爬虫和数据分析那个好

1. 爬虫和数据分析那个好

所谓爬虫就是编写代码从网页上爬取自己想要的数据，代码的质量决定了你能否精确的爬取想要得到的数据，得到数据后能否直观正确的分析。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

两者都各自有自己长处，但是爬虫开始，可以感觉到轻松爬取数据的快乐，但后面会发现，爬取数据仅仅只是第一步，对数据进行分析才是重点。目前Python数据分析师正处于需求量大，人才供不应求的阶段，薪资也很可观。

2. 数据爬取技术有哪些做的比较好的？

知道一个数据爬取技术，瑞雪采集云，还是有一些特点的：

瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台，与图形配置化爬虫客户端工具相比，瑞雪采集云提供的是通用采集能力，能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。

主要特点如下：
（一） 一站式通用能力集成，指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能，开发者不需要关心  Ajax和Cookie等底层细节，只需要利用平台封装好API，把主要精力放在业务上，工作效率提供10倍。
（二） 开发自由度高，支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件，借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境，无需安装任何客户端，提高应用源代码在客户内部的共享。
（三） 分布式任务调度机制，并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序，一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务，然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行，确保系统达到最高的采集效率。
（四） 强大的任务管理机制，确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制，支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态，根据具体情况选择不同的后续处理，保证不遗漏目标数据，确保最终目标数据的完整性。
（五） 学习时间短，能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档，开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用，当有新的数据采集需求时，新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序，快速对应相关业务的发展。
（六） 支持私有化部署，保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署，让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力，保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。

3. 爬虫技术可以分析数据吗？

目前在不少大数据团队中，数据分析和数据挖掘工程师通常都有明确的分工，数据采集往往并不是数据分析和挖掘工程师的任务，通常做爬虫的是大数据应用开发程序员或者是数据采集工程师（使用爬虫工具）的工作任务。但是对于数据分析工程师来说，掌握爬虫技术也是一个比较普遍的现象，原因有以下几点：

第一：数据分析师往往都会使用Python，而爬虫是Python比较擅长的开发内容。不少数据分析师在学习Python开发的时候都做过爬虫开发，其实不少Python程序员都会使用Python做爬虫，这是学习Python比较常见的实验。

第二：方便。不少数据分析工程师在学习的时候都会自己找数据，而编写爬虫是找数据比较方便的方式，所以很多数据分析工程师往往都会写爬虫。我在早期学数据分析的时候就是自己写爬虫，这是一个比较普遍的情况。

第三：任务需要。现在不少团队针对小型分析任务往往会交给一两个人来完成，这个时候往往既要收集数据、分析数据，还需要呈现数据，这种情况下就必须掌握爬虫技术了。这种情况在大数据分析领域是比较常见的，当然也取决于项目的大小。看一个使用Numpy和Matplotlib做数据分析呈现的小例子：

网络爬虫技术本身并不十分复杂（也可以做的十分复杂），在使用Python开发出一个爬虫程序之后，在很多场景下是可以复用的，只需要调整一些参数就可以了，所以爬虫技术并不难。对于数据分析人员来说，获得数据的方式有很多种，编写爬虫是一个比较方便和实用的手段，建议大数据从业人员都学习一下爬虫技术。

4. 数据采集器与爬虫相比有哪些优势？

由于现在数据比较多，仅靠人工去采集，这根本就没有效率，因此面对海量的网页数据，大家通过是使用各种的工具去采集。目前批量采集数据的方法有：
1.采集器
采集器是一种软件，通过下载安装之后才可以进行使用，能够批量的采集一定数量的网页数据。具有采集、排版、存储等的功能。
2.爬虫代码
通过编程语言Python、JAVA等来编写网络爬虫，实现数据的采集，需要经过获取网页、分析网页、提取网页数据、输入数据并进行存储。
那么采集数据用采集器还是爬虫代码好？二者是有什么区别，优缺点如何？
1.费用
稍微好用些的采集器基本都是收费的，不收费的采集效果不好，或者是其中某些功能使用需要付费。爬虫代码是自己编写的，不需要费用。
2.操作难度
采集器是个软件，需要学会操作方法就可以，非常容易。而想用爬虫来采集，是有一定的难度的，因为前提是你要会编程语言，才能进行编写代码。你说是一款软件好学，还是一种语言好学呢？
3.限制问题
采集器直接采集就可以，无法更改其中的功能设置，对于IP限制，有些采集器中会设置了代理使用，若是没有代理，那么需要自己再配合代理使用。
编写爬虫也要考虑网站限制问题，除了IP限制，还有请求头，cookie，异步加载等等，这些都是要根据不同的网站反爬虫来加入不同的应对方法。可以使用爬虫代码有些复杂，需要考虑的问题比较多。
4.采集内容格式
一般采集器只能采集一些简单的网页，存储格式也只有html与txt，稍微复杂的页面无法顺利采集下来。而爬虫代码可以根据需要来编写，获取数据，并存储为需要的格式，范围比较广。
5.采集速度
采集器的采集速度可以设置，但是设置后，批量获取数据的时间间隔一样，非常容易被网站发现，从而限制你的采集。爬虫代码采集可以设置随机时间间隔采集，安全性高。
采集数据用采集器还是爬虫代码好？从上文的分析可知，使用采集器会简单很多，虽然采集范围以及安全性不太好，但是也可以满足采集量比较低的人员使用。而使用爬虫代码来采集数据，是有难度的，但对于学习到编程语言的人来说，也不是很难，主要就是要运用工具来突破限制，比如使用换IP工具来突破IP限制问题。爬虫代码的适用范围广，应对各方面的反爬虫有技巧，能够获取到反爬虫机制比较严的网站信息。
以上就是我的回答，希望对你有帮助

5. 什么是数据挖掘？

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘流程：
定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

6. 什么是数据挖掘？

1）首先，数据挖掘－Data Mining不是一个骗局，而是一种还处于发展中，已经投入部分投入实际生产实践的技术框架。DM之所以经常和知识发现概念相关联是因为知识发现（Knowledge Discovery）是DM的目标和产出（output）。随着信息化应用的普及，传统的交易性数据（Transaction），比如：你在超市购物，产生了一笔交易，这笔交易会在现有的数据库系统中存储下来，随着时间的累计，这种数据变得海量。面对这些海量数据，这其中是否存在一些可以更好帮助决策的东西。比如：什么产品的搭配拜访可能会提高销量，我超市的用户可能都是出于什么消费水平？。注意：我这里用到“可能”字眼，意味着决策需要用到历史数据的支持来降低未来决策的风险（提高可能性）。而实际上，比如：沃尔玛和一些大型金融机构使用数据挖掘的产品和工具都超过了二十年，而且产生了期望的效应，而国内电信、金融行业从2005年以后逐渐加大了相关的投入。因此，如果DM是一个骗局，那被忽悠的都是全球最顶尖的公司和最顶尖的IT管理人员。
2）数据（Data）-信息（information）-知识（Knowledge）是一个递进的关系。数据的电子化产生了信息，比如：我们可以通过SQL语句检索到我们要的信息，但是我们无法用简单的SQL语句找到我们需要的知识，比如：我想知道某种型号面包的销售是否存在季节性因素和扰动，这就需要专门的统计分析工具和算法，而在某些命题常规统计学方法不能奏效的时候，就可能需要用到一些更复杂的工具和算法，比如：随机过程，神经网络等。
3）数据挖掘的步骤一般可以分为：数据提取（ETL）－数据仓库－数据挖掘工具－知识发现。当然这些挖掘的结果很多时候是令人无法接受，或者不能理解的，但是DM提供的是基于某种算法下的或然性（可能性），还需要与具体的业务逻辑相结合，因此数据挖掘应用效果的核心不是工具和平台的先进，而是对现有企业的业务知识和市场战略把握、决策方法等相关联的事情。此类项目失败的风险远远高于普通IT项目的最大原因在于历史数据的不完整（早期系统设计上的缺陷等），实施队伍的不专业，业务知识梳理能力低下。其中最核心的可能在于实施此类项目对于人员的要求较高，而很多企业的IT部门，以及承当项目的公司显然不具备这样的团队。

希望可以帮你理解DM。

7. 什么叫数据挖掘？

分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。

8. 什么是数据挖掘？

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。



数据挖掘对象
数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。
发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。