大数据从哪里收集,学习大数据分析哪里好 _收集

要解释清楚大数据，可以从三个方面来解释。从技术架构来看，目前的大数据概念已经发展为一系列概念，包括数据采集、数据存储、数据分析、数据安全和数据应用。从大数据的价值空间来看，大数据是基于数据的价值，由行业应用输出的。从未来的发展趋势来看，大数据与人工智能、物联网的结合，将为大数据的应用带来更多的可能性。
大数据时代是如何收集与使用信息的？

这个问题，应该是如何从大数据中获取有价值的信息，这也是行业领域对大数据技术最常见的诉求之一，要想从大数据中获得有价值的信息往往需要从三个方面入手，分别是数据采集、数据分析、数据应用和验证。1，数据采集，大数据进行数据价值化的第一步，数据采集的质量对于后续数据价值化的影响非常大，通常在进行数据采集的时候，需要做好的，数据采集从三个渠道取得信息，分别是互联网、物联网和传统信息系统。
【大数据从哪里收集,学习大数据分析哪里好】2，数据分析，大数据价值化的核心步骤，数据分析有两种主要方式，其一是统计学方式，其二是机器学习方式。数据分析除了要掌握专业的数据分析技术之外，还需要具有一定的行业知识。目前不同行业都有针对性比较强的数据分析工具，通过这些工具可以完成大量的数据分析任务。3，数据应用是大数据分析的目的，当然在进行数据应用之前往往还需要一个验证的过程。
个人怎样获取大数据？

谢谢邀请！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。
随着这些互联网产品采集的数据越来越多，用户的“画像”也会越来越清晰，大数据分析结果也会越来越准确。对于个人用户来说，要想获得这部分数据，有三个办法，一个是自己开发互联网应用，另一个是对目前的互联网数据进行爬取，最后是与互联网公司开展合作，这样也能拿到一部分数据。虽然现在大数据相关技术已经开始逐渐落地，很多传统信息系统之间也形成了互联互通，但是数据流通依然有大量的环节需要打通，一定程度上的“数据孤岛”现象依然存在。