数据收集数据爬取是什么意思

❶ 爬数据 到底是什么意思

通俗的讲，爬虫就是通过程序来获取我们需要的网站上的内容信息，比如文字、视频、图片等数据。

❷ 什么是数据采集

什么是数据采集

数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。

在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。

数据采集的三大要点：

1. 采集的全面性：采集的数据量足够大具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。比如查看app的使用情况这一行为，我们需要采集从用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。

2. 采集的多维性：数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。比如“查看app的使用情况”这一行为，我们需要采集用户使用的app的哪些功能、点击频率、使用时常、打的app的时间间隔等多个属性。才能使采集的结果满足我们的数据分析！

3. 采集的高效性：高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。

数据采集的四大步骤：

1. 明确数据需求：

由于客户所处行业不同，诉求也就各不一样。所以首先必须明确客对于数据的最终用途，确定客户需求。根据客户所需搜集的数据信息与客户沟通之后，总结需要收集的字段。

2.调研数据来源：

根据客户需求确定数据采集范围。然后锁定采集范围和对采集的数据量进行预估。细化客户需求，研究采集方向。

3.确定用什么采集工具、软件、代码

面对不同的网站我们只有选择更加合适的组合才能使采集结果更加有效。

4.确定存储的方式：

根据采集量的大小对数据储存的方式进行划分。比较小的数据，一般使用excel表格存储；几千万的大型数据，选择数据库存储；对于GB级别的数据，就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存储和处理技术的方法才能做到较好的管理和计算。选择正确数据存储的方式使客户对数据的使用与管理更加便捷。

❸ 数据采集技术是什么

数据采集技术指完成数据从源端获取，并传输到大数据平台，以供数据治理版、数据服务使用。数据权是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。
OceanMind海睿思数据采集包括公开数据采集和采集汇聚工具。
公开数据采集主要偏向于互联网公开数据的采集、汇聚，公开数据采集是一个灵活、便捷、高效、可扩展的互联网数据爬虫系统。可实现利用模板从指定公开网页上爬取数据，并提供给后续数据处理使用。
采集汇聚工具偏向于持有型数据的采集、汇聚，汇聚工具是可视化数据采集软件，外部数据通过采集工具将数据库或文件类型的数据转换为制定格式的文件（CSV、parquet）存放到指定的FTP路径，然后通过汇聚工具将FTP傻姑娘的文件汇聚至大数据平台。

❹ 爬虫技术之数据采集

将页面用字符的形式分析（正则表达式取出）所有的url存入特点数据结构（如链表），然后分别下载链表中的url指示的页面。再分析，再下载，不断循环。那么下载的页面，就是网上的网页。按一定的算法索引起来，就是你的数据了。按url转跳的顺序可以分为深度和广度优先。这是最简单的一个爬虫。只要防止无限的循环，（就是一个页面的url中全部都指向自身，那么爬虫就不断下载一个页面了）网上的数据最终都可以下载下来。爬虫就是这个思想。但真正的爬虫都是有智能的取舍算法，多只爬虫并行采集的复杂系统。

❺ 爬虫抓取究竟是什么

就是从网页中，提取出结构化数据。另外的特点，就是自动化，节省人力。通过访问网站 然后获取到你想要的信息。

简要地说爬虫抓取的是数据或信息。根据不同的行业及应用，爬虫所抓取的数据各有不同的偏重，一般来说是业务需要那些数据，那抓取对樱巧应的数据回来，再经过清洗、转化等步骤促进业务增长与辅助决策。

抓取目标分类

抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。

现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。

1、基于目标网页特征则凯

基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为：

（1）预先给定的初始抓取种子样本。

（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样脊盯键本，如Yahoo!分类结构等。

（3）通过用户行为确定的抓取目标样例，分为：用户浏览过程中显示标注的抓取样本；通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。

其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。

2、基于目标数据模式

基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。

3、基于领域概念

另一种描述方式是建立目标领域的本体或词典，用于从语义角度分析不同特征在某一主题中的重要程度。

❻ 数据采集是什么意思

数据采集是指对目标领域、场景的特定原始数据进行采集的过程，采集的数据以图像类、文本类、语音类、视频类等非结构化数据为主。从业务流程角度来看，数据采集是AI基础数据服务行业全流程服务中的“第一步”，采集到的非结构化数据经过清洗与标注，才能被用于机器学习训练。

❼ 爬取数据是什么意思

问题一雀困：爬数据 到底是什么意思 你是指蜘蛛程序抓取网页么？
通过分析网页的地址，用程序遍例出你所需要的地址。
通过对网页HTML标签的分析，抓取出你所需要的数据。

问题二：简单讲讲什么是“爬数据” 20分 spider程序的工作原理

问题三：有哪些网站用爬虫爬取能得到很有价值的数据 关键是价值 。价值对不同的人有不同的内涵的。
说实话，你要爬数据，几乎任何一个能看到的web页面，大部分程序都能给你爬到，打好包，分好类，做成数据表，或数据库，但这个数据，对我来说真没有太多用。所以这个问题并没有多少意义

问题四：如何利用python 爬取知乎上面的数据 #!/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')
#获取到匹配字符的字符串
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......>>

问题五：如何系统的学习从网上爬取数据，文本，以及分析 说起这个话题，我上半年很重要的一部分工作就是开发了一个大型的分布式爬虫系统和一个新闻热点分析工具。因此，你的问题我最有发言权，我简单说说我的做法，我是把主要的导航网站找来，把它们关于新闻资讯的喊梁网站地址全拿来筛选一遍，选出有代表性的主流媒体网站和地方资讯网站，然后让爬虫系统去顷渗念爬取4~5层深度的页面数据回来做分析测试数据，为避免无关数据干扰和加快爬取速度，我在爬行时，采用正则表达式和关键词过滤链接地址和正文内容。数据爬回来后，可用的分析算法很多，分词处理后，我一般用聚类算法、规则关联算法这些。

问题六：如何爬取网页表格数据 用beautifulsoup4
resp = urllib.request.urlopen(yoururl).read().decode(“utf-8”)
soup = bs4.Beautifulsoup(resp)
soup.findall(table, {width: 550})[0]
然后做你想做的就行了。如果不懂语言，直接找某宝中的楚江数据，可以代写爬虫，也可以直接让他们爬取数据。

问题七：爬虫爬取的页面，需要登录之后才能爬取数据，我该怎么办 用前嗅的ForeSpider数据采集软件可以采集登录后才能采集的数据。在ForeSpider里有一个内置浏览器，在里边打开这个网站，和在浏览器上一样输入用户名密码，登录上去后就可以了。可以设置自动登录，下次爬虫还会自动登录这个网站。
可以下载个免费版的试试，软件里有一些免费的模板，里边有一个登录的案例。帮助文档里也有登录的配置步骤。

问题八：有哪些网站用爬虫爬取能得到很有价值的数据 一般有一下几种
一些常用的方法
IP代理
对于IP代理,各个语言的Native Request API都提供的IP代理响应的API, 需要解决的主要就是IP源的问题了.
网络上有廉价的代理IP(1元4000个左右), 我做过简单的测试, 100个IP中, 平均可用的在40-60左右, 访问延迟均在200以上.
网络有高质量的代理IP出售, 前提是你有渠道.
因为使用IP代理后, 延迟加大, 失败率提高, 所以可以将爬虫框架中将请求设计为异步, 将请求任务加入请求队列(RabbitMQ,Kafka,Redis), 调用成功后再进行回调处理, 失败则重新加入队列. 每次请求都从IP池中取IP, 如果请求失败则从IP池中删除该失效的IP.
Cookies
有一些网站是基于cookies做反爬虫, 这个基本上就是如 @朱添一 所说的, 维护一套Cookies池
注意研究下目标网站的cookies过期事件, 可以模拟浏览器, 定时生成cookies
限速访问
像开多线程,循环无休眠的的暴力爬取数据, 那真是分分钟被封IP的事, 限速访问实现起来也挺简单(用任务队列实现), 效率问题也不用担心, 一般结合IP代理已经可以很快地实现爬去目标内容.
一些坑
大批量爬取目标网站的内容后, 难免碰到红线触发对方的反爬虫机制. 所以适当的告警提示爬虫失效是很有必有的.
一般被反爬虫后, 请求返回的HttpCode为403的失败页面, 有些网站还会返回输入验证码(如豆瓣), 所以检测到403调用失败, 就发送报警, 可以结合一些监控框架, 如Metrics等, 设置短时间内, 告警到达一定阀值后, 给你发邮件,短信等.
当然, 单纯的检测403错误并不能解决所有情况. 有一些网站比较奇葩, 反爬虫后返回的页面仍然是200的(如去哪儿), 这时候往往爬虫任务会进入解析阶段, 解析失败是必然的. 应对这些办法, 也只能在解析失败的时候, 发送报警, 当告警短时间到达一定阀值, 再触发通知事件.
当然这个解决部分并不完美, 因为有时候, 因为网站结构改变, 而导致解析失败, 同样回触发告警. 而你并不能很简单地区分, 告警是由于哪个原因引起的.

问题九：网络爬虫中爬取数据怎么将概览和细览联系起来 采集过程中一般都是通过URL来关联

问题十：有哪些网站用爬虫爬取能得到很有价值的数据 一般有一下几种 一些常用的方法 IP代理 对于IP代理,各个语言的Native Request API都提供的IP代理响应的API, 需要解决的主要就是IP源的问题了. 网络上有廉价的代理IP(1元4000个左右), 我做过简单的测试, 100个IP中, 平均可用的在40-60左右, 访问延迟均在200以上. 网络有高质量的代理IP出售, 前提是你有渠道. 因为使用IP代理后, 延迟加大, 失败率提高, 所以可以将爬虫框架中将请求设计为异步, 将请求任务加入请求队列(RabbitMQ,Kafka,Redis), 调用成功后再进行回调处理, 失败则重新加入队列. 每次请求都从IP池中取IP, 如果请求失败则从IP池中删除该失效的IP. Cookies 有一些网站是基于cookies做反爬虫, 这个基本上就是如 @朱添一 所说的, 维护一套Cookies池 注意研究下目标网站的cookies过期事件, 可以模拟浏览器, 定时生成cookies 限速访问 像开多线程,循环无休眠的的暴力爬取数据, 那真是分分钟被封IP的事, 限速访问实现起来也挺简单(用任务队列实现), 效率问题也不用担心, 一般结合IP代理已经可以很快地实现爬去目标内容. 一些坑 大批量爬取目标网站的内容后, 难免碰到红线触发对方的反爬虫机制. 所以适当的告警提示爬虫失效是很有必有的. 一般被反爬虫后, 请求返回的HttpCode为403的失败页面, 有些网站还会返回输入验证码(如豆瓣), 所以检测到403调用失败, 就发送报警, 可以结合一些监控框架, 如Metrics等, 设置短时间内, 告警到达一定阀值后, 给你发邮件,短信等. 当然, 单纯的检测403错误并不能解决所有情况. 有一些网站比较奇葩, 反爬虫后返回的页面仍然是200的(如去哪儿), 这时候往往爬虫任务会进入解析阶段, 解析失败是必然的. 应对这些办法, 也只能在解析失败的时候, 发送报警, 当告警短时间到达一定阀值, 再触发通知事件. 当然这个解决部分并不完美, 因为有时候, 因为网站结构改变, 而导致解析失败, 同样回触发告警. 而你并不能很简单地区分, 告警是由于哪个原因引起的.

❽ 什么是网站数据抓取什么是

在互联网络的时代，信息如同大海般没有边际。甚至我们获取信息的方法已经发生改变：从传统的翻书查字典，继而变成通过搜索引擎进行检索。我们从信息匮乏的时代一下子走到了信息极大丰富今天。

在今天，困扰我们的问题不是信息太少，而是太多，多得让你无从分辨，无从选择。因此，提供一个能够自动在互联网上抓取数据，并自动分拣、分析的工具有非常重要的意义。

我们通过传统的搜索引擎所获得的信息，通常是通过网页的形式所展现的，这样的信息人工阅读起来自然亲切，但计算机却很难进行加工和再利用。而且检索到的信息量太大，我们很难在大量的检索结果中抽取出我们最需要的信息。采用自动识别关键词技术，将你需要的信息从海量的信息中筛选出来。就是数据抓取

❾ 数据爬取与分析是什么

数据爬取与分析枝绝告是指从网猛明宏誉络或其他数据源中检索、抓取数据，并对其进行分析和探索，以获取有价值的信息的过程。