采集工具免责说明(采集工具免责说明我们为什么要推荐这类工具？)

　　采集工具免责说明(采集工具免责说明我们为什么要推荐这类工具？)

　　采集工具免责说明我们为什么要推荐这类工具？“滴滴一键抓取音乐网站所有音乐”、“自动爬取导购网站所有商品的物流信息”以前我们发现收集数据是数据科学家的事情，在这个“点播影音”app盛行的年代，数据人的日常被ai和大数据瓜分得七零八落，“数据科学家”完全可以走出门，用收集到的数据来预测价格趋势、分析舆情舆情等等。

　　但是此时的我们面临两个难题：第一，如何抓取到足够多的数据；第二，如何分析和分析未来价格走势。在抓取数据这一项上，我们可以给两类人准备成吨的工具，来帮助数据人实现数据在指定领域的商业化应用。第一类人使用抓取工具时，数据人可以将数据抓取发散到其他数据源，而且这些数据通常也有着更加明显的价格走势变化；第二类人则相反，他们抓取数据的根本目的是想通过收集数据来了解价格趋势。

　　因此，在互联网发展到今天的今天，收集数据是当今数据人的共同课题，这种共同课题的基础是数据的抽取与分析能力。值得注意的是，第一类人的能力并不容易获得。因为ai的出现，允许数据科学家有足够的预算来找到足够多的数据来帮助他们获得高质量数据和深度挖掘能力，所以最能发挥数据科学家能力的领域往往是人工智能领域。因此，针对ai和大数据，以及基于可视化技术的中数平台（中数平台-ema，一个可视化ai平台），提供了非常广泛的能力来定制数据分析的方式。

　　但是针对这类工具，如何从庞大的数据中分析出价格趋势则是一个门槛较高的任务。近些年来，我们看到数据人发明出非常多的工具，从“单量数据分析+价格趋势预测”方面展开了研究；这是一项非常具有挑战性的任务，如何针对庞大的数据量应用统计学概率方法来更好地建模是这些工具的压力。但是，想要更好地从一千多万首歌曲中发现全新的价格走势，则是一个较为简单的任务。

　　因此，针对这一任务，我们将要推荐一些基于网易云音乐的“点播影音”app产品。这些工具的使用方法大致相同，只是侧重点不同。这些工具可以使用目前“ai-based-business”的方法来进行数据挖掘分析，从而预测出价格走势的概率。因此，一个比较有意思的方面是，这些工具是基于网易云音乐平台中300多万的点播影音歌曲列表，抽取到相当于一千万首歌曲总数的总时长数据库。

　　如果我们再通过ai技术对这些歌曲进行特征选择和分析，从而预测其价格的走势，那么可以将这个工具称为“点播影音大数据分析工具”，事实上，使用大数据分析方法获得的知识也可以用来挖掘数据，进行价格预测。如何挑选适合ai-based数据挖掘的工具？一、工具本身的。