作者:探碼科技, 原文鏈接: http://nbbskj.com/web-bigdata/545
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。
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 :
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。
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;
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。
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:
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”。
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:
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。
? ? ? ? ? ? ? ? ?探碼Web數據源采集分析系統
? ? ? ? ? ? ? ??一款基于探碼Web數據清洗系統的研發與介紹
?
?