數據採集是什麼

A. 什麼是網路數據採集，它又有什麼用

湊找歡ü嬖蚝蛻稈」曜冀惺莨槔啵⑿緯墒菘饢募的一個過程。 博遠電子看來目前網路數據採集採用的技術基本上是利用垂直搜索引擎技術的網路蜘蛛(或數據採集機器人)、分詞系統、任務與索引系統等技術進行綜合運用而完成;隨著互聯網技術的發展和網路海量信息的增長，對信息的獲取與分揀成為一種越來越大的需求。人們一般通過以上技術將海量信息和數據採集回後，進行分揀和二次加工，實現網路數據價值與利益更大化、更專業化的目的。 現階段在國內從事「海量數據採集」的企業很多，大多是利用垂直搜索引擎技術去實現,還有一些企業還實現了多種技術的綜合運用。比如：「杭州千瓦通信科技」採用的垂直搜索引擎+網路雷達+信息追蹤與自動分揀+自動索引技術，將海量數據採集與後期處理進行了結合。 一般說來，從事專業海量數據採集的企業己屬於是計算機數據分析方面的研究工作。 一、網路數據採集的應用價值： 1、應用於搜索引擎與垂直搜索平台搭建與運營 2、應用於綜合門戶與行業門戶、地方門戶、專業門戶網站數據支撐與流量運營 3、應用「電子政務」與「電子商務平台」的運營 4、應用於知識管理與知識共享 5、應用於「企業競爭情報系統」的運營 6、應用於「BI商業智能系統」 7、應用於「信息咨詢與信息增值」 8、應用於「信息安全和信息監控」等 9、應用於「千瓦通信-輿情雷達監測與測控系統」等 二、網路數據採集的系統特點： 1、支持自定義表單。 2、支持自適應採集。 3、支持集群採集。 4、支持各種報表導出。 5、支持仿人工式的隨機採集數據。 6、支持自定義閱讀模板。 7、支持登陸、代理採集。 8、支持各種列表分頁採集。 9、支持各種內容分頁採集。 10、支持各種排重過濾。 11、各種採集日誌和採集源日誌監控。 12、支持採集網站、採集源管理。 13、支持採集圖片、附件、音頻，視頻等文件或附件。附件與正文自動映射與關聯。 14、支持多種附件保存方式，可保存至磁碟或資料庫。 15、支持附件的壓縮存儲。 16、支持對採集來的信息進行二次加工。支持採集內容的自動排版。 17、真正的多用戶採集系統，每個操作都要記錄操作內容、操作人以及操作時間。 18、真正的多線層、多任務採集、集群採集。 19、圖形監控網路使用情況、採集情況等。 20、支持海量數據採集 21、軟體實用、易用、功能強大 22、可移植、可擴展、可定製 人們通常所說的「海量數據採集」就是指類似於千瓦通信的垂直搜索引擎技術數據採集技術。根據網路不同的數據類型與網站結構，一套功能強大的採集系統均採用分布式抓取、分析、數據挖掘等功能於一身的信息系統，系統能對指定的網站進行定向數據抓取和分析，在專業知識庫建立、企業競爭情報分析、報社媒體資訊獲取、網站內容建設等領域應用很廣。 採集系統能夠大大降低少企業和政府部門在信息建設過程中人工的成本。面對海量資訊世界，在越來越多的數據和信息可以從互聯網上獲得的同時，對大量數據的採集、分析和深度挖掘同時還可能產生巨大的商機。 博遠電子專業從事各類採集系統的開發、定製。竭誠為廣大客戶提供優質的採集工具。

B. 採集和標注是什麼意思

採集是對圖片、文本、視頻、語音等數據進行收集整理；

標注是對收集到的數據利用標注工具進行拉框、描點等操作，以適合機器學習使用。

這是一張典型的經過標注後的圖片：

曼孚科技數據標注平台

C. 什麼是數據採集

什麼是數據採集

數據採集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部採集數據並輸入到系統內部的一個介面。數據採集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數據採集工具。

在互聯網行業快速發展的今天，數據採集已經被廣泛應用於互聯網及分布式領域，數據採集領域已經發生了重要的變化。首先，分布式控制應用場合中的智能數據採集系統在國內外已經取得了長足的發展。其次，匯流排兼容型數據採集插件的數量不斷增大，與個人計算機兼容的數據採集系統的數量也在增加。國內外各種數據採集機先後問世，將數據採集帶入了一個全新的時代。

數據採集的三大要點：

1. 採集的全面性：採集的數據量足夠大具有分析價值、數據面足夠支撐分析需求。比如查看app的使用情況這一行為，我們需要採集從用戶觸發時的環境信息、會話、以及背後的用戶id，最後需要統計這一行為在某一時段觸發的人數、次數、人均次數、活躍比等。

2. 採集的多維性：數據更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標。比如「查看app的使用情況」這一行為，我們需要採集用戶使用的app的哪些功能、點擊頻率、使用時常、打的app的時間間隔等多個屬性。才能使採集的結果滿足我們的數據分析！

3. 採集的高效性：高效性包含技術執行的高效性、團隊內部成員協同的高效性以及數據分析需求和目標實現的高效性。

數據採集的四大步驟：

1. 明確數據需求：

由於客戶所處行業不同，訴求也就各不一樣。所以首先必須明確客對於數據的最終用途，確定客戶需求。根據客戶所需搜集的數據信息與客戶溝通之後，總結需要收集的欄位。

2.調研數據來源：

根據客戶需求確定數據採集范圍。然後鎖定採集范圍和對採集的數據量進行預估。細化客戶需求，研究採集方向。

3.確定用什麼採集工具、軟體、代碼

面對不同的網站我們只有選擇更加合適的組合才能使採集結果更加有效。

4.確定存儲的方式：

根據採集量的大小對數據儲存的方式進行劃分。比較小的數據，一般使用excel表格存儲；幾千萬的大型數據，選擇資料庫存儲；對於GB級別的數據，就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存儲和處理技術的方法才能做到較好的管理和計算。選擇正確數據存儲的方式使客戶對數據的使用與管理更加便捷。

D. 在資料庫中，數據採集和數據抓取各代表什麼意思

個人理解：
數據採集分為多種，如從紙質的或非結構化資料中整理成可以存入資料庫的結構化數據的過程可以算一種數據採集；再如將已有的某資料庫中數據導出到另一個資料庫中也可以算一種數據採集；還如通過觀察記錄獲得某些環境指標（空氣質量、溫度、濕度、人體體溫、機器cpu佔用率等等）變化的過程也可以算一種數據採集等等。總之，就是一種數據存在形式經過「某種處理」轉變成另一種數據存在形式，我個人認為所謂的「某種處理」都統稱為數據採集。
數據抓取一詞用的較多的就是如網頁內容數據抓取等，從某種意義上說與數據採集有部分含義雷同，但性質上貌似數據主體有一種主動和被動的區別。當然，數據抓取更多的是指，從已有的某結構化數據中獲得數據的過程。

E. 數據採集有什麼作用

數據採集是通過數據採集器來實現的。
網頁數據採集其實是一種可以影響各行各業的產業，發展到現在，它有著廣泛的用途，這里列舉一些比較常見的用途，當然他的用途不止這些，要列舉的很細的話，上百條都能列出來。因為，只要有了數據，怎麼用那就很多了，就算同一份數據，不同的人也有不同的用途。
1. 金融數據，如季報，年報，財務報告, 包括每日最新凈值自動採集。
2. 各大新聞門戶網站實時監控，自動更新及上傳最新發布的新聞。
3. 監控競爭對手最新信息，包括商品價格及庫存。
4. 監控各大社交網站，博客，自動抓取企業產品的相關評論。
5. 收集最新最全的職場招聘信息。
6. 監控各大地產相關網站，採集新房二手房最新行情。
7. 採集各大汽車網站具體的新車二手車信息。
8. 發現和收集潛在客戶信息。
9. 採集行業網站的產品目錄及產品信息。
10. 在各大電商平台之間同步商品信息，做到在一個平台發布，其他平台自動更新。
除了以上這些，還有很多讓你意想不到的用途：
1. 採集世界各大足球聯賽數據，各大博彩公司的足球賠率數據，通過對上百萬曆史數據的分析，來總結規律，用以指導購買足球彩票。
2. 採集某工業零部件行業網站的所有零件數據和圖片，用來製作自己公司的宣傳畫冊以及產品手冊。
3. 採集淘寶某店鋪的所有商品，然後放到自己店鋪，有人購買時，直接由該店鋪發貨，價格雖然一樣，但是可以直接返點，又不用存貨發貨，輕松做網店店長。
4. 採集各大綜合性網站關於某個縣級市的相關信息，然後匯總，建立一個地方小門戶網站。
5. 某外貿公司利用發源地在搜索引擎搜索指定的英文關鍵詞，採集結果頁面的郵箱，然後利用郵件群發軟體向這些國外用戶推送他們的產品，因為國外人用電子郵件的習慣比較多，因此收到了不錯的廣告效果。
數據採集器作用有數據財經、數據輸送、數據刪除和系統管理等。這里就這幾個功能具體來分析每個功能所發揮的作用。
1、數據採集作用
是將產品的條形碼通過掃描裝置讀入，對產品的數量直接精選確認或通過鍵盤錄入的過程。在數據採集器的存儲器中以文本數據格式儲存，格式為條形碼，數量。
2、數據輸送作用
主要實現對產品條形碼、名稱和數量的上傳和下載。數據下載是將需要的數據採集器進行確認的產品信息從計算機中輸送到數據採集器中，通過數據採集器與計算機之間的通訊介面，在計算機管理系統的相應功能中運行設備廠商所提供的數據輸送程序。下載可以方便的在數據採集時，顯示當前讀入條形碼的產品名稱和需要確認的數量。數據上傳是將採集到的產品數據通過介面將數據輸送到計算機中去，在通過計算機系統的處理，將數據轉換到資料庫中。
3、數據刪除作用
數據採集器中的數據在完成向計算機系統的輸送後，需要將數據刪除，否則會導致再次數據讀入的疊加，造成數據錯誤。有些情況下，數據可能會向計算機輸送多次，待數據確認無效後，方可實行刪除。
4、系統管理作用
主要是檢查磁碟空間系統，日期時間的校對。

F. 數據採集和數據挖掘一樣嗎有什麼區別

數據採集和數據挖掘是不一樣的。它們是數據管理的不同階段。

數據採集是從目標網站提取有價值的數據並將其轉化為結構化格式放入資料庫的過程。 它通常可以與Web抓取、Web爬蟲和數據提取互換使用。進行數據收集，需要有一個爬蟲來解析目標網站，捕獲有價值的信息，從中提取數據並最終導出為結構化數據，以進行下一步分析。因此，數據收集不涉及演算法、機器學習或統計，它只依靠諸如Python、R、Java之類的計算機程序。此外，數據收集最重要的是數據的准確性。
在數據採集之後需要對數據進行數據清洗，使數據符合入庫的要求，之後就是對採集的數據進行導入。最後是在資料庫或數據倉庫上進行數據挖掘。

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G. 什麼是數據採集

數據採集，又稱數據獲取，在計算機廣泛應用的今天，數據採集的重要性是十分顯著的。它是計算機與外部物理世界連接的橋梁。
數據採集一般需要遵循以下原則：
1. 數據採集任務不能影響業務系統的運行。一般來說，核心業務系統白天工作頻繁，難以承載數據抽取的要求，這種情形下數據抽取工作原則上要安排在非工作時段進行。數據採集任務調度必須可以設定數據採集任務的優先時段表。
2. 不同業務系統的數據產生周期不同，會影響到數據採集的周期。數據採集應根據業務系統及交換數據的周期要求，設定數據採集時間周期表。
3. 數據採集任務的執行時間原則上應與數據採集周期時間成正比，即數據採集周期時間間隔要求短(長)的採集任務，其採集任務的執行時間也要求短(長)。如對按日採集的數據，應能在3一5h內完成抽取、清洗、載入、處理等工作;對按月採集的數據，數據抽取、清洗、載入和處理等工作可以放寬到48h內完成。
4. 對於數據採集量特別大且數據轉換操作特別復雜的任務，利用ETL工具會消耗大量的資源和時間，建議通過編制專門數據採集介面程序完成數據採集任務，以提高數據採集工作的效率。
5. 以數據源為單位進行的全量採集的任務，可以以數據源為單位進行數據初始化操作，當數據源的數據採集操作出現問題時，可以僅對該數據源進行全量採集恢復，而對其他數據源的數據採集沒有任何影響。
現在的101 異構數據採集技術可以做到無需軟體廠商配合，直接採集異構數據，這樣的數據採集就不需要協調各個廠家，不需要花費高昂的介面費用，而施工周期也不會太長，是很多領域大型企業數據採集業務的第一選擇。

H. python數據採集是什麼

數據採集(DAQ)，又稱數據獲取，是指從感測器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動採集非電量或者電量信號,送到上位機中進行分析，處理。數據採集系統是結合基於計算機或者其他專用測試平台的測量軟硬體產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。採集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復採集。採集的數據大多是瞬時值，也可是某段時間內的一個特徵值。
網路爬蟲是用於數據採集的一門技術，可以幫助我們自動地進行信息的獲取與篩選。從技術手段來說，網路爬蟲有多種實現方案，如PHP、Java、Python ...。那麼用python 也會有很多不同的技術方案（Urllib、requests、scrapy、selenium...)，每種技術各有各的特點，只需掌握一種技術，其它便迎刃而解。同理，某一種技術解決不了的難題，用其它技術或方依然無法解決。網路爬蟲的難點並不在於網路爬蟲本身，而在於網頁的分析與爬蟲的反爬攻克問題。
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I. 數據採集技術是什麼

數據採集技術指完成數據從源端獲取，並傳輸到大數據平台，以供數據治理、數據服務使用。數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術；突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術；設計質量評估模型，開發數據質量技術。
OceanMind海睿思數據採集包括公開數據採集和採集匯聚工具。
公開數據採集主要偏向於互聯網公開數據的採集、匯聚，公開數據採集是一個靈活、便捷、高效、可擴展的互聯網數據爬蟲系統。可實現利用模板從指定公開網頁上爬取數據，並提供給後續數據處理使用。
採集匯聚工具偏向於持有型數據的採集、匯聚，匯聚工具是可視化數據採集軟體，外部數據通過採集工具將資料庫或文件類型的數據轉換為制定格式的文件（CSV、parquet）存放到指定的FTP路徑，然後通過匯聚工具將FTP傻姑娘的文件匯聚至大數據平台。

J. 數據採集是在什麼的

數據採集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部採集數據並輸入到系統內部的一個介面。數據採集技術廣泛引用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數據採集工具。
被採集數據是已被轉換為電訊號的各種物理量，如溫度、水位、風速、壓力等，可以是模擬量，也可以是數字量。採集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復採集。採集的數據大多是瞬時值，也可是某段時間內的一個特徵值。准確的數據量測是數據採集的基礎。數據量測方法有接觸式和非接觸式，檢測元件多種多樣。不論哪種方法和元件，均以不影響被測對象狀態和測量環境為前提，以保證數據的正確性。數據採集含義很廣，包抱對面狀連續物理量的採集。在計算機輔助制圖、測圖、設計中，對圖形或圖像數字化過程也可稱為數據採集，此時被採集的是幾何量（或包括物理量，如灰度）數據。
在互聯網行業快速發展的今天，數據採集已經被廣泛互聯網及分布式領域，數據採集領域已經發生了重要的變化。首先,分布式控制應用場合中的智能數據採集系統在國內外已經取得了長足的發展。其次,匯流排兼容型數據採集插件的數量不斷增大,與個人計算機兼容的數據採集系統的數量也在增加。國內外各種數據採集機先後問世，將數據採集帶入了一個全新的時代。