Facebook所收集的数据已使其成为世界上最具影响力的组织之一。共享实验室(Share Lab)则希望能够看破表面，理清这一技术巨头公司所使用的复杂算法和种种联系， 以 更好地了解该公司内部的社会结构和权力关系 。

几年前，贝尔格莱德(塞尔维亚共和国首都)的Vladan Joler和朋友开始研究这一全球最大公司之一的内部工作情况。他们的团队包括网络取证分析专家和数据可视化专家，已在塞尔维亚互联网服务提供商处考察了其称之为“不同形式的隐形基础设施”的情况。

但是，Joler和朋友正在一个名为共享实验室的项目下工作，他们的目标更为远大。Joler是塞尔维亚诺维萨德大学的教授，他说： “如果Facebook是一个国家，那么它会是比中国还要大的国家。”

他列出了一串熟悉但令人震惊的数字： 仅仅是硅谷的新公司也存储有约300PB的数据，拥有近20亿用户 ，而就是这些公司在2016年的收入也高达280亿美元(约合220亿欧元)。

然而，Joler认为，尽管我们作为用户总是免费向巨头公司提供大量信息作为他们的运作燃料，但我们却不知道公司表面之下是何种情况。

“我们所有人，当上传东西、标记人物、评论时，我们基本上都是在为Facebook工作，”他说。如Joler所说，人们互动所提供的数据支持着为社交媒体网站提供动力的复杂算法，正是如此，我们的行为也被转化为了产品。

试图解密其隐藏的部分也已被证明是一项庞大的任务。

他说：“我们尝试记录下所有的投入与结果，并记录下与Facebook进行交互的领域。我们记录了点赞、分享、搜索、更新状态、添加照片、朋友、名称，记录了设备中所有关于我们、关于应用程序给予Facebook的权限，例如手机状态、WiFi连接和音频记录等”。

但所有这些研究仅是整体计划的一小部分。因此该团队考察了Facebook的收购行为，并研究了其数量庞大的专利申请。

结果令人震惊。

数据庞大的流程图需要数小时才能完全理解，但其展示了我们提供给Facebook的数据是如何用以计算我们的种族亲密程度(Facebook的术语)、性取向、政治隶属关系、社会阶层、旅行时间表等。

这张图表展示了我们提供的所有信息。我们在Facebook上发布的链接、喜欢的页面、在由Facebook所有或与其有联系的网络上的许多其他网络行为，如在Instagram、WhatsApp或使用Facebook登录的其他网站，这些都可以被加入到一个巨大的算法过程。而且这个过程使得Facebook能精确定位用户，确定他们是否喜欢韩国食物、上班通勤时间长短、宝宝的年龄等情况。而且也说明了我们许多人通过智能手机应用程序所自愿提供的权限，其中包括阅读所有短信、未经许可下载文件以及访问用户精确位置的功能。

单独而言，这些是强大的工具;综合来看，他们则相当于数据收集引擎 。 Joler认为，这种发展的成熟程度已经到了可能出现滥用的地步。“就算是只考虑信息记录程序、移动电话的权限，又或是保留元数据，那么从数据分析的角度来看，这些都是非常棘手的。”

多年来，Facebook一直表示数据隐私和操作安全性至关重要。例如，Facebook数据不能被开发人员用来创建监控工具，与此同时，该公司表示它遵守所有国家的隐私保护法。他们还招募了数千名新员工来监察其内容。

尽管如此，Joler承认，他的研究使他对所得的信息有些偏执，但他对于未来的长期情况要更为担忧。这些数据都在一家公司手中。 即使其现在的领导人具备责任感、诚实守信，但二十年后的负责人又会是怎样的一个人呢?

分析师表示分享实验室的工作是珍贵且发人深省的。康奈尔科技技术法律和政策专家Julia Powles博士说：“这或许是我所见过最全面的统计Facebook工作的研究了。研究人员沉着冷静地以数学方式展示出一个事实，即人们为了互相进行交流而放弃了大量其他的价值。”

对Facebook的研究范围可以简单的用数字表示，但是共享实验室所绘制的图表描绘出了其内在的特性，这是平行对比数据所无法实现的。

Powles博士解释说：“我们对科技巨头从未有过真正的历史类比。她继续说，这类公司的权力远远超出了当初的东印度公司和标准石油等老牌垄断企业。

虽然许多人可能认为马克·扎克伯格(Facebook创始人)帝国的目标是良好而充满善意的，但事实并不总是如此。Powles博士表示，Facebook一直是通过其受欢迎程度高于一切的方式来“顺应我们的基础心理冲动”。

但她的目的并不是希望共享实验室的研究能够导致Facebook数据的大规模流失，又或是导致对技术巨头的监督大大增加。

Powles博士说：“最引人注目的是顺从意识、监管不利、缺乏选择、公众冷漠。一个拥有巨大信息权力公司就拥有了非凡的优势，因为再没有比其更大的权力了。”

分享实验室团队希望能向公众揭示这种非凡的优势。但是，Joler很快就指出， 即使他们的大型图表也无法准确地描述这一社交媒体巨头公司的全部能力。 例如，他们不能保证的是，或许还存在有很多用于保密商业秘密的其他算法。

然而，Joler认为，“这仍然是当今世界唯一存在的图表，它是塑造我们世界的最伟大力量之一”。

对于保值率的计算，我们采用的是“用户卖车价÷厂商指导价”的计算方式，来真实的反映一款车的价值。对于大部分车型的保值率，我们可以通过大数据计算获得，而部分车型上市时间较短，多年保值率则由模型推导计算得出。在排名方式上，从交易的数据来看，三年车型的二手车在市场中的比例最多，所以我们采用三年保值率为参考依据进行排序。

　数据显示，雅阁的主要分布地区是在东南沿海及渤海湾地区，其中，广东、浙江、江苏三地的成交量已经占到了全国交易总数的三分之一。除此之外，河南、辽宁、上海等地也有着不错的销量成绩。在城市分布数据中，上海、宁波、温州的城市交易量占到了全国各地交易分布的前三名。

通过上图所示的大数据来看，本田飞度2014款1.5L LXCVT舒适性、丰田威驰2014款1.3L手动型尚版、铃木雨燕2012款1.3L手动超值版在这三款车系中属于热门车型，二手车的交易量较为活跃。我们以厂商指导价为8.18万元的本田飞度2014款1.5L LXCVT舒适性为例，该车2014年8月上牌，据今已经有2年7个月车龄了，在2017年3月份以5.92万元转手卖出，根据我们的数学模型计算，其第三年保值率为70.4%，当前保值率为72.4%。同时，上述所得出的保值率与模型计算的保值率结果差距极小。

现在数据已经成为了一些企业的“天”。近年来，近年来越来越多的公司已经意识到数据分析可以带来的价值，并且已经跳上了大数据旅行车。实际上，现在所有的一切都在被监控和测量，创造了大量的数据流，通常比公司可以处理的速度更快。问题是，根据定义，大数据很大，因此数据收集中的小差异或错误可能导致重大问题，错误信息和不准确的推论。

对于大数据而言，以业务为中心的方式分析它的挑战是实现这一目标的唯一方法，即确保公司制定数据管理策略。

但是，有一些技术可以优化您的大数据分析，并最大限度地减少可能渗入这些大型数据集的“噪音”。以下是几个技术技巧做参考：

优化数据收集

数据收集是事件链中的第一步，最终导致业务决策。确保收集的数据与业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

定义对公司有影响的数据类型以及分析如何为底线增加价值。从本质上讲，考虑客户行为以及这对您的业务有何针对性，然后使用这些数据进行分析。

存储和管理数据是数据分析中的重要一步。必须保持数据质量和分析效率。

把垃圾带出去

肮脏的数据是大数据分析的祸害。这包括不准确，冗余或不完整的客户信息，可能会对算法造成严重破坏并导致分析结果不佳。基于脏数据做出决策是一个有问题的场景。

清理数据至关重要，涉及丢弃无关数据并仅保留高质量，最新，完整和相关的数据。人工干预不是理想的范例，是不可持续和主观的，因此数据库本身需要清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统，包括时间相关的转移，例如更改客户信息或数据孤岛中的存储，这可能会破坏数据集。脏数据可能会影响营销和潜在客户生成等明显的行业，但财务和客户关系也会因基于错误信息的业务决策而受到不利影响。后果很普遍，包括盗用资源，重点和时间。

这个脏数据难题的答案是确保进入系统的数据干净的控制措施。具体而言，重复免费，完整和准确的信息。有些应用程序和公司专门研究反调试技术和清理数据，这些途径应该针对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据卫生是营销人员的首要任务，因为不良数据质量的连锁效应可能会大大降低企业的成本。

为了在数据方面获得最大收益，必须花时间确保质量足以为决策和营销策略提供准确的业务视图。

标准化数据集

在大多数业务情况下，数据来自各种来源和各种格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果，这可能会大大扭曲统计推断。为了避免这种可能性，必须确定数据的标准化框架或格式并严格遵守它。

数据集成

如今，大多数企业都包含不同的自治部门，因此许多企业都拥有孤立的数据存储库或“孤岛”。这很具挑战性，因为来自一个部门的客户信息的变化不会转移到另一个部门，因此他们将根据不准确的源数据做出决策。

为了解决这个问题，中央数据管理平台是必要的，集成了所有部门，从而确保了数据分析的准确性，因为任何变更都可以立即被所有部门访问。

数据隔离

即使数据干净，有组织和集成在那里，也可能是分析问题。在这种情况下，将数据分组成小组很有帮助，同时牢记分析正在努力实现的目标。这样，可以分析子组内的趋势，这可能更有意义并且具有更大的价值。在查看可能与整个数据集无关的高度特定的趋势和行为时尤其如此。

数据质量对于大数据分析至关重要。许多公司试图用分析软件直奔潜水，而不考虑进入系统的内容。导致不准确的推断和解释，这可能是昂贵的并且对公司造成损害。一个定义明确，管理良好的数据库管理平台是企业利用大数据分析不可或缺的工具

近日，个别互联网企业“大数据杀熟”引来舆论热议。有网友反映，经常查看某个产品或服务的价格，价格反而会因关注较多而上涨，对于这样的指责，相关企业均回应并无利用数据优势“杀熟”的情况。

“大数据杀熟”到底是否存在，相关方面并无权威说法。或者说，即便这样的“杀熟”存在，以现有法律法规也很难监管规范，用户收集证据也面临困难。

尽管“大数据杀熟”尚无定论，但一个新的问题已经值得企业关注。在互联网消费时代，企业可以积累海量的消费数据，那么，消费者的大数据究竟该怎么取得，怎么使用？

与过去需要从消费者配合填写的纸质材料里获取数据信息不同，当下企业从互联网上获取消费者信息，具有两个特征，第一是信息量巨大，第二是可以在后台取得。比如：当消费者用注册过的账号登录平台时，其过往的浏览、消费记录一览无余，个人消费偏好和承受能力也就一目了然。那么，不可回避的问题就是，储存和分析海量的数据信息都需要一定的成本，不可能像过去填写纸质材料时，在填写内容设定上就进行了信息筛选，那么，究竟哪些数据值得保留，哪些数据值得分析？

另一个问题就是获取方式，消费者的数据信息，究竟哪些属于其个人隐私，哪些可以被应用？事实上，目前相关法律法规相对于日新月异的互联网经济，依然有许多空白之处，这也是不少企业选择铤而走险的原因所在。不过，一旦不当的获取方式，甚至消费者数据被用于出售牟利的情况被曝光，企业形象不佳带来的经济损失，或许远远大于现行法规所能给予的经济惩罚。

大数据取得了，分析了，该怎么使用？同样值得企业思考。消费者怀疑个别企业“大数据杀熟”，或者说是怀疑企业利用数据从自己身上赚取更多“小利”，如果确有此事，企业这样运用大数据也用错了方向。

因为，应用大数据不是为了调整单一产品的定价来从消费者手中赚取蝇头小利，而是要用大数据为消费者解决更多问题，提供更优质的产品和服务，这才是企业的核心价值和竞争力所在。或者说，大数据是用来服务消费者的。企业采集大数据、应用大数据，本身就属于自身信息化转型的一部分。不论是传统行业企业还是新兴行业企业，都无时无刻不面临信息化问题，因为外部环境的信息化进程从来不会停滞不前。企业日积月累的庞大数字资产背后，何尝不是信息瞬变的市场环境？

利用大数据对市场做出及时响应，不仅需要企业经营者对于大数据有所重视，具备“数据观”，更需要企业内部具有响应的应对机制，并且利用这些大数据，考察企业运营管理效率，推动企业高效运转。当然，这是一个循序渐进的过程。最终，将大数据服务于企业产品和服务转型，乃至企业的整体战略制定。赵昂

来源：《工人日报》

对于经常上网的朋友来说，大数据这个词一定并不陌生，上到国家层面，下到一家小型的创业型公司，对于大数据的关注程度都是一样的高。那么，到底什么是大数据呢？大数据具体又 “大”在哪里呢？

一、什么是大数据

大数据（ big data ），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托 · 迈尔 - 舍恩伯格及肯尼斯 · 库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的 5V 特点： Volume （大量）、 Velocity （高速）、 Variety （多样）、 Value （低价值密度）、 Veracity （真实性）。

简而言之，大数据就是可以通过各个不同端口对数据尽兴收集与交互，从而描绘出用户群体的信息汇总，可以准确的将用户的上网习惯，关注领域精准的描绘出来，从而对其进行有针对性的推广。

二、大数据有什么价值？

首先是对于商家以及企业来说，大数据的价值体现在以下几个方面：

1) 对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

而对于消费者而言，大数据对其价值更多的体现在产品的人性化上面，包括硬件以及 APP ，可以根据大数据来对其最感兴趣的以及最需要的内容进行推送，使其更加人性化，也更具有效率。

三、大数据的发展趋势

趋势一：数据的资源化

有别于传统意义上的资源，在大数据的概念中，数据也是重要的战略资源之一，对于企业来说，如何通过大数据来把我最新的市场动态以及用户动态成为最重要的战略决策因素之一。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据与云处理是相辅相成的，云处理为大数据提供了基础，是产生大数据的重要平台。自 2013 年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。

趋势五：数据泄露泛滥

对于企业来说，未来的数据泄露事件的增长率也许会达到 100% ，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个企业都会面临数据方面的攻击，并且都需要重新审视今天的安全定义。

趋势六：数据管理成为核心竞争力

数据的收集以及分析能力将直接影响一个企业的发展，在未来数据管理能力将成为企业的核心竞争力。

四、大数据，大在哪里？

那么，大数据，到底大在哪里呢？

首先，大数据的大，最主要指的是数据体量的庞大，相较于传统数据来说，大数据所包括的体量是完全不同于以往传统的数据量的。

其次，是指数据的类型，所有用户在使用互联网时留下的数据都可以作为大数据的计算内容，因此，各种类型的数据都可以包含其中

第三，数据计算量庞大，不同于以往传统的数据分析与计算的方式，现在大数据对数据的收集和分析，是配合云计算对所有数据进行的分析与计算，其计算数量也是难以想象的。

五、大数据如何影响生活？

那么，仅仅从一个普通的消费者以及网民的角度来说，大数据到底是通过什么样的方式来影响你的生活呢？

就拿当今的智能手表为例，一个手表如果在加入了大数据这个领域以后，会和以前的传统手表相比产生哪些天翻地覆的变化呢？

首先，大数据在智能可穿戴领域的运用包括三个主要部分，即 “硬件终端”，“人机交互”以及“云数据”，具体来看就是将智能手表本身作为一个人体数据收集的平台，而收集数据的类型也包括我们生活的方方面面，而在通过 APP 将数据上传到后台云数据服务平台，然后对收集到的数据进行海量分析计算，从而得出实用，符合实际，有用的数据分析报告，再反馈给用户，这样就形成了大数据在智能可穿戴领域的完整产业链与价值闭环。

今后的未来，大数据的发展会更进一步，而其又会怎样具体的体现到用户硬件实用领域，我们共同期待。

在尝试应对收集和分析大数据的挑战时，小型企业可能会觉得自己陷入了困境。不过，即使财富500强的IT预算比小企业过去的十年的收入还要多，小企业也不会被这些大公司远远地甩在后面。

而目前小企业利用大数据的机会从来没有这么好。多家企业已经在SaaS(软件即服务)平台上推出了大型数据收集和分析工具。这意味着小企业不需要投资昂贵的硬件，聘请昂贵的数据专家，然后自行部署复杂的算法。

但即使是SaaS大数据平台，企业仍然需要高质量的数据来帮助达成数据驱动的决策。再次，深吸一口气。虽然很多企业收集了大量的数据，但必须认识到要让信息能够为未来的分析进行正确分类。

1.交易数据

数据存储中最重要的一件事是场景数据。这些是包含多个变量的数据点。当顾客为你支付货物和服务时，企业需要知道：

他们消费了多少他们购买了什么他们什么时候购买什么促销或优惠券促使他们购买他们是如何支付的。如果企业部署了正确的POS软件，将能够自动将这些信息存储在CRM(客户关系管理)软件中。虽然存储客户支付细节有些不当，但是为了方便支付处理，除了在加密的数据库中，企业可以创建一个详细的非支付工具交易数据库，以便将来进行挖掘。

2.店内运营监控

大数据分析正在改变零售商经营店铺的方式。随着企业采用部署运动传感器的安全系统，可以跟踪客户在整个商店中移动的位置。企业将无法确定哪个客户的身份，但是企业能够了解每个部门有多少客户购物。

这些数据可以用来创建可以指导员工选择的趋势。对于没有部署特定人员的小型商店，需要的只是门口的柜台。

3.在线营销分析

当客户访问企业商店的网站时，谷歌分析应该能够为每位访客提供人口统计数据。这些信息可以帮助指导企业如何准备营销活动，以及网站的哪些方面最受关注。

网站热点图可以帮助企业了解网站上每个网页的哪些部分有着最多的鼠标者，强大的Facebook营销工具可以帮助企业向读者反映当前的关注点。

可以从网上与企业的品牌互动收集的数据量几乎是无限的。企业明智的做法是指导在线营销团队安装和定制插件和程序，将这些数据收集并存储在安全的地方供将来分析是明智之举。

4.客户回报计划

有没有想过为什么大型超市愿意给顾客提供折扣，只需要输入其电话号码或扫描奖励卡?因为客户购物档案对他们很有价值。根据其地址和消费习惯，他们可以估计顾客的年收入。

商家需要为自己的客户创建一个奖励计划。奖励计划将通过鼓励重复购物来提高商家的整体销售额。此外，还可以获取客户级别的数据，了解客户的购买方式、时间和内容。如果商家可以与电子商务网站同步，就可以获得额外的点数，以便在网上或在网上进行最终购买之前了解客户浏览商品的更多数据。

5.第三方促销

企业可以创建多个第三方忠诚计划，并与自己的个人会员计划配合使用。例如，Shopkick在进入商店时会以积分奖励购物者，拍摄赞助产品的照片，并使用链接的借记卡或信用卡来完成参与商店的购物。

首先，许多企业这些类型的节目愿意支付费用，以促进他们的商店和产品的销售。其次，所有这些数据都可以从管理移动应用程序的公司购买，这些数据将包括参与该计划的每家商店的旅行习惯和购买习惯。

这种数据可以帮助商家更好地分析未来的促销活动和捆绑优惠。

个性化是最终目标

当企业开始建立一个客户档案时，其营销团队深入到统计数据中是很重要的。企业对客户了解得越多，其个性化推广就越有效。采用电子邮件推销，以及采用标准化的线上和线下促销现在很难有更好的效果。

当客户感觉正在谈论自己的独特需求时，企业将体验到消费水平、购买频率，以及整体客户价值的巨大增长。这将有助于将投资于大数据收集和分析工具的成本分摊到大量的客户交易中，从而创建一个数据驱动的指导系统。

总之，各种规模的商店和企业可以采集大量数据。而得益于大数据SaaS平台，企业不再需要拥有内部数据收集和分析团队。通过配置现代POS软件来收集客户的非财务数据，可以将这些数据与所有其他数据源相关联。

随着客户与厂商进行互动，从研究到最终购买，企业将深入了解如何提供个性化的报价，这是产生客户忠诚度的关键因素。随着企业的发展与所观察到的市场需求进行对话，将发现扩展或将企业的产品和服务集中在对赢利产生最大影响的机会。

来源：互联网

什么是网络爬虫

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。

小编记得有一个知名的网站号称最强大的“黑暗”搜索引擎工具Shodan，互联网上最可怕的搜索引擎！小编的确进去看过，搜索TP-LINK后，出现了大量的路由器，我点击任何一个所有信息都是可以看到的，包括国家，主机名等等，有兴趣的大家可以去官网上看看

在如今这个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物，而面临的问题就是大数据隐私

你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。

更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。

而我认为手握大数据还应该有大数据的思维，才能更好的利用！好的用途有：

大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；

大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；

大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；

大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；等等

今天在知乎上看到了一个帖子，分享给大家，不知大家看完有何感想

我们今天浅谈了一下大数据，希望不了解的朋友看一下，第二个方面今天我们不做程序员，教你如何进行简单的爬虫，将自己需要的大数据进行搜集，分享几个的小白上手易操作爬虫软件，感兴趣的可以试一下。

第一个：八爪鱼 大数据

第二个极搜客 这两个都是有免费的

第三个 熊猫采集 这个大家可以试用一下，并不是免费的

其他的比较专业的有Arachnid、EX-Crawlere、HerDy等等

好了，今天的文章到此结束了，希望能帮助到大家，对爬虫有兴趣的朋友可以试试我分享的这三款软件，个人认为极搜客还是蛮不错的，谢谢大家看我的文章，知数码行天下每天不断更新新的文章！

如果您对传统企业互联网转型、大数据、工业4.0等内容的文章、资料、PPT等感兴趣（有提供下载哦~），欢迎关注强企阅闻公众号。

来源／钱塘大数据

在这个用数据说话的时代，能够打动人的往往是用数据说话的理性分析，无论是对于混迹职场的小年轻，还是需要数据进行分析和研究的同学，能够找到合适的数据源都是非常重要的。特别是想要对一个新的领域进行研究和探索，拥有这个领域的数据那都是有十分重要的意义的。

1.－ 国家数据 －

http://data.stats.gov/index.htm

数据来源于中国国家统计局，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，较为全面和权威，对于社会科学的研究不要太有帮助。最关键的是，网站简洁美观，还有专门的可视化读物。

2.－ CEIC －

http://ceicdata/zh-hans

最完整的一套超过128个国家的经济数据，能够精确查找GDP, CPI, 进口，出口，外资直接投资，零售，销售，以及国际利率等深度数据。其中的“中国经济数据库”收编了300,000多条时间序列数据，数据内容涵盖宏观经济数据、行业经济数据和地区经济数据。

3.－ wind（万得）－

http://wind/

万得被誉为中国的Bloomberg，在金融业有着全面的数据覆盖，金融数据的类目更新非常快，据说很受国内的商业分析者和投资人的亲睐。

4.－ 搜数网 －

http://soshoo/

已加载到搜数网站的统计资料达到7,874本,涵盖1,761,009张统计表格和364,580,479个统计数据，汇集了中国资讯行自92年以来收集的所有统计和调查数据，并提供多样化的搜索功能。

5.－ 中国统计信息网 －

http://tjcn.org/

国家统计局的官方网站，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，建立了以统计公报为主，统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻、主要统计指标排行等。

6.－ 亚马逊aws －

http://aws.amazon/cn/datasets/?nc1=h_ls

来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。

7.－ figshare －

https://figshare/

研究成果共享平台，在这里你会发现来自世界的大牛们的研究成果分享，同时get其中的研究数据，内容很有启发性，网站颇具设计感。

8.－ github －

https://github/caesar0301/awesome-public-datasets

如果觉得前面的数据源还不够，github上的大神已经为大家整理好了一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，简直是做研究和数据分析的利器。

随便上几个图，满满的都是资源啊

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尽管“大数据”一词近年来屡遭热捧

但很多人都还不知道什么是大数据

更不知道大数据有甚卵用

这两年，发现“大数据”这个词出现的越来越频繁了

不仅企业，连国家都在部署大数据战略

一番百度了之后

Oh~ emmmmmmmmm~ +_+

还是没搞懂大数据到底是个什么玩意儿

直到有一天

我发现一个秘密

不管我在网上搜索什么

页面都会跳出我要搜索的相关产品或关联事物

然后，我恍然大悟！

所谓大数据，就是算法！

它能够“算”出我们“心中所想”

那么问题来了

大数据技术是如何采集到我们的信息的呢？

数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。

数据采集系统整合了信号、传感器、激励器、信号调理、数据采集设备和应用软件。在数据大爆炸的互联网时代，数据的类型也是复杂多样的，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。结构化最常见，就是具有模式的数据。非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。大数据采集，是大数据分析的入口，所以是相当重要的一个环节。

我们首先来了解一下数据采集的三大要点：

一、数据采集的三大要点

（1）全面性

数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。

比如对于“查看商品详情”这一行为，需要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。

（2）多维性

数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。

比如“查看商品详情”这一行为，通过埋点，我们才能知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品id等多个属性。从而知道用户看过哪些商品、什么类型的商品被查看的多、某一个商品被查看了多少次。而不仅仅是知道用户进入了商品详情页。

（3）高效性

高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。也就是说采集数据一定要明确采集目的，带着问题搜集信息，使信息采集更高效、更有针对性。此外，还要考虑数据的及时性。

不同应用领域的大数据其特点、数据量、用户群体均不相同。不同领域根据数据源的物理性质及数据分析的目标采取不同的数据采集方法。

那么，接下来我们再来了解一下常用的数据采集的方法。

常用的数据采集方法归结为以下三类：传感器、日志文件、网络爬虫。

（1）传感器

传感器通常用于测量物理变量，一般包括声音、温湿度、距离、电流等，将测量值转化为数字信号，传送到数据采集点，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。

（2）系统日志采集方法

日志文件数据一般由数据源系统产生，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。

很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这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）Web 爬虫

网络爬虫是指为搜索引擎下载并存储网页的程序，它是搜索引擎和 web 缓存的主要的数据采集方式。通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。

此外，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，都做的很好。

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。