數據收集數據爬取是什麼意思

❶ 爬數據 到底是什麼意思

通俗的講，爬蟲就是通過程序來獲取我們需要的網站上的內容信息，比如文字、視頻、圖片等數據。

❷ 什麼是數據採集

什麼是數據採集

數據採集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部採集數據並輸入到系統內部的一個介面。數據採集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數據採集工具。

在互聯網行業快速發展的今天，數據採集已經被廣泛應用於互聯網及分布式領域，數據採集領域已經發生了重要的變化。首先，分布式控制應用場合中的智能數據採集系統在國內外已經取得了長足的發展。其次，匯流排兼容型數據採集插件的數量不斷增大，與個人計算機兼容的數據採集系統的數量也在增加。國內外各種數據採集機先後問世，將數據採集帶入了一個全新的時代。

數據採集的三大要點：

1. 採集的全面性：採集的數據量足夠大具有分析價值、數據面足夠支撐分析需求。比如查看app的使用情況這一行為，我們需要採集從用戶觸發時的環境信息、會話、以及背後的用戶id，最後需要統計這一行為在某一時段觸發的人數、次數、人均次數、活躍比等。

2. 採集的多維性：數據更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標。比如「查看app的使用情況」這一行為，我們需要採集用戶使用的app的哪些功能、點擊頻率、使用時常、打的app的時間間隔等多個屬性。才能使採集的結果滿足我們的數據分析！

3. 採集的高效性：高效性包含技術執行的高效性、團隊內部成員協同的高效性以及數據分析需求和目標實現的高效性。

數據採集的四大步驟：

1. 明確數據需求：

由於客戶所處行業不同，訴求也就各不一樣。所以首先必須明確客對於數據的最終用途，確定客戶需求。根據客戶所需搜集的數據信息與客戶溝通之後，總結需要收集的欄位。

2.調研數據來源：

根據客戶需求確定數據採集范圍。然後鎖定採集范圍和對採集的數據量進行預估。細化客戶需求，研究採集方向。

3.確定用什麼採集工具、軟體、代碼

面對不同的網站我們只有選擇更加合適的組合才能使採集結果更加有效。

4.確定存儲的方式：

根據採集量的大小對數據儲存的方式進行劃分。比較小的數據，一般使用excel表格存儲；幾千萬的大型數據，選擇資料庫存儲；對於GB級別的數據，就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存儲和處理技術的方法才能做到較好的管理和計算。選擇正確數據存儲的方式使客戶對數據的使用與管理更加便捷。

❸ 數據採集技術是什麼

數據採集技術指完成數據從源端獲取，並傳輸到大數據平台，以供數據治理版、數據服務使用。數據權是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術；突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術；設計質量評估模型，開發數據質量技術。
OceanMind海睿思數據採集包括公開數據採集和採集匯聚工具。
公開數據採集主要偏向於互聯網公開數據的採集、匯聚，公開數據採集是一個靈活、便捷、高效、可擴展的互聯網數據爬蟲系統。可實現利用模板從指定公開網頁上爬取數據，並提供給後續數據處理使用。
採集匯聚工具偏向於持有型數據的採集、匯聚，匯聚工具是可視化數據採集軟體，外部數據通過採集工具將資料庫或文件類型的數據轉換為制定格式的文件（CSV、parquet）存放到指定的FTP路徑，然後通過匯聚工具將FTP傻姑娘的文件匯聚至大數據平台。

❹ 爬蟲技術之數據採集

將頁面用字元的形式分析（正則表達式取出）所有的url存入特點數據結構（如鏈表），然後分別下載鏈表中的url指示的頁面。再分析，再下載，不斷循環。那麼下載的頁面，就是網上的網頁。按一定的演算法索引起來，就是你的數據了。按url轉跳的順序可以分為深度和廣度優先。這是最簡單的一個爬蟲。只要防止無限的循環，（就是一個頁面的url中全部都指向自身，那麼爬蟲就不斷下載一個頁面了）網上的數據最終都可以下載下來。爬蟲就是這個思想。但真正的爬蟲都是有智能的取捨演算法，多隻爬蟲並行採集的復雜系統。

❺ 爬蟲抓取究竟是什麼

就是從網頁中，提取出結構化數據。另外的特點，就是自動化，節省人力。通過訪問網站 然後獲取到你想要的信息。

簡要地說爬蟲抓取的是數據或信息。根據不同的行業及應用，爬蟲所抓取的數據各有不同的偏重，一般來說是業務需要那些數據，那抓取對櫻巧應的數據回來，再經過清洗、轉化等步驟促進業務增長與輔助決策。

抓取目標分類

抓取目標的描述和定義是決定網頁分析演算法與URL搜索策略如何制訂的基礎。而網頁分析演算法和候選URL排序演算法是決定搜索引擎所提供的服務形式和爬蟲網頁抓取行為的關鍵所在。這兩個部分的演算法又是緊密相關的。

現有聚焦爬蟲對抓取目標的描述可分為基於目標網頁特徵、基於目標數據模式和基於領域概念3種。

1、基於目標網頁特徵則凱

基於目標網頁特徵的爬蟲所抓取、存儲並索引的對象一般為網站或網頁。根據種子樣本獲取方式可分為：

（1）預先給定的初始抓取種子樣本。

（2）預先給定的網頁分類目錄和與分類目錄對應的種子樣脊盯鍵本，如Yahoo!分類結構等。

（3）通過用戶行為確定的抓取目標樣例，分為：用戶瀏覽過程中顯示標注的抓取樣本；通過用戶日誌挖掘得到訪問模式及相關樣本。

其中，網頁特徵可以是網頁的內容特徵，也可以是網頁的鏈接結構特徵，等等。

2、基於目標數據模式

基於目標數據模式的爬蟲針對的是網頁上的數據，所抓取的數據一般要符合一定的模式，或者可以轉化或映射為目標數據模式。

3、基於領域概念

另一種描述方式是建立目標領域的本體或詞典，用於從語義角度分析不同特徵在某一主題中的重要程度。

❻ 數據採集是什麼意思

數據採集是指對目標領域、場景的特定原始數據進行採集的過程，採集的數據以圖像類、文本類、語音類、視頻類等非結構化數據為主。從業務流程角度來看，數據採集是AI基礎數據服務行業全流程服務中的「第一步」，採集到的非結構化數據經過清洗與標注，才能被用於機器學習訓練。

❼ 爬取數據是什麼意思

問題一雀困：爬數據 到底是什麼意思 你是指蜘蛛程序抓取網頁么？
通過分析網頁的地址，用程序遍例出你所需要的地址。
通過對網頁HTML標簽的分析，抓取出你所需要的數據。

問題二：簡單講講什麼是「爬數據」 20分 spider程序的工作原理

問題三：有哪些網站用爬蟲爬取能得到很有價值的數據 關鍵是價值 。價值對不同的人有不同的內涵的。
說實話，你要爬數據，幾乎任何一個能看到的web頁面，大部分程序都能給你爬到，打好包，分好類，做成數據表，或資料庫，但這個數據，對我來說真沒有太多用。所以這個問題並沒有多少意義

問題四：如何利用python 爬取知乎上面的數據 #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: Administrator
# @Date: 2015-10-31 15:45:27
# @Last Modified by: Administrator
# @Last Modified time: 2015-11-23 16:57:31
import requests
import sys
import json
import re
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
#獲取到匹配字元的字元串
def find(pattern,test):
finder = re.search(pattern, test)
start = finder.start()
end = finder.end()
return test[start:end-1]
cookies = {
'_ga':'GA1.2.10sdfsdfsdf', '_za':'8d570b05-b0b1-4c96-a441-faddff34',
'q_c1':'23ddd234234',
'_xsrf':'234id':'ZTE3NWY2ZTsdfsdfsdfWM2YzYxZmE=|1446435757|',
'z_c0':'=|14464e234767|',
'__utmt':'1', '__utma':'51854390.109883802f8.1417518721.1447917637.144c7922009.4',
'__utmb':'518542340.4.10.1447922009', '__utmc':'51123390', '__utmz':'5185435454sdf06.1.1.utmcsr=hu|utmcg=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/',
'__utmv':'51854340.1d200-1|2=registration_date=2028=1^3=entry_date=201330318=1'}

headers = {'user-agent':
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) Ap......>>

問題五：如何系統的學習從網上爬取數據，文本，以及分析 說起這個話題，我上半年很重要的一部分工作就是開發了一個大型的分布式爬蟲系統和一個新聞熱點分析工具。因此，你的問題我最有發言權，我簡單說說我的做法，我是把主要的導航網站找來，把它們關於新聞資訊的喊梁網站地址全拿來篩選一遍，選出有代表性的主流媒體網站和地方資訊網站，然後讓爬蟲系統去頃滲念爬取4~5層深度的頁面數據回來做分析測試數據，為避免無關數據干擾和加快爬取速度，我在爬行時，採用正則表達式和關鍵詞過濾鏈接地址和正文內容。數據爬回來後，可用的分析演算法很多，分詞處理後，我一般用聚類演算法、規則關聯演算法這些。

問題六：如何爬取網頁表格數據 用beautifulsoup4
resp = urllib.request.urlopen(yoururl).read().decode(「utf-8」)
soup = bs4.Beautifulsoup(resp)
soup.findall(table, {width: 550})[0]
然後做你想做的就行了。如果不懂語言，直接找某寶中的楚江數據，可以代寫爬蟲，也可以直接讓他們爬取數據。

問題七：爬蟲爬取的頁面，需要登錄之後才能爬取數據，我該怎麼辦 用前嗅的ForeSpider數據採集軟體可以採集登錄後才能採集的數據。在ForeSpider里有一個內置瀏覽器，在里邊打開這個網站，和在瀏覽器上一樣輸入用戶名密碼，登錄上去後就可以了。可以設置自動登錄，下次爬蟲還會自動登錄這個網站。
可以下載個免費版的試試，軟體里有一些免費的模板，里邊有一個登錄的案例。幫助文檔里也有登錄的配置步驟。

問題八：有哪些網站用爬蟲爬取能得到很有價值的數據 一般有一下幾種
一些常用的方法
IP代理
對於IP代理,各個語言的Native Request API都提供的IP代理響應的API, 需要解決的主要就是IP源的問題了.
網路上有廉價的代理IP(1元4000個左右), 我做過簡單的測試, 100個IP中, 平均可用的在40-60左右, 訪問延遲均在200以上.
網路有高質量的代理IP出售, 前提是你有渠道.
因為使用IP代理後, 延遲加大, 失敗率提高, 所以可以將爬蟲框架中將請求設計為非同步, 將請求任務加入請求隊列(RabbitMQ,Kafka,Redis), 調用成功後再進行回調處理, 失敗則重新加入隊列. 每次請求都從IP池中取IP, 如果請求失敗則從IP池中刪除該失效的IP.
Cookies
有一些網站是基於cookies做反爬蟲, 這個基本上就是如 @朱添一 所說的, 維護一套Cookies池
注意研究下目標網站的cookies過期事件, 可以模擬瀏覽器, 定時生成cookies
限速訪問
像開多線程,循環無休眠的的暴力爬取數據, 那真是分分鍾被封IP的事, 限速訪問實現起來也挺簡單(用任務隊列實現), 效率問題也不用擔心, 一般結合IP代理已經可以很快地實現爬去目標內容.
一些坑
大批量爬取目標網站的內容後, 難免碰到紅線觸發對方的反爬蟲機制. 所以適當的告警提示爬蟲失效是很有必有的.
一般被反爬蟲後, 請求返回的HttpCode為403的失敗頁面, 有些網站還會返回輸入驗證碼(如豆瓣), 所以檢測到403調用失敗, 就發送報警, 可以結合一些監控框架, 如Metrics等, 設置短時間內, 告警到達一定閥值後, 給你發郵件,簡訊等.
當然, 單純的檢測403錯誤並不能解決所有情況. 有一些網站比較奇葩, 反爬蟲後返回的頁面仍然是200的(如去哪兒), 這時候往往爬蟲任務會進入解析階段, 解析失敗是必然的. 應對這些辦法, 也只能在解析失敗的時候, 發送報警, 當告警短時間到達一定閥值, 再觸發通知事件.
當然這個解決部分並不完美, 因為有時候, 因為網站結構改變, 而導致解析失敗, 同樣回觸發告警. 而你並不能很簡單地區分, 告警是由於哪個原因引起的.

問題九：網路爬蟲中爬取數據怎麼將概覽和細覽聯系起來 採集過程中一般都是通過URL來關聯

問題十：有哪些網站用爬蟲爬取能得到很有價值的數據 一般有一下幾種 一些常用的方法 IP代理 對於IP代理,各個語言的Native Request API都提供的IP代理響應的API, 需要解決的主要就是IP源的問題了. 網路上有廉價的代理IP(1元4000個左右), 我做過簡單的測試, 100個IP中, 平均可用的在40-60左右, 訪問延遲均在200以上. 網路有高質量的代理IP出售, 前提是你有渠道. 因為使用IP代理後, 延遲加大, 失敗率提高, 所以可以將爬蟲框架中將請求設計為非同步, 將請求任務加入請求隊列(RabbitMQ,Kafka,Redis), 調用成功後再進行回調處理, 失敗則重新加入隊列. 每次請求都從IP池中取IP, 如果請求失敗則從IP池中刪除該失效的IP. Cookies 有一些網站是基於cookies做反爬蟲, 這個基本上就是如 @朱添一 所說的, 維護一套Cookies池 注意研究下目標網站的cookies過期事件, 可以模擬瀏覽器, 定時生成cookies 限速訪問 像開多線程,循環無休眠的的暴力爬取數據, 那真是分分鍾被封IP的事, 限速訪問實現起來也挺簡單(用任務隊列實現), 效率問題也不用擔心, 一般結合IP代理已經可以很快地實現爬去目標內容. 一些坑 大批量爬取目標網站的內容後, 難免碰到紅線觸發對方的反爬蟲機制. 所以適當的告警提示爬蟲失效是很有必有的. 一般被反爬蟲後, 請求返回的HttpCode為403的失敗頁面, 有些網站還會返回輸入驗證碼(如豆瓣), 所以檢測到403調用失敗, 就發送報警, 可以結合一些監控框架, 如Metrics等, 設置短時間內, 告警到達一定閥值後, 給你發郵件,簡訊等. 當然, 單純的檢測403錯誤並不能解決所有情況. 有一些網站比較奇葩, 反爬蟲後返回的頁面仍然是200的(如去哪兒), 這時候往往爬蟲任務會進入解析階段, 解析失敗是必然的. 應對這些辦法, 也只能在解析失敗的時候, 發送報警, 當告警短時間到達一定閥值, 再觸發通知事件. 當然這個解決部分並不完美, 因為有時候, 因為網站結構改變, 而導致解析失敗, 同樣回觸發告警. 而你並不能很簡單地區分, 告警是由於哪個原因引起的.

❽ 什麼是網站數據抓取什麼是

在互聯網路的時代，信息如同大海般沒有邊際。甚至我們獲取信息的方法已經發生改變：從傳統的翻書查字典，繼而變成通過搜索引擎進行檢索。我們從信息匱乏的時代一下子走到了信息極大豐富今天。

在今天，困擾我們的問題不是信息太少，而是太多，多得讓你無從分辨，無從選擇。因此，提供一個能夠自動在互聯網上抓取數據，並自動分揀、分析的工具有非常重要的意義。

我們通過傳統的搜索引擎所獲得的信息，通常是通過網頁的形式所展現的，這樣的信息人工閱讀起來自然親切，但計算機卻很難進行加工和再利用。而且檢索到的信息量太大，我們很難在大量的檢索結果中抽取出我們最需要的信息。採用自動識別關鍵詞技術，將你需要的信息從海量的信息中篩選出來。就是數據抓取

❾ 數據爬取與分析是什麼

數據爬取與分析枝絕告是指從網猛明宏譽絡或其他數據源中檢索、抓取數據，並對其進行分析和探索，以獲取有價值的信息的過程。