数据买卖网[数据贩卖网站]

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国外著名的网上交易平台有那些？

国外著名的网上交易平台有eBay、amazon、wish、速卖通、lazada、jumia等。

从人气上和规模上说，最大的是eBay。种类非常多非常全面，而且也可以跨国界购买。除了eBay，还有amazon、wish、ebay、速卖通等交易平台。

eBay（EBAY，中文电子湾、亿贝、易贝）是一个管理可让全球民众上网买卖物品的线上拍卖及购物网站。ebay于1995年9月4日由Pierre Omidyar以Auctionweb的名称创立于加利福尼亚州圣荷西。人们可以在ebay上通过网络出售商品。

亚马逊公司（Amazon，简称亚马逊；NASDAQ：AMZN），是美国最大的一家网络电子商务公司，位于华盛顿州的西雅图。是网络上最早开始经营电子商务的公司之一，亚马逊成立于1995年，一开始只经营网络的书籍销售业务，现在则扩及了范围相当广的其他产品，已成为全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业。

《Wish购物 Wish》是一款欧美的购物软件，拥有超过10万的消费者。在Wish购物你能够买到很多有趣的东西，并且还能从你喜欢的商家和品牌拿到特别的优惠和礼物。Wish是一个纯粹的在线市场，卖家自己负责发货。

全球速卖通（英文名：AliExpress）正式上线于2010年4月，是阿里巴巴旗下唯一面向全球市场打造的在线交易平台，被广大卖家称为“国际版淘宝”。全球速卖通面向海外买家，通过支付宝国际账户进行担保交易，并使用国际快递发货。是全球第三大英文在线购物网站。

扩展资料：

2014年2月20日，eBay宣布收购3D虚拟试衣公司PhiSix。

2017年6月6日，《2017年BrandZ最具价值全球品牌100强》公布，eBay名列第86位。

2018年7月25日，eBay终止与长期支付伙伴PayPal的合作，宣布与后者的竞争对手苹果和Square达成新的伙伴关系。

参考资料：eBay-百度百科 全球速卖通-百度百科

国内有哪些大数据公司

“大数据”这一概念最早在国外被提及。之后国内外兴起了一系列大数据技术，包括大数据硬件类、大数据分析类、大数据数据处理类等等，也因此诞生了一批大数据厂商。

分析解决方案类厂商除去IBM、SAP、Oracle、微软、惠普国外代表厂商，在国内有星环科技、帆软、用友、等等。

星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。

帆软公司由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。

数据可视化类厂商有海云数据、星途数据、帆软、数字冰雹等。

用户行为/精准营销分析类，大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。

大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

“大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。

“单独讨论大数据意义不大，它是依附于具体业务，和各个行业密切相关的。”李广乾认为，大数据产业规模和两大因素相关：一是经济发展水平，需要大数据的业务越多，市场体量就越大;二是信息化发展水平，能够产生数据的终端越多，数据就会越聚越多，而数据的生产是没有上限的。目前，大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看，Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示，大数据作为新兴领域，已经进入应用发展阶段，基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势，技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟，应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大，并成为新的增长动力。从总体规模看，2016年，全球大数据市场规模实现16.5%的增长，预计将连续3年保持增速在15%左右。同时，大数据成为全球IT支出新的增长点，2016年，有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用，另有30%计划在未来12个月内应用大数据。“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节，2016年达到3100亿元，将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元，将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元，将在2020年超过20万亿元。“从大数据核心产业结构看，基于大数据的服务是大数据核心产业的主体，其规模约占大数据核心产业规模的90%，未来，服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。做数据“搬运工”目前国内大数据公司分为两类：一类是已有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司，依靠大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。不同的大数据公司，盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发，那么海量数据就是地产开发时的土地资源，数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开，一是通过直接“搬运”数据赚钱，二是通过数据加工分析盈利。“我们就像一个自来水厂一样，用户要你提供干净的自来水，对方可能是酒厂、饭店、饮料厂，他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司，公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。在开发APP应用过程中，左磊发现客户对于数据的需求非常大，但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务，就是整合市面上有价值的数据源，从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价，到在线试题、电影、股票，做成标准化的API(应用程序编程接口)，开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用，为他们免除数据收集、维护等环节。简言之，聚合数据是一家数据源公司，充当的是数据“搬运工”的角色。在变现模式上，针对一些本身成本不高的服务，聚合数据会对用户实行免费，而对一些成本相对高的服务，会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年，聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是，国内乃至全球第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所，自2015年4月正式挂牌运营以来，仅用两年多时间，就实现了可交易数据总量超过150PB，内容涵盖政府、金融、交通等30大类领域，并于今年上半年实现正现金流，预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。数据的“消化”和“利用”如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”，那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”，相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式，而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说，数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能，收费方式采取按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示，阿里云“数加”平台，承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据，可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务，用户不用自建计算平台。此外，基于“数加”平台，阿里云还提供数十款应用工具，覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。计算引擎之上，“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件，包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面，通过移动数据分析产品，开发者可快速搭建日志采集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品，3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面，“数加”平台发布的机器学习工具，可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙，可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单，每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍，5.5亿用户的“画像”汇总于此，包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分，经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作，商户可以根据用户消费偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。在输出解决方案上，大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益，节约成本，优化原有行业，衍生出新的商业模式。

 

趣店数据疑似外泄是怎么回事？

近期，黑市上出现一份数据，称是“趣店学生用户数据”。该数据维度极细，除学生借款金额、滞纳金等金融数据外，甚至还包括学生父母电话、男女朋友电话、学信网账号密码等隐私信息。

多位趣店离职员工证实，该数据确实来自趣店，并称早期趣店存在巨大安全隐患，“很多员工都可导出数据，这极可能是内鬼外泄”。但趣店并未正面回应此事，公关相关负责人称：“趣店一直高度重视用户个人信息安全，不断提高数据安全能力与信息加密强度。”

黑市叫卖，中介抢购

“今年上半年就有人开始叫卖，说是趣店的学生数据，可以分地区、分省份拆分购买”，年玄冰最早注意到这个消息，是在网贷中介群里。网贷中介是网贷时代一个特殊的群体，他们熟知各家平台的风控规则，并帮助贷款用户包装资料，下款后，再收取一定的服务费。

这份数据，迅速引发中介们的兴趣。

“原因是，这些大学生毕业后，会从校园贷用户变成网贷用户，这都是新鲜滚烫的网贷白户，是非常重要的金矿”，年玄冰称。为了验证数据真伪，年玄冰要了几份数据样本。

“我给名单上的学生打了电话，他们说确实在趣店上分期购买了商品，数据应该是真实的”年玄冰称“据说数据包括百万学生信息，叫卖价格近10万”，

“北京、上海、江苏，这3个地方的数据报价是8000元”，年玄冰称，很多中介购买了数据，用于拓展客户。

抢购风潮过后不久，监管突然而至，数据买卖开始收敛。

6月1日，国家网络安全法实施，对于数据买卖有了严苛的规定，贩卖个人信息50条就可获罪。“最近，卖数据的人低调了很多，不再公开叫卖，需要熟人介绍，才可交易”，年玄冰称。

数据源头，疑似内鬼

2016年7月，专注校园贷的趣分期，宣布升级为“趣店”。此后两个月，CEO罗敏再次宣布，退出校园贷，将专注于非信用卡人群的消费金融业务。而这份数据号称来自“趣店用户”，看起来应该是学生数据。根据其公开资料显示，趣分期此前已覆盖了全国近3000万大学生用户。泄露数据的维度极为细致，包括姓名、电话、还款额、滞纳金、逾期天数、学校、宿舍、毕业时间等详细信息。

一本财经记者对数据进行了抽样核实，大多学生称自己确实在趣分期有借款记录，数据基本吻合。而一些学生表示，自己曾接到过不少“你是否需要贷款”的电话。“确实很奇怪，他们怎么知道我贷过款？”某学生也曾怀疑自己的数据外泄。数据中还包括地推拉客的BD联系方式。

在备注项中，还录有大量学生父母的电话号码。而备注中，还有大量的隐私信息，比如学信网的账号和密码。

整份数据按照省份拆分为单独文件，每份文件包含数万条数据，以江苏省的数据为例，共录入信息51289条。“这份数据的价值比较大，有学生的金融借贷信息，就连家庭画像也可以描绘出来”，黑客CC称。

这份数据是如何外泄的？

数据文件显示的格式为CSV，CC分析称：“这不像是黑客入侵拖出的数据包，更像是内部人员导出的数据”。多位趣店的离职员工表示，早期趣店的数据管理存在巨大的安全隐患，“很多人都可以导出用户数据表格，数据一览无余，没有任何脱敏，级别越高，可导出的数据越多”。

“我也曾导出过一份数据，我简单比对了一份外泄的数据，确实来自趣店”，离职员工陈怡然说。

“如果流到市面上的，是全国数据包，一般员工是没有导出权限的，极有可能来自审计和催收两个部门”，陈怡然称。

为何这份数据会在今年流出？

去年9月，趣店CEO罗敏宣布退出校园贷。“转型后，趣店不可避免大量裁员，线下团队裁了近2000多全职BD人员，很多高层也被迫离开”，陈怡然称，这轮裁员，很多人走得不满，“原本大家都称罗敏为罗大大，后来很多人都叫他罗大饼”。“可能就是因为心怀怨恨，一些员工才会把数据拿出来销售，出于某种报复心理”，陈怡然推测，也不能排除利益诱惑。

趣店跑得实在太快了，从零到一，再到上市估值过百亿美金，只用了短短3年。“急速奔跑的企业，可能会面临管理跟不上的情况，在后期发展中，可能会导致隐患爆发”，陈怡然称。

外泄之责，谁来承担？

如果数据外泄，企业将遭受怎样的惩罚？最新的《网络安全法》规定，数据外泄，企业难辞其咎——“网络运营者应当对其收集的用户信息严格保密，并建立健全用户信息保护制度。”而未尽保护义务的，将根据相关规定罚款警告，情节严重的则被责令暂停相关业务，停业整顿、关闭网站、吊销相关业务许可证或者吊销营销执照。行业律师称，如果导致用户经济损失，企业还要给予补偿。

11月17日，一本财经向趣店核实此事，其公关负责人称正在和内部人员沟通。

11月20日，趣店并未对此事作出正面回应，公关负责人称：“趣店一直高度重视用户个人信息安全，不断提高数据安全能力与信息加密强度。”

中国有哪些类似美国Data.gov数据网站

美国有类似于国内阿里巴巴的网站，叫做ebay。

eBay（EBAY，中文电子湾、亿贝、易贝）是一个管理可让全球民众上网买卖物品的线上拍卖及购物网站。ebay于1995年9月4日由Pierre Omidyar以Auctionweb的名称创立于加利福尼亚州圣荷西。人们可以在ebay。

贵阳大数据交易所

贵阳大数据交易所

一、贵阳大数据交易所GBDEx

理念 贡献中国数据智慧，释放全球数据价值

使命 大数据X行动，形成互联网+战略的重要支撑

愿景 让全球数据资产在贵阳大数据交易所聚合交易

二、贵阳大数据交易所交易规则

交易的不是底层数据，而是数据清洗建模分析的结果

实现会员交易制，必须成为会员才有交易资格

实现了365天，7X24小时不休市的数据交易市场

交易所交易品种达30多种，比如金融大数据，医疗大数据等

目前所有的数据交易都是基于国家现有的法律框架下进行

贵阳大数据交易所不是贵阳的，是服务全国数据交易市场

交易所目前完全采用电子化交易、自动撮合、支付结算系统

三、交易所里程碑事件

种子启蒙

2014年3月1日：贵州·北京大数据产业发展推介会，为贵阳设立大数据交易所埋下了第一颗种子。

2014年06月04日：贵州省成立大数据产业发展领导小组，贵州省委副书记、省长陈敏尔任组长。常务副组长：秦如培（省委常委、省委政法委书记、副省长）；副组长：陈刚（省委常委、贵阳市委书记）、王江平（副省长）。

思想酝酿

2014年8月1日：成立贵阳大数据交易所筹备组。

思考大数据交易的规则、数据定价、数据交易监管、会员招募、交易所业务范畴等。形成了《中国大数据资产交易所建设及运营方案》、《贵阳大数据交易所702公约》、《大数据交易所会员手册》。

落地生根

2014年12月30日：贵阳大数据交易所正式成立。

开枝散叶

2015年4月14日：贵阳大数据交易所完成第一笔交易，交易在京东商城、腾讯财经大数据之间完成。

2015年4月14日，大数据交易商（贵阳）联盟挂牌成立，交易所截至目前发展会员130家 ，其中40多家会员开始准备数据进行实际交易，其中有11家公司已经发生了实际的持续的交易。其中不乏京东、阿里巴巴余额宝等。

开花结果

2015年5月20日：贵阳大数据交易所电子交易系统正式上线。

2015年5月24日：贵阳大数据交易所，借助贵阳国际大数据博览会，向全球大数据产业展示了中国在大数据、互联网领域的创新思想，以“贡献中国数据智慧、释放全球数据价值”的理念，争取成为全球最重要的大数据场所。

四、贵阳大数据交易所可交易的数据类型

●金融大数据 ●政府大数据 ●医疗大数据 ●社会大数据 ●能源大数据 ●银行卡大数据

●社交大数据 ●商品大数据 ●法院大数据 ●通信大数据 ●企业大数据 ●水电煤大数据

●交通大数据 ●专利大数据 ●教育大数据 ●物流大数据 ●政策大数据 ●行政处罚大数据

●电信大数据 ●征信大数据 ●电商大数据 ●银行大数据 ●农业大数据 ●地理信息大数据

●气象大数据 ●房产大数据 ●环境大数据 ●保险大数据 ●医药大数据 ●海关大数据

五、数据定价及交易模式

根据数据实时性、数据品种、数据样本覆盖率、时间跨度、数据完整性以及数据深度进行数据定价。

不同品种的大数据价格机制是不一样的，实时价格主要取决于数据的样本量和单一样本的数据指标项价值，而后通过交易系统自动定价，价格实时浮动。数据交易的最终价格，由交易所撮合数据买卖双方，价格由卖方与交易所最终确定。

六、大数据金融工具及衍生品体系

●大数据指标 基于大数据资源开发一系列的指标产品，知道相关依赖数据的公司或者政府部门工作

●大数据信托 发行信托产品，可以由任何人来购买相关的信托产品

●大数据基金 设立大数据产业引导基金，撬动社会资本，聚集大数据领域风险投资及PE资本

●大数据融资 提供数据融资业务

●大数据期货 数据期货具备调节数据交易市场价格的特点

●大数据担保 大数据通过交易所的平台形成一种担保机制，可以利用大数据资源发挥担保作用

七、贵阳大数据交易所2020年发展战略

交易会员数 1000家与大数据相关的机构成为交易会员

日均交易额 日均交易金额突破100亿，年总额达3万亿

做市商数量 交易将发展200家大数据交易的做市商

数据交易量 数据清洗交易量达1万PB，相当100个阿里

大数据创业 围绕交易所平台的创业机构突破1万家

资本的考虑 2018年成为中国A股上市的第一家交易所

八、大数据交易的国家战略

大数据是中国互联网+战略的重要支撑

互联网+任何产业，都将产生千亿价值的数据价值

数据将超过石油、黄金成为全球最重要的资产，数据只有通过交易才能体现其资产价值

政府数据公开所产生的价值，尤其是通过清洗、建模分析、交易，能创造几万亿新兴产值

大数据产业符合国家“大众创业、万众创新”的号召

大数据交易所将成为中国继证券、期货、商品之后的第四个最重要的交易场所

数据的交易是可以无限复制并反复交易的资产

九、交易所希望得到的支持

政策

政府数据公开的数据交易窗口

针对大数据交易进行适度立法

标准

中国大数据交易技术标准体系

中国大数据交易安全规范体系

中国大数据交易监督检查体系

高度

贵阳大数据交易所不是贵阳的，是中国的

数据交易将成为中国非常重要的交易品种

数据交易所是大数据产业金字塔的明珠

十、希望地方政府牵头制定中国数据相关标准

数据清洗格式标准化

数据质量认证体系

数据交易定价体系

政府数据公开技术标准化

数据安全防范体系

数据交易监管体系

数据源追溯体系

数据交易信息披露

市场主体考核评价

交易所法律框架

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