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獲取大數(shù)據(jù)的方式有哪些（獲取大數(shù)據(jù)的方式有哪些方法）

發(fā)布時間：2023-03-19 02:25:34 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 723 問大家

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)挖掘的渠道有哪些？那些方法比較精準(zhǔn)？
2、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)有哪些
3、數(shù)據(jù)收集有哪些方法
4、最常用的四種大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

獲取大數(shù)據(jù)的方式有哪些（獲取大數(shù)據(jù)的方式有哪些方法）

一、大數(shù)據(jù)挖掘的渠道有哪些？那些方法比較精準(zhǔn)？

大數(shù)據(jù)挖掘是指多渠道的客戶信息收集，常用的方法有以下：

qq群挖掘(根據(jù)你的產(chǎn)品建立出多個關(guān)鍵詞去查找相應(yīng)精準(zhǔn)的群從群成員里面挖掘）。
qq公眾號（建立一個qq公眾號平臺，每天發(fā)有意義或者客戶感興趣的內(nèi)容去吸引qq用戶的關(guān)注）。
qq空間訪客挖掘(當(dāng)客戶知道你是在某個行業(yè)的領(lǐng)域進(jìn)你空間是不排除對你的產(chǎn)品感興趣的，相對的訪客我們可以提取出來）。
微信公眾號（確立一個公眾號，每天或者規(guī)定的時間段發(fā)布雜志、漫畫、笑話、生活健康常識等內(nèi)容吸引用戶的關(guān)注和傳播）。
漂流瓶（qq和微信都可以使用漂流瓶，但是常用的是微信的漂流瓶，發(fā)出心情，產(chǎn)生互動，挖掘新客戶）。
自媒體平臺的挖掘，比如微博、百度貼吧、社區(qū)等等。
精準(zhǔn)客戶的挖掘可以從以下渠道去挖掘：
1.轉(zhuǎn)介紹法:就是讓忠實你品牌的客戶去感化他身邊的人，從而套取信息，在實施相應(yīng)的營銷手段，道理很簡單朋友說的話總比廣告強(qiáng)很多。
2.了解客戶的品牌，銷售渠道，產(chǎn)量，從而找出客戶的不足與缺陷，最后給客戶找出解決的方法，再進(jìn)行邀約談話。

二、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)有哪些

我知道的數(shù)據(jù)采集方法有這幾種：

第一種：軟件接口方式

通過各軟件廠商開放數(shù)據(jù)接口，實現(xiàn)不同軟件數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。這是目前最為常見的一種數(shù)據(jù)對接方式。

優(yōu)勢：接口對接方式的數(shù)據(jù)可靠性與價值較高，一般不存在數(shù)據(jù)重復(fù)的情況；數(shù)據(jù)可通過接口實時傳輸，滿足數(shù)據(jù)實時應(yīng)用要求。

缺點：①接口開發(fā)費用高；②需協(xié)調(diào)多個軟件廠商，工作量大且容易爛尾；③可擴(kuò)展性不高，如：由于新業(yè)務(wù)需要各軟件系統(tǒng)開發(fā)出新的業(yè)務(wù)模塊，其和大數(shù)據(jù)平臺之間的數(shù)據(jù)接口也需做相應(yīng)修改和變動，甚至要推翻以前的所有數(shù)據(jù)接口編碼，工作量大、耗時長。

第二種：軟件機(jī)器人采集

軟件機(jī)器人是目前比較前沿的軟件數(shù)據(jù)對接技術(shù)，即能采集客戶端軟件數(shù)據(jù)，也能采集網(wǎng)站網(wǎng)站中的軟件數(shù)據(jù)。

常見的是博為小幫軟件機(jī)器人，產(chǎn)品設(shè)計原則為“所見即所得”，即不需要軟件廠商配合的情況下，采集軟件界面上的數(shù)據(jù)，輸出的結(jié)果是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫或者excel表。

如果只需要界面上的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，或者遇到軟件廠商不配合/倒閉、數(shù)據(jù)庫分析困難的情況下，利用軟件機(jī)器人采集數(shù)據(jù)更可取，尤其是詳情頁數(shù)據(jù)的采集功能比較有特色。

技術(shù)特點如下：

①無需原軟件廠商配合；②兼容性強(qiáng)，可采集匯聚Windows平臺各種軟件系統(tǒng)數(shù)據(jù)；③輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；④即配即用，實施周期短、簡單高效；⑤配置簡單，不用編程，每個人都可以DIY一個軟件機(jī)器人；⑥價格相對人工和接口，降低不少。

缺點：采集軟件數(shù)據(jù)的實時性有一定限制。

第三種：網(wǎng)絡(luò)爬蟲

網(wǎng)絡(luò)爬蟲是模擬客戶端發(fā)生網(wǎng)絡(luò)請求，接收請求響應(yīng)，一種按照一定的規(guī)則，自動地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本。

爬蟲采集數(shù)據(jù)的缺點：①輸出數(shù)據(jù)多為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；②只能采集網(wǎng)站數(shù)據(jù)，容易受網(wǎng)站反爬機(jī)制影響；③使用人群狹窄，需要有專業(yè)編程知識才能玩轉(zhuǎn)。

第四種：開放數(shù)據(jù)庫方式

數(shù)據(jù)的采集融合，開放數(shù)據(jù)庫是最直接的一種方式。

優(yōu)勢：開放數(shù)據(jù)庫方式可以直接從目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中獲取需要的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確性高，實時性也有保證，是最直接、便捷的一種方式。

缺點：開放數(shù)據(jù)庫方式也需要協(xié)調(diào)各軟件廠商開放數(shù)據(jù)庫，這需要看對方的意愿，一般出于安全考慮，不會開放；一個平臺如果同時連接多個軟件廠商的數(shù)據(jù)庫，并實時獲取數(shù)據(jù)，這對平臺性能也是巨大挑戰(zhàn)。

以上便是常用的4種數(shù)據(jù)采集方式，各有優(yōu)勢，適合不同的應(yīng)用場景。

三、數(shù)據(jù)收集有哪些方法

數(shù)據(jù)收集的四種常見的方式包括問卷調(diào)查、查閱資料、實地考查、試驗，幾種方法各有各的又是和缺點，具體分析如下。

一是問卷調(diào)查。問卷調(diào)查是數(shù)據(jù)收集最常用的一種方式，因為它的成本比較低，而且得到的信息也會比較全面。但是問卷調(diào)查所得到的答案通常是沒有針對性的，也就是說，對問卷調(diào)查所收集到的數(shù)據(jù)要進(jìn)行進(jìn)一步的分析。并且以前問卷調(diào)查推廣的時間會比較慢，因為很耗人力。但是現(xiàn)在網(wǎng)上有很多問卷調(diào)查的網(wǎng)站，如果通過問卷調(diào)查網(wǎng)站收集數(shù)據(jù)的話，那么會更方便快速一些。所以問卷調(diào)查操作方便，缺點是數(shù)據(jù)沒有針對性，無法得到深層次的數(shù)據(jù)。

二是查閱資料。查閱資料是最古老的數(shù)據(jù)收集的方式，通過查閱書籍，記錄等資料來得到自己想要的數(shù)據(jù)。在這個數(shù)據(jù)收集的過程中，本來就有篩選性和分析性，也就是說，查閱資料所得到的數(shù)據(jù)，相對而言，可能更接近你想要得到的結(jié)果。現(xiàn)在不管是圖書館還是網(wǎng)絡(luò)查詢，都是非常方便的，給查閱資料提供了很好的環(huán)境。查閱資料的缺點是對操作者的要求很高，并且現(xiàn)在資料繁瑣真假參半，需要有很高的判斷力。

三是實地考查。實地考察就是到指定的地方去做研究。指為明白一個事物的真相，勢態(tài)發(fā)展流程，而去實地進(jìn)行直觀的，局部進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查。在考察過程中，要隨時對自己觀察到的現(xiàn)象進(jìn)行分析，努力把握住考察對象的特點。這種收集數(shù)據(jù)的方式就比較耗時耗力，并且也需要大家的配合。這種收集方式的優(yōu)點是可以第一時間得到第一手的資料，缺點就是可能沒有辦法達(dá)到你想要的目標(biāo)，因為考察過程中變數(shù)也是很大的。

四是實驗。實驗設(shè)計數(shù)據(jù)是四種方法中最耗時間的一種，因為它是通過各種各樣的實驗來得到一個統(tǒng)一的方向，也就是說，在這個過程中，可能有無數(shù)次的失敗。但是實驗得到的數(shù)據(jù)是最準(zhǔn)確的，而且可能會推動某個行業(yè)的進(jìn)步。所以，實驗收集數(shù)據(jù)的優(yōu)點是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性很高，而他的缺點就是未知性很大，不管實驗的周期還是實驗的結(jié)果都是不確定性的。

隨著科技的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的到來，收集數(shù)據(jù)越來越容易，而大家也應(yīng)該更注重于保護(hù)和利用數(shù)據(jù)。

四、最常用的四種大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

1.描述型分析：發(fā)生了什么?

這是最常見的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標(biāo)和業(yè)務(wù)的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強(qiáng)描述型分析所提供的信息。

2.診斷型分析：為什么會發(fā)生?

描述性數(shù)據(jù)分析的下一步就是診斷型數(shù)據(jù)分析。通過評估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。

良好設(shè)計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。

3.預(yù)測型分析：可能發(fā)生什么?

預(yù)測型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測。事件未來發(fā)生的可能性、預(yù)測一個可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時間點，這些都可以通過預(yù)測模型來完成。

預(yù)測模型通常會使用各種可變數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預(yù)測。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預(yù)測結(jié)果密切相關(guān)。

在充滿不確定性的環(huán)境下，預(yù)測能夠幫助做出更好的決定。預(yù)測模型也是很多領(lǐng)域正在使用的重要方法。

4.指令型分析：需要做什么?

數(shù)據(jù)價值和復(fù)雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對“發(fā)生了什么”、“為什么會發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通規(guī)劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。

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