如何获取大数据信息

1. 如何获取大数据信息

一、公开数据库
　　常用数据公开网站：

　　UCI：经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。很经典也比较古老，但依然活跃在科研学者的视线中。

　　国家数据：数据来源中华人民共和国国家统计局，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，全面又权威。

　　亚马逊：来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。

　　figshare：研究成果共享平台，在这里可以找到来自世界的大牛们的研究成果分享，获取其中的研究数据。

　　github：一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，适合做研究和数据分析的人员。

　　二、利用爬虫可以获得有价值数据
　　这里给出了一些网站平台，我们可以使用爬虫爬取网站上的数据，某些网站上也给出获取数据的API接口，但需要付费。

　　1.财经数据，2.网贷数据；3.公司年报；4.创投数据；5.社交平台；6.就业招聘；7.餐饮食品；8.交通旅游；9.电商平台；10.影音数据；11.房屋信息；12.购车租车；13.新媒体数据；14.分类信息。

　　三、数据交易平台
　　由于现在数据的需求很大，也催生了很多做数据交易的平台，当然，出去付费购买的数据，在这些平台，也有很多免费的数据可以获取。

　　优易数据：由国家信息中心发起，拥有国家级信息资源的数据平台，国内领先的数据交易平台。平台有B2B、B2C两种交易模式，包含政务、社会、社交、教育、消费、交通、能源、金融、健康等多个领域的数据资源。

　　数据堂：专注于互联网综合数据交易，提供数据交易、处理和数据API服务，包含语音识别、医疗健康、交通地理、电子商务、社交网络、图像识别等方面的数据。



　　四、网络指数
　　百度指数：指数查询平台，可以根据指数的变化查看某个主题在各个时间段受关注的情况，进行趋势分析、舆情预测有很好的指导作用。除了关注趋势之外，还有需求分析、人群画像等精准分析的工具，对于市场调研来说具有很好的参考意义。同样的另外两个搜索引擎搜狗、360也有类似的产品，都可以作为参考。

　　阿里指数：国内权威的商品交易分析工具，可以按地域、按行业查看商品搜索和交易数据，基于淘宝、天猫和1688平台的交易数据基本能够看出国内商品交易的概况，对于趋势分析、行业观察意义不小。

　　友盟指数：友盟在移动互联网应用数据统计和分析具有较为全面的统计和分析，对于研究移动端产品、做市场调研、用户行为分析很有帮助。除了友盟指数，友盟的互联网报告同样是了解互联网趋势的优秀读物。

　　五、网络采集器
　　网络采集器是通过软件的形式实现简单快捷地采集网络上分散的内容，具有很好的内容收集作用，而且不需要技术成本，被很多用户作为初级的采集工具。

　　造数：新一代智能云爬虫。爬虫工具中最快的，比其他同类产品快9倍。拥有千万IP，可以轻松发起无数请求，数据保存在云端，安全方便、简单快捷。

　　火车采集器：一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息。

　　八爪鱼：简单实用的采集器，功能齐全，操作简单，不用写规则。特有的云采集，关机也可以在云服务器上运行采集任务。

2. 大数据系统的数据如何获取?

1、从数据库导入
在大数据技术风靡起来前，关系型数据库(RDMS)是主要的数据分析与处理的途径。发展至今数据库技术已经相当完善，当大数据出现的时候，行业就在考虑能否把数据库数据处理的方法应用到大数据中，于是 Hive、Spark SQL 等大数据 SQL 产品就这样诞生。
2、日志导入
日志系统将我们系统运行的每一个状况信息都使用文字或者日志的方式记录下来，这些信息我们可以理解为业务或是设备在虚拟世界的行为的痕迹，通过日志对业务关键指标以及设备运行状态等信息进行分析。
3、前端埋点
为什么需要埋点?现在的互联网公司越来越关注转化、新增、留存，而不是简单的统计 PV、UV。这些分析数据来源通过埋点获取，前端埋点分为三种：手工埋点、可视化埋点、自动化埋点。
4、爬虫
时至至今， 爬虫的数据成为公司重要战略资源，通过获取同行的数据跟自己的数据进行支撑对比，管理者可以更好的做出决策。而且越难爬虫获取竞争对手的数据，对于公司来说是越有价值。

3. 大数据获取方法有哪些?

UCI：经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。很经典也比较古老，但依然活跃在科研学者的视线中。


国家数据：数据来源中华人民共和国国家统计局，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，全面又权威。


亚马逊：来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。


figshare：研究成果共享平台，在这里可以找到来自世界的大牛们的研究成果分享，获取其中的研究数据。


github：一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，适合做研究和数据分析的人员。

4. 如何运用大数据

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法

 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计 
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
 
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language 
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：  
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类 
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity 
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and 
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
 
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户 
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这 
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
 
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
 
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

5. 如何运用大数据？

1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样...
2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本...
3.预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,

6. 如何进行大数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘流程：
定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

7. 如何利用大数据

大数据。这是一个术语，已在最近几个月自由抛圆。它是指数据集是如此之大，他们变得尴尬。面对它，不引人注意，但是，如果正确使用这些数据的价值是首屈一指的，这句话可能让大数据。本文将探讨大数据的影响，将有世界各地的营销（或有）。
什么是大数据？
正如我前面提到的，大数据是一个术语，指数据集（或数据集），是尴尬的工作，由于其规模，复杂性或增长率。对于一个数据集被视为“大”，它通常具有超过50TB大小，虽然在一些复杂的情况下，大小已经上升到多个PB。为了把一个PB的角度来看，相当于100万GB。
最近一个时期，有些大数据已成为一个时髦的词语。这样做的原因是，这是一个新的概念或一种新近发现的资源，但是，这仅仅是最近的技术发展远远不够，让我们在一个智能的，有见地的方式处理数据。
现在我们可以处理，虽然数据的分析和解释，它可以被用在许多方面，在许多不同的行业中。
大数据规模
大数据是如此不同， - 取决于数据集 - 它可以有或多或少是一个无限量的用途。这部分是因为我们生活在这样大大数据填充世界。
现代社会化媒体平台完全说明了这一点。知名的微博客网站Twitter时钟高达约12万亿字节的数据，每天，当你认为这完全来自140个字符的“推特”的土堆，它确实是显着的。然后，这些数据的解释和分析，形成产品的情感分析的基础上最终产品的改进。
他们处理甚至在Facebook更大的数据集。Facebook的超过500TB的数据，每天收集。此数据包括状态更新，喜好，上传的相片和所有其他的相互作用。
以较大的比例，据估计，90％，在世界上的数据已被收集在过去2年。这意味着有更多的数据，期间在2010年和2012年之间，比1000年之前。
因此，毫无争议的数据存在，但一旦你拥有它，你能做些什么呢？
使用大数据
不出所料，它是大企业在商业世界。在世界商业智能，数据通常可以被分为两组。第一组是交易数据。事务的数据是收集周围的事件，如网上购物，用户行程和物流。第二组是互动的数据。互动数据是收集周围人之间的相互作用。想想社交媒体配置文件，视频和照片。社交媒体上面的例子是一个完美的例子互动数据。
在Facebook的基础设施 - 副总裁杰伊·帕瑞克 - （相对）有句名言：“如果你不利用大数据，那么你不会有大的数据，你只是有一堆的数据。” 那么，什么可以被用于？
大数据正在成为一个大的方式，使企业能够超越竞争对手。案例研究表明，它可以用来增加市场份额，提高营业利润率，增加资本投资回报。
它可以被用来改善产品或服务，以及。公司可以分析一个产品如何被使用，谁使用它，他们认为，他们会改变什么。
也许最骇人的是，大数据可以用来了解你。你喜欢什么，不喜欢，你去过的地方更多。所有这一切都可以被用于目标广告和推销产品。以及消费者的信息是值得很多钱，如果出售，可以卖到几十万英镑身价不菲。为什么你认为Facebook是免费的吗？
这真的只是冰山一角，有这么多这是可能的。
更方便
大数据的独家资源的大企业大集的数据和近乎无限的计算资源。现在，情况并非如此，现在中小型企业和规模较小的组织可以利用大数据由于云计算。现在是大数据分析作为一种服务，这使得它更容易获得群众不再有如此大的初期资本支出。
这个水平的小型和大型企业之间的公平竞争，因为现在在一定程度上，如果你的数据，你可以使用它。

8. 如何利用大数据

大数据包含几个方面的内涵吧
    1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
    2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
    3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
    4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值。