如何做大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集？要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集過程，首先要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源。目前，大數(shù)據(jù)主要有三大數(shù)據(jù)源，即物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、web系統(tǒng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)，因此數(shù)據(jù)采集的主要渠道就是這三個。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是大

如何做大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集？

要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集過程，首先要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源。目前，大數(shù)據(jù)主要有三大數(shù)據(jù)源，即物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、web系統(tǒng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)，因此數(shù)據(jù)采集的主要渠道就是這三個。

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的重要原因之一。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)占整個大數(shù)據(jù)的90%以上，沒有物聯(lián)網(wǎng)就沒有大數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)大多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通常有兩種收集方式，一種是消息，另一種是文件。在收集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時，往往需要制定一個收集策略，主要集中在兩個方面，一是收集頻率（時間），二是收集維度（參數(shù)）。

Web系統(tǒng)是另一個重要的數(shù)據(jù)收集渠道。隨著Web2.0的發(fā)展，整個web系統(tǒng)覆蓋了大量有價值的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不同于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)。web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)往往是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)的價值密度相對較高，因此通常技術(shù)公司都非常重視web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集過程。目前，web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集通常是通過web爬蟲來實現(xiàn)的，爬蟲可以用Python或Java語言編寫。通過在爬蟲上添加一些智能操作，爬蟲還可以模擬手動數(shù)據(jù)爬蟲過程。

傳統(tǒng)信息系統(tǒng)也是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源。雖然傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)所占比重相對較小，但由于傳統(tǒng)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰、可靠性高，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)往往具有最高的價值密度。傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集往往與業(yè)務流程密切相關(guān)。未來，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值將得到進一步體現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)采集平臺有哪些？

謝謝。據(jù)我所知，有幾個大數(shù)據(jù)收集平臺根據(jù)數(shù)據(jù)來源：

1。系統(tǒng)日志收集平臺。大多數(shù)企業(yè)都有系統(tǒng)日志采集平臺，在企業(yè)業(yè)務平臺上，每天都會產(chǎn)生大量的日志數(shù)據(jù)。通過對這些日志數(shù)據(jù)的收集和清理后的分析，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)這些日志數(shù)據(jù)的潛在價值。

2. 網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集平臺。這種數(shù)據(jù)采集平臺一般都是通過爬蟲來采集的。在服務器上構(gòu)建爬蟲對目標網(wǎng)站集進行爬網(wǎng)，然后對每天爬網(wǎng)的數(shù)據(jù)進行清理，最終得到企業(yè)所需的數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)庫收集平臺。這主要是基于企業(yè)的產(chǎn)品。產(chǎn)品與數(shù)據(jù)庫交互產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也是有價值的數(shù)據(jù)源，從中可以獲得一些新的用戶需求。

最后，阿里云和騰訊云也是大型大數(shù)據(jù)采集平臺。

大數(shù)據(jù)時代是如何收集與使用信息的？

這個問題應該是如何從大數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息，這也是業(yè)界對大數(shù)據(jù)技術(shù)最普遍的需求之一。要從大數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息，往往需要從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應用和驗證三個方面入手。

1. 數(shù)據(jù)采集是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值的第一步。數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量對后續(xù)數(shù)據(jù)的價值有很大的影響。通常，在進行數(shù)據(jù)采集時，需要做好的是數(shù)據(jù)采集從互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)三個渠道獲取信息。

2. 數(shù)據(jù)分析是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值的核心步驟。數(shù)據(jù)分析的方法主要有兩種，一種是統(tǒng)計學，另一種是機器學習。除了掌握專業(yè)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，數(shù)據(jù)分析還需要具備一定的行業(yè)知識。目前，不同行業(yè)都有針對性更強的數(shù)據(jù)分析工具，通過這些工具可以完成大量的數(shù)據(jù)分析任務。

3. 數(shù)據(jù)應用是大數(shù)據(jù)分析的目的。當然，在應用數(shù)據(jù)之前通常需要一個驗證過程。數(shù)據(jù)驗證主要分為兩個階段，第一階段是算法驗證階段，第二階段是場景驗證階段。雖然很多算法在實驗環(huán)境下都能取得很好的效果，但是場景驗證的結(jié)果往往更值得關(guān)注。

最后，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的不斷成熟，未來將有廣闊的應用空間通過大數(shù)據(jù)技術(shù)完成數(shù)據(jù)的價值。

大數(shù)據(jù)的真正價值是什么？

對于這個問題，我覺得智虎的回答是非常全面的：

具體來說，我們可以看到智虎的問題：

具體來說，要實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的核心價值，需要前兩個重要的步驟，第一步是收集海量數(shù)據(jù)，第二步是通過技術(shù)路徑進行“全數(shù)據(jù)挖掘”大數(shù)據(jù)，最后利用分析結(jié)果進行資源優(yōu)化配置。（來源：智虎）

隨著計算機處理能力的日益強大，挖掘大數(shù)據(jù)商業(yè)價值的方法主要有四種：

大數(shù)據(jù)是怎么知道我在想什么的？

1。認識你不是大數(shù)據(jù)，而是大數(shù)據(jù)分析。數(shù)學原理是貝葉斯公式。通過過去概率和條件發(fā)生概率，我們可以計算出這種情況下的發(fā)生概率。

3. 大數(shù)據(jù)分析的另一種手段是人工智能，它可以“訓練”另一個你。當然，這叫私人助理。

4. 大多數(shù)人大多數(shù)時候都有自己的決策模式。2前兩種方法可以“規(guī)劃”你的習慣。

傳言大數(shù)據(jù)下無隱私，個人隱私權(quán)如何保障？

在當今時代，我們沒有隱私可言。畢竟，手機和互聯(lián)網(wǎng)暴露了我們每個人。因此，政府的頂層設計可以確保個人隱私的安全，比如歐洲的gdpr。

我們不是原始社會，每個人都離不開，只要接觸數(shù)字世界，我們就處于一種沒有隱私的狀態(tài)。