涨知识，关于数据的采集你应该知道的
数据的采集是从目标网站提取有价值的数据并将其转化为结构化格式放入数据库的过程。它通常可以与Web抓取、Web爬虫和提取数据互换使用。进行数据收集，需要有一个爬虫来解析目标网站，捕获有价值的信息，从中提取数据并最终导出为结构化数据，以进行下一步分析。因此，数据收集不涉及算法、机器学习或统计，它只依靠诸如Python、R、Java之类的计算机程序。此外，数据收集最重要的是数据的准确性。
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数据的采集通常有两种解释：一种是指盘点机、掌上电脑等终端电脑设备；另外一种是指网络数据的采集用的软件。
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数据的采集系统包括了：可视化的报表定义、审核关系的定义、报表的审批和发布、数据填报、数据预处理、数据评审、综合查询统计等功能模块。通过信息采集网络化和数字化，扩大数据采集的覆盖范围，提高审核工作的全面性、及时性和准确性；最终实现相关业务工作管理现代化、程序规范化、决策科学化，服务网络化。
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在数据的采集之后需要对数据进行数据清洗，使数据符合入库的要求，之后就是对采集的数据进行导入。最后是在数据库或数据仓库上进行数据挖掘。
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通过日志获取数据的，一般是服务器，工程类的，这类型数据一般是人为制定数据协议的，对接非常简单，然后通过日志数据结构化，来分析或监测一些工程类的项目通过JS跟踪代码的，网页页尾放一段JS，用户打开浏览网页的时候，就会触发，他会把浏览器的一些信息送到服务器，基于此类数据做分析，帮助网站运营，APP优化。通过API，就像一些天气接口，国内这方面的平台有很多，聚合就是其中一个，上面有非常多的接口。此类的，一般是实时，更新型的数据，按需付费通过爬虫的，只要是互联网公开数据均可采集，这类型的产品有好几款，面向不同的人群，各有特色吧。埋点的，其实跟JS那个很像，这种的原理是嵌套一个SDK在APP里面。如果对某项采集需要了解更深再说吧，说白就是通过前端，或自动化的技术，收集数据。
数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
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定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
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数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
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数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
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结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。
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