互联网金融大数据的获取途径有哪些？

一、互联网金融大数据的获取途径有哪些？

1、从互联网金融平台获取。互联网金融机构根据自身业务的需要建立不同的互联网金融平台。互联网金融平台按照应用领域的不同可分网络金融服务类、众筹融资类、P2P类、第三方支付类等。这些互联网金融平台有大量的交易数据如理财产品数据、保险产品数据产品组合数据、支付数据等。利用数据采集软件可以很方便地从这些平台中精确采集到针对不同主题的大数据，并能够生成自定义的、易用的数据格式。

2、从金融蝼数据库中获取。目前国内有代表性的金融数据库有国泰安数据库、锐思数据库、万德数据库、CCER经济金融数据库等。这些数据库中提供了我国经济金融方面的完备的、权威的数据。为了满足使用者个性化的数据需求这些数据库还提供专门的数据搜寻和定制服务同时对原始数据进行了大量的二次开发提供大量计算加工的衍生数据通过这些金融数据库的网站，使用者可以获取满足需要的金融大数据。

3、通过数据接口包获取、如python语言中的Tusharc财经数据接口包该数据包实现了对股票等金融数据从数据采集、清洗、加工到数据存储的全过程管理通过该数据包可方便获取高质量、多维度、多层次的便于分析的金鬲融数据。如通过R语言中quantmod包可以方便获取国内的股票数据其中包括上证、深证、港交的股票数据。这些数据接口包的使用可以大大减轻数据获取的工作量。

4、通过移动金融app中获取。移动金融app被银行、证券、基金、保险等互联网金融公司广泛应用为其客户提供便捷的移动金融服务。移动金融app的种类很多如支付类、理财类、记账类、借贷类等具有快捷、简单、方便等特点在客户端的应用越来越普遍。从这些广泛应用的移动金融app 中可以获得大量的互联网金鬲融人数据。另外还可以从数据公司、专业调查公司、消费者研究公司等机构购买或者从客户授权的其他系统中获取。

二、互联网公司是如何获取用户大数据的？

这个问题很大，大数据可以是一种技术类型，也可以是一种应用类型，我们就用头条这个场景来简单分析一下吧。

数据量

大数据应用和分析，最大的价值就在于数据量的大，这个大不单单指数据存储大小，还在于用户量、覆盖面、精细程度。用户数量越大越好，但是同时覆盖面越广，对用户采集数据的细分程度越细，应用价值也越高，这就是大数据采集的价值。

我们作为用户，在头条系的所有产品上的操作都会留痕，这些留痕就是大数据采集的过程，比如我现在正在回答这个问题，这个问题本身上有自带标签或者某些属性的，那我也会被打上标记，后面会通过算法向我推送对应的内容。这里的回答问题就是采集过程，向我推送内容就是应用过程。

我们经常浏览和搜索的内容，都是这个逻辑，通过这些逻辑，我们会被打上“兴趣”和“行为”标签，这些获取数据的过程是贯穿在我们使用产品的全过程的，需要什么信息就看产品定义，理论上来说，大数据场景，数据越精细越有价值。

持续性

收集数据的过程是持续性的，唯一不同的是触发条件可能有所不同。比如进入内容详情页是通过点击来触发，你是否对某个内容感兴趣是通过停留时长、互动来触发，通过持续不断的收集数据，保证数据量级，让结果更加准确。

数据的新鲜度

除了数据量和持续收集，在应用价值上，数据的新鲜度是很重要的一个指标。假如你是个沉默用户，所有数据分析结果都是很久以前的，那应用价值就不高。所以产品会通过很多唤醒、激活手段，让你保持活跃，不断更新数据内容。

三、有哪些好的渠道获取互联网或移动互联网数据的呢？

互联网数据报告类网站

1、CNZZ数据专家：里面分为“站长统计”“全景统计”“广告统计”“数据中心”

http://www.cnzz.com

2、Google 趋势：可对互联网、移动互联某个事件进行数据走向查询

http://www.google.com.hk/trends/

3、中文互联网数据咨询中心：文章中包含对特定行业的数据分析，可搜索获得

http://www.199it.com/

4、DCCI 互联网数据中心：里面有研究报告、数据发布，也有各个领域的数据监测系统软件（可以试用，免费来获得一点专业数据）。整个网站对于信息获得者来说挺全面的。

http://www.dcci.com.cn/

5、艾瑞咨询集团—iResearch艾瑞发布：这个网站做的有点让人找不到重点，对于数据获得这块的内容主要在“发布”这个版块里。

http://www.iresearch.com.cn/Publish/

6、易观国际：各种互联网、移动互联网方面的数据报告和研究挺全面

http://www.eguan.cn/

7、缔元信互联网数据：网站里的“行业数据“，对各类型网站的广告投放分析和景气指数分析。

http://www.dratio.com/

8、百度数据研究中心：里面有关于互联网和移动互联网的数据报告和研究

http://data.baidu.com/index.html

9、博思数据研究中心—传媒互联网板块：对互联网的数据和分析内容可进行分类搜索

http://www.bosidata.com/chuanmei/#

互联网数据分析工具（分析自家网站或客户网站的数据流量）

1、Google Analytics：免费数据统计工具，对目标网站进行全面分析跟踪，可以自己制定数据获取的目标和步骤，获取想要的数据分析。

http://www.google.com/analytics/

2、百度统计：和google analytics基本类似的

http://tongji.baidu.com/web/welcome/login

3、51Yes http://www.51yes.com/

4、GoStats http://gostats.cn/

5、PHPStat http://www.phpstat.net/

软件厂商（是些付费的，估计一般项目也用不上）

1、艾瑞网 http://www.iresearch.cn/

2、Experian Hitwise http://www.experian.com.cn/hitwise/

四、DEM数据获取？

相对容易。因为现在许多研究机构、大学和政府都提供免费或者收费的DEM数据，像NASA、USGS等都会发布全球各地的高分辨率DEM数据集。同时还有像Google Earth Pro这样的软件也支持下载DEM数据。此外，GDAL、QGIS等GIS软件也提供DEM数据下载和处理的功能。如果需要高精度的DEM数据，可以购买商业数据或者进行自主获取。自主获取主要包括航空摄影、遥感卫星、激光雷达等多种手段，其中激光雷达是目前获取DEM数据精度和效率比较高的一种方式。

五、论文数据怎么获取？

论文数据的获取是：

一、工具

getdat

PPT

Excel

二、步骤 （PPT步骤）

1）截一张图片放在PPT中

2）PPT -》插入-》形状-》曲线-》勾勒图像曲线的点

3）勾勒的曲线不太重合时，点击曲线，鼠标右键点击编辑顶点，然后不断调整

 4）在形状中拖一个矩形，把原图覆盖，填充设为白色，置于下一层

5）复制这页PPT，选择性粘贴，选择增强型图元文件

  6）将这幅图片另存为jpg格式

三、getdata步骤

1）file-》open image

2）设置坐标系（set the scale）：设置横坐标/纵坐标的最大最小值

3）选择区域（digitize area）：框处区域

4）如果不出数据，可能是描的线没有被识别到，在PPT中重新加一个轮廓

5）将数据复制到Excel中，在Excel中生成图像

六、如何获取串口数据？

首先，你可以利用串口监听工具，比如accessport，来监听串口的交互数据，分析它每条数据的格式及涵义，然后编程模拟其收发流程，逐步实验

七、怎么获取淘宝数据？

获取淘宝数据的方法主要有以下几种：

1. 使用淘宝开放平台：淘宝开放平台提供了多种API接口，可以用来获取淘宝商品、店铺等信息，需要先注册成为开发者并申请API接口权限。

2. 使用爬虫工具：可以使用一些爬虫工具，如Python的Scrapy框架、Beautiful Soup库等，来爬取淘宝网站上的数据，但需要注意不要违反淘宝网站的相关规定。

3. 使用第三方数据服务商：目前市面上有一些第三方数据服务商，例如易观智库、TalkingData等，可以提供淘宝数据的采集和分析服务。

需要注意的是，在获取淘宝数据时，需要遵守淘宝网站的相关规定和法律法规，不得进行侵犯用户隐私、恶意攻击等违法行为，避免给自己和他人带来不必要的麻烦。

八、ssh怎么获取数据？

在Linux下通常使用SSH都是基于密钥的连接：本机提供用户名、密码连接远程服务器，并申请用密匙进行安全验证。

服务器收到请求之后，先根据连接时提供的用户名，在服务器的用户根目录下寻找公有密匙，然后把它和本机存储的公有密匙进行比较。

如果两个密匙一致，服务器就用公有密匙加密信息(Challenge)并把它发送给客户端软件。

九、如何获取大数据？

大数据的数据来源主要有三个渠道，分别是物联网系统、传统信息处理系统以及互联网应用（Web和App），所以要想获得大数据就要从这三个渠道来获取。

物联网系统产生的数据占据着大数据中的重要比例，物联网产生的数据多以非结构化数据为主，包括视频、音频、传感数据等等。物联网的应用领域众多，比如工业物联网、农业物联网、车联网、智慧城市等都会产生大量的数据，通常情况下这些数据的采集都是有严格要求的，是不能开放给个人的。如果个人要想获得这部分数据，一个比较可行的方案是跟数据采集者进行合作，比如做数据分析等业务。

传统信息系统涵盖的领域非常广泛，有政务系统、企业ERP、教育信息系统、医疗信息系统等等，传统信息系统涵盖的数据多以结构化数据为主，而且往往有较高的精确度和关联关系，这部分数据的价值密度也是相对比较高的。

但是传统信息系统涵盖的数据往往涉及到个人隐私、商业机密等内容，所以这部分内容通常是受到严密保护的。随着大数据技术的发展，业界对于政务系统的数据开放的呼声越来越高，经过脱敏的数据往往并不会对个人隐私构成侵犯，所以未来某些政务系统的大数据会陆续开放出来。

互联网应用也是产生大数据的重要基础之一，包括各种Web应用以及大量的App产品，这部分数据多以半结构化为主，数据内容也存在真假难辨的情况，但是由于这部分数据的价值密度相对还是比较高的，所以现在不少互联网公司就是基于这些数据对用户进行“画像”，从而进行多维度的分类。

十、海洋数据获取方法？

海洋常规调查是获得海洋要素数据的基本手段。海洋常规调查数据是不可缺少的作为最终参考标准，以校正海洋遥感和数值模拟等方法的结果，需要充分利用它内在的价值。

广义的海洋常规调查数据包括海洋台站测量、海洋浮标测量、船舶报数据等观测手段获得的数据。根据不同的观测目的，这些数据的精度可能有所差别，在具体使用时需要区分对待。