『壹』 從網站抓取數據的3種最佳方法
1.使用網站API
許多大型社交媒體網站，例如Facebook，Twitter，Instagram，StackOverflow，都提供API供用戶訪問其數據。有時，您可以選擇官方API來獲取結構化數據。如下面的Facebook Graph API所示，您需要選擇進行查詢的欄位，然後訂購數據，執行URL查找，發出請求等。
2.建立自己的搜尋器
但是，並非所有網站都為用戶提供API。某些網站由於技術限制或其他原因拒絕提供任何公共API。有人可能會提出RSS提要，但是由於限制了它們的使用，因此我不會對此提出建議或發表評論。在這種情況下，我想討論的是我們可以自行構建爬蟲來處理這種情況。
3.利用現成的爬蟲工具
但是，通過編程自行爬網網站可能很耗時。對於沒有任何編碼技能的人來說，這將是一項艱巨的任務。因此，我想介紹一些搜尋器工具。
Octoparse是一個功能強大的基於Visual Windows的Web數據搜尋器。用戶使用其簡單友好的用戶界面即可輕松掌握此工具。要使用它，您需要在本地桌面上下載此應用程序。
http://Import.io也稱為Web搜尋器，涵蓋所有不同級別的搜尋需求。它提供了一個魔術工具，可以將站點轉換為表格，而無需任何培訓。如果需要抓取更復雜的網站，建議用戶下載其桌面應用程序。構建完API後，它們會提供許多簡單的集成選項，例如Google Sheets，http://Plot.ly，Excel以及GET和POST請求。當您認為所有這些都帶有終身免費價格標簽和強大的支持團隊時，http://import.io無疑是那些尋求結構化數據的人的首要選擇。它們還為尋求更大規模或更復雜數據提取的公司提供了企業級付費選項。
關於從網站抓取數據的3種最佳方法，該如何下手的內容，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』 怎麼樣從網路上獲取所需要的數據
關於從網頁上獲取數據
網頁上常包含適合在 Microsoft Excel 中進行分析的信息。例如，可以在 Excel 中使用直接從網頁上獲取的信息分析股票報價。根據需要，可以檢索可刷新的數據（即可以藉助網頁上的最新信息在 Excel 中更新數據），或者可以從網頁上獲取數據並將其靜態保存在工作表中。
1.使用 Web 查詢獲取可刷新的數據
藉助 Web 查詢，可以檢索網頁上的數據，如單個表格、多個表格或全部文本，然後利用 Excel 中的工具和功能對這些數據進行分析。只需單擊一下按鈕，即可方便地藉助網頁上的最新信息刷新數據。例如，可以從公共網頁上檢索和更新股票報價，或者從公司的網頁上檢索和更新銷售信息表格。
Web 查詢可檢索網頁上的數據並將其返回到 Excel 中進行分析。
2.復制和粘貼靜態數據或可刷新的查詢
可以使用熟悉的復制和粘貼命令將網頁上的數據復制到 Excel 工作表。將網頁上的數據粘貼到 Excel 中時，通過單擊「粘貼選項」 可靜態保存數據或者使其可以刷新。
3.從 Microsoft Office Web Components 中導出數據
在瀏覽器中，可以使用「導出到 Microsoft Excel」工具欄按鈕從互動式電子表格和數據透視表列表中導出數據。有關詳細信息，請參閱數據透視表列表或電子表格的「Microsoft Office Web Component 幫助」。
4.打開 HTML、MHTML 或 XML 文件
在 Excel 中，使用「文件」菜單上的「打開」命令可打開任意一個 HTML 文件、MTHML 文件或格式更完善的 XML 文件。
當打開一個 HTML 或 MHTML 文件時，將獲得整個網頁，但可能丟失一些格式、腳本、.gif 圖像文件（只在 HTML 中）或單個單元格中的數據列表。
當打開一個 XML 文件時，可以選擇應用一個還是多個引用樣式表。
『叄』 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。
『肆』 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。