大數據的採集與分析

A. 大數據怎麼採集數據

數據採集是所有數據系統必不可少的，隨著大數據越來越被重視，數據採集的挑戰也變的尤為突出。我們今天就來看看大數據技術在數據採集方面採用了哪些方法：
1、離線採集：工具：ETL；在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。
2、實時採集：工具：Flume/Kafka；實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
3、互聯網採集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，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採集。爬蟲除了網路中包含的內容之外，對於網路流量的採集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
4、其他數據採集方法對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統介面等相關方式採集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS，無論是數據採集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。數據的採集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平台，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動。

B. 你真的了解大數據分析嗎

你真的了解大數據分析嗎_數據分析師考試

本文將介紹大數據分析的主要步驟和面臨的挑戰。大數據分析包括以下步驟：

數據採集——從各種常規和非常規來源收集非結構化和結構化數據，包括機器感測器。

數據存儲——將數據存儲到穩定、分布式和可擴展的存儲中，它們位於有復制副本的消費類硬體中。

描述性分析——匯總數據並開發數據可視化。

預測分析——使用可用數據通過監督學習演算法開發模型。

規范性分析——開發利用預測結果的場景。

我們仍然沒有涉及到幫助我們優化大數據分析步驟的挑戰。我將介紹探尋大數據真實價值過程中會遇到的一些挑戰。下面是一些問題及解決方法。

缺少數據源或隱藏數據源的標識：有可能數據採集步驟中沒有隱藏的數據源。大數據並不限制數據源的數量，並且鼓勵從所有可用數據源採集所有的數據。一個經驗法則是採集所有用於解決大數據問題的數據。在這種情況下，我們需要保證採集所有數據的方法有足夠的安全性。可以有多個團隊參與數據採集。

數據安全性、缺少統一數據服務層和統一數據建模可能導致數據存儲步驟產生數據孤島。我們可以使用統一數據模型來定義業務實體、統一服務層和採用身份驗證與授權形式的安全實現，以此來解決這個問題。有一個新概念叫數據湖(DataLake)，它需要將數據存儲為生產者和消費者之間預先協定的模式。

傳統上，分析一直與較小規模數據集相關聯，並且在OLAP模式中執行。除非我們能夠說服干係人接受大數據的分析優勢——實時分析與較大規模數據集並行處理能力，否則我們很難替代現有的分析/BI工具，也很難改進這些工具。一些演算法也已經移植到大數據軟體包，這是一個令人興奮的消息。大數據技術將能夠利用現有的分析平台——R語言、Python、SAS，並且能夠提供統一的分析平台。此外，大數據人才也具備了分析技能，有能力執行描述性、預言性和規范性分析。

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C. 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

D. 採集分析數據 大數據如何助力社會治理

採集分析數據 大數據如何助力社會治理
「大數據」曾經是個大眾眼中頗有距離感的專業詞彙，可是這幾年「大數據」成了人們身邊的高頻詞彙：當你上網購物時，平台總能准確推薦你想要的商品；當你下載某款APP或者打開某個程序，總要你點擊同意那些冗長的隱私條款；甚至當你使用不同賬號享用同樣服務時，居然發現可能遭遇了「大數據殺熟」……
信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源，大數據正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會治理方式產生重要影響。大數據既為我們的生活帶來了巨大便利，打開了未來的無限可能，同時也提出了全新的挑戰。毫無疑問，大數據正在塑造未來的樣貌，那麼大數據將可能在哪些方面深刻改變我們的生活？
採集分析數據：提前化解風險
貴州黔東南苗族侗族自治州有很多苗寨，這里僅50戶以上的木質連片村寨就達3922個，木質農房達88萬棟。不過，隨著當地農村經濟條件的不斷改善，電氣火災也迅猛抬頭，而為了有效預防火災，當地把眼光投向了「大數據」。
記者在黔東南州的西江千戶苗寨看到，這里家家戶戶都在總進線處安裝了一個滅弧型電器保護裝置。「這些保護裝置同時也是農村電氣火災監控大數據平台的感知模塊。」當地工作人員打開其手機上一款名為「電丁丁」的APP介紹，大數據中心全天候採集農戶用電數據，一旦發現其家中用電數據異常，系統會自動通過手機APP發出預警，通知工作人員上門檢查處理。不僅如此，大數據中心針對區域用電數據會生成日報、周報和月報表，分析用電規律，評估安全系數，為預判電器火災風險、精準指導農村電改提供大數據支撐。
「通過數據採集和大數據分析技術，可以把事後解決改成事先預測，將有可能發生的問題預先監測到並且預解決。」清華大學政治學系副教授孟天廣表示，大數據將給社會治理方式帶來提升與改變。
這樣的例子，記者在深圳南山區也見到一例。2017年清明假期的一天下午，深圳市公安局南山分局人流監測預警系統突然發出預警，原來地形狹長的深圳灣公園短時間內因超量共享單車湧入擠占路面，造成了「毛細栓塞」，很可能發生踩踏。根據大數據提供的實時動態監測、人流趨勢分析、人群畫像分析等信息，當地公安立即啟動應急預案，很快就緩解了現場人流壓力，避免了一場可能發生的事故。
「大數據不僅僅為政府的治理貢獻數據上的理念、資源、技術、對策，還解決了以前政府在傳統治理當中不能解決的問題。」孟天廣認為，目前大數據在社會治理的應用方面已經有了一些初步的探索，未來通過大數據來努力推動社會治理的網路化、智能化和系統化，最終可以有效解決政府治理精準化的問題。
政府數據共享：打破孤島效應
這幾年，通過簡政放權治理諸如「證明我媽是我媽」一類的奇葩證明取得實質性成效。之所以「奇葩證明」會有生存空間，一個根本的原因在於此前各部門因政務信息之間壁壘森嚴造成了「數據煙囪」和「信息孤島」。為此，廣東梅州公安打造了一個「證明雲」，通過與20多個政府部門實現數據共享，使互聯網提供的電子證明與傳統證明具有同樣效力，成為了專門對付「奇葩證明」的利器。
通過政務信息資源共享來解決「奇葩證明」的難題還只是小試牛刀，而將沉澱在政府手中的數據面向社會開放共享，將深刻引領帶動大數據創新應用和產業融合發展。專家介紹，例如空間地理數據的開放，可用於指導采礦、林業、農業、漁業、能源、航海、交通運輸等；氣象數據的開放，則可以加工用於指導農業生產、旅遊業、災難管理、保險業預測、環境評估等。
對此，早在2015年國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中，就將「加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力」與「穩步推動公共數據資源開放」納入到主要任務之中。其中，《綱要》還特別提到，優先推動信用、交通、醫療、衛生、就業、社保、地理、文化、教育、科技、資源、農業、環境、安監、金融、質量、統計、氣象、海洋、企業登記監管等民生保障服務相關領域的政府數據集向社會開放。
「政府數據開放到什麼地步，哪些數據集的數據應予開放，對不同數據集下的數據應如何歸類，目前多由相關政府部門和政府官員決定，欠缺整齊劃一的標准。」南開大學法學院教授宋華琳表示，需要明確政府數據開放的范圍，健全完善政府數據開放的程序機制，界定政府數據開放的標准，「信息公開以公開為原則，以不公開為例外。開放政府數據還有不少具體工作有待推進。」
大數據營銷：提升效率防止濫用
今年以來「大數據殺熟」成了網路上的一個熱門詞彙，其意為，在互聯網上購買同樣的商品或服務時，向老客戶顯示的價格反而比新客戶要高出不少。事件起因於一名網友在微博上曬出自己的親身經歷，表示其長期在某網站預訂價格在380—400元之間的酒店房間，可實際價格只有300元上下，而且一旦使用朋友賬號查詢就會發現同一房間也顯示為300元左右。這條微博在網上發酵之後，許多人都紛紛曬出類似經歷的證據。
中國電子商務協會網規研究中心主任阿拉木斯認為，在線下大家都認可諸如「砍價」這樣的議價行為，因而同樣的商品或服務以不同的交易價格成交也是商業慣例。然而，「大數據殺熟」的問題在於賣方可以通過掌握大數據做到對用戶更全面精細地了解和預測，但買方卻因為線上交易與日俱增的用戶黏性而導致很難真正「用腳投票」。「久而久之，自然會有自律不夠的商家，利用用戶的這種心理做些手腳。」阿拉木斯分析說。
如今，從網約車、共享單車，到電商購物、社交媒體，平台經濟已經成為社會治理中繞不開的話題。與此同時，眾多平台對海量用戶數據的收集、佔有，也引發了社會公眾對大數據是否會被濫用的關注。
「僅僅是從經濟上判斷，數據被企業或者被平台所擁有可能是最有效率的。」中國社會科學院工業經濟研究所李曉華研究員認為，零散的數據是沒有價值的，只有當這些數據匯聚起來，通過大數據的技術進行分析時才會產生價值。但與此同時，這些平台對數據的佔用還可能涉及個人信息泄露、數據權屬、數據交易、數據濫用等一系列問題，當數字經濟的發展中涉及諸如道德倫理、公平正義等價值判斷時，市場可能無法自發加以調整解決，這時候就需要盡快完善數據保護方面的立法。

E. 大數據生命周期分為採集、存儲、分析和日常維護四個階段。對還是不對

對的，大數據採集與預處理在大數據生命周期中，數據採集處於第一環節。根據Map Rece生成的應用系統分類，大數據採集主要有四個來源。管理信息系統，網路信息系統，物理信息系統，科學實驗系統。對於企業不同的數據集，可以有不同的結構。如文件、XML、關系表等，並在用於多個異構數據集，需要進一步整合處理的，從不同的數據集的數據的易購。整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續進行查詢和分析研究問題以及處理企業提供信息統一的可視圖。針對管理信息系統中異構資料庫集成技術，Web信息系統中的實體識別技術和DeepWeb集成技術。感測器網路信息數據融合發展技術已經有很多問題研究主要工作，取得了較大的進展，已經推出了多種數據清洗和質量管理控制工具。例如，美國SAS公司的Data Flux，美國IBM公司的Data Stag，、美國Informatica公司的Informatica Power Center。

F. 如何進行數據採集以及數據分析

首先，大數據分析技術總共就四個步驟：數據採集、數據存儲、數據分析、數據挖掘，一般來說廣義上的數據採集可以分為採集和預處理兩個部分，這里說的就只是狹隘的數據採集。我們進行數據採集的目的就是解決數據孤島，不管你是結構化的數據、還是非結構化的，沒有數據採集，這些各種來源的數據就只能是互相獨立的，沒有什麼意義。

數據採集就是將這些數據寫入數據倉庫中，把零散的數據整合在一起，然後才能對這些數據綜合分析。根據數據來源進行分類，數據採集可以大體三類：系統文件日誌的採集、網路大數據採集、應用程序接入。需要一定的專業知識和專業軟體、平台的應用能力。

G. 大數據的採集與分析專業學後能做什麼工作

互聯網數據公司，比如說，網路，每天的數據採集量是我們們平常人想像不到的

H. 如何做好數據分析的數據採集工作

數據分析離不開數據採集。數據採集包括歷史數據的採集和當前市場數據的採集，是科學進行數據分析的基礎。數據採集准確性決定了數據分析的價值。那麼數據採集是怎麼做的呢？一般來說，是需要制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作這四項工作。

1.制定市場調研的計劃
在進行數據分析之前，數據採集工作是一項最重要的工作，數據採集的工作能夠解決企業經營中在數據分析中的決策問題。因此很多企業非常重視數據採集，但是數據採集是需要花費大量的金錢人力以及物力，不過數據採集能夠給數據帶來極大的好處，這是因為數據採集能夠給大數據分析帶來極大的好處。所以，在數據採集工作的時候一定要讓資金花到有用的地方，對於每一分錢都有一個清楚的去向。所以，在數據採集的時候一定要控制好成本，在做數據採集工作之前一定要控制到成本，只有做好周密的市場調研計劃，才能夠好好的做好數據採集這一個工作。

2.明確數據來源
在數據採集前，就需要選擇好數據，選擇一些干凈的數據才能夠使得數據分析工作變得更加精準。通常來說，數據的資料一般分為第一手資料和第二手資料。這是根據數據資料的來源不同來決定。什麼是第一手資料呢？第二手資料是什麼呢？第一手資料就是未來某種目的採集所得的原始材料。一般來說，採集第一手資料所需要的費用比較高，但是第一手的資料的准確性很高，這是因為第一手資料的針對性強。第二手資料是指採集的現成資料。現成資料就是包括互聯網上面的信息，各種報刊書本上的資料，還有各類權威機構發布的統計和研究報告等。

3.明確抽樣方案
在一手數據的採集中，許多數據可以直接採集，由於對於成本費用等可控制的要素，以及數據的採集范圍很廣，這樣很難直接獲取全部數據。這時，我們常用抽樣技術對樣本進行調查，並根據樣本統計量估計總量。

4.明確數據採集方法
數據採集方法現在常見的有三種，分別是訪問調查法、實驗法和觀察法。訪問調查法通過訪問代表性的樣本而獲得數據，而觀察法強調非語言方式，這一點和訪問調查法不一樣。觀察法是通過調查人員在進行時和過去時記錄中採集信息。而實驗法可以有效控制調查的環境。這樣在實際項目數據採集中可以根據項目特點、成本費用、時間及精度的要求，從而使用不同的方法。

5.數據處理及分析
在進行數據處理工作時，原始數據收集回來很大概率會出現虛假、錯誤、冗餘等現象，如果直接把這些數據進行預測分析，極大概率會帶來錯誤的分析結論，那麼數據分析就完全沒有了意義。不過只要做好數據處理以及數據分析，就能避免上面出現的現象。而數據的處理是需要運用科學正確客觀的方法，將調查所得的原始資料按調查目的來去粗取精，這樣才能夠做好數據分析。

通過上面的內容，大家已經知道了數據採集是怎麼做的了吧？數據採集程序就是上面提到的5點，分別是制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作。只要集齊這些步驟一步一步走下去，那麼數據採集工作就可以更高效率地完成了。希望閱讀完的朋友對你們的職業生涯有一些幫助，這將是我莫大的榮幸！