❶ 大數據挖掘的渠道有哪些那些方法比較精準
大數據挖掘是指多渠道的客戶信息收集，常用的方法有以下：
qq群挖掘(根據你的產品建立出多個關鍵詞去查找相應精準的群從群成員裡面挖掘）。
qq公眾號（建立一個qq公眾號平台，每天發有意義或者客戶感興趣的內容去吸引qq用戶的關注）。
qq空間訪客挖掘(當客戶知道你是在某個行業的領域進你空間是不排除對你的產品感興趣的，相對的訪客我們可以提取出來）。
微信公眾號（確立一個公眾號，每天或者規定的時間段發布雜志、漫畫、笑話、生活健康常識等內容吸引用戶的關注和傳播）。
漂流瓶（qq和微信都可以使用漂流瓶，但是常用的是微信的漂流瓶，發出心情，產生互動，挖掘新客戶）。
自媒體平台的挖掘，比如微博、網路貼吧、社區等等。
精準客戶的挖掘可以從以下渠道去挖掘：
1.轉介紹法:就是讓忠實你品牌的客戶去感化他身邊的人，從而套取信息，在實施相應的營銷手段，道理很簡單朋友說的話總比廣告強很多。
2.了解客戶的品牌，銷售渠道，產量，從而找出客戶的不足與缺陷，最後給客戶找出解決的方法，再進行邀約談話。
❷ 大數據採集平台有哪些
針對這個問題，我們先來了解下大數據採集平台提供的服務平台流程包括：
1，首先平台針對需求對數據進行採集。
2，平台對採集的數據進行存儲。
3，再對數據進行分析處理。
4，最後對數據進行可視化展現，有報表，還有監控數據。
優秀的大數據平台要能在大數據分析鎮歲方法,大數據編程，大數據倉庫，大數據案例，人工智慧,數據挖掘方面都能表現出優秀的性能。
現在來推薦幾個主流且優秀的大數據平台：
1，ApacheFlume
Apache旗下的一款開源、高可靠、高擴展、容易管理、支持客戶擴展的數據採集系統,它是一個分布式、可靠、可用的系統，是java運行時環境j用於從大量不同的源有效地收集、聚合、移動大量日誌數據進行集中式數據存儲。
主要的功能表現在:
1.日誌收集:日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據。
2.數據處理:提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方（可定製）的能力,提供了從console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIXtail）、syslog（syslog日誌系統，支持TCP和UDP等2種模式），exec（命令執行）等數據源上收集數據的能力。
2，Fluentd
Fluentd是一個用於統一日誌層的開源數據收集器。Fluentd允許您統一數據收集和使用，以便更好地使用和理解數據。Fluentd是雲端原生計算基金會(CNCF)的成員項目之一，遵循Apache2License協議。FLuentd的擴展性非常好，客戶可以自己定製(Ruby)Input/Buffer/Output。
官網：
articles/quickstart
主要的功能表現在:
1,Input:負責接收數據或者主動抓取數據。支持syslog，http，filetail等。
2,Buffer:負責數據獲取的性能和可靠性，也有文件或內存等不同類型的Buffer可以配置。
3,Output:負責輸出數據到目的地例如文件，AWSS3或者其它的Fluentd。
3，Chukwa
Chukwa可以將各種各樣類型的數據收集成適合Hadoop處理的文件保存在HDFS中供Hadoop進行各種MapRece操作。Chukwa本身也提供了很多內置的功能，幫助我們進行數據的收灶慎集和整理。
1，對應用的各個節點實時監控日誌文件的變化，並將增量文件內容寫入HDFS，同時還可以將數據去除重復，排序等。
2，監控來自Socket的數據，定時執行我們指定的命令獲取輸出數據。
優秀的平台還有很多，筆記淺談為止，開發者根據官方提供的文檔進行解讀，才能深入了解，隱旅敬並可根據項目的特徵與需求來為之選擇所需的平台。
❸ 大數據時代，一般通過什麼方法（軟體）收集、分析和可視化數據
收集數據主要是通過計算機和網路。凡是經過計算機處理的數據都很容易收集，比如瀏覽器里的搜索、點擊、網上購物、??其他數據（比如氣溫、海水鹽度、地震波）可以通過感測器轉化成數字信號輸入計算機。
1、數據是平台運營商的重要資產，可能提供API介面允許第三方有限度地使用，但是顯然是為了增強自身的業務，與此目的抵觸的行為都會受到約束，收集到的數據一般要先經過整理，常用的軟體：Tableau和Impure是功能比較全面的，Refine和Wrangler是比較純粹的數據整理工具，Weka用於數據挖和納掘。
2、Java中比較鋒棚陪常用的圖表繪制類庫是JFreeChart，它完全使用Java語言編寫，是為applications, applets, servlets 以及JSP等使用所設計。JFreeChart可生成餅圖（銀蠢pie charts）、柱狀圖（bar charts）、散點圖（scatter plots）、時序圖（time series）、甘特圖（Gantt charts）等等多種圖表，並且可以產生PNG和JPEG格式的輸出，還可以與PDF和EXCEL關聯。
❹ 如何獲取大數據
問題一：怎樣獲得大數據？ 很多數據都是屬於企業的商業秘密來的，你要做大數據的一些分析，需要獲得海量的數據源，再此基礎上進行挖掘，互聯網有很多公開途徑可以獲得你想要的數據，通過工具可以快速獲得，比如說象八爪魚採集器這樣的大數據工具，都可以幫你提高工作效率並獲得海量的數據採集啊
問題二：怎麼獲取大數據 大數據從哪裡來？自然是需要平時對旅遊客群的數據資料累計最終才有的。
如果你們平時沒有收集這些數據 那自然是沒有的
問題三：怎麼利用大數據，獲取意向客戶線索 大數據時代下大量的、持續的、動態的碎片信息是非常復雜的，已經無法單純地通過人腦來快速地選取、分析、處理，並形成有效的客戶線索。必須依託雲計算的技術才能實現，因此，這樣大量又精密的工作，眾多企業紛紛藉助CRM這款客戶關系管理軟體來實現。
CRM幫助企業獲取客戶線索的方法：
使用CRM可以按照統一的格式來管理從各種推廣渠道獲取的潛在客戶信息，匯總後由專人進行篩選、分析、跟蹤，並找出潛在客戶的真正需求，以提供滿足其需求的產品或服務，從而使潛在客戶轉變為真正為企業帶來利潤的成交客戶，增加企業的收入。使用CRM可以和網站、電子郵件、簡訊等多種營銷方式相結合，能夠實現線上客戶自動抓取，迅速擴大客戶線索數量。
問題四：如何進行大數據分析及處理？ 大數據的分析從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？1. 可視化分析。大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘演算法。大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。大數據的技術數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計算語言學(putational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。數據挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預測（Predic膽ion）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化......>>
問題五：網路股票大數據怎麼獲取？ 用「網路股市通」軟體。
其最大特色是主打大數據信息服務，讓原本屬於大戶的「大數據炒股」變成普通網民的隨身APP。
問題六：通過什麼渠道可以獲取大數據 看你是想要哪方面的，現在除了互聯網的大數據之外，其他的都必須要日積月累的
問題七：通過什麼渠道可以獲取大數據 有個同學說得挺對，問題傾向於要的是數據，而不是大數據。
大數據講究是全面性（而非精準性、數據量大），全面是需要通過連接來達成的。如果通過某個app獲得使用該app的用戶的終端信息，如使用安卓的佔比80%，使用iPhone的佔比為20%, 如果該app是生活訂餐的應用，你還可以拿到使用安卓的這80%的用戶平時網上訂餐傾向於的價位、地段、口味等等，當然你還會獲取這些設備都是在什麼地方上網，設備的具體機型你也知道。但是這些數據不斷多麼多，都不夠全面。如果將這部分用戶的手機號或設備號與電子商務類網站數據進行連接，你會獲取他們在電商網站上的消費數據，傾向於購買的品牌、價位、類目等等。每個系統可能都只存儲了一部分信息，但是通過一個連接標示，就會慢慢勾勒出一個或一群某種特徵的用戶的較全面的畫像。
問題八：如何從大數據中獲取有價值的信息 同時，大數據對公共部門效益的提升也具有巨大的潛能。如果美國醫療機構能夠有效地利用大數據驅動醫療效率和質量的提高，它們每年將能夠創造超過3萬億美元的價值。其中三分之二是醫療支出的減少，占支出總額超過8%的份額。在歐洲發達國家， *** 管理部門利用大數據改進效率，能夠節約超過14900億美元，這還不包括利用大數據來減少欺詐，增加稅收收入等方面的收益。
那麼，CIO應該採取什麼步驟、轉變IT基礎設施來充分利用大數據並最大化獲得大數據的價值呢?我相信用管理創新的方式來處理大數據是一個很好的方法。創新管道(Innovation pipelines)為了最終財務價值的實現從概念到執行自始至終進行全方位思考。對待大數據也可以從相似的角度來考慮：將數據看做是一個信息管道(information pipeline)，從數據採集、數據訪問、數據可用性到數據分析(4A模型)。CIO需要在這四個層面上更改他們的信息基礎設施，並運用生命周期的方式將大數據和智能計算技術結合起來。
大數據4A模型
4A模型中的4A具體如下：
數據訪問(Access)：涵蓋了實時地及通過各種資料庫管理系統來安全地訪問數據，包括結構化數據和非結構化數據。就數據訪問來說，在你實施越來越多的大數據項目之前，優化你的存儲策略是非常重要的。通過評估你當前的數據存儲技術並改進、加強你的數據存儲能力，你可以最大限度地利用現有的存儲投資。EMC曾指出，當前每兩年數據量會增長一倍以上。數據管理成本是一個需要著重考慮的問題。
數據可用性(Availability)：涵蓋了基於雲或者傳統機制的數據存儲、歸檔、備份、災難恢復等。
數據分析(Analysis)：涵蓋了通過智能計算、IT裝置以及模式識別、事件關聯分析、實時及預測分析等分析技術進行數據分析。CIO可以從他們IT部門自身以及在更廣泛的范圍內尋求大數據的價值。
用信息管道(information pipeline)的方式來思考企業的數據，從原始數據中產出高價值回報，CIO可以使企業獲得競爭優勢、財務回報。通過對數據的完整生命周期進行策略性思考並對4A模型中的每一層面都做出詳細的部署計劃，企業必定會從大數據中獲得巨大收益。 望採納
問題九：如何獲取互聯網網大數據 一般用網路蜘蛛抓取。這個需要掌握一門網路編程語言，例如python
問題十：如何從網路中獲取大量數據 可以使用網路抓包，抓取網路中的信息，推薦工具fiddler
❺ 大數據怎麼採集
主要有以下幾種方式：
一、線上交互數據採集。
通過容易傳播的在線活動或者類公益互動等形式，在與用戶產生交互的過程中實現數據的採集，這種方式的數據採集成本比較低，速度比較快，范圍比較廣
二、瀏覽器頁面採集。
主要是收集網頁頁面的瀏覽日誌（PV/UV等）和交互日誌數據。
三、客戶端日誌採集。
是指通過自有的APP客戶端進行數據採集，在項目開發過程中寫入數據統計的代碼，用於APP客戶端的數據採集。
四、資料庫同步數據採集。
是指直接將資料庫進行交互同步，進而實現數據採集，這種方式的優勢是數據來源大而全，根據同步的方式 可以分為：
直接數據源同步
生成數據文件同步
資料庫日誌同步
❻ 有哪些好用的大數據採集平台
1.數據超市
一款基於雲平台的大數據計算、分析系統。擁有豐富高質量的數據資源，通過自身渠道資源獲取了百餘款擁有版權的大數據資源，所有數據都經過審核，保證數據的高可用性。
2. Rapid Miner
數據科學軟體平台，為數據准備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析提供一種集成環境。
3. Oracle Data Mining
它是Oracle高級分析資料庫的代表。市場領先的公司用它最大限度地發掘數據的潛力，做出准確的預測。
4. IBM SPSS Modeler
適合大規模項目。在這個建模器中，文本分析及其最先進的可視化界面極具價值。它有助於生成數據挖掘演算法，基本上不需要編程。
5. KNIME
開源數據分析平台。你可以迅速在其中部署、擴展和熟悉數據。
6. Python
一種免費的開源語言。
關於有哪些好用的大數據採集平台，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
❼ 常見的大數據採集工具有哪些
1、離線搜集工具：ETL
在數據倉庫的語境下，ETL基本上便是數據搜集的代表，包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需求針對具體的事務場景對數據進行治理，例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。
2、實時搜集工具：Flume/Kafka
實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景，比方，用於記錄數據源的履行的各種操作活動，比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據搜集會成為Kafka的顧客，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等)，之後再寫入到對應的數據存儲中。
3、互聯網搜集工具：Crawler, DPI等
Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規矩，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。
除了網路中包含的內容之外，關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。
❽ 大數據採集的方法
大數據的採集方法
1）資料庫採集
Redis、MongoDB和HBase等NoSQL資料庫常用於數據的採集。企業通過在採集端部署大量資料庫，並在這些資料庫之間進行負載均衡和分片，來完成大數據採集工作。
2）系統日誌採集
系統日誌採集主要是手機公司業務平台日常產生的大量日誌數據，供離線和在線的大數據分析系統使用。高可用性、高可靠性、可擴展性是日誌收集系統所具有的基本特徵。系統日誌採集工具均採用分布式架構，能夠滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
3）網路數據採集
網路數據採集是指通過網路爬蟲或網站公開API等方式從網站上獲取數據信息的過程。
4）感知設備數據採集
感知設備數據採集是指通過感測器、攝像頭和其他智能終端自動採集信號、圖片或錄像來獲取數據。