一台电脑控制50个微信，自动加好友，发朋友圈去做营销，让你的效率及业绩无限倍增。

一键掌控，批量管理维护；自动化营销，营销效率更快：一台电脑，控制50个微信，大范围营销，维护现有用户，开发更多客户：省人力资源，省人工成本：一台电脑控制50个微信，相当于上百个业务员在自动工作，降低人工成本，提高管理效率。

量变，产生质变，假设，一个微信号五千个好友，一百个微信，就是五十万个客户群体，一个人，一天让你获得一元的利润，一天就是五十万，如果成交率在1%，就有五万的成交量，如果成交率在千分之一，每天就有五千的成交量，如果你的营销方案实在烂透了，成交率只有万分之一，每天也有五百的订单，说到这里你明白了吗？

铁拐李精控：

主要应用行业：

金融行业应用，

电话管控日益严格，客户拒接率越来越高，成本上升！

铁拐李金控提供精准客户数据解决方案，提供高效营销工具，为您提供完美的营销解决方案。

百度竞价行不通，传单杂志效率低，报纸受众少，铁拐李精控系统是您完美的替代解决方案！

匹配算法实现，通过将用户属性、用户学习状态属性、用户操作行为统计属性与资源属性进行匹配，数据容量大，遥测距离远，人机界面友好，可靠性高的优点，可广泛用于学校和社区小区域范围环境服务。

也适合于气象、海洋、环境、机场、港口、工及等领域使用．实时数据采集与上传该模块主要功能是通过无线方式获取环境观测站采集的实时数据并显示．数据采集的基本算法如下：首先判断是否到发送数据时间，若到了执行数据发送命令。

为了方便学习者查找资源以及系统推送资源，须对学习者和资源的属性进行标记，即创建属性元数据．本研究采用标签技术分别建立学习者和资源的属性元数据．学习者的属性标签主要来自于用户注册时的信息（用户属性）、学习者的学习状态属性以及学习者系统操作行为统计属性（对上传、下载、浏览、评论等操作的统计）。

资源的属性标签主要来自于资源提供者根据学科和关键字分类的标签以及资源使用者对资源的评价、标记等．根据研究性学习的主题、用户学习进度，系统可以将用户可能感兴趣，其他用户感兴趣或评分高、浏览次数多，相同领域的最优资源或相似领域的最佳资源推送给用户，系统根据学习者的学习主题，将平台中评价最高的相关资源、教师指定的资源和拓展的相关资源进行匹配，

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

一、携程实时用户数据采集系统设计实践

随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。

我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问终端和多种网络类型的场景下，用户数据实时、高效采集的方法，并在此基础上设计和实现实时、有序和健壮的用户数据采集系统。此系统基于Java NIO网络通信框架（Netty）和分布式消息队列（Kafka）存储框架实现，其具有实时性、高吞吐、通用性好等优点。

1、技术选型和设计方案：

一个典型的数据采集分析统计平台，对数据的处理，主要由如下五个步骤组成：

图1、数据平台处理流程

其中，数据采集步骤是最核心的问题，数据采集是否丰富、准确和实时，都直接影响整个数据分析平台的应用的效果。本论文关注的步骤主要在数据采集、数据传输和数据建模存储这三部分。

为满足数据采集服务实时、高效性、高吞吐量和安全性等方面的要求，同时能借鉴互联网大数据行业一些优秀开源的解决方案，所以整个系统都将基于Java技术栈进行设计和实现。整个数据采集分析平台系统架构如下图所示：

图2（数据采集分析平台系统架构）

其中整个平台系统主要包括以上五部分：客户端数据采集SDK以Http(s)/Tcp/Udp协议根据不同的网络环境按一定策略将数据发送到Mechanic(UBT-Collector)服务器。服务器对采集的数据进行一系列处理之后将数据异步写入Hermes(Kafka)分布式消息队列系统。为了关联业务服务端用户业务操作埋点、日志，业务服务器需要获取由客户端SDK统一生成的用户标识（C-GUID），然后业务服务器将用户业务操作埋点、日志信息以异步方式写入Hermes(Kafka)队列。最后数据消费分析平台，都从Hermes(Kafka)中消费采集数据，进行数据实时或者离线分析。其中Mechanic(UBT-Collector)系统还包括对采集数据和自身系统的监控，这些监控信息先写入Hbase集群，然后通过Dashboard界面进行实时监控。

（1）基于NIO的Netty网络框架方案

要满足前面提到的高吞吐、高并发和多协议支持等方面的要求。我们调研了几种开源异步IO网络服务组件（如Netty、MINI、xSocket），用它们和NginxWeb服务器进行了性能对比，决定采用Netty作为采集服务网络组件。下面对它进行一些概要介绍：Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，它提供了对TCP、UDP和文件传输的支持，Netty的所有IO操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果。

图3（Netty框架内部组件逻辑结构）

Netty的优点有：

a、功能丰富，内置了多种数据编解码功能、支持多种网络协议。

b、高性能，通过与其它主流NIO网络框架对比，它的综合性能最佳。

c、可扩展性好，可通过它提供的ChannelHandler组件对网络通信方面进行灵活扩展。

d、易用性，API使用简单。

e、经过了许多商业应用的考验，在互联网、网络游戏、大数据、电信软件等众多行业得到成功商用。

Netty采用了典型的三层网络架构进行设计，逻辑架构图如下：

图4（Netty三层网络逻辑架构）

第一层：Reactor通信调度层。该层的主要职责就是监听网络的连接和读写操作，负责将网络层的数据读取到内存缓冲区中，然后触发各种网络事件，例如连接创建、连接激活、读事件、写事件等，将这些事件触发到Pipeline中，再由Pipeline充当的职责链来进行后续的处理。

第二层：职责链Pipeline层。负责事件在职责链中有序的向前（后）传播，同时负责动态的编排职责链。Pipeline可以选择监听和处理自己关心的事件。

第三层：业务逻辑处理层，一般可分为两类：a. 纯粹的业务逻辑处理，例如日志、订单处理。b. 应用层协议管理，例如HTTP(S)协议、FTP协议等。

我们都知道影响网络服务通信性能的主要因素有：网络I/O模型、线程（进程）调度模型和数据序列化方式。

在网络I/O模型方面，Netty采用基于非阻塞I/O的实现，底层依赖的是JDKNIO框架的Selector。

在线程调度模型方面，Netty采用Reactor线程模型。常用的Reactor线程模型有三种，分别是：

a、Reactor单线程模型：Reactor单线程模型，指的是所有的I/O操作都在同一个NIO线程上面完成。对于一些小容量应用场景，可以使用单线程模型。

b、Reactor多线程模型：Rector多线程模型与单线程模型最大的区别就是有一组NIO线程处理I/O操作。主要用于高并发、大业务量场景。

c、主从Reactor多线程模型：主从Reactor线程模型的特点是服务端用于接收客户端连接的不再是一个单独的NIO线程，而是一个独立的NIO线程池。利用主从NIO线程模型，可以解决一个服务端监听线程无法有效处理所有客户端连接的性能不足问题。Netty线程模型并非固定不变的，它可以支持三种Reactor线程模型。

在数据序列化方面，影响序列化性能的主要因素有：

a、序列化后的码流大小（网络带宽占用）。

b、序列化和反序列化操作的性能（CPU资源占用）。

c、并发调用时的性能表现：稳定性、线性增长等。

Netty默认提供了对GoogleProtobuf二进制序列化框架的支持，但通过扩展Netty的编解码接口，可以实现其它的高性能序列化框架，例如Avro、Thrift的压缩二进制编解码框架。

通过对Netty网络框架的分析研究以及对比测试（见后面的可行性分析测试报告）可判断，基于Netty的数据采集方案能解决高数据吞吐量和数据实时收集的难点。

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工业物联网无线数据采集系统，是一套具备终端数据采集，无线数据传输和数据应用分析等多功能的智能化数据采集和监控系统，它在市政供排水管网、供汽管网、热力管网、石油天然气管网、地下管沟监控；游泳池水箱水塔液位、大坝、河道水位、泵房浸水监控；蔬菜蘑菇、针金菇、水果、花卉、育苗等农业大棚智能环境监控；畜牧、家禽、水产等农业养殖智能环境监控；化工危化品石油天然气储罐区、电池、面粉仓库智能环境监控；电信机房、实验室、医院药房、生产车间、冷柜冰箱、图书馆、博物馆、档案室、粮库、烟草、酒糟酒曲酒窖等仓储馆藏智能环境监控；社区楼宇、港口工业园区、公园景区、校园广场、超市商场等大气环境质量智能监控；发动机、变频器等生产机器设备运行状态、仪器仪表能耗及生产缺料的智能监控等多个领域有着广泛的应用。

近年来，工业物联网无线数据采集系统的发展趋势是简化终端结构，在数据采集终端与主机之间采用无线通信，以代替复杂、不灵活的现场布线。该阶段数据采集系统采用更先进的模块式结构，根据不同的应用要求，通过简单的增加和更改模块，并结合系统编程，就可以扩展或修改系统，满足不同领域的需要。

针对工厂生产车间机器设备运行状态、运行工艺参数、运行能耗数据，以及管网运行状态数据、变配电系统运行数据、车间仓储库房环境参数等数据的采集、监控，深圳信立科技结合XL.SN无线传感器网络2.4GHz或433MHz模块技术、MES制造执行系统技术及无线传感器、无线测控装置RTU等，自主研发设计了一套工业版工厂生产车间无线数据采集系统解决方案，实现实时获取完整、准确的工厂生产制造过程中的各种数据，为企业提高生产制造管理提供基础数据，全面优化生产制造的管理手段、提高生产制造管理效率，向工业4.0靠近！

一、系统功能

1、采集设备运行状态：停止、待机、运行、故障、检修等等，以及发生的时间点；

2、采集设备运行工艺参数：压力、温度、流量、转速、计数、风速、位移等；

3、采集设备运行能耗：电流、功率、电能；汽、气消耗量；

4、采集企业供水、供汽、空压、制冷等设备及相应管网的运行状态数据；

5、采集企业变配电系统运行数据；

6、监控车间环境参数，以及仓储库房环境参数。

二、系统通讯方案

1、XL.SN智能传感网络采集结构

XL90物联网智能网关，可同时构建433MHz和2.4GHz两种不同结构的传感网络，用于接收终端采集的数据，并上传至服务器。其中433MHz用于跨车间、厂区内的数据传输，2.4GHz用于车间内的数据传输。

2、XL.SN通讯网络方案

a、XL90物联网智能网关通过2.4GHz或433MHz等方式读取节点设备数据后，进行协议转换、数据处理，通过局域网，上传数据至MES服务器；

b、XL90物联网智能网关通过以太网，从第三方监控系统，如电力监控系统、EMS、DCS、智能楼宇系统等等，读取数据；

c、MES服务器，或XL90物联网智能网关，通过以太网，将数据转发给第三方系统，如EMS、ERP等。如图2。

3、物联网智能网关数据接入MES系统通讯方案

XL90物联网智能网关通过企业局域网，和MES服务器通讯。 XL90智能网关和MES的通信协议，可选以下3种： 建议首选：XL/9E-RDF Redis数据交换协议； 建议次选：XL/9E-DF 数据库格式协议； 建议再次选：XL/9E-UDP 通信协议； 工业以太网通用协议：MODBUS TCP。（不太建议选择）

三、系统解决方案

1、设备信号采集

配置XL60智能测装置，采集机器设备的运行信号，通过2.4GHz或433MHz方式上传，实现生产制造设备的信号采集。

2、设备控制器的数据采集

选配XL66智能转换器，读取机器设备控制装置及现场监控仪表采集的信号，通过2.4GHz或433MHz等方式接入传感网络。

3、管道压力、温度，车间环境、仓储环境的气体浓度、温湿度采集

选配XL61系列智能传感器，采集管道压力、温度，车间环境、仓储环境的气体浓度、温湿度，通过无线上传，并在需要的通道，出、入口设置声光报警器，或启动紧急设备。

4、其他信号采集

选配XL60智能测控装置，及XL68智能环境监测装置，采集火灾探测器、噪音传感器，光照传感器，液位变送器，压力变送器等等设备，以及系统原配的仪表数据。

四、系统优势

1、工厂生产车间无线数据采集系统建设过程中，无需布线，或减少布线数量，减少系统建设成本。

2、系统所需的设备安装调试方便，设备支持手机调试，提高运营维护的效率。

3、系统底层终端各种数据采集后统一接入企业MES系统，便于监控管理，提高企业生产管理效率。

五、系统配套

整个无线数据采集系统方案，根据应用需要配套的软硬件设备，包括XL90物联网无线智能网关、XL60智能测控装置RTU、XL68智能环境测控装置RTU、XL66智能转换器，以及XL61无线压力传感器、XL61无线温度传感器、XL61无线气体传感器、XL51无线温湿度传感器等无线传感器，还有MES制造执行系统软件。

六、适用范围

深圳信立科技设计的工业版工厂生产车间无线数据采集系统解决方案，适用于在我国珠三角、长三角、京津冀等沿海发达地区，以及重庆、成都、湖北、河南、安徽等内陆省份的电子加工制造、汽车制造、钢铁冶炼、机械装备、食品生产、医药生产等各行业制造业工厂。

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。

ForeSpider 前嗅：手把手教你数据采集

ForeSpider是一款非常好用的数据采集软件，因为属于专业性工具，除了帮助文档外很少有使用教程。所有有很多人在使用的过程中遇到问题难以解决，今天给大家介绍ForeSpider数据采集系统的使用教程，希望能对大家的工作有所帮助。

教程的示例网站是大众点评，要得到50页内所有医院名称，该医院评论总数，医院总体星级，各项评分，医院评论的用户名，评论内容，评论时间，用户点评星级，获赞数量和回应数量。

首先我们先新建一个频道，我给它命名为大众点评，然后在频道配置里输入我们想要爬取数据的网址，需要在频道配置处输入想要得到数据的网址，大众点评需要开启cookie，从右面可以开启，网站不同有的不需要，视情况而定。 现在默认模板（1）就是我们要的网站页面，鼠标放在医院标题处如图，从左下角能看到医院的网址链接。

现在点一下右上角的采集预览，我们能得到整个页面的所有网页链接，下拉滚动条到这个位置就会发现跟上图相同格式的链接，这就是我们需要的所有医院的链接。

我们用不到的需要过滤一下，可以通过地址过滤和标题过滤方法筛选。点击软件右上角模板抽取配置里面的链接抽取，里面有地址过滤和标题过滤两个选项，点击地址过滤，软件右下角如图：

过滤规则选择包含，过滤串内输入想要得到的医院链接，后面这串数字我们用“\d”表示，用“\e”表示结束，例如https://dianping/shop/\d\e，这样就能采集网页内所有这种格式的网页链接。

当我们想要采集的网页下面有翻页的链接，就必须配置翻页。除了在右上角默认模板处抽取我们想要的得到的医院链接外，还要再新建一个链接抽取，抽取页面翻页的地址。

我们继续从采集预览处得到翻页的链接，过滤规则选择包含，通过观察发现几个链接的相同点，输入到过滤串里就能得到想要的翻页链接了。

第一层级的模板建好了，下面我们随便点进一个医院主页内，复制链接建立下一层级模板。在默认模板（2）的示例地址内输入医院主页的链接。

因为我们需要采集该医院所有用户评论，所以我们找到下面的“更多点评”，通过刚刚地址过滤的方法，过滤出更多点评的链接，并建立模板（3），示例地址输入刚刚过滤的得到的“更多点评”的网址。

注：点击链接抽取，看左下角关联模板处，一定要关联到下一层级的模板，如果是翻页的链接抽取，要关联自身模板，否则会数据采集失败。这点一定要注意。

这样模板的基本配置就完成了，下一步是建立表单，下图是我们的需求，红色字体我们能从模板二采集到，蓝色字体我们能从模板三采集到，所以我们需要建立两个表单。

点击表单配置，新建一个表单，添加一个网页主键如图，一定要勾选索引字段，键值唯一，主键字段三个选项，取值类型选择网页主键点击确定。

然后添加下一个字段如标题“title”

取值类型选择“选区内全部文本”，变量类型选择“string”，选择合适的字符长度点击确定。依次建立所有字段。

这是我建立的两个表单的所有字段，表单名称分别为“大众点评1”、“大众点评2”，建立好以后点击保存即可。点开模板配置，每一个模板对应相应的表单，右键模板二“添加数据抽取”，表单名称选择“大众点评1”。

同样在模板三处再添加另外一个数据抽取表单，添加好后如下图所示：

单击“title”，然后按住ctrl键同时鼠标左键点击对应标题，内容过多的话按住shift可以调整内容大小，选好后点击保存。

全部选取完后点击左上角的文件，然后全部保存。

下一步点击数据，连接数据库，然后再次点击数据，选择数据表，选择刚刚新建两个数据表的字段后创建表，创建好后勾选并确定，就可以进行数据采集了（如果表单有问题需要更改，改好后需要重新创建表单），速度慢可以点击设置里面的线程设置，设置多线程。

这只是一个简单的教程，软件还有很多强大的功能，祝大家使用愉快！