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常見的獲取數據途徑有哪些?這些途徑才是數據分析師的路

發布時間:2020年07月03日 14:04:07 來源:環球網校 點擊量:

【摘要】數據共享與開放已成為推動經濟社會發展的賦能手段,政府作為“主力軍”的數據公開被寄予厚望,那么,常見的獲取數據途徑有哪些?這些途徑才是數據分析師的路,現在就請你思考一下常見的獲取數據途徑有哪些?這些途徑才是數據分析師的路。

常見的獲取數據途徑有哪些

至于數據來源,一般有政府公開數據、企業公開數據、學術研究數據、互聯網公共數據、輿情調查數據、模型轉換數據、評估經驗數據等七大渠道。

數據共享與開放已成為推動經濟社會發展的賦能手段,政府作為“主力軍”的數據公開被寄予厚望。南都關注相關話題發現,全國共有80多個開放平臺,政務公開數據集總量較2017年增長6倍以上。越來越多的政府數據可以被開發和利用,以增加開放性、流動性、聚合性、互動性和應用價值。即使只是“定向開放”,比如中小企業投融資平臺上有50多家單位的3000多個數據,通過金融監管局和中央的開放來判斷中小企業的信用,也絕非小創新銀行對金融機構。因此,媒體應該更加關注和頻繁地窺探這些數據,使其移動和生活。

常見的獲取數據途徑有哪些?民意調查數據顯示,媒體與市場關系密切。南都調查中心由呼叫服務轉型而來,通過電話、網絡、家庭接入等方式收集調查數據,成為當前工作的重點。同時,南都調查中心與廣東部分高校共建基地,一方面為報紙內部數據制作提供支持,另一方面受外界委托提供調查服務。例如,2018年,南都對廣州市104所高中進行了調查。收集有效問卷1萬余份,評價數據24項以上,形成“廣州市高中教育質量學生認定表”。超過40人參與了這項持續兩個月的調查。

常見的獲取數據途徑有哪些?模型轉換數據也是一個重要來源,主要通過人工智能語義分析對互聯網上大量的非機構數據進行建模和索引。例如,南都建立了“網民評論訴求模型”,第一期培訓準確率達90%,評論數據超過10萬條;第一期“微博評論七維情感分類模型”的準確率在20萬以上,目前的準確率為75%。當傳統結構化數據的競爭日趨激烈時,需要通過更深入的技術手段來獲得無組織數據的驚喜。

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分享到: 編輯:吳晨輝

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