现在谈论大数据已经没有新意了，形形色色的产品、平台和公司都贴满大数据标签，但大数据却并没有掀起预期飓风，甚至还被冠以“伪命题”污名。

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。大数据在核心领域的渗透速度有目共睹，然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。

因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？

数据采集(DAQ)， 又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。

线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。

内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。

大数据的主要来源：1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

传统数据采集的不足

传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。

大数据采集新的方法

以博为软件101异构数据采集技术为例：通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，基于底层IO请求与网络分析等技术，采集目标软件产生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软件系统调用。

技术特点如下：

1. 无需原软件厂商配合；

2. 实时数据采集，数据端到端的响应速度达秒级；

3. 兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据；

4. 输出结构化数据，作为数据挖掘、大数据分析应用的基础；

5. 自动建立数据间关联，实施周期短、简单高效；

6. 支持自动导入历史数据，通过I/O人工智能自动将数据写入目标软件；

7. 配置简单、实施周期短。

优点：其优势在于不需要“接口”配合，这就摆脱了对软件厂商的依赖。特别是在在需要集成多个系统数据时，不仅能节省大量时间、人力与资金，实现“一站式”完成；还避免了因个别系统开发团队解体、源代码丢失等原因导致系统数据集成出现烂尾的情况。

缺点：只采集Windows平台的各软件系统数据

版权声明：本文部分来自网络，如有侵权，请联系删除!

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

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

在高速发展的信息时代，大数据分析已经应用到各行各业，但是作为非专业人员对大数据的认识仍然很模糊，相信很多人和小源子一样，日常工作生活经常百度一下，上大众点评找吃的玩的，上58赶集找租房工作，各类网上商城的常客，那么在我们搜集信息、浏览商品的时候，各类数据便参与其中。

小源子在此通过具体的场景案例来给大家展示一下大数据的作用，以及如何高效快速地获取你需要的数据信息。配合发源地大数据交易平台官网食用，直观get新技能so easy~

场景一：视频节目运营问题需求：小刘是某传媒公司游戏节目的运营，每日都要统计节目在十几个平台的点击量、分享量等数据，还要监控多个竞品节目的数据做分析，手动统计耗时耗力且容易出错。

解决途径：通过发源地观看教程学习了数据采集引擎使用方法，通过免费的引擎轻松采集所需的节目数据，大大提升了工作效率。

场景二：新媒体营销问题需求：小A是一个新媒体营销专员，同时要关注大量不同的社交媒体，微博大V等，获取大量媒体数据特别耗费时间和精力，在对比分析时还容易出错，营销效果更是不理想。

解决途径：通过发源地可以定向获取大量微博用户信息，下载数据后，可以从中按一定条件或关键词，地域等特种筛选出目标用户，加关注后再进一步进行针对性营销，短时间就能收到很好的效果。

场景三：电商行业企业问题需求：某电商企业需要搜集分析竞品数据，完善营销策略提升产品竞争力。

电子商务平台和独立电子商务网站如淘宝，亚马逊，京东，当当网，一号店，唯品会，还有58同城，赶集网，大众点评等等，最近几年发展迅猛，爆炸式增长的电子商务数据背后隐藏着巨大的价值。也正是因为这样，许多电子商务网站都采取了各种措施来限制网络爬虫和采集程序 获取其数据，比如电话号码和价格等关键信息采用图片显示，评价通过Ajax延迟加载，还有很多信息需要登录，点击等才能查看。

解决途径： 发源地平台在电子商务数据方面也有非常广泛的应用，比如采集商品信息，商家信息，商品评论，甚至在多个电商平台之间同步数据。发源地采集引擎采用具有专利技术的网页分析定位引擎，不仅具有普通采集软件都有的功能，而且具有强大的突破防采集措施的能力。不仅以上情况都能轻松应对，甚至还能自动识别多套网页模版，根据不同情况执行不同的采集流程。通过发源地大数据交易平台，轻松定制所需数据。

场景四： 某咨询公司问题需求：收集行业数据，根据行业数据分析模型对数据分析，最后形成行业报告，白皮书等各种分析报告，提供给相关的企业。

传统的分析报告基本上采取抽样调查的方式来得到数据，比如在各大门户网站设立有奖调查问卷，收集用户的反馈信息，进行统计分析得出结论，这种方式不仅成本高，而且最重要的是得到的数据大部分都是虚假信息，填写调查问卷的并非真正使用产品或服务的用户，而是被奖品吸引去的，这样的调查数据跟实际情况差距很大，分析报告也失去了价值。

解决途径：该公司在发源地团队的帮助下，彻底改变了这一模式，使用发源地采集系统从真实用户聚集的网站采集用户的评论数据，购买记录等，从而得到了真正的一手数据。通过采集多个数据源，得到了整个市场的一手数据，各个不同数据源虽然差别很大，但是通过发源地采集系统，导出的数据格式都一样，这样用很低的成本就获得了海量的真实数据， 建立了一套基于真实大数据分析的研究理论，不仅成本更低，而且分析报告更精准反映市场，分析结论更具指导价值。 不仅客户愿意付更高的加钱来购买这种分析报告，该公司的口碑也越来越好。

场景五： 某政务部门问题需求：部门没有官网，不方便发布各类新闻公告及宣传。需要采集各大综合性网站关于某个县级市的相关信息，然后汇总，建立一个地方小门户网站。

解决途径：通过发源地平台购买和定制相关县级市的政务信息数据源，生成自动调用，自动更新的API接口，同步更新到自己的门户网站。

场景六：外贸营销问题需求：小王是外贸公司的营销员，平时的工作就是通过给国外的用户发送广告邮件，鉴于国外人使用电子邮件的习惯比较好，从而达到销售的目的，但是该外贸企业本身拥有的国外用户邮箱较少，也是经常使用的，时间比较陈旧，导致广告效果不是很好。小王想通过网络渠道来获取更多更新的国外用户邮箱，来提升企业的销量。

解决途径：小王在发源地发布了国外邮箱数据定制需求，很快就有开发者接单，双方在发源地数据交易平台完成交易，小王拿到了国外目标网站的用户邮箱（如Facebook等），还可以通过不定期的更新，使得公司销量稳步上升。

场景七：学习工具问题需求：小C大学的专业是数据分析、数据采集方向，为了做课题研究，经常需要收集大量数据作分析整理，这项工作通过人工整理耗时耗力，而且可能会因为要重复处理大量的数据而眼花缭乱导致出错，所以需要通过学习机器采集等技能来提高工作效率等。

解决途径：小C在发源地观看教学视频，轻松学习了数据采集技能，使用免费的采集引擎，创建目标数据源获取自己的目标数据，来做数据分析。而且创建的数据源，在发源地源供应市场，还可以获得销售收入，不仅如此，还可以在需求市场接单赚外块，一举多得。

场景八：app创业问题需求：小D想创建一个酒吧类的app，里面有上海各个酒吧的详细信息，希望在短时间内快速启动，但是不知道如何获取这些酒吧的详细信息，包括地址，电话，评论等。

解决途径：小D在发源地发现源供应市场有很多大众点评，美团等上面餐饮商家的信息，还可以定制个性化需求，于是通过发布上海酒吧信息的采集需求，很快就有开发者接单，并快速完成了任务，小D通过API调用，直接发布到自己的app中，项目快速启动。

场景九：网站运营问题需求：网站最重要的是内容，只有高质量，吸引人的，不断更新的内容才能为网站带来流量和人气。作为网站站长或者编辑，自己不可能像一线媒体一样派记者现场采编新闻，或者像作家一样埋头创作，但是简单的抄袭转载甚至伪原创风险更大，被搜索引擎封杀概率很高，需要高质量高效率地收集原始素材进行创作。

解决途径： 发源地团队倡导基于采集来收集原始素材，生成高质量的原创内容，利用发源地平台，可能非常简单的配置各种采集任务，无需花钱请人配任务，无需请技术人员写爬虫，任何站长和编辑都可以轻松地收集大量的原始素材，从而专心于根据原始素材生产高质量原创新内容，轻松提高人气和流量。

场景十：某工业制造公司问题需求：为塑造品牌形象，需要制作公司的宣传画册以及产品手册等，但是由于前期公司没有注重品牌方面，素材等相关材料都缺失。

解决途径： 互联网上存在大量公司所需要的材料，但是普通网络搜索耗时耗力且筛选不易，登录发源地数据交易平台，发现平台上不仅有现成的所需要的工业零部件行业网站的零件数据和图片等，还可以发布需求量身定做，大大节省了公司的人力成本，提高了工作效率。

场景十一：二手车企业问题需求：在二手车行业树立网络品牌，建立全国领先的新车及二手车信息发布，共享与交流平台。该公司刚成立不久，国内车辆交易市场现在非常繁荣，已经有大量著名网站已经在这一领域获得用户认可，想要在竞争激烈的领域占领市场份额确实不易。

解决途径：发源地团队通过跟客户的多次沟通，为该企业量身定制了一整套解决方案，实现了全国范围内新车，二手车数据的全自动采集与发布。

依靠为企业客户专属的企业云端集群，每天都有几十台IP不同的云端服务器按计划全自动从各大汽车行业信息平台采集数据。 发源地平台对采集回来的数据进行加工整理之后，进入企业专属的数据云仓库，然后通过专为企业客户打造的企业数据服务接口（DataAPI）定时同步最新数据到该公司数据库。该公司采编人员通过对数据的进一步整理后发布在其网站上。

通过发源地数据交易平台，该公司节省了大量的资源，免除了从各大数据源头收集各种不同信息的复杂过程。从而使公司资源专注与如何使用整理好的干净数据，在短时间内建立了一套完整的企业级数据平台，使得公司网站一上线，便拥有上百万的全国二手车数据和几十年的新车数据，另外新的数据则每天源源不断自动发布到公司网站，帮助企业网站迅速成为一家有影响力的大型汽车数据平台。

场景十二：学术研究问题需求：小花是一个硕士研究生，为了写学术论文和毕业论文，每日翻阅大量文献资料，需要很多数据材料做案例和论证支撑，仅仅靠百度一下很难搜集全面

解决途径：通过发源地使用免费的数据采集引擎，精准搜集到了自己想要的文献和数据

大数据采集与应用适配大至政府企业，小至个人爱好，以上场景举一反三，玩转大数据如此简单！

发源地每月都会有“大数据+垂直行业”的沙龙分享，同时作为国内首个基于自研SaaS2.0云采集引擎的大数据交易平台，支持海量数据的分布式采集、计算及处理，从而以技术驱动数据交易，让数据价值最大化。互联网开放数据、企业内部数据通过众包UGC模式采集/接入，进行清洗、过滤、脱敏处理后再交易，以数据和算法规则等形态沉淀在数据交易市场，满足企业对数据分析、数据运营及精准营销等方面的需求。

在尝试应对收集和分析大数据的挑战时，小型企业可能会觉得自己陷入了困境。不过，即使财富500强的IT预算比小企业过去的十年的收入还要多，小企业也不会被这些大公司远远地甩在后面。

而目前小企业利用大数据的机会从来没有这么好。多家企业已经在SaaS(软件即服务)平台上推出了大型数据收集和分析工具。这意味着小企业不需要投资昂贵的硬件，聘请昂贵的数据专家，然后自行部署复杂的算法。

但即使是SaaS大数据平台，企业仍然需要高质量的数据来帮助达成数据驱动的决策。再次，深吸一口气。虽然很多企业收集了大量的数据，但必须认识到要让信息能够为未来的分析进行正确分类。

1.交易数据

数据存储中最重要的一件事是场景数据。这些是包含多个变量的数据点。当顾客为你支付货物和服务时，企业需要知道：

他们消费了多少他们购买了什么他们什么时候购买什么促销或优惠券促使他们购买他们是如何支付的。如果企业部署了正确的POS软件，将能够自动将这些信息存储在CRM(客户关系管理)软件中。虽然存储客户支付细节有些不当，但是为了方便支付处理，除了在加密的数据库中，企业可以创建一个详细的非支付工具交易数据库，以便将来进行挖掘。

2.店内运营监控

大数据分析正在改变零售商经营店铺的方式。随着企业采用部署运动传感器的安全系统，可以跟踪客户在整个商店中移动的位置。企业将无法确定哪个客户的身份，但是企业能够了解每个部门有多少客户购物。

这些数据可以用来创建可以指导员工选择的趋势。对于没有部署特定人员的小型商店，需要的只是门口的柜台。

3.在线营销分析

当客户访问企业商店的网站时，谷歌分析应该能够为每位访客提供人口统计数据。这些信息可以帮助指导企业如何准备营销活动，以及网站的哪些方面最受关注。

网站热点图可以帮助企业了解网站上每个网页的哪些部分有着最多的鼠标者，强大的Facebook营销工具可以帮助企业向读者反映当前的关注点。

可以从网上与企业的品牌互动收集的数据量几乎是无限的。企业明智的做法是指导在线营销团队安装和定制插件和程序，将这些数据收集并存储在安全的地方供将来分析是明智之举。

4.客户回报计划

有没有想过为什么大型超市愿意给顾客提供折扣，只需要输入其电话号码或扫描奖励卡?因为客户购物档案对他们很有价值。根据其地址和消费习惯，他们可以估计顾客的年收入。

商家需要为自己的客户创建一个奖励计划。奖励计划将通过鼓励重复购物来提高商家的整体销售额。此外，还可以获取客户级别的数据，了解客户的购买方式、时间和内容。如果商家可以与电子商务网站同步，就可以获得额外的点数，以便在网上或在网上进行最终购买之前了解客户浏览商品的更多数据。

5.第三方促销

企业可以创建多个第三方忠诚计划，并与自己的个人会员计划配合使用。例如，Shopkick在进入商店时会以积分奖励购物者，拍摄赞助产品的照片，并使用链接的借记卡或信用卡来完成参与商店的购物。

首先，许多企业这些类型的节目愿意支付费用，以促进他们的商店和产品的销售。其次，所有这些数据都可以从管理移动应用程序的公司购买，这些数据将包括参与该计划的每家商店的旅行习惯和购买习惯。

这种数据可以帮助商家更好地分析未来的促销活动和捆绑优惠。

个性化是最终目标

当企业开始建立一个客户档案时，其营销团队深入到统计数据中是很重要的。企业对客户了解得越多，其个性化推广就越有效。采用电子邮件推销，以及采用标准化的线上和线下促销现在很难有更好的效果。

当客户感觉正在谈论自己的独特需求时，企业将体验到消费水平、购买频率，以及整体客户价值的巨大增长。这将有助于将投资于大数据收集和分析工具的成本分摊到大量的客户交易中，从而创建一个数据驱动的指导系统。

总之，各种规模的商店和企业可以采集大量数据。而得益于大数据SaaS平台，企业不再需要拥有内部数据收集和分析团队。通过配置现代POS软件来收集客户的非财务数据，可以将这些数据与所有其他数据源相关联。

随着客户与厂商进行互动，从研究到最终购买，企业将深入了解如何提供个性化的报价，这是产生客户忠诚度的关键因素。随着企业的发展与所观察到的市场需求进行对话，将发现扩展或将企业的产品和服务集中在对赢利产生最大影响的机会。

来源：互联网

数据肯定是无价的。但分析数据并非易事，因为结果越准确，成本就越高。鉴于数据急剧增长，需要一个过程来提供有意义的信息，最终变成实用的洞察力。

数据挖掘是指这个过程：在庞大数据集当中发现模式，将它转换成有效的信息。该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从庞大数据集中提取信息，并转换成易于理解的形式。本文介绍了广泛用于大数据行业的6种综合数据挖掘工具。

1. Rapid Miner

Rapid Miner是一个数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。它是领先的数据挖掘开源系统之一。

该程序完全用Java编程语言编写。该程序提供了一个选项，以便用户试用大量可任意嵌套的操作符，这些操作符在XML文件中有详细说明，可由Rapid Miner的图形用户界面来构建。

2. Oracle Data Mining

它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。该系统配合强大的数据算法，锁定最佳客户。

此外，它可识别异常情况和交叉销售机会，让用户能够根据需要运用不同的预测模型。此外，它以所需的方式定制客户画像。

3. IBM SPSS Modeler

说到大规模项目，IBM SPSS Modeler最适合。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。

它可广泛用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络。

4. KNIME

Konstanz Information Miner是一个开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。在商业智能界，KNIME号称是有助于为毫无经验的用户提供预测智能的平台。

此外，数据驱动的创新系统有助于发掘数据潜力。此外，它包括数千个模块和随时可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

5. Python

Python是一种免费的开源语言，因易用性常常与R相提并论。与R不同，Python学起来往往很容易上手，易于使用。许多用户发现可以在几分钟内开始构建数据，并进行极其复杂的亲和度分析。

只要你熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就很简单。

6.火车采集器

火车采集器由合肥乐维信息技术有限公司开发，是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件，通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息，可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文件或其他数据库系统中。

众所周知的阿里是一家购物公司，但却不知阿里除淘宝天猫外，其他旗下公司到底是做什么的？仅仅是为了赚钱，或者扩大市场？那么接下来我们看看马爸爸的战略布局：

阿里集团主要下属公司

v 阿里健康

v 滴滴快滴，高德地图

v 微博，陌陌

v 优酷土豆，阿里影业，光线

v 恒生电子

v 菜鸟网络

v 蚂蚁金服，支付宝

v 口碑，饿了么

v 淘宝，天猫

阿里的战略布局

阿里的公司布局范围为何如此之广？难道仅仅是为了不断的扩大资本或者开拓市场？其背后原因不止如此简单。马云的前瞻性早已在大数据时代布好了一局棋，那就是数据采集与数据分析和管理。为何这么说呢？那么接下来对其所属主要公司进行详细的分析。

阿里公司的数据采集

n 阿里健康，是对市场药品实时数据的采集

n 滴滴快滴和高德地图，是对大众出行数据的采集

n 微博和陌陌，是对人们社交关系数据的采集

n 优酷土豆与阿里影业以及光线，是对线上娱乐数据的采集

n 恒生电子，是对证券交易数据的采集

n 菜鸟网络，是对物流数据的采集

n 蚂蚁金服和支付宝，是对支付数据的采集

n 口碑和饿了么，是对餐饮服务数据的采集

n 淘宝天猫，则是对交易数据的采集

阿里数据的作用

阿里如此之大的数据量，自然引得更多商人在阿里入户。当阿里在淘宝与天猫中采集的数据被分享至各个商户手中时，大量的数据可以让商家更好的进行市场分析与自我产品定位，进而使市场资源配置更加完善，也使商家利润快速增长。这似乎是个很好的事情，但任何事物都有其两面性。假使这些大量的购物数据被无良商家所利用，会发生什么呢？这些购物数据中包含用户是否常购买品牌产品，或者是否常购买低价货，那无良商家拿到这些数据后会做些什么？如果你常购买品牌产品，那商家就会给你发真货，因为数据告诉他，你懂是不是真货。但你常购买低价货呢？不好意思，只发高仿品。同样，数据告诉他，你的消费水平不高，“见少识窄”只给你高仿，不能再真了。另外，若你平时购物的退货率低，那好给你瑕疵产品，因为数据告诉他，你会将就。最后，若你所购买商品，在你居住地并无专卖店，直接给你假货，因为地址数据告诉他，你没办法验证真假。

看到这里，你是否为之一颤呢？

什么是网络爬虫

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。

小编记得有一个知名的网站号称最强大的“黑暗”搜索引擎工具Shodan，互联网上最可怕的搜索引擎！小编的确进去看过，搜索TP-LINK后，出现了大量的路由器，我点击任何一个所有信息都是可以看到的，包括国家，主机名等等，有兴趣的大家可以去官网上看看

在如今这个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物，而面临的问题就是大数据隐私

你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。

更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。

而我认为手握大数据还应该有大数据的思维，才能更好的利用！好的用途有：

大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；

大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；

大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；

大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；等等

今天在知乎上看到了一个帖子，分享给大家，不知大家看完有何感想

我们今天浅谈了一下大数据，希望不了解的朋友看一下，第二个方面今天我们不做程序员，教你如何进行简单的爬虫，将自己需要的大数据进行搜集，分享几个的小白上手易操作爬虫软件，感兴趣的可以试一下。

第一个：八爪鱼 大数据

第二个极搜客 这两个都是有免费的

第三个 熊猫采集 这个大家可以试用一下，并不是免费的

其他的比较专业的有Arachnid、EX-Crawlere、HerDy等等

好了，今天的文章到此结束了，希望能帮助到大家，对爬虫有兴趣的朋友可以试试我分享的这三款软件，个人认为极搜客还是蛮不错的，谢谢大家看我的文章，知数码行天下每天不断更新新的文章！

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

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尽管“大数据”一词近年来屡遭热捧

但很多人都还不知道什么是大数据

更不知道大数据有甚卵用

这两年，发现“大数据”这个词出现的越来越频繁了

不仅企业，连国家都在部署大数据战略

一番百度了之后

Oh~ emmmmmmmmm~ +_+

还是没搞懂大数据到底是个什么玩意儿

直到有一天

我发现一个秘密

不管我在网上搜索什么

页面都会跳出我要搜索的相关产品或关联事物

然后，我恍然大悟！

所谓大数据，就是算法！

它能够“算”出我们“心中所想”

那么问题来了

大数据技术是如何采集到我们的信息的呢？

数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。

数据采集系统整合了信号、传感器、激励器、信号调理、数据采集设备和应用软件。在数据大爆炸的互联网时代，数据的类型也是复杂多样的，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。结构化最常见，就是具有模式的数据。非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。大数据采集，是大数据分析的入口，所以是相当重要的一个环节。

我们首先来了解一下数据采集的三大要点：

一、数据采集的三大要点

（1）全面性

数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。

比如对于“查看商品详情”这一行为，需要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。

（2）多维性

数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。

比如“查看商品详情”这一行为，通过埋点，我们才能知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品id等多个属性。从而知道用户看过哪些商品、什么类型的商品被查看的多、某一个商品被查看了多少次。而不仅仅是知道用户进入了商品详情页。

（3）高效性

高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。也就是说采集数据一定要明确采集目的，带着问题搜集信息，使信息采集更高效、更有针对性。此外，还要考虑数据的及时性。

不同应用领域的大数据其特点、数据量、用户群体均不相同。不同领域根据数据源的物理性质及数据分析的目标采取不同的数据采集方法。

那么，接下来我们再来了解一下常用的数据采集的方法。

常用的数据采集方法归结为以下三类：传感器、日志文件、网络爬虫。

（1）传感器

传感器通常用于测量物理变量，一般包括声音、温湿度、距离、电流等，将测量值转化为数字信号，传送到数据采集点，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。

（2）系统日志采集方法

日志文件数据一般由数据源系统产生，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。

很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。

（3）Web 爬虫

网络爬虫是指为搜索引擎下载并存储网页的程序，它是搜索引擎和 web 缓存的主要的数据采集方式。通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。

此外，对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，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做的很好。

数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。