㈠ 有哪些的數據獲取方式
常用的數據獲取方式有：
1、公開信息及整理
比如統計局的數據、公司自己發布的年報、其他市場機構的研究報告、或者根據公開的零散信息整理;
2、購買的資料庫
市場上有很多產品化的資料庫，比如Bloomberg、OneSource、Wind等等，這個一般是以公司的名義買入口，不光咨詢公司還有很多高等院校及研究機構也買了;
3、自己的資料庫
自己維護的資料庫有，但是比較少，一是專業的數據公司差不多能想到的都做了，二是自己做資料庫其實是一件很麻煩的事情。在有些數據是外界無法得到的情況下有可能自己維護一個小型的資料庫;
4、咨詢行業專家
當然是有償的，這個在項目中應該蠻常見的。有些行業專家會專門收集和銷售數據，想要的基本能買到。
5、發問卷
有時候為了單獨的項目也會收集很特別的數據，如果外界實在沒有但是項目上沒有不行就只有自己做了，比如自己發發問卷之類的，但是這類數據需求要控制工作量，因為除非數據本身是交付內容之一，要不然不能為了個中間件花費太多時間和精力;
6、客戶
有些數據就是來源於客戶，甚至是咨詢公司的產品。舉個例子，比如HR咨詢公司的行業工資數據、四大的一些資料庫等等，這些數據的採集需要比較強的專業性或者時間積累，很大一部分是通過調查客戶的HR收集來的數據進行統計的。
㈡ 網站運營數據分析通過什麼途徑
中企動力信息化運營專家認為，需要分析的數據一般包括：哪些改變能吸引更多的網站瀏覽量（比如點擊網路廣告進入）；哪些網頁的點擊量最大；網站訪問者進入網站的來源；通過什麼關鍵詞進入的；網站訪問者在各種網頁上逗留的時間有多長，等等。當然，最關鍵的指標是銷售轉換率（意向客戶轉化率）有多高，網站的注冊人數有多少，每個客戶的成本是多少等等。此外，企業還希望了解新的措施（如，定製新的當日遞送的價格，為提高銷售量在網站上開展促銷活動等）是否有效。網站運營數據分析所需要的數據可以通過多種途徑獲得： 企業網站的伺服器日誌記錄了用戶的IP地址，用戶使用的是什麼瀏覽器，進入網站以前他所在的位置，瀏覽的具體時間，以及用戶的注冊信息等。通過IP地址，企業可以了解用戶所在區域，例如jp表示用戶住在日本。 網路跟蹤文件是用戶在訪問網站時在硬碟上自動生成的文件。當客戶進入網站並進行操作（例如使用購物車）時這些文件能發揮作用。客戶再次訪問該網站時，這些文件中的數據可以調出，從而了解該客戶瀏覽的次數等信息。亞馬遜網站就是利用網路跟蹤器文件在主頁上自動生成用戶姓名的。 頁面標簽（page tags）其實就是頁面上的一個像元（pixel），用戶是看不見的。在用戶瀏覽一個頁面時，頁面標簽被用來激活頁面上的一個信息，例如何時將商品從購物車移出等。用戶計算機硬碟上的網路跟蹤器文件也可以用來激活標簽，顯示用戶何時回訪網站，在網站上做了哪些動作。
利用網站解析軟體，企業可以對伺服器的登錄信息進行分析，進而解析用戶的行為模式。
中企動力信息化運營專家提醒：目前，谷歌的Analytics和網路統計都是智能的、功能非常強大的用來統計企業網站運營數據的專業工具，用戶非常多，備受推崇。
用戶下單和付款不一定會在同一天完成，但一周的數據相對是精準的，所以我們把每周數據作為比對的參考對象，主要的用途在於，比對上周與上上周數據間的差別，運營做了某方面的工作，產品做出了某種調整，相對應的數據也會有一定的變化，如果沒有提高，說明方法有問題或者本身的問題並在與此。
1. 網站使用率：IP、PV、平均瀏覽頁數、在線時間、跳出率、回訪者比率、訪問深度比率、訪問時間比率。
這是最基本的，每項數據提高都不容易，這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節，不斷去完善購物體驗。來說明下重要的數據指標：
1.1 跳出率：跳出率高絕不是好事，但跳出的問題在哪裡才是關鍵。我的經驗，在一些推廣活動或投放大媒體廣告時，跳出率都會很高，跳出率高可能意味著人群不精準，或者廣告訴求與訪問內容有巨大的差別，或者本身的訪問頁面有問題。常規性的跳出率我注於登錄、注冊、訂單流程1-3步、用戶中心等基礎頁面，如果跳出率高於20%，我覺得就有不少的問題，也根據跳出率來改進購物流程和用戶體驗。
1.2 回訪者比率=一周內2次回訪者/總來訪者，意味著網站吸引力，以及會員忠誠度，如果在流量穩定的情況下，此數據相對高一些會比較高，太高則說明新用戶開發的太少，太低則說明用戶的忠誠度太差，復購率也不會高。
1.3 訪問深度比率=訪問超過11頁的用戶／總的訪問數，訪問時間比率=訪問時間在10分鍾以上的用戶數／總用戶數，這兩項指標代表網站內容吸引力，數據比率越高越好。
2. 運營數據：總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率、下單轉化率、付款轉化率、退貨率；
每日數據匯總，每周的數據一定是穩定的，主要比對於上上周的數據，重點指導運營內部的工作，如產品引導、定價策略、促銷策略、包郵策略等。
2.1 比對數據，為什麼訂單數減少了？但銷售額增加了？這是否是好事？
2.2 對比數據，為什麼客單價提高了？但利潤率降低了？這是否是好事？
2.3 對比數據，能否做到：銷售額增長，利潤率提高，訂單數增加？這不是不可能。
所有的問題，在運營數據中都能夠找到答案。
一、如何入門互聯網數據分析
1、網站分析是一種能力
對於大部分人互聯網從業者而言，網站分析是一種能力，因為基於網站分析之上的結論可以指導運營、產品、設計、技術的同事的工作。
2、網站分析解決的問題
用戶是誰(目標用戶)，
從哪裡來(流量從哪裡來，流量的價值等)，
到哪裡去(為什麼離開，如何降低用戶流失)
3、對於產品OR運營，網站分析能做什麼
產品改版是否合理?
用戶的反饋如何?
哪些功能存在問題?
功能使用頻率?
轉化路徑是否靠譜?
對於運營：
用戶來源路徑?
用戶活躍度如何?
如何分配廣告預算
網站內容是否有效?
如何分解KPI?
4、為什麼進行網站分析
5、網站分析的核心
二、網站分析的流程
定義問題——測量——分析——改進——維持
三、定義問題
如何你已經知道如何有效的去描述一個問題，那麼你已經成功了一半了，因為你知道問題，而且也知道如何去問。
工作可不是試券設計好問題來問你，首先得你自己發現問題。
比如如注冊轉化率的降低就跟非常多的問題是正相關的。
產品支持度是否足夠?
頭像上傳
郵箱驗證
必填資料
營銷是否到位?
新老訪客比如何
外界口碑如何
問題的要素：本質、現象、特徵、量化
定義一個問題：即給整個團隊確認一個方向，圍繞著這個目標往下分解，制定計劃，在計劃具體執行的過程中發現了某個問題，再來具體分析的。
所以作為一個網站分析師，立足點應該是從公司 戰略出發， 了解產品，運營，技術，商業邏輯等等層面的知識，給公司的發展提供大量的建議。
獻峰商業&產品&運營&設計，的推薦書單：
豆瓣豆列的推薦人數達 1316人，收藏人數達 6291。目前我讀看過的不到十分之一，但是確實有助於從事網站分析的同事提升商業格局。
互聯網產品經理 全方位入門
蘇傑 老師整理的互聯網產品經理全方位入門書籍。豆瓣豆列的推薦人數達986人，收藏人數達 7774。慚愧，只看過豆列裡面20%的書。
當當，僅僅通過讀書是無法培養行業格局的，還需要善於向人請教、善用網路資源、自己體驗、實踐等等。
求職互聯網數據分析，如何准備行業知識?
四、測量
收集數據。
目前常用的數據流量監測的工作：
Google AnalyticsGoogle 網站分析工具
Omniture Omniture SiteCatalys
網路統計 網路統計工具騰訊分析主要針對論壇
等等。。。。
比如教育行業的數據，可以從一些行業數據收集的網站中找到
另外，作為不會寫程序的產品OR運營，只能通過第三方的工具或者平台來拿到數據了，或者向技術同學提需求。
技術才是第一生產力。如果會一些 SQL或者Python，獲取的數據太要太精彩哇……
推薦書籍：做數據分析不得不看的書有哪些?
這個問答下面推薦的書，基本都是關於數據挖掘或者獲取的。
五、分析、改進、維持
比如某游戲的玩家行業軌跡是這樣的
於是分析的時候決定重點關注新用戶的流失問題
流失的任務類型分析：
操作復雜
任務不平滑、不流暢
升級緩慢
有組隊任務或者其他互動任務
然後就是不斷的循環優化著。分析出問題，確認用戶的需求，改進產品，進一步統計並維持提升結果。
分析的流程方法大概如此，比較好掌握，但是具體到工作當中，遠非這幾句話能解釋當的，所以慢慢實踐成長吧。
1.精益數據分析
2.轉化:提升網站流量和轉化率的技巧
3.數據分析 :企業的賢內助
4.網站數據分析:數據驅動的網站管理.優化和運營
5.人人都是網站分析師:從分析師的視角理解網站和解讀數據
6.圖解網站分析36大數據
網站數據是直接體現出網路營銷的效果的數據。
網路營銷的效果是需要網站數據體現出來的。
如果沒有網站的數據統計很難對網路營銷的成果作出量化，沒有量化的數據統計，就不能對網路營銷的效果有一個整體的分析，只有有了一個系統的分析才會有一個良好的 網路營銷效果。
康那裡士數字營銷，長期從事網路營銷策劃與推廣工作。
簡單的統計代碼還是跟蹤流量來源……或者根據網站運營目的，達到某一特定需求進行有效分析。早期的網站建設和運營，在數據很少的時候，網站更注重流量和渠道，而網站運營相對成熟的時候，數據分析更應該偏向於網站功能性發展方向，比如一家企業營銷型網站，對用戶購買率特別敏感，那麼數據分析就應該以此為核心，進行分析;而對於展示型網站來說，對於用戶留存率特別感興趣，數據分析依據就是興趣，如果是一個靠廣告獲得收益的網站，如何誘導用戶點擊廣告。
你想要實現什麼目的，數據分析都可以起到輔助支持決策的作用
從用戶方面入手分析包括以下幾點：（微問數據）
1、包括用戶增長統計和用戶屬性統計。
2、用戶增長統計，是按日統計，有4個維度：
3、新關注、取消關注、凈增關注、累積關注。
挺專業的，站長必備啊~~也就外出用手機關心一下網站流量，要不能在電腦上網，直接後網頁GA，還辛辛苦苦弄3G看多麻煩。
這個問題問的比較廣泛，你需要的是。如何去了解自己的店鋪的一些數據，然後根據數據結合，改變店鋪的整個布吉。
1
行業數據
行業數據對於一個APP來說，至關重要。了解行業數據，可以知道自己的APP在整個行業的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數、使用時長等多個維度去對比自己產品與行業平均水平的差異以及自己產品的對應的指標在整個行業的排名，從而知道自己產品的不足之處。這種縱向的對比，會讓自己的產品定位、發展方向更加清晰。
2
評估渠道效果
在國內，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、微信、運營商商店、操作系統商店、應用商店、手機廠商預裝、CPA廣告、交叉推廣、限時免費等等。看一個APP的數據，首先要知道用戶從哪裡來，哪裡的用戶質量最高，這樣開發者就會面臨一個選擇和評估渠道的難問題。但是通過統計分析工具，開發者可以從多個維度的數據來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據數據找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。
3
用戶分析
產品吸引到用戶下載和使用之後，首先要知道的就是用戶是誰。所以，我們需要詳盡地了解到用戶的設備終端類型、網路及運營商、地域的分布特徵。這些數據可以幫助了解用戶的屬性，在產品改進以及產品推廣中，就可以充分利用這些數據制定精準的策略。
4
用戶行為分析
在關注完用戶的屬性後，我們還要高度關注用戶在應用內的行為，因為這些行為最終決定著產品所能夠帶來的價值。開發者可以通過設置自定義事件以及漏斗來關注應用內每一步的轉化率，以及轉化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數據，可以針對性的優化轉化率低的步驟，切實提高整體轉化水平。
5
產品受歡迎程度
在了解了用戶的行為之後，我們應該看一下自己的產品是否足夠受歡迎，這是一個應用保持生命力的根本。開發者可以從留存用戶、用戶參與度（使用時長、使用頻率、訪問頁面、使用間隔）等維度評價用戶粘度。進行數據對比分析的時候，要充分利用時間控制項和渠道控制項，可以對比不同時段不同渠道的用戶粘度，了解運營推廣手段對不同渠道的效果。
㈢ 淘寶網店流量的來源主要分為哪幾種
一、無線APP流量來源
二、無線流量來源
三、PC流量來源
今天我們先講一下當下非常火熱的無線APP流量來源，及其細分類別
無線APP流量來源其下又細分出：天貓APP、淘寶APP、聚劃算APP、一淘APP、無線WAP、無線APP其它，這6大類
1、天貓APP
付費
淘寶客 如果一個商品設置了淘寶客傭金，在天貓APP中通過淘寶客的站外聯盟、站內的專場活動等，獲得的流量，記為淘寶客來源的流量。
聚劃算 通過天貓APP點擊首頁的聚劃算，訪問店鋪和寶貝。
鑽石展位 天貓APP中的鑽石展位廣告投放訪問。
免費
天貓搜索 天貓APP中，通過搜索，輸入關鍵詞後，從搜索結果頁中點擊進入店鋪或寶貝詳情頁。
天貓活動 在天貓APP中，通過首頁banner的相關活動進入店鋪或寶貝詳情頁。
導購頻道 天貓APP中，通過點擊天貓頭條、心水、瞄一眼、喵鮮生方式進入店鋪或寶貝詳情頁。
天貓APP免費其他 1、通過淘外APP訪問天貓APP，由於目前尚未有相關數據記錄，所以無法識別來源，暫時歸入為天貓APP的其它；2、在天貓APP中，其它未區分出來源的，均歸屬於天貓APP其它。
自主訪問
我 天貓app中，點擊我，通過待付款、待發貨、待收貨、待評價、所有訂單、商品收藏、店鋪收藏、退款售後、我的足跡或我的優惠券等進入店鋪或寶貝詳情頁。
關注 通過天貓APP中的關注，點擊關注頁面內容進入店鋪和寶貝詳情頁，如果公共賬號的關注內容中，有本店相關的商品，買家點擊後進入店鋪，也記為關注帶來的訪客數。
購物車 訪客通過天貓APP的關注渠道進入您店鋪。
2、淘寶APP
付費
淘寶客
如果一個商品設置了淘寶客傭金，在淘寶APP中通過淘寶客的站外聯盟、站內的專場活動等，獲得的流量，記為淘寶客來源的流量。
直通車
淘寶APP中的直通車廣告投放訪問，既包括搜索，也包括直通車商品搭建的各類活動。
聚劃算
通過淘寶APP中點擊首頁的聚劃算，訪問店鋪和寶貝。
鑽石展位
淘寶APP中的鑽石展位廣告投放訪問。
麻吉寶
訪客通過麻吉寶產品點擊進入您店鋪頁面或商品詳情頁，如從手機淘寶每日贏寶箱、支付寶服務窗「麻吉寶」、旺信個人中心「賺集分寶」等入口。
免費
淘寶活動
包括：淘寶APP中，在首頁等一系列淘寶無線端的活動頁面進入，活動包括如首頁的逛店鋪、精選活動、白菜價等；
特別說明，如果已經投放了付費廣告，比如通過鑽展展現在淘寶首頁，那麼來源記為鑽石展位，而不是淘寶活動。即大原則中的付費優先原則。
淘寶首頁-感興趣
從手機淘寶首頁如您可能感興趣的寶貝區域點擊進入店鋪或商品詳情頁。
手淘天貓國際
訪客通過手淘客戶端的天貓國際的產品進入您店鋪頁面或商品詳情頁，如首頁的特色市場中的天貓國際等入口。
手淘淘小鋪
訪客通過手淘客戶端的淘小鋪的產品進入您店鋪頁面或商品詳情頁，如從我的淘寶->我是賣家等入口。
手淘首頁
訪客通過手淘客戶端的首頁產品，除廣告banner位，每日好店產品，其他可以直接進入您店鋪頁面或商品詳情頁的入口，如猜您喜歡入口。
手淘淘生活
訪客通過手淘客戶端的淘生活的產品點擊進入您店鋪頁面或商品詳情頁，注意"淘生活"包含有多個入口，如從首頁->淘生活的入口。
手淘搜索
訪客通過手淘客戶端的淘寶搜索進入您店鋪頁面或商品詳情頁。
手淘淘搶購
訪客通過手淘客戶端的淘搶購的產品點擊進入您店鋪頁面或商品詳情頁，注意"淘搶購產品"包含有多個入口，如從首頁->淘搶購頻道。
手淘有好貨
訪客通過手淘客戶端的有好貨的產品點擊進入您店鋪頁面或商品詳情頁，注意"有好貨產品"包含有多個入口，如從首頁->有好貨頻道。
手淘BIG
訪客通過手淘客戶端的逼格的產品點擊進入您店鋪頁面或商品詳情頁，如從發現->逼格入口。
手淘卡券包
訪客通過手淘客戶端的我的卡券包的產品點擊進入您店鋪頁面或商品詳情頁，如從我的淘寶->我的卡券包入口。
㈣ 如何獲取並分析一個網站的相關信息
隨著很多網站的做大做細，網站數據分析變得更為重要。通過網站數據分析可以充分了解一個網站的運作情況，並加以改進。這些數據會告訴你，你的網站流量是否有效？流量在哪裡流失？目標受眾是否精準？如何改善網站產品格局和網站運營？等等一系列問題。但在這之前的第一步就是需要獲取網站的數據。本文主要介紹如何獲取網站數據以及需要獲取哪些關鍵數據。
1，網站內部數據
網站內部數據是網站最容易獲取到的數據，它們往往就存放在網站的文件系統或資料庫中，也是與網站本身最為密切相關的數據，是網站分析最常見的數據來源，我們需要好好利用這部分數據。
伺服器日誌
網站分析不再局限於網頁瀏覽的PV、UV，轉化流失等，基於Events的分析將會越來越普遍，將會更多的關注用戶在接受網站服務的整個流程的情況。
隨著網站應用的不斷擴張，以及前端技術的不斷升華。網站日誌不再局限於點擊流的日誌數據，如果你的網站提供上傳下載、視頻音樂、網頁游戲等服務，那麼很明顯，你的網站伺服器產生的絕不僅有用戶瀏覽點擊網頁的日誌，也不只有標準的apache日誌格式日誌，更多的W3C、JSON或自定義格式的輸出日誌也給網站分析提供了新的方向。
網站分析工具
通過網站分析工具獲得數據是一個最為簡便快捷的方式，通過網站分析工具獲得的數據一般都已經經過特殊計算，較為規范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趨勢圖或比例圖，通過細分、排序等方法讓結果更為直觀。
但通過網站分析工具得到數據也遠不止這些，上面的這些數據也一樣可以通過統計網站日誌獲得，但網站分析工具的優勢在於其能通過一些嵌入頁面的JS代碼獲得一些有趣的結果，如一些網站分析工具提供的點擊熱圖，甚至滑鼠移動軌跡圖。這些分析結果往往對網站優化和用戶行為分析更為有效。
資料庫數據
對於一般的網站來說，存放於資料庫中的數據可以大致分為3個部分：
網站用戶信息，一般提供注冊服務的網站都會將用戶的注冊賬號和填寫的基本信息存放在資料庫裡面；
網站應用或產品數據，就像電子商務的商品詳細信息，如商品信息會包含商品名稱、特徵描述、產品屬性等；
用戶在應用服務或購買產品時產生的數據，最簡單的例子就是電商網站的用戶購買(購買單、報價單、詢盤)數據——購買時間、購買的用戶、購買的商品、購買數量、支付的金額等。
當然，這一部分數據的具體形式會根據網站的運營模式存在較大差異，一些業務范圍很廣，提供多樣服務的網站其資料庫中數據的組合會相當復雜。
其它
其它一切網站運營過程中產生的數據，有可能是用戶創造，也有可能是網站內部創造，其中有一大部分我們可以稱其為「線下數據」。
2，外部數據
網站分析除了可以從網站內部獲取數據以外，通過互聯網這個開放的環境，從網站外部獲取一些數據可以讓分析的結果更加全面。
互聯網環境數據
可以去一些網路數據分析平台查一下互聯網中頂級網站的訪問量趨勢。
競爭對手數據
時刻關注競爭對手的情況可以讓你的網站不至於在競爭中落伍。除了一些網站數據查詢平台以外，直接從競爭對手網站上獲取數據也是另外一條有效的途徑，也有網站會出於某些原因（信息透明、數據展示等）將自己的部分統計信息展現在網站上，看看那些數據對於掌握你的競爭對手的情況是否有幫助。
在獲取上述幾類數據的同時，也許我們還可以從其他方面獲取一些更為豐富的數據。
合作夥伴數據
如果你有合作的網站或者你經營的是一個電子商務網站，也許你會有相關的產品提供商、物流供應商等合作夥伴，看看他們能為你提供些什麼數據。
用戶數據
如果你的網站已經小有名氣，那麼嘗試在搜索引擎看看用戶是怎麼評價你的網站，或者通過SNS網站等看看用戶正在上面發表什麼關於你的網站的言論。
當然通過用戶調研獲取數據是另外一個不錯的途徑，通過網站上的調查問卷或者線下的用戶回訪，電話、IM調查，可用性實驗測試等方式可以獲取一些用戶對網站的直觀感受和真實評價，這些數據往往是十分有價值的，也是普通的網站分析工具所獲取不到的。
在分析網站的外部數據的時候，需要注意的是不要過於相信數據，外部數據相比內部數據不確定性會比較高。網站內部數據即使也不準確，但我們至少能知道數據的誤差大概會有多大，是什麼原因造成了數據存在誤差。而外部數據一般都是有其他網站或機構公布的，每個公司，無論是數據平台、咨詢公司還是合作夥伴都可能會為了某些利益而使其公布的數據更加可信或更具一定的偏向性，所以我們在分析外部數據是需要更加嚴格的驗證和深入的分析。而對於用戶調研中獲取的數據，我們一般會通過統計學的方法檢驗數據是否可以被接受，或者是否滿足一定的置信區間，這是進行數據分析前必須完成的一步。
㈤ 有什麼工具可以查詢電商數據
簡單查詢電商數據可以使用情報通。
情報通可以按寶貝名關鍵字查找出行業中最熱銷的各種寶貝，並將寶貝歸屬某一自定義產品，可跟蹤分時價格、銷量變化和趨勢圖。可輕松追蹤所關注寶貝的調價、改名、成交情況、庫存變化，並能對代理商進行有效管理。查詢模塊製作全面的品牌行業報表，提供品牌各行業及子行業的銷量、銷售額，品牌最熱銷寶貝、熱銷店鋪可以做到清晰明了。情報通一個作為電商大數據品牌產品致力於品牌商提供多維度全方位數據支持。它有電商運營的得力助手之稱，可以按自定義細分市場，實時分析份額和增速。自2009年上線之後，情報通已成為眾多品牌商、經銷商、研究機構的電商運營必備工具之一，為各類從事電商的客戶提供全面的行業趨勢與數據分析，幫助各類客戶做出正確的商務決策。其中行業分析的主要功能是精準統計到所有行業及每個子行業，每月交易量和銷售額；精準統計到子行業中每個屬性值所對應的交易量和銷售額。
如果需要查詢電商數據，推薦了解一下情報通。情報通作為全面精準及時的電商運營工具，店鋪每一天的銷量及所有營銷方法（降價/改名）及廣告方法和店鋪銷量飆升當天的每個寶貝的銷量及營銷方法及廣告方法都一目瞭然。
㈥ 數據分析中數據獲取的方式有哪些
方式1、外部購買數據
有很多公司或者平台是專門做數據收集和分析的版，企業會直接權從那裡購買數據或者相關服務給數據分析師，這是一種常見的獲取數據的方式之一。
方式2、網路爬取數據
除了購買數據以外，數據分析師還可以通過網路爬蟲從網路上爬取數據。比如大家可以利用網路爬蟲爬取一些需要的數據，再將數據存儲稱為表格的形式。
方式3、免費開源數據
外部購買數據要花費一定的資金，網路爬取對技術又有一定的要求，有沒有什麼辦法能又省力又省錢的採集數據呢?當然有，互聯網上有一些“開放數據”來源，如政府機構、非營利組織和企業會免費提供一些數據，根據需求你可以免費下載。
方式4、企業內部數據
了解了企業外部數據的來源，其實企業內部本身就會產生很多數據提供給我們分析，我們一起來了解一下吧。前面說了，內部數據通常包含銷售數據、考勤數據、財務數據等。
關於數據分析中數據獲取的方式有哪些，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。
㈦ 淘寶店的商品數據如何抓取
要用小工具抓取的，試試電商圖片助手，淘寶商品的圖片、視頻和數據包都可以抓取。