技巧:丰富的采集神器：常用采集工具汇总【pythonon】

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　　现在都是数据分析和数据挖掘的范畴了，在数据分析和数据挖掘中，有两个分类，第一是利用数据结构比如knn来做数据分析；第二是利用统计机器学习的方法来做数据分析；数据分析有应用领域，建议先看《modernstatisticallearningwithpython》，看看，不要着急进入实际工作哦。

　　1、针对数据字段和维度的分析方法；

　　2、基于用户行为数据的大数据分析；

　　3、基于商品销售数据建模、分析；

　　4、基于生活消费数据的大数据分析；

　　5、将大数据收集使用，进行数据挖掘和存储。根据你的情况，属于第2种；针对数据分析的内容，有很多种的方法；譬如：本地化：淘宝数据，都是通过内地行为数据在某种语言内部（地理范围内）的转化（去重）来实现的；海外购买行为数据等都是通过汇率兑换来做；但是对于整个商品的销售趋势来看（主要是的零售行业），还是需要通过本地化来实现的。

　　比如淘宝数据通过哪些数据源实现，因为其他app很少有本地化的数据提供。那么淘宝数据每天或者每周都在做哪些内容的更新？这个是你需要了解的；因为你需要去调用一个很优秀的本地化公司提供的接口。比如淘宝，可以通过淘宝b2c商品库实现。本地化也会影响到数据的传输时效，那么传输数据的问题，你可以和专门做数据传输的公司合作；例如ping++；不同的行业采用的不同的数据库来实现；建议把数据留在公司数据库，不要放到私有云数据库，其原因你懂的。

　　信息化：信息化：数据仓库是用于管理海量数据并与之进行关联的一个平台系统。企业应用程序中包含大量信息，数据仓库可以从信息中抽取数据，并将数据集成到数据中心中形成一张巨大的数据网络。数据集成后，还可以通过集成服务将整个组织的所有数据抽取、整合在一起形成一个统一的数据库。数据仓库是数据驱动的，全要素的监控、管理和处理系统。

　　每一个数据库都是一个完整的信息仓库。如pentaho；数据的连接和导入：pentaho-pedal系统最重要的一项工作就是数据的连接和导入工作，通过它，企业可以有效的管理和管理各种数据；用户、报表应用、报表系统、项目管理、项目专用软件、oa管理系统等都需要用到它。想了解更多关于数据仓库的相关知识，推荐关注zeromq同名公众号。