爬虫技术可以分析数据吗?

2024-03-04 14:48

1. 爬虫技术可以分析数据吗?

目前在不少大数据团队中,数据分析和数据挖掘工程师通常都有明确的分工,数据采集往往并不是数据分析和挖掘工程师的任务,通常做爬虫的是大数据应用开发程序员或者是数据采集工程师(使用爬虫工具)的工作任务。但是对于数据分析工程师来说,掌握爬虫技术也是一个比较普遍的现象,原因有以下几点:

第一:数据分析师往往都会使用Python,而爬虫是Python比较擅长的开发内容。不少数据分析师在学习Python开发的时候都做过爬虫开发,其实不少Python程序员都会使用Python做爬虫,这是学习Python比较常见的实验。

第二:方便。不少数据分析工程师在学习的时候都会自己找数据,而编写爬虫是找数据比较方便的方式,所以很多数据分析工程师往往都会写爬虫。我在早期学数据分析的时候就是自己写爬虫,这是一个比较普遍的情况。

第三:任务需要。现在不少团队针对小型分析任务往往会交给一两个人来完成,这个时候往往既要收集数据、分析数据,还需要呈现数据,这种情况下就必须掌握爬虫技术了。这种情况在大数据分析领域是比较常见的,当然也取决于项目的大小。看一个使用Numpy和Matplotlib做数据分析呈现的小例子:

网络爬虫技术本身并不十分复杂(也可以做的十分复杂),在使用Python开发出一个爬虫程序之后,在很多场景下是可以复用的,只需要调整一些参数就可以了,所以爬虫技术并不难。对于数据分析人员来说,获得数据的方式有很多种,编写爬虫是一个比较方便和实用的手段,建议大数据从业人员都学习一下爬虫技术。

爬虫技术可以分析数据吗?

2. 爬虫数据分析案例-评论

 前段时间微博上吴某和都某的时间闹得沸沸扬扬,着实让大家吃了不少瓜。Peter从网上获取到了一些用户的评论数据作为数据分析,看看微博用户都是怎么看待这件事情的。至于事情后面怎么发展,等待法律的公平公正与公开,本文仅作为数据呈现和分析使用。
   本文中的数据是如何获取到的?
   微博评论的数据ajax动态加载的,也就是在地址栏中的URL不变的情况返回不同的数据,但是实际发送请求的URL地址肯定是变化的,在谷歌浏览器中加载了4次,生成了不同的URL地址:
   main_url是主评论的url地址,其他的URL地址是明显不同的;url2、url3、url4的差别仅在于max_id的不同。几经周折,终于找到了关键:原来main_url地址下返回的数据中有下页(第二页)max_id的信息:
                                           同样的操作,第二页返回的max_id也是对应到第三页的URL地址中max_id的值。
   ⚠️总结: 通过前一页返回的数据中max_id的值作为下页url地址中max_id的值 。
   给主页main_url发送请求获取到数据,找到我们需要爬取的字段信息(返回数据转成json文件的样子):
                                           再看看一个用户的数据信息:
                                           本文中爬取的字段数据:
   1、用户id
                                           2、用户评论时间:comment_time
                                           3、用户微博注册时间:register_time
                                           4、评论内容:comment
                                           5、评论点赞数:comment_like
                                           6、评论回复人数:comment_reply
                                           7、用户性别:gender
                                           8、用户城市:city
                                           通过pandas库将数据读取进来,我们查看前5条数据:
                                           数据探索部分包含:
                                           对爬取到的数据进行预处理:
   对时间的处理,使用的是datetime库,开头已经导入了并缩写成dt。爬取到的数据使用的是 格林威治标准时间 ,做如下转化:
                                                                                   主要是将表情符处理掉:
                                           将数据中的f变成女,m变成男,更加直观容易理解
                                           用户画像主要从不同的维度来分析用户在评论中的情况,包含:性别、城市、微博年龄、评论点赞数和回复数等
   根据性格对用户进行分组统计:
                                                                                   虽然主评论只有1000+,但是从结果中可以看到: 吴某某的粉丝还是以女性为主,远高于男性 
   主要是想知道哪些城市对吴某某的关注度较高。为了方便,我们统一取用户的省份信息:
                                                                                                                           从条形图中可以看到:
   表示的是从用户注册到评论该条微博的时间间隔
                                                                                                                                                                   用户年龄小结:
   主要是想查看哪些微博评论的点赞数靠前
                                                                                   Peter当时爬取的数据是这条评论点赞数最多:滚!!!
   多么的简单粗暴!
   从结果中我们看到,还是这条评论:滚!
                                                                                                                           从不同年龄用户的点赞数和回复数中观察到:
   使用jieba分词来绘制用户评论的词云图:
                                           绘制全部评论词云图:
                                           我们截图前50个高频词云进行绘图
                                           从全部词云和Top50词云图中观察到:
   再次郑重声明:本文仅做数据学习和分析展示,事情的后续结果如何,我们相信法律会有一个公平公正公开的结论🍉

3. 数据爬取技术有哪些做的比较好的?

知道一个数据爬取技术,瑞雪采集云,还是有一些特点的:

瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台,与图形配置化爬虫客户端工具相比,瑞雪采集云提供的是通用采集能力,能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。

主要特点如下:
(一) 一站式通用能力集成,指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能,开发者不需要关心  Ajax和Cookie等底层细节,只需要利用平台封装好API,把主要精力放在业务上,工作效率提供10倍。
(二) 开发自由度高,支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件,借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境,无需安装任何客户端,提高应用源代码在客户内部的共享。
(三) 分布式任务调度机制,并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序,一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务,然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行,确保系统达到最高的采集效率。
(四) 强大的任务管理机制,确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制,支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态,根据具体情况选择不同的后续处理,保证不遗漏目标数据,确保最终目标数据的完整性。
(五) 学习时间短,能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档,开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用,当有新的数据采集需求时,新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序,快速对应相关业务的发展。
(六) 支持私有化部署,保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署,让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力,保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。

数据爬取技术有哪些做的比较好的?

4. 数据爬取软件有哪些做的比较好的?

知道一个数据爬取软件,瑞雪采集云,还是有一些特点的:

瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台,与图形配置化爬虫客户端工具相比,瑞雪采集云提供的是通用采集能力,能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。

主要特点如下:
(一) 一站式通用能力集成,指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能,开发者不需要关心  Ajax和Cookie等底层细节,只需要利用平台封装好API,把主要精力放在业务上,工作效率提供10倍。
(二) 开发自由度高,支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件,借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境,无需安装任何客户端,提高应用源代码在客户内部的共享。
(三) 分布式任务调度机制,并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序,一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务,然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行,确保系统达到最高的采集效率。
(四) 强大的任务管理机制,确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制,支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态,根据具体情况选择不同的后续处理,保证不遗漏目标数据,确保最终目标数据的完整性。
(五) 学习时间短,能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档,开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用,当有新的数据采集需求时,新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序,快速对应相关业务的发展。
(六) 支持私有化部署,保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署,让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力,保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。

5. 数据爬取产品有哪些做的比较好的?

知道一个数据爬取产品,瑞雪采集云,还是有一些特点的:

瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台,与图形配置化爬虫客户端工具相比,瑞雪采集云提供的是通用采集能力,能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。

主要特点如下:
(一) 一站式通用能力集成,指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能,开发者不需要关心  Ajax和Cookie等底层细节,只需要利用平台封装好API,把主要精力放在业务上,工作效率提供10倍。
(二) 开发自由度高,支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件,借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境,无需安装任何客户端,提高应用源代码在客户内部的共享。
(三) 分布式任务调度机制,并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序,一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务,然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行,确保系统达到最高的采集效率。
(四) 强大的任务管理机制,确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制,支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态,根据具体情况选择不同的后续处理,保证不遗漏目标数据,确保最终目标数据的完整性。
(五) 学习时间短,能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档,开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用,当有新的数据采集需求时,新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序,快速对应相关业务的发展。
(六) 支持私有化部署,保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署,让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力,保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。

数据爬取产品有哪些做的比较好的?