㈠ 如何通過網路爬蟲獲取網站數據
這里以python為例，簡單介紹一下如何通過python網路爬蟲獲取網站數據，主要分為靜態網頁數據的爬埋山差取和動態網頁數據的爬取，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
靜態網頁數據
這里的數據都嵌套在網頁源碼中，所以直接requests網頁源碼進行解析就行，下面我簡單介紹一下，這里以爬取糗事網路上的數據為例：
1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的欄位包括昵稱、內容、好笑數和評論數：
接著查看網頁源碼，如下，可以看的出來，所有的數據都嵌套在網頁中：
2.然後針對以上網頁結構，我們就可以直接編寫爬蟲代碼，解析網頁並提取出我們需要的數據了，測試代碼如下，非常簡單，主要用到requests+BeautifulSoup組合，其中requests用於獲取網頁源碼，BeautifulSoup用於解析網頁提取數據：
點擊運行這個程序，效果如下，已經成功爬取了到我們需要的數據：
動態網頁數據
這里的數據都沒有在網頁源碼中（所以直接請求頁面是獲取不到任何數據的），大部分情況下都是存儲在一唯唯個json文件中，只有在網頁更新的時候，才會載入數據，下面我簡單介紹一下這種方式，這里以爬取人人貸上面的數據為例：
1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的數據包括年利率，借款標題，期限，金額和進度：
接著按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就可以找打動態載入的json文件，如下，也就是我們需要爬彎皮取的數據：
2.然後就是根據這個json文件編寫對應代碼解析出我們需要的欄位信息，測試代碼如下，也非常簡單，主要用到requests+json組合，其中requests用於請求json文件，json用於解析json文件提取數據：
點擊運行這個程序，效果如下，已經成功爬取到我們需要的數據：
至此，我們就完成了利用python網路爬蟲來獲取網站數據。總的來說，整個過程非常簡單，python內置了許多網路爬蟲包和框架（scrapy等），可以快速獲取網站數據，非常適合初學者學習和掌握，只要你有一定的爬蟲基礎，熟悉一下上面的流程和代碼，很快就能掌握的，當然，你也可以使用現成的爬蟲軟體，像八爪魚、後羿等也都可以，網上也有相關教程和資料，非常豐富，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
㈡ 如何正確利用網路爬蟲
基本步驟㈢ 詳細數據分析步驟（一）-數據獲取
數據分析師如今風靡全網，那麼什麼是數據分析呢？此合集將會頃螞對數據分析的框架做一個細致解析並推薦相關文章以便入門學習。
一、數據獲取
現如今大數據時代已經到來，企業需要數據來分析用戶行為、雀大埋自己產品的不足之處以及競爭對手的信息等，而這一切的首要條件就是數據的採集。常用的數據獲取手段有數據倉庫和操作日誌，監測與爬取（即爬蟲），填寫、埋點和計算
1、數據倉庫和操作日誌
數據倉庫（Data Warehouse，DW）長期儲存在計算機內，有組織、可共享的數據集合，是為決策支持系統提供基礎數據的分析型資料庫。
數據倉庫有幾個定義特徵，即 ：
推薦閱讀：一、數據倉庫 - 架構藝術 - 博客園
日誌和數據倉庫具有相同的作用，但相比之下日誌的記錄比數據倉庫精簡，且在出現故障時更容易定位問題。
2.監測與爬取
爬蟲是指： 通過編寫程序，模擬瀏覽器上網，然後讓其去互聯網上抓取數據的過程。
根據使用場景，網路爬蟲可分為通用爬蟲和聚焦爬蟲兩種。
通用爬蟲是捜索引擎抓取系統（Bai、Google等）的重要組成部分。主要目的是將互聯網上的網頁下載到本地，形成一個互聯網內容的鏡像備份。 簡單來講就是盡可能的；把互聯網上的所有的網頁下載下來，放到本地伺服器里形成備分，再對這些網頁做相關處理(提取關鍵字、去掉廣告)，最後提供一個用戶檢索介面。
聚焦爬蟲，是"面向特定主題需求"的一種網路爬蟲程序，它與通用搜索引擎爬蟲的區別在於： 聚焦爬蟲在實施網頁抓取時會對內容進行處理篩選，盡量保證只抓取與需求相關的網頁信息。
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爬蟲 - Z-J-H - 博客園
3.填寫、埋點
這兩個都是對用戶行為進行記錄。
填寫是指用戶在注冊時填寫信息或者對相關問卷進行填寫。 通過問卷調查、抽樣調查獲取的數據是有限的，並且有時也不能夠保證真實性。
埋點主要指 APP或網頁埋點，跟蹤app或網頁被使用情況，以便優化。通常記錄訪客、頁仿喊面查看、跳出率等等頁面統計和操作行為）。直接記錄用戶與網路產品的交互過程，幾乎可以復現，從而 獲得用戶的行為模式，購買記錄、搜索習慣等。這些數據都是用戶自己產生的，可以保證數據的真實性。
推薦閱讀：6大步驟：快速學會如何進行數據埋點
4.計算
很多數據無法直接獲取，需要通過已有數據計算得到。例如企業的投入產出比。
最後，需要強調的是進行數據分析的數據必須真實、准確且具有時效性。數據獲取後使用個人信息要遵守以下5大原則：
（1）合法、公開原則。
（2）目的限制原則。
（3）最小數據原則。
（4）數據安全原則。
（5）限期存儲原則。
下一篇文章將會對數據分析中的數據預處理做一個簡單梳理
㈣ 如何在網上做數據收集和數據分析，並做出圖文並茂的數據分析圖
近年來，隨著技術的進步、互聯網速度提升、移動互聯網更新換代、硬體技術不斷發展、數據採集技術、存儲技術、處理技術得到長足的發展，使我們不斷加深了對數據分析的需求。但數據分析本身並不是目標，目標是使業務能夠做出更好的決策。如何做好數據分析，簡單來說，只需5步。
第一步：明確分析的目標和框架
對一個分析項目，數據分析師應該明確業務目標是什麼，初步選定哪些變數作為研究對象，從而為收集數據、分析數據提供清晰的目標，避免無意義的數據分析。同時對項目進行簡單的評估，即時調整項目，構建出分析的思路與整體的框架。
第二步：數據收集
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。作為數據分析師，需要對收集數據的內容、渠道、方法進行規劃。
1) 將識別的需求轉化為具體的需求，明確研究的變數需要哪些數據。
2) 明確數據的來源渠道，數據的渠道主要有三種，一種是從公司系統資料庫直接導出，另一種是通過網路爬蟲軟體（如火車頭、集搜客GooSeeker）從網上抓取數據，也可以直接通過問卷的形式來收集數據。
第三步：數據處理
數據分析的中最重要的一步是提高數據質量，最好的數據值分析如果有垃圾數據將會產生錯誤結果和誤導。因此，對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的，數據處理包括數據清洗、數據轉化等處理方法。
第四步：數據分析
數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對准備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律，通過數據建立模型，進而為商業提供決策參考。
到了這一階段，為了駕馭數據、展開數據分析，需要涉及到工具與分析軟體的使用。
要熟悉數據分析的方法，首先需要良好的統計基礎，了解像方差、抽樣、回歸、聚類分析、判別分析、因子分析等數據分析方法的原理以及使用，才能靈活的根據業務目標以及已有數據來選擇分析的方法。
其次掌握幾種常用的數據分析軟體，如較基礎的Excel、SPSS,或SAS、R等較高級的分析軟體，保證分析工作的高效進行。
第五步：撰寫分析報告
一份好的數據分析報告很重要，因為分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，好的分析報告應該有以下一些要點：
1) 要有一個好的框架，層次明了，讓讀者一目瞭然。
2) 每個分析都有結論，而且結論一定要明確。
3) 分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論。
4) 數據分析報告盡量圖表化。
5) 好的分析報告一定要有解決方案和建議方案。