数据采集: 如何自动进行数据采集?
优采云 发布时间: 2020-08-06 00:01在上一节中
例如,您进行定量投资,根据大数据预测未来库存波动,并根据预测结果进行交易. 您现在可以获取过去库存的所有历史数据. 您可以基于这些数据构建具有较高预测率的数据分析系统吗?
实际上,如果您仅具有库存历史数据,您仍然无法理解为什么库存会急剧波动. 例如,当时可能是SARS流行病,或者某个地区爆发了战争. 这些重大的社会事件对股票的影响也很大.
因此,我们需要考虑数据的趋势受多维影响. 在确保数据质量的同时,我们需要通过多源数据采集来采集尽可能多的数据维,以便获得高质量的数据挖掘结果.
那么,从数据采集的角度来看,那里有哪些数据源?我将数据源分为以下四类.
这四种类型的数据源包括: 打开数据源,搜寻器搜寻,传感器和日志采集. 他们有自己的特点.
开放数据源通常是行业特定的数据库. 例如,美国人口普查局已发布有关美国人口信息,区域分布和教育的数据. 除政府外,公司和大学还将开放相应的大数据. 在这方面,北美表现相对较好. 在国内,贵州已进行了许多大胆尝试,建立了云平台,并逐年开放了旅游,交通,商业等领域的数据量.
请注意,许多研究都是基于开放数据源的,否则每年将不会发表太多论文,并且每个人都需要相同的数据集来比较算法的质量.
爬网程序爬网通常用于特定的网站或应用程序. 如果我们要抓取特定的网站数据,例如购物网站上的购物评论,则需要做特定的抓取工具.
第三种数据源是传感器,它们基本上采集物理信息. 例如,图像,视频或物体的速度,热量和压力.
最后,采集日志,这是对用户操作进行计数. 我们可以在前端埋入点,在后端采集脚本和统计信息,以分析网站访问和使用瓶颈.
我知道数据源有四种类型,您如何采集这些数据?
如何使用开放数据源
首先让我们看一下开放数据源并教给您一种方法. 可以从两个维度来考虑开放数据源,一个是单位的维度,例如政府,企业和大学. 另一个是行业方面,例如运输和金融. ,能源等领域. 在这方面,国外开放数据源的表现要好于国内开放数据源. 当然,近年来,越来越多的国内政府和大学正在使用开放数据源. 一方面,它为社会服务,另一方面,它自身的影响力也会越来越大.
例如,下表列出了单位尺寸的数据源.
因此,如果您想在特定领域(例如金融领域)中查找数据源,则可以基本上检查政府,大学和企业是否具有开放数据源. 当然,您也可以直接搜索财务开放数据源.
如何使用搜寻器进行搜寻
爬网程序爬网应该是最常见的要求,例如,您想要餐厅的评估数据. 当然,应该注意版权问题,并且许多网站还具有防爬机制.
最直接的方法是使用Python编写搜寻器代码,当然前提是您需要了解Python的基本语法. 另外,PHP也可以用作搜寻器,但是它的功能不如Python完善,尤其是在涉及多线程操作时.
在Python搜寻器中,基本上有三个过程.
使用请求对内容进行爬网. 我们可以使用Requests库来获取Web信息. 可以说Requests库是Python搜寻器的强大工具,即Python的HTTP库. 通过此库从网页爬网数据非常方便,并且可以节省很多时间. 使用XPath解析内容. XPath是XML Path(XML路径语言)的缩写. 它是一种用于确定XML文档某一部分位置的语言,在开发中通常用作小型查询语言. XPath可以按元素和属性执行位置索引. 使用熊猫保存数据. Pandas是一种高级数据结构,可简化数据分析. 我们可以使用Pandas保存抓取的数据. 最后,它通过Pandas写入XLS或MySQL等数据库.
请求,XPath和Pandas是Python的三个强大工具. 当然,有许多强大的Python搜寻器工具,例如Selenium,PhantomJS或Puppteteer的无头模式.
此外,我们也可以不进行编程就爬网信息. 这是三种常用的抓取工具.
优采云采集器
Youcai Cloud Collector已有13年的历史,并且是一个资深的采集工具. 它不仅可以用作爬网工具,还可以用于数据清理,数据分析,数据挖掘和可视化. 数据源适用于大多数网页,并且可以通过采集规则对网页上可见的所有内容进行爬网.
优采云
优采云也是著名的采集工具. 它有两个版本,一个是免费采集模板,另一个是云采集(付费).
免费采集模板实际上是内容采集规则. 它可以通过包括电子商务,生活服务,社交媒体和论坛在内的网站进行采集,使用非常方便. 当然,您也可以自己定制任务.
那么什么是云采集?也就是说,配置采集任务时,可以将其移交给优采云的云中进行采集. 优采云共有5,000台服务器,它们通过云中的多个节点同时进行采集,并且采集速度远远超过本地采集. 此外,可以自动切换多个IP,以避免IP被阻止并影响采集.
已经完成工程项目的学生应该能够意识到云采集太方便了. 在许多情况下,自动IP交换和云采集是自动采集的关键.