『壹』 數據分析中數據獲取的方式有哪些
方式1、外部購買數據
有很多公司或者平台是專門做數據收集和分析的，企業會直接從那裡購買數據或者相關服務給數據分析師，這是一種常見的獲取數據的方式之一。
方式2、網路爬取數據
除了購買數據以外，數據分析師還可以通過網路爬蟲從網路上爬取數據。比如大家可以利用網路爬蟲爬取一些需要的數據，再將數據存儲稱為表格的形式。
方式3、免費開源數據
外部購買數據要花費一定的資金，網路爬取對技術又有一定的要求，有沒有什麼辦法能又省力又省錢的採集數據呢?當然有，互聯網上有一些“開放數據”來源，如政府機構、非營利組織和企業會免費提供一些數據，根據需求你可以免費下載。
方式4、企業內部數據
了解了企業外部數據的來源，其實企業內部本身就會產生很多數據提供給我們分析，我們一起來了解一下吧。前面說了，內部數據通常包含銷售數據、考勤數據、財務數據等。
關於數據分析中數據獲取的方式有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
『貳』 如何用python爬取網站數據
這里簡單介紹一下吧，以抓取網站靜態、動態2種數據為慧返拍例，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
抓取網站靜態數據（數據在網頁源碼中）：以糗事網路網站數據為例
1.這里假設我們抓取的數據如下，主要包括用戶昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位，如下：
對應的網頁源碼如下，包含我們所需要的數據：
2.對應網頁結構，主要代碼如下，很簡單，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面：
程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：
抓取網站動態數據（數據不在網頁源碼中，json等文件中）：以人人貸網站數據為例
1.這里假設我們爬取的是債券數據，主要包括年利率世型、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息，截圖如下：
打開網頁源碼中，可以發現數據不在網頁源碼中，按F12抓包分析時，才發現在一個json文件中，如下：
2.獲取到json文件的url後，我們就可以爬取對應數據了，這里使用的包與上面類似，因為是json文件，所以還用了json這個包（解析json），主要內容如下：
程序運行截圖如下，前羨已經成功抓取到數據：
至此，這里就介紹完了這2種數據的抓取，包括靜態數據和動態數據。總的來說，這2個示例不難，都是入門級別的爬蟲，網頁結構也比較簡單，最重要的還是要會進行抓包分析，對頁面進行分析提取，後期熟悉後，可以藉助scrapy這個框架進行數據的爬取，可以更方便一些，效率更高，當然，如果爬取的頁面比較復雜，像驗證碼、加密等，這時候就需要認真分析了，網上也有一些教程可供參考，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。
『叄』 如何使用Excel完成網站上的數據爬取
注意：本章節主要講解數據獲取部分
將網頁中展示的數據爬取到可以編輯的文本工具中從而實現批量操作。在具體的爬取過程中，經常使用的根據有Excel和Python。
該板塊由三個模塊組成：
在爬蟲過程中，最為常用的瀏覽器為谷歌瀏覽器和火狐瀏覽器。
實操步驟：
1.獲取瀏覽器標識
以谷歌瀏覽器為例：
打開瀏覽器輸入目標網站後，右鍵點擊檢查（快捷鍵Ctrl+Shift+I(註：不是L,是I)），在檢查頁面中點擊Network後重新載入頁面，在檢查Network頁面中單擊第一個網頁信息：index.html。在右邊出現的窗口Headers中，將頁面拉至底部可查找到瀏覽器標識UserAgent，復制UserAgent信息即可。
2.設置響應時間（位置用戶瀏覽）
新建Excel並打開，點擊自網站，在彈出的窗口中選擇高級選項，將我們需要爬取的目標網址信息粘貼到Url位置處，同時在響應時間欄中設置1分鍾的響應時間，
3.設置瀏覽器標識
在HTTP請求標頭參數中下拉選擇UserAgent，粘貼瀏覽器的UserAgent信息。
4.將數據載入到Power Query中進行預處理，建立網頁鏈接後，選擇數據Table0，選擇編輯進入Power Query中進行數據預處理。處理完數據後，依照慣例，製作可視化地圖。
『肆』 如何「爬數據」
首先爬蟲分為爬取移動APP數據和網站數據，主要方法都是一致，但細節上有點區別。
拿爬取網站數據分析:
1.用瀏覽器開發者工具桐高的Network功能分析對應的數據介面或者查看源代碼寫出相應的正則表達式去虧輪答匹配相關數據
2.將步驟一分析出來的結果或者正則用腳本語言模擬請求，提取關鍵數據。這中間可能牽扯多個請求介面，而且一般要做數據簽名以及數據加密，這一塊需要找到對應js文件分析演算法。
爬取一個網站數據大致就以上兩步，當然細節還有很多，比如銷慧模擬請求頭，請求方式以及請求體。如果你是爬取移動APP數據，那就還要牽扯抓包分析，軟體砸殼反編譯等等，相對來說APP爬蟲要復雜一點。
『伍』 如何獲取大數據信息
一、公開資料庫
常用數據公開網站：
UCI：經典的機器學習、數據挖掘數據集，包含分類、聚類、回歸等問題下的多個數據集。很經典也比較古老，但依然活躍在科研學者的視線中。
國家數據：數據來源中華人民共和國國家統計局，包含了我國經濟民生等多個方面的數據，並且在月度、季度、年度都有覆蓋，全面又權威。
亞馬遜：來自亞馬遜的跨科學雲數據平台，包含化學、生物、經濟等多個領域的數據集。
figshare：研究成果共享平台，在這里可以找到來自世界的大牛們的研究成果分享，獲取其中的研究數據。
github：一個非常全面的數據獲取渠道，包含各個細分領域的資料庫資源，自然科學和社會科學的覆蓋都很全面，適合做研究和數據分析的人員。
二、利用爬蟲可以獲得有價值數據
這里給出了一些網站平台，我們可以使用爬蟲爬取網站上的數據，某些網站上也給出獲取數據的API介面，但需要付費。
1.財經數據，2.網貸數據；3.公司年報；4.創投數據；5.社交平台；6.就業招聘；7.餐飲食品；8.交通旅遊；9.電商平台；10.影音數據；11.房屋信息；12.購車租車；13.新媒體數據；14.分類信息。
三、數據交易平台
由於現在數據的需求很大，也催生了很多做數據交易的平台，當然，出去付費購買的數據，在這些平台，也有很多免費的數據可以獲取。
優易數據：由國家信息中心發起，擁有國家級信息資源的數據平台，國內領先的數據交易平台。平台有B2B、B2C兩種交易模式，包含政務、社會、社交、教育、消費、交通、能源、金融、健康等多個領域的數據資源。
數據堂：專注於互聯網綜合數據交易，提供數據交易、處理和數據API服務，包含語音識別、醫療健康、交通地理、電子商務、社交網路、圖像識別等方面的數據。
四、網路指數
網路指數：指數查詢平台，可以根據指數的變化查看某個主題在各個時間段受關注的情況，進行趨勢分析、輿情預測有很好的指導作用。除了關注趨勢之外，還有需求分析、人群畫像等精準分析的工具，對於市場調研來說具有很好的參考意義。同樣的另外兩個搜索引擎搜狗、360也有類似的產品，都可以作為參考。
阿里指數：國內權威的商品交易分析工具，可以按地域、按行業查看商品搜索和交易數據，基於淘寶、天貓和1688平台的交易數據基本能夠看出國內商品交易的概況，對於趨勢分析、行業觀察意義不小。
友盟指數：友盟在移動互聯網應用數據統計和分析具有較為全面的統計和分析，對於研究移動端產品、做市場調研、用戶行為分析很有幫助。除了友盟指數，友盟的互聯網報告同樣是了解互聯網趨勢的優秀讀物。
五、網路採集器
網路採集器是通過軟體的形式實現簡單快捷地採集網路上分散的內容，具有很好的內容收集作用，而且不需要技術成本，被很多用戶作為初級的採集工具。
造數：新一代智能雲爬蟲。爬蟲工具中最快的，比其他同類產品快9倍。擁有千萬IP，可以輕松發起無數請求，數據保存在雲端，安全方便、簡單快捷。
火車採集器：一款專業的互聯網數據抓取、處理、分析，挖掘軟體，可以靈活迅速地抓取網頁上散亂分布的數據信息。
八爪魚：簡單實用的採集器，功能齊全，操作簡單，不用寫規則。特有的雲採集，關機也可以在雲伺服器上運行採集任務。
『陸』 除了網路爬蟲，還有哪些方法可以採集數據
這里介紹3個非常不錯的網路爬蟲工具，可以自動抓取網站數據，操作簡單、易學易懂，不需要編寫一行代碼，感興趣的朋友可以嘗試一下：
01
八爪魚採集器
這是一個非常不錯的國產網路爬蟲軟體，目前僅支持Windows平台，個人使用完全免費，只需簡單創建任務，設置欄位，就可採集大部分網頁數據，內置了大量數據採集模板，可以輕松爬此漏慧取天貓、京東、淘寶、大眾點評等熱門網站，官方自帶有非常詳細的入門教學文檔和示例，非常適合初學者學習和掌握：
02
後羿採集器
這是一個非常智能的網路爬蟲軟體，完美兼容3大操作搜遲平台，個人使用完全免費，基於人工智慧技術，可以輕松識別網頁中的數據，包括列表、鏈接、圖片等，支持自動翻頁和數據導出功能，對於小白使用來說，非常不錯，當然，官方也自帶有非常豐富的入門教程，可以幫助初學者更好的掌握和使用：
03
火車採集器
這是一個功能強大的網路爬蟲軟體，在業界非常流行，也非常受歡迎，集成了數據從採集、處理、分析到挖掘的全過程，可以靈活抓取網路上任意散亂的數據（規則設置非常智能），並通過一系列准確的分析得到有價值的結果，官方自帶有非常詳細的使用文檔和教程，初學者學習的話，很容易掌握：
目前，就分享這3個不錯的網路爬蟲工具吧，對於日常爬取大部分網站來說，完全夠用了，只要你熟悉一下使用過程，很快就能掌握的，當然，如果你了解Python等編程語言，也可森答以使用scrapy等框架，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，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。