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  • 10种AI训练数据采集工具排行榜12种文本数据采集方法1、目前常用的12种数据网站2、如何写Python爬虫:3、人生第一个 爬虫代码示例:另外: 12种文本数据采集方法 如何收集文本数据,来实现数据分析、数据训练、数据...

    12种文本数据采集方法

    如何收集文本数据,来实现数据分析、数据训练、数据拓客使用,是目前所有人面临的一个技术问题。如果市场上有个技术或者有个工具可以聚合这些数据的话,我觉得将会促进大数据+AI的发展。数据采集根据采集数据的类型可以分为不同的方式,主要方式有:传感器采集、爬虫、录入。对于新闻资讯类、行业互联网和政府开放的数据,可以通过编写网络爬虫,设置好数据源后进行有目标性的爬取数据。下面是我对除了文本数据外,把平时大家接用比较多各种数据源的网址、开放类型、采集方法进行整理分类,希望可以帮助到大家快速找到时候自己的方法。

    1、目前常用的12种数据网站

    名称种类网址公开方式获取方式
    工商网工商信息http://www.gsxt.gov.cn工商局免费公示1.通过自己写python爬虫,自动爬取(需要采用图像识别技术识别处理验证码)2.通过下载近探拓客这种工具自动采集3.通过调用百度 阿里云那种接口付费
    天眼查网工商信息http://www.tianyancha.com免费查询会员收费下载1.通过注册会员付费下载2.通过写爬虫采集(模拟VIP登录技术,可以用pythonselenium等技术采集)
    企查查网工商信息http://www.qichacha.com免费查询会员收费下载1.通过注册会员付费下载2.通过写爬虫采集(模拟VIP登录技术,可以用python、selenium等技术采集)
    企信宝网工商信息https://www.qixin.com/免费查询会员收费下载1.通过注册会员付费下载2.通过写爬虫采集(模拟VIP登录技术,可以用python、selenium等技术采集)
    淘宝网电商信息http://www.taobao.com开放搜索1.这种只有通过自己写爬虫代码采集,可以用python、selenium等技术采集
    虎赢工商信息电商信息外贸信息行业信息http://data.itdakaedu.com数据库打包查询1.可以通过近探拓客工具直接下载2.通过接口调取
    天猫电商信息https://www.tmall.com/开放搜索1.这种只有通过自己写爬虫代码采集,可以用python、selenium等技术采集
    美团网外卖信息https://www.meituan.com/开放搜索1.这种只有通过自己写爬虫代码采集,可以用python、selenium等技术采集
    商标网商标信息http://sbj.cnipa.gov.cn/商标局免费公开1.自己用python写代码采集(需要处理反爬)2.下载近探拓客这些工具下载3.可以调取像虎赢、阿里、京东云接口付费下载
    专利网专利信息https://www.cnipa.gov.cn/知识产权局免费公开1.可自己写python爬虫采集2.可以调取像虎赢接口付费下载
    58网租房信息http://www.58.com公开搜索1.通过自己写python爬虫可实现采集2.虎赢postMan工具也可以采集
    智联网招聘信息http://www.zhaopin.com公开搜索1.通过自己写爬虫可实现采集

    2、如何写Python爬虫:

    下面给大家提供我们用python采集数据时候,需要安装的环境和如何写一个python爬虫给大家做个详细介绍。
    (1)爬虫的流程描述:
    爬虫就是通过模拟人打开浏览器方式去打开网站 然后把网页的数据采集下来,只是人通过浏览器打开网页比较慢,比如您打开1万页的数据,估计需要1天时间,但是爬虫是代码自己循环打开,估计就10秒钟就扫描网了,所以爬虫其实没有什么高难度,就是通过代码技术解决人力效率问题
    (2)爬虫需要解决问题:
    因为爬虫是模仿人的行为像操作浏览器一样去打开网站,但是毕竟不是人的真实行为,他打开网站的速度太卡,会被网站的反爬机制识别出来是机器访问,就会进行拦截或者屏蔽,所以您在写爬虫打开某个网站的时候估计就会面临 IP被封或者出现验证码 或者出现需要vip登录。这个就是所有爬虫必须要解决的三座大山。其实要解决这个很简单, 就采用代理IP池解决封IP,采用图像识别进行验证码处理,采用模拟登录cookie池解决需要账号登录问题。
    (3)写爬虫需要安装的环境和工具:
    1 安装 selenium工具(专门模仿浏览器的)
    2 安装python3.7
    3 安装 xml 库 (python解析网页时候用的)
    4 安装 bs4 (解析网页数据用)
    5 安装 request (模拟请求网站的时候 核心库)

    3、人生第一个 爬虫代码示例:

    当您安装完上面基本的爬虫环境和工具后,我们可以开始一个用request方法采集天眼的试一试。

    from bs4 import BeautifulSoup
    import os
    import requests
    #定义您要爬取哪个网站
    url = 'http://www.tianyancha.com'
    #开始采集这个地址
    data = requests.get(url)
    #打印看看采集结果
    print(data.text)
    #后面就是 通过bs4解析网页结构 得到数据即可
    Print(data)
    

    另外:

    这只是简单第一步request示例代码,高级的爬虫架构还有 scrapy、cookie池搭建、代理IP池搭建、分布式多进程等、,像这种采集微信、微信加人、商标、工商、专利、电商、外贸等网站真正采集起来都是需要处理绕过验证码、需要解决封IP、需要解模拟决账号登录等问题,解决这种问题需要根据每个网站的情况来写不同的爬虫策略的,我现在主要是聚合数据来做AI训练和分析,还要标记各种数据训练集,比如我2021年光工商的就有1.5亿数、商标的就有4000万、外贸的有600亿,还有各种音频、视频、文本海量的这些数据都采集下来后,下面就是就需要构建图谱和做AI训练,或者做数据分析,有任何问题技术可以与我交流,扣**扣是2805195685。

    展开全文
  • 常用数据采集手段

    千次阅读 2020-10-05 18:30:08
    常用数据采集手段埋点——用户行为数据采集埋点方式埋点采集数据的过程常规埋点示例埋点方案应具备四个要素常用埋点APP数据分析工具ETL——系统业务数据整合常用的ETL工具网络爬虫——互联网数据采集网络爬虫工作...

    埋点——用户行为数据采集

    1. 埋点技术:收集用户在产品上面的点击和浏览情况,用于运营分析。隐性的信息收集。
    2. 埋点:在正常的业务逻辑中,嵌入数据采集的代码。
    3. 弊端:可能会被用户认为侵犯隐私。
    4. 埋点优势:数据是手动编码产生的,易于收集,灵活性大,扩展性强。
    5. 埋点劣势:必须十分清楚目标,需要什么样的数据必须提前确定;容易发生漏埋现象;产品迭代过程中 ,忽略了埋点逻辑的更改。

    埋点方式

    1. 全埋点/无埋点:“全部采集,按需选取”;在产品中嵌入SDK,做统一埋点,一般用于采集APP的用户行为。(百度统计——基于无埋点技术的第三方统计工具)
    2. 可视化埋点:在全埋点部署成功、可以获得全量数据的基础上,以可视化的方式,在对应页面上定义想要的页面数据,或者控制数据。
    3. 代码埋点:前端代码埋点和后端代码埋点。更适合精细化分析的场景,采集各种细粒度数据。(适合技术人员,前两种适合市场和运营人员)

    埋点采集数据的过程

    评估解决方案的
    效果
    需求收集和分析
    确定场景和目标
    针对需求制定数
    据采集规划方案
    埋点采集数据的
    具体措施
    数据质量的评估
    及数据分析
    设计优化方案
    实施优化方案

    常规埋点示例

    在这里插入图片描述

    埋点方案应具备四个要素

    • 确认事件与变量:事件指产品中的操作,变量指描述事件的属性。按照产品流程来设计关键事件。
    • 明确事件的触发时机:不同触发时机代表不同的数据统计口径,要尽量选择最贴近业务的统计口径,然后再与开发沟通。
    • 规范命名:对事件进行规范统一的命名,有助于提高数据的实用性及数据管理效率。
    • 明确优先级:在设计埋点方案时,一定要对埋点事件有明确的优先级排布。

    常用埋点APP数据分析工具

    • Growinglo
    • 百度移动统计
    • 神策分析
    • 腾讯移动分析
    • 谷歌GA

    ETL——系统业务数据整合

    1. ETL的概念:用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、(清洗)转换(transform——按照数据规则进行清洗转换,花费时间最长一般是整个ETL的2/3)、加载(load——加载至数据仓库或进行可视化展示)至目的端的过程。
    2. 常用的三种实现方式----借助ETL工具、SQL方式实现、ETL工具和SQL相结合。
    3. ETL工具解决的问题:数据来自不同的物理主机、数据来自不同的数据库或者文件、异构数据处理等。

    常用的ETL工具

    1. Kettle:一款国外开源的ETL工具,纯java编写,数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。
    2. Apatar:开源ETL项目,模块化架构,支持所有主流数据源,提供灵活的基于GUI、服务器和嵌入式的部署选项。
    3. Scriptella:一个开源的ETL工具和一个脚本执行工具,支持跨数据库的ETL脚本。
    4. ETLAutomation:提供了一套ETL框架,重点是提供对ETL流程的支持。

    网络爬虫——互联网数据采集

    网络爬虫:是一种按照一定的规则,自动抓取万维网信息(网页)的程序或者脚本。为搜索引擎从万维网上抓取网页,是搜索引擎的重要组成部分。

    网络爬虫工作流程

    网络爬虫可分为通用网络爬虫和聚焦网络爬虫

    1. 通用网络爬虫基本工作流程

    在这里插入图片描述

    1. 聚焦网络爬虫基本工作流程(通过增加新模块实现有目的的爬取)
      相比通用网络爬虫新增目标定义、无关链接过滤、下一步要爬取的连接三个模块。
      在这里插入图片描述

    网络爬虫抓取策略

    1. 深度优先遍历策略:从起始页开始,一个个链接跟踪下去。
    2. 宽度优先遍历策略:抓取当前网页中链接的所有网页,再从待抓取队列中选取下一个URL。
    3. 反向连接数策略:反向链接数是指一个网页被其他网页链接指向的数量。使用这个指标评价网页的重要程度,从而决定抓取先后顺序。
    4. ** 基于优先级计算的策略**:针对待抓取网页计算优先级值,通过排序来确定抓取顺序。
    5. 大站优先策略:对于待抓取队列中的所有网页,根据所属的网站进行分类,对于待下载页面数多的网站优先下载。

    网络爬虫系统架构

    往往是一个分布式系统

    • 主从式系统架构(若master不工作可能会造成 整个系统瘫痪)
    • 对等式系统架构(扩展性不好)改进:基于一致性哈希运算(1997年由麻省理工学院提出,一般用来解决分布式系统中负载均衡问题),将URL的主域名映射为一个指定范围内的某个数,根据 事先的分配策略,判断由哪台服务器来进行抓取该URL。
      在这里插入图片描述

    网络爬虫定期更新策略

    1. 历时参考策略:在网页的的历时更新数据基础上,利用建模等手段,预测网页下一次更新的时间,确定爬取周期。
    2. 用户体验策略:依据网页多个历史版本的内容更新,搜索质量影响、用户体验等信息,来确定爬取周期。
    3. 聚类分析策略:首先对海量的网页进行聚类分析,每个类中的网页一般有类似的更新频率。通过抽样计算,确定针对每个聚类的爬取频率。
      简单代码示例:
    # 第一个爬虫示例,爬取百度页面
    import requests  #导入爬虫库
    response = requests.get("https://www.baidu.com")    #生成一个response对象
    response.encoding = response.apparent_encoding  #设置编码格式
    print("状态码:"+ str(response.status_code))    #打印状态码
    print(response.text)    #输出爬取信息
    
    #抓取图片保存到本地
    import requests #导入爬虫库
    response = requests.get(https://www.baidu.com/ing/baidu_jgylogo3.gif)   #用get得到图片
    file = open("baidu_logo.gif","wb")  #打开一个文件,wb表示以二进制格式打开一个文件只用于写入
    file.write(response.content)    #写入文件
    file.close()    #关闭操作
    

    Apache Flume——日志数据采集

    分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的日志收集系统。
    初始版本Flume—OG基本结构
    在这里插入图片描述第二代Flume—NG基本架构
    在这里插入图片描述 - Event:Flume数传输的基本单元,由可选的header和载有数据的byte array勾陈,byte array可以携带日志数据。

    • Client:将原始日志文件包装成Events并发送它们到一个或多个Agent实体,由独立的线程运行。
    • Agent:Flume的运行实体,包含Source,Channel,Sink等组件。利用这些组件将Events从一个节点传输到另一个节点或最终目的地。每台机器运行一个Agent。
      - Source:负责接收Event或通过特殊机制产生Event,并将Events批量的放到一个或多个Channel。
      - Channel:连接Source和Sink,类似event的缓存队列。
      - Sink:接收Event,进行下一步转发。

    Apache Kafka——数据分发中间件

    • 前端数据采集后,需要送到后端进行分析处理。前端采集与后端处理往往是多对多的关系。之间需要分发中间件负责消息转发、保障消息可靠性、匹配前后端速度差。
    • 消息队列是在消息传输过程中保存消息的容器或中间件,主要目的是提供消息路由并保障消息可靠传递。目前常见的消息队列中间件产品包括:ActiveMQ、ZeroMQ、RabbitMQ和Kafka。一般消息中间件支持两种模式:消息队列模式及Pub-Sub(发布订阅)模式。
    • Kafka:分布式发布-订阅消息系统,最初由Linkedln公司开发,之后成五日Apache项目的一部分。具有极高的消息吞吐量,较强的可扩展性和高可用性,消息传递低延迟,能够对消息队列进行持久化保存,且支持消息传递的“至少送达一次”语义。
      在这里插入图片描述
    • Topics是消息的分类名(或Feed的名称),一个Topic可以认为是一类消息,每个Topic将被分成多个Partition(区)。Partition是以log文件的形式存储在文件系统中,任何发布到Partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部。Logs文件根据配置要求保留一定时间后删除来释放磁盘空间。
    • Partition:Topic物理上的分分组,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id(offset)。
      在这里插入图片描述
    • Producer将消息发布到制定的Topic中,同时Producer也能决定将此消息归属于哪个Partition。消息和数据生产者,向Kafka的一个topic发布信息的过程称为producer。
    • consumer:消息和数据的消费者,订阅相关topics,并处理Producer发布的消息。运行consumer group(包含多个consumer)对一个topic进行消费,不同的consumer group 之间独立订阅。每个consumer属于一个consumer group,发布的消息,只会被订阅此topic的每个group中的一个consumer消费。同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费,否则将意味着某些consumer将无法得到消息。
    • Broker:缓存代理,Kafka集群中的一台或多台服务器统称为broker。
    • Message消息:是通信的基本单位,每个producer可以向一个topic(主题)发布一些消息。
    • 在这里插入图片描述在这里插入图片描述

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    数据采集的设计,几乎完全取决于数据源的特性,毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游,数据采集不过是获取水源的管道罢了。一、大数据环境下的数据处理需求大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多...

    数据采集的设计,几乎完全取决于数据源的特性,毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游,数据采集不过是获取水源的管道罢了。

    一、大数据环境下的数据处理需求

    大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性。

    二、传统大数据处理方法的不足

    传统的数据采集来源单一,且存储、管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。

    三、大数据采集

    任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程:(如果对大数据生命周期认识不够清晰,可参考还不懂什么是大数据?大数据的生命周期告白)

    数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化,报表和监控)

    大数据生命周期

    其中,数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也变的尤为突出。我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法:

    1、离线采集:

    工具:ETL;

    在数据仓库的语境下,ETL基本上就是数据采集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中,需要针对具体的业务场景对数据进行治理,例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。

    2、实时采集:

    工具:Flume/Kafka;

    实时采集主要用在考虑流处理的业务场景,比如,用于记录数据源的执行的各种操作活动,比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景,数据采集会成为Kafka的消费者,就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住,然后根据业务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中间计算等),之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL,但它是流式的处理方式,而非定时的批处理Job,些工具均采用分布式架构,能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求

    3、互联网采集:

    工具:Crawler, DPI等;

    Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛,网络机器人,是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本,它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。

    爬虫

    除了网络中包含的内容之外,对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。

    4、其他数据采集方法

    对于企业生产经营数据上的客户数据,财务数据等保密性要求较高的数据,可以通过与数据技术服务商合作,使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS,无论是数据采集技术、BI数据分析,还是数据的安全性和保密性,都做得很好。

    数据的采集是挖掘数据价值的第一步,当数据量越来越大时,可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台,便能够保证数据分析结果的有效性,助力企业实现数据驱动。

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             易海聚网络大数据整合系统方案

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    大家好,我是小五

    电商数据分析中,常见的数据采集工具及方法有下面几种:

    • 火车采集器:可以做数据抓取,数据清洗、分析、挖掘、可视化等。

    • 搜集客:采集数据,所有爬虫需要在自己电脑上跑。

    • 八爪鱼:免费版、付费版(云采集)。有固定模板,也可以自定义任务。

    • python爬虫:自行编写代码爬取数据(对python编程有一定的要求)。

    今天简单介绍一下八爪鱼这个工具(当然时间充裕的话,小五还是建议学下Python爬虫)。

    八爪鱼--模板采集

    下载安装,百度搜索--八爪鱼

    八爪鱼--自定义采集

    输入网址(如):https://list.jd.com/list.html?cat=1315,1345,1364&ev=exbrand_36366

    点击开始采集,读取页面后先选择需要切换的识别结果,点击生成采集设置

    保存并开始采集

    启动本地采集

    采集完成,导出数据

    挺智能的,还可以自动进行数据去重

    结果数据!

    是很方便吧,具体其他的自行尝试吧,不是模板的也可以直接输入网址进行采集。

    其他的数据采集工具就自行尝试吧。

    其中python爬虫专题就不在这里再阐述了,看一看凹凸数据的历史文章或者采用其他方式自行学习。

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