不知不觉间，“云计算”、“互联网思维”、“大数据”等词汇变得耳熟能详。大数据的规模效应给金融、教育、物流等行业带来了新的机遇与挑战。大数据时代的到来，对于招标投标领域意味着什么呢？

合肥乐维技术有限公司

招投标数据采集行业中的佼佼者

互联网上有很多公布投标信息的网站，招标公告中的信息是有很大的价值的。

比如你想了解一个公司的资质，你想了解一个项目的投资资金，你想知道招投标公司之间的关系，这些都能从招投标信息中分析出来，数据是分析的基础，只有获得大量数据，分析才更准确更有说服力。

乐维公司多年来一直持续进行相关项目，优秀的采集团队，多年以来在大数据采集方面的充分经验更是让其在招投标领域如虎添翼。

能“采”还会“管”

就属乐驰分布式采集

在招投标数据采集管理分析领域乐维也有妙招，这便是乐驰分布式采集系统，针对当下广大中小企业对“实时、高难、海量”级大数据业务场景的根本需求研发的一款高效能分布式采集系统。

众所周知，当今社会是差异性社会，乐驰分布式采集系统何以在市场的考验下脱颖而出呢？

传统的招投标领域有四大难题：

第一，难以科学确定采购需求。

第二，信息搜寻成本较高。

第三，决策成本高。

第四，中标后监督和矫正成本高。

大数据时代的到来，恰恰解决了这些困扰技术人员多年的难题。

首先，利用大数据建立动态采购信息数据库，包含招标人、投标人的基本信息和交易信息。

其次，大数据为评标提供有力支撑。

第三，以大数据思想建立承包商履约信息系统主要包含两类信息：一是承包商的基本信息，二是承包商的诚信档案。

相对传统数据库和电子化，大数据看似只是一个简单的技术演进，其实具有本质的差别。大数据在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都具有革命性。

乐驰分布式采集系统

五大特色让乐驰脱颖而出

优势一、分布式云采集：采用效率更高的分布式采集框架、可将数据分配到不同节点服务器。最大支持200集群节点，单日数据采集量可达亿级别。

优势二、高效存储发布：HBase集群服务器，弹性扩容，在系统中增加存储节点即可增加存储容量和处理性能。获取的数据可自动发布到用户的网站和数据库中。

优势三、强力的统计和监控系统：信息实时监控，多维度，多角度查看任务实时状态，历史数据查看分析，有序地捕获终端日志与统计。

优势四、可视化Web管理：新增多重管理配置，所有管理操作均可在网页上完成，方便管理人员使用

优势五、完善的拓展服务：乐驰配备数据挖掘业务链中应具备的所有拓展服务，如验证码识别和IP代理等，帮助用户从从数据采集到数据分析，拥有一站式的解决方案。

投标数据哪里找

中国合肥找乐维

在互联网时代，社会数据参与分享增加了透明性。我们不再是追求资源的拥有，而是在于追求利用全社会范围的资源，通过提高资源协调、配置和使用能力，提高资源的使用效率，创新服务的内容，提升服务的质量。

多年以来，合肥乐维在招投标大数据采集领域一直不断努力，现已经采集上千家网站的详细数据。

如果您对传统企业互联网转型、大数据、工业4.0等内容的文章、资料、PPT等感兴趣（有提供下载哦~），欢迎关注强企阅闻公众号。

来源／钱塘大数据

在这个用数据说话的时代，能够打动人的往往是用数据说话的理性分析，无论是对于混迹职场的小年轻，还是需要数据进行分析和研究的同学，能够找到合适的数据源都是非常重要的。特别是想要对一个新的领域进行研究和探索，拥有这个领域的数据那都是有十分重要的意义的。

1.－ 国家数据 －

http://data.stats.gov/index.htm

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，对于社会科学的研究不要太有帮助。最关键的是，网站简洁美观，还有专门的可视化读物。

2.－ CEIC －

http://ceicdata/zh-hans

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。

3.－ wind（万得）－

http://wind/

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，据说很受国内的商业分析者和投资人的亲睐。

4.－ 搜数网 －

http://soshoo/

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。

5.－ 中国统计信息网 －

http://tjcn.org/

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，建立了以统计公报为主，统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻、主要统计指标排行等。

6.－ 亚马逊aws －

http://aws.amazon/cn/datasets/?nc1=h_ls

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。

7.－ figshare －

https://figshare/

研究成果共享平台，在这里你会发现来自世界的大牛们的研究成果分享，同时get其中的研究数据，内容很有启发性，网站颇具设计感。

8.－ github －

https://github/caesar0301/awesome-public-datasets

如果觉得前面的数据源还不够，github上的大神已经为大家整理好了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，简直是做研究和数据分析的利器。

随便上几个图，满满的都是资源啊

免责声明:本公众号所载文章为本公众号原创或根据网络搜集编辑整理，文章版权归原作者所有。如涉及作品内容、版权和其他问题，请与我们联系！ 文章内容为作者独立观点 ，并不代表兮易强企赞同或支持其观点。

做网络营销

不论是个人还是公司都想要实现产品的渠道拓展和推广宣传

但绝大多数的企业都不能达成想要的效果

其实原因有很多

一、想要做好网络营销

客户是王道

没有强大的客户群做后盾

网络营销的销量不过是空想罢了

当下客户渠道大多以网络大数据信息采集的方式来获取

如云速数据挖掘

通过输入行业关键字

就能一键采集指定区域的客户信息和联系方式

省时高效

二、通过客户信息

从分考虑分析目标群体的生活轨迹和习惯

来预测客户下一步的消费行为

以正确的时间正确的方式传达产品信息

从而完成营销活动

三、产品文案的策划一定要以客户需求为重点

并且简单易懂、快速吸引客户眼球

才能使转化率达到最佳

一、大数据应用思维

【例1】

产品经理给大数据部门提了个需求：我想知道所有用户的标签，比如哪些用户喜欢时尚类型的微博、哪些用户是单身狗等，好给这些人针对性推阿里巴巴的广告，而且很急，下个月新版本就要上线。

大数据部门的程序员们收到需求之后，一分析，数据有好几百TB，一台机器跑要跑7个月（200多天），所以得用分布式计算。于是搞了100台服务器，并把这100台服务器分成两部分，一部分有90台，叫Master，负责划分数据，分配数据处理任务；一部分有10台，叫Worker，负责归并数据块，计算出最终结果。

服务器搭建好了，架构弄好以后，程序员开始分头写程序，一部分负责写数据文件的划分，把文件分成一小块一小块来处理；一部分负责写计算任务调度，就是把划分好的数据文件分配到90台Master服务器中；一部分负责写归并处理程序，部署到剩下的10台Worker服务器，接收那90台服务器传过来的数据，并计算结果；一部分负责写出错检测，检查哪些机器挂了导致计算任务停止了，一旦发现出错了，把计算任务分配到其他正常的服务器上计算。

10台Worker服务器根据1，2，3...10，进行了编号，假设每个人的都有一个微博ID（是数字）,按照微博ID的个位数来进行划分，比如我ID是 1001，那我的处理结果会在1号服务器，ID是100213，那么处理结果就在3号服务器。

假设上面的流程都正常，因为机器多了，原本需要200多天的任务，有了100台机器，结果3天就跑完了！得到了这样的微博用户特征（@大师兄[单身概率 88%，科技工作者概率90%，性别男概率100%，本科毕业概率81%，收入水平5000元/月概率 10% ...]）。

二、数据处理的流程

大数据的数据处理这件事用一种非技术的角度来看的话，可以按处理顺序分为三个部分，第一个部分是数据采集，第二个部分是数据存储，第三个部分是数据分析，这也是大数据搭建的基本产品模型。

1、数据采集

● 基本原则

全：多种源（客户端、服务端、数据库等），完善的数据源（零售、C端、电商、供应链等）全量而且非抽样

细：Who、When、Where、How、What

数据采集最重要的就是数据源，数据源好，后面的事情都很容易。但如果数据源就有问题或是太差不全之类的，后面有些问题用再复杂的算法可能都解决不了，可能都是很难得到正确的结论。所以数据采集处理流程有两个基本的原则，一个是全，一个是细。

● 全：就是说我们要拿多种数据源，不能说只拿一个客户端的数据源，服务端的数据源没有拿，数据库的数据源没有拿，做分析的时候没有这些数据你可能是搞歪了。大数据里面讲的是全量，而不是抽样，因为数据之间可能有很大差异。比如纵向里，做全国零售数据分析的时候，不能只把四川或者北京的拿来分析，因为它一定代表不了黑龙江、甘肃等地方，所以必须要全量分析全国数据。横向里，我们在分析某个商品的总的销售情况的时候，我们除了分析线下零售数据还有需要C端外送数据和电商数据，因为一个东西可能在公司的多个业务系统上销售。所以对于多个业务系统的公司，需要每个业务系统涉及的数据都要足够全，不能有任何一个系统有缺失。

● 细：其实就是强调多维度，在采集数据的时候尽量把每一个的维度、属性、字段都给它采集过来。比如：像 where、who、how 这些东西给它替补下来，后面分析的时候就跳不出这些能够所选的这个维度，而不是说开始的时候也围着需求。根据这个需求确定了产生某些数据，到了后面真正有一个新的需求来的时候，又要采集新的数据，这个时候整个迭代周期就会慢很多，效率就会差很多，尽量从源头抓的数据去做好采集。

● 数据清洗：在数据采集过程种需要对源数据做清洗处理。其实也是对数据做加工的过程，确保命名约定，编码结构，属性维度等一致性。因为本身的源数据会存在垃圾数据，本身也是杂乱的没有很好的逻辑，数据清洗的过程就是让数据更具逻辑性，更干净有序的存储。

2、数据存储

①、数据建模

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。 将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程（实体一般是表）。在软件工程中，数据建模是运用正式的数据建模技术，建立信息系统的数据模型的过程。（百度百科）

数据模型就是对现实世界的一个抽象化的数据的表示。大数据的数据建模则是基于大数据本身的数据量、数据特征、业务需求、还有自身分析重点和目标做的数据模型。我们可以针对分析的需求对数据重新进行解码，它内容可能是一致的，但是我们的组织方式改变了一下。就拿用户行为这块数据来说，就可以对它进行一个抽象，然后重新把它作为一个判断表。数据建模时常常考虑的有两个概念，一个是维度，一个是指标

通常各个业务系统，一般前端做一个请求，然后对请求经过处理，再更新到数据库里面去，数据库里面建了一系列的数据表，数据表之间都是很多的依赖关系。这些表一个业务项发展差不多一年以上它可能就牵扯到几十张甚至上百张数据表，然后把这个表直接提供给业务分析人员去使用，理解起来难度是非常大的。数据建模则可以把这些关系重构，让业务人员更容易理解。

②、数据仓库

● 面向主题：数据仓库是围绕着一些主题，如顾客，供应商，产品，销售等创建的。数据仓库关注决策者的数据建模与分析，排除对决策无用的数据，提供特定简单明确的数据视图。

● 集成：构造数据仓库时，数据来源是多种异构的数据源，使用数据清洗和数据集成技术，确保命名约定，编码结构，属性维度等一致性。

● 伴随时间变化：数据仓库存储从时间维度提供信息，所以每一条数据必须包含时间维度，同时也就需要各个业务系统在建表时加入“创建时间、修改时间、创建人、修改人、是否删除”五个字段

● 非易失：数据仓库不同于普通的业务应用数据，它跟操作环境下的应用数据是分离的，所以它不需要参与事务处理和并发控制。通常它只需要两种数据访问：数据的装入（抽取）和数据访问，不存在数据更新或者数据删除，所以数据修改时需要加入数据修改时间、修改人，数据删除时在数仓标记数据已经删除。

数据仓库在创建的时候需要分库和分表：创建表时根据数据清洗阶段进行分库，根据主题域进行分表。

③、数据集市

数据集市(Data Mart) ，也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。数据中心的重点就在于它迎合了专业用户群体的特殊需求，在分析、内容、表现，以及易用方面。数据中心的用户希望数据是由他们熟悉的术语表现的。

用通俗的话说数据仓库是为数据集市提供服务，在数据仓库里，每个数据单元都与特定的时间相关。数据仓库包括原子级别的数据和轻度汇总的数据，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策。而数据集市就是数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只面向某个特定的主题。为了解决灵活性与性能之间的矛盾，数据集市就是数据仓库体系结构中增加的一种小型的部门或工作组级别的数据仓库。数据集市存储为特定用户预先计算好的数据，从而满足用户对性能的需求。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。

在数据结构上，数据仓库是面向主题的、集成的数据的集合。而数据集市通常被定义为星型结构或者雪花型数据结构，数据集市一般是由一张事实表和几张维表组成的。

数据集市特点：

● 数据集市的特征包括规模小。

● 有特定的应用。

● 面向部门。

● 由业务部门定义、设计和开发。

● 业务部门管理和维护。

● 能快速实现。

● 购买较便宜。

● 投资快速回收。

● 工具集的紧密集成。

● 提供更详细的、预先存在的、数据仓库的摘要子集。

● 可升级到完整的数据仓库。

3、数据分析

当数据采集回来并存储好以后就可以在这基础上运用这些数据来做数据分析了，对于互联网产品常用的分析方式有四种：

①、多维度分析： 多维事件的分析，对不同维度之间的组合、关系进行分析。

②、漏斗分析：对于电商、订单相关的这种行为的产品来说非常重要，要看不同的渠道转化这些东西，一个用户从做第一步操作到后面每一步操作，可能是一个杂的过程。

③、留存分析：用户来了之后我们希望他不断的来，不断的进行购买，这就是留存。

④、回访分析：回访是留存的一种特别的形式，可以看他一段时间内访问的频次，或者访问的时间段的情况

上面说的四种分析结合起来去使用，对一个产品的数据支撑、数据驱动的这种深度就要比只是看一个宏观的访问量或者活跃用户数就要深入很多。

对于大数据的理解

大多人还停留在很大的数据这一概念上

其实不然

大数据指的是存在于网络上的海量的信息碎片

通过类似云速数据挖掘这种先进的技术将其采集、整合、

从而发现隐藏于其中的关联信息

下面通过三个核心来解读什么是大数据信息采集

一、大数据营销是将所有营销行为和销售行为数据化

将这些可挖掘、整理的数据作为营销活动的核心部分

贴合需求打造符合市场及消费需求的商业模式、

二、大数据信息采集实现线上线下结合的网络营销时代

线上的营销活动不受时间空间限制

将线上数据与传统模式结合起来

打通数据库实现技术共享

将是未来营销工作的首要重点

三、大数据信息采集实现企业高效转化

大数据营销的核心意在大规模的个性化互动

指的是有针对性的传播内容

更加人性化的服务

而实现这以核心的基础就是大数据信息采集