A. 网络爬虫,用什么软件最好啊
前嗅ForeSpider数据采集系统是天津市前嗅网络科技有限公司自主知识产权的通用性互联网数据采集软件。软件具备全面的采集范围、精准的数据精度、绝佳的抓取性能、简易的可视化操作、智能的自动化采集，使企业能够以很少的人工成本，快速获取互联网中结构化或非结构化的数据。
软件几乎可以采集互联网上所有公开的数据，通过可视化的操作流程，从建表、过滤、采集到入库一步到位。支持正则表达式操作，更有强大的面向对象的脚本语言系统。
台式机单机采集能力可达4000-8000万，日采集能力超过500万。服务器单机集群环境的采集能力可达8亿-16亿，日采集能力超过4000万。并行情况下可支撑百亿以上规模数据链接，堪与网络等搜索引擎系统媲美。
l软件特点
一．通用性：可以抓取互联网上几乎100 %的数据
1.支持数据挖掘功能，挖掘全网数据。
2.支持用户登录。
3.支持Cookie技术。
4.支持验证码识别。
5.支持HTTPS安全协议。
6.支持OAuth认证。
7.支持POST请求。
8.支持搜索栏的关键词搜索采集。
9.支持JS动态生成页面采集。
10.支持IP代理采集。
11.支持图片采集。
12.支持本地目录采集。
13.内置面向对象的脚本语言系统，配置脚本可以采集几乎100%的互联网信息。
二．高质量数据：采集+挖掘+清洗+排重一步到位
1.独立知识产权JS引擎，精准采集。
2.集成数据挖掘功能，可以精确挖掘全网关键词信息。
3.内部集成数据库，数据直接采集入库，入库前自动进行两次数据排重。
4.内部创建数据表结构，抓取数据后直接存入数据库相应字段。
5.根据dom结构自动过滤无关信息。
6.通过模板配置链接抽取和数据抽取，目标网站的所有可见内容均可采集，智能过滤无关信息。
7.采集前数据可预览采集，随时调整模板配置，提升数据精度和质量。
8.字段的数据支持多种处理方式。
9.支持正则表达式，精准处理数据。
10.支持脚本配置，精确处理字段的数据。
三．高性能：千万级的采集速度
1.C++编写的爬虫，具备绝佳采集性能。
2.支持多线程采集。
3.台式机单机采集能力可达4000-8000万，日采集能力超过500万。
4.服务器单机集群环境的采集能力可达8亿-16亿，日采集能力超过4000万。
5.并行情况下可支撑百亿以上规模数据链接，堪与网络等搜索引擎系统媲美。
6.软件性能稳健，稳定性好。
四．简易高效：节约70%的配置时间
1.完全可视化的配置界面，操作流程顺畅简易。
2.基本不需要计算机基础，代码薄弱人员也可快速上手，降低操作门槛，节省企业爬虫工程师成本。
3.过滤采集入库一步到位，集成表结构配置、链接过滤、字段取值、采集预览、数据入库。
4.数据智能排重。
5.内置浏览器，字段取值直接在浏览器上可视化定位。
五．数据管理：多次排重
1.内置数据库，数据采集完毕直接存储入库。
2.在软件内部创建数据表和数据字段，直接关联数据库。
3.采集数据时配置数据模板，网页数据直接存入对应数据表的相应字段。
4.正式采集之前预览采集结果，有问题及时修正配置。
5.数据表可导出为csv格式，在Excel工作表中浏览。
6.数据可智能排除，二次清洗过滤。
六．智能：智能模拟用户和浏览器行为
1.智能模拟浏览器和用户行为，突破反爬虫限制。
2.自动抓取网页的各类参数和下载过程的各类参数。
3.支持动态IP代理加速，智能过滤无效IP代理，提升代理的利用效率和采集质量。
4.支持动态调整数据抓取策略，多种策略让您的数据无需重采，不再担心漏采，数据采集更智能。
5.自动定时采集。
6.设置采集任务条数，自动停止采集。
7.设置文件大小阈值，自动过滤超大文件。
8.自由设置浏览器是否加速，自动过滤页面的flash等无关内容。
9.智能定位字段取值区域。
10.可以根据字符串特征自动定位取值区域。
11.智能识别表格的多值，表格数据可以完美存入相应字段。
七．优质服务
1.数据采集完全在本地进行，保证数据安全性。
2.提供大量免费的各个网站配置模板在线下载，用户可以自由导入导出。
3.免费升级后续不断开发的更多功能。
4.为用户提供各类高端定制化服务，全方位来满足用户的数据需求。
B. 网络爬虫抓取数据 有什么好的应用
一般抓数据的话可以学习Python，但是这个需要代码的知识。
如果是没有代码知识的小白可以试试用成熟的采集器。
目前市面比较成熟的有八爪鱼，后羿等等，但是我个人习惯八爪鱼的界面，用起来也好上手，主要是他家的教程容易看懂。可以试试。
C. 数据挖掘什么软件简单
数据挖掘用什么软件
1.R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具；
2.Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件，但用起来并不方便，界面也简单了点；
3.Tanagra 是使用图形界面的数据挖掘软件；4.RapidMiner现在流行的滚返罩势头在上升，但它的操作方式和商用软件差别较大，不支持分析流程图的方式，当包含的运算符比较多的时候就不容易查看了；
5.KNIME和Orange看起来都不错，Orange界面看上去很清爽，但我发现它不支持中 文。推荐KNIME，同时安装Weka和R扩展包。
对于普通用户可以选 用界面友好易于使用的软件，对于希望从事算法开发的用户则可以根据软件开发工具不同（Java、R、C++、Python等）来选择相应的软件。
求推荐简单好用的数据挖掘软件 10分
那肯定是SPSS啊，网上自学教程也一堆，如果你不追求特别专业的，只是想数据可视化的基础上有意思数据挖掘的功能，也可以用watson *** ytics，它还支持自然语言呢
常用的数据挖掘工具有哪些
RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange，都是优秀的挖掘工具，可以依据自己的需要选择。
常用数据挖掘工具有哪些
EXCEL MATLAB Origin 等等
当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。这些软件功大闹能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。 但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel，然后加载宏，里面有一些分析工具，不过有时需要数据库软件支持
学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具
1、WEKA
WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。
WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。
2、RapidMiner
该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。
RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。
3、NLTK
当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。
而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。
4、Orange
Python 之所以受欢迎，是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个 Python 开发者，当涉及到需要找一个工作用的工具时，那么没世御有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言，功能强大的开源工具，并且对初学者和专家级的大神均适用。
此外，你肯定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。
5、KNIME
数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。 而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面，以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机 器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。
KNIME 是基于 Eclipse，用 Java 编写的，并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加，并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。
6、R-Programming
如果我告诉你R项目，一个 GNU 项目，是由 R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想?它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的，并且很多模块都是由 R 编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。
R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收......
学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具
1、WEKA
WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。
WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。
2、RapidMiner
该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。
RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。
3、NLTK
当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。
而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。
目前业界常用的数据挖掘分析工具有哪些
数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？
那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。
哪个软件建立数据库比较简单好用
随着数据大数据的发展，数据安全已经上升到一个很高的高度。随着国家对数据安全的重视,国产数据库开始走进中国个大企业，其中不乏 *** 、国企。
实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS系统等的支撑软件。在流程行业中，大量使用实时数据库系统进行控制系统监控，系统先进控制和优化控制，并为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持及远程在线浏览提供实时数据服务和多种数据管理功能。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台，可直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据，并将其转化为对各类业务有效的公共信息，满足企业生产管理、企业过程监控、企业经营管理之间对实时信息完整性、一致性、安全共享的需求，可为企业自动化系统与管理信息系统间建立起信息沟通的桥梁。帮助企业的各专业管理部门利用这些关键的实时信息，提高生产销售的营运效率。如果你想定制这款国产数据库 可以打 前面是 一三六 中间是 六一二零 末尾是 四一四七
北京开运联合信息技术股份有限公司-实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）
实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）是什么？
1、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 是开运联合公司针对行业应用，独立研发的，拥有全部自主知识产权的企业级实时/历史数据库平台。为企业监控生产情况、计算性能指标、进行事故分析和对设备启停分析诊断、故障预防等提供重要的数据保障。
2、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 可广泛用于工业控制自动化数据的高速采集和存储，提供高速、海量数据存储和基础分析能力。
3、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。 提供企业生产信息管理解决方案，可以有效应对“从小到大” “由近及远” 的各种企业级数据应用。
4、CreatRun Database 可在线按照时间序列以毫秒级精度自动采集企业的各类过程自动化系统中的生产数据，高效压缩并存储。同时可向用户和应用程序提供实时和历史数据，使得用户可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。
【工业软件开发】实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统主要技术指标:
支持数据类型：digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等类型
标签容量：200,000 Tag
数据容量：TB级
客户端并发用户数：500 个
生产过程数据采集时间响应速度：<500 毫秒
时间戳分辨率：毫秒
存储速度：>100,000 输入值/秒存档数据回取事务吞吐量：>2,000,000 输出值/秒
实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统特性——高可用性:
1、高效的数据存储策略及压缩算法“死区例外+可变斜率压缩算法 ”，精确到每个Tag的压缩配置，有效提高了历史数据存储性能，节约磁盘空间.
2、高速的数据缓存机制，使并行访问锁域粒度精确到“Block（1KBytes）”，实现了并行访问能力的最大化。使历史数据访问路由复杂度“最小化、均衡化，扁平化”，不界定“冷热”数据，所有数据访问时间成本一致，同时提供均衡访问特性和最大远程数据访问友好度。
3、Creat RUN ......
数据挖掘工具一般都有哪些
数据挖掘工具有国外的Qlik，国内的有永洪，收费是肯定的，你可以先去找些可以免费试用的挖掘工具，国内的ETHINK平台好像可以
数据挖掘工具有哪些？
SQL Server是数据库，但内建数据挖掘功能，若提到工具的话，大概有SAS, SPSS, Statistica(Dell), R, Revolution R...
D. 大数据专业都需要学习哪些软件啊
大数据处理分析能力在21世纪至关重要。使用正确的大数据工具是企业提高自身优势、战胜竞争对手的必要条件。下面让我们来了解一下最常用的30种大数据工具，紧跟大数据发展脚步。
第一部分、数据提取工具
Octoparse是一种简单直观的网络爬虫，可以从网站上直接提取数据，不需要编写代码。无论你是初学者、大数据专家、还是企业管理层，都能通过其企业级的服务满足需求。为了方便操作，Octoparse还添加了涵盖30多个网站的“任务模板 (Task Templates)”，操作简单易上手。用户无需任务配置即可提取数据。随着你对Octoparse的操作更加熟悉，你还可以使用其“向导模式 (Wizard Mode)”来构建爬虫。除此之外，大数据专家们可以使用“高级模式 (Advanced Mode)”在数分钟内提取企业批量数据。你还可以设置“自动云提取 (Scheled Cloud Extraction)”，以便实时获取动态数据，保持跟踪记录。
02
Content Graber
Content Graber是比较进阶的网络爬网软件，具有可用于开发、测试和生产服务器的编程操作环境。用户可以使用C#或VB.NET调试或编写脚本来构建爬虫。Content Graber还允许你在爬虫的基础上添加第三方扩展软件。凭借全面的功能，Content Grabber对于具有基本技术知识的用户来说功能极其强大。
Import.io是基于网页的数据提取工具。Import.io于2016年首次启动，现已将其业务模式从B2C转变为B2B。2019年，Import.io并购了Connotate，成为了一个网络数据集成平台 (Web Data Integration Platform)。凭借广泛的网络数据服务，Import.io成为了商业分析的绝佳选择。
Parsehub是基于网页的数据爬虫。它可以使用AJax，JavaScript等等从网站上提取动态的的数据。Parsehub提供为期一周的免费试用，供用户体验其功能。
Mozenda是网络数据抓取软件，提供企业级数据抓取服务。它既可以从云端也可以从内部软件中提取可伸缩的数据。
第二部分、开源数据工具
01Knime
KNIME是一个分析平台，可以帮助你分析企业数据，发现潜在的趋势价值，在市场中发挥更大潜能。KNIME提供Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展。KNIME为数据分析师提供了2,000多个模块。
02OpenRefine（过去的Google Refine）是处理杂乱数据的强有力工具，可用于清理、转换、链接数据集。借助其分组功能，用户可以轻松地对数据进行规范化。
03R-Programming
R大家都不陌生，是用于统计计算和绘制图形的免费软件编程语言和软件环境。R语言在数据挖掘中很流行，常用于开发统计软件和数据分析。近年来，由于其使用方便、功能强大，得到了很大普及。
04RapidMiner
与KNIME相似，RapidMiner通过可视化程序进行操作，能够进行分析、建模等等操作。它通过开源平台、机器学习和模型部署来提高数据分析效率。统一的数据科学平台可加快从数据准备到实施的数据分析流程，极大地提高了效率。
第三部分、数据可视化工具
01
Datawrapper
Microsoft PowerBI既提供本地服务又提供云服务。它最初是作为Excel附加组件引入的，后来因其强大的功能而广受欢迎。截至目前，它已被视为数据分析领域的领头羊，并且可以提供数据可视化和商业智能功能，使用户能够以较低的成本轻松创建美观的报告或BI仪表板。
02
Solver
Solver专用于企业绩效管理 (CPM) 数据可视化。其BI360软件既可用于云端又可用于本地部署，该软件侧重于财务报告、预算、仪表板和数据仓库的四个关键分析领域。
03
Qlik
Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。可视化的仪表板可帮助公司有效地“理解”其业务绩效。
04
Tableau Public
Tableau是一种交互式数据可视化工具。与大多数需要脚本的可视化工具不同，Tableau可帮助新手克服最初的困难并动手实践。拖放功能使数据分析变得简单。除此之外，Tableau还提供了入门工具包和丰富的培训资源来帮助用户创建报告。
05
Google Fusion Tables
Fusion Table是Google提供的数据管理平台。你可以使用它来收集，可视化和共享数据。Fusion Table与电子表格类似，但功能更强大、更专业。你可以通过添加CSV，KML和电子表格中的数据集与同事进行协作。你还可以发布数据作品并将其嵌入到其他网络媒体资源中。
06
Infogram
Infogram提供了超过35种交互式图表和500多种地图，帮助你进行数据可视化。多种多样的图表（包括柱形图，条形图，饼形图和文字云等等）一定会使你的听众印象深刻。
第四部分、情感分析工具
01
HubSpot’s ServiceHub
HubSpot具有客户反馈工具，可以收集客户反馈和评论，然后使用自然语言处理 (NLP) 分析数据以确定积极意图或消极意图，最终通过仪表板上的图形和图表将结果可视化。你还可以将HubSpot’s ServiceHub连接到CRM系统，将调查结果与特定联系人联系起来。这样，你可以识别不满意的客户，改善服务，以增加客户保留率。
02
Semantria
Semantria是一款从各种社交媒体收集帖子、推文和评论的工具。Semantria使用自然语言处理来解析文本并分析客户的态度。通过Semantria，公司可以了解客户对于产品或服务的感受，并提出更好的方案来改善产品或服务。
03
Trackur
Trackur的社交媒体监控工具可跟踪提到某一用户的不同来源。它会浏览大量网页，包括视频、博客、论坛和图像，以搜索相关消息。用户可以利用这一功能维护公司声誉，或是了解客户对品牌和产品的评价。
04
SAS Sentiment Analysis
SAS Sentiment Analysis是一款功能全面的软件。网页文本分析中最具挑战性的部分是拼写错误。SAS可以轻松校对并进行聚类分析。通过基于规则的自然语言处理，SAS可以有效地对消息进行分级和分类。
05
Hootsuit Insight
Hootsuit Insight可以分析评论、帖子、论坛、新闻站点以及超过50种语言的上千万种其他来源。除此之外，它还可以按性别和位置对数据进行分类，使用户可以制定针对特定群体的战略营销计划。你还可以访问实时数据并检查在线对话。
第五部分、数据库
01
Oracle
毫无疑问，Oracle是开源数据库中的佼佼者，功能丰富，支持不同平台的集成，是企业的最佳选择。并且，Oracle可以在AWS中轻松设置，是关系型数据库的可靠选择。除此之外，Oracle集成信用卡等私人数据的高安全性是其他软件难以匹敌的。
02
PostgreSQL
PostgreSQL超越了Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server，成为第四大最受欢迎的数据库。凭借其坚如磐石的稳定性，它可以处理大量数据。
03
Airtable
Airtable是基于云端的数据库软件，善于捕获和显示数据表中的信息。Airtable提供一系列入门模板，例如：潜在客户管理、错误跟踪和申请人跟踪等，使用户可以轻松进行操作。
04
MariaDB
MariaDB是一个免费的开源数据库，用于数据存储、插入、修改和检索。此外，Maria提供强大的社区支持，用户可以在这里分享信息和知识。
05
Improvado
Improvado是一种供营销人员使用自动化仪表板和报告将所有数据实时地显示在一个地方的工具。作为营销和分析领导者，如果你希望在一个地方查看所有营销平台收集的数据，那么Inprovado对你再合适不过了。你可以选择在Improvado仪表板中查看数据，也可以将其通过管道传输到你选择的数据仓库或可视化工具中，例如Tableau、Looker、Excel等。品牌，代理商和大学往往都喜欢使用Improvado，以大大节省人工报告时间和营销花费。
E. 大数据专业学什么软件
大数据需要用到的软件有很多的，学习大数据的基础是java和linux，主流的大数据处理平台如hadoop，爬取数据如python，ETL常用sql，等等。. 另外，面向就业的大数据学习是有一定要求的，最低大专学历
F. 有哪些不错的爬虫软件是可以免费爬取网页数据的
这里介绍2个不错的爬虫软件—Excel和八爪鱼，对于规整的静态网页来说，使用Excel就可以爬取，稍微复杂一些的网页，可以使用八爪鱼来爬取，下面我简单介绍一下这2个软件，主要内容如下：
Excel
Excel大部分人都应该使用过，除了日常的数据统计处理外，也可以爬取网页数据，下面我简单介绍一下爬取过程，主要步骤如下，这里以爬取PM2.5数据为例：
1.首先，新建一个Excel文件并打开，依次点击菜单栏的“数据”->“自网站”，如下：
2.接着，在弹出的“新建Web查询”对话框中输入需要爬取的网址，点击“转到”，就会加载出我们需要爬取的网页，如下：
3.然后，点击右下角的“导入”按钮，选择需要存放数据的工作表或新建工作表，点击“确定”按钮，就会自动导入数据，成功导入后的数据如下：
4.这里如果你需要定时刷新数据，可以点击菜单栏的“属性”，在弹出的对话框中设置刷新频率，就可定时刷新数据，如下：
八爪鱼
这是一个专门用于采集数据的爬虫软件，简单好学，容易掌握，只需要设置一下页面要爬取的元素，就可以自动爬取数据，并且可以保存为Excel或导出数据库，下面我简单介绍一下这个软件的安装和使用：
1.下载安装八爪鱼，这个直接到官网上下载就行，如下，直接点击下载安装就行：
2.安装完成后，打开这个软件，枯握在主页面中点击“自定义采集”，如下：
3.接着在任务页面中输入需要爬取的网页地址，如下，这里以爬取大众点评数据为例:
4.点击“保存网址”，就能自动打开网页，如下：
5.接着，我们就可以直接选取需消卜要爬取的标签数据，如下，按着操作提示一步一步往下走就行，很简单：
6.设置完成后，直接点击“启动本地采集”，就能自动开始爬取数据，成功爬取后的数据如下，就是我们刚才设置的标签数据：
7.这里点击“导出数据”，可以将爬取的数据导出为你需要的格式，如下，可以是Excel、CSV、数据库等：
至此，我们就完成了利用Excel和八爪鱼来爬取网页数据。总的来说，这2个软件使用起来都非常简单，只要你熟悉一下相关操作，很快就能掌握的，当然，你也可以使用其他爬虫软件，像火车头等，基本功能和八爪鱼差不多，网上也有相关资没桥庆料和教程，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。