经验：*敏*感*词*大数据采集工具基础介绍

　　*敏*感*词*大数据采集工具基础知识介绍

　　大数据观察

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　　文本/数据王

　　如今，大数据已越来越成为研究行业中的重要研究目标. 面对其庞大的数据量，多维和异构的特点以及分析方法的扩展，传统的统计工具一直难以应对.

　　工人要想做得好就必须首先磨砺工具. 许多新的软件分析工具，作为对大数据洞察力进行深入研究的重要推动力，也已成为数据科学家必须掌握的知识和技能.

　　但是，现实的复杂性决定了没有解决所有问题的终极工具. 在实际研究过程中，有必要根据实际情况灵活选择最合适的工具（甚至是多种工具的组合），以更好地完成研究和探索.

　　因此，本文根据研究人员（非技术人员）的实际情况介绍当前大数据研究中涉及的一些主要工具和软件.

　　1. 传统分析/业务统计

　　Excel，SPSS和SAS对研究人员并不陌生.

　　Excel作为电子表格软件，适用于简单的统计信息（分组/求和等）. 由于它的便利性，易用性以及可以满足许多场景需求的功能，它实际上已成为研究人员最常用的软件工具.

　　缺点是它具有单一功能并且可以处理的数据量较小（这对于许多研究人员而言尤其令人头疼）. 在过去的两年中，Excel还对大数据进行了一些增强（例如地理可视化和网络关系分析），但是其应用功能有限.

　　SPSS（SPSS Statistics）和SAS作为商业统计软件，提供了研究中常用的经典统计分析（例如回归，方差，因子，多元分析等）.

　　SPSS轻巧易用，但功能相对较少，适合常规的基本统计分析

　　SAS具有丰富而强大的功能（包括绘图功能），并支持编程以扩展其分析功能，适用于复杂而苛刻的统计分析.

　　面对大数据环境，上述三种软件会带来各种不适，因此我不再赘述. 但这并不意味着它没有使用价值.

　　如果使用传统的研究方法来分析大数据，那么通过对大量原创数据资源进行初步处理（例如降维和统计汇总）而获得的中间研究结果非常适合于进一步研究.

　　2，数据挖掘

　　数据挖掘是大数据应用程序的重要领域. 在传统的统计分析的基础上，更多地侧重于提供机器学习方法，重点放在高维空间中的复杂数据关联和推论功能上.

　　代表是SPSS Modeler（请注意，它不是SPSS Statistics，它的前身是Clementine）

　　SPSS Modeler的统计功能相对有限，主要用于为业务挖掘提供机器学习算法（决策树，神经网络，分类，聚类和预测等）的实现.

　　同时，它的数据预处理和结果的辅助分析也非常方便，特别适合在商业环境中进行快速开采.

　　但是，就处理能力而言，实际上难以应对超过1亿的数据规模.

　　Matlab，另一个商业软件，也可以提供大量的数据挖掘算法，但是其功能更多地集中在科学和工程计算领域.

　　著名的开源数据挖掘软件Weka功能较少，数据预处理和结果分析更加麻烦. 它更适合具有数据预处理功能的学者或用户.

　　国内大数据商业软件具有大数据采集工具，其功能丰富，例如优采云 采集器和完整的插件.

　　优采云 采集器（www.ucaiyun.com）是用于主要主流文章系统，论坛系统等的多线程内容采集发布程序.

　　使用优采云 采集器，您可以立即构建内容丰富的网站.

　　该系统支持远程图像下载，图像批处理水印，Flash下载，下载文件地址检测，自制和发布的cms模块参数，自定义发布的内容等采集器. 对于数据采集，它可以分为两部分，一个是采集数据，另一个是发布数据.

　　功能:

　　1 采集具有完整的功能，不仅限于网页和内容，还可以任何文件格式下载

　　2具有智能的多重识别系统和可选的验证方法以保护安全

　　3支持PHP和C#插件扩展，以方便数据的修改和处理

　　4具有同义，同义单词替换，参数替换，伪原创基本技能

　　5 采集很困难，对于没有编程基础的用户来说也很困难

　　主题|大数据挖掘软件，优采云 采集器

　　插图|网络资源

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　　数据先生: ）

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