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㈠ 怎么找电子版七上历史大数据

怎么找电子版七上历史大数据
资料搜集是个相当繁琐与累的工作，也是投资入门的基本，良好的信息资料搜集能力有利于我们快速了解投资主体的基本情况，为后续的调研及一手资料的获得打下较好的基础。

一、搜索引擎（重点掌握）

搜索引擎是我们信息资料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息资料需要使用恰当的关键词和一些搜索技巧。目前国内主要的搜集引擎有如下10个，近期还有较多行业型搜索冒出来，需找专业型行业资料可以使用行业型搜索引擎。

由于每个搜索引擎都有一定的局限性，可以把要搜索的关键词在多个搜索引擎试一下，可能会搜出你意想不到的结果。

大家对国内的引擎基本都很熟悉，尤其是网络和google，需要搜索同一主题的资料，不同的人所搜出来的结果可能就天差地别了，主要原因在于如下两点：

1、搜索关键字的选择

举例说明，假如我们要搜索大数据行业发展相关资料，如果我们就在网络上搜索“大数据”，结果非常多，无法进行筛选，可以对关键词进一步界定，如“大数据行业”、“大数据市场规模”、“中国大数据产业”、“大数据技术”、“大数据企业”等等，需要不停地变换搜索关键词，直到查到满意的搜索结果，在查找的过程中可以根据查找结果内容再进行对关键词进行修正，修正有些名称专业表达方式，因为最开始搜索我们表达的不一定准确。

2、搜索技巧

主要是针对网络、google等搜索引擎一些高级搜索技巧。常用技巧主要有如下几个方面：

（1）文件类型搜索：使用filetype，如在网络或google中键入“filetype:pdf 大数据”搜索出有关大数据内容pdf内容，而且这些文档基本都是可直接下载。还可以变换为其他的如“filetype:doc”、“filetype:ppt”、“filetype:xls”等等，注意其中的冒号为英文的冒号，一定要变换为英文冒号。

（2）定位于哪个网站上搜索：使用site，如在网络或google中键入“大数据空格site:sina.com”,则在http://sina.com搜索有关大数据的一些资料信息，这个特别适用针对某些信息可能在哪些网站上出现的一个快速搜索方法，注意冒号也是英文的，网站名称也不用加www。

（3）精确匹配搜索：使用“”，如在网络中键入“大数据行业”，表示搜索“大数据行业”五个必须联在一起的，如果不加“”，搜到的为大数据及行业两个词并列显示结果，没有这么精确匹配。

（4）限制性的网页搜索：使用intitle,如在网络键入“intitie:大数据”，限定于搜索标题中含有“大数据”网页，如果输入“intitie:大数据市场规模”限定于搜索标题中含有“大数据”和“市场规模”的网页。

3、搜索引擎推荐

1）http://scholar.google.com/ 虽然还是Beta版，但个人已觉得现在已经是很好很强大了，Google学术搜索滤掉了普通搜索结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数。略显不足的是，它搜索出来的结果没有按照权威度（譬如影响因子、引用次数）依次排列，在中国搜索出来的，前几页可能大部分为中文的一些期刊的文章。

2）http://www.scirus.com Scirus 是目前互联网上最全面、综合性最强的科技文献搜索引擎之一，由Elsevier科学出版社开发，用于搜索期刊和专利，效果很不错！Scirus覆盖的学科 范围包括：农业与生物学，天文学，生物科学，化学与化工，计算机科学，地球与行星科学，经济、金融与管理科学，工程、能源与技术，环境科学，语言学，法 学，生命科学，材料科学，数学，医学，神经系统科学，药理学，物理学，心理学，社会与行为科学，社会学等。

3）http://www.base-search.net/ BASE是德国比勒费尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。它整合了德国比勒费尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160个开放资源（超过200 万个文档）的数据。

4）http://www.vascoda.de/ Vascoda是一个交叉学科门户网站的原型，它注重特定主题的聚合，集成了图书馆的收藏、文献数据库和附加的学术内容。

5）http://www.goole.com/ 与google比较了一下发现，能搜索到一些google搜索不到的好东东 。它界面简洁，功能强大，速度快，YAHOO、网易都采用了它的搜索技术。各位可以一试。

6）http://www.a9.com Google在同一水平的搜索引擎。是Amazon.com推出的，Webresult部分是基于Google的，所以保证和Google在同一水平，另外增加了Amazon的在书本内搜索的功能和个性化功能：主要是可以记录你的搜索历史。现在还是Beta，不过试用后感觉很好，向大家推荐一试 ，不过缺憾是现在书本内搜索没有中文内容。

7）http://www.ixquick.com 严格意义上讲不是搜索引擎，是连接搜索引擎和网络用户的信息立交桥。新一代的搜索引擎应运而生，Ixquick meta－search正是目前最具光芒的新星。但是对于大多数国内用户来说，Ixquick还很陌生。Ixquick众多独特的功能我不一一介绍了，只介绍我们最关心的，搜索数据库密码。使用方法：先进入Ixquick，以“Proquest”数据库为例。填入Proquest Username Password History Online后点击search，看看出来的结果，第一页中第6个，proquest的username和password赫然在目，别急，再看第4个结 果“HB Thompson Subscription Online Databases”，即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/，进入 后发现这是一个密码页，选择Magazines& Journals栏，就有 EBSCO、Electric Library Elementary、Electric LibraryElementary、ProQuest Platinum (in school)、ProQuest Platinum(remote)等众多数据库的密码，都有uesrname和password，随便试一下EBSCO，OK，成功登陆。

8）http://vivisimo.com/ cmu的作品，对搜索的内容进行分类，这样可以有效地做出选择，比较有特色。可实现分类检索，检索速度也很好，如EBSCO 密码几分钟就可找一大堆 .http://search.epnet.com/，User ID:mountain，Password: ridge，这个密码可以试试。

9）http://www.findarticles.com/ 一个检索免费paper的好工具。进入网页以后，可以看到他有三个功能，driectory web article，其中article对我们很有帮助，你可以尝试输入你要找的文章，会有很多发现的！

10）http://www.chmoogle.com 现点击后或跳转到http://www.emolecules.com ，在此搜索引擎里可以搜索到超过千万种化学品信息或相应的供应商，与Chemblink有点相似，但提供的化学品理化信息没有Chemblink详细，与其不同的是该搜索引擎可提供化学品结构式搜索（主页上有在线绘制化学结构式的搜索框）。

11）http://www.ojose.com/ OJOSE (Online JournalSearch Engine，在线期刊搜索引擎)是一个强大的免费科学搜索引擎，通过OJOSE，你能查找、下载或购买到近60个数据库的资源。但是感觉操作比较复杂。

12）http://citeseer.ist.psu.e/ 一个关于计算机和信息科学的搜索引擎。

13）http://hpsearch.uni-trier.de/ 专家个人主页搜索引擎。

14）www.aol.com 里面的搜索引擎功能由google提供，搜索结果与google一样，如果google无法登陆，可以用这个网站代替。

二、数据库

数据库是研究人员重要的数据来源之一，目前券商、基金研究研究机构都购买有商业数据库，目前研究用的数据库主要分为两大类，一是商业数据库，二是学术数据库。

1、商业数据库

商业数据库大多为金融投资所用，主要分为国内与国外数据库两大类。1）国内商业数据库国内数据库主要有如万德、恒生聚源、锐思数据库、CSMAR数据库、巨潮数据库等。目前万德数据库主要定位于国内高端客户，市场占有率较高，80%左右，当然其售价较高。恒生聚源也定位为机构客户，性价比较高，售价要比万德便宜的多。CSMAR数据库定位于学术与高校，其中金融数据比较全，强大。锐思数据库定位于学术，质量一般。巨潮数据库为深交所旗下数据库，有一定的特殊优势。

2）国外商业数据库

国外数据库主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker等，国外数据库中彭博是比较全也大的，在国内销售也较好，但是售价奇贵。一般不做国际市场研究，大多用不到国外数据库，毕竟国外数据库公司对国内的行业数据及公司数据不如本土数据库公司的做得好。

2、学术数据库

学术数据库基本为高校、研究机构所用，也分为国内与国外两大类，学术数据库中一些学术论文、行业数据、统计年鉴还是有用的，缺点就是其中有些数据的相对较旧，无法做到实时更新。

1）国内学术数据库

中国知网：国内最大学术数据库，包括期刊、学位论文、统计年鉴等。

万方数据：仅次于中国知网，包括期刊、学位论文等。

人大复印资料：期刊、论文等。

维普：期刊、论文等。

中经网：有较多行业研究报告，宏观数据较全。

国研网：数据较为权威，有些报告可以一看。

上海公共研发平台：可以注册，人工审核，内包含较多数据库。

2）国外学术数据库

EBSCO：较全的一个数据库，内包含较多的商业数据，好用

Elsevier：学术文章全，更新速度快。

以上大致介绍了国内的商业及学术数据库，但这些数据库都是通过收费或学校账号才能使用，对于平时临时研究用的一些人，没有必要去购买，下面介绍一些免费可用的数据库。

3）免费可用的数据库

数据汇：http://www.shujuhui.com/database/ 国内的宏观数据，国外的也有一部分，可以导出来，免费好用。

数据圈：http://www.shujuquan.com.cn/ 免费共享平台，行业研究报告，统计年鉴等

㈡ 触手可及的大数据分析工具 pdf求分享

未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一专款数据分析、属挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

㈢ "大数据"的PDF文件格式是什么意思

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

注意这里的多样性，大数据的数据包含很多种格式，不限于PDF，MP4，word等。这里的PDF只是大数据的数据中的一种格式。大数据是数据量大，数据的种类复杂，有用信息少，通常来说是大海捞针的找有用信息。

㈣ 求涂子沛老师的《大数据》和《数据之巅》电子版 pdf格式就可以

加到50采纳，很好的书

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㈥ 利用搜索引擎检索有关“大数据”的DOC、PDF、PPT格式的文件，写出检索式

你用360软件管家试一试，

㈦ 制作一个大数据故事的5个步骤

制作一个大数据故事的5个步骤

从事数据工作很多年，我总结了一套好的实用方法与大家分享。它不是唯一的方法，但对于我来说，它是一种用数据讲故事的最好方法。

第一步：数字化

我不用太强调。这些日子，我努力将每个故事数字化，包括笔记、图片、音频、视频和文档。怎么做？一些实用的工具如下：

软件DocumentCloud ——允许你上传PDF文件并且实现光学字符识别，也叫OCR。OCR可以扫描文档，并将其转化为可搜索的文件。它并不完美，但这是一个开始。

软件DocumentCloud 也有惊人的嵌入特征，允许你强调和注释段落。最后，它拥有一个复杂却很有用的时间轴和一个很棒的实体识别引擎。IRE（美国无线电工程师学会）可以使用。

DocumentCloud软件允许你上传PDF文件，并且实现光学字符识别。

谷歌文档——和DocumentCloud功能差不多，而且能很好地适应使用谷歌套件的新闻编辑室，同时能自动完成光学字符识别文档。

文字记录——海外文字记录服务已经将费用降低到每分钟1美分，而且工作质量不错。所以，当你有一个重要采访需要传到网上，这是个很好的方法。不久的将来这些肯定会转变，但是费用会明显增加，例如每分钟3美元。rev.com, TranscriptionAssociates, Transcribe, andTranscribeMe服务都能提供很棒的文字记录服务。警告：如果这是一个关键引用，请回放录音，就像美国国家橄榄球联盟那样。

光学字符识别扫描——如果你有大量纸质文件需要转换成可索引的PDF文件，通常最便宜的方法是在城镇找一家合法的服务公司。他们每页收费15到25美分，所以，即使你有数百页纸需要扫描，价格也不会太贵。合法服务公司速度很快，而且他们有高质量的光学字符识别仪器用来识别文档并将他们转换成可以搜索的文本。

Excel或Google Spreadsheets(电子表格工具)——我的所有工作几乎都用Excel或Google Spreadsheets完成。使用Excel不一定非要有一个计算机数据库。它可以很方便地创建、分类和组织很小的信息表。比如，关于在伊拉克受伤的平民承包商的故事，我的脑海中立马会浮现很多事。于是，我建立了一个涵盖约30个案例的电子表格，并添加了少量的数据。

Idea Organizers——如果是一项大的工程，你可以考虑使用与Office软件一体化的印象笔记或 Microsoft’s OneNote这样的特殊组织软件。这些精心设计的软件可以粘贴至网页，追踪数据来源和组织数据。在工作中我很少使用这些软件，但很多人喜欢它，因为它可以将所有的东西放到一个软件包里。

类似于印象笔记这样的程序能够帮助你组织数据和理念。

第二步：数据化

几乎每个故事都可以从数据之中获益。数据有助于将故事置于背景中，使你的故事脱颖而出，而这点也越来越容易做到。

数据分析不必太复杂。它可以像写一桩谋杀案，并指出今年和去年的谋杀案数量对比那样简单。它也可以像上市公司追溯期权支付的多元回归分析那样的复杂。

但重点是：数据总是存在的。不要逃避它，而应该去利用它。

试试这个练习。随机抽出一张报纸，翻开一个页面。先看前几个故事，问问自己：这个故事还可以添加哪些背景？

如何找数据？你可以从这几个联邦一级的网站上开始着手。你会发现州政府和地方政府往往比联邦政府回复地更快。

data.gov——联邦政府数据的主要存储库。按照主题和机构，你可以搜索到联邦调查局已公开发布的数据集。

在Data.Gov，你可以搜索到联邦调查局已公开发布的数据集。

fbo.gov——所有联邦政府外包出去参加投标的名单。有关项目和联系人姓名的有用信息。

USAspending.gov——列出所有已授权的政府合同和分包合同，是fbo.gov的后续跟进。通过关键字搜索，可以找到你所在的国家或城镇的合同。

Enigma.io——由政府、大学、企业和组织提供的数据集的奇妙融合。

Govzilla——这个网站专门为获取竞争情报而创建，但包含了许多惊人有用的信息自由法信息。从本质上讲，该网站不断为一些机构，包括美国食品药物管理局、美国国税局和美国国立卫生研究院，提供信息自由法的审查报告。它们的成本较高。但是如果你需要最新的数据，就在这儿搜索。

Dataportals——试图收集世界上所有公开的的数据源。无论成功与否，它都有大量实用的国际数据。

第三步：年表化

无论你的调查性报道采取何种形式，或长或短，叙述性或主题性，人物主导或话题性，总存在一定顺序。

当我坐下来写报道时，第一件事就是创建一个时间轴。为了理清哥伦比亚北部一个叫圣多明哥村庄的轰炸事件，我创建了一份长达11页的时间轴。它的确对我弄清事件的发展有很大的帮助。

更近的一个例子，关于创建利比亚内战历史的时间轴，就有98页467,18个字。一个庞大的工程？是的，但总体而言它很有必要。

时间轴的三点好处

帮助你看到你可能会漏掉的关系。帮助你快速查阅事件。你可以将事件源头包含在时间轴里，这样就可以记住一个特殊信息是从何而来。

我倾向于使用电子表格创建时间轴。但是，稍作提示，你也可以在 Word 中创建时间轴，只要你使用像 YYYY-MM-DD 这样的日期格式去开始这一段文字。若以此格式开头，Word 会将段落按照日期排序。所以你可以在 Word 文档底部输入信息，然后只需确保时间轴是按时间排序即可。

依我拙见，在报道方面依然需要时间轴工具。它们更注重作品本身而非数据收集。有些基于网络的工具，比如Tiki Toki（交互式多媒体时间轴制作应用）和Dipity（在线时间轴应用服务），还有来自北卡罗来纳大学骑士实验室的软件版本（比如timelinejs）或非盈利新闻机构ProPublica的TimelineSetter。但不论哪一个，我都不太满意。一个电子表格或Word文档足以满足工作需求。

第四步：人格化

现在我们要着手处理工作了。你需要让故事说话，那将意味着要有会讲故事的人。

当我做笔记或与某人交谈时，我总是在一些听起来不错的引语前标记上星号。这样，当我回顾笔记时，只用寻找星号去创建一个引语集就可以。然后从引语集中找出最好的10条、15条或20条引语。其次，还有另外两个原因：

它可以帮助你组织故事。你可以开始构思过渡段、出人意料的结局或开放式结尾，这将帮助你塑造整个故事。确保故事能得到爆炸般的剧烈反响。你在努力寻找短小精悍的信息，言简意赅的说，它可以帮助你从这一切中筛选出最好的。

另一件大事是寻找人物。当然，这并不总是可行的。如果你有一个故事，需要花费大量时间在许多人物上，你最好按照年表顺序简单表述，让时间成为主线。也许没有一个人物能够很好地融于整个故事，那么最坏的打算就是尽力让一个人物“适应”一件轶事。

另一方面，如果你有一个能滔滔不绝举出例证的人物，他有着强大而动人的生活故事，能够很好地阐明你要说的内容，这就意味着你拥有了“魔法”。尽最大努力去讲述他的故事。

第五步：叙述化

这是非常难的部分。你要弄清楚如何去讲述一个故事。然而，好的消息是，在一到三的步骤中，你可以得到暗示知道你都要做些什么。

我最喜欢的故事结构是时间轴的方式。如果你在展现故事时或多或少地用到时间轴，它将会帮助读者理解正在发生的事，使得事件之间的联系更加明朗化，更具有可读性。事实上，我说时间轴是讲述任何故事的唯一方式可能会招来责难。

一般来说，我会写一个梗概来总结故事和要点。通常我会试图找到一个能快速识别的点或者简单的硬新闻，以便于我的查看。然后我会填充核心段落、一些重要的发现和一系列对于发现的即时反应。

这些总共会占到10到15个段落。到那时候，读者就会知道这篇文章是否值得花时间深入阅读。高潮过后，我会中止，然后顺着时间轴来展开余下的故事。

我的第二种选择是主题式文章。换句话说，我会分块来阐述主题。我将其称为混合体模式。但即使是这样，我也会尽可能顺着时间轴，用一些不超出主题范围的轶事来充实故事。

以上是我讲故事的方式。虽然按照步骤写了下来，但我写故事的进度几乎和时间平行。从报告的开始，我就在想怎样使故事更具人格化和叙事性。我正在从事数据化工作。当我发现更多数据、更多人物或者当数据化揭示新趋势的时候，它没有以固定的顺序发生，而是以一种不断反复的方式进行。

这是一个任重而道远的过程。但在最后，我认为读者意在寻求一种有力量、叙述生动且内容丰富的的故事。我们不能总是发表那些奇怪事物、缩减的能源和濒危物种的故事。但我们可以努力改变。当我们找对了方向，那将会不同凡响。

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