大数据收集数据的方法

问卷调查

这个相信你很熟悉。所谓问卷调查，就是设计一系列额外难题，通过网络、电话或纸张形式进行大面积铺放，然后把问卷回收在导出特定的信息。

对于网站、博客和Web-based来说，通过网络当然是最方便的办法。在设计问题时，首先你要清楚这次调查的目的是什么，然后对每个问题进行仔细的审核。

在问卷设计完成后，最好先找人试答一下，在设计问卷和分析结果时，可能任何一点细节都会影响到结论的准 确性和可信度。比如以下几个方面：

1：参加调查的用户不一定就代表所有用户。2：用户参加问卷调查的动机可能会影响数据收集结果。3：问卷的来源可能会影响数据结果。4：研究问题的措辞可能也会影响研究结果。

问卷调查主要适用于调查人权分布很广的情况，因为你无法和他们一一面谈。但是这种方式没有足够的可信度和权威性，所有通过你需要和其他技术配合使用。比如说，用户访谈。

用户访谈

访谈其实就是个人采访，你向他提出一组问题，通常大家所用的访谈方式就是QQ访谈，与单调的电子问卷相比，访谈更容易激发被访者的响应，整个过程也更令人愉快。不过用户访谈非常耗时，而且要访问到所有想访问的人也不太现实。对于这种情况，我们可以访谈一些有代表性的用户，然后对更广的用户进行问卷调查，以验证访谈得到的信息。

观察和提

收视数据收集方法的比较评估

收视数据收集方法的比较评估

人们通常在餐厅或茶水间谈论前一天播放的受欢迎的电视节目。但这种口头评判不足以说服客户花大价钱在电视节目中做广告。我们需要的是实实在在的数据，这个数据我们称之为“收视率”。实际上正是这个数据指明了广告资金应投入多少及投向何处，也正是这个数据说明了你最喜欢的节目被取消的原因。甚至可以公正地说，收视研究已成为广播电视业的命脉及奖金来源。但我们也注意到了所有收视率测量方法都有其长处及不足，因此，对使用者来说了解收视数据的收集及测量是很重要的。

在电视收视研究的历史上曾有很多数据收集的方法，我们将涉及最常用的三种：电话访问法，日记法及人员测量仪法。本文将重点讨论在收视行业中实际采用的日记法及人员测量仪法，这两种方法都是以样本调查为基础的。

电视收视测量体系纵览

在我们介绍具体的数据收集技术之前，对以抽样调查为基础的电视收视测量体系的简单说明可能会对一般的读者有所帮助。

一个典型的体系通常始于基础研究以确定被调查地区电视观众数量及特征。基础研究得来的信息帮助收视率研究人员更好地从电视家庭中选择有代表性的样户。该阶段为抽样及选择阶段。下一阶段为实地调查阶段，在此阶段中对样本户的收视行为在为期一年或两年的时间里每天

征信系统管理平台整体解决方案

征信系统管理平台

项目背景

整体解决方案

征信系统管理平台整体解决方案

随着经济市场化程度的加深，加快企业和个人征信体系建设已成为社会共识。党的十六大报告明确提出要“健全现代市场经济的社会信用体系”，十六届三中全会明确提出“按照完善法规、特许经营、商业运作、专业服务的方向，加快建设企业和个人信用服务体系。”温家宝总理明确指示，社会信用体系建设从信贷信用征信起步，多次强调要加快全国统一的企业和个人信用信息基础数据库建设，形成覆盖全国的信用信息网络，加快征信立法，促进征信行业的发展，积极发展专业化的信用机构，有步骤、有重点开放征信市场，逐步建立失信惩戒制度，规范社会征信机构，加强征信市场监督管理。

应用价值

征信系统管理平台的建设和推广应用，特别是通过企业和个人重要经济活动的影响和规范，逐步形成诚实守信、遵纪守法、重合同讲信用的社会风气，推动社会信用体系建设，提高社会诚信水平，促进文明社会的建设；

征信系统管理平台帮助商业银行等金融机构控制信用风险，维护金融稳定，扩大信贷范围，促进消费增长，改善经济增长结构，促进经济的可持续发展；

提高审贷效率，方便广大群众借贷，防止不良贷款，防

征信系统管理平台整体解决方案

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随着经济市场化程度的加深，加快企业和个人征信体系建设已成为社会共识。党的十六大报告明确提出要“健全现代市场经济的社会信用体系”，十六届三中全会明确提出“按照完善法规、特许经营、商业运作、专业服务的方向，加快建设企业和个人信用服务体系。”温家宝总理明确指示，社会信用体系建设从信贷信用征信起步，多次强调要加快全国统一的企业和个人信用信息基础数据库建设，形成覆盖全国的信用信息网络，加快征信立法，促进征信行业的发展，积极发展专业化的信用机构，有步骤、有重点开放征信市场，逐步建立失信惩戒制度，规范社会征信机构，加强征信市场监督管理。

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提高审贷效率，方便广大群众借贷，防止不良贷款，防

大数据时代Is coming……

大数据时代 认识大数据 大数据带来的变革 大数据背景下的企业管理

大数据的商业价值 大数据的风险

大数据

何为大？—数据度量 1Byte = 8 Bit 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes

大数据 《红楼梦》含标点87万字(不含标点853509字) 每个汉字占

基于大数据分析的未来消费模式研究及应用

[摘要] 一开始，人们因为需要而消费，我们饿了所以要买食物，我们冷了所以要买衣服，生存问题解决后，人们因为欲望而消费，我们要过更好的生活，更体面，更高端，让别人羡慕仰望，所以商家拼命挑起我们的欲望，让我们心甘情愿地去买我们并不需要的东西。现在，感情也成为消费的一大动力了，对于商家来说，你对一个人的喜爱，也是可以换算成钱的，感情就这样变成了一门生意。也许这就是大数据时代的消费方式，你的每一种需要都能得到满足，你的每一次喜欢都能落到实处。你以为这都是你主动的选择，其实你的好恶早已被精确分析计算过，你爱上一个偶像，他及时又熨帖地奉上打着他的标签的商品，你惊喜地发现，这东西正是你的那杯茶，你没喜欢错人，于是，你心满意足地掏钱，他欢欣鼓舞地收钱，皆大欢喜。

第一章 背景概述

40多年在人类沧海桑田的历史上仅仅是弹指一挥间，摩尔定律却见证了电脑的数据处理和储存能力从K（Kilobyte）到M（Megabyte）到G（Gigabyte）到T（Terabyte）的变迁。尤其是互联网的出现，让我们急速地跨入了大数据（Big Data）时代。其主要的驱动力有以下几点：

1、随着社会经济的发展和个人收入的增加，人们

大数据

一、大数据概念

\大数据\是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 \大数据\首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度知道-大数据概念

大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[3] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查

大数据

一、大数据概念

\大数据\是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 \大数据\首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度知道-大数据概念

大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[3] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查

1.1 大数据技术国内外研究进展

近年来，大数据迅速发展成为工业界、学术界甚至世界各国政府高度关注的热点。《自然(Nature)》和《科学(Science)》等杂志相继出版专刊来探讨大数据带来的挑战和机遇。著名管理咨询公司麦肯锡声称，“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于大数据的挖掘和运用，预示着新一波生产力增长和消费者盈余浪潮的到来”。在这样的背景下，美国政府2012年宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为国家间和企业间新的争夺焦点。大数据已成为社会各界关注的新焦点，“大数据时代”已然来临。

与传统规模的数据工程相比，大数据的感知、获取、存储、表示、处理和服务都面临着巨大的挑战。这归因于大数据具有几个突出的特征：1)数据集合的规模不断扩大，已经从GB、TB再到PB，甚至已经开始以EB和ZB来计数。IDC的研究报告称，未来十年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器数量将增加10倍以便适应这一增长

详细介绍R+Hadoop系统结构、案例以及优缺点分析等

1 基本介绍

1.1 简介

RHadoop是运行R语言的Hadoop分布式计算平台的简称。要认识Rhadoop首先我们分别来认识R语言和Hadoop。

Hadoop已经成名好多年了，它是Apache软件基金会旗下的一个JAVA开源分布式计算平台，现已被各大互联网企业（包括Yahoo和Facebook等）用于大规模数据分布式存储与分布式计算。近年来随着云计算、大数据处理、数据挖掘等概念和应用越来越火，Hadoop更是名声大噪，各大企业对熟悉Hadoop体系架构和性能优化的人才需求也相当旺盛，人才缺口也相对加大。

R语言可能对大多数人来说比较陌生，但是做数理统计、数据分析的人不会不知道R。R是一门主要运用于统计分析与绘图的编程语言和操作工具。和Matlab类似，R是一门高级脚本化编程语言，直接在命令行输入指令即可运行，无需编译链接。它可以进行高效的向量化运算，效率远高于传统的循环运算。另外，R是开源的，有大批杰出的工程师和程序员为R开发了许多好用的函数库和图形化工具，尤其在数理统计方面有大量成熟的开源的程序包。所以R是做数据挖掘、数据分析的廉价高效的方案。

1.2 功能

Rhadoop是将R的强大统计分析