大数据的采集与分析

A. 大数据怎么采集数据

数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：
1、离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。
2、实时采集：工具：Flume/Kafka；实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
3、互联网采集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。爬虫除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
4、其他数据采集方法对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。

B. 你真的了解大数据分析吗

你真的了解大数据分析吗_数据分析师考试

本文将介绍大数据分析的主要步骤和面临的挑战。大数据分析包括以下步骤：

数据采集——从各种常规和非常规来源收集非结构化和结构化数据，包括机器传感器。

数据存储——将数据存储到稳定、分布式和可扩展的存储中，它们位于有复制副本的消费类硬件中。

描述性分析——汇总数据并开发数据可视化。

预测分析——使用可用数据通过监督学习算法开发模型。

规范性分析——开发利用预测结果的场景。

我们仍然没有涉及到帮助我们优化大数据分析步骤的挑战。我将介绍探寻大数据真实价值过程中会遇到的一些挑战。下面是一些问题及解决方法。

缺少数据源或隐藏数据源的标识：有可能数据采集步骤中没有隐藏的数据源。大数据并不限制数据源的数量，并且鼓励从所有可用数据源采集所有的数据。一个经验法则是采集所有用于解决大数据问题的数据。在这种情况下，我们需要保证采集所有数据的方法有足够的安全性。可以有多个团队参与数据采集。

数据安全性、缺少统一数据服务层和统一数据建模可能导致数据存储步骤产生数据孤岛。我们可以使用统一数据模型来定义业务实体、统一服务层和采用身份验证与授权形式的安全实现，以此来解决这个问题。有一个新概念叫数据湖(DataLake)，它需要将数据存储为生产者和消费者之间预先协定的模式。

传统上，分析一直与较小规模数据集相关联，并且在OLAP模式中执行。除非我们能够说服干系人接受大数据的分析优势——实时分析与较大规模数据集并行处理能力，否则我们很难替代现有的分析/BI工具，也很难改进这些工具。一些算法也已经移植到大数据软件包，这是一个令人兴奋的消息。大数据技术将能够利用现有的分析平台——R语言、Python、SAS，并且能够提供统一的分析平台。此外，大数据人才也具备了分析技能，有能力执行描述性、预言性和规范性分析。

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C. 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

D. 采集分析数据 大数据如何助力社会治理

采集分析数据 大数据如何助力社会治理
“大数据”曾经是个大众眼中颇有距离感的专业词汇，可是这几年“大数据”成了人们身边的高频词汇：当你上网购物时，平台总能准确推荐你想要的商品；当你下载某款APP或者打开某个程序，总要你点击同意那些冗长的隐私条款；甚至当你使用不同账号享用同样服务时，居然发现可能遭遇了“大数据杀熟”……
信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会治理方式产生重要影响。大数据既为我们的生活带来了巨大便利，打开了未来的无限可能，同时也提出了全新的挑战。毫无疑问，大数据正在塑造未来的样貌，那么大数据将可能在哪些方面深刻改变我们的生活？
采集分析数据：提前化解风险
贵州黔东南苗族侗族自治州有很多苗寨，这里仅50户以上的木质连片村寨就达3922个，木质农房达88万栋。不过，随着当地农村经济条件的不断改善，电气火灾也迅猛抬头，而为了有效预防火灾，当地把眼光投向了“大数据”。
记者在黔东南州的西江千户苗寨看到，这里家家户户都在总进线处安装了一个灭弧型电器保护装置。“这些保护装置同时也是农村电气火灾监控大数据平台的感知模块。”当地工作人员打开其手机上一款名为“电丁丁”的APP介绍，大数据中心全天候采集农户用电数据，一旦发现其家中用电数据异常，系统会自动通过手机APP发出预警，通知工作人员上门检查处理。不仅如此，大数据中心针对区域用电数据会生成日报、周报和月报表，分析用电规律，评估安全系数，为预判电器火灾风险、精准指导农村电改提供大数据支撑。
“通过数据采集和大数据分析技术，可以把事后解决改成事先预测，将有可能发生的问题预先监测到并且预解决。”清华大学政治学系副教授孟天广表示，大数据将给社会治理方式带来提升与改变。
这样的例子，记者在深圳南山区也见到一例。2017年清明假期的一天下午，深圳市公安局南山分局人流监测预警系统突然发出预警，原来地形狭长的深圳湾公园短时间内因超量共享单车涌入挤占路面，造成了“毛细栓塞”，很可能发生踩踏。根据大数据提供的实时动态监测、人流趋势分析、人群画像分析等信息，当地公安立即启动应急预案，很快就缓解了现场人流压力，避免了一场可能发生的事故。
“大数据不仅仅为政府的治理贡献数据上的理念、资源、技术、对策，还解决了以前政府在传统治理当中不能解决的问题。”孟天广认为，目前大数据在社会治理的应用方面已经有了一些初步的探索，未来通过大数据来努力推动社会治理的网络化、智能化和系统化，最终可以有效解决政府治理精准化的问题。
政府数据共享：打破孤岛效应
这几年，通过简政放权治理诸如“证明我妈是我妈”一类的奇葩证明取得实质性成效。之所以“奇葩证明”会有生存空间，一个根本的原因在于此前各部门因政务信息之间壁垒森严造成了“数据烟囱”和“信息孤岛”。为此，广东梅州公安打造了一个“证明云”，通过与20多个政府部门实现数据共享，使互联网提供的电子证明与传统证明具有同样效力，成为了专门对付“奇葩证明”的利器。
通过政务信息资源共享来解决“奇葩证明”的难题还只是小试牛刀，而将沉淀在政府手中的数据面向社会开放共享，将深刻引领带动大数据创新应用和产业融合发展。专家介绍，例如空间地理数据的开放，可用于指导采矿、林业、农业、渔业、能源、航海、交通运输等；气象数据的开放，则可以加工用于指导农业生产、旅游业、灾难管理、保险业预测、环境评估等。
对此，早在2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中，就将“加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力”与“稳步推动公共数据资源开放”纳入到主要任务之中。其中，《纲要》还特别提到，优先推动信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。
“政府数据开放到什么地步，哪些数据集的数据应予开放，对不同数据集下的数据应如何归类，目前多由相关政府部门和政府官员决定，欠缺整齐划一的标准。”南开大学法学院教授宋华琳表示，需要明确政府数据开放的范围，健全完善政府数据开放的程序机制，界定政府数据开放的标准，“信息公开以公开为原则，以不公开为例外。开放政府数据还有不少具体工作有待推进。”
大数据营销：提升效率防止滥用
今年以来“大数据杀熟”成了网络上的一个热门词汇，其意为，在互联网上购买同样的商品或服务时，向老客户显示的价格反而比新客户要高出不少。事件起因于一名网友在微博上晒出自己的亲身经历，表示其长期在某网站预订价格在380—400元之间的酒店房间，可实际价格只有300元上下，而且一旦使用朋友账号查询就会发现同一房间也显示为300元左右。这条微博在网上发酵之后，许多人都纷纷晒出类似经历的证据。
中国电子商务协会网规研究中心主任阿拉木斯认为，在线下大家都认可诸如“砍价”这样的议价行为，因而同样的商品或服务以不同的交易价格成交也是商业惯例。然而，“大数据杀熟”的问题在于卖方可以通过掌握大数据做到对用户更全面精细地了解和预测，但买方却因为线上交易与日俱增的用户黏性而导致很难真正“用脚投票”。“久而久之，自然会有自律不够的商家，利用用户的这种心理做些手脚。”阿拉木斯分析说。
如今，从网约车、共享单车，到电商购物、社交媒体，平台经济已经成为社会治理中绕不开的话题。与此同时，众多平台对海量用户数据的收集、占有，也引发了社会公众对大数据是否会被滥用的关注。
“仅仅是从经济上判断，数据被企业或者被平台所拥有可能是最有效率的。”中国社会科学院工业经济研究所李晓华研究员认为，零散的数据是没有价值的，只有当这些数据汇聚起来，通过大数据的技术进行分析时才会产生价值。但与此同时，这些平台对数据的占用还可能涉及个人信息泄露、数据权属、数据交易、数据滥用等一系列问题，当数字经济的发展中涉及诸如道德伦理、公平正义等价值判断时，市场可能无法自发加以调整解决，这时候就需要尽快完善数据保护方面的立法。

E. 大数据生命周期分为采集、存储、分析和日常维护四个阶段。对还是不对

对的，大数据采集与预处理在大数据生命周期中，数据采集处于第一环节。根据Map Rece生成的应用系统分类，大数据采集主要有四个来源。管理信息系统，网络信息系统，物理信息系统，科学实验系统。对于企业不同的数据集，可以有不同的结构。如文件、XML、关系表等，并在用于多个异构数据集，需要进一步整合处理的，从不同的数据集的数据的易购。整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续进行查询和分析研究问题以及处理企业提供信息统一的可视图。针对管理信息系统中异构数据库集成技术，Web信息系统中的实体识别技术和DeepWeb集成技术。传感器网络信息数据融合发展技术已经有很多问题研究主要工作，取得了较大的进展，已经推出了多种数据清洗和质量管理控制工具。例如，美国SAS公司的Data Flux，美国IBM公司的Data Stag，、美国Informatica公司的Informatica Power Center。

F. 如何进行数据采集以及数据分析

首先，大数据分析技术总共就四个步骤：数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘，一般来说广义上的数据采集可以分为采集和预处理两个部分，这里说的就只是狭隘的数据采集。我们进行数据采集的目的就是解决数据孤岛，不管你是结构化的数据、还是非结构化的，没有数据采集，这些各种来源的数据就只能是互相独立的，没有什么意义。

数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，然后才能对这些数据综合分析。根据数据来源进行分类，数据采集可以大体三类：系统文件日志的采集、网络大数据采集、应用程序接入。需要一定的专业知识和专业软件、平台的应用能力。

G. 大数据的采集与分析专业学后能做什么工作

互联网数据公司，比如说，网络，每天的数据采集量是我们们平常人想像不到的

H. 如何做好数据分析的数据采集工作

数据分析离不开数据采集。数据采集包括历史数据的采集和当前市场数据的采集，是科学进行数据分析的基础。数据采集准确性决定了数据分析的价值。那么数据采集是怎么做的呢？一般来说，是需要制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作这四项工作。

1.制定市场调研的计划
在进行数据分析之前，数据采集工作是一项最重要的工作，数据采集的工作能够解决企业经营中在数据分析中的决策问题。因此很多企业非常重视数据采集，但是数据采集是需要花费大量的金钱人力以及物力，不过数据采集能够给数据带来极大的好处，这是因为数据采集能够给大数据分析带来极大的好处。所以，在数据采集工作的时候一定要让资金花到有用的地方，对于每一分钱都有一个清楚的去向。所以，在数据采集的时候一定要控制好成本，在做数据采集工作之前一定要控制到成本，只有做好周密的市场调研计划，才能够好好的做好数据采集这一个工作。

2.明确数据来源
在数据采集前，就需要选择好数据，选择一些干净的数据才能够使得数据分析工作变得更加精准。通常来说，数据的资料一般分为第一手资料和第二手资料。这是根据数据资料的来源不同来决定。什么是第一手资料呢？第二手资料是什么呢？第一手资料就是未来某种目的采集所得的原始材料。一般来说，采集第一手资料所需要的费用比较高，但是第一手的资料的准确性很高，这是因为第一手资料的针对性强。第二手资料是指采集的现成资料。现成资料就是包括互联网上面的信息，各种报刊书本上的资料，还有各类权威机构发布的统计和研究报告等。

3.明确抽样方案
在一手数据的采集中，许多数据可以直接采集，由于对于成本费用等可控制的要素，以及数据的采集范围很广，这样很难直接获取全部数据。这时，我们常用抽样技术对样本进行调查，并根据样本统计量估计总量。

4.明确数据采集方法
数据采集方法现在常见的有三种，分别是访问调查法、实验法和观察法。访问调查法通过访问代表性的样本而获得数据，而观察法强调非语言方式，这一点和访问调查法不一样。观察法是通过调查人员在进行时和过去时记录中采集信息。而实验法可以有效控制调查的环境。这样在实际项目数据采集中可以根据项目特点、成本费用、时间及精度的要求，从而使用不同的方法。

5.数据处理及分析
在进行数据处理工作时，原始数据收集回来很大概率会出现虚假、错误、冗余等现象，如果直接把这些数据进行预测分析，极大概率会带来错误的分析结论，那么数据分析就完全没有了意义。不过只要做好数据处理以及数据分析，就能避免上面出现的现象。而数据的处理是需要运用科学正确客观的方法，将调查所得的原始资料按调查目的来去粗取精，这样才能够做好数据分析。

通过上面的内容，大家已经知道了数据采集是怎么做的了吧？数据采集程序就是上面提到的5点，分别是制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作。只要集齐这些步骤一步一步走下去，那么数据采集工作就可以更高效率地完成了。希望阅读完的朋友对你们的职业生涯有一些帮助，这将是我莫大的荣幸！