一、如何获得商圈数据？
如果你考察的商圈不多的话，最靠谱的办法，就是去那几个商圈实地看一下，人流量、客群结构等方面的信息心里基本有个数了。
现在也有一些专业选址类数据产品可以获取这方面的信息，如地图慧、百度慧眼、等等。现在这类产品其实很多的，可能需要付费才能使用。
也可以查阅一些关于商圈介绍的资料，例如政府的统计年鉴，新闻报道等等，关于人流量、人均消费等方面的数据可能比较难从这些资料里面找到，但商圈的其它资料还是可以知道的，比如说，学校/工厂/写字楼等等。
如果想知道商圈里面具体有什么商铺/学校/写字楼/公司，可以抓取地图网站的数据，或者搜房网、安居客这类网站。
二、如何获得气象数据？
天气预报是这样做出来的：首先要收集各种气象资料。
每日同一时间各地气象站的地面常规观测网、高空探测网气象信息集中起来作出天气图。其次分析天气图，预报员对天气图进行分析研究，再结合一些卫星云图资料、雷达回波资料等，可以初步了解天气的演变过程。第三是预报员运用气象学理论和在预报实践中总结出来的经验分析天气图，再结合当地天气、气候特征对天气形势进行分析。第四是用计算机进行数值天气预报。根据大气的实际情况，通过计算求解天气的演变情况，预报未来天气，这种方法被称为数值天气预报。第五是进行天气会商。天气预报的方法很多，用多种方法做出来的预报不可能完全一致，这就需要根据最新资料进行“会诊”。天气会商就是让各种意见充分发表，互相启发，达成一致，作出最终的天气预报结论。
三、如何爬虫获得市场数据？
爬虫可以通过访问市场数据的网站或API获取数据。首先，使用Python等编程语言编写爬虫程序，利用HTTP请求发送到目标网站，获取网页的HTML或JSON数据。
然后，使用正则表达式或HTML解析库提取所需的市场数据，如股票价格、交易量等。
最后，将提取到的数据存储到本地的文件或数据库中，供后续分析和处理使用。需要注意的是，爬虫需要遵守网站的爬取规则，并注意数据的更新频率和合法性。
四、高级通用数据如何获得？
要获得高级通用数据，首先需要找到可靠的数据提供商或数据库，例如政府数据机构、市场调查公司或专业数据供应商。
然后需要明确自己的需求和目标，选择适合的数据集。可以通过购买、订阅或下载免费的数据集来获得高级通用数据。同时，也可以通过数据挖掘和分析技术，利用网络爬虫等工具从公开的网站和社交媒体平台获取数据。
最后，需要对数据质量进行审查和清洗，确保获得的数据符合需求并具有可靠性。
五、如何评价健康医疗大数据行业？
随着互联网信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，一个新概念——“大数据”迅速风靡各行各业。来自互联网、人工智能领域大鳄回头一瞅医疗，咋还这么落后呢。于是，“大数据赋能医疗”狂潮席卷三界。实际情况并不如他们期望的那般美好，甚至还有点儿一地鸡毛。他们往往痛苦于那些从医院得来的的数据质控之糟糕、“数据垃圾”之堆积。这些都需要花费很大力气去做“数据治理”、“数据标准化”云云，然而谁也无法放弃，因为生怕错过好！多！亿！
各种医疗数据宛如“鸡肋”这些所谓的“大数据”，往往是“一大堆数据”。这些医疗数据大多数来自院内信息系统（如HIS,LIS,PACS等），这些系统是服务于诊疗流程的，采集的目的是基于管理的需要，而非科研。很多情况下这些资料不够完全，缺乏一些必要数据或数据质量不够。举个例子，医院数据库通常记录的是处方药物的信息，不能反映患者是取药并服药。 这些病历包括患者既往史、现病史、吸烟饮酒史、门诊记录（症状、体征和诊断）、门诊手术、入院记录、出院总结等等。你听，是住院医师疯狂码字的声音。这些都是非结构化数据，如何把他们转变可以用于科研的结构化数据，每家医疗大数据公司都有自己的神技，机器学习、深度学习、自然语言、知识图谱云云。结构化的准确度，咳咳，此处不表。 图表炫酷完美“TO领导“那么真的可以说这些数据没有一点点儿用吗？好像还真有。必须说大数据行业的BI可视化页面都受了海尔空调感染，科技蓝呀！各种维度展示：这样的：
这样的：
和这样的：
（感觉美学也需要加强...）加上“患者病历360度全景视图”、“患者就诊事件时间轴”、“近n年就诊患者的三间分布”等高端大气上档次的词汇不绝于耳，非常适合向领导汇报和产品宣讲等场合。但是，这些真的是临床研究中的需求吗？是行业的痛点吗？ 看来可能目前还不全是。比如现在各大科研平台都有的统计分析功能模块，通过点选统计方法，秒级返回统计结果（probably not）、三线图，感觉离科研文章result section差得就是一根灵活手指。但为什么别的统计分析软件像SAS、SPSS、Stata、R studio等都各有复杂之处。有coding有逻辑，有对数据格式、质量的要求，因为确实很复杂，有各种参数需要调整。所以产品经理、工程师在开发过程中还是要回归临床科研，多聆听市场痛点，没准需要解决的并不是统计软件，而是业务流程呢。 一大波RWS正赶来救场2019年，“真实世界研究”极速蹿红。这源于当年4月，辉瑞的爱博新获FDA批准男性乳腺癌新适应症，成为第一例仅基于真实世界证据（RWE）获批的新药物适应症；5月，CDE发布《真实世界证据支持药物研发的基本考虑（征求意见稿）》。这一新概念又给医疗大数据淘金者打了一剂强心针，增强了”这海量医疗数据里一定有金子“的信念感。脏乱差=垃圾？？？不，脏乱差=真实！！！ 谁是真正的“救场王”数据永远是根据观察、观点、立场和理论而来的。如果没有理论，没有观察的角度，就不存在数据。我拿出一个苹果，要你写下关于这个苹果的数据，把这个苹果给记录下来，你马上就会问：薛老师，你要记录什么呢？是它的形状、色泽、甜味、重量、硬度，还是别的什么维度呢？你必须先有一个维度，才可能有记录下来的数据。 所以不存在什么纯粹的、没有立场的、不从任何理论角度出发的数据。也就是说，我们在进行大数据收集的时候，本身就需要理论的创新、角度的创新、维度的创新。你得先有想法、先有角度，才会有数据。（此处致敬薛兆丰老师）
临床研究数据同理，首先得是基于临床研究的。关于临床研究的设计本身就有一套方法论，那就是流行病学，而且发展多年才成为今天的模样（得从1840s末期的伦敦霍乱说起。。。）
因此，“以数据分析研究医学”“以研究结果促进健康”这件事情，并不是在大数据火了一把之后，才开始出现。可能互联网人士对医疗领域的业务细分没有太多了解，他们眼里的医学只是临床医学，对循证医学等其他不太了解，对临床数据如何最终变为医疗决策证据的套路一无所知，才会觉得把“数据”和“医学”结合在一起，这件事情很创新很有搞头，一片市场空白。 而对于临床数据的问题，流行病学提供了解决思路：那是一整套的花式控制混杂因素、最大化减少偏倚从而尽量避免错误结论的措施。 另外，RWS和传统临床研究的区别不是研究设计和研究方法，而是研究实施场景。“真实世界研究”是对药物监管过程而言，监管部门接受了新的临床研究实施场景，或为一些特殊情况的药品审评提供了新的思路。而对于真正的研究者，请大家抛开所谓定义的桎梏，回归初心。只要我们科学的制定研究方案，尽可能全面的收集样本，用尽可能完善的统计学方法校正混杂和偏倚，得到尽可能客观的数据，那我们就是在进行高质量的研究，产生真正有益于行业的证据。韩梅梅冬日有感2020-11一群热爱临床研究的年轻人欢迎咨询科研客服Wechat:medatalkEmail:medatalk@163.com
六、医疗领域如何利用大数据？
1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。
2.分析医院系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。
3.管理数据用于公共健康研究：大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。
4.循证医学：大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有「高血压」的记录就可以映射到另一条带有「血压升高」的记录。
5.降低再入院率：利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。
6.保护病人的身份信息：利用大数据分析，可以使医疗诈骗犯和盗用身份者无所遁形。利用对语音转文本的记录（比如打给呼叫中心的电话）进行分析，从而找出诈骗者。
7.更高效的诊所：利用大数据能简化工作流程，把某些临床任务从医生转移到护士手上，减少不必要的检查，提高患者满意度。
七、如何获得房地产数据？
废话不多说，上图！
有图有链接，自取。
直接在搜索栏里搜索房地产行业就可以直接得到，成交量、销售价、开发建设情况统计表应有尽有。房地产行业报告也都是免费的。都来自权威金融机构。
价格指数实时监测，动态变化数据可视化。
研究报告也很全面，专门性的房地产行业前沿数据平台。
中国房地产业协会的官方网站，秉承“服务行业有推动，服务会员上水平，服务政府有作为”的宗旨，致力于打造中国房地产行业具有权威和有公信力的行业资讯、测评研究及数据平台。
隶属于贝壳找房，依托于贝壳交易平台的海量真实交易数据，丰富的房屋交易场景和多元的产品，围绕新居住产业互联网发展的焦点问题，坚守开放、前瞻的研究视野，致力于成为新居住领域的领先智库。
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八、数据可视化大赛数据如何获得？
数据可视化大赛数据可以通过以下方式获得：数据采集，数据ETL清洗加工，数据分析处理，数据挖掘，一般会存到数据仓库中，再到数据可视化展示。
九、健康医疗大数据博士就业如何？
就业率很高，每年在95%-98.5%。
大数据在医疗健康领域已经有了非常丰富的应用场景，不管是优质资源的下沉还是眼下正在进行的医改，大数据的引入都可以助一臂之力。如今的医疗健康产业正在从以治病为中心转向以健康为重，一个万亿元规模的市场正在形成。健康医疗大数据的应用发展，将带来医疗模式的深刻变革，对疾病的预防、诊断、治疗及居民健康管理产生深刻影响，提升健康医疗服务的效率和质量，培育新业态和经济新增长点，推动医药、金融、物流、养老、保险、教育、健身等产能释放，带来健康产业加快升级。
十、如何获得论文中的数据？
1. 文献调研
首先进行文献调研，查阅已有的学术文献、期刊论文、书籍和研究报告。通过文献综述，可以了解已有的研究成果和观点，为自己的研究提供理论基础和启示。
2. 实地调查
实地调查是一种主动采集数据的方法。通过问卷调查、访谈或观察等方式，直接与研究对象或相关人员交流，获取真实且直接的数据。这对于社会学、人文学科等研究尤其重要。
3. 实验研究
在科学实验中，可以通过操纵变量和对比组来收集数据。实验研究通常用于自然科学、医学和心理学等领域，以确定因果关系或验证假设。
4. 问卷调查
问卷调查是一种广泛使用的数据收集方法。可以通过编制结构化问卷，在大样本中收集数据。在线调查平台和面对面调查都是常见的问卷调查方式。
5. 访谈
访谈是一种深入了解研究对象观点和经验的方法。可以选择个别访谈或群体讨论，以获得丰富的定性数据。
6. 观察
通过观察研究对象的行为和现象，可以获得客观的数据。观察可以是参与观察，也可以是非参与观察，根据研究需求选择合适的方式。
7. 统计数据
许多机构和政府部门会收集和发布大量的统计数据，如经济指标、人口统计、健康数据等。这些数据可以在官方网站或数据库中找到。
8. 实验室数据
在实验室研究中，科学家通常会产生大量的实验数据。这些数据可以用于验证假设和进行数据分析。
9. 网络和社交媒体数据
网络和社交媒体平台上的信息可以是获取数据的来源。例如，可以通过网络爬虫收集网页数据或社交媒体上的用户评论和活动信息。
10.历史档案
历史研究可能涉及到查阅历史档案、古籍文献等，以获取过去事件和人物的相关资料。
在使用以上方法时，务必保证数据的可信度和合法性。还应遵循伦理原则，尊重研究对象的权益，在需要的情况下获得适当的研究许可和知情同意。对于一些涉及个人隐私或敏感信息的研究，需要特别注意数据的处理和保护。综合运用多种数据收集方法，可以使论文的数据信息更加全面和有说服力。
