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          ???關于無關第三方假冒我司名義進行電信網絡詐騙的聲明 ?

          如何選擇正確的數據采集方式,從而使你的數據分析更加精準!

          數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析,提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析使我們的決策更加的科學性!

          然而現在很多數據分析中存在普遍的問題:存在很多低質量的數據最后導致數據分析結果較低,正如前美國首席數據科學家DJ Patil所說:“不過分的說:任何數據項目中80%的工作都在采集清理數據?!比绻麩o法采集高質量的數據資源,再先進的分析算法都是白搭。

          探碼科技作為成都本土的Daas(數據及服務)公司致力幫助企業實現數據資產化運營。我們為您提供干凈,結構化和有組織的web數據,以便您的數據分析盡可能準確。但與此同時,我們希望給您傳輸一些web數據采集的一些知識,避免您在數據采集過程中產生低質量的數據。


          爬蟲采集的方法

          我們絕大多數人每天都使用網絡 - 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,當從網絡上獲取數據用于分析或研究目的時,則需要以更技術性的方式查看Web內容 - 將其拆分為由其組成的構建塊,然后將它們重新組合為結構化的,機器可讀數據集。通常文本Web內容轉換為數據分為以下三個基本步驟 :

          爬蟲

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

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

          解析

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

          存儲和檢索

          最后,在獲得所需的數據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據存儲在數據庫或集群中,然后創建一個允許用戶可及時查找相關數據集或提取的功能。


          當我們已經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據的各種工具與技術了。數據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絡爬蟲,抓取您需要的任何數據并根據需要隨時運行(這種需要您的公司有了解爬蟲技術的人才)。

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

          這使您可以根據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站(范圍相對較?。?。

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


          用于臨時分析的抓取工具

          另一種常用技術是購買商業抓取工具,抓取工具消除了DIY方法的一些復雜性,但是,它們仍然最適合于特定項目 - 即在特定時間間隔內抓取特定網站。

          如果您正在尋求設置更大規模的操作,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,因為頻繁的數據刷新率以及對大量數據集的輕松訪問,會遇到以下幾種問題:

          • 根據定義,網絡抓取工具只從您“指向”它們的任何網站獲取數據。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據 - 例如,在媒體監控用例中,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建的,并且在識別和解析數據以用于分析用途方面通常具有非常高級的功能。然而,這通常體現在基于所抓取取的網站數量的定價模型中 - 導致較大項目的成本膨脹。
          • 開發人員開銷仍然以管理已爬網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據,因此您將無法訪問歷史數據。

          商用抓取工具為臨時項目提供了較好的技術支持,提供了從特定網站獲取和解析數據的高度復雜方法。但是,在為萬維網構建全面的數據采集解決方案時,它們的可擴展性和可行性較低;這時你就需要更加強大的“數據抓取服務”。

          DaaS服務商提供的Web服務

          第三種你將不需要進行數據爬取和分析的工作,由專業的數據服務(DaaS)提供商為你全權負責。在此模型中,您將獲取由DaaS提供商提取的清晰,結構化和有組織的數據,使您能夠跳過構建或購買自己的提取基礎架構的整個過程,并專注于您正在開發的分析,研究或產品。

          但是,對于大型操作,Web數據即服務在規模和易于開發方面提供了幾個獨特的優勢:

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

          這些優勢使Web數據及服務-成為媒體監控,財務分析,網絡安全,文本分析以及需要快速訪問更新頻繁數據源的最佳解決方案。

          除了更多結構化數據的提供之外,我們還為企業和組織提供更多另類數據,以應用預測分析,從而使您做出更明智的投資決策。

          相關閱讀:Web數據集成:徹底改變您使用網絡數據的方式

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