大数据如何获得？如何统计分析（智网云联官网）
大数据如何获得？如何统计分析
从数据源角度，可以将大数据统计工具分两类：有数据源和无数据源。
有数据源
解释：依靠海量网络数据为数据源，整理呈现分析最终展现出来给你看的统计工具。
此类工具包括：
百度指数：以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台：
5118：可掌控一些大网站运营所需的关键数据（如今日头条）
阿里指数：电商必备的行业价格、供应、采购趋势分析工具
其他还包括微信指数/搜狗指数/360指数/微指数……
无数据源
解释：工具本身是不带数据源的，需要企业根据需要去导入数据。
此类工具包括：
fineBI：新一代自助大数据分析的BI工具，所见所得的自助式数据分析
Tableau：将数据运算与美观的图表嫁接在一起。
其他还包括魔镜/RapidMiner……
以上答案由数据化管理云平台【简道云 】整理提供
主要讨论大数据的分析
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
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(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。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(AI, Artificial Intelligence)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。
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。
大数据或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。在商业领域指的是所涉及的资料规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。对于组织和个人职业生涯而言,成功的大数据项目应该都是一场成果显著的胜利。但如果优先顺序出错，那么大数据项目在实行伊始便注定将以失败告终。区分数据真实度（veracity）、可视化（visualization）（value）的优先顺序是成功的关键。
大数据处理具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
我了解的利用大数据引擎系统帮助传统企业做精准营销的公司是湖北米多科技，他们有完整的数据系统，利用二维码为入口，全场景赋码的理念和空码赋值的技术，重构传统品牌企业大数据基因。关于如何获取大数据和如何进行统计分析，你可以查查他们的官网 湖北米多科技 了解详细的信息。
“大数据的运用，汽车私人定制服务已经不远。”
这里仅从笔者比较熟悉的汽车行业举一个例子，分享一下车联网大数据在汽车产业运用的一个例子，抛砖引玉。
背景
2017年我国汽车保有量已经达到2.05亿辆，而且预计在未来的销量还会增加，到2020年达到3000万辆。
汽车的最终目的是为人们提供移动出行的解决方案，对于未来汽车的发展趋势，业界基本上有一个共识，未来的汽车会朝着“电动化，网联化，智能化，共享化”四个方向发展。
以用户为中心的生态链
基于汽车网联化的发展，形成了以用户为中心的生态链，如下图：
围绕在车主周围，有不同层级的参与者。传统的主机厂，汽车制造商，硬件供应商，4S店，只是其中很一小部分。还有各种服务商，提供商，开发商，保险公司，传媒，甚至教育机构，也扮演着重要的角色。
车联网能够将这些参与者全部连接起来，靠什么？
大数据
汽车产业数据，驾驶行为数据，汽车感知数据，外部环境数据，还有最重要的人的社会数据，都储存在“庞大的汽车保有量”这个数据库中。
围绕着车联网，以上的数据不断地更新，不断地累积，形成了庞大的数据库，可被收集，并进行分析和处理。
运用举例-私人定制服务
通过数据处理，得到基于用户里程的分布，轨迹，行驶速度，超速违规事件一系列统计：
由此，构建出一个精准的用户画像，做什么，爱好是什么，习惯什么等等。
那么，针对于该用户，各种服务商就可以提供私人的“定制服务”，比如安全指导，保费个性化，出行效率提升等等。
据估计，车联网的市场规模从目前年250亿，到2020年能够达到4000亿元，又是一个巨大的蛋糕。
版权声明：本文为“汽车人参考”原创，如需转载，请务必提前联系。转载时请注明“本文出处于 媒体平台名称 汽车人参考”以及原文链接，侵权必究。
技术·原创·精致·有趣
汽车圈儿的清流
希望以上回答对您有所帮助，欢迎关注“汽车人参考”，获取更过精彩原创文章
大数据的数据来源主要有三个渠道，分别是物联网系统、传统信息处理系统以及互联网应用（Web和App），所以要想获得大数据就要从这三个渠道来获取。
物联网系统产生的数据占据着大数据中的重要比例，物联网产生的数据多以非结构化数据为主，包括视频、音频、传感数据等等。物联网的应用领域众多，比如工业物联网、农业物联网、车联网、智慧城市等都会产生大量的数据，通常情况下这些数据的采集都是有严格要求的，是不能开放给个人的。如果个人要想获得这部分数据，一个比较可行的方案是跟数据采集者进行合作，比如做数据分析等业务。
传统信息系统涵盖的领域非常广泛，有政务系统、企业ERP、教育信息系统、医疗信息系统等等，传统信息系统涵盖的数据多以结构化数据为主，而且往往有较高的精确度和关联关系，这部分数据的价值密度也是相对比较高的。
但是传统信息系统涵盖的数据往往涉及到个人隐私、商业机密等内容，所以这部分内容通常是受到严密保护的。随着大数据技术的发展，业界对于政务系统的数据开放的呼声越来越高，经过脱敏的数据往往并不会对个人隐私构成侵犯，所以未来某些政务系统的大数据会陆续开放出来。
互联网应用也是产生大数据的重要基础之一，包括各种Web应用以及大量的App产品，这部分数据多以半结构化为主，数据内容也存在真假难辨的情况，但是由于这部分数据的价值密度相对还是比较高的，所以现在不少互联网公司就是基于这些数据对用户进行“画像”，从而进行多维度的分类。
至于大数据分析工具，推荐2个给你。
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
来看看它做的dashboard吧：
很多人看到上述的可视化会好奇，这是什么图表制作的。其实大多由FineReport自带的H5图表。此前有提到FineReport良好的开放性，可让IT同事写代码开发，所以在制作时，也可接入Echarts等第三方控件来制作图表。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或领导自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
微信新规12月正式执行，这样做就真的不怕用户改用支付宝吗
微信12月份新规，你不关注一下吗？
目前关于微商行业，马化腾也在前两天答记者问时候，明确态度“微商最大问题在于难监管，2017年的针对行业的政策，肯定会出台”。
据微信官方人士透露，微信将严控新注册微信号，对新注册的微信号，采取了“宁可错杀一千，也绝不放过一个”的措施。
以下是新规详情，请大家防范于未然，以免到时后悔莫及!
1，遵守一机一卡一号的注册条件。
2，如果一台手机登录的微信曾经被封过，这台手机不能再注册新微信号。
3，国外的手机卡注册微信，一定要用国外手机流量，否则必封。
4，用安卓手机模拟器注册微信号会被封;
5，如果曾经用无线wifi注册微信号被封，那么wifi就已经列入了黑名单，再用同条wifi注册微信号，一样必封。
6，一旦注册微信号被封，不要想解封了。
微商主要是以微信朋友圈为主的一种经营模式，新规实施后，势必的影响了大家的营销方式，但是又不是绝对的。
大部分人，认为越多粉丝，越有利于微商发展，其实，客户的精准，才是我们需要的，即使你有再多的微信号，如果不具备以下技能，神马都是浮云。
不懂专业知识
不懂如何和顾客交流
不懂如何推荐产品
不懂如何维护好客户关系
不懂如何做好售后服务
微商人如果还是一味的靠让更多的代理囤货，而不是销货，靠量取胜，撒大网捉鱼，那么在这个竞争时代，迟早会被淘汰的。
未来的微商一定是小而精美的，符合朋友圈的发展方向，所以这些需要精细化的运作，才能成为规模。
不管现在你是处于何种的阶段，还是建议大家一定要靠人格化去优化自己，建立自身的IP打造系统!无论以后如何发展，大家记住你这个人，比什么都重要，不管你是做任何产品，信任建立起来，何愁没有买卖呢?
Tips1.为什么会出现封号?
微信号被封的原因很简单，就是这个微信号不像正常使用的微信号，每个微信号的行为都会被获取到相应的关键词，比如朋友圈内容，聊天，红包及其他营销行为。
打个比方，如果一个微信号打开附近的人，去搜索加人，这是严重的营销行为，很容易被降低微信权重，而微信的朋友圈内容充斥着赚钱、产品信息、银行卡，支付宝等等一系列关键词时，同样被列入营销微信号的行列，一旦封号，首当其冲。你的朋友圈80%内容都拷贝品牌方提供的文案也会被封号。
如果某个微信号加人的次数多于聊天的次数，那就会被列入风险管控账号，就容易被封。
因此，防止微信被封的攻略就是让微信的运行像正常社交功能使用的微信一样。我们总结了下面几个方面的建议，供大家参考。
Tips2.微信正常执行的流程
第一、 单个微信好友聊天。建议24小时内跟5个以上的微信好友聊天，聊天字数不限，哪怕表情也行。聊天很重要，次数越多越好。
第二、 完善账号信息，设置微信独立账号与密码，绑QQ号、银行卡，开通微信钱包并充值，购买一块钱的理财通产品(增加信用权重)。
第三、 关注公众号、转发、收藏文章，加入微信群，下载微信游戏，使用漂流瓶、摇一摇，下载微信表情包(提高活跃度)，做到一半就够用了。
第四、 进微信群聊天，建议24小时内一次即可，发1-2次的群红包。
第五、微信里的腾迅新闻在一周内至少打开1次。
Tips3.微信加友的安全数量
1、通信录导入：12小时只能加35位好友。
2、查找添加：24小时只能查找30人。
3、扫一扫：一次只能添加15个。
4、摇一摇：一次只能摇10个。
5、面对面建群：现场能建100人群。
6、被动添加：24小时只能加260人。
7、主动添加(点击名片)：24小时不超过30人。
8、好友上限：5001-5006人。(好友数量在3000以上，发朋友圈时约有15%-20%的好友是看不到你发的内容的，好友数量达到5000人时，约有30%的是看不到你发的内容，因此1个微信好友加到3000人就足够。)
Tips4.其他网络规则
1、安卓模拟器登录微信和微信被封号没有必然关联。
2、 一个手机不要在12小时内同时注册5个以上的新微信号。
3、一个手机不要12小时内轮流登录5个以上的微信号。
4 、不要使用伪装地理位置定位功能。
5、同一个ip网段同时用wifi登录微信号多于30个以上并且都有异常的微信行为。
微信虽然管控严格，但大家也不必惊慌，只要严格按照微信的规则，并且完全模拟真实人工的手法来运行微信，绝对不会轻易被封。
其实微信加粉，要精不要多。所以精准数据的来源非常重要，1个精准粉丝，胜过1000个无聊粉丝。
如何高效率找到你的精准粉丝，构建你的精准数据库，这是最关键的。
微信养号教程
1、新微信号14天内禁止营销操作
2、绑定可以经常登录的QQ号，手机号，邮箱
3、没事切换上去发几个朋友圈
4、最好可以加几个公众号，尤其是京东的，绑定个京东账号
5、可购买理财产品(如5元)
6、勿在wifi下申请多个QQ/如同IP申请，一个号码违规多个号码被牵连。(不同IP下申请，或不同手机申请)
7、新号5日内禁止点击附近的人
8、信号资料尽量完整(姓名，性别，相册)
9、在支付宝钱包绑定银行卡，以及充值几元钱到钱包!有效防止封号，因为腾讯没有权利没收个人财产，所以有资金的账号可以有效预防封号。
提醒各位：遵守新规，你一定会得到意想不到的收获，官方既然出台规定，必然的有合理性，大家只要好好的去经营，生意就在你身旁!
起初微信的创立只是为了让大家能够更好的交流，同时这也算是腾讯为了缓解qq所带来的压力。但是从腾讯的角度想，腾讯也是为了更好的打造属于自己的生态圈，希望微信能够做更多的事情。所以微信在刚刚上线的时候，登录的方式就包裹qq登录，手机登录等，这样的举动也是为了吸引更多三十岁以上的人群使用微信，毕竟这个年龄段的人群基本上都是经济独立的。
不过后来随着支付宝的横空出世，微信也按耐不住了，也希望打造出自己的“钱袋子”。所以微信钱包出现了，微信钱包自问世以来，就一直视支付宝为竞争对手。在16年春晚的直播活动中更是上演了一场别开生面的红包大战。不过最大的赢家还是马云的支付宝。自今年年初开始，微信更是颁布了提现收费的规定，这样的规定在网上也是被闹得沸沸扬扬。
就在前段时间，微信还结合12306推出了直接接入12306官网，以便用户更好的订购车票的消息。这样的消息属利民之举，获得了一片赞扬之声，网友们纷纷为微信的举动点赞。但就在11月初的时候，微信却悄然上线了一则新规。根据新规显示，自2017年12月1日起，微信支付将对每位用户每个自然月累计还款额超出5000元的部分按0.1%进行收费（最低0.1元），不超过5000元的部分仍然免费。
要知道，现在的微信用户数量已经达到咯惊人的9.23亿，颁布这样的规定，其效益可想而知。不过现在的微信也是非常的全面了，除去聊天功能外，还可以进行扫码收付款、生活缴费、网络购票、信用卡还款等操作，不得不说提供了不少便利。
但是令人意外的是，尽管微信三翻四次的要求用户缴纳各种费用，但是其老对手支付宝却一直不为所动。不仅不要用户的任何手续费，还有各种各样的福利送给用户。也不知微信为什么就是这么沉不住气？
以上全部就是关于智网联怎么订票的详细介绍，如果对你有所帮助或希望获取更多智网联怎么订票的资讯内容，欢迎收藏关注本站。
