大數據一般在哪裡找資料

㈠ 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

㈡ 大數據公司的四種數據獲取方法

大數據公司的四種數據獲取方法_數據分析師考試

對於所有號稱涉足大數據的互聯網公司而言，可以從兩方面判斷其前景與價值，其一是否有穩定的數據源，其二是否有持續的變現能力，其中包含數據理解運用的經驗積累。涉及大數據的公司發展在互聯網時代如雨後春筍，除了巨頭網路騰訊阿里巴巴外，還有一些成立時間不算久但底蘊深厚的公司。如國雲數據、帆軟等。不過不管公司多大，獲取數據都是非常重要的基礎。

就數據獲取而言，大的互聯網企業由於自身用戶規模龐大，把自身用戶的電商交易、社交、搜索等數據充分挖掘，已經擁有穩定安全的數據資源。那麼對於其它大數據公司而言，目前大概有四類數據獲取方法：

第一、利用廣告聯盟的競價交易平台。比如你從廣告聯盟上購買某搜索公司廣告位1萬次展示，那麼基本上搜索公司會給你10萬次機會讓你選取，每次機會實際上包含對客戶的畫像描述。如果你購買的量比較大，積累下來也能有一定的互聯網用戶數據資料，可能不是實時更新的資料。這也是為什麼用戶的搜索關鍵詞通常與其它網站廣告位的推薦內容緊密相關，實質上是搜索公司通過廣告聯盟方式，間接把用戶搜索畫像數據公開了。

第二、利用用戶Cookie數據。Cookie就是伺服器暫時存放在用戶的電腦里的資料(.txt格式的文本文件)，好讓伺服器用來辨認計算機。互聯網網站可以利用cookie跟蹤統計用戶訪問該網站的習慣，比如什麼時間訪問，訪問了哪些頁面，在每個網頁的停留時間等。也就是說合法的方式某網站只能查看與該網站相關的Cookie信息，只有非法方式或者瀏覽器廠家有可能獲取客戶所有的Cookie數據。真正的大型網站有自己的數據處理方式，並不依賴Cookie，Cookie的真正價值應該是在沒有登錄的情況下，也能識別客戶身份，是什麼時候曾經訪問過什麼內容的老用戶，而不是簡單的遊客。

第三、利用APP聯盟。APP是獲取用戶移動端數據的一種有效手段，在APP中預埋SDK插件，用戶使用APP內容時就能及時將信息匯總給指定伺服器，實際上用戶沒有訪問時，APP也能獲知用戶終端的相關信息，包括安裝了多少個應用，什麼樣的應用。單個APP用戶規模有限，數據量有限，但如某數據公司將自身SDK內置到數萬數十萬APP中，獲取的用戶終端數據和部分行為數據也會達到數億的量級。

第四、與擁有穩定數據源公司進行戰略合作。上述三種方式獲取的數據均存在完整性、連續性的缺陷，數據價值有限。BAT巨頭自身價值鏈較為健全，數據變現通道較為完備，不會輕易輸出數據與第三方合作(獲取除外)。政府機構的數據要麼全部免費，要麼屬於機密，所以不會有商業性質的合作。擁有完整的互聯網(含移動互聯網)的通道數據資源，同時變現手段及能力欠缺的運營商，自然成為大數據合作的首選目標。

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㈢ 個人大數據怎麼查

因為從事相關業務，用過市面上大概有幾十家查大數據徵信，數據維度都差不多，為版數不多留下深刻印象權的是【好信查】，他們家的報告顏值很高，速度比較快，也比較穩定，客服態度也很不錯，作為一個顏控，所以就長期用這家了，另外報告可以給你兩張圖體會一下

另外附上如何用微信查大數據徵信

㈣ 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

㈤ 請問網貸大數據怎麼查謝謝！

查詢網貸大數據可以通過第三方平台進行查詢。網貸大數據各大平台查詢方式簡單多樣，只要提交姓名，身份證以及手機號就可以獲得一份詳細的查詢報告。
查詢平台目前比較有名的大數據查詢系統有同盾，閃電查詢、雲風控、大數據、網信專家等。
網信專家查詢系統分為綜合風險考核，大數據信用查詢，運營商報告查詢，銀行流水，信用卡數據查詢五個版塊，可以在這五個版塊中查詢網貸黑名單、網貸申請記錄、逾期記錄、個人貸款記錄，個人網貸記錄，個人多頭借貸記錄，個人互聯網金融P2P平台貸款記錄等各種數據。
並且在查詢的過程中還會對你的申貸信息以及多平台交叉驗證信息中，快速識別低信用用戶、借貸欺詐風險。使用到手機（型號：HLK-AL00）。
拓展資料
一、如何查詢個人信用報告
1、央行查詢個人徵信報告
（1）一般可以去兩個地方，第一個就是央行的當地的總行，直接帶上自己的身份證以及自己的有效的證件，可以直接去銀行總行找客服經理填寫申請表後就可以辦理你要查詢個人徵信的業務了。
（2）有的地方是央行專門有設置一個徵信管理部門，帶上自己得有效證件去查詢也是可以的，最好是列印下來。
2、網上查詢個人信用報告
如果在網上有逾期記錄或者在多個平台有借貸記錄，那麼你的各種記錄都會被大數據風控，這時你的網貸平台就會頻頻被拒的，甚至連你的花唄借唄也會被關閉。
二、進入網貸黑名單如何消除?
1、去網貸平台查詢自己的詳細借貸記錄，看自己借貸的款項，以免不法分子利用自己的個人信息進行的借貸，如發現不是自己借貸的，而是他人或者不法分子盜用，應該立即報警，然後聯系借貸平台說明情況。
2、查詢完自己的詳細借貸記錄後，然後確認是自己借貸的款項，這時應該把自己拖欠的款項，全部還清然後再聯系相應平台的客服，讓他們平台進行消除。
3、當平台回應不能消除，那麼就等還清借貸的款項後，進行自動的消除了。一般在我們個人的徵信報告中只會顯示最近5年的徵信記錄。
4、要按時還清自己的所借貸的款項，不要拖欠。
5、保持自己的良好信譽，不要被網貸拉入黑名單，避免自己在其它的信譽方面收到影響。

㈥ 我要怎麼查大數據

憑借你的手機號，身份證號就可以查詢自己的大數據了。

目前，一般網貸版平台常用的有三種征權信資料庫。

網貸資料庫，百行徵信，央行徵信。

網貸資料庫一般統計不上徵信的網貸，基本上不上徵信的網貸都會上傳到網貸資料庫。

百行徵信統計一些P2P網貸平台的借款數據信息。

央行徵信只統計正規網貸的借款數據信息。

普遍來說，如果想要查詢網貸數據報告，那麼只需要查詢網貸數據與央行徵信即可。

網貸數據能夠直接查看一些P2P網貸平台的數據，

可以在微信查找：米米數據。

該資料庫與2000多家網貸平台合作，查詢的數據非常精準全面。

能夠查看到用戶的申請次數，網貸數據，網黑指數分，命中風險提示，法院起訴信息，仲裁案件信息，失信人信息等數據。

其中，用戶可以憑借網黑指數分來判斷自身是否為網貸黑名單用戶。

網黑指數分標准為：0-100分，分數越低，信用越好。

㈦ 公司的數據哪裡找

一、國家機構/國際組織公開數據
1.國家統計局/國家統計數據:包括國家GDP、CPI、人口、行業總值、社會消費品總額、分區域數據、分時間數據、國家統計公報、國際數據等等。
這里的數據涵蓋行業、時間、地區等,數據量大且較為全面,並擁有官方解讀。
2.中央人民政府:包括國家的政策報告、國家宏觀大數據、國家經濟運行情況等。
宏觀數據比較詳實,反應國家經濟運行的指標的數據基本都有,最重要的是政策及解讀。
3.世界銀行:有世界各地人口、環境、經濟發展狀況、性別、教育發展狀況、國際貧困標准、國際債務統計、外債指標等。
數據繁雜,而且是全世界各地的數據都匯集到一起,需要好好甄別。網站許多是外文,並且由於某些人盡皆知的原因,這個網站上去的比較慢。
4.各省市統計局/各省市人民政府:部分省份數據十分詳實,關於該省市歷史經濟發展數據及未來走勢都有,但部分省市的數據更新效率比較低下。
例如廣東省統計局:包含了廣東各市及本省總體數據。
5、工信部:包括原材料工業、裝備工業、消費品工業、通信業、電子信息、軟體業的統計數據。
有關工業和信息化方面的數據基本都包含在這裡面。
6、中國人民銀行:包含銀行業、金融業的全部數據,可以查詢行業政策、匯率、外匯水平、存貸款利率變化等。
7、教育部:包含普通高校名單、各級學校教職工、學生、專任老師的情況、在校人數、在校性別比、普通學校升學率、適齡兒童入學率等。
8、農業農村部:包括農產品批發價格200指數、農業總產值、農民收入與消費、農產品進出口、農產品價格等。
9、交通運輸部:公路、鐵路、民航、水運等客運量、交通投資額、港口貨物吞吐量等
10、其他:包括國務院下轄的所有部委都可以查詢到官方數據。
二、行業協會
1、中國互聯網協會:可以下載過往年度《中國互聯網發展報告》、查看中國互聯網100強企業名單、互聯網的研究報告等。
src="https://picx.mg.com/50/v2-_720w.jpg?source=1940ef5c"/>

2、中國保險行業協會:查詢保險業的相關數據,包括保險政策、保險業經營數據、保險業研究報告等。
src="https://pica.mg.com/50/v2-_720w.jpg?source=1940ef5c"/>

3、中國軟體行業協會:軟體產業的新形勢、新趨勢、新常態、新要求,通過市場調查、信息交流、咨詢評估、行業自律、知識產權保護、評價認定、政策研究等
src="https://picx.mg.com/50/v2-_720w.jpg?source=1940ef5c"/>

4、中國投資協會:可以查詢到國家經濟社會發展與改革、投資預測、投資項目等資料。
src="https://pic1.mg.com/50/v2-_720w.jpg?source=1940ef5c"/>

5、中國城市軌道交通協會:
全國地鐵運營報告、地鐵客流量報告等
6、中國酒業協會:
酒業研究報告。
7、中國交通運輸協會:
交通運輸行業所有數據。
8、中國質量協會:
關於質量方面的資料。
9、其他:細分行業協會可以找到本行業數據。
三、國內/國外機構網站數據
1、鏑數聚:全行業數據&報告查找下載平台,覆蓋100+行業報告及統計數據,支持報告與數據交叉查詢 src="https://pic1.mg.com/50/v2-_720w.jpg?source=1940ef5c"/>

2、199IT-中文互聯網數據資訊網:提供全行業研究報告,內容詳實、板塊眾多。
src="https://picx.mg.com/50/v2-_720w.jpg?source=1940ef5c"/>

3、中國互聯網路信息中心:包含中國互聯網發展所有數據,當普查數據看就可以。
src="https://picx.mg.com/50/v2-_720w.jpg?source=1940ef5c"/>

4、艾瑞網:互聯網及電信相關領域研究成果,融合行業資源;為業內人士提供豐富的產業資訊、數據、報告、專家觀點、行業資料庫等服務
src="https://picx.mg.com/50/v2-_720w.jpg?source=1940ef5c"/>

5、波士頓:
對幾十個行業有前沿思考,可以作為一般結論使用。
6、貝恩:
有研報、未來趨勢預判、全球視野、聚焦中國等。
7、JP Morgan(摩根大通):
對未來經濟的預判等。
8、四大:都具備對未來趨勢的研究報告,部分內容可以直接引用作為結論。
德勤:
https://
安永:
畢馬威:
https://
普華永道:
、羅蘭貝格:
來自德國的頂級咨詢公司。
10、怡安翰威特:
人力資源方面的咨詢公司。
11:美世咨詢:
世界最大的人力資源管理咨詢機構。
12、中國通信院:
智能手機出貨量、手機市場運行報告、互聯網企業上市企業運行報告等。
13、IDC:
智能手機全球出貨量、智能硬體市場消費者研究、信息技術研究報告等。
14、CADAS:
全球航空業研究報告。
15、世界經濟論壇:
https://
關於國際經濟發展趨勢的研究資料。
16、坎塔爾(Kantar):
雜貨市場份額、智能手機市場份額、消費領域研究報告等。
17、Flurry:
全球手機APP方面的研究報告。
18、GSMA:
全球移動互聯網經濟研究報告。
19、麥肯錫: 管理咨詢公司金字塔尖的存在,提供各行業最新資訊、行業洞見等。
四、企業信息查詢
1、天眼查:可以查詢到企業詳細信息,包括員工人數、股權情況、股東收益情況、風險信息等。
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2、企查查:可以查詢企業產品信息、發展歷史、經營信息、上市公司的財務數據、高管數據等等。
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3、國家企業信用信息公示系統:查詢企業基礎信息、股權信息、高管信息、企業年報等。(關鍵是全免費)
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4、巨潮資訊網:中國上市公司各類報告(年報、季報、經營信息變更等)
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5、東方財富網:擁有證券、基金銷售、金融數據、互聯網廣告、期貨經紀、公募基金、私募基金、證券投顧及小額貸款等業務板塊,向海量用戶提供金融交易、行情查詢、資訊瀏覽、社區交流、數據支持等全方位、一站式的金融服務。
二維碼自動識別)
6、全國中小企業股份轉讓系統(簡稱「全國股轉系統」,俗稱「新三板」): 各行各業的新三板上市公司財務數據,高管數據、年度報告、經營公告等。
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7、美國證監會:美股上市公司財報、年報等。
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五、行業研究報告下載
1、蘿卜投研:
看數據、下載研報、上市公司PE/PB研究等。
2、雪球網:
給投資者提供跨市場、跨品種的數據查詢、新聞訂閱和互動交流服務,目前已覆蓋A股、港股、美股市場。
3、慧博投研資訊:
專業的研報大數據平台,分享行業、券商、股票等最新研究報告。
4、阿里研究院:
阿里巴巴出品的研究報告。
5、騰訊大數據:
https://
騰訊出品的研究報告。
6、360互聯網安全中心:
https://
出品的研究報告。
7、易觀分析:
以海量數字用戶資產及演算法模型為核心的大數據分析工具、產品及解決方案。
8、股票報告網:
提供各大證券公司的研究報告。
9、艾媒網:
覆蓋了新技術、新零售、教育、生物、醫療、出行、房產、營銷、文娛、傳媒、金融、製造、區塊鏈、環保與公共治理等新興領域。
10、上海證券交易所:
提供交易數據、行業研究報告、上市公司信息披露等。
11、深圳證券交易所:
提供深市交易數據、行業研究報告、上市公司信息披露等。
六、其他
1、藝恩:
娛樂行業研究報告、電影、電視、網路劇等。
2、卡思數據:
視頻內容行業風向標,網紅分析、網紅研究報告。
3、旅遊圈:
旅遊行業研究報告。
4、IT桔子:
中國創業公司投融資資訊、初創企業信息、創業公司投融資報告等。
5、投中網:
投融資行業報告。
6、超級市場:
http://
模版免費下載。