实际在企业的数据分析应用中，分析人员对于数据处理的需求灵活多变，并且经常需要对不同的业务数据进行关联性分析。

IT部门提供的基本数据处理和基本的关联关系并不能完全满足分析人员的需求。比如分析人员需要根据公司产品销售明细数据分析购买用户的特征，并调整相应的销售策略，这个时候分析人员需要基于销售清单数据，计算一些相应的分析指标，如每个用户的消费频次，单笔消费最大金额，最近一次消费时间间隔等。这就要用到自助数据集来解决问题。如果分析人员还需要获取一些行业竞争数据，这就要根据同类型的产品，做关联分析和横向对比分析。

这些任务对于接触实际业务较少的IT部门来说，是很难在基础的数据分析中挖掘出来的，再加上业务调整和分析角度的变化不能及时和IT部门同步。这些都是企业在推行数据化管理过程中碰到的亟待解决的问题。

FineBI重点打造的自助数据集，一个是又花了业务提需求，IT做分析的配合流程。改为在一个平台上，IT准备好数据，业务拿着数据自己去分析。

其次，对于拿到的数据，自助数据集环节能帮助分析人员简单较快的对数据进行过滤、增加字段，删减字段，字段计算等可视化清洗操作。

一、FineBI自助数据准备介绍

传统工具在分析数据的过程中，需要极大的程度依赖管理员。业务人员在管理员那里获取数据后还需返还管理员处进行数据处理，这无疑是在做费时费力的无用功，管理员也沦为取数机。FineBI 重点打造的自助数据集，提供了各种简单高效的数据处理功能，给用户更好的数据处理体验，减少无效重复的沟通过程，提高数据分析的效率。

二、核心亮点

1.完善的数据管理策略，基于业务需求做好数据分类可视化管理

企业在发展过程中，信息化程度会不断提高，为了解决特定信息化问题，企业系统中的信息系统数量也越来越多，从企业的大粒度来看，业务流程有一定的联系，但是在细粒度上，数据相互独立，内在逻辑互不联系，信息孤岛问题十分严重。企业经常需要对这些独立系统进行整合，然后进行统一的数据分析。FineBI有着较为完善的数据管理策略：

支持丰富的数据源连接，帮助企业进行多样数据整合；支持数据业务包功能，提高数据分类管理效率；支持智能的表间字段关联，多种关联方式搭配使用；支持表与字段名称智能转义，增强数据可读可用性；FineBI自带数据处理工具，支持对数据进行转换处理，如构建自循环列。从数据采集到数据处理再到数据的存储和管理，FineBI完善的数据管理策略为前端的业务自由探索数据分析提供了强大的数据支持。

2.多种数据处理功能，可视化操作方式解放生产力

对于本身质量很差的数据进行分析往往是南辕北辙，得出来的分析结果可能是错误的，错误的分析结果必定导致错误的决策方案。为了避免这样的事情，当我们拿到数据时，需要对数据进行清洗，比如某些数据缺失，需要增加一些数据字段，某些数据需要重命名 、类型转换、异常值处理、合并等。这些都可以通过FineBI可视化的形式来实现。

3.智能继承数据表的权限与关联，IT省心，业务安心

管理员只需配置基础的数据权限和关联，用户在权限范围内操作，自动继承和关联数据集，提升双方效率。

对于IT管理员：只需要配置基础的数据关联和权限，用户不管进行怎样的数据处理，都一定是在其权限范围内操作，且自助数据集的关联也可以自动继承，不需要管理员再进行配置。对于业务分析人员：IT终于可以放心的将数据下放，分析用户也能拿到自己需要的数据，进行无限次处理和分析。4.Step by step，符合人类思维习惯的数据处理体验

用户在FineBI中的每一个操作都可以增加、删除和修改，并且提供预览。

容忍错误：每一步数据处理操作皆可增/删/改路径清晰：每一步数据处理清晰记录，效果可预览无限层级：无限层次数据加工分析，直到获取所需5.轻松搭建各类分析模型，帮助业务洞察

大佬们经典的数据分析模型在诸多领域和行业中得到了广泛的应用，也带来了实质的业务价值。同时，经典的数据分析模型，更易于我们快速上手，少走很多的弯路。使用FineBI的自助数据处理功能，可以轻松搭建各领域已有的经典业务分析模型，比如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、购物篮分析模型、四象限模型等等，这些都可根据用户需求来套用，充分发挥数据和模型的价值。

6.预置数据挖掘算法，自助挖掘助力业务预测判断

大数据时代，最不可或缺的就是数据挖掘。数据挖掘，对于已经存在的数据，我们可以通过分析得到一定的规律；对于未知的数据，我们可以通过趋势进行预判。

FineBI内置五种算法：时间序列算法、聚类算法、分类算法，回归算法，关联算法，强化FineBI数据处理能力，与图形分析结合，拖拽展现预测结果。也就是说，如果你想预测未来的销售额，你想智能地给用户群分类，或者你想知道短信发给哪个用户获得的反馈可能性比较大，将会成为现实。集成r语言：如果需要更多的算法怎么办，FineBI也为这种复杂的挖掘需求提供了入口，可以直接在FineBI中进行r语言编译，完美的结合了r语言的统计能力优势和FineBI的展现优势。实现数据统计和分析的需求。集成Python语言：在FineBI中可进行Python语言编译，也支持直接对接Python的dataframe返回结果，实现数据统计和分析的需求，并可将结果通过FineBI展现。三、场景应用

1、通过数据清洗加工得到目标分析数据

图：通过点击鼠标完成新增指标的计算添加

2、构建经典分析模型

RFM客户价值模型

帕累托图分析（二八分析）

图1：二八分析模型搭建过程

矩阵分析模型

3、利用数据挖掘算法对数据潜在价值进行挖掘

4、企业级数据管控及分发

自助数据准备，将数据分发做到了极致。不同岗位的人可以对自助数据拥有不同的权限，控制人员是否能够查看、使用、编辑和分享数据，同时将数据分发的粒度控制大到数据库，小到数据表、数据集，甚至行列权限。

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。

一个月前，一个有关非法数据采集的案子告终，想必大家都已经知晓了：号称形成了超过400亿好友关系和两亿个人名片数据库的脉脉（被称中国版LinkedIn），因非法抓取新浪微博的用户数据而被判赔200万。

历时一年半的维权案终于告一段落，这也是国内首起大数据不正当竞争纠纷案。小采提醒大神们，数据有价值，采集要合法。大数据时代尤其需要注意保护隐私信息哦~所以不要再问小采能不能抓取别人的后台，能不能采个人隐私，一切非法的数据采集我们都是拒~绝~的~

说到这里，小采也非常好奇大家借助采集都做了哪些事？通过交流，我们了解了大神们的应用，不得不说你们的脑洞真的太开，请接受小采的膜拜。

1

年后准备换工作，过年那几天在家闲来无事，就把一些热门公司招聘中我感兴趣的职位、职位数及月薪分布采了下来，以了解行情，哪个档位薪酬合理又比较容易应聘成功一眼就能看出来了吧~

小采：可是，真的不从月薪最高的开始试吗？

2

夫人是网络公司的销售，需要收集一些匹配的企业信息然后打电话联系他们是否需要合作。于是乎利用采集脚本抓了大把的资料给她用，而她的同事据说每天上网搜资料到半夜，大概就是这样。

小采：哈哈，男人总要会一门手艺才能体现重要性呀~

3

我就是传说中的采集小王子。基本上做到了想采哪里采哪里。

之前给公司做了一个监控十几个网站的内容更新，我们自己没有就直接扒过来推给编辑优化一下然后发布了，流量稳压他们一头。但技术方面比较杂，N多IP是必须的，各种伪装技能也是必须的。自动判断采集时间间隔阈值、自动换IP等都是必须的。内容全靠火车头虽然很low，但是很好用，迅速形成生产力。

（来自知乎一位大神）

小采：不low不low，好用才是硬道理不是嘛~~

4

我抓取了男朋友关注的微博中，留下的所有评论。

但后来男朋友不再关注别人微博了，改为python爬取想关注的人的微博。

求问我该怎么办？

小采：这……难道就是传说中程序猿与程序媛的相爱相杀？

5

去年计划在北京买房，谁想房价开始疯长，链家的房价等数据分析只给了一小部分，远远不能满足自己的需求。于是爬下了北京所有的小区信息及北京所有小区的所有历史成交记录。

小采：额，所以采到房价数据之后就没有然后……了吗？

6

抓取猫眼，大众点评，淘宝，糯米四个平台的电影院排片以及电影票票价数据，现已集成到微信公众号中，进入微信公众号中获取当前位置，选中某一部电影根据当前位置获取附近影院以及每个影院各个票价的对比，然后根据数据去最便宜的平台买票！

小采：坐标同为合肥的这位小哥，为何不亮出你的公众号。

7

后端使用火车采集器抓取商业情报（事件、内容、时间、标签、分类）到数据库；前端使用Wordpress+Timeline主题呈现。我是营销人，IT只是玩玩……最终效果如图：只为打造属于自己的商业情报网~

小采：哎哟大神，不错哦~

8

女神准备卖套房，刚挂上网就有无数中介电话打来。每接一个电话都加黑名单，但还是有新的骚扰者。于是我决定献殷勤，把本市各大房产网站的经纪人号码全部采了下来存为CSV，再导入女神的Android 手机，拦截根本不是问题，机智如我。

小采：都像你这般努力哪会有追不到的女神！(～o￣▽￣)～o

除了这些，有的大神们还分享了一些小采表示从来没听过也没访问过的网站……这里就不一一列举了……

来源|全媒派（id:quanmeipai）

数据处理及可视化呈现已越来越成为新闻人必备的一门手艺。全球知名咨询公司麦肯锡甚至说：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

各大新闻媒体的数据新闻作品

本期全媒派（quanmeipai）整合4家权威可信的数据网站，推荐2种专业数据分析工具、7款各有所长的数据可视化工具，为你在数据大潮中扬帆导航。

调查奠基石

最有价值的数据收集网站

正如“术业有专攻”，现如今的数据网站也有各自专注钻研的领域。从宏观数据、微观数据到数据分析、舆情监控，有着多种形式数据服务需求的我们，在浩如烟海的数据网站中，究竟该去敲响哪一家的门？

地球上最权威的宏观数据：世界银行

世界银行是国际复兴开发银行（IBRD）及国际开发协会（IDA）两者的联合代称，是非盈利国际组织

世界银行集团（WBG）旗下的组织，隶属联合国。

为了给自身的融资决策提供依据，也为广大发展中国家提供借鉴，世行提供公开数据及数据分析的服务。WBG拥有189个成员国，其数据来源于各成员国的官方数据库。

世行旗下的公开数据网站提供世界范围内的宏观数据。所有数据可以按照国家或者种类的分类依据进行查看，共有超过两百个国家、地区及经济体，20个大类的数据。值得一提的是，网页可选择中文模式，浏览没有障碍。

世行的20种数据分类

除了宏观数据查询的功能，世行公开数据网还有9个数据小工具，包括提供微观数据的“微数据”、创建个人数据报告的“Data Bank”等。可谓功能齐全，且都是免费服务。

6.72亿人口的“数据化”：IPUMS

international.ipums.org

Integrated Public Use Microdata Series （IPUMS）是世界上最大的基于个体的人口数据库。如果说世行提供的主要是官方的宏观数据，IPUMS提供的就是专业的微观数据。

IPUMS的数据由美国的微观数据样本及国际普查数据组成，其国际板块的数据来源自多个国家的统计局，共涉及到6.72亿人的普查记录。

在网页中，用户可以变量+样本的形式进行数据搜寻，支持多个变量和多个样本的结合。虽然IPUMS提供免费的数据服务，但是要生成报告必须成为网站的注册用户。

在注册过程中需要提供准确的个人信息，并用75词全英文阐述自己的数据搜查原因和使用方式，交由网站审核。审核通过后，用户可以获得报告，但往后每一年都要再进行资格审查。

以挖掘数据价值为己任：Quandl

quandl/alternative-data

在大量数据网站井喷的年代，Quandl不仅提供数据，更在乎对数据的解读。“Our mission is to extract value from the world's data.”是该网站对自己的定位。

Quandl拥有一支多学科背景的团队，成员的专业领域包括但不限于金融、技术、天体物理学，致力于挖掘难以找到的数据和数据背后蕴含的信息。

在繁多的数据类别中，Quandl尤其侧重提供金融和经济数据。付费数据来自专业的数据供应商，免费数据则来源于各大交易所、中央银行、政府机构和私人公司。

“爆款文”数据库：NewsWhip

NewsWhip是世界上最大的内容分析数据库，BBC、《赫芬顿邮报》及《赫斯特杂志》等著名媒体都是它的客户。

技术后台以每两分钟一次的速度扫描全球主要传媒平台的文章，包括Facebook,Twitter,Instagram, LinkedIn和Pinterest，再将扫描信息与2014年以来的上百万篇文章进行对比，分析出传播速度最快的文章有哪些特性，为媒体人创造更具用户参与度和传播效率的文章提供参考。

数据“精加工”

专业数据分析工具

SAS

满足多层次数据整理需求

SAS为任何有需要的人提供数据整理的帮助，用户可以自己整合数据、发掘数据价值。创建和共享充满活力的交互式报告。

除了基础的数据处理，IDC研究显示，SAS在高级分析领域占有33%的主导型市场份额。其高级分析软件基于最为尖端和创新的算法，可以协助解决较大的难题，挖掘可能被忽略的内在信息。

SPSS

学术级别的数据研究工具

SPSS隶属于IBM，致力于提供高效、易用的统计分析软件，解决数据分析问题，从而使数据分析广泛地应用于决策制定中。

该软件不仅在商业分析领域广泛运用，也是现今学术领域数据分析的主要选择。软件可操作性强，并且提供视频教学。

数据呈现DIY

可视化工具箱

除了客观数据的搜集，如何将数据整合成可读性强的内容，是大数据背景下媒体人的另一项必备技能。

近些年来，可供选用的数据可视化工具越来越多，地图型、图表型、文字云的数据呈现方式都能在网页上快速生成。许多知名新闻编辑室也与数据可视化商业网站签订了合作协议，为自家的数据新闻提供技术保障。

GoogleFusion Tables/xDatainsight：

多样数据呈现的简易入门

对于数据可视化的入门者来说，Google Fusion Tables是一个不错的选择。该网页应用可以在线制作多种数据图表，包括折线图、柱状图，饼图，甚至把数据与地理位置、时间线结合成为数据地图、时间图表。

操作简单、功能多样，是该软件最大的优势。

如果不熟悉英文操作界面，国内的xDatainsight则是可供考虑的选择。与GoogleFusion Tables相似，该网站提供丰富的可视化选择，伴随简易的操作步骤，还有中文页面可以选择。

CartoDB：

把数据“放在地上”

如果你需要做一张炫酷的数据地图，CartoDB就是这方面的佼佼者了。多种多样的数据地图不仅在视觉上带来极大的满足，受众还可以手动放大缩小。查看特定区域的数据，与地图进行互动。

infogr.am：

知名新闻编辑室的秘密武器

除了互动性的数据地图，infogr.am还提供制作互动性的数据图表的服务，并且能适应营销、传播、教育、汇报等多方面的需求。许多知名的传媒及商业公司都是它的忠实客户。

Wordle：

文字的数据可视化

Wordle是一个在线生成词云图的工具网站。用户只需要输入文本，它就可以快速地分析其中的词频，生成词云，并且支持用户自定义颜色和字体。

网站还为图片生成链接、提供保存下载以及通过社交软件分享的服务。但是Wordle目前只支持英文和数字文本的分析。

图悦：

中国好词云

想分析中文文本怎么办？这款国产的在线词频分析工具你就千万别错过了。网站操作非常简单，容易上手，提供标准、微信、地图等多种模式的词云。既可以生成权重图，也可以生成词频图，一键切换，是词云制作入门的好选择。

以全媒派文章《纽约时报/卫报如何找钱？非营利组织资助报道，是公益还是捆绑》为例，输入URL地址后，图悦制作的权重图（左）及词频图（右）：

Tagxedo：

为你画一幅自画像

Tagxedo提供多种样式的词云制作。你甚至可以把情书输入进去，生成一张爱心形状的词云向TA表达心意。

更值得一试的是，用户可以输入自己的博客地址或者推特ID，该网站就会对你在社交平台上发布过的内容进行分析，为你的网络形象创作“速写”。

这些数据网站及数据工具你用过哪些，体验如何？除了它们，你还有哪些私藏干货？欢迎在评论区留言与大家分享。

半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快，创造出了“大数据（BigData）”这个概念。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。

BigData是近来的一个技术热点，历史上，数据库、数据仓库、数据集市等信息管理领域的技术，很大程度上也是为了解决大规模数据的问题。被誉为数据仓库之父的BillInmon早在20世纪90年代就经常提及BigData。

21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。

近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、RFID、无

线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互。

互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据：1）全球每秒钟发送2.9百万封电子邮件；2）每天会有2.88万个小时的视频上传到Youtube；3）推特上每天发布5千万条消息；4）每天亚马逊上将产生6.3百万笔订单；4）每个月网民在Facebook上要花费7千亿分钟；5）Google上每天需要处理24PB的数据。

我们在一个大数据的时代漩涡中，每天都有是以亿计的数据产生，如何获取这些数据，如何使用这些数据，如何用好这些数据，都是一个难题。之前遇到的一位做语言学研究的小姐姐，研究课题需要建立自己的语言数据库，每次都要在新闻网站上去搜索关键字的文章，然后复制黏贴下来，非常的辛苦和费事费时，我听说之后非常吃惊，问她这种机械却又累人的工作，为什么不让软件解决，而要自己一个个手动复制黏贴。她的回答是自己是学文科的，又不会写代码，又搞不懂编程，所以她只能自己辛苦一点了。听完她的回答之后，我很心痛，所以我立马给他推荐了一款软件，帮助她从复杂的复制黏贴工作中解脱出来。

这款软件对小白用户十分友好，智能模式只要输入网址就能帮忙采集了，是谷歌大牛回国写的一款软件，而且还是免费采集和导出的，现在把这个软件分享出来，希望对大家有所帮助。我会以新闻网站中国日报为例，为大家演示如何通过这款爬虫软件自动采集数据。

首先，需要下载安装软件，大家可以到官网上下载最新版本的软件，然后注册新用户登录，游客用户也可以采集数据，但是可能会丢失，建议还是注册新用户。

首先，复制需要采集的网址，打开软件输入网址，新建智能采集任务。

在智能模式下，我们输入网址后软件即可自动识别出页面上的数据并生成采集结果，每一类数据对应一个采集字段，可以右击字段进行相关设置，包括修改字段名称、增减字段、处理数据等。

由于在列表页上只展示了部分的新闻信息，如果需要采集具体的新闻内容，我们需要右击链接使用“深入采集”功能，跳转到详情页进行采集。

接着点击“保存并启动”按钮，可在弹出的页面中进行一些高级设置，包括定时启动、自动入库和下载图片，我们如果没有用到这些功能，可以直接点击“启动”运行任务。

数据采集完毕后我们可以导出数据，这款软件比较好的一点是不仅采集免费，而是可以导出多种格式的文档，对导出也没有什么限制。

为方便查看我们导出一个Excel2007的表格，我们可以看到数据质量还是挺高的，大家可以直接使用这些数据，也可以在这个基础上对数据进行加工处理。

对于企业和职场人士，特别是HR、财务等经常处理表单和数据的职位，日常工作中一定会接触到一些数据收集和分析的工作任务。多数情况下，用户需要从大量相同表单里提取一两项关键数据，针对这种场景，假若用户使用传统手工录入的方式，往往会有大量重复动作，毫无工作效率。

其实，用对工具，能极大提升工作效率。这篇文章里，为大家推荐5款数据处理软件。

1、Formtalk

Formtalk 提供企业级一站式办公应用定制平台，它不仅具备数据采集和管理，而且还能够满足企业内外部包括报名、登记、预约、投票、调查等在内的数据采集需求。这款软件能够帮助用户实时跟踪需要采集的数据，呈现为可视化报表，同时，它的PC表单设计引擎、移动表单设计引擎、安全引擎和数据集成接口四项核心技术能够为用户提供表单复制、表单授权及表单提取功能，让用户能够有效提高工作效率。

2、PDFelement

PDFelement 在处理 PDF 表单和提取数据这一块可谓占领行业制高点。 它能帮助用户一键识别表单域（交互式表单域和非交互式表单域皆可识别），也能帮助用户自定义创建个性表单，比如单选、多选、下拉表、文本框、数字签名等。 当用户面对海量 PDF 表单，需要提取其中一项或者多项关键数据时，它能帮助用户准确提取表单数据，批量处理为用户节省了大量时间和精力。

用户仅需将大量 PDF 拖入程序中，选择需要提取的区域，这些数据将会导入到Excel中。 如果这些 PDF 文档是扫描文件，也无需担心，PDFelement 执行 OCR，将文档转换为可编辑的文档，再进行数据提取操作。

3、金数据

这款表单处理工具是通用型的表单工具，主要功能聚集于数据收集和数据提取上，在数据统计和数据分析上有所欠缺。用金数据生成的表单不仅能以 Excel 表格的形式呈现，而且能够以链接或者 HTML 代码的形式嵌入到网页、微信文章之中。除此之外，这款软件在收集、提取数据的同时能够接入不同的支付端口，非常适合微店订单、用户反馈等业务数据的收集和提取。

4、易表

这款软件的功能介于电子表格与数据库软件之间，拥有类似电子表格的界面，也具备数据库软件特有的功能和灵活性。易表在数据处理上是非常优秀的软件，能够帮助用户完美完成复杂的数据管理和统计分析工作。但是，它的功能要求用户具备一定的开发能力，只有了解基本的编程知识才能快速建立属于自己的数据管理系统，比较适合专业性较强的用户，普通用户使用这款软件的学习成本过高。

5、Foxtable

这款软件将 Excel、Access、Foxpro、VB 等软件的优势融合在一起，无论是数据录入、提取，还是报表生成，用户都无需编写代码即可完成以上这些复杂的数据管理工作。这款软件的亮点之一是内置了 HTTP 服务和手机网页功能，用户无需任何专业知识就能够开发出自己移动端的管理软件，做到 PC 端与移动端的数据联通。相比于其他数据处理软件，这款软件更像是一个高效开发工具，让用户在开发属于自己的数据库时更关注商业逻辑，导致具体功能的实现比较艰难。同时，由于Foxtable支持外部数据源，也就意味着用户提供的数据有一定的安全风险。

你是否也有兴趣看看《身在职场不会处理这5种文档，还谈涨薪？》

|本文由好程序员特训营编辑

|作者：好程序员

1. 大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

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目前有很多数据采集云平台，如百度统计，腾讯统计、乐驰云采集等等，还有一些平台也非常不错：

一. 友盟+

支持移动端和web端数据采集，个性化场景数据定制采集方案。官网给的一些demo可以参考来设计大数据的分析展现，例如：

友盟的：

百度的：

值得借鉴～

二. 乐驰云采集

以高性能分布式采集、存储为核心，建立分工明确的功能模块进行高度协作，融合打码、分词、代理、排重等实用性服务，帮助用户以最低成本、最少人力、最高效率完成大数据应用开发，从而满足当下广大中小企业对“实时、高难、海量”级大数据业务场景的根本需求。

http://lewell/service.html#tabcon_4

值得一看

三. 火车采集器

火车采集器，一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的分析处理，准确挖掘出所需数据。火车采集器历经十二年的升级更新，积累了大量用户和良好口碑，是目前最受欢迎的网页数据采集软件。

对于网站采集数据的主流实现方式是通过javascript脚本引入，记录页面动作与变化，搜集数据后作为参数，通过gif图片(gif图片格式请求可以解决跨域问题)请求上报。

比如一些大型网站，可以看到他们的数据采集方式：如淘宝，百度，京东，聚划算等

个人设计的web采集数据方案：

lg.js脚本引入页面中通过gif图片请求到后端服务器服务器记录请求参数到日志文件日志文件实时抓取到消息队列实时计算系统消费队列消息，完成分析整理分析结果入ES，kibana二次开发展示ES历史数据入Hadoop

大数据技术用了多年时间进行演化，才从一种看起来很炫酷的新技术变成了企业在生产经营中实际部署的服务。其中，数据采集产品迎来了广阔的市场前景，无论国内外，市面上都出现了许多技术不一、良莠不齐的采集软件。

今天，我们将对比国内五大主流采集软件优缺点，帮助你选择最适合的爬虫，体验数据hunting带来的快感。

国内篇

1.火车头

作为采集界的老前辈，我们火车头是一款互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的分析处理，准确挖掘出所需数据。它的用户定位主要是拥有一定代码基础的人群，适合编程老手。

采集功能完善，不限网页与内容，任意文件格式都可下载具有智能多识别系统以及可选的验证方式保护安全支持PHP和C#插件扩展，方便修改处理数据具有同义，近义词替换、参数替换，伪原创必备技能Conclusion:火车头适用于编程能手，规则编写容易，软件的定位比较专业而且精准化。

2.八爪鱼

一款可视化免编程的网页采集软件，可以从不同网站中快速提取规范化数据，帮助用户实现数据的自动化采集、编辑以及规范化，降低工作成本。云采集是它的一大特色，相比其他采集软件，云采集能够做到更加精准、高效和大规模。

自定义采集过程中，八爪鱼采集器系统自写的Xpath、自动生成的流程，可能无法满足数据采集需求。对数据质量要求高，则需自写Xpath，调成流程图等，以优化规则。

使用自定义采集的同学，虽然八爪鱼操作简单，比较容易上手。但是，仍需对八爪鱼采集原理有所了解，看完相关教程，循序渐进，成长周期较长。

可视化操作，无需编写代码，制作规则采集，适用于零编程基础的用户云采集是其主要功能，支持关机采集，并实现自动定时采集

Conclusion:八爪鱼是一款适合小白用户尝试的采集软件，云功能强大，当然爬虫老手也能开拓它的高级功能。

3.集搜客

一款简单易用的网页信息抓取软件,能够抓取网页文字、图表、超链接等多种网页元素。同样可通过简单可视化流程进行采集，服务于任何对数据有采集需求的人群。

可视化流程操作，与八爪鱼不同，集搜客的流程重在定义所抓取的数据和爬虫路线，八爪鱼的规则流程十分明确，由用户决定软件的每一步操作

支持抓取在指数图表上悬浮显示的数据，还可以抓取手机网站上的数据

会员可以互助抓取，提升采集效率，同时还有模板资源可以套用

Conclusion:集搜客操作较简单，适用于初级用户，功能方面没有太大的特色，后续付费要求比较多。

4.神箭手云爬虫

一款新颖的云端在线智能爬虫/采集器，基于神箭手分布式云爬虫框架，帮助用户快速获取大量规范化的网页数据。

直接接入代理IP，避免IP封锁

自动登录验证码识别，网站自动完成验证码输入

可在线生成图标，采集结果以丰富表格化形式展现本地化隐私保护，云端采集，可隐藏用户IP

Conclusion: 神箭手类似一个爬虫系统框架，具体采集还需用户自写爬虫，需要代码基础。

5.狂人采集器

一套专业的网站内容采集软件，支持各类论坛的帖子和回复采集，网站和博客文章内容抓取，分论坛采集器、CMS采集器和博客采集器三类。

支持对文章内容中的文字、链接批量替换和过滤可以同时向网站或论坛的多个版块一起批量发文具备采集或发帖任务完成后自动关机功能

Conclusion: 专注论坛、博客文本内容的抓取，对于全网数据的采集通用性不高。

注：给火车采集器的新手们一点学习建议

火车采集器是一个非常专业的数据抓取和数据处理软件,对软件使用者有较高的技术要求， 使用者要有基本的HTML基础,能看得懂网页源码,网页结构。

同时如果用到web发布或数据库发布,则对自己文章系统及数据存储结构要非常了解。

数据肯定是无价的。但分析数据并非易事，因为结果越准确，成本就越高。鉴于数据急剧增长，需要一个过程来提供有意义的信息，最终变成实用的洞察力。

数据挖掘是指这个过程：在庞大数据集当中发现模式，将它转换成有效的信息。该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从庞大数据集中提取信息，并转换成易于理解的形式。本文介绍了广泛用于大数据行业的6种综合数据挖掘工具。

1. Rapid Miner

Rapid Miner是一个数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。它是领先的数据挖掘开源系统之一。

该程序完全用Java编程语言编写。该程序提供了一个选项，以便用户试用大量可任意嵌套的操作符，这些操作符在XML文件中有详细说明，可由Rapid Miner的图形用户界面来构建。

2. Oracle Data Mining

它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。该系统配合强大的数据算法，锁定最佳客户。

此外，它可识别异常情况和交叉销售机会，让用户能够根据需要运用不同的预测模型。此外，它以所需的方式定制客户画像。

3. IBM SPSS Modeler

说到大规模项目，IBM SPSS Modeler最适合。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。

它可广泛用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络。

4. KNIME

Konstanz Information Miner是一个开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。在商业智能界，KNIME号称是有助于为毫无经验的用户提供预测智能的平台。

此外，数据驱动的创新系统有助于发掘数据潜力。此外，它包括数千个模块和随时可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

5. Python

Python是一种免费的开源语言，因易用性常常与R相提并论。与R不同，Python学起来往往很容易上手，易于使用。许多用户发现可以在几分钟内开始构建数据，并进行极其复杂的亲和度分析。

只要你熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就很简单。

6.火车采集器

火车采集器由合肥乐维信息技术有限公司开发，是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件，通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息，可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文件或其他数据库系统中。