(
课件网) —202X— 数据采集 主讲人：ZB 时间：2024.9 目录 CATALOGUE 01 数据采集概述 02 数据采集技术 03 数据采集工具与平台 04 数据采集中的挑战与解决方案 05 数据采集的未来发展趋势 01 数据采集概述 数据采集的基本概念 数据采集是指通过技术手段从不同来源和渠道获取数据的过程。 它包括了对原始数据的收集、整理和传输。 数据采集是信息处理的基础环节。 数据采集的重要性 数据采集为决策提供依据，确保信息的准确性和时效性。 它是数据分析和数据挖掘的前提。 数据采集能够帮助企业更好地了解市场和用户需求。 数据采集的应用场景 在商业智能中，采集用户行为数据以优化产品和服务。 在医疗领域，采集患者信息以进行疾病预测和诊断。 在物联网中，采集传感器数据以实时监控和控制设备。 数据采集的定义 结构化数据采集是指从有组织的数据源中获取数据。 通常存储在数据库中，易于查询和处理。 包括表格数据、关系型数据库等。 结构化数据采集 实时数据采集是指数据在生成后立即被采集。 对于需要快速响应的场景至关重要。 例如股票交易系统、在线支付系统等。 实时数据采集 非结构化数据采集涉及文本、图片、视频等无固定格式的数据。 需要特殊技术来解析和提取信息。 包括社交媒体数据、Web内容等。 非结构化数据采集 批量数据采集是指按批次从数据源获取数据。 通常适用于处理大量历史数据。 可以在夜间或低峰时段进行，减少对系统的影响。 批量数据采集 数据采集的类型 01 确定采集目标和范围 明确数据采集的目的和需求。 确定数据采集的来源和类型。 制定数据采集的范围和频率。 02 选择采集工具和技术 根据数据类型和采集需求选择合适的工具。 考虑数据采集的效率、准确性和安全性。 确保工具能够兼容现有的系统架构。 03 执行数据采集 按照计划进行数据采集工作。 监控数据采集过程，确保数据的完整性和准确性。 及时解决采集过程中遇到的问题。 04 数据预处理 对采集到的数据进行清洗和转换。 确保数据的一致性和标准化。 为后续的数据分析和处理做准备。 数据采集的流程 02 数据采集技术 网络爬虫的原理 网络爬虫通过自动访问网页，下载并提取信息 使用HTTP协议请求网页内容 根据预设规则进行网页遍历和内容抓取 网络爬虫的分类 广度优先爬虫：优先遍历网页的广度 深度优先爬虫：优先遍历网页的深度 焦点爬虫：针对特定内容或需求进行爬取 遵守《中华人民共和国网络安全法》 尊重网站版权和知识产权 避免对目标网站造成过大的访问压力 网络爬虫的法律法规 使用并发和异步技术提高爬取效率 设计合理的爬取策略，避免重复访问 优化存储结构，提高数据存储效率 网络爬虫的优化策略 网络爬虫技术 数据解析与提取 使用正则表达式提取信息 使用HTML解析库（如BeautifulSoup）解析网页结构 使用XPath或CSS选择器定位元素 数据存储与格式转换 存储数据到数据库（如MySQL, MongoDB） 将数据保存为CSV、JSON等格式 使用数据序列化工具进行数据转换 数据抓取的异常处理 捕获网络请求异常 处理数据解析错误 实现重试机制和错误日志记录 使用GET或POST方法发送请求 处理HTTP响应状态码 设置请求头以模拟浏览器行为 HTTP协议与数据请求 数据抓取技术 直接获取结构化数据 通常访问速度快，效率高 数据更新及时，易于维护 使用HTTP客户端发送API请求 根据API文档解析返回的数据格式（如JSON, XML） 转换API返回数据为所需格式 确保API密钥安全 遵守API调用频率限制 防止SQL注入等安全风险 阅读并遵循API文档 使用合理的错误处理机制 定期检查API更新和维护 API数据采集的优势 API数据采集的安全问题 API数据采集的最佳实践 API调用与数据解析 API数据采集 03 数据 ... ...
