大數據釆據加工

A. 數字經濟時代，大數據如何賦能工業2.0

1月12日，國務院正式發布《「十四五」數字經濟發展規劃》。根據該規劃，到2025年，數字經濟邁向全面擴展期，數字經濟核心產業增加值佔GDP比重達到10%。業內人士分析，假定2025年GDP總量為130萬億，那意味著數字經濟核心產業增加值將達13萬億元。而2020年，這一數據僅為7.8萬億元左右。

從具體內容來看，《規劃》涉及的5G基站和大數據建設，以及新能源 汽車 、人工智慧、工業互聯網等重點產業供應鏈體系建設都是新基建的重要組成部分。

在數字經濟時代，海量數據和先進算力成為佔領發展制高點、掌握發展主動權的關鍵。隨著全 社會 數據總量的爆發式增長，中國已經成為全球數據資源大國。 作為以數據生成、採集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，大數據產業是激活數據要素潛能的支撐。

近日，IDC發布了《工業數據智能市場分析報告，2021》，報告顯示，2020年中國工業數據智能市場規模為35.8億元，預計2021年2025年的復合年均增長率達到31.6%，市場尚處於早期快速發展階段。

工業數據分析應用興起於工業大數據，得益於工業物聯快速發展和AI技術用於海量數據處理，發展再次加速，大數據和AI也在加速向數據智能融合。工業數據智能是指利用大數據和AI技術，對工業數據進行處理和分析，挖掘數據價值，沉澱工業知識，實現業務優化和創新。

目前，雲服務商、大數據和AI服務商、工業垂直領域服務商和工控廠商等各類企業都已經進入工業數據智能市場，並結合各自優勢拓展市場。一些工業軟體、工業互聯網平台廠商凳液也在持續進入市場。

我國大數據產業鏈初步形成，可大致分為基礎支撐、數據服務、數據融合應用上中下游三個環節，目前已匯集包括阿里雲、騰訊雲、華為、中科曙光、紫光集團、聯想、中興通訊、久其軟體、太極股份、東方國信等各行業領先企業。在網路支撐方面，我國已建成全球規模最大的光纖網路和蠢虛4G網路，5G終端連接數超過2億，位居世界第一，為大數據釋放更大價值增強基礎。

「十四五」時期，釋放數據要素價值將為建設製造強國、網路強國、數字中國提供有力支撐。數據要素價值釋放是數字經濟發展的根本所在。 「十四五」時期，推動帶粗燃大數據產業發展要堅持數據要素觀，把數據要素匯聚、流通、應用、治理貫穿始終，加快完善數據價值體系和市場規則，強化數據要素在驅動經濟 社會 轉型發展中的戰略性、基礎性作用，實現數據要素價值釋放和價值再創造。

B. AI大數據技術介紹 AI與大數據有何關系

1、人工智慧與大數據密不可分，可以將很多大數據的應用歸結為人工智慧，隨著人工智慧的快速陵辯應用及普及，大數據不斷累積，深度學習及強化學習等演算法不斷優化，大數據技術將與人工智慧技術更緊密地結合，具備對數據的理解、分析、發現和決策能力，從而能從數據中獲取更准確、更深層次的知識，挖掘數據背後的價值，催生出新業態物汪此、新模式。

2、人工智慧是很多技術的總稱，包括機器人、語罩迅言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，隨著新一代信息技術的快速發展，計算能力、數據處理能力和處理速度得到了大幅提升，機器學習演算法快速演進，大數據的價值得以展現，隨著智能終端和感測器的快速普及，海量數據快速累積，基於大數據的人工智慧也因此獲得了持續快速發展的動力來源。

3、大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，大數據是以數據為核心資源，將產生的數據通過採集、存儲、處理、分析並應用和展示，最終實現數據的價值。

4、大數據主要包括採集與預處理、存儲與管理、分析與加工、可視化計算及數據安全等，具備數據規模不斷擴大、種類繁多、產生速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值大但密度較低等特點，所謂大數據，就是大量的信息，利用普通的加減乘除啥的肯定會把電腦給跑廢掉，不過這里的電腦不是我們用的普通的電腦，他們通常都有數據處理中心，就是高配的商業伺服器。

C. 什麼是大數據產業

1、大數據產業的提出是我們對信息產業的更深層次的認識，「互聯網」、「智慧城市」、滲叢慶「智能製造2025」其核心都在於數據利用，也就是外衣千百個，核心就一家。

2、大數據的產生和技術的迭代解決了許多先前信息化建設解決不了的叢握問題，先前幾十年的建設主要的還是完成了信息採集和標準的工作，新興大數據技術的出現讓大規模的數據處理成為現實。

3、大數據帶來了新的經濟增長極，數據為王，給大家提供了彎道超車的機會。

D. 如何收集數據

問題一：大數據怎麼收集 大數據分析處理解決方案
方案闡述
每天，中國網民通過人和人的互動，人和平台的互動，平台與平台的互動，實時生產海量數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。
數億網民實時留下的痕跡，可以真實反映當下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什麼，在干什麼，及時發現輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當下的中國正在發生什麼，將要發生什麼，以及為什麼？藉此可以觀察輿情的整體態勢，洞若觀火。
原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，激發了智慧感知，感知用戶真實的態度和需求，輔助 *** 在智慧城市，企業在品牌傳播、產品口碑、營銷分析等方面的工作。
所謂未雨綢繆，防患於未然，最好的輿情應對處置莫過於讓輿情事件不發生。除了及時發現問題，大數據還可以幫我們預測未來。具體到輿情服務，輿情工作人員除了對輿情個案進行數據採集、數據分析之外，還可以通過大數據不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，通過對同類型輿情事件歷史數據，及影響輿情演進變化的其他因素進行大數據分析，提煉出相關輿情的規律和特點。
大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。
用大數據引領創新管理。無論是 *** 的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。 *** 部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性雹早慧，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。 *** 和企業應建立資料庫資睜旁源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。
解決關鍵
如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類： 標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類： 帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。
解決方案
多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支撐 *** 、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。
實施收益
多瑞科輿情數據分析站系統可通過對大數據實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
系統實施
系統主要應用於負責信......>>

問題二：如何進行數據採集以及數據分析 推薦使用數據統計工具，通過監測工具，對數據進行全面的採集，並根據需要進行不同維度的分析。99click的數據監測工具比較全面，可以嘗試一下。

問題三：數據怎麼收集?數據怎樣管理？ 建立資料庫；
若果不明白，嘗試做表格，拆分數據不同的特性，組合相關的特性；
老師做成績表也是一源答種資料庫；
可以先嘗試使用excel做表格，分析相關和非相關特性；整理出來，後期想自己深入就去學資料庫，不想學可以外包，讓別人做，然後做數據查詢軟體等等……

問題四：如何收集用戶體驗數據 通過自己網站的注冊用戶，通過微信公眾號的後台就可以看到數據，
好多地方都是可以的，你只要去查就能查到的，謝謝希望我的回答對你有幫助！

問題五：怎樣收集市場數據 1.賣場獲取市場總體數據好地方賣場幾乎薈萃了市場的主要消費品種，可以說是微縮的市場風向標，是市場信息薈萃之處。在賣場收集數據可以通過這么三類人進行調查：（1）促銷員可以派人應聘成為該賣場的促銷員，走內部路線，以便接觸並拉近與賣場營業員、櫃組長、財務、倉庫等人員的關系，以閑聊、公司盤庫、核對提成等名義收集輕而易舉。（2）倉庫保管員一般在賣場里，這些保管人員的地位不是很高，但他們手裡卻掌握著准確的實際進貨量、庫存數、退貨等情況。與這些人員搞好關系，數據收集輕而易舉。（3）收銀員賣場收銀台一般都固定配備一兩個收銀員，每個收銀台的情況基本相似。因此，稍加計算，即可得出該賣場各階段大致的實際銷售狀況。2.解密競爭對手數據捷徑（1）廣告公司每個競爭對手都有幾家關系較好或是長期合作的廣告公司，廣告公司的業務人員很容易就能接近競爭品牌的分支機構管理人員以及一些內部文件，控製得當，這完全可以作為一個准確迅速的信息來源。（2）二三級分銷商各廠家分支機構總會有一兩個關系好溝通密切的二三級分銷商，有關市場動向，這些關系特殊的二三級分銷商也許知道更早。業務人員對這些特殊客戶在拜訪時多加留心，也可獲取一些對手資料。（3）運輸、倉儲、裝卸公司競爭對手在當地無論是直營還是交給經銷商做，倉儲、運輸、裝卸等物流環節都必不可少。而一般倉儲運輸公司不會在意對客戶儲運量數據的保密，有的甚至就掛在辦公室里。以看庫的名義很容易就能進入競爭對手的儲運倉庫，只要看看貨堆上的到發貨記錄卡，一切數據輕松到手。（4）列印店各廠家的辦事分機構基本都會有定點的列印店。為節省時間，量較大的列印、復印工作，或是復雜一些的圖形表格製作，都會拿到這些列印店來做。

問題六：收集數據的方法有什麼 收集數據的方式有很多，常見的如問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗．
不同的數據收集的也是不一樣的具體的就要看你這么調查和調查對象是什麼。
問卷調查是現在就常用的而且我要調查網就可以做網路問卷調查
查閱資料就需要去查找網路相應的資料信息或者到圖書館去
實地考查就是你自己親身體驗

問題七：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

問題八：企業怎樣快速收集數據 要快速收集數據就需要去眾包

問題九：如何在網上做數據收集和數據分析，並做出圖文並茂的數據分析圖？ 提供一些技術建議：
數據採集，數據清洗，數據加工，數據建模，分析，得出結果。
數據採集需要將網站的招聘數據採集下來，可能需要大量的數據，並且是相當一段時間的數據，不能是一個短時間的數據；
數據清洗：將垃圾數據和不規范的數據進行處理，要分析，肯定會有很多分析的維度，分類什麼的，要統一；
數據加工：將不規范的數據進行二次處理，統一規則；
數據建模：可簡可繁，根據實際情況建模吧，首次做還是簡單點
分析得出結果：這就簡單了，根據已有數據輸出數據樣本；
數據採集：可用網路礦工採集器，可實現採集和數據的初步加工
ETL工具可用 KETTLE ，開源的
資料庫，自己選擇吧，比較多
輸出數據：可以自己來做，也可以選擇第三方的，不過無論如何也許用點工具，簡單的話，用excel

問題十：易企秀的收集數據怎麼看到? 登錄到易企秀帳戶，在相應場景下有收集數據菜單，點擊收集數據後的條數，就可以查看收集數據。