一个高效的采集工具，能帮助我们更快速地完成采集。

火车采集器，就是这样一款高效能地网页数据采集软件，它实现了将数据从采集到处理到发布的一系列智能操作，真正意义上做到了采集智能。

不仅如此它还能够快速稳定地应对大量的数据采集需求，取代手动采集模拟人工操作，大幅提升了工作效率，节约人力资源。

作为一款专业的网站抓取工具，火车采集器在网页数据抓取、处理、分析、挖掘方面尤其擅长。

现如今市场上的网页采集软件优劣纷杂，火车头无疑是一款非常值得信赖并且极其好用的网页数据采集软件。

它可以灵活迅速地抓取网页中散乱分布的文本，图片等资源信息，然后通过一系列的分析处理，准确挖掘出你所需要的绝大部分数据信息。

这些数据信息你可以选择发布到网站后台、导入数据库，也能够保存在本地 Excel，Word 等格式的文件中。

采集新闻，采集文章统统不在话下。老板再也不用担心做不完，一切变得so easy

历经十年的升级更新，火车采集器积累了大量用户和良好口碑，是目前市场上最受欢迎的网页数据采集软件。

官方网站：locoy

为采集而生

2005年~2015年，火车采集器的用户量一直稳居国内第一。

十年口碑

火车采集器目前用户突破十万，十年间在用户中形成了良好口碑，为我们的品牌传播奠定了基础。

真正通用

采集不限网页，不限内容，支持多种扩展，打破操作局限。采什么，如何采，都由您决定！

高效稳定

分布式高速采集系统，多个大型服务端同时稳定运作，快速分解任务量，最大化提升效率。

数据精准

内置采集监控系统，实时报错及时修复；采集发布时确保数据零遗漏，为用户呈现最精准的数据。

对于中小型企业来说，火车采集器是一款实用价值相当高的采集软件。

采集智能化，采集自动化带来的便利，大大降低了数据采集的难度。现如今的社会，信息便是资源，资源决定了企业在商场上能够走多远，所以信息储备至关重要不容忽视。

作为一个有点编程基础的人来跟你讲，火车头采集器，是一款就算零基础的门外汉都能很快熟悉，并且掌握操作的网页数据采集软件，新手体验度实在是不能更友好了。

对新手小白而言，火车头是一款非常合适好用的采集工具，学会熟练的使用火车头采集器也会让要用到网络数据采集技术的新手小白们事半功倍。

下面我就来详细介绍一下有关火车头采集器这款软件的特点吧

分布式高速采集

任务分配至多个客户端，同时运行采集，效率倍增。

多识别系统

配备正文识别、中文分词识别、任意编码识别等多种识别系统，智能识别操作更轻松。

可选验证方式

可选择是否使用加密狗，随时保障数据安全。

全自动运行

无需人工值守操作，任务完成后自动关机。

替换功能

同义，近义词替换、参数替换，伪原创必备技能。

任意文件格式下载

图片、压缩文件、视频等任意格式的文件都能轻松下载。

采集监控系统

实时监控采集，确保数据的准确性。

支持多数据库

支持Access/MySQL/MsSQL/Sqlite/Oracle多种类型的数据库保存及发布。

无限级多页采集

支持包含ajax请求数据在内的多个页面信息的无限级采集。

支持扩展

支持接口和插件扩展，满足各种采发需求。

以上便是全部，但是火车头采集器的好处却不止这么多。这些仅是其中的万分之一。

你还可以用它来采集文章、新闻素材填充你的网站内容，如果你想要采集更多有趣内容，有兴趣的小伙伴们可以转战火车采集器官方论坛，那里有更多车友们可以为你答疑解惑。

作为一款网页数据采集器，火车头秉承一句格言：

“好的软件的作用是让复杂的东西看起来更简单。”

潜心修炼自己的产品，给客户以最好的服务，才对得起客户对我们的支持

火车头一直以来坚持一句口号：“做数据采集，我们是专业的！”

好了，今天的文章就写到这里了，君问归期未有期，红烧茄子油焖鸡。

迷弟迷妹们咱们下期见！

最近有人爬了马蜂窝的1800万数据就刷爆了网络，惊动了互联网界和投资界，背后的数据团队也因此爆红。

你一定会想像这个团队像是电影里演的非常牛掰黑客一样的人物吧？

你以为爬数据一定要懂爬虫写代码、懂Python才能爬取网络数据是吧？

小八告诉你，过去可能是，但现在真的不！是！

爬这样千万级数据的工作，我们绝大部分人即使不懂写代码，都可以实现。

如何实现？

就是利用「数据爬虫工具」。

目前的爬虫工具已经趋向于简易、智能、可视化了，即使不懂代码和爬虫的小白用户都可以用。

比如在全球坐拥百万用户粉丝的八爪鱼数据采集器。

简单来说，用八爪鱼爬取马蜂窝数据只要4个步骤。这里我们以爬取【马蜂窝景点点评数据】举例。

★

第一步

打开马蜂窝，选择某城市的景点页面，（本文以采集成都景点点评为例）

第二步用八爪鱼爬取马蜂窝的成都的top30景点页面超链接url地址

第三步

用八爪鱼简易模板「蚂蜂窝国内景点点评爬虫」

第四步

导出数据到EXCEL。

小八只花了15分钟的时间就采集到成都TOP热门30景点的842条点评数据。如果同时运行多个客户端并使用使用云采集，将会更快。

（由于只是示例，每个景点小八只采集了842条评，如果有需要可以采集更多，这个可自己设置

爬取结果

或许您已经在网上看了许多的MOOC，阅读了很多工具书，但是您有可能仍然担心找不到工作或根本没有找到工作。

在数据科学领域找到合适的工作的确有一定难度。最好的向HR展现您能力的方式就是准备一个文件夹。在文件夹中放入以下三种您做过的数据科学项目。

1、数据清洗

通常来讲，数据科学家在一个新的项目中预计会花80%的时间来清洗数据。这对于团队来说是一个长而痛苦的过程。如果您能展示您在清洗数据上具有丰富的经验，您就会变得很有价值。您可以找一些杂乱无章的数据集练习清理数据来增加您的经验。

如果您用的是Python，Pandas是一个很好用的包;如果您用的是R，dplyr包将会是一个不错的选择。

2、探索性数据分析

另一项有关数据科学的重要内容是探索性数据分析(EDA)。这是提出问题的过程，需要您用可视化技术来研究这个数据集。EDA使得分析师能够从数据中得出一些能驱动商业决策的结论。或许您能从客户的数据、销售的趋势、季节的影像中得到有趣的结论。甚至有时候您能有一些和您最初设想完全不同的发现。

用于探索性分析的一些有用的Python包是Pandas和Matplotlib。对于R用户，ggplot2包将很有用。EDA项目应该显示以下技能：

用于探索性分析的一些有用的Python包是Pandas和Matplotlib。对于R用户，ggplot2包将很有用。

3、交互式数据可视化

交互式数据可视化包括仪表板等工具。这些工具对数据科学团队以及更多面向业务的最终用户都很有用。仪表板允许数据科学团队进行协作，并一起绘制见解。更重要的是，它们为面向业务的客户提供了一种交互式工具。这些人专注于战略目标而非技术细节。通常，数据科学项目的可交付成果将以仪表板的形式出现。

对于Python用户，Bokeh和Plotly库非常适合创建仪表板。对于R用户，请务必查看RStudio的Shiny软件包。

而随着数据中心运维精细化要求不断提高，网络流量采集分析也已经成为数据中心基础设施不可缺少的分析手段，通过网络流量深度分析，我们能够更直观地加快故障定位、分析应用数据、协助优化定位，加快故障定位。

网络流量采集也是一门学问，做得好会在关键时刻起作用，做得不好就会形成虚设，反而还要占用大量的网络带宽资源，这样的流量采集不如不做。

流量采集可不是简单地将几个网络设备端口的流量镜像一份发给分析服务器就了事，要建立一个覆盖全面、合理有效的流量采集网络，这样的流量采集才能有助于优化网络和业务性能指标，减少故障发生概率。当然，网络流量采集也面临着不少新问题。

流量增长太快

根据预测，到2019年数据中心的流量将为2014年的三倍，平均每年保持着30%的增长率，不要只看增长率，其实2014年的流量基数就很大，2014年就有2.1ZB。

流量的增长会给监管带来很多问题。比如：现有的监控服务器处理能力不够，镜像流量过大导致设备端口或内部通道拥塞，流量种类太多导致采集类型不完整等等。

所以，流量增加后会带来一系列问题，监管的手段也要随之调整，否则就无法真实采集到流量实时状态，甚至还会对现有业务造成影响。

如果采用的是采样的方式，就有一定的采样比，随着流量的增长，采集的流量会多一些，也可能会漏掉一些特征流量，还有可能采集的流量太大，将设备CPU打爆，这时就要降低采样比，但这时降低采样比采集的样本流量会更少，准确度下降。

总之，当流量在不断增加时，不仅要对设备进行扩容，对采集流量的方法也要调整，否则流量采集起不到监管作用。

现在谈论大数据已经没有新意了，形形色色的产品、平台和公司都贴满大数据标签，但大数据却并没有掀起预期飓风，甚至还被冠以“伪命题”污名。

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。大数据在核心领域的渗透速度有目共睹，然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。

因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？

数据采集(DAQ)， 又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。

线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。

内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。

大数据的主要来源：1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

传统数据采集的不足

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。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。

大数据采集新的方法

以博为软件101异构数据采集技术为例：通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，基于底层IO请求与网络分析等技术，采集目标软件产生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软件系统调用。

技术特点如下：

1. 无需原软件厂商配合；

2. 实时数据采集，数据端到端的响应速度达秒级；

3. 兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据；

4. 输出结构化数据，作为数据挖掘、大数据分析应用的基础；

5. 自动建立数据间关联，实施周期短、简单高效；

6. 支持自动导入历史数据，通过I/O人工智能自动将数据写入目标软件；

7. 配置简单、实施周期短。

优点：其优势在于不需要“接口”配合，这就摆脱了对软件厂商的依赖。特别是在在需要集成多个系统数据时，不仅能节省大量时间、人力与资金，实现“一站式”完成；还避免了因个别系统开发团队解体、源代码丢失等原因导致系统数据集成出现烂尾的情况。

缺点：只采集Windows平台的各软件系统数据

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工业互联网是在传统互联网的基础上建立起来的。这种演化是工业技术发展的必然趋势。传统互联网将人与人通过计算机网络连接在一起，分享各种信息，传递各种需求，获得各种服务，这是人类社会、经济、科技发展的巨大进步。但是，这种连接的能力还是非常有限的。因为如果只有人而没有机器的参与，我们应用互联网的空间不是完整的。只有当全球70多亿人口和600亿台左右的机器都能够连接在一起的时候，互联网的价值才能得到最大程度的彰显，人类社会才能完全从体力和脑力劳动中彻底解放出来。我们今天已经步入了“复杂的工作要用最简单的方法来处理”的时代。这就是工业互联网技术发展的原动力，发展的趋势不可逆转。在传统互联网的基础上，影响这项技术发展速度的一个重要因素是机器侧的数据采集和云控制技术问题。事实上，这就是自动化技术与信息化技术深度融合的问题。这个问题处理好了，工业互联网的发展就会更顺利一些。机器的连接只是手段，能对机器的有效管控才是工业互联网发展的重要目的。

目前，数据采集技术主要受到两个方面的制约。一是部分机器没有数据接口，二是存在大量异构的通讯规范。与此同时，我们还要考虑到工业发展的惯性，不能完全采用新旧技术彻底更替的办法来解决这两方面的问题。所以，工业社会必须要有这样的技术，在没有数据接口的机器上能够增加数据接口（包括传感器），在异构通讯规范之间采用全兼容的数据采集技术。通用网关是提供这种全兼容技术的产品。在工业互联网技术体系中，通用网关属于边缘计算的一部分。这是与传统互联网明显不同的地方。每一种通讯协议都对应着通用网关中的一种通讯驱动。一项新的技术是把通讯数据包交给通用网关中边缘计算来处理，以便分解出有效的信息来。这将极大地降低通用网关的通讯处理开发成本，提高通用网关数据采集的灵活性。边缘计算的另一个用途当然是对采集来的数据进行必要的处理，以减轻云平台的计算压力。同时，多个边缘计算构成的雾计算，也是工业互联网的重要组成部分。雾计算的加入，可极大地提升工业互联网的分布计算能力。考虑到互联网通讯的不确定性，还需要在通用网关中增加断网续传的功能，以保持数据的完整性。除此之外，我们还需要关注数据的实时性和同步性问题。这些特性一般能够通过调整通讯的请求周期和标记数据的时间戳来确定。显而易见，通用网关是数据采集的重要设备，它在整个工业互联网中构成了一个庞大的通讯节点系统，对于整个工业互联网的运行有着非常重要的影响。为此，我们需要一种有效的网络工具，用于管理这样的通讯节点系统，对它们的运行状态，采集数据更新，采集周期等状态进行监控，同时也能对相应的软件维护、节点参数、接口配置等进行动态的调整。

云控制是工业互联网很重要的一项功能。但是，目前工业互联网的关注点主要集中在数据的处理和信息的管理方面。事实上，由于工业互联网中云平台能够综合更多的数据，因此它不仅可以对企业的管理过程提供重要的决策，而且可以对机器的控制过程提供更优的指令。云机器人和能源互联网都属于云控制的典型的应用。人工智能的技术需要强大的计算资源的支持，而这只有在云计算环境中才能得到满足。只有当强大的云控制功能和强大的数据采集功能结合在一起的时候，工业互联网才能具有真正强大的支配机器的能力。一般情况下，工业互联网的云平台是按照PaaS架构进行设计的。云控制可利用这方面的计算资源，进行智能控制、资源调度、优化决策，以及多个生产过程的协同作业等方面的计算处理，从而为机器的先进控制提供最优的设定值。云控制需要解决的关键技术问题是：互联网通讯的不确定性造成的数据通讯延迟补偿，如何让复杂算法的编辑、编译和基于工业互联网的动态调试过程变得更加简单和直观。工业APP提供的可视化能力，也为云控制技术的工程应用提供了有力支撑。另外，云控制需要边缘计算的协同。边缘计算一方面为云控制提供数据通讯的通道，一方面也为云控制过程提供安全保障。随着工业互联网技术的快速发展，云控制将逐步成为工业领域中最重要的一种生产技术。

工业互联网是生产企业控制与管理深度融合的重要技术设施。数据采集和控制是工业互联网连接机器社会的重要手段。数据采集和云控制技术的研究与应用，将有效消除人们对工业互联网发展的质疑，并产生积极的促进作用。

随着云和容器等虚拟化技术的不断扩张，云、数据中心和企业网中的东西向流量呈快速增长趋势。对东西向虚拟网络流量的采集与分析，可以帮助用户实现如下价值：

高效运维，保障业务连续

如果不采集虚拟网络流量，用户80%的网络流量将呈现“黑盒”状态。遇到因网络问题导致的业务延迟与中断时，运维人员犹如盲人摸象。通过对虚拟流量的采集与分析，可以点亮黑盒，呈现精细的虚拟网络运行状态，快速定位故障根因，确保业务的连续与稳定。

精细化运营，提高投入产出比

计算、网络、存储、带宽等都是支撑业务需要投入的资源。但在当前业务运营过程中，仍然存在诸如闲置虚拟机未回收、网络链路负载不平均，不同ISP带宽粗放分配的问题。通过对虚拟流量的采集与分析，可以及时侦测资源使用情况，合理调度资源，提高资源利用率，进而提高投入产出比。

安全防护，保证内网安全

网络规模扩大和灵活性的提高，内网安全策略呈现只增不减、变动频繁的状态。但当前配置的内网安全策略是否全部生效，以及随着虚拟网络变动，需要删除的策略是否已经清理干净，都是难以回答的问题。同时内网虚拟机被攻陷之后，运维人员是否能及时识别“肉鸡”进而保证内网安全，都是需要通过对虚拟流量的采集与分析解决的问题。

虚拟网络流量采集的关键指标

采集性能

作为占据云数据中心总量80%的虚拟流量，实现全量采集需要高性能的采集技术作为支撑。在采集的同时，针对不同业务，还需要完成去重、截断、脱敏等其他预处理工作，进一步增加了对性能的要求。因此采集性能将是衡量虚拟网络流量采集技术的一个关键指标。

资源开销

多数虚拟流量采集技术都需要占用本可应用于业务的计算、存储和网络资源。除了尽可能少地消耗这些资源之外，仍需要考虑对采集技术实施管理的开销。尤其当节点规模扩大之后，如果管理成本也同样呈现线性的上升趋势，那么该采集技术将不具有理想的扩展能力。

侵扰程度

当前常见的采集技术，往往需要在hypervisor或相关组件上添加额外的采集策略配置。这些策略除了存在与业务策略的冲突隐患之外，往往还会进一步增加hypervisor或其他业务组件的负担，影响服务SLA。

部署依赖

当需要在hypervisor上部署agent实现流量采集时，往往需要考虑针对不同hypervisor环境的依赖条件，以及各类第三方库的安装、升级。在此过程中往往存在冲突或不兼容的情况，影响现有生产系统，增加采集部署难度。

现有虚拟网络采集技术比较

策略采集

由控制节点接收用户指令后，对虚拟网元（一般是虚拟交换机）下发采集策略，将流量通过隧道或其他形式转发至分析节点，完成虚拟流量采集。一般多见于SDN网络环境。

Pros

由控制节点中心化控制，策略下发灵活

可依据业务需求实现细粒度按需采集

对hypervisor系统没有依赖

Cons

采集策略有可能存在与业务策略的冲突

全量采集需要下发的策略数目大，管理难度高

增加虚拟网元压力，采集流量无压缩，带宽占用高

网元采集

由虚拟网元（一般是虚拟交换机）直接提供虚拟流量镜像能力。用户可通过调用对应的API实现虚拟流量的采集能力。一般多见于成熟的商用整体网络解决方案。与策略采集不同，网元采集的粒度及灵活度多受限于网元接口API开放出来的能力。

Pros

直接调用虚拟网元相关接口API，实现简单

无策略冲突隐患

部署简易

Cons

受限于接口API的粒度，无法自行实现细粒度控制

影响虚拟网元性能

代理采集

在hypervisor上运行agent代理，同时启动专用的流量分析虚拟机。Agent接收控制节点的指令，完成网络配置，将流量导入流量分析虚拟机，完成流量采集。与策略采集方案的不同之处在于，虚拟网元的配置不直接由控制器完成，并且采集的流量毋须通过隧道等方式发送，而是直接进入本地虚拟机，减少网络带宽的占用。

Pros

控制节点毋须管理大量的采集策略，减轻控制节点压力

流量由本地转发至分析节点（虚拟机），不占用生产网络带宽

可实现细粒度流量采集

可在本地完成去重、截断、脱敏等工作，确保数据安全

Cons

采集策略可能存在与业务策略的冲突

虚拟机会占用一部分计算、存储和管理资源

Agent部署存在对hypervisor环境的依赖

如何实现下一代采集技术？

当前的采集技术分别具有各自的优势与劣势。针对当前普遍存在的虚拟网络采集的需求与痛点，云杉网络推出专利性的Trident采集技术，解决现有技术存在的问题，满足用户对虚拟网络采集的苛刻要求。Trident作为独立运行于hypervisor上的采集进程，具有如下特点：

无依赖

Trident由GO语言编写，利用GO语言的天然优势，直接生成二进制可执行程序文件，文件仅14MB大小，对部署系统没有任何第三方库或组件依赖，可以在任意内核版本大于2.2（1999年发布）的Linux系统上部署运行。

高性能

Trident利用了基于内存映射的“零拷贝”技术，避免了传统流量采集方案中对数据包的多次拷贝，消除了网络数据采集的性能瓶颈，从而达到以最小的资源占用，满足巨量增长的网络东西向流量采集的目的。可对位于同一台宿主机的所有虚拟机东西向流量进行全量、实时采集。当前在350Kpps的采集性能下，仅使用15%CPU。

零干扰

Trident可以理解为一台“影子交换机”，毋须对现有虚拟网元进行任何额外的配置，即可直接采集流经hypervisor的全部流量，对现有网络策略无任何干扰。

细粒度

Trident通过gRPC接收控制器发送的指令，可实时配置ACL过滤规则、截断长度、脱敏配置、采集端口等工作参数，或针对指定虚拟接口、IP地址、协议、端口号设定精细采集策略，并可在控制节点编程自动化实现。可针对虚拟化环境虚拟机变动频率高，网络环境复杂多变的情况。

本文作者：云杉网络

网优雇佣军投稿邮箱：wywd11@126

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。

对于具体的业务场景问题，我们该怎么办呢?我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。

1 数字和趋势

看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。

在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。

对于电子商务网站，流量是非常重要的指标。

上图中，我们将网站的访问用户量(UV)和页面浏览量(PV)等指标汇汇聚到统一的数据看板(Dashboard)，并且实时更新。

这样的一个数据看板，核心数字和趋势一目了然，对于首席增长官来说一目了然。

2 维度分解

当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。

在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。

举个例子，当监测到网站流量异常时，可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等等维度，发现问题所在。

3 用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群(segmentation )的手段。

我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。 例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户，可以被归类为“北京”用户群体。

而针对“北京”用户群体，我们可以进一步观察他们购买产品的频度、类别、时间，这样我们就创建出该用户群体的画像。

在数据分析中，我们往往针对特定行为、特定背景的用户进行有针对性的用户运营和产品优化，效果会更加明显。

上图中，我们通过 GrowingIO 的用户分群功能将一次促销活动中支付失败的用户挑选出来，然后推送相应的优惠券。

这样精准的营销推广，可以大幅度提高用户支付的意愿和销售金额。

4 转化漏斗

绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。

漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。

通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。　　其中，我们往往关注三个要点：　第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少?　　第二，每一步的转化率是多少?　　第三，哪一步流失最多，原因在什么地方?流失的用户符合哪些特征?

上图中注册流程分为 3 个步骤，总体转化率为45.5%;

也就是说有 1000 个用户来到注册页面，其中 455 个成功完成了注册。

但是我们不难发现第二步的转化率是 56.8% ，显着低于第一步 89.3% 和第三步转化率 89.7%，可以推测第二步注册流程存在问题。

显而易见第二步的提升空间是最大的，投入回报比肯定不低;如果要提高注册转化率，我们应该优先解决第二步。

5 行为轨迹

关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。

数据指标本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问用户量(UV)和页面访问量(PV)这类指标，断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。

上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。

网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因;通过分析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题(比如是不是商品不匹配等等)，从而为决策提供依据。

6 留存分析

在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。

每一款产品，每一项服务，都应该核心关注用户的留存，确保做实每一个客户。

我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。

在 LinkedIn，增长团队通过数据发现，如果新用户进来后添加 5 个以上的联系人(上图红色线条)，那么他/她在 LinkedIn 上留存要远远高于那些没有添加联系人(上图绿色和紫色的线条)的留存。

这样，添加联系人称为 LinkedIn 留存新用户的最核心手段之一。除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等等，这些都是常见的留存分析场景。

7 A/B 测试

A/B 测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。

产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过 A/B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。

举个例子，我们设计了两种不同的产品交互形式，通过比较实验组(A 组)和对照组(B 组)的访问时长和页面浏览量两个衡量指标，来评估哪一种交互形式更佳。要进行 A/B 测试有两个必备因素：

第一，有足够的时间进行测试;

第二，数据量和数据密度较高。

因为当产品流量不够大的时候，做 A/B 测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样大体量的公司，每天可以同时进行上千个 A/B 测试。所以 A/B 测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。

8 数学建模

当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生。

作为一家 SaaS 企业，当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。

利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。

我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。

当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中，有分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。

大数据采集技术就是对数据进行ETL操作，通过对数据进行提取、转换、加载，最终挖掘数据的潜在价值。然后提供给用户解决方案或者决策参考。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，数据从数据来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）到目的端，然后进行处理分析的过程。

用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据模型，将数据加载到数据仓库中去，最后对数据仓库中的数据进行数据分析和处理。

数据采集位于数据分析生命周期的重要一环，它通过传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

由于采集的数据种类错综复杂，对于这种不同种类的数据。

我们进行数据分析，必须通过提取技术。将复杂格式的数据，进行数据提取，从数据原始格式中提取（extract）出我们需要的数据，这里可以丢弃一些不重要的字段。

对于数据提取后的数据，由于数据源头的采集可能存在不准确。

所以我们必须进行数据清洗，对于那些不正确的数据进行过滤、剔除。

针对不同的应用场景，对数据进行分析的工具或者系统不同，我们还需要对数据进行数据转换（transform）操作，将数据转换成不同的数据格式，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载（load）到数据仓库中去。

大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：

在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。

如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一个例子是天猫双十一的成交额，在其展板上，我们看到交易额是实时动态进行更新的，对于这种情况，则需要采用在线处理。

当然，如果只是希望得到数据的分析结果，对处理的时间要求不严格，就可以采用离线处理的方式，比如我们可以先将日志数据采集到HDFS中，之后再进一步使用MapReduce、Hive等来对数据进行分析，这也是可行的。

在现实生活中，数据产生的种类很多，并且不同种类的数据产生的方式不同。

对于大数据采集系统，主要分为以下三类系统：

一、系统日志采集系统。

许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。对于这些日志信息，我们可以得到出很多有价值的数据。通过对这些日志信息进行日志采集、收集，然后进行数据分析，挖掘公司业务平台日志数据中的潜在价值。

为公司决策和公司后台服务器平台性能评估提高可靠的数据保证。

系统日志采集系统做的事情就是收集日志数据提供离线和在线的实时分析使用。

目前常用的开源日志收集系统有Flume、Scribe等。Apache Flume是一个分布式、可靠、可用的服务，用于高效地收集、聚合和移动 大量的日志数据，它具有基于流式数据流的简单灵活的架构。

其可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，使Flume具有强大的容错能力。

Scribe是Facebook开源的日志采集系统。Scribe实际上是一个分布式共享队列，它可以从各种数据源上收集日志数据，然后放入它上面的共享队列中。

Scribe可以接受thrift client发送过来的数据，将其放入它上面的消息队列中。然后通过消息队列将数据Push到分布式存储系统中，并且由分布式存储系统提供可靠的容错性能。

如果最后的分布式存储系统crash时，Scribe中的消息队列还可以提供容错能力，它会还日志数据写到本地磁盘中。Scribe支持持久化的消息队列，来提供日志收集系统的容错能力。

二、网络数据采集系统。

通过网络爬虫和一些网站平台提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。这样就可以将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来。

并将其提取、清洗、转换成结构化的数据，将其存储为统一的本地文件数据。目前常用的网页爬虫系统有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等框架。

Apache Nutch是一个高度可扩展和可伸缩性的分布式爬虫框架。

Apache通过分布式抓取网页数据，并且由Hadoop支持，通过提交MapReduce任务来抓取网页数据，并可以将网页数据存储在HDFS分布式文件系统中。

Nutch可以进行分布式多任务进行爬取数据，存储和索引。由于多个机器并行做爬取任务，Nutch利用多个机器充分利用机器的计算资源和存储能力，大大提高系统爬取数据能力。

Crawler4j、Scrapy都是一个爬虫框架，提供给开发人员便利的爬虫API接口。开发人员只需要关心爬虫API接口的实现，不需要关心具体框架怎么爬取数据。Crawler4j、Scrapy框架大大降低了开发人员开发速率，开发人员可以很快的完成一个爬虫系统的开发。

三、数据库采集系统。

一些企业会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据。

除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。企业每时每刻产生的业务数据，以数据库一行记录形式被直接写入到数据库中。

通过数据库采集系统直接与企业业务后台服务器结合，将企业业务后台每时每刻都在产生大量的业务记录写入到数据库中，最后由特定的处理分许系统进行系统分析。

针对大数据采集技术，目前主要流行以下大数据采集分析技术。Hive是Facebook团队开发的一个可以支持PB级别的可伸缩性的数据仓库。

这是一个建立在Hadoop之上的开源数据仓库解决方案。 Hive支持使用类似SQL的声明性语言（HiveQL）表示的查询，这些语言被编译为使用Hadoop执行的MapReduce作业。

另外，HiveQL使用户可以将自定义的map-reduce脚本插入到查询中。该语言支持基本数据类型，类似数组和Map的集合以及嵌套组合。

HiveQL语句被提交执行。首先Driver将查询传递给编译器compiler，通过典型的解析，类型检查和语义分析阶段，使用存储在Metastore中的元数据。

编译器生成一个逻辑任务，然后通过一个简单的基于规则的优化器进行优化。

最后生成一组MapReduce任务和HDFS Task的DAG优化后的Task。 然后执行引擎使用Hadoop按照它们的依赖性顺序执行这些Task。

Hive简化了对于那些不熟悉Hadoop MapReduce接口的用户学习门槛，Hive提供了一些列简单的HiveQL语句，对数据仓库中的数据进行简要分析与计算。

网络分流器作用于网络安全监控前端基础装备，属于默默耕耘者！

网络分流器在大数据方面的运用，互联网数据是大数据分析最为重要的数据来源。通过对大量互联网数据进行采集分析分析可以获得很多宏观和微观的有价值信息，而后端的分析业务也在不断扩容，要求前端的采集设备能够将大量的数据报文通过多端口多规则的方式复制输出，不仅需要高密度的100G输入接口，而且要求高密度的10G输出接口。戎腾TS9700系列分流器采用紧凑的100G输入输出端口和10G输入输出端口配置，可以最大限度的将IDC机房的线路接入分流器，然后通过大量的复制输出到后端的各类应用中，当后端应用系统增加和扩容时，在不调整网络分流器结构的情况下满足用户的需求。

网络分流器将IDC机房的多种线路接入到设备中，通过过滤、复制、分流等处理，将数据报文输出到后端的P2P视频分析平台、网页分析平台、广告分析平台及其他业务分析平台。当IDC机房的数据线路超过了1台TS9700系列网络分流器的容量，或者需要部署在多个IDC机房时，网络分流器通过互联链路将来自不同设备的输入报文输出到同一种后端分析平台中，达到会话数据同源同宿的目的。

网络分流器的大数据采集方案具有以下优势：

l 高密度的输入输出接口：戎腾TS9700采用100G交换板TS97-SC3200作为100G接口的输入输出，每块业务板（配置后插卡时）最大能够支持19个100G输入输出，采用10G输入输出业务板TS97-CNT32作为10G 接口的输入输出，每块业务板（配置后插卡时）最大能够支持48个10G以太网输入输出；

l 配置灵活：TS9700系列分流器有TS9704、TS9707、TS9714等多种系列，可根据IDC机房的线路规模进行灵活配置；

l 扩容方便：TS9700系列分流器最大能够支持76波100G线路，当IDC机房线路超过该设备容量时，可以通过增加设备数量满足用户需求，多个设备之间采用100G或10G线路进行互联。