如何获得百度大数据包

A. 如何使用wireshark捕获访问某个网站的数据包

用wireshark只能捕获到程序安装所在计算机上的数据包，dns解析是一个涉及不同域名服务器的过程，你无法在本机上得知全部过程，但是能捕获到乎吵解析请求和最终的返回结果。
1、首先打开wireshak，开始捕捉。
2、梁顷携打开浏览器，访问网站
大概的过程就这些，等网站被打开，你所描述的数据基本上都有了。
分析其中的数据，dns、tcp握手等都在其中。看协议类型即可。
ip地址、mac地址也在数据包橡伏中，wireshark默认不显示mac地址，你可以在column preferences中添加新栏目hardware src（des） address即可
下面是数据包的截图，前两个dns，后面是tcp握手，接下来就是http请求和数据了，访问的是新浪网站，浏览器为maxthon4。

话说你要浏览器和网站截图干什么？？那个与分析过程无关。

B. 如何抓包和GET数据包与POST数据包区别

首先说一下我所理解的数据包。

我所理解的数据包就是用户和网站之间的一个交流，你把数据包传递到服务器，服务器再返回给你一个结果，这样你和网站就进行了一次交流。

而我们在网站里的操作，也是发送数据包请求来完成的。

那么我们如何去抓取我们所发送的数据包呢。

这里推荐一下火狐浏览器里的firebug插件。

首先我们网络搜索火狐浏览器，然后下载下来。

接着到菜单----附加组件----搜索firebug

然后安装这个甲壳虫图片的就可以了。

安装好了之后呢，我们看到浏览器右上角有一个灰色的甲壳虫图标，我们点击它，就成为亮色的了。

然后我们选择 网络---启动

这样，这个firebug插件就已经开始对你的火狐浏览器抓包了。

这时候我们最好把“保持”给勾选上，因为有时候网页会跳转，那么跳转之前的数据包就会自动清空了，如果你保持的话，跳转之前的数据包也可以找到。

这里为什么推荐火狐浏览器里的firebug插件呢，因为firebug插件的抓包的时候，如果是缓存在电脑目录里的数据，他会显示灰色，这样我们分析数据包的时候直接跳过这些灰色的数据包就可以了。 而且火狐浏览器的插件也比较多。

我们现在提交数据包的方式常见的有两类，一类是GET方式，一类是POST方式。 也有其他的方式，不过很少很少见到，主流还是GET和POST方式。

GET方式的数据包就跟我们平常访问网页一样，当我们打开http://www..com/就相当于提交了一个GET数据包。

那么以网络为例子。

我们抓取打开网络时候的数据包可以看到有很多一条一条的数据包，一般来说第一条就是我们访问的地址。我们把第一条展开看一下。

把请求头复制出来就是这样
GET / HTTP/1.1
Host: www..com
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:22.0) Gecko/20100101 Firefox/22.0
Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8
Accept-Language: zh-cn,zh;q=0.8,en-us;q=0.5,en;q=0.3
Accept-Encoding: gzip, deflate
Cookie: BAIDUID=:FG=1; mv_in_vl=0; BDSVRTM=20; BDRCVFR=mk3SLVN4HKm; BDRCVFR=aeXf-1x8UdYcs
Connection: keep-alive
Cache-Control: max-age=0

最开始有一个GET，这个就是数据包的提交方式了，可以是GET或者POST。 后面是HTTP/1.1

而Host就是服务器名，可以是一个域名也可以是一个IP地址。

User-Agent，浏览器标识什么的，可以让服务器识别你的浏览器版本、语言、插件等等。

Accept，Accept-Language，Accept-Encoding，这里我就不多说了，有兴趣的朋友可以看看这个：http://jingyan..com/article/375c8e19770f0e25f2a22900.html

下面是Cookie，Connection和Cache-Control.

那么一个GET方式的数据包就是这样构成的。
然后我们看到数据包还有一个响应

这里是我们访问了这个数据包后，服务器返回给我们的结果。

我们打开后看到是一对乱码

这个是很正常的，服务器只会给你返回一串数据，然后浏览器会根据数据来进行整理，然后展现给你，也就是你看到的网络页面。

那么到这里，就是一个完整的GET方式的数据包。

而POST数据包和GET数据包的本质是没有任何差别的，构成也很相似。

POST数据包只是为了来完成GET数据包没有办法完成的功能。

因为有时候我们要登录账号，登录账号要发送一个数据包给服务器，那如果是GET方式的话，登录的账号密码就会在浏览器地址栏里显示出来，这样就不太安全。

如果是POST数据包的话，就不会显示出来。

并且GET方式的数据包能查询的长度是有限的，好像最长是255字节，也可能会更多，反正不会超过某个限度，如果超过了这个限度的话，他会自动省去后面的字节。那么我们传递到服务器的时候，数据就损失了很多，服务器也会不知道我们是干嘛的。

而POST数据包就会没有这个问题。

下面抓一个网络的登录看一下。

复制一下他的请求头信息

POST /v2/api/?login HTTP/1.1
Host: passport..com
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:22.0) Gecko/20100101 Firefox/22.0
Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8
Accept-Language: zh-cn,zh;q=0.8,en-us;q=0.5,en;q=0.3
Accept-Encoding: gzip, deflate
Referer: http://www..com/
Cookie: BAIDUID=:FG=1; HOSUPPORT=1
Connection: keep-alive

那么我们可以看到，POST的请求头信息和GET的请求头是很相似的。只不过多了个POST数据。

而这里我们可以看到，提交的数据是非常非常长的，如果用GET方式的话就可能不能完全提交到服务器。而且就算能提交，那么浏览器地址栏显示这么长一串内容，对用户的体验也是不太好的。反正我是看到地址栏满满的很长一段，就会不舒服。

言归正传，这里就是POST方式提交的数据。

然后其他的就跟GET方式差不多了， 头信息、返回响应什么的。

最后总结一下：
1、抓包用火狐浏览器的firebug插件，抓包的时候要记得勾选“保持”。
2、POST和GET方式的区别就在于长度问题，GET方式的长度是有限的，POST没有限制。

最后建议大家去抓包试一试，不懂的地方可以跟帖留言，我有空解答{:soso_e113:}

C. 如何获取大数据信息

一、公开数据库
常用数据公开网站：

UCI：经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。很经典也比较古老，但依然活跃在科研学者的视线中。

国家数据：数据来源中华人民共和国国家统计局，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，全面又权威。

亚马逊：来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。

figshare：研究成果共享平台，在这里可以找到来自世界的大牛们的研究成果分享，获取其中的研究数据。

github：一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，适合做研究和数据分析的人员。

二、利用爬虫可以获得有价值数据
这里给出了一些网站平台，我们可以使用爬虫爬取网站上的数据，某些网站上也给出获取数据的API接口，但需要付费。

1.财经数据，2.网贷数据；3.公司年报；4.创投数据；5.社交平台；6.就业招聘；7.餐饮食品；8.交通旅游；9.电商平台；10.影音数据；11.房屋信息；12.购车租车；13.新媒体数据；14.分类信息。

三、数据交易平台
由于现在数据的需求很大，也催生了很多做数据交易的平台，当然，出去付费购买的数据，在这些平台，也有很多免费的数据可以获取。

优易数据：由国家信息中心发起，拥有国家级信息资源的数据平台，国内领先的数据交易平台。平台有B2B、B2C两种交易模式，包含政务、社会、社交、教育、消费、交通、能源、金融、健康等多个领域的数据资源。

数据堂：专注于互联网综合数据交易，提供数据交易、处理和数据API服务，包含语音识别、医疗健康、交通地理、电子商务、社交网络、图像识别等方面的数据。



四、网络指数
网络指数：指数查询平台，可以根据指数的变化查看某个主题在各个时间段受关注的情况，进行趋势分析、舆情预测有很好的指导作用。除了关注趋势之外，还有需求分析、人群画像等精准分析的工具，对于市场调研来说具有很好的参考意义。同样的另外两个搜索引擎搜狗、360也有类似的产品，都可以作为参考。

阿里指数：国内权威的商品交易分析工具，可以按地域、按行业查看商品搜索和交易数据，基于淘宝、天猫和1688平台的交易数据基本能够看出国内商品交易的概况，对于趋势分析、行业观察意义不小。

友盟指数：友盟在移动互联网应用数据统计和分析具有较为全面的统计和分析，对于研究移动端产品、做市场调研、用户行为分析很有帮助。除了友盟指数，友盟的互联网报告同样是了解互联网趋势的优秀读物。

五、网络采集器
网络采集器是通过软件的形式实现简单快捷地采集网络上分散的内容，具有很好的内容收集作用，而且不需要技术成本，被很多用户作为初级的采集工具。

造数：新一代智能云爬虫。爬虫工具中最快的，比其他同类产品快9倍。拥有千万IP，可以轻松发起无数请求，数据保存在云端，安全方便、简单快捷。

火车采集器：一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息。

八爪鱼：简单实用的采集器，功能齐全，操作简单，不用写规则。特有的云采集，关机也可以在云服务器上运行采集任务。

D. 大学没课除了玩手机，可以做这些

大学没课除了玩手机还可以做这么多事

1.认知提升法律罗翔《刑法课》心理学20李玫瑾《数育心理学》人生哲理—陈果《幸福哲学课》生活情感梁永安《梁永安的爱情课》西方美术史—一孙奶树《西方美术欣赏》古诗词叶嘉莹《中华诗词之美》中国文学欧丽娟《红楼梦讲说》电影学戴锦华《从电影谈起》高质量公开课耶鲁大学公开课《如何管理情绪》麻省理工大学公开课一《如何说话》加州大学公开课头《学会如何学习》哈佛大学公开课《生命的意义》斯坦福大学公开课《如何创亚》耶鲁大学公开课《经典美国小说语听力干货》斯坦福大学公开课一一《如何像心理学家一样思考？》哈佛大学公开《混乱、游戏、和确定性延迟》。

2.硬核就业技能软件类，自学PS，敬伟PS I doyoudo I，摄影教程，自学PR一一GenJi是真想教会你，乔纳咻贝塔珐自学AEAE教程， GenJiI AE老温，自学AU一龙雪傲，李子凌立信学长7自学CAD一一大梦空间U老万课堂，昂首学习，自学塌链隐word，一爱知趣教育IwPS学堂，一周进步，自学Excel，一办公社，小野君，爱知趣教育，自学PPT，旁门左道，PPT七路课堂。

兴趣类

自学摄影，摄影教程I熊熊Bearie ，皮蛋日记，自学手绘，苏小害手绘l林克团厅斯先生，自学调色马龙刚子陌本陌李涛，自学吉他，吉他世界网1吉他情报局1Fee从容，自学唱歌，声乐小技巧1椰子音东课堂，自学美牧程十安大佬甜辣辣来撸妆。

3.资源信息

考研人必备网站，中国研充生招生信息网一网上报名、在线咨询中国考研网一一导师信息、历年分数、中国教育在线考研频道一一报考指南、历年真题考研历年真题库一一考试真题和答案考研论坛，考研经验分享，论文文献，中文文献，中国知网I万方数据库I维普网IOA图书馆。

4.提升形象，穿搭变美，梨型身材，胖梨阿姨，苹果型身材H型身材，减脂健身，帕梅拉全身燃脂，周六野练马甲线唤弯，改善体态。

欧阳春晓，改善圆肩驼背护肤美白，骆王宇美白知识科普，化学生家佳，面部美白必看，小蛮全身美白必看，成分护肤夏七七，混油痘肌必看，何大桔瑕疵皮必看，大夏天理性护肤，干皮必看，搞钱技能，VPPT制作。

在学校不管是课程答辩、毕业论文答辩、竞赛都会用到PPT,PPT做得好绝对是一份加分项。PPT做得好还可以接单给网站做PPT模板增加收入，在大学实现生活费自由。

视频剪辑，短视频时代，视频剪辑需求真的很大，很多相关工作都先考虑会视频剪辑的优先，小白先用手机APP来学习加急，高阶一点可以用PR等剪辑。

5.搞钱技能，摄影技能，照片影像是人们最快接收消息的方式，每个人都在用影像政变生活，丰富生活像拍照发朋友围，日常记录。如果你对摄影感兴趣，学精通后可以尝试婚礼接单。个人摄影师，都能有可观的收入。

英语技能，学好英语的重要性大家都知道，以后考证、考研、进外企工作、出国留学、英语好的人真的特别有优势。

编程技能，掌握基本的编程知识真的太香了真的是提升工作效率最有力的式器可以代普excel批量处理数据。轻轻松松爬取想要的信息省时省力。

6.口オ表达，表达力爆棚的综艺《和陌生人说话》一一豆瓣评分：9.3《非正式会谈ーー豆瓣评分：9.3《奇葩说》ー豆瓣评分：9.0《图桌派》豆瓣评分：9.1《朗读者》一一豆娜评分：9.1提升表达力的TED《拥有更好交淡的10个方法》《改变自己只需要两年时间》《别让不会说话成为你的障碍》《演讲结构：如问成为出色的演讲者》《面对压力如何保持冷清静》《十三邀》一豆加评分：9.1《但是，还有书籍》一一豆瓣评分：9.0《书房里的世界观》一一豆瓣评分：9.0《大法官金斯伯格》一一豆糖评分：9.5《我住在这里的理由》豆瓣评分9.2。

E. 如何获取大数据

问题一：怎样获得大数据？ 很多数据都是属于企业的商业秘密来的，你要做大数据的一些分析，需要获得海量的数据源，再此基础上进行挖掘，互联网有很多公开途径可以获得你想要的数据，通过工具可以快速获得，比如说象八爪鱼采集器这样的大数据工具，都可以帮你提高工作效率并获得海量的数据采集啊

问题二：怎么获取大数据 大数据从哪里来？自然是需要平时对旅游客群的数据资料累计最终才有的。
如果你们平时没有收集这些数据 那自然是没有的

问题三：怎么利用大数据，获取意向客户线索 大数据时代下大量的、持续的、动态的碎片信息是非常复杂的，已经无法单纯地通过人脑来快速地选取、分析、处理，并形成有效的客户线索。必须依托云计算的技术才能实现，因此，这样大量又精密的工作，众多企业纷纷借助CRM这款客户关系管理软件来实现。
CRM帮助企业获取客户线索的方法：
使用CRM可以按照统一的格式来管理从各种推广渠道获取的潜在客户信息，汇总后由专人进行筛选、分析、跟踪，并找出潜在客户的真正需求，以提供满足其需求的产品或服务，从而使潜在客户转变为真正为企业带来利润的成交客户，增加企业的收入。使用CRM可以和网站、电子邮件、短信等多种营销方式相结合，能够实现线上客户自动抓取，迅速扩大客户线索数量。

问题四：如何进行大数据分析及处理？ 大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Predic胆ion）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化......>>

问题五：网络股票大数据怎么获取？ 用“网络股市通”软件。
其最大特色是主打大数据信息服务，让原本属于大户的“大数据炒股”变成普通网民的随身APP。

问题六：通过什么渠道可以获取大数据 看你是想要哪方面的，现在除了互联网的大数据之外，其他的都必须要日积月累的

问题七：通过什么渠道可以获取大数据 有个同学说得挺对，问题倾向于要的是数据，而不是大数据。
大数据讲究是全面性（而非精准性、数据量大），全面是需要通过连接来达成的。如果通过某个app获得使用该app的用户的终端信息，如使用安卓的占比80%，使用iPhone的占比为20%, 如果该app是生活订餐的应用，你还可以拿到使用安卓的这80%的用户平时网上订餐倾向于的价位、地段、口味等等，当然你还会获取这些设备都是在什么地方上网，设备的具体机型你也知道。但是这些数据不断多么多，都不够全面。如果将这部分用户的手机号或设备号与电子商务类网站数据进行连接，你会获取他们在电商网站上的消费数据，倾向于购买的品牌、价位、类目等等。每个系统可能都只存储了一部分信息，但是通过一个连接标示，就会慢慢勾勒出一个或一群某种特征的用户的较全面的画像。

问题八：如何从大数据中获取有价值的信息 同时，大数据对公共部门效益的提升也具有巨大的潜能。如果美国医疗机构能够有效地利用大数据驱动医疗效率和质量的提高，它们每年将能够创造超过3万亿美元的价值。其中三分之二是医疗支出的减少，占支出总额超过8%的份额。在欧洲发达国家， *** 管理部门利用大数据改进效率，能够节约超过14900亿美元，这还不包括利用大数据来减少欺诈，增加税收收入等方面的收益。
那么，CIO应该采取什么步骤、转变IT基础设施来充分利用大数据并最大化获得大数据的价值呢?我相信用管理创新的方式来处理大数据是一个很好的方法。创新管道(Innovation pipelines)为了最终财务价值的实现从概念到执行自始至终进行全方位思考。对待大数据也可以从相似的角度来考虑：将数据看做是一个信息管道(information pipeline)，从数据采集、数据访问、数据可用性到数据分析(4A模型)。CIO需要在这四个层面上更改他们的信息基础设施，并运用生命周期的方式将大数据和智能计算技术结合起来。
大数据4A模型
4A模型中的4A具体如下：
数据访问(Access)：涵盖了实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，包括结构化数据和非结构化数据。就数据访问来说，在你实施越来越多的大数据项目之前，优化你的存储策略是非常重要的。通过评估你当前的数据存储技术并改进、加强你的数据存储能力，你可以最大限度地利用现有的存储投资。EMC曾指出，当前每两年数据量会增长一倍以上。数据管理成本是一个需要着重考虑的问题。
数据可用性(Availability)：涵盖了基于云或者传统机制的数据存储、归档、备份、灾难恢复等。
数据分析(Analysis)：涵盖了通过智能计算、IT装置以及模式识别、事件关联分析、实时及预测分析等分析技术进行数据分析。CIO可以从他们IT部门自身以及在更广泛的范围内寻求大数据的价值。
用信息管道(information pipeline)的方式来思考企业的数据，从原始数据中产出高价值回报，CIO可以使企业获得竞争优势、财务回报。通过对数据的完整生命周期进行策略性思考并对4A模型中的每一层面都做出详细的部署计划，企业必定会从大数据中获得巨大收益。 望采纳

问题九：如何获取互联网网大数据 一般用网络蜘蛛抓取。这个需要掌握一门网络编程语言，例如python

问题十：如何从网络中获取大量数据 可以使用网络抓包，抓取网络中的信息，推荐工具fiddler