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金融股票財經(jīng)行業(yè)Web大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)方案

在數(shù)據(jù)急速膨脹的今天,金融財經(jīng)行業(yè)面臨大數(shù)據(jù)的諸多挑戰(zhàn),例如數(shù)據(jù)應(yīng)用深度不斷加強,數(shù)據(jù)分析技術(shù)更新頻率加快,數(shù)據(jù)類型不斷增多等。基于業(yè)務(wù)和政策需求,數(shù)據(jù)的收集、整理、傳輸、分析和發(fā)布是一個連續(xù)而復(fù)雜的過程,不同表現(xiàn)方式的數(shù)據(jù)在不同部門、企業(yè)甚至國家之間傳遞,經(jīng)常會遇到傳遞摩擦和數(shù)據(jù)孤島問題,數(shù)據(jù)的傳輸和共享效率面臨前所未有的挑戰(zhàn),統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和規(guī)定是解決這些問題的一個重要渠道,也是迫切的需求。

基于金融股票財經(jīng)行業(yè)的一些問題聚集,探碼研發(fā)了WEB大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),這套系統(tǒng)主要解決的問題有八個層面:大數(shù)據(jù)集群、數(shù)據(jù)采集、采集數(shù)據(jù)源調(diào)研、數(shù)據(jù)爬蟲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)合并、任務(wù)調(diào)度、搜索引擎優(yōu)化。這套系統(tǒng)基于云計算研發(fā)的,利用眾多的云計算服務(wù)器協(xié)同工 作,能快速采集大量數(shù)據(jù),避免了一臺計算機硬件資源的瓶頸,另外隨著行業(yè)之間對數(shù)據(jù)采集的要求越來越高,傳統(tǒng)post采集不能解決的技術(shù)問題也逐步被解決,以探碼Kapow/Dyson采集器為代表的新一代智能采集器,能模擬人的思維,模擬人的操作,從而徹底解決了IP封禁、Ajax等技術(shù)難題。

技術(shù)要應(yīng)用在場景之中,探碼WEB大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)主要用于金融、股票、財經(jīng)等領(lǐng)域,提供的是完整設(shè)計和方案,定制化產(chǎn)品輸出,幫助金融財經(jīng)行業(yè)搭建具備可成長性的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。根據(jù)各行業(yè)的需求可將整體分為多個模塊多種形式進行可視化。其主要的步驟:

  1. 從目標Web文檔中獲得待采集信息;
  2. 判斷待采集信息類型是否是所需數(shù)據(jù),
  3. 剔除無用的、重復(fù)的信息數(shù)據(jù),按照所需信息數(shù)據(jù)進行過濾校驗;
  4. 保存所需數(shù)據(jù)。

金融股票財經(jīng)行業(yè)搭建大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的五大流程:

1、構(gòu)建服務(wù)器的大數(shù)據(jù)集群系統(tǒng)

在做數(shù)據(jù)采集之前,服務(wù)器搭建是必不可少的一步,探碼WEB大數(shù)據(jù)系統(tǒng)采用國內(nèi)外分布式服務(wù)器管理,可以儲存TB級采集到的數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)持久化,避免在采集過程當(dāng)中數(shù)據(jù)被屏蔽。

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2、采集數(shù)據(jù)源調(diào)研

在行業(yè)實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)信息采集之前,數(shù)據(jù)源是必不可少的一個環(huán)節(jié),經(jīng)過調(diào)研,得出需要采集頁面、過濾的關(guān)鍵字、需要提取的內(nèi)容等。以下是羅列的一些數(shù)據(jù)源清單:

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3、數(shù)據(jù)清洗及合并

通過Ruby on Rails + Vue技術(shù)框架,實現(xiàn)Web前端展示,展示出爬蟲程序抓取到的數(shù)據(jù),金融股票財經(jīng)企業(yè)集中了所有信息之后,依據(jù)業(yè)務(wù)需求,對信息進行加工整理,需要對定量的信息進行定性,方便信息分類和篩選。實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集來之后的清洗。數(shù)據(jù)被清洗之后,數(shù)據(jù)合并系統(tǒng)會自動匹配大數(shù)據(jù)集群中的數(shù)據(jù),通過相識度評分,關(guān)聯(lián)可能相識的數(shù)據(jù)。通過Web前端展示匹配結(jié)果,可以人工或自動合并數(shù)據(jù)。

4、行業(yè)的數(shù)據(jù)爬取

爬蟲程序都是獨立的個體,結(jié)合需要的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)服務(wù)器,通過Rancher編排,自動在DigitalOcean中啟動爬蟲程序,根據(jù)輸入?yún)?shù),抓取到指定的數(shù)據(jù),然后通過API發(fā)送回我們的大數(shù)據(jù)集群系統(tǒng)。探碼WEB大數(shù)據(jù)爬蟲系統(tǒng)有各種不同的算法,核心基于六個層面:智能推薦系統(tǒng)算法、智能分類算法、回歸算法、自然語言處理算法、聚類算法、相識度量算法。這套爬蟲系統(tǒng)可以爬取大量的數(shù)據(jù),模擬人的思維以及人的操作,實現(xiàn)人工智能化。

5、搜索引擎系統(tǒng)

搜索引擎是基于PC端來檢索系統(tǒng)功能的,目的是能夠從大數(shù)據(jù)集群中、快速地檢索數(shù)據(jù)的必要數(shù)據(jù)源,包裝不同角色的查詢結(jié)果準確以及寫入的時效性。

總結(jié)

金融財經(jīng)行業(yè)通過大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實現(xiàn)各類信息的抓取,將定量信息歸納為定性信息,并依據(jù)業(yè)務(wù)需求進行標簽化,有助于金融企業(yè)找到目標客戶,并且了解客戶的潛在需求,進行精準營銷,降低營銷成本,提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率。另外金融企業(yè)還可以依據(jù)客戶的消費特征、興趣愛好、社交信息及時為客戶推薦產(chǎn)品,設(shè)計產(chǎn)品,優(yōu)化產(chǎn)品流程。提高產(chǎn)品銷售的活躍率,幫助金融企業(yè)更好地為客戶設(shè)計產(chǎn)品。

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