1. 网贷大数据要怎么查询
网贷查大数据：说到征信，就得谈到互联网大数据系统，上有高大上的人民银行征信，中间有获得个人征信牌照的8大征信机构，最后就是像同盾科技这样游走于征信主流外的第三方数据机构。当然，即使查询的结果没有显示黑名单，也不一定平台会下款给你，因为第三方数据仅是占平台风控评分的一小部分。
2. 如何获取大数据
问题一：怎样获得大数据？ 很多数据都是属于企业的商业秘密来的，你要做大数据的一些分析，需要获得海量的数据源，再此基础上进行挖掘，互联网有很多公开途径可以获得你想要的数据，通过工具可以快速获得，比如说象八爪鱼采集器这样的大数据工具，都可以帮你提高工作效率并获得海量的数据采集啊
问题二：怎么获取大数据 大数据从哪里来？自然是需要平时对旅游客群的数据资料累计最终才有的。
如果你们平时没有收集这些数据 那自然是没有的
问题三：怎么利用大数据，获取意向客户线索 大数据时代下大量的、持续的、动态的碎片信息是非常复杂的，已经无法单纯地通过人脑来快速地选取、分析、处理，并形成有效的客户线索。必须依托云计算的技术才能实现，因此，这样大量又精密的工作，众多企业纷纷借助CRM这款客户关系管理软件来实现。
CRM帮助企业获取客户线索的方法：
使用CRM可以按照统一的格式来管理从各种推广渠道获取的潜在客户信息，汇总后由专人进行筛选、分析、跟踪，并找出潜在客户的真正需求，以提供满足其需求的产品或服务，从而使潜在客户转变为真正为企业带来利润的成交客户，增加企业的收入。使用CRM可以和网站、电子邮件、短信等多种营销方式相结合，能够实现线上客户自动抓取，迅速扩大客户线索数量。
问题四：如何进行大数据分析及处理？ 大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、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。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Predic胆ion）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化......>>
问题五：网络股票大数据怎么获取？ 用“网络股市通”软件。
其最大特色是主打大数据信息服务，让原本属于大户的“大数据炒股”变成普通网民的随身APP。
问题六：通过什么渠道可以获取大数据 看你是想要哪方面的，现在除了互联网的大数据之外，其他的都必须要日积月累的
问题七：通过什么渠道可以获取大数据 有个同学说得挺对，问题倾向于要的是数据，而不是大数据。
大数据讲究是全面性（而非精准性、数据量大），全面是需要通过连接来达成的。如果通过某个app获得使用该app的用户的终端信息，如使用安卓的占比80%，使用iPhone的占比为20%, 如果该app是生活订餐的应用，你还可以拿到使用安卓的这80%的用户平时网上订餐倾向于的价位、地段、口味等等，当然你还会获取这些设备都是在什么地方上网，设备的具体机型你也知道。但是这些数据不断多么多，都不够全面。如果将这部分用户的手机号或设备号与电子商务类网站数据进行连接，你会获取他们在电商网站上的消费数据，倾向于购买的品牌、价位、类目等等。每个系统可能都只存储了一部分信息，但是通过一个连接标示，就会慢慢勾勒出一个或一群某种特征的用户的较全面的画像。
问题八：如何从大数据中获取有价值的信息 同时，大数据对公共部门效益的提升也具有巨大的潜能。如果美国医疗机构能够有效地利用大数据驱动医疗效率和质量的提高，它们每年将能够创造超过3万亿美元的价值。其中三分之二是医疗支出的减少，占支出总额超过8%的份额。在欧洲发达国家， *** 管理部门利用大数据改进效率，能够节约超过14900亿美元，这还不包括利用大数据来减少欺诈，增加税收收入等方面的收益。
那么，CIO应该采取什么步骤、转变IT基础设施来充分利用大数据并最大化获得大数据的价值呢?我相信用管理创新的方式来处理大数据是一个很好的方法。创新管道(Innovation pipelines)为了最终财务价值的实现从概念到执行自始至终进行全方位思考。对待大数据也可以从相似的角度来考虑：将数据看做是一个信息管道(information pipeline)，从数据采集、数据访问、数据可用性到数据分析(4A模型)。CIO需要在这四个层面上更改他们的信息基础设施，并运用生命周期的方式将大数据和智能计算技术结合起来。
大数据4A模型
4A模型中的4A具体如下：
数据访问(Access)：涵盖了实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，包括结构化数据和非结构化数据。就数据访问来说，在你实施越来越多的大数据项目之前，优化你的存储策略是非常重要的。通过评估你当前的数据存储技术并改进、加强你的数据存储能力，你可以最大限度地利用现有的存储投资。EMC曾指出，当前每两年数据量会增长一倍以上。数据管理成本是一个需要着重考虑的问题。
数据可用性(Availability)：涵盖了基于云或者传统机制的数据存储、归档、备份、灾难恢复等。
数据分析(Analysis)：涵盖了通过智能计算、IT装置以及模式识别、事件关联分析、实时及预测分析等分析技术进行数据分析。CIO可以从他们IT部门自身以及在更广泛的范围内寻求大数据的价值。
用信息管道(information pipeline)的方式来思考企业的数据，从原始数据中产出高价值回报，CIO可以使企业获得竞争优势、财务回报。通过对数据的完整生命周期进行策略性思考并对4A模型中的每一层面都做出详细的部署计划，企业必定会从大数据中获得巨大收益。 望采纳
问题九：如何获取互联网网大数据 一般用网络蜘蛛抓取。这个需要掌握一门网络编程语言，例如python
问题十：如何从网络中获取大量数据 可以使用网络抓包，抓取网络中的信息，推荐工具fiddler
3. 拼多多的各大数据怎么查找呢
可以在多多聚宝上面查找的，多多聚宝是为拼多多商家提供精细化数据分析服务平台，功能包括【市场分析】查看不同类目的热销产品top榜；【监控分析】监控竞品店铺、单品实时销量数据、类目排名、关键词排名；【插件工具】拼多多详情页、拼多多批发、拼多多推广、竞品分析等。多多聚宝
4. 大数据在那个网站查找怎么运用
找数据到“天天数据”，网络。
5. 我要怎么查大数据
凭借你的手机号，身份证号就可以查询自己的大数据了。
目前，一般网贷版平台常用的有三种征权信数据库。
网贷数据库，百行征信，央行征信。
网贷数据库一般统计不上征信的网贷，基本上不上征信的网贷都会上传到网贷数据库。
百行征信统计一些P2P网贷平台的借款数据信息。
央行征信只统计正规网贷的借款数据信息。
普遍来说，如果想要查询网贷数据报告，那么只需要查询网贷数据与央行征信即可。
网贷数据能够直接查看一些P2P网贷平台的数据，
可以在微信查找：米米数据。
该数据库与2000多家网贷平台合作，查询的数据非常精准全面。
能够查看到用户的申请次数，网贷数据，网黑指数分，命中风险提示，法院起诉信息，仲裁案件信息，失信人信息等数据。
其中，用户可以凭借网黑指数分来判断自身是否为网贷黑名单用户。
网黑指数分标准为：0-100分，分数越低，信用越好。
6. 怎样查找自己想用的大数据
vlookup函数：vlookup(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup]) 第一个参数：lookup_value表示你想要根据哪个值来查找到你想要的数据，比如：可以根据值a可以找到b，那么lookup_value就填写成"a"; 第二个参数：table_value表示你想要在哪个表区域中进行数据查找； 第三个参数：[range_lookup]，表示是精确查找还是模糊匹配；如果为false或0 ，则返回精确匹配，如果找不到，则返回错误值 #N/A；如果 range_lookup 为TRUE或1，函数 VLOOKUP 将查找近似匹配值，也就是说，如果找不到精确匹配值，则返回小于 lookup_value 的最大数值。默认为模糊匹配。 下边举例说明： 1.现要将表1中的学生的总分进行填充，笨的方法是一个个根据表1中的学生姓名到表2中找到对应的名字的总分，这样效率太低，可利用vlookup函数轻松完成。 2.切换到“表一”页签，在单元格B2输入：=vlookup(A2, 3.接着切换到“表二”页签，选中要查找数据的区域，这时表一”页签单元格B2的值自动变为：=vlookup(A2,表二!A2:B17。 说明：表二!A2:B17的意思是：系统将在表二”页签的A2：B17形成的表格区域中进行数据查找。 4.再切换回“表一”页签，将单元格B2的值“=vlookup(A2,表二!A2:B17”修改为"=vlookup(A2,表二!$A$2:$B$17",有童鞋就会问为什么要将表二!A2:B17改为表二!$A$2:$B$17，在这里解释下$表示绝对的意思,$A$2:$B$17表示在下拉填充其他单元格时行列不变，这一点很重要。 5.然后在单元格B2中接着输入：=vlookup(A2,表二!$A$2:$B$17，2，false），并回车 说明：第三个参数“2”代表的是意思是指在“表二!A2:B17”形成的表格的中第2列中返回值,第四个参数"false"表示是按精确。 6.下拉单元格B2将B列的其他单元格进行vlookup公式复制自动填充并计算，结果如图中所示。
7. 怎么找电子版七上历史大数据
怎么找电子版七上历史大数据
资料搜集是个相当繁琐与累的工作，也是投资入门的基本，良好的信息资料搜集能力有利于我们快速了解投资主体的基本情况，为后续的调研及一手资料的获得打下较好的基础。
一、搜索引擎（重点掌握）
搜索引擎是我们信息资料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息资料需要使用恰当的关键词和一些搜索技巧。目前国内主要的搜集引擎有如下10个，近期还有较多行业型搜索冒出来，需找专业型行业资料可以使用行业型搜索引擎。
由于每个搜索引擎都有一定的局限性，可以把要搜索的关键词在多个搜索引擎试一下，可能会搜出你意想不到的结果。
大家对国内的引擎基本都很熟悉，尤其是网络和google，需要搜索同一主题的资料，不同的人所搜出来的结果可能就天差地别了，主要原因在于如下两点：
1、搜索关键字的选择
举例说明，假如我们要搜索大数据行业发展相关资料，如果我们就在网络上搜索“大数据”，结果非常多，无法进行筛选，可以对关键词进一步界定，如“大数据行业”、“大数据市场规模”、“中国大数据产业”、“大数据技术”、“大数据企业”等等，需要不停地变换搜索关键词，直到查到满意的搜索结果，在查找的过程中可以根据查找结果内容再进行对关键词进行修正，修正有些名称专业表达方式，因为最开始搜索我们表达的不一定准确。
2、搜索技巧
主要是针对网络、google等搜索引擎一些高级搜索技巧。常用技巧主要有如下几个方面：
（1）文件类型搜索：使用filetype，如在网络或google中键入“filetype:pdf 大数据”搜索出有关大数据内容pdf内容，而且这些文档基本都是可直接下载。还可以变换为其他的如“filetype:doc”、“filetype:ppt”、“filetype:xls”等等，注意其中的冒号为英文的冒号，一定要变换为英文冒号。
（2）定位于哪个网站上搜索：使用site，如在网络或google中键入“大数据空格site:sina.com”,则在http://sina.com搜索有关大数据的一些资料信息，这个特别适用针对某些信息可能在哪些网站上出现的一个快速搜索方法，注意冒号也是英文的，网站名称也不用加www。
（3）精确匹配搜索：使用“”，如在网络中键入“大数据行业”，表示搜索“大数据行业”五个必须联在一起的，如果不加“”，搜到的为大数据及行业两个词并列显示结果，没有这么精确匹配。
（4）限制性的网页搜索：使用intitle,如在网络键入“intitie:大数据”，限定于搜索标题中含有“大数据”网页，如果输入“intitie:大数据市场规模”限定于搜索标题中含有“大数据”和“市场规模”的网页。
3、搜索引擎推荐
1）http://scholar.google.com/ 虽然还是Beta版，但个人已觉得现在已经是很好很强大了，Google学术搜索滤掉了普通搜索结果中大量的垃圾信息，排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次数。略显不足的是，它搜索出来的结果没有按照权威度（譬如影响因子、引用次数）依次排列，在中国搜索出来的，前几页可能大部分为中文的一些期刊的文章。
2）http://www.scirus.com Scirus 是目前互联网上最全面、综合性最强的科技文献搜索引擎之一，由Elsevier科学出版社开发，用于搜索期刊和专利，效果很不错！Scirus覆盖的学科 范围包括：农业与生物学，天文学，生物科学，化学与化工，计算机科学，地球与行星科学，经济、金融与管理科学，工程、能源与技术，环境科学，语言学，法 学，生命科学，材料科学，数学，医学，神经系统科学，药理学，物理学，心理学，社会与行为科学，社会学等。
3）http://www.base-search.net/ BASE是德国比勒费尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。它整合了德国比勒费尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160个开放资源（超过200 万个文档）的数据。
4）http://www.vascoda.de/ Vascoda是一个交叉学科门户网站的原型，它注重特定主题的聚合，集成了图书馆的收藏、文献数据库和附加的学术内容。
5）http://www.goole.com/ 与google比较了一下发现，能搜索到一些google搜索不到的好东东 。它界面简洁，功能强大，速度快，YAHOO、网易都采用了它的搜索技术。各位可以一试。
6）http://www.a9.com Google在同一水平的搜索引擎。是Amazon.com推出的，Webresult部分是基于Google的，所以保证和Google在同一水平，另外增加了Amazon的在书本内搜索的功能和个性化功能：主要是可以记录你的搜索历史。现在还是Beta，不过试用后感觉很好，向大家推荐一试 ，不过缺憾是现在书本内搜索没有中文内容。
7）http://www.ixquick.com 严格意义上讲不是搜索引擎，是连接搜索引擎和网络用户的信息立交桥。新一代的搜索引擎应运而生，Ixquick meta－search正是目前最具光芒的新星。但是对于大多数国内用户来说，Ixquick还很陌生。Ixquick众多独特的功能我不一一介绍了，只介绍我们最关心的，搜索数据库密码。使用方法：先进入Ixquick，以“Proquest”数据库为例。填入Proquest Username Password History Online后点击search，看看出来的结果，第一页中第6个，proquest的username和password赫然在目，别急，再看第4个结 果“HB Thompson Subscription Online Databases”，即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/，进入 后发现这是一个密码页，选择Magazines& Journals栏，就有 EBSCO、Electric Library Elementary、Electric LibraryElementary、ProQuest Platinum (in school)、ProQuest Platinum(remote)等众多数据库的密码，都有uesrname和password，随便试一下EBSCO，OK，成功登陆。
8）http://vivisimo.com/ cmu的作品，对搜索的内容进行分类，这样可以有效地做出选择，比较有特色。可实现分类检索，检索速度也很好，如EBSCO 密码几分钟就可找一大堆 .http://search.epnet.com/，User ID:mountain，Password: ridge，这个密码可以试试。
9）http://www.findarticles.com/ 一个检索免费paper的好工具。进入网页以后，可以看到他有三个功能，driectory web article，其中article对我们很有帮助，你可以尝试输入你要找的文章，会有很多发现的！
10）http://www.chmoogle.com 现点击后或跳转到http://www.emolecules.com ，在此搜索引擎里可以搜索到超过千万种化学品信息或相应的供应商，与Chemblink有点相似，但提供的化学品理化信息没有Chemblink详细，与其不同的是该搜索引擎可提供化学品结构式搜索（主页上有在线绘制化学结构式的搜索框）。
11）http://www.ojose.com/ OJOSE (Online JournalSearch Engine，在线期刊搜索引擎)是一个强大的免费科学搜索引擎，通过OJOSE，你能查找、下载或购买到近60个数据库的资源。但是感觉操作比较复杂。
12）http://citeseer.ist.psu.e/ 一个关于计算机和信息科学的搜索引擎。
13）http://hpsearch.uni-trier.de/ 专家个人主页搜索引擎。
14）www.aol.com 里面的搜索引擎功能由google提供，搜索结果与google一样，如果google无法登陆，可以用这个网站代替。
二、数据库
数据库是研究人员重要的数据来源之一，目前券商、基金研究研究机构都购买有商业数据库，目前研究用的数据库主要分为两大类，一是商业数据库，二是学术数据库。
1、商业数据库
商业数据库大多为金融投资所用，主要分为国内与国外数据库两大类。1）国内商业数据库国内数据库主要有如万德、恒生聚源、锐思数据库、CSMAR数据库、巨潮数据库等。目前万德数据库主要定位于国内高端客户，市场占有率较高，80%左右，当然其售价较高。恒生聚源也定位为机构客户，性价比较高，售价要比万德便宜的多。CSMAR数据库定位于学术与高校，其中金融数据比较全，强大。锐思数据库定位于学术，质量一般。巨潮数据库为深交所旗下数据库，有一定的特殊优势。
2）国外商业数据库
国外数据库主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker等，国外数据库中彭博是比较全也大的，在国内销售也较好，但是售价奇贵。一般不做国际市场研究，大多用不到国外数据库，毕竟国外数据库公司对国内的行业数据及公司数据不如本土数据库公司的做得好。
2、学术数据库
学术数据库基本为高校、研究机构所用，也分为国内与国外两大类，学术数据库中一些学术论文、行业数据、统计年鉴还是有用的，缺点就是其中有些数据的相对较旧，无法做到实时更新。
1）国内学术数据库
中国知网：国内最大学术数据库，包括期刊、学位论文、统计年鉴等。
万方数据：仅次于中国知网，包括期刊、学位论文等。
人大复印资料：期刊、论文等。
维普：期刊、论文等。
中经网：有较多行业研究报告，宏观数据较全。
国研网：数据较为权威，有些报告可以一看。
上海公共研发平台：可以注册，人工审核，内包含较多数据库。
2）国外学术数据库
EBSCO：较全的一个数据库，内包含较多的商业数据，好用
Elsevier：学术文章全，更新速度快。
以上大致介绍了国内的商业及学术数据库，但这些数据库都是通过收费或学校账号才能使用，对于平时临时研究用的一些人，没有必要去购买，下面介绍一些免费可用的数据库。
3）免费可用的数据库
数据汇：http://www.shujuhui.com/database/ 国内的宏观数据，国外的也有一部分，可以导出来，免费好用。
数据圈：http://www.shujuquan.com.cn/ 免费共享平台，行业研究报告，统计年鉴等
8. 大数据怎么收集
通过数据抓取和数据监测，整合成一个巨大的数据库——产业经济数据监测、预测与政策模拟平台