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大數(shù)據(jù):什么是Web數(shù)據(jù)采集?為何如此重要?

企業(yè)有效地獲取網(wǎng)上有用的信息并充分利用對于業(yè)務(wù)決策至關(guān)重要。但是,當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)上有超過20億個(gè)網(wǎng)頁,手動(dòng)收集大數(shù)據(jù)是不可行的。最簡單的解決方案:網(wǎng)頁抓取。?

什么是Web 數(shù)據(jù)采集?

Web 數(shù)據(jù)采集是從網(wǎng)站獲取大量公共數(shù)據(jù)的技術(shù),并將采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為客戶想要的格式,比如HTML,CSV,Excel,JSON,Txt等等。在Web采集過程主要包括3個(gè)部分:

  • 通過HTML網(wǎng)站解析
  • 提取所需數(shù)據(jù)
  • 儲(chǔ)存數(shù)據(jù)

Dyson 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)適用于多源數(shù)據(jù)采集,需要定制化開發(fā)并私有化部署的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。系統(tǒng)提供從數(shù)據(jù)采集,爬蟲撰寫,任務(wù)調(diào)度,數(shù)據(jù)清洗合并到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)一站式服務(wù)。

數(shù)據(jù)采集特點(diǎn)

數(shù)據(jù)自動(dòng)化采集

手動(dòng)復(fù)制和粘貼數(shù)據(jù)絕對是一件痛苦的事情。實(shí)際上,當(dāng)一個(gè)人需要定期從數(shù)百萬個(gè)網(wǎng)頁中提取數(shù)據(jù)時(shí),根本不可能復(fù)制/粘貼大量數(shù)據(jù)。采用專業(yè)的采集系統(tǒng)(比如Dyson 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng))定制部署好程序后,Web數(shù)據(jù)采集可以在零人為因素的情況下自動(dòng)采集數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)采集海量

利用計(jì)算機(jī)群集的存儲(chǔ)和計(jì)算能力。它不僅在性能上有所擴(kuò)展,而且其處理傳入的大量數(shù)據(jù)流的能力也相應(yīng)提高。

計(jì)算實(shí)時(shí)

用戶可以從任何的網(wǎng)站上獲取任何數(shù)據(jù),無論是靜態(tài)的還是動(dòng)態(tài)的頁面,獲取數(shù)據(jù)都變得十分輕松便捷。同時(shí)可采集歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)采集增量數(shù)據(jù)、采集頻次任意設(shè)置。

存儲(chǔ)全流程

Dyson 提供全流程定制化采集服務(wù),從數(shù)據(jù)源獲取到數(shù)據(jù)輸出,并提供數(shù)據(jù)治理、清洗、合并、分析,以便將數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和 重組,將非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并將網(wǎng)頁信息重新組織為可展示的格式。?

從網(wǎng)絡(luò)上抓取的數(shù)據(jù)有哪些用處呢?

產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)采集與趨勢監(jiān)控

在商業(yè)世界中,那些看得最遠(yuǎn)(最準(zhǔn)確)的人是最有可能贏得競爭機(jī)會(huì),產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)使公司能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測市場趨勢的未來。

比如肉桂產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺,采集的數(shù)據(jù)包括了肉桂產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)、資源環(huán)境數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、綜合管理數(shù)據(jù)、國際產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、價(jià)格數(shù)據(jù)、政策數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、加工數(shù)據(jù)、倉儲(chǔ)物流數(shù)據(jù)、外貿(mào)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、生產(chǎn)資料數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)在內(nèi)的14大數(shù)據(jù)源確保了肉桂從種植到生產(chǎn)在到銷售的全產(chǎn)業(yè)鏈信息的收集。這些數(shù)據(jù)主要來源于國家農(nóng)業(yè)局?jǐn)?shù)據(jù)、國家統(tǒng)計(jì)局、工商局、海關(guān)進(jìn)出口數(shù)據(jù)和其他第三方的門戶網(wǎng)站。產(chǎn)業(yè)全景圖、精深加工、市場消費(fèi)、市場價(jià)格、產(chǎn)銷監(jiān)測預(yù)警、品牌排行等幾個(gè)模塊對肉桂產(chǎn)業(yè)進(jìn)行全面的預(yù)警監(jiān)測,為企業(yè)/政府管理者提供最權(quán)威的決策支撐。

新聞監(jiān)控?

每分鐘,全球都會(huì)產(chǎn)生大量新聞。無論是涉及政治丑聞、自然災(zāi)害還是流行性的傳播疾病,任何人都要閱讀來自不同來源的每條新聞都是不切實(shí)際的。Web抓取可以及時(shí)地從官方和非官方來源抓取新聞、公告和其他相關(guān)數(shù)據(jù)。?

新聞監(jiān)控有助于采集全球發(fā)生的重要事件,并幫助政府立即應(yīng)對緊急情況。例如,在2020年新型冠狀病毒(SARS-CoV-2)爆發(fā)期間,確診病例、可疑感染和死亡人數(shù)的數(shù)量不斷變化。研究人員可以從中國政府官方網(wǎng)站實(shí)時(shí)抓取感染與死亡數(shù)據(jù),以進(jìn)一步研究和分析。而且,當(dāng)生成無數(shù)的報(bào)告和謠言時(shí),政府能夠迅速發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上的謠言并加以澄清,從而減少了不必要的恐慌甚至社會(huì)混亂的可能性。

比如企業(yè)輿情資訊平臺為用戶在公開網(wǎng)絡(luò)中深度采集不同產(chǎn)業(yè)和相關(guān)企業(yè)的基本企業(yè)、財(cái)務(wù)信息、新聞資訊、司法數(shù)據(jù)、重大人事變動(dòng)信息及發(fā)生的重大事件等信息, 并進(jìn)行整理、分析出有價(jià)值數(shù)據(jù),最后再對整理出來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與展示。通過使用該平臺,用戶能快捷、直觀地了解所關(guān)注的全面的企業(yè)數(shù)據(jù)信息,為總集團(tuán)建設(shè)多產(chǎn)業(yè)化發(fā)展提供有力支撐。

競爭對手監(jiān)控

為了掌握競爭對手的策略,企業(yè)需要從競爭對手那里獲取最新數(shù)據(jù)。這有助于提供有關(guān)定價(jià)、廣告、社交媒體策略等方面的見解。?例如,在電子商務(wù)行業(yè)中,在線商店從事者諸如Amazon?,Bestbuy?,eBay和AliExpress之類的網(wǎng)站收集產(chǎn)品信息,例如賣方、圖像和價(jià)格。這樣,他們可以獲得第一手的市場信息并相應(yīng)地調(diào)整其業(yè)務(wù)策略。

社交媒體情緒分析

如今,幾乎每個(gè)人在社交媒體平臺上至少擁有一個(gè)帳戶。這些平臺不僅使我們彼此聯(lián)系,而且還為我們提供了自由發(fā)表意見的自由空間。我們習(xí)慣于在網(wǎng)上評論諸如人、產(chǎn)品、品牌和廣告活動(dòng)之類的東西。因此,可采集評論并分析其情緒,以幫助更好地理解公眾意見。?情感分析也可使企業(yè)知道客戶對他們的喜歡或不滿意的地方,從而幫助他們改善產(chǎn)品或客戶服務(wù)。

酒店餐飲店等開店位置時(shí)間策略

比如酒店與餐飲業(yè):酒店顧問從在線旅行社收集酒店的基本信息,例如價(jià)格、房型、設(shè)施、位置,以了解該地區(qū)的一般市場價(jià)格。從而他們可以改善現(xiàn)有酒店的策略或制定啟動(dòng)新酒店的策略。他們還會(huì)抓取酒店評論并進(jìn)行情感分析,以了解客戶對他們的住宿體驗(yàn)。

結(jié)論

以上只是一些 Web 數(shù)據(jù)采集在不同行業(yè)的用處。如果需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集,就會(huì)遇上數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、無法獲取到想要的數(shù)據(jù)等問題,此時(shí)就需要專業(yè)的數(shù)據(jù)采集服務(wù)商進(jìn)行定制化數(shù)據(jù)采集。Dyson 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是針對定制化大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集的一站式解決方案,主要賦能政企網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)監(jiān)管監(jiān)測,以及產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、大型企業(yè)類輿情和數(shù)據(jù)采集分析。

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