怎么利用大数据，获取意向客户线索？

一、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。

二、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。

三、大数据时代下如何利用小数据创造大价值？

“所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业最终需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。

“小数据”是价值所在

“如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个显著特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用

四、爬虫与数据获取和数据可视化哪个简单？

数据获取相对简单。爬虫的话，现在主流是用python通过request包来抓取路径信息，额外还需要精通python语法，相对较难。

数据可视化主要是利用各种展现工具，例如excel，tanleau等，把数据绘制成表格或者图表。数据获取只要会用excel和sql基本就可以完成大部分工作。

五、如何利用程序(如python) 从新浪财经或者雅虎财经获取到所有A股数据(历史日线数据，实时股票数据)？

数据我已经爬好了，需要的参见知乎文章

赢财盈福：股市数据汇总

六、数据分析怎么获取大量数据？

获取大量数据的方式有很多种，主要有以下几个途径：

1.从现有的数据库中获取数据；

2.通过网络爬虫技术从网络上获取数据；

3.通过数据采集设备获取数据，如传感器、监测设备等；

4.通过调查问卷、研究报告等方式获取数据；

5.通过合作伙伴或第三方数据服务商购买数据。需要根据具体的需求和场景选择适合的方式获取数据，并注意数据的来源、质量和合法性。同时，还需要遵守相关的法律法规和隐私政策，保护用户的个人信息和数据安全。

七、ajax获取数据库的数据？

function showLogs() { $("#table2").empty(); //这是清空原来的数据 $.ajax({ type:"post", url:"<%=request.getContextPath()%>/logs/queryLogsInfo.action", dataType:"json", success:function(data) { for ( var i = 0; i < data.length; i++) { $("#table2").append("<tr style='line-height:25px;'>" +"<td width='5%'>"+data[i].id+"</td>" +"<td width='5%'>"+data[i].receive+"</td>" +"<td width='8%'>"+data[i].data+"</td>" +"<td width='10%'>"+data[i].dataLength+"</td>" +"</tr>"); } } }) } var t = setInterval("showLogs()", 1000); //隔1秒就查询一次数据

八、如何利用大数据？

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。

九、解密大数据的入口：如何有效获取与利用数据资源

引言

在信息技术飞速发展的时代，大数据逐渐成为企业决策的重要依据。对于企业而言，如何精准地获取和利用这些数据，成为了提升竞争力的关键。在本文中，我们将深入探讨大数据的入口，帮助您理解如何有效地获取数据资源，并利用这些数据实现商业价值。

什么是大数据入口？

大数据入口是指企业或组织在处理和分析大量数据时，所需的数据获取平台或接口。具体而言，它包括数据的收集、传输和存储等多个环节，通常涉及到以下几个方面：

• 数据源的识别与选择
• 数据收集与整合技术
• 数据存储与管理方式
• 数据分析与应用场景

数据源的识别与选择

在实施大数据战略时，首先需要清楚数据源的类型。数据可以来源于多个渠道，如：

• 社交媒体：用户在社交平台的互动行为生成的数据
• 商业交易记录：客户购买行为的详细记录
• 传感器数据：物联网设备收集的实时数据
• 公共数据源：政府或机构发布的公开数据

针对这些数据源，企业需要制定相应的收集策略，最大限度地获取相关数据。

数据收集与整合技术

拥有众多数据源后，企业需利用技术手段实现高效的数据收集与整合。目前，市场上存在多种技术和工具，如：

• ETL工具（抽取、转换、加载）：可以高效地将数据从不同来源抽取、转换为一致的格式并加载到数据仓库中。
• API接口：通过开放的API接口获取特定数据服务，更加灵活。
• 爬虫技术：自动抓取互联网上的公开信息和数据。

通过这些专业的技术手段，可以保证企业能够实时、全面地获取所需数据。

数据存储与管理方式

一旦数据收集完成，存储与管理变得尤为重要。企业需要考虑的是如何选择合适的存储方案，主要有：

• 关系型数据库：适合存储结构化数据，支持高效查询。
• 非关系型数据库（NoSQL）：适合存储大规模的未结构化数据，提供更好的扩展性。
• 数据湖：存储各种格式的数据，为后续的数据分析和处理提供灵活性。

对于企业而言，合理选择数据存储方案，有助于优化数据管理效率，为后续的分析工作打下基础。

数据分析与应用场景

数据存储后，如何从中提取<强>商业价值至关重要。企业可以采用数据分析工具和技术，如：

• 数据挖掘：寻找数据中的潜在模式与规律。
• 机器学习：通过算法模型实现预测及决策支持。
• 可视化分析：将数据以图形方式展现，便于理解和洞察。

这些分析手段不仅能够帮助企业理解市场变化，还能够指导战略方向，提升业务效率。

大数据应用的现实案例

为了便于理解，大数据的实际应用案例可以提供明晰的参考。例如：

• 零售行业: 大型零售商通过分析顾客的购买行为数据，优化商品的摆放位置和促销策略。
• 医疗行业: 医院利用患者记录和实时监测数据，提高诊断准确性和治疗效果。
• 金融行业: 银行通过客户交易数据及行为分析，提升信贷审批效率并降低风险。

这些案例证明，大数据的合规获取与高效利用，能够为企业带来显著的经济效益和竞争优势。

挑战与展望

尽管大数据的入口为企业提供了丰富的资源和机会，但仍面临诸多挑战。包括：

• 数据隐私与安全问题：保护用户隐私与数据安全，遵守相关法律法规。
• 数据质量问题：确保收集的数据具有高真实性和完整性。
• 技术能力与资源限制：需要专业的人才和技术工具来处理和分析海量数据。

为应对这些挑战，企业需不断提升自身技术能力，建立完善的数据管理和安全策略。

结论

在数字化的今天，大数据的获取和有效利用是企业成功的核心要素。通过了解大数据的入口，以及相关的数据获取、存储、管理与分析技术，企业能够更好地掌握市场动向，提升决策效率。

感谢您花时间阅读这篇文章，希望本文能为您在大数据应用上提供新的视角和帮助！

十、如何利用AJAX获取JSON数据

什么是AJAX？

在网页开发中，AJAX 是一种用于创建快速动态网页的技术。它允许在不重新加载整个页面的情况下向服务器发送请求，并更新部分页面数据。这使得网页可以更加流畅和高效。

为什么使用AJAX获取JSON数据？

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于前端与后端之间的数据传输。当网页需要动态更新数据时，使用AJAX获取JSON数据可以使页面更加动态和交互。

如何通过AJAX获取JSON数据？

首先，你需要创建一个XMLHttpRequest对象，然后通过该对象向服务器发送请求。当服务器响应时，你需要处理返回的JSON数据。以下是一个简单的示例：

        
            var xhr = new XMLHttpRequest(); // 创建XMLHttpRequest对象
            xhr.open('GET', 'your_api_endpoint', true); // 打开与服务器的连接
            xhr.onload = function() {
                if (xhr.status >= 200 && xhr.status < 300) {
                    var jsonData = JSON.parse(xhr.responseText); // 处理返回的JSON数据
                    // 在这里对jsonData进行操作，更新页面内容
                } else {
                    console.log('请求失败：' + xhr.status);
                }
            };
            xhr.send(); // 发送请求
        
    

注意事项

在使用AJAX获取JSON数据时，需要注意跨域访问的问题（例如使用CORS解决跨域问题），以及处理返回的异步数据。此外，还应该兼顾用户体验，避免在页面加载过程中出现过长的等待时间。

结语

利用AJAX获取JSON数据可以为网页带来更好的用户体验和动态交互性，同时也能减少对服务器的负载。希望通过本文的介绍，你能更加熟练地运用AJAX来获取JSON数据。

感谢你阅读本文，希望这些内容能够帮助你更好地理解和运用AJAX获取JSON数据。