京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用中的关键点有三个,首要的就是大数据的数据来源,我们在分析大数据的时候需要重视大数据中的数据来源,只有这样我们才能够做好大数据的具体分析内容。那么大家知不知道大数据的数据来源都是通过什么渠道获得的?下面就由小编为大家解答一下这个问题。
对于数据的来源很多人认为是互联网和物联网产生的,其实这句话是对的,这是因为互联网公司是天生的大数据公司,在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域,积累并持续产生海量数据。而物联网设备每时每刻都在采集数据,设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源作为大数据的数据来源,正在不断产生各类应用。国外关于大数据的成功经验介绍,大多是这类数据资源应用的经典案例。还有一些企业,在业务中也积累了许多数据,从严格意义上讲,这些数据资源还算不上大数据,但对商业应用而言,却是最易获得和比较容易加工处理的数据资源,是我们常用的数据来源。
而数据的来源是我们评价大数据应用的第一个关注点。首先需要我们看这个应用是否真有数据支撑,数据资源是否可持续,来源渠道是否可控,数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何,是好数据还是坏数据,能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源,具有较好的可控性,数据质量一般也有保证,但数据覆盖范围可能有限,需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据,技术能力是关键,既要有能力获得足够大的量,又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据,需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点,只有我们找到了好的数据来源,我们就能够做好大数据的工作。这句需要我们去寻找数据比较密集的领域。
一般来说,我们获取数据的时候需要数据密集的行业中挖掘数据,主要就是金融、电信、服务行业等等,而金融是一个特别重要的数据密集领域。金融行业既是产生数据尤其是有价值数据的基地,又是数据分析服务的需求方和应用地。更为重要的是,金融行业具备充足的支付能力,将是大数据产业竞争的重要战场。许多大数据是通过在金融领域的应用辐射到了各个行业。
我们在这篇文章中为大家介绍了大数据的数据来源以及数据密集的领域,希望这篇文章能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02