统计局大数据平台（国家统计局大数据应用工作方案）

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本文目录一览：

• 1、常用的大数据分析平台有哪些?
• 2、大数据技术平台有哪些?
• 3、国内外有哪些比较权威的统计数据网站
• 4、国家统计局正研究如何利用大数据 提高统计质量

常用的大数据分析平台有哪些?

国家数据： http://data.stats.gov.cn可以查询到国家统计局调查统计的各专业领域的主要指标时间序列数据。

阿里指数： https://index.1688.com最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。

微指数： https://data.weibo.com/index微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。

微信指数： 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。立足于微信生态，依托海量用户数据，微信指数具有天生优势。

淘宝生意参谋： https://sycm.taobao.com生意参谋基于“支付金额=访客数*转化率*客单价”这一公式，帮你快速定位生意波动的核心因素。

搜狗指数： http://zhishu.sogou.com/全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化.

头条指数： https://index.toutiao.com/头条指数是巨量引擎云图推出的一种数据产品。

360指数： http://index.haosou.com360趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台。

飞瓜数据： https://www.feigua.cn/飞瓜数据是短视频领域权威的数据分析平台，提供抖音数据和快手数据等。

七麦数据： https://www.qimai.cn/七麦数据是国内专业的移动应用APP数据分析平台。

百度指数： http://index.baidu.com你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动向、定位受众特征。

京东商智： https://sz.jd.com丰富的运营数据，覆盖电商全域，提升运营效率。多维度行业竞争数据，刻画行业趋势，洞察消费特性，辅助运营决策。

大数据技术平台有哪些?

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么程度，你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变得很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

国内外有哪些比较权威的统计数据网站

你指的是什么数据？请表述清楚
数据库有：国家统计局、万方数据库、中国知网、行业年鉴等
大数据统计网站有：爱站网、新榜、199IT大数据导航、新媒体指数、广昆搜索、360大数据平台、搜狗指数等等

国家统计局正研究如何利用大数据 提高统计质量

大数据正成为科博会、京交会上的新热点，而备受企业推崇的大数据也有望在国家统计工作中大显身手。国家统计局局长马建堂近日表示，国家统计局正组织力量研究如何在统计工作中利用大数据。业内分析，统计工作中利用大数据有助于降低调查成本，提高统计的及时性和准确性，可以提高统计质量，减轻外界对于统计数据准确性的质疑，但要想根本解决统计数据的信用危机，还需要改变惟GDP的政绩考核体系。 大数据的挑战 虽然大数据目前没有统一定义，但市场普遍认为，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合。从产业角度，常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起被称为大数据。 而大数据的应用已经渗透到日常生活中。专家认为，互联网上每时每刻生成了大量交易和价格信息，如淘宝网上许许多多的店主开了许许多多的网店，经营着许许多多各种各样的商品，一个综合性的淘宝价格指数应运而生，虽然商品种类大大少于CPI，但由于实时产生的大量基础信息做基础，会吸引越来越多的人关注，将对政府统计的惟一性乃至权威性产生极大挑战。这也意味着，随着大数据时代的到来，政府统计部门不再是惟一的海量数据拥有者。 统计方式的变革 马建堂此前在全国统计工作会议上强调，大数据时代的来临，对统计数据的生产方式带来了很大的挑战。统计部门要利用海量数据并对其进行标准化处理，发掘这一数据宝库，认真把握好这一促进政府统计改革发展的难得机遇。 据了解，政府统计一般是在普查掌握总体的基础上，对一定规模限额以上的单位全额调查，对以下的单位进行抽样，各级政府统计机构对本地区数据质量各负其责。但符合大数据概念的交易记录，无论是成交额、成交量，还是各类商品的价格，都是作为一个总体存在。 通过利用客观存在的海量数据，能够有效降低调查成本。大数据化的采集方式减少了层层上报环节，有助于提高数据及时性、准确性。同时，通过对海量数据的分析、整理，可以对经济社会运行情况进行多方面印证，更加真实合理。北京方迪经济发展研究院副院长赵燕霞说。 一位业内专家举例称，比如每月公布的社会消费品零售额数据，除了几个基础的分类数据外，还可以对各行业收集的数据具体分析，研究餐饮消费结构、金银珠宝消费与经济关系、日用品消费占比变化等，通过这些可以看出消费趋势性变化，为扩大内需提供重要的数据支撑。 信任危机的化解 国家统计局表现出的利用大数据倾向，除了顺应目前发展趋势外，也被外界认为将有助挽救目前存在的数据信用危机。近年来，工资被增长、CPI被下降、房价被降低、失业率被减少因百姓的切身感受与统计数据之间的差异，以及国家和地方之间GDP数据严重不符，都导致了市场对统计数据的质疑。 统计学专家、中国社科院世界经济与政治研究所世界经济统计分析研究室副主任刘仕国认为，大数据要求数据种类越来越多样化，而且对统计过程透明性也越来越高，从理论上看，这样可以提高统计调查的准确性、透明性，可以消减民众对于统计数据的质疑。 (王晔君)

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