問題二:如何獲取大數據大數據從哪裏來？自然需要平時積累遊客群體的數據。
如果妳平時不收集這些數據，當然不會
問題三:如何利用大數據獲取意向客戶的線索？大數據時代，大量連續的、動態的信息碎片非常復雜，已經無法簡單通過人腦快速篩選、分析、處理，形成有效的客戶線索。只有依靠雲計算技術才能實現。因此，如此大量的復雜工作已經被許多企業借助於客戶關系管理軟件CRM來實現。
幫助企業獲取客戶線索的CRM方法：
CRM可以用統壹的格式管理從各種推廣渠道獲得的潛在客戶信息。經過匯總後，由專人進行篩選、分析、跟蹤，找出潛在客戶的真實需求，從而提供符合其需求的產品或服務，使潛在客戶變成真正給企業帶來利潤、增加企業收入的交易客戶。使用CRM可以結合網站、電子郵件、短信等營銷方式，自動抓取線上客戶，快速擴大客戶線索數量。
問題四:如何分析處理大數據？大數據分析眾所周知，大數據不是簡單的大數據事實，最重要的現實是分析大數據。只有通過分析，才能獲得大量智能的、深入的、有價值的信息。然後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，都表現出大數據越來越大的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於這樣的認識，大數據分析的常用方法和理論有哪些？1.視覺分析。大數據分析的用戶包括大數據分析專家和普通用戶，但他們對大數據分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀地呈現大數據的特點，同時也容易被讀者接受，就像看圖說話壹樣。2.數據挖掘算法。大數據分析的理論核心是數據挖掘算法。各種數據挖掘算法可以基於不同的數據類型和格式更科學地呈現數據本身的特征，也正是因為這些被全世界統計學家認可的各種各樣的統計方法(可以稱之為真理)，才能深入數據，挖掘出公認的價值。另壹方面也是因為這些數據挖掘算法可以更快的處理大數據。如果壹個算法需要幾年時間才能得出結論，大數據的價值就無從談起。3.預測分析。大數據分析的最終應用領域之壹是預測分析，從大數據中挖掘出特征。通過科學建模，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。非結構化數據的多樣化給數據分析帶來了新的挑戰，我們需要壹套工具來系統地分析和提煉數據。語義引擎需要設計足夠的人工智能，從數據中主動提取信息。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。無論是學術研究還是商業應用，高質量的數據和有效的數據管理都可以保證分析結果的真實性和價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面。當然，如果深入到大數據分析，還有很多更有特色、更深入、更專業的大數據分析方法。大數據的技術數據采集:ETL工具負責從分布式、異構數據源中提取數據，如關系數據、平面數據文件等，到臨時中間層進行清洗、轉換和集成，最後加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理和數據挖掘的基礎。數據訪問:關系數據庫、NOSQL、SQL等。基礎設施:雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理:NLP(自然語言處理)是研究人機交互的語言問題的學科。處理自然語言的關鍵是讓計算機“理解”自然語言，所以自然語言處理也被稱為NLU(Natural Language Understanding)，也稱為假定語言學。壹方面是語言信息處理的壹個分支，另壹方面是人工智能(AI)的核心課題之壹。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、回歸預測和殘差分析、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、快速聚類法和聚類法。數據挖掘:分類、估計、預測、相似分組或關聯規則、聚類、描述和可視化...>;& gt
問題五:如何獲取百度股票大數據？使用“百度股票通”軟件。
其最大的特點是專註於大數據信息服務，讓原本屬於大戶的“大數據炒股”成為普通網民的隨身APP。
問題6:通過什麽渠道可以獲得大數據，看到自己想要的東西？現在除了互聯網的大數據，其他的都要日積月累。
問題7:可以通過哪些渠道獲取大數據？壹個同學說的很對。問題往往是數據，而不是大數據。
大數據講究的是全面性(而不是準確性和數據量大)，全面性需要通過連接來實現。如果通過壹個app獲取使用該app的用戶的終端信息，比如80%使用安卓，20%使用iPhone。如果app是訂餐的應用，還可以獲得80%使用安卓的用戶通常更喜歡在線訂餐的價格、位置、口味等信息。當然，妳也會得到這些設備在哪裏上網，妳知道設備的具體型號。但是，數據太多，不夠全面。如果把這些用戶的手機號或者設備號和電商網站的數據連接起來，就會得到他們在電商網站上的消費數據，品牌，價位，品類等等。每個系統可能只存儲壹部分信息，但通過壹個連接標簽，會逐漸勾勒出壹個用戶或壹群具有某種特征的用戶的更全面的畫像。
問題8:如何從大數據中獲取有價值的信息？同時，大數據對於提高公共部門的效率有著巨大的潛力。如果美國醫療機構能夠有效利用大數據驅動醫療效率和質量的提高，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，占總支出的8%以上。在歐洲發達國家，* * *管理部門利用大數據提高效率可以節省超過1490億美元，這還不包括利用大數據減少欺詐和增加稅收的好處。
那麽，首席信息官應該采取哪些步驟來改造IT基礎設施，以充分利用大數據並實現其價值最大化呢？我相信用管理創新的方式來處理大數據是壹個很好的方法。為了實現最終的財務價值，創新管道從概念到實施進行思考。大數據也可以從類似的角度來考慮:數據被視為壹個信息管道，從數據收集、數據訪問、數據可用性到數據分析(4A模型)。首席信息官需要在這四個層面改變他們的信息基礎設施，並以生命周期的方式結合大數據和智能計算技術。
大數據4A模型
4A模型中的4A如下:
數據訪問:它涵蓋了通過各種數據庫管理系統對數據的實時和安全訪問，包括結構化數據和非結構化數據。就數據訪問而言，在實施越來越多的大數據項目之前，優化您的存儲策略非常重要。通過評估您當前的數據存儲技術並提高和加強您的數據存儲能力，您可以充分利用現有的存儲投資。EMC指出，當前的數據量將每兩年翻壹番以上。數據管理的成本是壹個需要考慮的重要問題。
數據可用性:它涵蓋了基於雲或傳統機制的數據存儲、歸檔、備份和災難恢復。
數據分析:涵蓋通過智能計算、IT設備、模式識別、事件關聯分析、實時和預測分析進行的數據分析。首席信息官可以從他們的IT部門本身以及更廣泛的範圍內尋求大數據的價值。
利用信息管道思考企業數據，從原始數據中產生高價值回報，CIO可以使企業獲得競爭優勢和財務回報。通過戰略性地思考數據的完整生命周期，並為4A模型中的每個級別制定詳細的部署計劃，企業必將從大數據中獲得巨大的收益。望采納
問題9:如何從互聯網獲取大數據壹般都是網絡蜘蛛抓取的。這就需要掌握壹門網絡編程語言，比如python。
問題10:如何從網絡獲取大量數據？可以用網絡搶包搶網絡中的信息，推薦工具fiddler。