时代的进步，让网贷行业不断壮大，投资者为了能够选择出靠谱平台也是煞费苦心，各路专家也都纷纷献计献策。实际上，关于如何辩别网贷平台是否靠谱，确实也是很多投资者问过最多的问题，这个问题本身范围就很广，基本上伴随着人主观意识的驱动。但往往比起成千上万的文字，人们更愿意相信一些数据说明。

数据是什么?只是一大串数字吗?并不是，数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。数据和信息是不可分离的，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

作为投资者一般可以从如下几个方面的数据来判定平台是否值得投资。

第一、投资人数增长情况

投资一家平台首先要关注的是平台的注册用户以及投资人数的增长情况，靠谱平台会在稳定发展中持续不断的吸引投资人的加入，此时投资人数会呈现稳定上升形态;反之，结果与之相反。由于一个平台投资人数的增长情况能够很好的显示投资人的动向、行为。因为投友们也可在在投资人数增减之间判断并做出正确的决定。

第二、项目平均满标时间

满标是指在网贷平台里一个借款列表在投标期限内足额筹集到所需资金，进度达到100%等待放款的状态。往往满标时间越快，对应安全系数越高，哪怕有的平台采用饥饿营销模式，这个道理也是成立的。但小编要提醒一句，对于平台的高收益标，满标时间过快的不一定安全，但是满标时间过慢的，肯定不安全。

第三、项目期限

相信不用解释一般人都能知晓项目期限的含义，放眼望去，每个网贷平台都有着期限不同的产品项目，一般投资者比较中意的就是短期项目，因为短期流动性高。如果平台的项目期限基本上是长期、收益又超级高的，还只有几个期限种类，那么对于这样的平台投资者就得慎重考虑是否可投资。一般靠谱平台项目期限是多种多样的，包括短期、中长期、长期以及超长期。

第四、网站访问量

试问让你投资一家无人问津的平台，你是否会首当其冲成为第一个投资者，答案显而易见，你不会!所以平台的人气也是一个衡量的指标，并且，小编个人觉得人气的增减可能比人气的多少，更影响平台安全系数。规模大、后台硬，人气就越高，网站访问量的增减影响还受包括坏账率、投资人数、累计投资收益等多方面因素的影响。

第五、项目或者产品收益率

平台项目或产品利率过高的较不靠谱，尤其是年化收益率超过24%、有自融嫌疑的平台投资者一定要格外小心。正常出借人的投资回报率通常在7%-14%之间。如果借款利率超过基准4倍，超出部分是不受法律保护的。但同时也要根据平台的业务类型进行判断，比如提供理财的(年化7%至9%)低于做债权抵押的(年化12%以上)，做房抵借款的(年化12%至18%)一般略低于做车抵借款的(年化20%左右，当然车抵不押车的情况下，风险会比房抵大一些)。银行系的(年化7%至9%)低于国资系的(年化10%至14%)，国资的低于民营成熟平台(年化 13%至16%)，民营成熟平台低于进取型中小平台(一般在年化16%至22%)等。对平台项目或者产品收益率的研究也是一门学问。

第六、风险备用金情况

平台一般采用风险备用金模式来作为安全防患措施的一种，所谓风险备用金模式，是指平台每笔借款成交时，向借款人提取一定比例的金额放入“风险备用金账户”。当借款人发生拖欠和违约情况时，平台用风险备用金对投资人进行偿还。

一家靠谱的平台风险备用金情况又是怎么的呢?

小编认为风险备用金模式并不是简单的“拿来”和“照搬”就可以的，需要大数据作为支撑：即风险备用金要根据该平台的逾期率和坏账率等历史记录、当前和未来的经济环境变动以及当前的未偿还贷款余额等，估计出可能的索赔金额是多少，才能够确定每笔交易需要提取的百分比作为风险备用金。而风险备用金的抗风险能力则要拿预估的索赔金额和风险备用金余额作对比才能知道，若风险备用金大于索赔金额，则抗风险能力强。

第七、平台涉及债权的种类数量

“鸡蛋不能放在一个篮子里”是大家都了解的真谛，对于平台而言分散投资更为重要，但也不能盲目地分散。

第八、平台成立时间

平台成立时间长短会影响着人们对于平台安全性的判断，大家普遍认为，成立时间短的平台出现问题的概率相对来说越高，这种想法没有太大的错误，但小编觉得不能以偏概全否定所有成立时间较短的平台，也许一些小而美平台能厚积薄发，一些老牌平台会有店大欺客的现象出现。

第九、坏账率

坏账率就是坏账额占总赊销总额的比率，平台坏账率往往体现了平台运营能力。银行坏账率平均水平控制在2%以下，而一些网贷行业领先者的坏账率也旗鼓相关，而非行业领先者坏账率则远高于2%以上。投资人在了解平台坏账率的同时，还需关注三个问题：其一，坏账率公布的方式，是平台自行发布还是由第三方专业公司鉴证公布;其二，坏账率对外公布的频率;其三，投资人是否可以定期得到自己名下的借款人违约情况报告。

第十、注册资本及融资情况

注册资本也叫法定资本，是公司制企业章程规定的全体股东或发起人认缴的出资额或认购的股本总额，并在公司登记机关依法登记。注册资本在一定程度上体现了一家公司的实力，而投资者在查询平台注册相关信息时首先关注的也是这一点。现有一些平台注册资本就是几万或几百万，相信随着监管政策的落地最低趋势也会有着变动。在注册资本及融资情况上，小编建议选择已经成功进入A轮、B轮、C轮的平台，相对来说资金实力会强一些;或选择融资总量相对大一些的平台，它们的业务成熟度会高一些。

在这风起云涌的网贷行业里，选择一家靠谱平台尤为重要。除了相信一些有见地的干货文章，作为投资人还应关注平台数据方面公布的消息，比如平台公布的运营月报、季报，年报等等总而言之在就是利用可用的方法认真做投资，成为理性投资者。

网红经纪与明星经纪相似，都是对个人IP价值的深度挖掘，最终实现最大化变现。但与明星不同的是，网红是持续在网络上输出某一领域相关内容的红人，所以网红身份更像是一个意见领袖。在时尚达人圈，这种现象尤其明显，有些时尚达人在服饰搭配方面甚至比明星的影响力更大，因为他们专注研究着装或者配饰，已经在粉丝心中成为该领域的权威和标杆，所以以他们为中心，可以纵向挖掘其在该领域更大的商业价值。

放弃横向拓展，转向纵向挖缺

网红产业愈发受到商家的重视，国外已经形成完整的网红产业链，从打造网红到挖掘网红价值都有专门的机构在运作。对网红价值的挖掘与明星不同，网红更注重纵向的延伸，并不像明星可以横向拓展，跨界代言。

YouTube是视频网红的诞生平台，直到现在仍然采用的是广告费分成制。网红自制视频内容播放前的贴片广告费将会由YouTube和网红按照一定比例分成。但由于有些会员是有跳过广告特权的，所以这部分费用并不高。最早的一批YouTube网红多是音乐人。由于他们看中的是自己的音乐前途，所以并不在乎广告费。其中贾斯汀·比伯（Justin Bieber）是他们中的代表。

此外，部分YouTube网红，还选择开发自己的品牌。例如Pewdiepie直播游戏成名以后，成立了自己的游戏公司。Michelle Phan成名之后，也成立了一家化妆品公司，专为消费者配送大牌化妆品小样。现在他们都已是身价千万以上的人生赢家。

英国有一位特立独行的网红格蕾丝·纽楚儿(Grace Neutral)，她喜欢在自己的身上做文章。她是一个纹身师，先把自己的全身都纹上纹身，然后把眼睛染成了紫色，舌头分开，肚脐切掉。尽管如此，格蕾丝还是对自己的外形不满意，她已经在准备下一场手术。她的特立独行为她在Instagram上赢得了31.5万的粉丝，服装品牌Motel还专为她定制了服装，成为网红转行做服装品牌的成功案例。 

熊本熊应该是二次元里最红的网红，也是网红IP开发最成功的一个，YouTube上的时尚博主和直播主播都不是它的对手。它的样子憨态可掬，又萌又蠢，一出现就受到了年轻人的喜欢。随着熊本熊的大热，熊本县的旅游产业被带动起来，与此同时，当地的特产销售也异常火爆。小到钥匙扣大到飞机都有熊本熊的身影。作为当地旅游的吉祥物，没有谁比熊本熊吸金能力更强了，熊本熊出道两年就为家乡带来了1244亿日元的经济收入。

大数据衡量网红价值

网红的价值是否可以衡量？在大数据如此发达的今天这已经不是问题。美国硅谷已经有机构通过大数据为企业挑选最符合他们需求的网红了。该技术为企业寻找代言人提供了很好的借鉴意义。

随着网红影响力的逐渐扩大，企业主发现请网红做广告不仅可以实现较大的传播效果，而且效果可测量，这就解决了传统广告的一个难题。首先，网红的粉丝数直接显示在账号主页，其次，网红所发布的每一条内容下面的评论都是可见的，大数据平台会根据粉丝评论的属性对其进行评分。此外，YouTube上网红频道的订阅数、点击量和观看时长也会纳入数据分析系统。

Taste Analytics是美国的一家基于数据分析的智能分析公司，美国很多企业都在通过该公司的数据平台Signals来选择适合做代言的网红。Taste Analytics就是把任何能转换成文字的信息都拿来深度分析，然后以图像的形式展示给客户。目前为止，Taste Analytics的分析还停留在文本阶段的非结构化数据分析，但就在前不久该公司获得了真格基金340万美元的融资，未来将会投入更多在图形和视频内容的技术研发上。

美国的一个跨境电商Apollobox就通过Taste Analytics的智能大数据分析平台Signals完成了对网红代言的选择。该公司选中了YouTube上的一万多个网红明星进行分析，根据他们所在的不同领域进行划分，通过分析评论获得该网红在粉丝心中的影响力，然后将该网红推荐给适合的企业。如此一来，为企业主节约了85%的传播成本，并最终实现精准营销。

网红价值可测量是机遇也是挑战

网红价值可测量对企业主来说是利好的事，但对于网红来说则是一个挑战，网红的估值也会更加精确。而作为一个自媒体传播平台，网红则需更加专注于自己的内容创作。毕竟想要做广告之前还是需要先讨好粉丝的，而只有优质的内容才能留住粉丝的胃口。网红的生命周期本来就短暂，如果没有创新，再好的内容也会被淘汰。

品牌除了看中网红的话题热度以外，更加看重网红内容正面评论的比重。如果一个网红的话题度都是通过恶搞、自黑和被黑来维持，那么即使再火也不会有企业看中。例如凤姐就是这样一个网红，她以惊人的言语获得公众关注，但成名以后的她并没有获得多少品牌商的青睐，而只停留在大众认知的层面。如果没有变现途径，网红的生命周期将会更加短暂。所以凤姐只好选择创业，因为没有广告商愿意选择这样一个人做自己的代言人。而相比之下，现在活跃于Instagram上的时尚博主，以其完美的服饰穿搭技巧吸引了大量的粉丝的模仿。

网红价值的凸显吸引了广告商的关注，也让更多的人投入到网红浩浩荡荡的队伍中。相比国内网红，国外网红在内容打造方面更胜一筹，也正因此，他们的生命周期会更长。这一点值得国内网红学习。

本文作者李光斗：中国品牌第一人、中央电视台品牌顾问、著名品牌战略专家、品牌竞争力学派创始人、中国电子商务协会互联网金融委员会首席顾问、华盛智业•李光斗品牌营销机构创始人。

 （本文版权归李光斗所有，如转载请注明出处）

中超间歇期本是风平浪静，但唐淼的一条微博激起了圈内涟漪。9月4日晚，他发布了一条长微博，讲述了个人代表广州富力队出赛突破200场却没有获得球队嘉奖的憋屈经历。

唐淼这篇满纸辛酸泪的文章，写得情真意切，力透纸背。如果不是动了真情，恐怕也很难让围观群众如此共情。之前，我对这位球员并不是很了解，而通过微博，我知道了他默默打拼任劳任怨的一面。

唐淼有几段写得极用情。他开篇回忆了代表广州富力队踢完100场中超联赛的场景。

2015年7月12号韧带断了坚持踢完一场比赛，躺在床上翻不了身，疼的汗水滴答滴答，发条朋友圈，所有人才知道哦原来是你的百场，代表富力的第100场中超联赛，为自己点赞，这一天我用了四年。

这段话的意思是：此前踢第100场时，他无人喝彩，只能默默为自己点赞。随后，他的情绪随着笔锋调度转换到了第200场。

200场各种原因，又错过了吧，我非常的失落，气愤，难过。200场对我来说很重要，这是一种信念这是一种力量，这一天我用了八年。

失落、气愤、难过，这是唐淼丧失荣誉授勋后的三类情绪表达。我想，在心思缜密的职场，恐怕也只有性情耿直的球员，才敢于如此不加掩饰地对着东家直抒胸臆吧。唐淼之所以如此情绪激动，大概还是由于三天前，富力队刚刚为他的队友卢琳举办了200场纪念仪式。

他也因此写道：

为什么别人都不会忘都不会错，为什么每次都是我？在我怎么想都想不明白的时候，我问自己如果是扎哈维别人会忘了会记错他的进球数吗？不会，因为他创造的价值。

唐淼用一段自黑收尾，明面上似乎是在暗骂自己无能，实则是暗讽俱乐部忽略了一枚螺丝钉的价值。

现在我不会怪任何人，是我自己没有本事让人记住，是我自己没有绝对的实力。今天我明白一个道理，只有你自己足够强大，证明自己的价值才会让别人记住你重视你。我再也不想当多年以后勤勤恳恳任劳任怨的兔子。改变从现在开始，要让自己的300场变得有意义。努力！

文章结构合理，思路清晰，刚柔相济，让读到此文的人都会对作者心生怜惜。好在，球队很快意识到了自己的不周，也用发微博的方式对唐淼致歉。

对阵泰达是唐淼代表球会的第204次出场，令人遗憾的是业内普遍作为标准数据的某国际网站将唐淼代表广州富力出场次数统计为196，后经球会详细统计并与唐淼本人进行了核实后才最终确定为204，虽然数据已纠错，但也错过了为他举行200场纪念仪式的机会，在此我们对唐淼表示最诚恳的歉意！

俱乐部的道歉，只能算是一种“难以补救”的补救。如果俱乐部对球员拥有更多的尊重，就不会单一依据某个国外网站来认定他的比赛场次，而是应该通过自有渠道来清点内部员工的劳动工作量。

当然从这个话题说开去，另一个问题也就生成了——为什么中超官网没有相关详实可靠的数据统计呢？前一阵，关于“汪嵩和周挺谁是现役出场第一人”的问题，就把大伙搞迷糊了。如今唐淼错过200场纪念仪式，同样是中超官网数据潦草的又一例证。

对于网站建设来说，前面咱们有说过如何才能做出高价值的网站？对于对于互联网来说，只要是网站都属于线上业务，线上业务相对线下最大的优势在于用户数据的分析，用户的可追踪，可通过分析进行用户体验优化，网站页面优化等等，今天就为大家介绍下如何进行网站数据的分析？

如今，越来越多的线下环节被互联网化、数据化，用数据改善线下流程成为可能，网站分析的很多理念也焕发出勃勃生机。包括很多被咱们站长朋友熟悉的一些工具网站统计、数据统计、站长工具等等。

一、网站分析应从哪里开始

一个完整的网站分析应用过程是这样的： 分析目标 → 插码 → 分析 → 行动 ，但实际上大部分人是无法参与插码这个环节的，这样对数据理解不够深刻，分析起来容易产生偏差。为了便于理解，先简单介绍一下网站分析的原理。

主流的网站分析工具基本都是采用页面标记法，就是说在前端页面嵌入一小段可被浏览器执行的代码(如站长统计工具)，相当于给页面安装上摄像头，把用户在页面上的一举一动都记录下来，再传输给后端的服务器。在这里咱们需要注意的是，网站分析没有准确的数据，但是它可以作为一个咱们对于网站的参考，一些原因导致数据的不真实性如：服务器来不及加载采集代码、网络传输原因、客户浏览的真实性都有可能导致数据的偏差。

数据采集是网站分析的起点，也是非常繁琐的工作，尤其开始的时候，页面、推广没有什么规范，只能定制采集代码，相当麻烦，即使是制定了规范，运营、开发经常赶时间上线，无暇遵循，人员的流动也影响规范的执行，经常到使用数据的时候才发现哪里哪里没有部署好。办法也不是没有，譬如把采集规范固化到CMS、推广流程中，对采集数据进行异常监控等。

二、如何用好网站分析数据？

网站分析只是一堆数据而已，那么如何用好网站分析数据呢？关键是五个点：转化、趋势、细分、对比、溯源，其中核心就看两个：转化、趋势，而：细分、对比、溯源这些词主要作为辅助。

1、转化

网站来了多少人，其中多少购买，这就是”转化”。我们在运营的时候，一般会设计一些用户的行为路径，譬如我们希望用户来访 → 访问产品页面→ 进入购买流程 → 填写资料 → 确认支付或者 扫码 → 进入活动页面 → 参加活动等等。

我们希望看到用户在各个环节的流向，是否符合我们的期望，与之相对应的，则是那些不符合我们期望的“转化”因此产生了一些专业术语(“流失率”、“跳出率”、“离开率”、“退出率”)，那么关于这一点咱们最关心的应该是用户去哪里了？用户为什么不进行购买/消费？

“转化”二字，是运营的终极目标，也是网站分析的核心。 所有的分析都是围绕“转化”二字开展(那些流失、跳出、退出等可看作是不好的“转化”)，做好转化分析关键是准确的把握哪些是关键环节，针对不同的场景进行不同的路径设计，形成转化漏斗图。

2、趋势

前面提到，网站分析数据是不准确的，但为什么它还有意义，因为数据的精度是稳定的，虽然具体数值不是绝对准确的，但是能够准确的把握运营的趋势。

对于运营来说，比当前更重要的是，是否在正确的道路上，网站的流量、转化是不是一直向好，重要环节、路径、页面体验是否持续提升，运营是否碰到天花板了等等。把握这个趋势，清楚自己是属于起步期、上升期、成熟期还是遇到了发展瓶颈，不同的趋势情况下要采取不同的运营策略。

3、细分

有一位前辈说的好：“无细分，毋宁死”。譬如告诉你网站访问上涨了10%，怎么回事?你可以通过网页进行细分，发现大部分网页流量没啥变化，只是某个活动页面涨了200%;或者通过流量来源细分，发现某个推广来源涨得不少，这样就清楚了，这只是一个简单例子。而不细分，就没有真相。选对细分的维度及维度的划分就非常重要，一般来说，细分维度的划分要遵循如下原则：确定哪些是稳定的、哪些是不稳定的，对不稳定的进行穷追猛打。

对于整站来说，一般直接访问、SEO来源等短时间内是比较稳定的，而推广是不稳定的;而对购买转化率来讲，可能要从流量来源、购买路径、产品等维度进行细分，因为不同来源用户质量不同转化率不同、不同购买路径不同、不同规格产品也不一样。

4、对比

没有对比，就发现不了更多的问题。同过去比，同竞争对手相比，和目标相对比，只有对比才能发现更多的问题，只有对比才能找到更多前进的方向。

同样的数据，不同的人使用效果会大不不同，譬如一个整站转化率数据，甲只知道比过去提升了10%，而乙知道这已接近行业的最高水平，无需再在这里发力。每个人脑子里存储的经验数据不同，可供对比的数据不同，得出的结论也就有深浅之分。

5、溯源

有时候不管怎样细分、对比都不能发现问题，怎么办?就要追溯回源头，审视原始的数据记录，反思用户的行为以及数据采集的过程，另外，要和运营人员深入交流，有可能他们做的一些动作，而数据没有准确还原。总之就是需要找到问题所在，然后提出方案，并且执行，最终达到效果。

最后，互联网+时代，无处不互联网、大数据，网站建设的重要性已经不言而喻，而拥有了网站之后，就需要进行网站推广，只有网站推广了才会产生数据，才能进行分析，才能为企业产生价值。网站只是一个空壳，而转换和效果才是企业是最终目标。因此学会网站数据分析不管是对于站长，还是企业来说都是尤为重要的！

我在杭州有位朋友，提到有家做社交的电商很火，叫拼多多，我没有在意，直到有一天，我居然在电视上看到了它的广告，广告画面活蹦乱跳，余音绕梁，我惊呆了，想知道这是何方YL，不，何方神圣，网上搜了下，流传着各种版本，比如月GMV超过400亿啦，已经威胁到京东淘宝啦，等。

辣么，怎么样才能知道拼多多的这些信息呢？比如，拼多多到底有多少在售商品，卖了多少钱？不单单是拼多多的投资人，也许淘宝京东，也想知道。

我有个简单的想法，不一定对，就是抓取拼多多的商品条目，这些条目至少有分类，价格，已出售数量等信息，做一个简单的加法，是不是就可以得到GMV了呢？

当然，缺点也很明显，就是由于第一次获取数据，只能得到这个时间点的切面信息，其他的信息， 比如每日每周每月的数据，要持续的获取才能得到。

当然，我们先走第一步，开个头。现在，我们就从一个切面来窥探下。

我们获取了多少商品条目？

49.78万，大约50万条。这些数据全不全，肯定不全，但是基本上覆盖了拼多多的绝大部分在售商品，再退一步，数据的量级应该是没错的（数据获取时间：2018-04-15）。

这些商品总共卖出了多少钱？

50万条商品，每件商品有不同的SKU，比如某个店家的芒果，下面有4个SKU，5斤的小的拼单价20元，5斤的大的30元， 8斤的小的40元，8斤的大的50元， 分别卖出了400份，300份，200份，100份，那么这个商品总销售额就是400*20 + 300*30+ 200*40+ 100*50 = 30000元。

如此，我们就可以计算出总计50万商品的销售额。

288亿。

我对电商是个外行，一般商品上面的“已卖出9527件”，问下各位电商业界人士，这个是当月的销售数量吗？如果是的话，那288亿就是月GMV，考虑到本月只过去一半，辣么，传言的“拼多多月GMV超过400亿”，或许，空穴不来风。

288亿是一个什么概念呢，我们搜索了京东财报的公开新闻：

京东2017年GMV接近1.3万亿，净利润50亿元。

可以估计去年京东的月均GMV大概是1100亿，电商的GMV同比可达50%+增长，胡乱估计京东2018月GMV大概1500亿，辣么，拼多多的GMV大约为京东的三分之一。

这个， 还是有点吃惊的啊。

销售额前十的品类是哪些？

了解一个电商平台销售额前几位的品类，有助于判断它的竞争优势，比如电器数码等产品之于京东，服饰箱包之于淘宝，图书音像之于当当。

拼多多的主打品类是什么呢？

电商喜欢将商品分为三级品类，比如食品-水果-猕猴桃。 以下我们列出一级类目和三级类目排名前十的数据。

全部一级品类成交额：

一级类目销售额前10的品类：

前三名分别是食品，母婴，女装。成交额分别是40亿，31亿，27亿。厉害了。

来看看前三名的销售额占所有36个一级类目的成交额比例，足足三分之一强。

三级类目销售额前10的品类：

第一名是抽纸，卖了5个多亿！

我有点好奇，想知道是什么牌子的抽纸卖了这么多呢？同时也为了验证数据的准确性，从数据库中找到了（历史）销量最高的抽纸，销量508万。

根据名字，手动在拼多多APP找到了这款产品，它的名字也许你没有听过，是这样的：

嗯，数据是正确的（这2天又多了2万，手机传过来的，这图怎么这么大）。

作为对比， 看了京东销量最高的单品，维达是320多万，和拼多多排名第二的，一个名叫“初采”的抽纸销量（343万）差不多。

销售量前二十的商品是哪些？

商品的销售量代表了人气，当然，也许一个商品有人会买多份，无论如何，我们可以从中看出拼多多最多客户购买的产品是什么：

第一名还是抽纸，第二名不可描述，第三名伞（希望大家能够点击查看原图，否则压缩的看不清了啊）。后面还有几个也是抽纸，嗯，我就不懂了，为什么这么多抽纸，拼多多主要就是卖纸的？

销量前二十的商品，销售量都在200万以上。给我的感觉，有点类似于超市，更确切地说，有点像杂货铺，或者，类似于小时候村头的小卖部，以实用的生活用品为主，实在，方便，实惠。

总结

在这个万众创新，消费升级的年代，拼多多这样的社交电商的出现，在满足普通人民物美价廉需求方面，大获成功，让我有种错觉，难道这代表了我们的社会反而陷入了消费降级的陷阱吗？

因为拼多多的这些数据， 我想起几年前读过的一位名为三浦展的作者写的一本书：《下流社会》，这里的下流社会并不是贬义，只是探讨日本社会的社会消费，阶层团块。

“下流社会”这个术语一经在日本出现，立即引爆讨论。因为社会“向下流动”的趋势正在世界悄然成形，日美欧曾引以为傲的中产阶层正在消失，出现“上流”与“下流”的两极分化。年轻一代源源不断加入的“下流社会”，其最大的特征并不仅仅是低收入，更在于沟通能力、生活能力、工作意愿、学习意愿、消费意愿等的全面下降，也可以说是“对全盘人生热情低下”。社会下沉的拉力愈来愈大，当全球社会纷纷向下流动，中国，能预防吗？

但是，拼多多的兴起也许是另外的情况，因为中国太大了，也许真的是消费升级，只是不是一二线城市居民的消费升级呢？

拼多多销量最好的单品是什么？抽纸。

这让我想起，小时候在农村，去洗手间方便，额说错了，是去茅房如厕，那时候哪里有什么清风维达和初采啊，就是用过的书本练习册什么的。现在大家生活水平提高了，开始用抽纸卷筒纸，看，这，算不算消费升级呢？

销售行业的客户资源非常重要。如果您想尽可能地达成交易，您就需要尽量多的客户资源。当然，优质的客户资源更好。今天教你如何使用工具来找到准确和大量的客户资源。现在有很多人应该知道有很多工具可以在公共网站上收集客户信息。这些工具做得很好，客户资源非常庞大和准确。以下是四个客户数据采集工具。

现在介绍第一款工具：可采集车主，业主，靓号机主的信息（包括姓名和手机号码），这些都是比较高端的客户群体了。还可采集不同行业的企业的信息，如做广告的，做教育的，做汽车服务的，做美容的，批发的，家政的，婚纱的等等，不同行业的企业信息你都可以采集到 。

第二款工具：可以根据关键词采集QQ群，然后导出群成员的QQ号。比如你输入交友，股票，软件，化妆品，教育，汽车等等，都可以采集到成千上万个QQ群，里面的群成员QQ号是非常庞大的，这些QQ号导出来同样可以加为QQ好友或微信好友，因为有6成的Q号会绑定微信。

第三款工具：可采集地图上（百度地图，腾讯地图，高德地图）不同行业实体店的信息，包括手机号和地址等。比如你输入面包店，五金店，母婴店，电脑维修店，美发店，化妆品店等等，都可以搜索到相关的实体店店主的信息，这些信息都是非常有价值的。手机号也可以加为微信好友。

第四款工具：可采集全国各个地区各个行业的商家信息，比如五金店、酒店、餐厅等183个行业信息，假如你是做酒水批发的，你就可以查本地的ktv、餐厅等需要酒水的商家，可以搜索到商家的联系方式，还能导入通讯录加微信好友很方便，还有图文推广等展示功能。

有些朋友会问，这些数据采集后可以做些什么？首先，您可以按照自己的方式与客户沟通，并逐一打电话给他们。但现在很多人会通过通讯录加为微信好友。手机号码可以搜索到微信。在添加为微信朋友之后，您将通过朋友圈慢慢地进入市场。小编正在做营销软件开发。如果对这些工具感兴趣，欢迎私信小编，一起交流合作。

数据的使用对于今天的媒体人来说都是必不可少的，而数据记者更是每天都要和大量数据打交道。除了记者自身的功底和不断实践的积累，其实有一些讨巧的方法可以帮助你在短期内提高这种能力。

下面介绍的20个小工具涉及数据的采集分析、可视化呈现，到最终的发布等，从很多你不曾注意的小细节入手，帮助你更轻松、更高效地完成任务。

1.Raw Graphs

http://rawgraphs.io/

手里有数据但不会做图表？让RawGraphs帮你解决这个问题吧！导入数据、选择想要的模板，只需点击几下就可以生成好看的图表。而且还可以根据你的需要免费下载为svg、png等格式，或者嵌入到网页当中。

2.Ban.jo

http://ban.jo/

为了让突发新闻报道更便捷，Banjo技术收集了全球十亿级的公共服务信号，其中包括急救服务、社交媒体、交通、气象服务以及其他一些数据源。新闻编辑部可以通过这些渠道，直接监控全球的突发新闻。目前有超过1000家媒体组织选择了Banjo来提高突发新闻报道的速度和准确度。

哥本哈根多地发生游行，地图反映了警力集中的地点

3.Hypothes.is

http://hypothes.is/

这是一个谷歌浏览器的扩展程序，可以为人们提供优质的团队工作平台。对于数据记者来说，团队工作是他们的日常状态，因此利用这个平台共享资源、同步进度，可以避免很多不必要的麻烦。

4.Mindful

https://uxplanet.org/introducing-mindful-f424745544e8

不得不说，这个工具大大地提高了我的工作效率：通过浏览器插件的形式，你可以设置近期的任务清单，然后只需一个快捷键就可以调出它。这样反复曝光反复出现，再也不会忘记那些还没完成的DDL了！

5.Pocket Reporter

http://code4sa.org/2016/10/18/pocket-reporter-launch-blog.html

“口袋记者”的应用界面

这是一个便捷的移动端应用，旨在帮助那些业务还不熟练的记者。在报道的整个过程中的每个细节它都会帮你记着，并且提醒你。另外对于那些非专业的“公民记者”来说，也是不错的工具。

6.Trends24

https://trends24.in/

展示一天内各个时段最热的话题

对于各网站的最热话题榜单不满意？试试这个吧，Trends24展示了一天内每个小时的最热话题，另外可以查看某个城市、国家的话题榜，甚至还有全球范围的榜单。

7.ShortHand

https://shorthand/

ShortHand网站截图

一直很羡慕那些×格很高的网站，但是作为一个技术渣，怎么看都觉得自己做的东西太Low。别担心，上ShortHand选择你中意的模板，你也能做出清新脱俗的网页啦。没错，就是那种头图会动、文字和图片滚动速度不同的网页（技术渣属性暴露）……更重要的是，它还可以完美适配各种分辨率的移动端。

8.BuzzSumo

http://buzzsumo/

在该网站搜索“data journalism”后出现的结果

BuzzSumo就像图书馆的数据库，只要输入关键词就可以调出有关的文章。不过这里收录的并不是学术论文和期刊杂志，而是所有在浏览器中能够搜索到的内容，包括文章、图片、信息图表、视频甚至社交网站上用户上传的内容。它会根据Facebook、LinkedIn、Twitter、Pinterest和Google+这几个平台上的分享情况来排序。此外，你还可以自定义时段、语言甚至地域等等，简直是一个移动的互联网数据库。

9.Twitter Audit

https://twitteraudit/

你了解自己Twitter账户的粉丝吗？他们当中有多少是僵尸粉？Twitter Audit可以帮你解答，它会随机选取某个账号的5000个粉丝，然后根据他们发推文数、最近上线的时间，以及他们的影响力，来为有效性打分。这个工具对于粉丝较多的媒体账号来说，是一个了解自己用户的利器，当然你也可以用它“窥探”其他账号的粉丝质量。

10.This by Tinrocket

http://tinrocket/apps/this/

用This by Tinrocket制作的图片

很多人在社交媒体发照片的时候都会加标签，指出照片中每一个细节隐藏的故事。This by Tinrocket就是想帮你完成这个事情，不需要很多浮夸的模板，简洁清新，娓娓道来，这才是图片想要表达的。

11.Momento

https://momentogifs/

这是一个表情包制作神器：通过智能算法，帮你把手机里存的几张相片制作成动图，你可以通过对滤镜、贴纸、播放速度和附加文字的调整，来实现最满意的效果。

12.Typeform

https://typeform/

很多在线调查问卷的有效时间都很短，而且“丑”，用户点进去就没心情做问卷了。Typeform根据人们对问卷的态度和反应，经过重新设计调整，让答题的界面和流程更加富有创意和用户友好性。

13.SoundCite

https://soundcite.knightlab/

只有看视频才会有身临其境的感觉？读文字也同样可以有！奈特实验室做了这样的事情：帮助你在文字中插入音频，阅读到特定的地方时声音响起，带你进入特定的情境。

只需简单的三部：①上传音频，②设定音频播放区间，③选择开始播放的位置。

14.Google Fusion Tables

https://support.google/fusiontables/answer/2571232?hl=en&ref_topic=1652595

这是一个试验性的数据可视化应用，可以帮助你收集、可视化，以及分享数据图表。

15.Datawrapper

https://datawrapper.de/

这是一个开源的数据可视化平台，只需简单的步骤就可以快速创建一些包括饼图、条形图、环形图、地图等在内的交互式图表，另外，用Datawrapper制作的图表还可以直接嵌入网页中。

16.Calcbot

https://tapbots/calcbot/

数据中时常会出现一些我们不熟悉的单位，例如品脱、磅、英里等等，换算时永远也记不住这些单位。让Calcbot来帮助你吧，除了告诉你换算单位、实时汇率等等，友好地界面也会让你不那么烦躁的。

不过目前只支持iOS和Mac，安卓和Windows党还是去百度一下吧…

17.Thsrs

http://ironicsans/thsrs/

对于需要拟写英文内容的人来说，这是一个很实用的工具。输入一个长单词，它就会帮你找到同义的短单词，在想标题和写图表说明的时候很有用。

18. Adobe Post

Adobe Post是一个移动端的在线图表设计应用，大量的模板和设计方案可以帮助你在手机上完成海报的设计制作。

19.Ripl

http://ripl/

Ripl可以让你发布在社交媒体上的内容更吸睛，一张好看的图片加上你喜欢的文字做成封面，再配上音频，最后和正文内容一起放置在布局匀称的模板中，妥妥的文艺+小清新。

20.Bubbli

http://bubb.li/

没有VR设备也想拍全景视频？Bubbli可以帮你制作酷炫的照片，只需在普通拍照模式下多拍几张周围的照片，经过合成后就变成了一张全景照片，看起来像是用鱼眼镜头拍摄出来的。

本文由百度新闻实验室（id：baidunewslab）独家编译，原文载于medium，版权归原作者所有，转载请注明来源。

编译：刘建坤

编辑：邵琦

在美国农业部考察期间，我们重点了解了美国农业统计信息采集、分析和发布情况。在美国，农业统计信息的来源主渠道是政府部门。美国农业部认为，如果大量的生产和市场信息不能由政府部门来收集、分析与发布，就无法保证信息使用的公平性、及时性和真实性。美国农业信息采集体系具有责、权、利明晰的农业统计管理体制，并依此建立了科学、公正、高效的运行机制，确保了农业统计信息的权威性和世界影响力，已经成为美国国家农业战略的重要利器，多年来为美国农业称霸全球和美国农业走出去，提高出口机会和国际竞争力发挥着举足轻重的作用。

一、美国农业统计数据

NASS(美国农业部国家农业统计局)提供的数据类型分为农业普查数据和经常性调查数据两大类。NASS

每年要承担上百项调查项目，统计数据涵盖的范围比较宽广，包括农场个数、各种作物的面积、产量、谷物库存量以及众多的其他商品。如开展种植意向调查、作物生长情况评估、生产和库存估计、季节平均价格分析、库存数量、市场营销和屠宰数据等。另外，NASS

每5

年要进行一次农业普查，对相关农场数量、土地使用情况、生产成本、土地和建筑物价值、农场产量、农场规模、农场经营特点、出售农产品的市场价值、主要农作物的面积、家畜和家禽的数量清单、农场灌溉情况等进行调查整理。

（一）农业普查数据。美国早在1840年就已经开始了农业普查。历次农业普查基本内容保持不变，主要是想通过农业普查对农场生产经营情况、农场主基本特征进行全面详细的了解。以2012年农业普查为例，调查表共涉及到37个方面的内容，可以归纳为9个模块：农场生产要素情况、农业活动、农作物基本情况、牲畜基本情况、水产基本情况、农场收入状况、支出情况、农场和农场主基本特征、以及其他调查内容。在各个模块中会包括多少不等的调查项目。

农业普查数据库包括全国和52个州或联邦(区)的人口、农业与农村经济、农场数量、资源与环境、农产品生产与实践等5个方面的数据(1840—2012年)。从指标内容来看，包括全美和52个州或地区的农场生产要素情况、农业活动、农作物基本情况、牲畜基本情况、水产基本情况、农场收入状况、支出情况、农场和农场主基本特征等方面的数据，共计8000

多万条(1840—2007

年)。另外农业统计局还设有用户服务中心，研究机构或个人能够通过网络、电话和邮寄的方式免费获取农业普查数据。从指标形式来看，有总量指标和平均指标，价值量指标和实物量指标，而且价值量指标所占比重与实物量指标大体相等。

（二）农业生产调查数据。目前农作物生长调查作为农业统计局的专项调查，主要在作物生长期进行，调查对象有数千个地块，调查内容主要有查棵数穗、测量谷穗、豆荚、棉铃的大小以及作物间距等等，观察和记录作物生长情况，预测产量。这种调查通常要在作物生长期间多次进行，并要求详细记录作物生长的每一阶段，待作物成熟后，由调查员实割实测，并称重样本，作水分含量分析等。在农场收获季节，调查员最后一次访问农场，计算收获损失，估计净产量。在农业统计局(NASS)每月发布的作物生产报告，预测当季农作物面积和产量。生产调查的品种有谷物和饲草、油料、棉花、烟草和糖料作物、干豆、豌豆和杂豆、马铃薯和其他作物、水果和坚果等。据美国农业统计局和州农业统计办公室负责人介绍，美国农业统计调查方法以抽样调查和遥感监测为主。随着遥感、地理信息系统和空间定位系统在农业统计中的应用，传统调查、地面观测与遥感相结合，广泛应用于农作物生长情况监测、农作物产量观测与预报和农作物面积调查等方面，提高了农作物估产的准确性和时效性。

（三）农业库存调查数据。农业库存调查是美国农业统计局对粮油库存开展的一项定期调查制度。农业库存调查作为一项季度调查制度，通常在季末的最后一个月的头两周进行，根据所有者归属的经济行业类型不同，按存放地点分别在农场内与农场外进行。粮食销售由食品批发商和零售商(超级市场和连锁商店)组成，粮食库存调查的统计对象就包括这些粮食生产、仓储、加工、经营企业和零售企业。在美国，NASS每年进行的最大的单项调查是在六月的农业调查。由约2400名调查员用电话或上门访问的形式向12.5万个农场主调查，取得他们在经营中存储的粮食库存，以及农业统计所需的有关作物面积和牲畜存栏等信息，以推算涵盖200多万个农场的总体信息。农场外调查是对流通环节或再加工环节的存量进行的调查。调查对象包括所有已知的1.2万个商业粮食库存设施点，约85亿蒲式耳(2亿多吨)仓储能力。这个仓储能力大约占全社会仓储能力的42%。

（四）农业消费调查数据。消费可分为表观消费和最终消费。从表观消费看，通常消费数据可通过供求平衡表等式中生产、进出口、库存等已知变量推算，目前美国经济研究局(ERS)承担全面的经济分析，对分品种库存估计和消费数据开展分析评估，世界农业展望局(WAOB)每月发布的全球农业供需预测报告(WASDE)可得到表观消费数据。从真实消费角度，美国农业部从上世纪30年代开始，设计和开展了家庭与个人食品消费的周期性调查。最为成熟的是1994至1996年和1998年进行的“个人食品摄入的连续调查”(ContinuingSurveyofFoodIntakesbyInpiduals,CSFII)，1994年的调查涉及到了美国51个州，1998年的个体调查中，又加入了儿童样本，2002年调查时，还与美国健康和人力服务国家中心的健康统计数据进行了整合，之后数据不断地扩充整合，与其它部门搜集数据的联系越发紧密。美国的此项调查涉及到的食品条目超过7000条，相关部门集中分析了每种食物摄入的数据，开发了一个食品摄入数据库(FoodCommodityIntakeDatabase，FCID)，还与美国环境保护署等机构联合起来，分析相关危害物质与食品消费和健康的关系。美国农业部下设专门的农业调查服务机构(AgriculturalResearchService,ARS)，提供专门的数据搜集、分析和数据库等服务，保证全面掌握美国的食品市场、居民营养和消费分布情况。

二、美国农业信息采集渠道和方法

美国农业统计的历史可以追溯到乔治·华盛顿时代，1791年由华盛顿亲自设计和领导了土地价值、作物产量、牲畜产值和税收等的调查。1862

年美国农业部成立，并于1863年7

月开展了第一次作物调查。时至今日，美国已经建立了较为完善的国家农业统计体系，美国农业基础数据采集涉及两个核心部门：国家农业统计局(NASS)和海外农业服务局(FAS)。NASS主要负责采集国内农业生产、库存等数据;FAS将美国农业与全世界联系在一起，目的就是提高美国农业出口机会。而美国行业协会在数据采集方面发挥着独特又不容忽视的作用，随着大数据时代的到来，美国农业大数据的发展也先行一步，成为农业信息采集的新渠道。

（一）国家农业统计局（NASS）。NASS是美国农业信息最重要的数据来源部门，具体承担日常的农业统计工作，负责收集、总结、分析和发布农产品生产、库存的基础数据。联邦农业统计局的主要职能是提供及时、准确、客观的统计信息和服务。据该局国际项目处处长米勒先生介绍，农业统计局每年要发布超过400份报告，内容涉及120种农作物和45个畜禽产品。除联邦统计局总部，下设12个区域农业统计办公室，负责全美50个州的统计工作。目前有1000多个联邦雇员、60个州雇员和3500多个合同制雇员。这些聘用的兼职雇员很多来自农场主家庭成员，如农场主的妻子，退休农场主等。为了保证数据质量，减少调查操作误差，农业统计局会在调查前对这些人员进行严格培训，这些雇员都只负责采集数据，通过电话或者面访等方式，直接与农场主接触，获取相关数据，统计工作仍由NASS来做。美国农业部由34个局(办公室)组成，共10万多名员工，工作人员分布在农业部、各州办事处、试验站等。

据美国农业统计局和州农业统计办公室负责人介绍，美国农业统计调查方法以抽样调查和遥感监测为主。抽样调查并辅以农业普查是美国农业统计调查方法的主体。即抽样调查中有普查，普查中有抽样调查;抽样调查主要采用概率抽样调查，抽样框设计有面积抽样、目录抽样和复合抽样。农业普查每5年举行一次，在每逢“2”“7”的年份进行。抽样调查的问题由联邦农业统计局统一设计，州农业统计办公室组织实施，具体调查任务交给第三方调查公司来完成，州农业统计办公室对他们进行培训。抽样调查一般通过电话、邮件或者面对面问答来完成，调查结果汇总后由州农业统计办公室上报联邦农业统计局，农业统计局汇总各州上报的数据得出全国数据。

（二）海外农业服务局（FAS）。美国海外农业信息采集由FAS统一负责。FAS成立于1953年，目前已在98个国家或地区设有办公室，其业务范围覆盖165个国家或地区，目前有921个员工，其中591名全职是美国本土雇员，330个是海外国家当地雇员。它的主要职能是，负责收集并提供国外各类农产品市场情报和商品报告，用以调节和适应世界市场对美国农产品需求的变化，引导生产者、加工者、销售者在市场上的营销活动。数据的来源主要由四大渠道：海外农业局(FAS)驻外办公室、美国驻外使馆、企业、协会。FAS报告中包含的数据涉及国外政府政策、贸易政策，全球农产品供需状况，各类农产品生产、市场贸易需求、国外贸易流向、国外市场价格变化、商业贸易关系和市场机遇等信息内容。除了调查数据外，作物生产条件评估主要是依赖计算机辅助卫星分析，气象、农业和其他相关的数据。

（三）农业行业协会。在美国考察期间，我们先后接触美国谷物协会、美国苹果协会和华盛顿州谷物协会等，这些协会通过行业组织为其成员提供产前、产中、产后以及经营、信息、研发、培训等方面的服务,成为政府与企业之间的桥梁和纽带，在数据采集方面也发挥着重要作用，构成政府全球战略布局的隐形触角。美国农业行业协会和政府部门的关系十分密切，一方面，收集利用政府部门(FAS、NASS)和其他部门数据，通过技术培训和贸易服务帮助潜在的客户和已有客户了解美国的营销制度，包括融资、政府项目、美国农产品质量和价格，另一方面，又利用其海外分支为政府部门以及国内生产者、农业企业和贸易商提供信息，拓展出口市场机会和识别海外贸易壁垒。

从资金来源和构成看，政府提供经费保障行业协会展开各项工作。据曾就职于FAS的Kent

Sisson先生介绍，全美有75个贸易协会如USG、小麦协会、果树协会、苹果协会、肉类出口协会等，受到FAS项目资助。主要有两类市场项目。一类叫市场进入项目(MAP)，此类资金项目数目较大达2亿美元，另一类是海外市场项目(FMD)，3500万美元。这类资金竞争性强，通常每个财政年度国会把钱分配到FAS，行业协会把项目建议申请提交给FAS，FAS按照美国出口战略和规划，根据上年度规划执行情况决定是否继续、扩大或减少项目资金。例如小麦协会以项目形式参与，美国谷物协会中生产者成为会员需交会费，同时还有国家资金配套。

（四）农业大数据。美国农业部建立150多年来，科学的政府统计设计、全面连续的统计数据和及时有效的数据集市为农业大数据的发展提供了宝贵的海量资源和坚实的技术支撑。美国联邦政府率先启动大数据国家战略，推动国家农业数据开放共享，并在法律法规、数据质量和标准、技术集成、网络共享和资金项目上提供保障。而农业大数据的主体是由那些收集和存储大量数据，并利用数据分析技术为农户提高产量和收益服务的公司组成，在这种情况下，更多知识嵌入到农业企业设备、装备和系统中，越来越多的产品和服务以及系统被标准化，农业领域天气数据、卫星影像和大型农场综合数据集构成农业大数据。

美国发展农业大数据的代表企业有孟山都公司、约翰·迪尔、杜邦先锋等。孟山都公司高度重视利用大数据技术，通过收集、分析与农业生产相关的天气、土壤、水源、作物等方面海量数据信息，这些数据与并购的Climate

Corporation公司的数据库结合，就能得到一张信息丰富的美国地图，农民可以在上面查询本农场所处的区域、了解种植什么种子、什么条件下长势最好等信息，2014年，这套精准种植系统开始在美国的四个农业州进行推广。2013年11月，约翰迪尔(John

Deere)与杜邦先锋(DuPontPioneer)合作生成“决策服务(Decision

Services)”系统，农民上传数据到服务器，服务器直接发送种子和化肥处方到农场中的迪尔拖拉机上。

三、美国农业信息采集体系重要特征

与我国农业统计体制实行集中双轨制有所不同，美国的农业统计体制是典型分散型，几乎所有联邦机构都有统计工作，农业统计更是联邦政府重要统计内容之一。美国农业统计体系具有责、权、利明晰的农业统计体制，并依此建立了科学、公正、高效的运行机制，确保了农业统计信息的权威性和世界影响力。

（一）构建自上而下科学规范的农业统计数据收集方法。为确保所收集的农业统计数据的代表性和科学性，美国�...

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。