自动采集数据(什么是数据采集？农业术语解释业务提升！)

　　自动采集数据(什么是数据采集？农业术语解释业务提升！)

　　自从“大数据”这个词流行起来，与数据相关的一切都如雨后春笋般涌现。网络爬虫、Web采集、网络挖掘、数据分析、数据挖掘等，有些词在某些时候是可以互换的，这使得它更难理解。在竞争激烈的营销行业，深入全面地了解这些术语将有利于业务改进。

　　什么是 data采集？

　　Data采集是指从网上获取数据和信息。它通常可与网页抓取、网页抓取和数据提取互换。 采集 是一个农业术语：采集 来自田间的成熟作物，带有采集 和搬迁行为。数据采集是从目标网站中提取有价值的数据并以结构化格式放入数据库的过程。

　　对于数据采集，需要一个自动搜索器来解析目标网站，捕获有价值的信息，提取数据，最后将其导出为结构化格式以供进一步分析。因此，数据采集不涉及算法、机器学习或统计。相反，它依赖于 Python、R 和 Java 等计算机程序来运行。

　　有很多数据提取工具和服务商提供data采集工具和服务。 Octoparse 是一个易于使用的网页抓取工具。无论您是初学者还是经验丰富的程序员，Octoparse 都是采集web 数据的最佳选择。

　　什么是数据挖掘？

　　数据挖掘经常被误解为获取数据的过程。虽然两者都涉及到抽取和获取的行为，但采集集数据和挖掘数据还是有本质区别的。数据挖掘是指从数据库中的大量数据中揭示隐藏的、以前未知的和潜在有价值的信息的重要过程。数据挖掘主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计、数据库、可视化等技术。它以高度自动化的方式分析企业数据，进行归纳推理，并从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略。降低风险并做出正确决策。

　　著名的剑桥分析丑闻。他们采集和分析了超过 6000 万 Facebook 用户的信息，并圈出了“不确定自己投票意图的人”。随后，剑桥分析采取了“心理导向”策略，用煽动性信息轰炸这些人，以改变他们的选票。它是数据挖掘的典型但有害的应用。数据挖掘可以发现他们是谁以及他们做什么，从而帮助做出正确的决策和实现目标。

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　　数据挖掘有以下几个要点。

　　1、Classification。

　　从数据集中提取一个描述数据类的函数或模型（也常称为分类器），将数据集中的每个对象分类为一个已知的对象类，以预测未来数据的分类。

　　分类目前在商业中被广泛使用，比如*敏*感*词*的银行信用评分模型。利用数据挖掘技术，建立*敏*感*词*申请人信用评分模型，有效评估*敏*感*词*申请人信用，降低坏账风险，保证*敏*感*词*业务盈利。数据挖掘是如何进行的？采集大量客户背景、行为和信用数据，计算年龄、收入、职业、教育程度等不同属性对信用的影响权重，从而建立科学的客户信用评价数学模型基于此模型，银行可以有效识别“好客户”和“坏客户”。换句话说，从您提交*敏*感*词*申请的那一刻起，银行就可以做出决定：是否发卡、发多少卡等等。

　　2、聚类

　　不同于分类技术。在机器学习中，聚类是一种无监督学习。换句话说，聚类是一种在事先不知道要划分的类别的情况下，根据信息相似性原理对信息进行聚类的方法。

　　例如，亚马逊根据每个产品的描述、标签和功能将相似的产品组合在一起，以便客户更容易识别。

　　3、return

　　回归用于对数值和连续变量进行预测和建模。

　　例如，预测明天的温度是一个回归任务；预测明天是阴天、晴天还是下雨是一项分类任务。回归在商业中的主要应用包括房价预测、股票趋势或测试结果。

　　4、异常检测

　　检测异常行为的过程，也称为异常值。常见原因有：数据来自不同的类别、自然变异、数据测量或采集错误等。

　　银行使用这种方法来检测不属于您正常交易活动的异常交易。

　　5、联想学习

　　联想学习回答了“一个函数的值如何与另一个函数的值相关”的问题。

　　例如，在杂货店，购买汽水的人更有可能一起购买品客薯片。购物篮分析是关联规则的一种流行应用。它可以帮助零售商确定消费品之间的关系。

　　可以说数据挖掘是大数据的核心。数据挖掘的过程也被认为是“从数据中发现知识（KDD）”。它阐明了数据科学的概念，并有助于研究和知识发现。数据挖掘可以高度自动化地分析互联网上的各类数据，进行归纳推理，从中挖掘出潜在的规律，帮助决策者调整市场策略，降低风险，做出正确的决策。