数据采集与处理 课件 任务4 认知数据采集与处理工具

任务四认知数据采集与处理工具一、常用数据采集工具（一）平台提供的数据工具（二）第三方专项数据采集工具（三）网页数据采集工具（爬虫）（四）其他数据采集工具（一）平台提供的数据工具主要包括平台的店铺后台、生意参谋（淘宝/天猫）、京东商智（京东）、数据易道（苏宁）等数据采集工具。（一）平台提供的数据工具1.生意参谋通过生意参谋，数据采集人员不仅可以采集自己店铺的各项运营数据（如流量、交易、服务、产品等数据），通过市场行情板块还能够获取到在淘宝/天猫平台的行业销售经营数据。如图所示。（一）平台提供的数据工具（一）平台提供的数据工具（一）平台提供的数据工具2.京东商智京东商智是京东为卖家提供数据服务的平台，卖家在订购京东商智之后，可以从PC端、APP、微信、手机QQ、移动端五大渠道获取店铺的流量、销量、用户、商品等数据，并能够获取整个行业及同行业中其他卖家的数据，以此来支持运营决策。同时，京东商智还支持购物车营销、用户营销等精准营销，帮助卖家提升销售，如图所示。（一）平台提供的数据工具3.数据易道

数据易道是苏宁面向外部卖家、供应商及品牌工厂等合作伙伴的官方数据分析产品平台，依托苏宁海量数据价值和大数据能力，旨在通过优质的数据产品及服务为合作伙伴提供业务数据分析和决策建议，实现合作伙伴与苏宁的商业价值共享共赢。如图所示。（二）第三方专项数据采集工具第三方专项数据采集工具，主要包括：多多情报通（多多参谋）、店侦探（淘宝/天猫）、淘数据（淘宝/京东/wish/shopee等）、逐鹿工具箱、店数据、升业绩等工具。（二）第三方专项数据采集工具1.多多情报通

多多情报通(多多参谋)是拼多多电商平台的数据工具,提供大盘走势、竞品（“竞争商品”的简称）分析、货源分析、成交高峰、物流预警、开团监控、店铺探索、深度分析活动商品信息、关键词监控等多维度的数据服务,辅助卖家的数据化运营，如图所示。（二）第三方专项数据采集工具2.店侦探

店侦探是一款专门为淘宝及天猫卖家提供数据采集、数据分析的数据工具。通过对各个店铺、宝贝运营数据进行采集分析，店侦探可以快速提供竞争对手店铺的销售数据、引流途径、广告投放、活动推广、买家购买行为等数据信息。如图所示。（二）第三方专项数据采集工具3.淘数据淘数据由阿里巴巴集团推出，主要针对淘宝、天猫等阿里电商平台的交易数据和用户行为数据进行收集和分析。如图所示。（二）第三方专项数据采集工具淘数据和生意参谋都是提供电商数据统计和分析的工具，但有以下区别：（1）数据来源不同。淘数据主要从淘宝、天猫等阿里电商平台进行数据采集和分析，而生意参谋主要从京东、苏宁、天猫、淘宝、唯品会、拼多多等多个电商平台进行数据收集和分析。（2）数据覆盖范围不同。淘数据主要关注淘宝、天猫平台的交易数据和用户行为数据，而生意参谋覆盖范围更广，不仅包括交易数据和用户行为数据，还包括流量、广告、竞争情报等数据。（3）数据处理方式不同。淘数据提供基于自然语言处理和机器学习算法的数据挖掘，可以进行一些高级的分析和预测，而生意参谋提供的更多是基于数据指标的可视化展示，通过图表和报告的方式直观地显示数据情况。（4）使用方式不同。淘数据是一款纯数据分析软件，需要用户自行对数据进行分析和解读，而生意参谋除了提供数据分析之外，还提供了一些营销策略和推广工具供商家使用，能够帮助商家更好地制定营销计划和优化营销效果。综上所述，淘数据主要关注淘宝、天猫平台数据的分析，而生意参谋是一个全维度的电商数据工具，覆盖多个电商平台数据并提供更多的营销策略和推广工具，供用户根据自身需求选择使用。（二）第三方专项数据采集工具4.逐鹿工具箱

逐鹿工具箱是一款电商多领域营销软件，提供了查排名、选款选品、主图评测、关键词挖掘、关键词市场分析、SEO优化，直通车优化，活动分析等功能，可帮助卖家全面提升店铺经营效率。（三）网页数据采集工具（爬虫）1.八爪鱼采集器

八爪鱼采集器是一款通用网页数据采集器，使用简单，可执行完全可视化操作；其功能强大，任何网站均可采集；另外，其采集的数据可导出为多种格式。八爪鱼采集器可以用来采集商品的价格、销量、评价、描述等内容。如图所示。（三）网页数据采集工具（爬虫）2.火车采集器

火车采集器是一个供各大主流内容平台系统、论坛系统等使用的多线程内容采集发布程序。其对于数据的采集可分为两部分：一是采集数据，二是发布数据。借助火车采集器可以根据采集需求在目标数据源网站采集相应数据并整理成表格或TXT格式导出。（三）网页数据采集工具（爬虫）3.后羿采集器

后羿采集器功能强大，操作简单，是为广大无编程基础的运营、销售、金融、新闻、电商和数据分析从业者，以及政府机关和学术研究等用户量身打造的一款产品。后羿采集器不仅能够进行数据的自动化采集，而且在采集过程中可以对数据进行清洗。在数据源头即可实现多种内容的过滤。通过使用后羿采集器，用户能够快速、准确地获取海量网页数据，从而彻底解决了人工收集数据所面临的各种难题，降低了获取信息的成本，提高了工作效率。如图所示。（三）网页数据采集工具（爬虫）后羿、八爪鱼和火车采集器的异同：后羿：支持跨平台，个人使用完全免费，对于大多数网站来说，只需输入网页地址，软件就会自动识别并提取相关字段信息，包括列表、表格、链接、图片等，不需配置任何采集规则，一键采取，支持自动翻页和数据导出功能，对于小白来说，非常容易学习和掌握。八爪鱼：相比较后羿采集器来说，八爪鱼采集器目前仅支持Windows平台，需要人为设置采集字段和配置规则，因此更繁琐，但也更灵活，内置了大量数据采集模板，可以轻松采集京东、天猫等热门网站，官方教程非常详细，对于小白入手来说，也非常容易掌握。火车：相比较后羿采集器和八爪鱼采集器来说，规则设置上更为灵活、智能，可以迅速抓取网页上散乱的数据，同时提供数据分析和辅助决策功能，对于日常爬取网站数据来说，是一个非常不错的软件。4.集搜客集搜客GooSeeker始于2007年，是国内最早的网络爬虫工具之一，近年来，集搜客已把互联网内容结构化和语义化技术成功推广到金融、保险、电信运营、电信设备制造、电子制造、零售、电商、旅游、教育等行业。软件通用于国内外网站，免编程，大批量抓取，可作为微博采集工具箱，采集数据一键输出至Excel表格；软件还可自动分词和情感分析、报表摘录和笔记等。软件现提供免费版、专业版、旗舰版、VIP版。（三）网页数据采集工具（爬虫）（四）其他数据采集工具1.

ScrapyScrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据，也可以用于抓取非结构化数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。（四）其他数据采集工具2.

Import.ioImport.io是一个网页抓取工具，它可以帮助用户从互联网上采集各种类型的数据。这个工具可以非常灵活地处理各种不同的数据类型，包括文本、图片、视频等等。使用Import.io的用户可以通过简单的拖拽操作来完成数据采集任务，并且支持自动化抓取大规模数据。优点：（1）简单易用，不需要编写代码，只需要进行简单的拖拽操作即可完成数据采集任务。

（2）可视化编辑器：Import.io提供了一个可视化编辑器，用户可以通过这个编辑器来创建自己的抓取器，并且可以对抓取器进行编辑和修改。

（3）支持多种数据源：支持从各种不同的数据源中采集数据，包括网页、API、数据库等。（4）自动化抓取：使用Import.io可以实现自动化抓取大规模数据，并且可以根据需要设置自动化任务。缺点：速度较慢，数据准确性不高、可能会存在一定程度的误差，虽然提供免费版，但是如果需要使用更加高级的功能，则需要付费。（四）其他数据采集工具3.

ApacheNutchApacheNutch是一款开源的网络爬虫软件，可以用于抓取互联网上的非结构化数据。它支持多种文件格式，包括HTML、XML、PDF、Word等，并且可以自定义抓取规则。非结构化数据是指那些没有特定格式和组织的数据，比如文本文档、邮件、音频、视频等。这些数据通常难以用传统的关系型数据库来存储和处理。（四）其他数据采集工具4.

BeautifulSoupBeautifulSoup是一款Python库，用于解析HTML和XML文档。它可以将非结构化的HTML或XML文档转换为结构化的Python对象，并且可以通过标签名、属性等方式来查找指定内容。BeautifulSoup可以与Scrapy等网络爬虫框架搭配使用，实现数据的采集和处理。（四）其他数据采集工具6.ContentgrabberContentgrabber采集机是一种高效的网络数据采集工具。它可以自动化地从任何网站上抓取和提取数据，并将其转换为结构化的格式，以便于后续处理和分析。它提供了可视化的操作界面，并支持自动生成脚本，使得即使没有编程经验的用户也能够轻松地使用它。此外，contentgrabber采集机还具有更高的效率和更好的灵活性。结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。与结构化数据相对的是不适于由数据库二维表来表现的非结构化数据，包括所有格式的办公文档、各类报表、图片和音频、视频信息等。二、常用的数据处理工具（一）SAS（二）R语言（三）SPSS（四）Python二、常用的数据处理工具（一）SASSAS的产生与发展SAS系统全称为StatisticsAnalysisSystem，最早由北卡罗来纳州立大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。二、常用的数据处理工具（一）SAS2.SAS的应用SAS系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASESAS模块。BASESAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASESAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。二、常用的数据处理工具（一）SASSAS系统具有灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASESAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS/FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。二、常用的数据处理工具（一）SAS综合来看，SAS是一种商业化的数据分析软件，它提供了多种数据处理和分析功能，如数据挖掘、统计分析、预测建模等。SAS支持多种数据格式，如CSV、TXT、Excel等。SAS还提供了一套完整的数据挖掘流程，可以帮助用户方便地完成数据挖掘任务。二、常用的数据处理工具（二）R语言1.R语言产生与发展历程R语言来自S语言，是S语言的一个变种。S语言在贝尔实验室开发，著名的C语言、Unix系统也是贝尔实验室开发的。R语言提供了一系列用于数据处理、计算和绘图的工具，包括数据框、数组、向量和矩阵等数据结构，以及用于统计分析的函数，如参数和非参数假设检验、线性回归、广义线性回归、非线性回归、可加模型、树回归、混合模型、方差分析、判别、聚类、时间序列分析等。二、常用的数据处理工具（二）R语言2.R语言的应用R语言广泛的应用与统计、应用数学、计量经济、金融、生物、数据可视化以及人工智能等领域，应用前景越来越广阔。R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言和环境。它提供了丰富的数据处理和分析函数，可以进行各种高级统计分析、机器学习和数据挖掘任务。R也提供了各种绘图功能，可以生成美观和信息丰富的数据可视化图表。二、常用的数据处理工具（三）SPSSSPSS软件诞生于1968年，是一款用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的专业统计软件产品。SPSS最初称为“社会科学统计软件包”(StatisticalPackageforSocialScience)，2002年SPSS公司将其名称改为“统计产品与解决服务方案”(StatisticalProductandServiceSolutions，SPSS)。问世50多年来，SPSS软件在医疗、商业、市场研究、教育、保险、银行等多个领域和行业得到了广泛应用，是当今最权威的统计学软件之一，有Windows和MacOS等多个操作系统版本。二、常用的数据处理工具（三）SPSSSPSS有如下一些优势：功能强大:SPSS囊括了各种成熟的统计方法和模型，为统计分析用户提供了全方位的统计学算法。兼容性好:在数据方面,不仅可以在SPSS中直接进行数据录入工作,还可以将日常工作中常用到的Excel表格数据、文本格式数据导入SPSS中进行分析，从而节省了相当大的工作量。易用性强:SPSS之所以有广大的用户群，不仅因为它是一种权威的统计学工具，提供了强大的统计功能，也因为它是一种非常简单易用的软件。扩展性高:SPSS直接和R语言进行对接，通过直接调用R语言的各种统计模块，直接实现了对最新统计方法的调用（新版本已经增加对Python的支持）。二、常用的数据处理工具（四）PythonPython是一种通用的编程语言，可以用于网络爬虫进行数据采集，也广泛用于数据处理和分析。Python有许多强大的数据处理库，如Pandas、NumPy和SciPy，可以进行各种数据操作、统计分析和机器学习任务。Python也支持各种可视化库，如Matplotlib和Seaborn，可以生成各种图表和可视化效果。二、常用的数据处理工具（五）SQLSQL（结构化查询语言）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。通过编写SQL查询语句，可以从数据库中提取、过滤和分析数据。SQL可以执行各种数据操作，如创建表、插入、更新和删除数据等。三、数据处理的主要操作软件---Excel（