数据平台介绍（数据平台简介）

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本文目录一览：

• 1、常用的15个数据源网站，可以满足你95%的日常取数需求！赶紧收藏
• 2、数据标注平台介绍
• 3、什么是数据平台
• 4、人工智能数据标注平台介绍
• 5、数据分析平台有哪些

常用的15个数据源网站，可以满足你95%的日常取数需求！赶紧收藏

前面介绍过实用数据平台介绍的效率小工具数据平台介绍，真的帮了我很多忙，这次给小伙伴们再种草一些数据源网站。

现在有很多免费的数据可以供使用分析，不过很少有人能找的到，或者没能力找，这就是所谓的信息差吧。其实数据获取分为两方面，一是“拿来的”数据，也就是现成的；二是“爬来的”数据，这种一般通过爬虫等手段去采集数据。

“拿来的”数据可以在各大官方平台或者社区去找，一般各行各业都会有自己的数据库。我常用的数据网站有以下这些：

百度指数： 百度搜索汇总的数据，能看到各种关键词的搜索热度趋势，优点数据量大，能反映真实的话题热度变化，适合做需求洞察、用户画像、舆情监测、市场分析。

百度指数规则，是以网民在百度的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和。

微信指数： 微信生态的大数据，反映关键词热度，和百度指数类似。但微信指数数据来源微信各种内容渠道，包括搜一搜、视频号、公众号等，适合做微信生态人群画像、内容推广、舆情监控的研究。

Google Trends： 和百度指数类似的产品，基于google生态汇总的大数据。比百度数据来源更丰富也更广泛，包含了google、youtube等，毕竟是全球应用。缺点是对国内搜索分析的指导意义不大，还是百度指数更具指导意义。

微博指数： 微博内容提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，优点比较有时效性，而且数据基数大，可以实时反映热度变化情况，适合实时捕捉当前 社会 热点事件、热点话题等，快速响应舆论走向等。

这种数据包含了网站、APP、自媒体账号等监测数据，大多是商业付费类

Alexa： 用于查询全球网站排名和流量的平台，可以看到PV、UV、排名、区域分布等信息。

新榜： 新媒体专属的数据平台，用于查看抖音、快手、公众号、小红书等平台KOL账号的数据。数据包括了粉丝、浏览、互动、声量等，一般用于广告投放监测、自媒体数据运营等。

猫眼数据： 影视相关数据。汇总了电影票房、网播热度、电视收视等数据，适合做票房预测、节目热度监测。

艾瑞指数： APP、Web、手机等排行榜数据，包括各大移动设备装机指数、APP热度指数、PC Web热度指数、网络广告指数等等，适合做广告营销投放等。

新浪 财经 数据中心：新浪 财经 大数据，汇总了股票、基金、期货、黄金、货币等各种 财经 数据，种类很齐全，应该有数据接口。

Wind：国内比较早的金融数据服务商，数据种类最齐全，而且有各种金融分析工具，也支持Python、R等量化分析。但Wind很贵，个人很难承担的起。

Tushare： 免费的金融数据库，支持Python接口，数据也非常齐全，包含了股票、基金、期权、债券、外汇、公司报表等各种 财经 数据。只要你会用Python，就可以调用里面的各种数据，非常便捷。

这种一般包含政府开放数据、统计数据，以及各种民生数据。

国家统计局： 最权威的国内宏观数据网站，包括人口、经济、农业等等。

上海公共数据开放平台： 上海市各行各业的免费数据，对公众开放下载，非常适合做城市规划分析。

其他城市官方数据：

这一类数据适合做机器学习、统计分析、算法研究等，是学术界、工业界用于数据驱动业务典型数据。

kaggle： 全球最大的数据科学比赛平台，也是google旗下的产品。kaggle拥有丰富的数据集和各种解决方案，适合对数据感兴趣的小伙伴去研究学习。

天池： 阿里云里面的数据比赛平台，也拥有很多比赛数据，质量相对较高。

数据标注平台介绍

数据标注是人工智能进行模型训练必不可少数据平台介绍的一环。这是将最原始的数据变成算法可用数据的过程数据平台介绍：原始数据一般通过数据采集获得数据平台介绍，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里进行调用。

上述概念阐释的背后实际上潜藏着一个正在茁壮成长的商业机会，尤其随着AI行业的发展，优质数据甚至可能是公司发展的壁垒。

按照人员规模，现在的数据标注行业分为小型工作室（20 人左右）、中型公司以及巨头企业。它们之间有各自的短板：专业的数据标注、采集小团队没有标注工具，开始逐渐向拥有更好技术资源的大平台靠拢 。与之形成对比的是，花费巨大资源打造专业全职标注团队的数据公司，却也受困于人力成本不得不把一些业务外包给小团队。

诸如巨头企业，虽然在努力搭建平台，但一方面更多是以消化内部需求为主，另一方面在人员培训和质量管控上，更多是流程化操作，缺乏合理的运营模式。

“没有一个标准。”基于上述的调研结果，在京东金融众智平台项目负责人看来，数据标注行业比较混乱。

在这种行业状况下，京东金融要做一个“中立”平台，成为需求方和最终标注团队之间的连接者：为小型工作室提供标注工具，同时也对需求方提供数据标注方案。

“京东众智 ”就是这样一个产物，它是专注于人工智能数据标注和采集的科技平台。上述负责人特意强调了“科技”二字，这意味着该平台并不是传统的众包模式，而是通过自身的科技能力，优化标注流程，提升标注效率，保证标注质量。

“大部分算法在拥有足够多的普通标注数据的情况下很容易将准确率提升到 95%，但从 95% 再去提升到 99% 甚至 99.9% 就需要大量高质量的标注数据。可以说，高质量的数据是制约模型和算法突破瓶颈的关键指标。”

京东众智的科技能力恰好表现在提高标注质量、提升标注速度、降低标注成本以及保证数据安全四个方面。

标注质量为先，而它又与标注人员息息相关。针对专业标注人才培养的流程，数据平台介绍他们甚至要跟一些公司建立数据标注师认证标准，对不同人员评估其标注等级。 这符合京东众智“三擎互驱”的理念：让最专业的人用最专业的工具，在严谨的工作流程中完成数据的标注，并且由选拔出来的高水平专家进行审核，保证正确率。

准确率与客户的要求也有很大关系，比如众智平台的图片标注准确率在实测状态下能达到 99%，为了确保准确性，他们有 ACC 和抽检等四层过滤流程。

在保证数据标注质量的前提后就要比拼标注速度了。

当下 AI 解决方案落地速度普遍较慢。“传统的方式是有 AI 需求，然后需要先获取样本数据进行数据标注，标注之后再做模型训练。”但在数据标注之后如果不满意，还需要把数据返回重新优化，上述负责人表示，这样的方式导致从方案确认到落地可能需要 1 个月甚至时间更长。

众智平台的标注工具很大程度上提升了标注速度。“鲁班模板标注工具”可以组件化去配置。如果不同的公司对标注数据有不同需求，他们只需调整几个组件的配置就可以完成操作。

京东众智 Pre-AI 方案与传统方案的对比

更重要的是京东众智提出的“Pre-A.I”方案。此方案在标注过程中会不断添加智能元素，机器做预标注，标注人员只需在此基础上做细微的调整即可。

这些技术的应用在很大程度上节省了标注时间，而在 AI 市场竞争激烈的环境中，速度对创业公司而言尤为重要。“原来完整的标注流程如果是 1 个月的话，我们可能 3、4 天就可以交付了。”该负责人如此评估众智平台的标注效率。

数据标注速度提升的直接结果是标注成本自然会降低。不过，在行业一片混乱的数据运营模式下，数据安全是需求方最为关注的问题。

对于政府、银行等企事业单位而言，它们担心数据被转手，一般要求数据必需在自己的环境内进行标注。为此，他们提供了数据与流程分离方案。数据与流程分离方案针对客户自有标注平台和客户没有标注平台两种情况。

京东众智 DCS 方案流程

对那些数据标注需求比较大的大公司，众智平台可以打通京东金融和客户两者的标注平台，同时为标注流程有严格的质量把控。需要注意的是，标注环境实际上还是在客户环境下。对于没有标注平台的客户，京东金融提供了一套名为“众智星”的标注系统，它可以让数据不出客户环境就能完成数据标注。

据负责人介绍，该平台已于去年 8 月正式上线。目前平台上数据标注注册人员在 3 万以上，而数据采集的注册人员更是超过了 10 万人。

“京东众智旨在为 AI 行业提供最优质的基础数据，希望在不久的将来，国内大部分的 AI 公司都可以使用我们提供的高质量标注数据训练出更优质的模型和算法。这些模型和算法不仅要服务国内的用户，更要把中国的 AI 能力服务于全世界。为全球的人工智能行业助力是我们的初心。”负责人如是说。

什么是数据平台

数据接口平台主要是集结采集、储存、运算和结果调用的网站或软件。举个例子类似慢慢买数据接口平台，你搜索iphoneX 256G,通过后台程序的运行展示全网在售的iphoneX 商城及价格，而这个结果是可以直接通过接口调用获得。

人工智能数据标注平台介绍

有一个非常形象的比喻——数据是21世纪的石油。

然而数据平台介绍，大多数原始数据其实更像原油，并不能直接拿来就用。特别是在如火如荼的AI领域，更需要先进行数据标注，将原始数据变成算法可用数据。如果数据是原油，那么数据标注就是把原油提炼为成品油的过程。

数据标注得越精准、对算法模型训练的效果就越好。大部分算法在拥有足够多普通标注数据的情况下，能够将准确率提升到 95%，但从 95% 再提升到 99% 甚至 99.9% ，就需要大量高质量的标注数据。可以说，高质量的数据是制约模型和算法突破瓶颈的关键指标。

事实上，正是由于数据标注的重要性，在AI产业的上游已经形成数据平台介绍了一条数据标注产业链。京东金融也在去年8月推出了专注于人工智能数据标注的科技平台—— 京东众智 。

京东金融之所以上马京东众智项目，是因为随着公司AI研发的加速推进，急剧增长的数据需求在市场上得不到有效满足。

京东众智 负责人回忆说数据平台介绍：“随着业务量的增大，我们在AI开发中需要的数据标注量越来越大。我们找过很多数据标注公司，但是合作效果都不理想。这些问题严重拖累了很多项目的开发进度。痛定思痛，我们决定开发自己的数据标注平台，立项的时间是去年5月，我们只用了三个月时间，就在去年8月上线了京东众智平台。”

京东众智开发团队总结了各类数据标注平台的优点，并针对效率、质量、数据安全等痛点，对症下药——

2)场景丰富度:开发了覆盖无人驾驶、智能服务机器人、医疗影像辅助诊断等八大业务场景的一系列专业工具和丰富模板。

3)审核机制: 与业内常见的抽检和一重审核不同，京东众智设置了双重审核机制，针对一些复杂度高的标注任务，甚至会进行第三重审核，以确保最终标注质量。

传统的数据标注行业更像一个劳动密集型产业，主要是靠人工方式对文本、图片、语音、视频等数据进行标注。

京东金融推出Pre-AI快速落地方案，将人工标注和智能标注同步进行——第一步由人工进行少量标注，生成标注样本。第二步对样本进行建模训练，然后用训练出来的模型进行数据预标注，由人工判断标注是否准确，并反馈结果用于优化算法，直到机器标注的准确率达到99%时，人工完全撤出。

Pre-AI方案明显提高了数据标注平台效率，用一个星期的时间，就能完成传统模式下一个月的标注任务。

对于很多企事业单位来说，在将数据标注外包时，都会担心数据安全问题，尤其是对于政府部门、银行等金融机构来说，数据安全问题至关重要。

为了确保涉密数据、核心数据的安全，京东金融开发了数据与流程分离的DCS架构。合作企业只要部署一套“众智星”系统，就可以通过调用接口的方式链接到京东众智平台，从而确保数据在不外流的情况下，使用京东众智现有的工具模板、人员体系、流程体系。

京东众智 上线一年来，一位来自银行的客户表示:“过去，我们做一条身份证地址标注，成本是2毛到6毛钱，在京东众智平台上只需要5分钱，而且标注周期缩短为原先的四分之一，质量也明显提高。”喜悦之情溢于言表。

总结京东众智一年来取得的成绩，京东众智负责人表示：“我们在做京东众智时，选择了一条与业内流行的轻模式截然相反的重模式，别人不提供预打标、人员培训、标注工具、审核机制，我们都提供。第一年，我们的重点是做好产品、技术和人才体系；未来我们的重点是打造合作生态。希望在不久的将来，国内大部分的AI公司都可以用我们平台上标注的高质量数据，训练出更优质的模型和算法。”

数据分析平台有哪些

作为一个新兴的市场领域，自助式BI的厂商众多，不同厂商推出的自助式BI产品，在易用性、复杂性和功能上各不相同。有些产品可能主要用于简单的仪表盘和可视化，而不能承担更复杂的任务，如自助数据准备、数据发现或交互式可视化探索。也有类似于Smartbi的全能型BI工具，支持从多数据源整合、ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用的全线功能。总之，选择适合自己的自助式BI，大幅降低商业智能的使用门槛，是企业从数据分析中获益的最快路径。像思迈特软件开发的Smartbi自助分析平台，它主要围绕业务人员提供企业级数分析工具和服务，以业务、问题为向导，让企业里的每一个人释放数据价值，让大数据应用和分析走进员工和管理者工作中，激发各层人员对数据的认知、挖掘和运用；通过推动全员自助分析、数据共享，提升企业数据资产价值，促进业务发展、风险控制和内部管理，进而推动数字化转型大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一，通过思迈特软件Smartbi数据加工工作都得到了极大的简化，采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。不仅如此，任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。

Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

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