鲁达 
数据的来源有哪些
问题一：网站分析的数据来源有哪些 网站分析的数据来源有多种多样
站内的统计工具。目前国内可以使用的统计工具有：百度统计、Google、CNZZ、51啦等 站内用户数据的统计。百度统计入手比较简单体验还不错建议小网站可以使用。google的统计Google Analytics比较强大需要一定的功底。可以从这些工具的使用获得用户的数据。
搜索引擎搜索结果的用户需求分析。 这个就需要了解SEO这一块：搜索行业关键词或者用户使用的关键词在百度的搜索结果中其展现是根据用户的需求来展示的。我们可以通过搜索结果分析出用户主要的需求和需要。
行业大数据（或者说运营数据）。这些数据往往是方向性的，告诉我们朝那个方向发展。这些行业数据需要自己涉猎该网站的行业的动态。（和一线的销售人员沟通：很多网站都是有产品运营和产品销售的，和运营销售人员沟通了解用户的变化和需求。需要沟通、洞察能力较强）
web日志数据。网站服务器的数据。请求访问数据，坚持网站的运行、打开、搜索引擎蜘蛛访问。
附：分析和收集数据之前一定要明确这次收集和分析的目的，运用相应的方法收集数据进行分析。不同的网站、不同的目的会用到不同的数据所以在分析之前要确定：什么样的行业 什么样的网站 要做什么解决歼罩哪什么问题
问题二：数据分析网站的数据来源有哪些 第一种，统计工具：有百度统计、Google、CNZZ、51啦等
第二种，搜索引擎：百度、Google、360，等等
第三种，行业大数据，这种是数据很多都是人共采集的或者行业提供的。
问题三：数据挖掘的数据来源有哪些 数据挖掘在很多行业都有应用，所以不清楚题主指的是哪个部分的。例如通讯行业，数据挖掘的数据来源主要是对通讯信令、通讯数据的采集，采集在运营商核心网基本就可以完成。
问题四：查询中的数据来源主要包括什么? Access 数据库由七种对象组闷族成，它们是表、查询、窗体、报表、宏、页和模块。表(Table) ――表是数据库的基本对象，是创建其他5种对象的基础。表由记录组成，记录由字段组成，表用来存贮数据库的数据，故又称数据表。查询(Query)――查询可以按索引快速查找到需要的记录，按要求筛选记录并能连接若干个表的字段组成新表。窗体(Form)――窗体提供了一种方便的浏览、输入及更改数据的窗口。还可以创建子窗体显示相关联的表的内容。窗体也称表单。报表(Report)――报表的功能是将数据库中的数据分类汇总，然后打印出来，以便分析。宏(Macro)――宏相当于DOS中的批处理，用来自动执行一系列操作。Access列出了一些常氏码用的操作供用户选择，使用起来十分方便。模块(Module)――模块的功能与宏类似，但它定义的操作比宏更精细和复杂，用户可以根据自己的需要编写程序。模块使用Visual Basic编程。页――是一种特殊的直接连接到数据库中数据的一种WEB页。通过数据访问页将数据发布到Internet 或Intranet上，并可以适用浏览器进行数据的维护和操作。
问题五：数据挖掘的数据来源有哪些 1、关系数据库
2、数据仓库
3、事务数据库
4、高级数据库及高级数据库的应用
问题六：社会调查中数据来源有哪些 中国综合社会调查数据是免费的，只要提交一个申请，然后传真过去，就可以在通过后免费下载数据库，作为论文研究分析之用。
按照CGSS的章程，CGSS 2006数据于2008年4月1日向全社会正式发布。与CGSS2003，2005数据一样，使用CGSS 2006年数据需要另外注册，注册入口为： cssod/cgss/register.php。如果您已注册为CGSS 2003，2005年数据用户，则不需要重新注册，只要通过 cssod/cgss/login.php输入您的注册Email和密 码，就可以登录并下载CGSS 2006的数据文件及相关文档。
CGSS 2006由城市问卷、农村问卷和家庭问卷三部分构成，除了传统的城市问卷、农村问卷以外，CGSS 2006与日本的JGSS、韩国的KGSS、台湾地区社会变迁调查(TSCS) 第一次联合执行了东亚社会调查（EASS），2006年EASS的共同模块是家庭。CGSS 2006 问卷的主要模块有:
（1）个人基本情况；
（2）工作经历；
（3）当前工作情况；
（4）企业改制与经济改革；
（5）社会经济活动；
（6）态度、意识；认同与评价
（7）家庭模块。
问题七：统计学中,统计数据来源渠道有哪些 统计数据主要来自两个渠道:一是数据的间接来源;一是数据的直接来源。
统计数据的直接来源：
?普查：专门组织的、以获取一定时点或时期内现象总量资料为目的的一次性全面调查。
?随机抽样调查：基于随机性原则，从调查现象总体中抽取部分样本，以样本调查结果推断总体情况的调查方法。
非随机抽样调查：指抽样时不是遵循随机原则，而是按照研究人员的主观经验或其它条件来抽取样本的一种抽样方法。
（1）简单随机抽样
（2)分层抽样
（3）整群抽样
（4）系统抽样
（5）多阶段抽样
非概率抽样
抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查
方便抽样：调查过程中，由调查员依据方便的原则，自行确定入抽样本的单位
判断抽样：研究人员根据经验，有目的的选择一些单位作为样本
自愿样本：本调查者资源参加成为样本一份子
问题八：百度知道《知道大数据》的数据来源是什么？ 数据来源是百度知道10年积累的海量数据，看之前媒体的报道，百度知道目前的注册用户已经超过了一亿，每天有3.8亿人次使用百度知道获取知识和信息。是目前为数不多的可以做“大数据”分析的平台产品。
问题九：百度指数的数据来源是什么 百度指数是以每天百度搜索中超过1亿次流量的网民搜索为基础，根据用户所关心的关键字，分析出用户关注度、媒体关注度、以及相关热点新闻数据，并且以每日、每周、每季、每年的数据表、曲线图等形式展现给您的一种可以帮助企业分析自己想要了解的竞争对手、客户、公司、行业、产品、促销活动的影响力状况，为企业营销决策提供科学依据的数据。
问题十：有哪些好的数据来源或者大数据平台 有啊，前嗅网络啊，专门做大数据采集和分析的，我也是一直用他们的软件采集数据的，一天基本上就是几百万条的数据，采集完事直接入库，然后对接他们的数据分析系统，进行挖掘分析，得出分析报告。省时省事。
金融产品必由之路（二）- 助贷业务概览
现在支付行业随着监管严化，以及银行业对tx的打压，盈利环境可能日益恶化。在当前收单业务分润不合理的情况下，亟需寻找其他利润来源。运营支付业务不可避免会积累一定的流量，商户、消费者、tx个人等等，利用这些流量变现，是创收的一个重要方法。而支付机构因支付业务本身的特别性质，加上资质、牌照等形成的政治、口碑壁垒，在推广金融业务存在一定的天然优势，因此大型支付机构数槐通常试图在消费金融上插一脚。
然而消费金融牌照的门槛和支付一样高，众多支付机构在没有消金牌照的基础上，结合当前的监管形势，一般都从事“助贷”业务。助贷顾名思义就是帮助放贷，助贷机构作为资金方和借款人（自身流量）的中间方，撮合贷款关系的建立，自身并不直接参与到资金流当中。
上面简单说了什么是助贷，简单来说就是合作金融机构，将贷款发放至助贷机构自身客户的业务。
然而看似简单的模式，要盈利并不简单。
仅贷款业务而言，利润 = 利息 - 坏账损失 - 运营成本 - 资金成本。假设助贷机构想做年利率18%的客群，目标利润率3%，那么剩余的15%成本则在坏账、运营和资金成本这3块大头中分摊，平均每一块5% --- 这需要每个领域都要有极强的能力才能实现。事实上，普通助贷机构根本没有能力去做18%的客群，就是因为无法实现上述成本控制，同时面对微粒贷、借呗等产品也毫无吸引力可言。接下来一一分析下。
要聊金融的损益，大家需要对利率的高低有直观的认识。90%的金融从业者对利率的认识都是很肤浅的，更不用说普通大众。知道6%，18%，36%的利率意味着什么，掌握货币的时间价值等关键概念，才能说初步入门利率这个学问。
现在开始，我将假设大家都已经掌握了利率。那么一个助贷机构核心竞争力之一，就是能否拿到低利率的资金。怎样算低？接近于无风险利率，这相当于银行愿意白送钱。那么银行愿意白送钱给怎样的客户呢？
第一种就是大客户，比如借呗这种体量极大的客户。第二种就是嫡系，比如银行自己控股的消金公司。所以，助贷机构基本不可能获得便宜的资金。
总的来说，大型消金机构的资金成本在5%-6%，助贷机构资金成本在8%-10%。如果助贷机构资金成本，能够低于8%，那就是实力很强了。
上面讨论的是狭义的资金成本，从广义的角度探讨，资金的实际成本还包括机会成本，这取决于助贷机构运营资金的能力以及资金通道能否给予优惠的成本计算方式（信托过手摊还等），这个就不展开细说了。
风控能力是贷款业务的根基，如果放出去的钱收不回来，一切都白搭。风控的关键在于对客群的深入理解，这个理解可以是基于风控人员的理解，也可以是基于模型的理解。原则上说，在业余运营初期，需要采取较为保守的策略积累风控数据，后续形成深入理解后，才加大放款规模。
风控的核心竞争力在于两点，人员+数据。人员的能力在于两块：第一是业务初期知道业内的基本风控策略和参数，避免放款初期的盲目；第二是思维开阔，随着业务发展懂得不断调整、优化策略，并开始建立精准的风控决策模型。
文章一开头就通过公碰毕陆式说明了，贷款业务要盈利并非易事，因此精准的风控就很重要，这决定了能否根据不同的客群进行不同的定价，并将坏账控制在应有的范围。而能否做到这一点，关键就在于数据是否足够支撑模型建立，而数据的来源就是助贷机构自己的生笑顷态。助贷机构的本身业务场景是否丰富，是否契合于金融，是非常重要的。
这里说到数据，也是一个很大的话题。这里可以涉及近年监管形式的变化，比如对爬虫公司的清理，以及公司内部的数据治理情况，这决定了各业务部门数据的脏乱程度，能否打通，可用性如何。
总的来说，在拥有优秀员工的基础上，风控能力的形成更多的受制于客观因素。
在资金和风控的基础上，后面就是产品运营工作了，即把钱放出去。
贷款的产品工作总的来说比较简单，主要是钱作为一个商品，属性比较特殊。他和买大米不一样，根据产地、品种的不同，价格不一样；同时，普通人也没法知道，某一个米的定价是否合理，只能通过对比找个感觉；而且，不同的米口味不一样，我们可能喜欢吃各种各样的大米，只要好吃。
贷款不一样，只要在中国内，贷款机构的资金成本不会差很远；普通人可以知道，利率的定制是否合理（虽然大部分人不知道，但可以花十分钟读 这篇文章 就知道了）；所有的贷款产品都可以用利率、金额、期数三个要素进行客观对比。
因此，从助贷机构的角度而言，产品要素是非常简单的：就看给客户的额度够不够大，利率够不够低，期数够不够长。从借款人的角度而言，需求是非常明确单一的：在产品给的额度满足自己借款要求的情况下，看哪家利率低，分期灵活。
这样我们可以看出，产品是否有竞争力，其实取决于资金和风控能力。
在这样一个标准化产品面前，运营就变得更加重要 - 怎么去触达各种目标客群，如何获得客户的信任。除了互联网的各种运营方式外，我想特别说明一下基于金融要素的运营方式。
上面说了，金融的产品要素主要是额度、期数、利率，要想根本地吸引用户，重点还是从这3个角度着手策划活动，而这个活动能做到什么程度，也常取决于风控、技术能力。
比如对于某一类优质客户，如果借款12期以上，前三期利率打8折，使得利率水平低于竞品。从运营角度来说这样一个想法是很简单的，但从后台实现而言要考虑很多方面：
以上，1，3，4是比较困难的部分。
贷款的运营最重要的是触达，因为在金融要素确定的情况下，各产品之间区别是很小的。而客户的需求也是很明确的-每个人能借到多少钱，利率多少，市场能得出比较公允的结论。因此，关键是能找到和自己产品的金融要素能匹配的客户。
互联网金融最重要的是金融，而不是互联网。因此，助贷业务虽然采用互联网的方式在运营，由细分行业的头部公司利用自己的流量在从事这个业务，但业务成功的关键，还是取决于金融能力，尤其是风控能力。
支撑着互联网金融的数据来源于哪里
数据来源为：“百度指数”，它统计百度上一个词的搜索频率，我们发现，“互联网金融”的搜索频率在2013年6月突然高企，和2013年6月份发生的一个橡坦事情高度吻合，那就是“钱荒”。这两者之间有这样一个高度的耦合并不是偶然的，“钱荒”抬高了市场的梁腔桐利率中枢，使得余额宝的收益率大大提高，短时间内实现了爆炸式增长，吸引了全社会的眼球。从那之后，互联网金融在中国社会就成为了一个高度关注的现象。
事件来源：互联网金融在中国的发展很大程度上是因为余额宝的触发。大家都很了解余额宝，它圆圆在短短几个月之内成为全球第四大货币市场基金，开户数超过了1亿，余额宝的出现使大家突然对互联网金融刮目相看，互联网金融这个词在中国社会也正式成为一个很时髦的词汇。
助贷是什么
什么是‘助贷’
助贷，拦仿即助贷机构向放贷机构提供贷款业务的上的支持、帮助，最终为借款人撮合匹配资金方。温馨提示，助贷机构不发放贷款哦简山纤~
助贷模式的初衷，是把传统金融机构、金融持牌机构的资金资源与有数据、流量、获客优势的机构结合，提高放贷效率，实现优势互补。
助贷机构不仅在营销层面帮助银行获取客户，在风控层面也在为银行进行客户筛选，甚至在贷后方面也为银行提供服务方案，银行只用为客户发放贷款资金，获取利润。
‘助贷’服务的价值在哪里呢
1. 帮助贷款客户
可能很多人贷款，不知道去什么银行，还有数百家大型金融机构，如何去做选择？
从哪里贷款相对来说成功率更高、利息更低、额度最高呢？
有人说那自己多去试试？别傻了，先不说你要花费多少时间精力去试错，就是查询征信次数过多也是个大问题。
征信报告上体现多次贷款审批后，银行出于风险考虑会判断你这个人是极度缺钱，那么你将在短时间内很难在银行贷到款。
再比如说，你去办理房屋抵押贷款等业务，需要的材料你都不一定能备齐，一次不齐，补，不齐，再补，着实耗时耗力。
2. 帮助银行等金融机构完成客户的初步筛选
这样同时节省时间成本和人力成本，客户经理有限，不可能什么客户都花大量的时间去接待区处理，那么助贷公司刚好能完成这块。
所以，助贷模式可以提高助贷平台和银行机构双方的业务能力、降低运营成本，是一种双赢的模式，银行牵手流量方、技术方推进会对整个模式各方面带来巨大的机会。
随着移动互联网发展和贷款人群升级，助贷中介市场会呈现这样的趋势：助贷中介会越来越规范，发展趋势会越来越好。
首先：线上获客、智能匹配贷款的比例不断增加。随着金融科技的运用不断落地，贷款客户没有粘性将通过移动互联网贷款平台得到改善，贷款服务的品牌性经纪平台开始诞生。快捷，高效，便利的贷款服务，逐渐会在一线及发达城市开始普及。
其次：贷款中介（贷款经纪）将开始标准化。随着金融监管对助贷、贷款经纪的制约会加大，不排除未来几年会有贷款经纪人从业资格证的产生，类似保险经纪人员从业资格证。贷款经纪人还是会依附于主要的一家金融机构唯链，便于管理、升级，完全像国外的独立经纪人会有，但是相信不会那么快和普及，国内还有一段漫长的发展过程，毕竟现在经纪人还有许多的知识体系还不够完善、知识水平还较为低，需要升级改善。诈骗、套路贷的事件会大大减少！
总之：贷款中介未来越来越互联网化、有连锁街铺门店，品牌化、规模化、合规化。而未来的贷款代办服务，一定是品牌、规模、合规、互联网的时代。
未来几年，贷款中介（经纪）行业的规范和成熟，新兴技术运用、金融服务模式的改进会大大减少行业的痛点，相信"贷款难、贷款贵、贷款慢"将会成为金融服务历史，普惠金融深入推进发展，贷款中介这个角色的意义在不断丰富，地位也在不断提升，助贷中介会越来越规范，发展趋势会越来越好
关于助贷网的数据来源是什么和助贷网站的介绍本篇到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
