来越容易,而大家也应该更注重于保护和利用数据。
❼ 数据采集的基本方法
常见的数据采集方式有问卷调查、查阅资料、实地考查、试验。
1、问卷调查:问卷调查是数据收集最常用的一种方式,因为它的成本比较低,而且得到的信息也会比较全面。
2、查阅资料:查阅资料是最古老的数据收集的方式,通过查阅书籍,记录等资料来得到自己想要的数据。
3、实地考查:实地考察是到指定的地方去做研究,指为明白一个事物的真相,势态发展流程,而去实地进行直观的,局部进行详细的调查。
4、实验:实验收集数据的优点是数据的准确性很高,而缺点是未知性很大,不管实验的周期还是实验的结果都是不确定性的。