數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)?a rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">統(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析使我們的決策更加的科學(xué)性！

然而現(xiàn)在很多數(shù)據(jù)分析中存在普遍的問題：存在很多低質(zhì)量的數(shù)據(jù)最后導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果較低，正如前美國首席數(shù)據(jù)科學(xué)家DJ Patil所說：“不過分的說：任何數(shù)據(jù)項目中80％的工作都在采集清理數(shù)據(jù)。”如果無法采集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源，再先進的分析算法都是白搭。

探碼科技作為成都本土的Daas（數(shù)據(jù)及服務(wù)）公司致力幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化運營。我們?yōu)槟峁└蓛簦Y(jié)構(gòu)化和有組織的web數(shù)據(jù)，以便您的數(shù)據(jù)分析盡可能準(zhǔn)確。但與此同時，我們希望給您傳輸一些web數(shù)據(jù)采集的一些知識，避免您在數(shù)據(jù)采集過程中產(chǎn)生低質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

爬蟲采集的方法

我們絕大多數(shù)人每天都使用網(wǎng)絡(luò) - 用于新聞，購物，社交以及您可以想象的任何類型的活動。但是，當(dāng)從網(wǎng)絡(luò)上獲取數(shù)據(jù)用于分析或研究目的時，則需要以更技術(shù)性的方式查看Web內(nèi)容 - 將其拆分為由其組成的構(gòu)建塊，然后將它們重新組合為結(jié)構(gòu)化的，機器可讀數(shù)據(jù)集。通常文本W(wǎng)eb內(nèi)容轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)分為以下三個基本步驟 ：

爬蟲

Web爬蟲是一種自動訪問網(wǎng)頁的腳本或機器人，其作用是從網(wǎng)頁抓取原始數(shù)據(jù) -?最終用戶在屏幕上看到的各種元素（字符、圖片）。 其工作就像是在網(wǎng)頁上進行ctrl + a（全選內(nèi)容），ctrl + c（復(fù)制內(nèi)容），ctrl + v（粘貼內(nèi)容）按鈕的機器人（當(dāng)然實質(zhì)上不是那么簡單）。

通常情況下，爬蟲不會停留在一個網(wǎng)頁上，而是根據(jù)某些預(yù)定邏輯在停止之前抓取一系列網(wǎng)址 。 例如，它可能會跟蹤它找到的每個鏈接，然后抓取該網(wǎng)站。當(dāng)然在這個過程中，需要優(yōu)先考慮您抓取的網(wǎng)站數(shù)量，以及您可以投入到任務(wù)中的資源量（存儲，處理，帶寬等）。

解析

解析意味著從數(shù)據(jù)集或文本塊中提取相關(guān)信息組件，以便以后可以容易地訪問它們并將其用于其他操作。要將網(wǎng)頁轉(zhuǎn)換為實際上對研究或分析有用的數(shù)據(jù)，我們需要以一種使數(shù)據(jù)易于根據(jù)定義的參數(shù)集進行搜索，分類和服務(wù)的方式進行解析。

存儲和檢索

最后，在獲得所需的數(shù)據(jù)并將其分解為有用的組件之后，通過可擴展的方法來將所有提取和解析的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫或集群中，然后創(chuàng)建一個允許用戶可及時查找相關(guān)數(shù)據(jù)集或提取的功能。

當(dāng)我們已經(jīng)了解到爬蟲采集的方法后，我們要開始考慮可用于獲取所需數(shù)據(jù)的各種工具與技術(shù)了。數(shù)據(jù)的爬蟲采集的工具大致為以下三種；

DIY（定制）

第一種編寫自己的網(wǎng)絡(luò)爬蟲，抓取您需要的任何數(shù)據(jù)并根據(jù)需要隨時運行（這種需要您的公司有了解爬蟲技術(shù)的人才）。

這種方法的主要優(yōu)點是具備高靈活性和可定制性：可以準(zhǔn)確定義要獲取的數(shù)據(jù)，頻率以及您希望如何解析自己數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。

這使您可以根據(jù)您的計劃的確切范圍定制Web采集方案、適合爬取一組非常特定的網(wǎng)站（范圍相對較小）。

然而，定制的爬行抓取并非沒有缺點，特別是涉及更復(fù)雜的項目時。比如您希望了解大量網(wǎng)站中的更廣泛的趨勢，DIY爬行變得更加復(fù)雜 - 需要在計算資源和開發(fā)時間方面進行更多投入。

用于臨時分析的抓取工具

另一種常用技術(shù)是購買商業(yè)抓取工具，抓取工具消除了DIY方法的一些復(fù)雜性，但是，它們?nèi)匀蛔钸m合于特定項目 - 即在特定時間間隔內(nèi)抓取特定網(wǎng)站。

如果您正在尋求設(shè)置更大規(guī)模的操作，其中重點不在于自定義解析，而在于開放式Web的全面覆蓋，抓取工具就不太合適，因為頻繁的數(shù)據(jù)刷新率以及對大量數(shù)據(jù)集的輕松訪問，會遇到以下幾種問題：

• 根據(jù)定義，網(wǎng)絡(luò)抓取工具只從您“指向”它們的任何網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)。如果您不確切地知道提前查看的位置，則可能會錯過重要數(shù)據(jù) - 例如，在媒體監(jiān)控用例中，您不了解可能提及您的客戶的所有可能的出版物。
• 高級抓取工具是為自定義提取而構(gòu)建的，并且在識別和解析數(shù)據(jù)以用于分析用途方面通常具有非常高級的功能。然而，這通常體現(xiàn)在基于所抓取取的網(wǎng)站數(shù)量的定價模型中 - 導(dǎo)致較大項目的成本膨脹。
• 開發(fā)人員開銷仍然以管理已爬網(wǎng)站點列表和維護抓取工具的形式存在。
• 由于在激活抓取工具之前未收集數(shù)據(jù)，因此您將無法訪問歷史數(shù)據(jù)。

商用抓取工具為臨時項目提供了較好的技術(shù)支持，提供了從特定網(wǎng)站獲取和解析數(shù)據(jù)的高度復(fù)雜方法。但是，在為萬維網(wǎng)構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)采集解決方案時，它們的可擴展性和可行性較低;這時你就需要更加強大的“數(shù)據(jù)抓取服務(wù)”。

DaaS服務(wù)商提供的Web服務(wù)

第三種你將不需要進行數(shù)據(jù)爬取和分析的工作，由專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)（DaaS）提供商為你全權(quán)負(fù)責(zé)。在此模型中，您將獲取由DaaS提供商提取的清晰，結(jié)構(gòu)化和有組織的數(shù)據(jù)，使您能夠跳過構(gòu)建或購買自己的提取基礎(chǔ)架構(gòu)的整個過程，并專注于您正在開發(fā)的分析，研究或產(chǎn)品。

但是，對于大型操作，Web數(shù)據(jù)即服務(wù)在規(guī)模和易于開發(fā)方面提供了幾個獨特的優(yōu)勢：

• 與專業(yè)提供商合作可以讓您利用一流的爬蟲和抓取技術(shù)，而不是讓您自己的開發(fā)人員嘗試重新開發(fā)爬蟲工具（費時費錢）。
• 可靠的Web DaaS提供商提供全面數(shù)據(jù)爬取覆蓋，使您能夠立即訪問來自Web上任何相關(guān)來源的數(shù)據(jù)。智能索引和抓取功能使數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上傳播時自動添加新來源，而不是等待您指令爬取新數(shù)據(jù)。
• 通過API調(diào)用可以輕松訪問結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而簡化了集成。
• 按需使用數(shù)據(jù)的能力使您可以更靈活地啟動和擴展數(shù)據(jù)驅(qū)動的操作，而無需進行任何大量的前期投資。
• 訪問全面的網(wǎng)絡(luò)覆蓋，無需維護自己的網(wǎng)站列表進行抓取。

這些優(yōu)勢使Web數(shù)據(jù)及服務(wù)-成為媒體監(jiān)控，財務(wù)分析，網(wǎng)絡(luò)安全，文本分析以及需要快速訪問更新頻繁數(shù)據(jù)源的最佳解決方案。

除了更多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的提供之外，我們還為企業(yè)和組織提供更多另類數(shù)據(jù)，以應(yīng)用預(yù)測分析，從而使您做出更明智的投資決策。

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