如何进行数据采集以及数据分析？ 让我们先从数据采集说起~ 下图是一个完整的数据分析过程： 一个完整的数据分析过程 数据采集： 首先，我们先对数据采集的方式进行一个简单的分类介绍。 接下来，我们分别介绍每一种数据采集形式，其中需要注意的要点。 1. 按数据采集方式 1.1 线下（问卷、实地调研）——注意要点：遵循5大要素！ 5个要素： 1）主题和目的 在设计问卷之前你就要很清晰你设计这个问卷的目的和主题，才能很好的设计里面的问题，达到你想要的效果，而且我们开展问卷调查的本质目的也是调查相关要素和调研群体背后千丝万缕的…
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开 API 等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。 在互联网时代，网络爬虫主要是为搜索引擎提供最全面和最新的数据。 在大数据时代，网络爬虫更是从互联网上采集数据的有利工具。目前已经知道的各种网络爬虫工具已经有上百个，网络爬虫工具基本可以分为 3 类。 分布式网络爬虫工具，如 Nutch。 Java 网络爬虫工具，如 Crawler4…
什么是数据挖掘(Data Mining)?简而言之，就是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。 本篇通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。而Target公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一…
数据挖掘和机器学习已经成为企业数据应用时必不可少的工具，在预测建模、分类与聚类等方面有着重要作用，企业在进行数据分析中可以使用它们得到更加准确的结果。 一、数据挖掘和机器学习 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它的主要目的是预测和描述数据，在过去的经验基础上预言未来趋势，检测异常数据。进行数据挖掘时，一需要先明确自己的目的，再进行数据收集和清洗工作，然后是模型构建和评估模型，最后才是将这些模型部署到系统中。 数据挖掘技术常见的有统计，聚类，可视化，归纳决策树，神经网络，关联规则，分类等。通…
蜜蜂采集器的使用教程 - 将采集数据发布到Word文档 蜜蜂采集器的采集数据，可以通过“发布到文件”来发布到Word文档。此外，也可以使用“发布到插件”的方式，通过插件发布到Word文档。这里仅介绍通过使用“发布到文件”方式来实现发布到Word文档的功能。 发布到Word文件 打开主菜单“发布”——“发布到文件”管理器。添加一个文件发布配置，其中的“输出文件名&…
蜜蜂采集器的采集数据，有几种方法导出到PDF文件。一种是数据编辑窗口的“导出当前页记录”，一种是“发布到文件”中添加文件发布模板。此外，也可以使用“发布到插件”的方式，通过插件发布到PDF文件。
蜜蜂采集器的使用教程 - 经济数据采集之海关进口重点商品数据采集处理 本文以海关进口重点商品数据采集为例，演示如何将表单数据保存为Excel文件。 页面分析 数据来源：中国-中东欧国家海关信息中心。 使用浏览器打开"监测预警 - 数据经纬"，找到标题包含"全国进口重点商品量值表（人民币值）"的主题。这里数据很多，不同的文章格式不太一样，有的是文本页面，有的则是Excel文件地址，因此，我们只关注"全国进口重点商品量值表（人民币值）"系列的文章，以便统一采集的处理方式。采集完毕后，将文章内的表单存储到文件中，且要求文…
