爆發大數據pdf

㈠ 怎麼找電子版七上歷史大數據

怎麼找電子版七上歷史大數據
資料搜集是個相當繁瑣與累的工作，也是投資入門的基本，良好的信息資料搜集能力有利於我們快速了解投資主體的基本情況，為後續的調研及一手資料的獲得打下較好的基礎。

一、搜索引擎（重點掌握）

搜索引擎是我們信息資料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息資料需要使用恰當的關鍵詞和一些搜索技巧。目前國內主要的搜集引擎有如下10個，近期還有較多行業型搜索冒出來，需找專業型行業資料可以使用行業型搜索引擎。

由於每個搜索引擎都有一定的局限性，可以把要搜索的關鍵詞在多個搜索引擎試一下，可能會搜出你意想不到的結果。

大家對國內的引擎基本都很熟悉，尤其是網路和google，需要搜索同一主題的資料，不同的人所搜出來的結果可能就天差地別了，主要原因在於如下兩點：

1、搜索關鍵字的選擇

舉例說明，假如我們要搜索大數據行業發展相關資料，如果我們就在網路上搜索「大數據」，結果非常多，無法進行篩選，可以對關鍵詞進一步界定，如「大數據行業」、「大數據市場規模」、「中國大數據產業」、「大數據技術」、「大數據企業」等等，需要不停地變換搜索關鍵詞，直到查到滿意的搜索結果，在查找的過程中可以根據查找結果內容再進行對關鍵詞進行修正，修正有些名稱專業表達方式，因為最開始搜索我們表達的不一定準確。

2、搜索技巧

主要是針對網路、google等搜索引擎一些高級搜索技巧。常用技巧主要有如下幾個方面：

（1）文件類型搜索：使用filetype，如在網路或google中鍵入「filetype:pdf 大數據」搜索出有關大數據內容pdf內容，而且這些文檔基本都是可直接下載。還可以變換為其他的如「filetype:doc」、「filetype:ppt」、「filetype:xls」等等，注意其中的冒號為英文的冒號，一定要變換為英文冒號。

（2）定位於哪個網站上搜索：使用site，如在網路或google中鍵入「大數據空格site:sina.com」,則在http://sina.com搜索有關大數據的一些資料信息，這個特別適用針對某些信息可能在哪些網站上出現的一個快速搜索方法，注意冒號也是英文的，網站名稱也不用加www。

（3）精確匹配搜索：使用「」，如在網路中鍵入「大數據行業」，表示搜索「大數據行業」五個必須聯在一起的，如果不加「」，搜到的為大數據及行業兩個詞並列顯示結果，沒有這么精確匹配。

（4）限制性的網頁搜索：使用intitle,如在網路鍵入「intitie:大數據」，限定於搜索標題中含有「大數據」網頁，如果輸入「intitie:大數據市場規模」限定於搜索標題中含有「大數據」和「市場規模」的網頁。

3、搜索引擎推薦

1）http://scholar.google.com/ 雖然還是Beta版，但個人已覺得現在已經是很好很強大了，Google學術搜索濾掉了普通搜索結果中大量的垃圾信息，排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次數。略顯不足的是，它搜索出來的結果沒有按照權威度（譬如影響因子、引用次數）依次排列，在中國搜索出來的，前幾頁可能大部分為中文的一些期刊的文章。

2）http://www.scirus.com Scirus 是目前互聯網上最全面、綜合性最強的科技文獻搜索引擎之一，由Elsevier科學出版社開發，用於搜索期刊和專利，效果很不錯！Scirus覆蓋的學科 范圍包括：農業與生物學，天文學，生物科學，化學與化工，計算機科學，地球與行星科學，經濟、金融與管理科學，工程、能源與技術，環境科學，語言學，法 學，生命科學，材料科學，數學，醫學，神經系統科學，葯理學，物理學，心理學，社會與行為科學，社會學等。

3）http://www.base-search.net/ BASE是德國比勒費爾德(Bielefeld)大學圖書館開發的一個多學科的學術搜索引擎，提供對全球異構學術資源的集成檢索服務。它整合了德國比勒費爾德大學圖書館的圖書館目錄和大約160個開放資源（超過200 萬個文檔）的數據。

4）http://www.vascoda.de/ Vascoda是一個交叉學科門戶網站的原型，它注重特定主題的聚合，集成了圖書館的收藏、文獻資料庫和附加的學術內容。

5）http://www.goole.com/ 與google比較了一下發現，能搜索到一些google搜索不到的好東東 。它界面簡潔，功能強大，速度快，YAHOO、網易都採用了它的搜索技術。各位可以一試。

6）http://www.a9.com Google在同一水平的搜索引擎。是Amazon.com推出的，Webresult部分是基於Google的，所以保證和Google在同一水平，另外增加了Amazon的在書本內搜索的功能和個性化功能：主要是可以記錄你的搜索歷史。現在還是Beta，不過試用後感覺很好，向大家推薦一試 ，不過缺憾是現在書本內搜索沒有中文內容。

7）http://www.ixquick.com 嚴格意義上講不是搜索引擎，是連接搜索引擎和網路用戶的信息立交橋。新一代的搜索引擎應運而生，Ixquick meta－search正是目前最具光芒的新星。但是對於大多數國內用戶來說，Ixquick還很陌生。Ixquick眾多獨特的功能我不一一介紹了，只介紹我們最關心的，搜索資料庫密碼。使用方法：先進入Ixquick，以「Proquest」資料庫為例。填入Proquest Username Password History Online後點擊search，看看出來的結果，第一頁中第6個，proquest的username和password赫然在目，別急，再看第4個結 果「HB Thompson Subscription Online Databases」，即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/，進入 後發現這是一個密碼頁，選擇Magazines& Journals欄，就有 EBSCO、Electric Library Elementary、Electric LibraryElementary、ProQuest Platinum (in school)、ProQuest Platinum(remote)等眾多資料庫的密碼，都有uesrname和password，隨便試一下EBSCO，OK，成功登陸。

8）http://vivisimo.com/ cmu的作品，對搜索的內容進行分類，這樣可以有效地做出選擇，比較有特色。可實現分類檢索，檢索速度也很好，如EBSCO 密碼幾分鍾就可找一大堆 .http://search.epnet.com/，User ID:mountain，Password: ridge，這個密碼可以試試。

9）http://www.findarticles.com/ 一個檢索免費paper的好工具。進入網頁以後，可以看到他有三個功能，driectory web article，其中article對我們很有幫助，你可以嘗試輸入你要找的文章，會有很多發現的！

10）http://www.chmoogle.com 現點擊後或跳轉到http://www.emolecules.com ，在此搜索引擎里可以搜索到超過千萬種化學品信息或相應的供應商，與Chemblink有點相似，但提供的化學品理化信息沒有Chemblink詳細，與其不同的是該搜索引擎可提供化學品結構式搜索（主頁上有在線繪制化學結構式的搜索框）。

11）http://www.ojose.com/ OJOSE (Online JournalSearch Engine，在線期刊搜索引擎)是一個強大的免費科學搜索引擎，通過OJOSE，你能查找、下載或購買到近60個資料庫的資源。但是感覺操作比較復雜。

12）http://citeseer.ist.psu.e/ 一個關於計算機和信息科學的搜索引擎。

13）http://hpsearch.uni-trier.de/ 專家個人主頁搜索引擎。

14）www.aol.com 裡面的搜索引擎功能由google提供，搜索結果與google一樣，如果google無法登陸，可以用這個網站代替。

二、資料庫

資料庫是研究人員重要的數據來源之一，目前券商、基金研究研究機構都購買有商業資料庫，目前研究用的資料庫主要分為兩大類，一是商業資料庫，二是學術資料庫。

1、商業資料庫

商業資料庫大多為金融投資所用，主要分為國內與國外資料庫兩大類。1）國內商業資料庫國內資料庫主要有如萬德、恆生聚源、銳思資料庫、CSMAR資料庫、巨潮資料庫等。目前萬德資料庫主要定位於國內高端客戶，市場佔有率較高，80%左右，當然其售價較高。恆生聚源也定位為機構客戶，性價比較高，售價要比萬德便宜的多。CSMAR資料庫定位於學術與高校，其中金融數據比較全，強大。銳思資料庫定位於學術，質量一般。巨潮資料庫為深交所旗下資料庫，有一定的特殊優勢。

2）國外商業資料庫

國外資料庫主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker等，國外資料庫中彭博是比較全也大的，在國內銷售也較好，但是售價奇貴。一般不做國際市場研究，大多用不到國外資料庫，畢竟國外資料庫公司對國內的行業數據及公司數據不如本土資料庫公司的做得好。

2、學術資料庫

學術資料庫基本為高校、研究機構所用，也分為國內與國外兩大類，學術資料庫中一些學術論文、行業數據、統計年鑒還是有用的，缺點就是其中有些數據的相對較舊，無法做到實時更新。

1）國內學術資料庫

中國知網：國內最大學術資料庫，包括期刊、學位論文、統計年鑒等。

萬方數據：僅次於中國知網，包括期刊、學位論文等。

人大復印資料：期刊、論文等。

維普：期刊、論文等。

中經網：有較多行業研究報告，宏觀數據較全。

國研網：數據較為權威，有些報告可以一看。

上海公共研發平台：可以注冊，人工審核，內包含較多資料庫。

2）國外學術資料庫

EBSCO：較全的一個資料庫，內包含較多的商業數據，好用

Elsevier：學術文章全，更新速度快。

以上大致介紹了國內的商業及學術資料庫，但這些資料庫都是通過收費或學校賬號才能使用，對於平時臨時研究用的一些人，沒有必要去購買，下面介紹一些免費可用的資料庫。

3）免費可用的資料庫

數據匯：http://www.shujuhui.com/database/ 國內的宏觀數據，國外的也有一部分，可以導出來，免費好用。

數據圈：http://www.shujuquan.com.cn/ 免費共享平台，行業研究報告，統計年鑒等

㈡ 觸手可及的大數據分析工具 pdf求分享

未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一專款數據分析、屬挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

㈢ "大數據"的PDF文件格式是什麼意思

大數據（big data），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。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

注意這里的多樣性，大數據的數據包含很多種格式，不限於PDF，MP4，word等。這里的PDF只是大數據的數據中的一種格式。大數據是數據量大，數據的種類復雜，有用信息少，通常來說是大海撈針的找有用信息。

㈣ 求塗子沛老師的《大數據》和《數據之巔》電子版 pdf格式就可以

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㈥ 利用搜索引擎檢索有關「大數據」的DOC、PDF、PPT格式的文件，寫出檢索式

你用360軟體管家試一試，

㈦ 製作一個大數據故事的5個步驟

製作一個大數據故事的5個步驟

從事數據工作很多年，我總結了一套好的實用方法與大家分享。它不是唯一的方法，但對於我來說，它是一種用數據講故事的最好方法。

第一步：數字化

我不用太強調。這些日子，我努力將每個故事數字化，包括筆記、圖片、音頻、視頻和文檔。怎麼做？一些實用的工具如下：

軟體DocumentCloud ——允許你上傳PDF文件並且實現光學字元識別，也叫OCR。OCR可以掃描文檔，並將其轉化為可搜索的文件。它並不完美，但這是一個開始。

軟體DocumentCloud 也有驚人的嵌入特徵，允許你強調和注釋段落。最後，它擁有一個復雜卻很有用的時間軸和一個很棒的實體識別引擎。IRE（美國無線電工程師學會）可以使用。

DocumentCloud軟體允許你上傳PDF文件，並且實現光學字元識別。

谷歌文檔——和DocumentCloud功能差不多，而且能很好地適應使用谷歌套件的新聞編輯室，同時能自動完成光學字元識別文檔。

文字記錄——海外文字記錄服務已經將費用降低到每分鍾1美分，而且工作質量不錯。所以，當你有一個重要采訪需要傳到網上，這是個很好的方法。不久的將來這些肯定會轉變，但是費用會明顯增加，例如每分鍾3美元。rev.com, TranscriptionAssociates, Transcribe, andTranscribeMe服務都能提供很棒的文字記錄服務。警告：如果這是一個關鍵引用，請回放錄音，就像美國國家橄欖球聯盟那樣。

光學字元識別掃描——如果你有大量紙質文件需要轉換成可索引的PDF文件，通常最便宜的方法是在城鎮找一家合法的服務公司。他們每頁收費15到25美分，所以，即使你有數百頁紙需要掃描，價格也不會太貴。合法服務公司速度很快，而且他們有高質量的光學字元識別儀器用來識別文檔並將他們轉換成可以搜索的文本。

Excel或Google Spreadsheets(電子表格工具)——我的所有工作幾乎都用Excel或Google Spreadsheets完成。使用Excel不一定非要有一個計算機資料庫。它可以很方便地創建、分類和組織很小的信息表。比如，關於在伊拉克受傷的平民承包商的故事，我的腦海中立馬會浮現很多事。於是，我建立了一個涵蓋約30個案例的電子表格，並添加了少量的數據。

Idea Organizers——如果是一項大的工程，你可以考慮使用與Office軟體一體化的印象筆記或 Microsoft』s OneNote這樣的特殊組織軟體。這些精心設計的軟體可以粘貼至網頁，追蹤數據來源和組織數據。在工作中我很少使用這些軟體，但很多人喜歡它，因為它可以將所有的東西放到一個軟體包里。

類似於印象筆記這樣的程序能夠幫助你組織數據和理念。

第二步：數據化

幾乎每個故事都可以從數據之中獲益。數據有助於將故事置於背景中，使你的故事脫穎而出，而這點也越來越容易做到。

數據分析不必太復雜。它可以像寫一樁謀殺案，並指出今年和去年的謀殺案數量對比那樣簡單。它也可以像上市公司追溯期權支付的多元回歸分析那樣的復雜。

但重點是：數據總是存在的。不要逃避它，而應該去利用它。

試試這個練習。隨機抽出一張報紙，翻開一個頁面。先看前幾個故事，問問自己：這個故事還可以添加哪些背景？

如何找數據？你可以從這幾個聯邦一級的網站上開始著手。你會發現州政府和地方政府往往比聯邦政府回復地更快。

data.gov——聯邦政府數據的主要存儲庫。按照主題和機構，你可以搜索到聯邦調查局已公開發布的數據集。

在Data.Gov，你可以搜索到聯邦調查局已公開發布的數據集。

fbo.gov——所有聯邦政府外包出去參加投標的名單。有關項目和聯系人姓名的有用信息。

USAspending.gov——列出所有已授權的政府合同和分包合同，是fbo.gov的後續跟進。通過關鍵字搜索，可以找到你所在的國家或城鎮的合同。

Enigma.io——由政府、大學、企業和組織提供的數據集的奇妙融合。

Govzilla——這個網站專門為獲取競爭情報而創建，但包含了許多驚人有用的信息自由法信息。從本質上講，該網站不斷為一些機構，包括美國食品葯物管理局、美國國稅局和美國國立衛生研究院，提供信息自由法的審查報告。它們的成本較高。但是如果你需要最新的數據，就在這兒搜索。

Dataportals——試圖收集世界上所有公開的的數據源。無論成功與否，它都有大量實用的國際數據。

第三步：年表化

無論你的調查性報道採取何種形式，或長或短，敘述性或主題性，人物主導或話題性，總存在一定順序。

當我坐下來寫報道時，第一件事就是創建一個時間軸。為了理清哥倫比亞北部一個叫聖多明哥村莊的轟炸事件，我創建了一份長達11頁的時間軸。它的確對我弄清事件的發展有很大的幫助。

更近的一個例子，關於創建利比亞內戰歷史的時間軸，就有98頁467,18個字。一個龐大的工程？是的，但總體而言它很有必要。

時間軸的三點好處

幫助你看到你可能會漏掉的關系。幫助你快速查閱事件。你可以將事件源頭包含在時間軸里，這樣就可以記住一個特殊信息是從何而來。

我傾向於使用電子表格創建時間軸。但是，稍作提示，你也可以在 Word 中創建時間軸，只要你使用像 YYYY-MM-DD 這樣的日期格式去開始這一段文字。若以此格式開頭，Word 會將段落按照日期排序。所以你可以在 Word 文檔底部輸入信息，然後只需確保時間軸是按時間排序即可。

依我拙見，在報道方面依然需要時間軸工具。它們更注重作品本身而非數據收集。有些基於網路的工具，比如Tiki Toki（互動式多媒體時間軸製作應用）和Dipity（在線時間軸應用服務），還有來自北卡羅來納大學騎士實驗室的軟體版本（比如timelinejs）或非盈利新聞機構ProPublica的TimelineSetter。但不論哪一個，我都不太滿意。一個電子表格或Word文檔足以滿足工作需求。

第四步：人格化

現在我們要著手處理工作了。你需要讓故事說話，那將意味著要有會講故事的人。

當我做筆記或與某人交談時，我總是在一些聽起來不錯的引語前標記上星號。這樣，當我回顧筆記時，只用尋找星號去創建一個引語集就可以。然後從引語集中找出最好的10條、15條或20條引語。其次，還有另外兩個原因：

它可以幫助你組織故事。你可以開始構思過渡段、出人意料的結局或開放式結尾，這將幫助你塑造整個故事。確保故事能得到爆炸般的劇烈反響。你在努力尋找短小精悍的信息，言簡意賅的說，它可以幫助你從這一切中篩選出最好的。

另一件大事是尋找人物。當然，這並不總是可行的。如果你有一個故事，需要花費大量時間在許多人物上，你最好按照年表順序簡單表述，讓時間成為主線。也許沒有一個人物能夠很好地融於整個故事，那麼最壞的打算就是盡力讓一個人物「適應」一件軼事。

另一方面，如果你有一個能滔滔不絕舉出例證的人物，他有著強大而動人的生活故事，能夠很好地闡明你要說的內容，這就意味著你擁有了「魔法」。盡最大努力去講述他的故事。

第五步：敘述化

這是非常難的部分。你要弄清楚如何去講述一個故事。然而，好的消息是，在一到三的步驟中，你可以得到暗示知道你都要做些什麼。

我最喜歡的故事結構是時間軸的方式。如果你在展現故事時或多或少地用到時間軸，它將會幫助讀者理解正在發生的事，使得事件之間的聯系更加明朗化，更具有可讀性。事實上，我說時間軸是講述任何故事的唯一方式可能會招來責難。

一般來說，我會寫一個梗概來總結故事和要點。通常我會試圖找到一個能快速識別的點或者簡單的硬新聞，以便於我的查看。然後我會填充核心段落、一些重要的發現和一系列對於發現的即時反應。

這些總共會佔到10到15個段落。到那時候，讀者就會知道這篇文章是否值得花時間深入閱讀。高潮過後，我會中止，然後順著時間軸來展開餘下的故事。

我的第二種選擇是主題式文章。換句話說，我會分塊來闡述主題。我將其稱為混合體模式。但即使是這樣，我也會盡可能順著時間軸，用一些不超出主題范圍的軼事來充實故事。

以上是我講故事的方式。雖然按照步驟寫了下來，但我寫故事的進度幾乎和時間平行。從報告的開始，我就在想怎樣使故事更具人格化和敘事性。我正在從事數據化工作。當我發現更多數據、更多人物或者當數據化揭示新趨勢的時候，它沒有以固定的順序發生，而是以一種不斷反復的方式進行。

這是一個任重而道遠的過程。但在最後，我認為讀者意在尋求一種有力量、敘述生動且內容豐富的的故事。我們不能總是發表那些奇怪事物、縮減的能源和瀕危物種的故事。但我們可以努力改變。當我們找對了方向，那將會不同凡響。

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