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    2020-10-14 13:44:09

      在数据量巨大的今天,如何以更高的效率获取分析所需的数据,以及如何利用这些数据反映最真实的情况,是业界不断讨论的话题。接下来,就带大家来了解下大数据分析及其数据来源。

     

      大数据分析:顾名思义,就是对规模巨大的数据进行分析,是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。

     

      大数据分析数据来源包含哪些类型

     

      1、机器数据

     

      机器数据是指服务器、网络设备等硬件或虚拟硬件运行过程中产生的状态数据,往往有对应的协议或规范,例如SNMP、IPMI、WMI等。通过机器数据可以准确的掌握业务承载平台的基本运行状态,例如CPU、内存、磁盘等资源的使用情况和网络流量情况,是运维监控领域常用的数据来源,各类开源或商业监控产品对此类数据的处理也大同小异。

     

      做好机器数据的监控可以说是做好运维监控的一步,但仅仅有机器数据是不够的,因为机器数据存在与业务运行状态脱节的问题,机器运行平稳、资源充足并不能够代表业务运行正常,这就需要我们去丰富自己的监控数据来源,各位看官请往下看。

     

      2、日志数据

     

      日志数据是指应用程序、中间件和机器等在运行过程中由事件触发而产生的文本类数据,数据格式灵活多样。

     

      通过日志数据可以深入的了解应用等运行过程中的详细情况,但其详细程度和覆盖面取决于产生日志的规则,有些应用产生的日志非常详细,包含了每一笔事务的处理过程,有些应用产生的日志非常简单,只会在应用报错时产生一些错误信息。

     

      3、网络通信数据

     

      网络通信数据是指通过抓包获取到的设备间网络通信数据,例如两台服务器之间存在网络通信,通过抓包分析可以详细的了解两台服务器之间通信的端口、协议、数据量甚至内容。常用的方式是通过硬件设备将网络流量进行镜像,对镜像数据进行分析,以避免干扰业务数据的正常流转。

     

      4、拨测数据

     

      对于IT业务系统,拨测采用的探测点可以在公网,也可以在业务系统内网,不同位置的探测点起到的作用是不同的。公网探测点主要关注业务系统的网络出口质量、运营商网络质量和CDN质量,而内网探测点主要关注的是业务或各个业务模块的可用性及性能状态。

     

      5、用户行为数据

     

      用户行为数据是指通过在用户终端进行埋点获取到的用户行为数据,例如在网页中通过JS埋点获取到的页面访问情况和在APP中通过SDK埋点获取到的各交互页面和控件的使用情况。用户行为数据除了帮助运营同学进行用户分析,还可以帮助运维的同学更加准确的了解业务系统的实际表现。

     

      大数据是数据计算技术的发展,它是从简单的数据计算到计算运算技术的扩展。随着大数据相关技术的发展和创新,大数据已经从简单的数据计算扩展到数据挖掘、分析和应用能力的创新。

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  • 来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 一、数据平台(5类) 网络趋势分析6个: 1、5118 / chinaz——主要用户:SEO专员 支持查询网站排名及发展趋势、百度收录情况...

    作者:简道云
    链接:https://www.zhihu.com/question/27798279/answer/246385085
    来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    一、数据平台(5类)

    网络趋势分析6个:

    1、5118 / chinaz——主要用户:SEO专员

    支持查询网站排名及发展趋势、百度收录情况等信息

    2、艾瑞指数——主要用户:互联网从业者

    艾瑞旗下/包括移动APP指数、PC Web指数、影视指数、广告指数、移动设备指数五类指数查询工具。

    3、百度指数——主要用户:营销人

    百度旗下/以百度网民行为数据为基础的数据分享平台,支持查询需求图谱

    4、微指数——主要用户:微博营销人

    新浪微博旗下/反映微博舆情或账号发展走势的数据分析工具

    5、搜狗指数——主要用户:营销人

    搜狗旗下/基于搜狗用户行为的数据分享平台,同时支持搜索微信热度

    6、微信指数——主要用户:微信公众号运营人

    微信旗下/基于微信大数据分析的移动端指数,打开微信→搜索“微信指数”可用

    细分行业趋势分析7个:

    1、阿里指数——主要用户:淘宝卖家

    阿里旗下/反映淘宝平台市场动向的数据分析平台

    2、CBO中国票房——主要用户:电影行业从业人员、爱好者

    基于国内票房数据,统计票房排行、上座率等信息。

    3、爱奇艺指数/——主要用户:爱奇艺用户/视频行业研究人员

    爱奇艺旗下/基于爱奇艺播放数据,展现视频播放趋势、视频受众画像等信息

    4、360大数据平台——主要用户:网络安全相关人员

    360旗下/支持地区最热新闻、中国人返乡热度、诈骗地图等信息的查询

    5、易车指数——主要用户:购车者、汽车从业者

    反映国内汽车销售市场,为购车者或汽车从业者提供参考的数据指数

    6、高德地图——主要用户:交通情况关注者

    支持实时查看国内交通情况,此外高德周期性提供一系列数据报告

    7、房天下——主要用户:房地产从业者及相关人士

    网站数据来源于中国指数研究院和CREIS中指数据,展示国内房地产数据情况

    移动端数据监测5个

    1、移动观象台——主要用户:移动行业从业人员/关心者

    基于移动设备用户的操作行为,提供应用、公众号排行等,此外还发布大量数据报告

    2、艾瑞APP指数——主要用户:移动行业从业人员

    支持按照月度独立设备数、日均独立设备数、月度总有效时长等多角度展示移动端数据情况。

    3、APP annie——主要用户:ASO专员

    付费产品,支持用户监测APP在线数据情况,市场监测范围可拓展到全球。

    4、蝉大师/ASO114 /ASO100/CQASO/APPBK

    以上几款工具比较类似,支持APP监测,主要用户:ASO专员

    支持查询APP在应用市场的数据情况,可根据手机、应用市场等不同角度进行检索

    5、新榜/微小宝/易赞——主要用户:新媒体工作者

    以上几款工具比较类似,支持查看公众号排行、看公众号人群画像等功能

    以研究报告形式发布的数据信息12个

    1、艾瑞网——主要用户:互联网从业者

    艾瑞旗下/支持查看较新的数据报告,主研究网络媒体、电子商务、网络游戏等新经济领域。

    2、艾媒网——主要用户:移动互联网行业从业者

    艾媒与艾瑞无关,艾媒网发布的研究报告多偏向移动互联网方向

    3、易观智库——主要用户:互联网从业者

    易观国际推出/主要推出新媒体经济方向的行业信息报告

    4、DataEye——主要用户:游戏行业、汽车行业从业者及爱好者

    基于国内游戏、汽车行业数据,进行多角度的行业调查报告撰写发布

    5、投中研究院——主要用户:关心投资信息的人群

    网站保持着较高的频率,为用户推送投资领域的分析报告

    6、CBNDdata——主要用户:电商行业人士

    以阿里巴巴的商业数据库为基础,输出产业经济分析报告

    7、QuestMobile——主要用户:移动互联网关注者

    网站周期性地发布一些关于APP的研究报告

    8、阿里研究院——主要用户:电商行业从业者

    阿里旗下/发布研究电商等方向趋势的数据报告,内容多与阿里相关

    9、腾讯大数据——主要用户:互联网从业者

    腾讯旗下/发布与腾讯息息相关的研究报告,常会出现一些比较有趣味性的专题

    10、360研究报告——主要用户:互联网安全关心者

    360旗下/移动、PC、网站、企业、诈骗等安全领域的研究,以及大数据等非安全领域的研究

    11、艺恩——主要用户:影视从业人员、爱好者

    CBO中国票房数据的提供方,提供一些行业数据报告,如动漫IP价值研究报告

    12、199IT——主要用户:互联网从业者

    容纳众多互联网数据报告,其导航网站收集了众多数据相关的网站链接

    官方发布数据(多立足社会民生)7个

    1、国家数据——主要用户:社会情况研究人员

    国家统计局开设网站,公布我国各个领域的宏观经济情况,权威度高

    2、国家统计局——主要用户:社会情况研究人员

    链接各省市地区的统计网站,提供更多官方统计报告

    3、中国裁判文书网——主要用户:法律从业/学习/爱好者

    中国最高人民法院开设,权威可信,可用于查询国内裁判文书,可作数据统计来源

    4、中国互联网信息研究中心——主要用户:互联网研究人员

    经国家主管部门批准组建的管理和服务机构,经常发布一些有价值的互联网信息报告

    5、中国信通院——主要用户:互联网研究人员

    针对互联网多个行业的发展趋势,发布白皮书,角度较为宏观

    6、国土资源部——主要用户:相关研究人员

    国土资源部对外公开的信息报告,内容权威

    7、中国气象局——主要用户:气象相关研究人员

    中国气象局对外公开的年度报告,支持下载查看

    以上是整理好的、确定目前可以顺利使用的网站,相比较而言,政府官方出的数据报告权威性更高,部分第三方出的报告数据来源存疑,争议较多,重要场合中慎重使用。

     

    二、数据分析工具(3个)

    入门:

    简道云:excel的强大不用多说,但是用excel做一份系统性报表,对入门者来说可能有些为难。对于入门者,可以将excel的数据导入进简道云,图表类型和函数种类比较全面,数据统计和分析功能足以支撑日常使用。下图为:仪表盘

    进阶:

    Finereport:各方面都很成熟的一款大数据软件,适用于对海量数据的处理与分析。比较符合中国人数据分析的习惯和逻辑,用不惯国外软件的数据分析师建议使用。

     

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  • 当然,大数据分析最核心的,关于数据来源更是至关重要的。 在数据量非常大的今天,如何以更高的效率获取到分析所需要的数据,如何利用这些数据反应最真实的情况,是业内不断探讨的议题。接下来,...

    当我们谈到大数据分析,首先需要确定数据分析的方向和拟解决的问题,然后才能确定需要的数据和分析范围。大数据驱动的分析主要的挑战不是技术问题,而是方向和组织领导的问题,要确定方向,提出问题,需要对行业做深入的了解。当然,大数据分析最核心的,关于数据的来源更是至关重要的。

    在数据量非常大的今天,如何以更高的效率获取到分析所需要的数据,如何利用这些数据反应最真实的情况,是业内不断探讨的议题。接下来,小编就带大家来了解下大数据分析及其数据来源。

    大数据分析:顾名思义,就是对规模巨大的数据进行分析,是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。

    大数据分析的第一步是数据的“抽取—转换—加载”(the Extract-Transform-Load,ETL),这就是所谓的数据处理三部曲。该环节需要将来源不同、类型不同的数据如关系数据、平面数据文件等抽取出来,然后进行清洁、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。需要指出的是,尽管大数据分析有它的优势,但是也有很大的局限性。很多时候,大数据产生的相关关系可能是虚假的,在完全随机的数据中显示了某些规律,因为数据的量非常大,可能产生向各个方向辐射的各种联系,有可能会得到与事实完全相反的结论。但是只要数据足够大,数据挖掘总能发现一些相关关系,可以帮助我们发现趋势和异常情况。

    在此我向大家推荐一个大数据开发交流圈:658558542    (☛点击即可加入群聊)里面整理了一大份学习资料,全都是些干货,包括大数据技术入门,大数据离线处理、数据实时处理、Hadoop 、Spark、Flink、推荐系统算法以及源码解析等,送给每一位大数据小伙伴,让自学更轻松。这里不止是小白聚集地,还有大牛在线解答!欢迎初学和进阶中的小伙伴一起进群学习交流,共同进步!

    数据来源

    大数据分析的数据来源有很多种,包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类:

    1)交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。

    2)移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度,常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件,从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。

    3)人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据,需要用文本分析功能进行分析。

    4)机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据,例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型,连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别),提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。

    5)互联网上的“开放数据”来源,如政府机构,非营利组织和企业免费提供的数据。

    感谢您的观看,如有不足之处,欢迎批评指正。最后祝福所有遇到瓶颈的大数据程序员们突破自己,祝福大家在往后的工作与面试中一切顺利。

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    1. 火车头采集器

    火车采集器我们也一直在用,是老牌的采集工具了。它不仅可做抓取工具,也可以做数据清洗、分析、挖掘已经可视化等工作。数据源可来源于网页,网页中能看到的内容和不可看到都可以通过自定义的采集规则进行抓取。

    2. 八爪鱼八爪鱼也是知名的采集工具免费的采集模板实际上就是内容采集规则,包括了电商类、生活服务类、社交媒体类和论坛类的网站都可以采集,用起来非常方便。当然你也可以自定义任务。也可以进行云采集,就是你配置好采集任务,就可以交给八爪鱼的云端进行采集。八爪鱼一共有 5000 台服务器,通过云端多节点并发采集,采集速度远远超过本地采集。此外还可以自动切换多个 IP,避免 IP 被封,影响采集。很多时候自动切换 IP 以及云采集才是自动化采集的关键。3. 集搜客这个工具的特点是完全可视化操作,无需编程。整个采集过程也是所见即所得,抓取结果信息、错误信息等都反应在软件中。相比于八爪鱼来说,集搜客没有流程的概念,用户只需要关注抓取什么数据,而流程细节完全交给集搜客来处理。集搜客的缺点是没有云采集的功能,所有的爬虫都是在用户自己的电脑上跑的。

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空空如也

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