一是人工采集,二是智能采集(爬虫百度网盘采集器-最专业的网络爬虫系统运营商)
　　一是人工采集,二是智能采集百度云采集器-最专业的网络爬虫系统运营商爬虫百度网盘采集器-最专业的网络爬虫系统运营商云采集
　　是的，云采集就是把各种网站上采集过来的文字、图片之类的信息直接往百度云，秒传。速度比自己百度网盘采集快太多，当然重要的是还可以无限量采集。
　　百度网盘的确是人工采集，网站有些高质量内容直接就是直接爬走的。
　　采集百度云的东西都是采集百度啊.采集php的内容.经过去重处理.传送的数据量少.所以百度才乐意用你.不用改.就是采集...
　　你这个问题没什么意义，因为百度的采集程序要求是采集百度任何网站，但在实际上，很多网站是根本没有收录的，也就是没有什么内容；例如“library”这种东西；如果这种情况很少，甚至不收录，你说是谁采集谁？大部分情况还是自己采集的。
　　云采集是人工采集
　　不要想着免费爬虫，google云采集都是收费的，便宜的要几块，贵的几十块都有。也不要想着免费爬虫，我阿里云采集的，有几十几百块，一年上万采取量，你想想用百度的网站到底有多少。
　　百度算是人工采集。一般你是不会去爬的，百度爬虫是不接受免费赠送的。如果真有人会免费提供，建议试试谷歌。
　　百度已经沦落到要靠云才能提升存在感了。只会做自己网站的自己网站爬虫，你的网站根本没有收录。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(
初创公司如何创建高质量数据集以用于训练学习算法？(图))
　　人工智能发展的一大瓶颈：缺乏高质量的数据集
　　多年来，用于机器学习的数据“不合理的有效性”引发了广泛的争议。还有一种观点认为，制约人工智能（AI）领域许多重大突破的不是算法不够先进，而是缺乏高质量的数据集。如果你想开发最先进的机器学习技术，数据是必不可少的，这是贯穿这些讨论的一个共同主题。
　　对于将机器学习作为其业务核心技术的初创公司来说，获得高质量的训练数据至关重要。尽管许多算法和软件工具是开源和共享的，但好的数据集通常是专有的并且难以创建。因此，拥有特定领域的庞大数据集可以成为竞争优势的重要来源，尤其是当初创公司可以快速触发数据网络效应时（更多用户→更多数据→更智能算法→更好产品→更多用户）。
　　因此，如何为训练学习算法创建高质量的数据集，是机器学习初创公司必须做出的重要战略决策。不幸的是，一开始，初创公司的标记数据通常非常有限或缺失，这阻碍了他们在创建数据驱动产品方面取得重大进展。因此，在聘请数据科学团队或部署昂贵的核心设施之前，有必要从一开始就研究和制定数据策略。
　　有很多方法可以帮助初创公司克服数据采集的冷启动问题。数据策略/来源的选择通常与商业模式的选择、公司的侧重点（消费者或企业、横向或纵向等）、融资密切相关。以下是五种数据采集策略。尽管它们并不详尽且在某种程度上重叠，但它们可以让您直观地了解许多可用的方法。
　　策略一：手工作业
　　从头开始创建一个好的专有数据集几乎总是意味着提前投入大量人力采集数据来执行难以扩展的手动任务。有许多初创公司依靠蛮力来开辟自己的道路。例如，许多聊天机器人初创公司聘请人类作为“AI培训师”，让他们手动创建或验证虚拟助手做出的预测（实际效果各不相同，离职率较高）。就连科技巨头也采取这样的策略：Facebook 虚拟助手 M 的所有答案都由合同工团队审核和编辑。
　　只要数据网络效应在某个时间点生效，并且所需的人力不再随着客户数量的增加而增加，手动标记数据点的蛮力策略就可以成功。一旦AI系统进展得足够快，模糊异常值的数量就会变少，进行人工标注的人数可以减少或保持不变。
　　适用于：几乎所有机器学习初创公司
　　例子：
　　*许多聊天机器人初创公司（包括 Magic、GoButler、x.ai 和 Clara）
　　*MetaMind（手动采集 和标记食品分类数据集）
　　*BuildingRadar（员工/实习生手动标记建筑图片）
　　策略 2：缩小范围
　　大多数初创公司会尝试直接从用户那里获取采集数据，但问题是在机器学习的好处没有完全实现之前，很难说服早期采用者使用该产品（因为需要数据来训练和改进算法）。避免这种困境的一种方法是显着减少问题域（并在将来必要时扩展它）。Chris Dixon 说：“你需要的数据量与你试图解决的问题的广度有关。”
　　关于缩小范围的好处，聊天机器人再次是一个很好的例子。该领域的初创公司可以选择两种市场进入策略：一种是创建横向虚拟助手，即帮助回答许多问题并响应即时请求的机器人，例如 Viv、Magic、Awesome、Maluuba 和 Jam；一个是创造一个垂直的虚拟助手，也就是一个力求非常好地完成某个特定任务的机器人，比如x.ai、Clara、DigitalGenius、Kasisto、Meekan，以及最近的GoButler。虽然这两种方法都是可行的，但解决闭域问题的初创公司在数据上要容易得多采集。
　　适用于：垂直整合公司
　　例子：
　　*高度专业化的垂直聊天机器人（例如 x.ai、Clara 和 GoButler）
　　*DeepGenomics（使用深度学习技术对遗传变异进行分类和解释）
　　*QuantifiedSkin（使用客户自拍进行皮肤分析）
　　策略 3：众包
　　除了让合格的员工（或实习生）手动采集 并标记数据，初创公司还可以使用众包。AmazonMechanicalTurk 和 CrowdFlower 等平台使用无数在线劳动力来消除无效和不完整的数据。例如，VocalIQ 使用 Amazon MechanicalTurk 平台向其虚拟助手输入数千个用户问题。也可以外包员工并雇用其他独立承包商（这就是 Clara 和 FacebookM 所做的）。采用众包策略的必要条件是任务必须解释清楚，不能太耗时和枯燥。
　　另一种方法是鼓励人们自愿提供数据。例如，巴黎的 Snips 使用这种方法来获取某些类型的数据（餐厅、酒店和航空公司确认电子邮件）。与其他初创公司一样，Snips 使用游戏化系统对用户进行排名。
　　适用于：可以轻松实施质量控制的用例
　　例子：
　　*DeepMind、Maluuba、AlchemyAPI 和许多其他公司
　　*VocalIQ（使用MechanicalTurk平台教你自己的虚拟助手人类对话的方式）
　　*Snips（让人们提供免费数据进行研究）
　　策略 4：副业
　　计算机视觉初创公司似乎特别喜欢的一种策略是为特定领域提供面向消费者的免费移动应用程序。Clarifai、HyperVerge 和 Madbits 都采用了这种策略。他们推出了一个照片应用程序，为他们的核心业务采集更多的图像数据。
　　这种策略并非完全没有风险（毕竟应用程序的开发和推广也是需要时间和金钱的）。初创公司还必须确保他们创建的用例具有足够的吸引力，让用户愿意交出他们的数据，即使该服务一开始缺乏数据网络效应。
　　适用于：企业创业/横向平台
　　例子：
　　*Clarifai（照片发现应用 Forevery）
　　*HyperVerge（照片组织应用程序银）
　　*Madbits（Momentsia 照片拼贴应用）
　　策略 5：公开可用的数据集
　　许多初创公司都尝试过这种策略，尽管效果各不相同。具体方法是从公开来源中挖掘数据。CommonCrawl 等网络档案收录从 采集 多年网络信息中获得的免费原创数据，容量可达数 PB。此外，雅虎、Criteo 等公司向研究界发布了海量数据集（雅虎发布了 13.5TB 的未压缩数据）。随着最近公开可用的政府数据集（由奥巴马政府领导）的增加，免费和开放的数据源变得越来越多。
　　几家机器学习初创公司已经在使用这种类型的公共数据。当 Oren Etzioni 开始 Farecast 时，他使用的样本收录 1. 20,000 个价格观察，这是他从一名游客的信息 网站 中搜索出来的。同样，SwiftKey 在一开始就从互联网上采集和分析了 TB 级的数据，以建立自己的语言模型。
　　适合：能找到相关公共数据集的创业公司
　　例子：
　　*Farecast（第一版数据来源于一次旅行网站）
　　*SwiftKey（从网上采集数据建立语言模型）
　　*Jetpac（使用公共Instagram数据开发移动应用程序）
　　还有很多其他的数据采集策略，本文没有提到。初创企业还可以使用多种算法技术来避免数据问题（例如 MetaMind 使用的迁移学习）。无论使用哪种策略，关键是获取并拥有特定领域的庞大数据集，以构建高精度模型。这是创业者一开始唯一能解决的问题。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是怎么加密的？你知道吗？)
　　一是人工采集,二是智能采集.人工采集用户自己随意调整ip,而且要求ip弹性的,对于采集员来说挺大的,也很贵,而且调整起来比较麻烦.智能采集主要用于内容的一些真实性验证比如验证假用户,真名等
　　没办法.有的网站有需求.比如网警会用到.这些信息都是定制的,效率很高.也不用外网,所以匿名比较严重.
　　昨天看腾讯的一个新闻报道，深圳某网警抓到网红用各种方式收集网站注册用户的信息，某国外知名网站企业也用收集用户信息做电子合同然后给公司做网站。
　　没有技术的，
　　人工采集的是非法的。
　　有直接的采集方式，通过如上说的那些代理，定位，
　　你还希望让谷歌，
　　很多网站都能做到不需要server做太多工作。
　　没有查看代理池数据只能去看server的自己代理池来判断吧
　　ip在企业站中也是可以精准获取的，像5118的都可以很精准的获取ip，一些第三方平台也是可以的。
　　你知道么：这个没有任何办法！！！我们公司自己的系统也无法免费接入公司的域名，外面是要收费的（贵1-200），
　　你知道他们ip列表是怎么加密的吗？ 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(社群营销进阶指南，如果您能搞定seo排名！)
　　一是人工采集,二是智能采集.至于人工采集,很多人在做.智能采集,我做it的不方便回答.
　　需要客户提供seo报告，或者直接买一个辅助软件，不然的话你自己在想办法。采集工具有，有道也有，有些可以做数据挖掘。提供客户报告，并自己后台排查，差不多是这个道理。
　　二是协助的软件，有的可以做到。如果你想做站群的话，前提是信息多，那么可以自动上下架，或者自动刷新，只要清理不误删就可以，然后再说；如果信息少的话，就先提高自己内容质量，等有了多大权重了，然后再说；现在p2p站群的案例，大家都懂的，权重很重要，所以也有人靠p2p权重上位，也就是俗称的黑帽手段，可以高权重来进行优化。
　　多搜索几家企业，分析他们的文章数量、发布时间、内容，用自己的产品进行覆盖。或者是买一个ei上就有自动搬图机器，用的图片进行下载。都可以轻松的进行优化上位。
　　社群营销？直接打造社群就行了，最快的方式了。某同学教了好多我这个不懂那个不懂的，
　　建议看看三节课的社群营销案例总结《社群营销进阶指南》
　　如果您能搞定全站seo排名，可以自己写爬虫在搜索引擎上排前。或者转换思维。如果是自己写爬虫排前的话，成本比较高。您要是特别闲的话可以试试。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(作者简介黄升民：大数据技术颠覆传统营销传播的智能化力)
　　关于作者
　　
　　
　　黄圣民：中国传媒大学高级教授、博士生导师
　　刘山：中国传媒大学广告学院讲师
　　
　　微
　　杂志
　　指导
　　读
　　以大数据、算法和计算能力为支撑的人工智能已经席卷人类社会，给各个领域带来了巨大的影响和变化。在营销传播领域，人工智能也发挥了积极作用，在媒体传播和广告营销两个层面给我们带来了更大的可能性和发展空间。然而，营销传播的智能还处于起步阶段。要真正体现人工智能的“数力”，还需要在技术理念、机器学习升级、数据场景平台搭建等方面进一步深化和升级。
　　
　　近年来，人工智能呈现爆发式发展。政府工作报告连续两年提到人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的重要性，并反复强调。将人工智能提升到国家意志的决心。人工智能是否给营销传播领域带来了一定的影响和变化？我们认为，这种影响和变化实际上非常重要。本文要讨论的正是在人工智能的影响下，营销传播行业开始进入“数力化”的新时代，发生了巨大的变化。但在目前的技术支持和实践探索中，
　　1.
　　数据是人工智能与营销传播的连接点
　　二
　　冒充头条
　　我们将人工智能发展的三大支撑，即数据、算力、算法，统称为“算力”。显然，计算能力的高低与人工智能的发展程度成正比，可以直观地反映人工智能的成熟度和智能程度。
　　营销传播的核心是需求的发现和满足，而这个目标需要通过大量的数据采集和处理来实现。随着大数据和人工智能技术的发展，人类在数据类型、数据层次、数据处理方式、速度、成本等方面都发生了彻底的变化，这将给营销传播带来颠覆性和重构性的变革。大数据技术在颠覆传统营销体系的同时，也给我们带来了更多的空间和新的可能。营销传播与大数据的连接点，刚刚成为人工智能改变营销传播行业的基础。
　　
　　人工智能对营销传播的影响与变化
　　2.
　　2.1
　　人工智能对媒体运营的影响
　　媒体运营的核心之一是内容运营，这也是媒体传播信息的核心。因此，我们将重点关注人工智能对媒体内容运营的改变。根据周彦教授在《新媒体理论与实践》中对媒体内容运营的定义，我们将媒体内容运营分为四个主要环节：内容获取、内容编辑与整合、内容分发、内容交易。
　　内容获取、辅助制作、自动化制作。虽然购买是一个重要的来源，但内容制作通常用于考虑媒体机构的内容运营实力。在这方面，人工智能的应用应运而生。
　　内容分发，精准推荐。无论是新闻推荐、社交推荐、广告、娱乐内容推荐，还是智能交互，媒体机构都在思考如何让内容更快速准确地触达用户，如何从用户那里获得更多的关注资源。智能技术的应用给了我们解决这些问题的可能。
　　内容运营的管理，版权管理是重点之一。在内容运营的管理层面，人工智能和相应的数据工具也在积极使用。例如，为了提供一种可行的版权和内容管理方法，谷歌在2011年推出了ContentID，并在其视频网站 YouTube的运营中使用了它。
　　
　　
　　2.2
　　人工智能对广告和营销的影响
　　具体到广告营销领域，人工智能技术的应用主要体现在四个方面。一是营销研究，包括消费者研究和调查；二是制定营销策略，包括广告创意的制定；三是营销策略的执行。主要体现在程序化和自动化媒体投放；四是营销效果的评估和预测。
　　营销研究以更好地了解目标受众。在营销研究，尤其是消费者研究中，人工智能结合大数据技术可以极大地优化研究结果，提高研究效率。如上所述，在当前的移动互联网环境下，消费者已经在各种平台和产品上留下了自己的踪迹和信息。过去，这些有价值的信息和痕迹难以有效利用，但大数据和人工智能技术解决了这些问题。
　　广告创意，优化创意，产生创意。在营销创意方面，一方面，人工智能技术可以帮助我们更好地制定和实施创意策略；另一方面，它甚至可以代替人类完成营销创意工作。
　　例如，2012年，三星推出与iPhone5对比的广告，发布Galaxy S III智能手机。在这则广告中，描绘了消费者排队等待苹果手机发布的场景。用户在闲聊和交谈中对两款产品进行了多方面的对比，从而凸显了三星手机的优势。广告中的对话内容来自当时社交媒体上对两款手机的讨论。设置一定数量的关键词后，创意者利用爬虫工具获取社交媒体上的大量相关演讲和评论，然后利用文本分析方法对信息进行解读，
　　广告，程序化广告的发展。在广告和媒体购买方面，程序化广告的发展和成熟是大数据和人工智能技术应用的直接产物。自动化和智能化是程序化广告的两大特点，也是可以直接体现人工智能威力的方面。其中，自动化是指利用相应的数据和智能技术，将传统的手动购买媒体资源、制定针对性策略的方式，以“程序”的形式被自动化的方式所取代。智能化意味着投放程序化广告时，运营水平不再由团队成员的经验和水平决定，
　　效果监测，实时准确。在营销效果监测方面，人工智能与大数据的结合，彻底改变了传统营销活动中的“事后检验”方式。相反，它可以不时监控广告和营销的效果，并及时反馈效果数据。
　　综合来看，人工智能和大数据技术的应用，使得营销人员可以利用各种程序化工具，自动针对不同人群进行不同营销方案的推送，从而实现所谓的“千人多面”精准营销。影响。但从根本上说，人工智能是帮助营销人员不断贴近真实需求——利用数据、计算能力、算法能力，实现营销智能。
　　
　　3
　　营销传播“数力”进化的下一步，与人工智能的相互促进
　　二
　　冒充头条
　　假装是没有灵魂的副标题
　　3.1
　　营销传播与人工智能的核心目标是一致的
　　这两个行业之所以能够相互促进，根本原因在于营销传播要解决的核心问题与人工智能的最终发展目标是一致的。这就是我们所说的核心目标的一致性。
　　3.1.1 人工智能的终极目标是“模仿人类”
　　从人工智能的发展阶段来看，我们还处于弱人工智能阶段，正在经历从计算智能到感知智能的发展转变。然而，使用弱人工智能技术制造的智能机器只专注于完成特定的任务，不会有自主意识。强大的人工智能可以进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习、从经验中学习等操作。目标是处理无监督学习中的问题，同时与人类进行交互学习。在超级人工智能的理想阶段，计算机将跨越“奇点”，它的计算和思维能力远远超过人脑，具有科学创新、通识和社交能力。我们可以看到，人工智能的目标是尽可能地接近人，在精神层面上更难有自我意识。人工智能已经从“监督”进化到“弱监督”甚至“无监督”算法，以便让机器学会学习和思考。模仿人类的基础是什么？显然更了解人类。人工智能已经从“监督”进化到“弱监督”甚至“无监督”算法，以便让机器学会学习和思考。模仿人类的基础是什么？显然更了解人类。人工智能已经从“监督”进化到“弱监督”甚至“无监督”算法，以便让机器学会学习和思考。模仿人类的基础是什么？显然更了解人类。
　　3.1.2 营销传播的核心使命是“理解人”
　　在上一篇文章中，我们讨论过营销传播的核心任务是把握需求，而需求代表什么？从理解人类的角度，马斯洛认为人类的需求是心理上的，而不仅仅是生理上的。它们是人类真正的内在本质，但它们都是脆弱的，容易被扭曲，而且经常被扭曲。被正确的学习、习惯和传统所征服。
　　可见，营销传播实际上是一项非常复杂的任务，要完成对人类需求的检测。长期以来，我们能做的就是尽可能还原需求，贴近真实需求。从这个角度来说，无论是挖掘营销传播活动中客观保留的人类数据，还是主观反馈数据，其实都是为了更好地了解人类——这可以匹配人工智能的最终目标。
　　
　　3.2
　　共建按需场景平台，探索数据的可能性
　　3.2.1 数据、标签、场景，充分解读需求
　　人类在移动互联网环境中留下海量信息和痕迹，由营销传播机构记录和积累，形成庞大的数据库，完成需求分析。但是，如何对这些数据进行分析，才能准确反映人类的需求——一个常见的解决方案就是“场景化”。
　　基于场景理解的营销传播的核心是根据目标用户的时间、地点、环境、状态的差异，提供匹配的信息、产品或服务，以满足其明显或潜在的需求。以往的营销传播一直强调了解目标对象的基本属性，如年龄、性别、地区、学历、收入、爱好、过往行为等，而场景化则加入了“场景化”的独特考虑因素。 ”，要求我们能够更准确地开展营销传播活动。支撑我们实现所谓场景的重要基础是利用大数据和人工智能技术构建的数据库和标签系统。
　　3.2.2 构建三大场景平台的数据库和标签系统
　　基于此，我们认为应该利用大数据和人工智能技术来采集尽可能多的数据，同时打通各种数据库，构建三个交互场景平台，以实现更好的数据分析和理解。需要。
　　我们将第一个场景平台称为生活场景，即消费者和用户日常生活数据的积累和处理分析，如图1所示。根据马斯洛的需求层次理论，可以将人类生活中的各种需求进行分类。这些需求将涵盖研究对象的不同生命阶段，涵盖不同圈子的研究对象，最终与营销传播相关。高于需求和消费者行为。
　　
　　图1
　　第二个场景平台可以称为消费场景，是消费者和用户在每个生命阶段的各种消费数据的积累和处理分析，如图2所示。 根据消费者行为的相关理论，我们可以清楚地知道每个人都扮演着消费者的角色，在不同的消费行为过程中扮演着相应的角色，支配、参与、影响着不同的消费行为。这些消费需求和数据可以对应社会生活中的各种场景和行为，与不同的媒体接触和使用行为相关联，关系到广告活动的最终实现。线上线下消费的结合，给了我们更多的数据积累的可能性，
　　
　　图2
　　第三个场景平台称为精神场景平台。需要建立的是研究对象的情绪、心理、偏好、态度等数据的积累、分析和处理系统。根据心理学的相关理论知识，我们可以综合运用各种研究方法，从研究对象的言行出发，分析他们的精神状态和需求，从而辅助我们进行营销传播策略的决策。在构建这个数据库场景平台的过程中，研究对象在媒体内容产品的选择、消费和交互过程中留下的信息尤为重要。它往往能直接反映他们的精神需求，因此也会成为我们关注的焦点之一。
　　
　　图 3
　　3.2.3 从“监督学习”到“无监督学习”的数据挖掘能力
　　从概念上看，监督学习是指通过现有的训练样本训练计算机得到一个最优模型，然后用这个模型将所有新的数据样本映射到相应的输出结果上，并对输出结果进行简单的判断为了达到分类的目的，那么这个最优模型还具备对未知数据进行分类的能力；无监督学习是指我们事先没有任何训练数据样本，需要直接对两者中间的数据进行建模，状态为半监督学习或弱监督学习。
　　场景分析很重要，但如何识别目标用户的具体“场景”，如何获取足够的数据来支持我们构建初级标注系统。当前的解决方案基本上依赖于高成本的监督深度学习。，取决于人类对计算底层架构的设计。这不仅是人工智能学术界普遍关注的问题，也是业界面临的挑战。当然，实现更高级的智能化也是营销传播领域的难点和痛点。此次升级将是实现营销传播智能化，展现人工智能真正“数字力量”的必由之路。
　　
　　3.3
　　用机器算法和主观经验共同解决“黑箱”问题
　　在当前的技术范式中，输入数据和答案之间不可观察的空间，就像人脑的思维活动一样，通常被称为“黑匣子”。我们认为，解决“黑匣子”问题不能只靠数据和算法，还必须有人类的参与。
　　3.3.1 主观经验是人工智能算法的输入
　　人类的智慧可以对给定的结论进行推论和论证，但它无法解释我们得出特定结论的复杂和隐含的过程。与人类相比，人工智能的决策过程是否更加透明。众所周知，人工智能的决策依据是充足多样的数据和不断优化的算法。然而，这个计算过程和决策过程往往无法解释。例如，机器如何找到那些有价值的信号？谁能确保它是正确的？人类能在多大程度上相信深度学习？从这个角度来说，人工智能算法本身就是基于对人类感知世界的方式以及他们看待数据的方式的理解。所以，可以说，人的主观体验是所有算法的第一输入。没有主观经验，算法就没有立足之地。基础。此外，人工智能所依赖的数据本身也经过主观经验的筛选和筛选。
　　3.3.2 利用主观经验对算法的输出结果进行调整和修正
　　因为营销传播是解决需求检测的问题，而人的需求往往是隐藏的、飘忽的、随时发生的，仅仅依靠数据、算法和程序是做不好的。因此，在使用人工智能的过程中，营销传播领域的专家往往要加入人工控制。
　　大数据最早应用于广告领域，形成了程序化广告的细分产业链。其中最重要的环节之一是基于用户识别形成的DMP标签系统——告诉计算机当前浏览页面的用户究竟有哪些特征，然后才能匹配到资源库中相应的广告。这些标签系统的设计必须经过专家对其准确性的实验验证，用户画像的召回率必须通过统计规律来确定。
　　
　　3.4
　　树立健康正确的技术应用观
　　人工智能给营销传播带来的新可能固然令人欣慰，但我们也要避免智能化过程中出现的盲目迷信、依赖技术、利用技术手段进行恶性竞争等负面现象。 .
　　3.4.1 认知技术的局限性
　　以大数据为例，我们长期以来一直在讨论不盲目追求大数据技术、夸大数据有效性的问题。
　　一方面，海量数据的积累和利用是一个渐进的过程。大数据不是灵丹妙药。相反，小数据也值得深入挖掘。即使有谷歌、苹果、亚马逊等海量数据，也不是每个人都直接分析海量数据，小数据的处理占很大比例。因此，对于广大营销传播从业者来说，首先要注重对现有数据的挖掘和精耕细作。只有掌握了小数据，才能逐渐积累操作大数据的经验。
　　另一方面，在数据的应用上，必须用辩证的眼光去审视和对待。大数据和人工智能技术确实催生了RTB广告板块，可以在毫秒内响应消费者行为，实现精准广告投放。但是，如果所有的预算都投入到这样的框架中，就会导致品牌建设的长期性相对不足。要充分表征消费者，仅依靠数据是不够的。需要更多的定性研究来补充消费者。深刻的洞察力。
　　
　　3.4.2 注意数据安全和数据造假
　　对于利用技术进行不良竞争，数据安全和数据造假问题已成为业内众所周知的事实。
　　在泡沫造成的虚假繁荣破灭之前，在广告商、雇主和用户的信任崩溃之前，在整个互联网营销生态系统遭到破坏之前，我们必须开始面对互联网数据欺诈日益增多的趋势。
　　在数据安全方面，今年也有两个典型案例。由于泄露用户信息和隐私，扎克伯格被要求在美国国会作证；因为“国内用户对隐私信息不敏感”的说法，李彦宏引发了新一轮舆论。
　　“数力”的发展能否一波三折，迎来真正智能化的那一天，我们无比期待。
　　
　　来源 | 《现代传播》2019-01 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是无人化采集三是智能采集)
　　一是人工采集,二是智能采集,三是无人化采集。人工采集就是去找有上网习惯的大企业，送样品给他们，让他们采集；第二种就是自己写爬虫采集，这个难度大了，当然，这是未来的发展趋势；第三种无人化采集也需要一个老的电子商务平台去帮你采集商品信息，供你参考或者辅助。总而言之，三种方式都有机会，看各人的资源了。
　　采集某宝上某一品类的店铺信息，批量采集商品信息，把店铺信息导入excel表格，然后按需求排序。公司不大，请不起大的程序员。
　　对于老板来说，人工采集最实惠，像服装，箱包这类行业，就不必请专门的专业人员了，某宝上的每个店铺都可以采集，就跟一样，而网络上的店，对于销量好的大量商品，都需要店主开通店铺，注册店铺，发布大量商品，才有人气和访客。就我知道的而言，有一个庞大的商家大联盟，会有众多企业，组织团购，某宝上的销量好的产品，都会降价销售，然后当有客户在上搜索相关的产品时，首先联想到的必然是某宝产品，所以，某宝上有销量好的产品，不必发放地推去拉客户。
　　对于用户而言，一般商家利用各种手段，注册某宝店铺，开通店铺，或者其他各种方式，强制用户注册某宝店铺，也是推广方式之一，个人见解。而对于提高产品销量有一定的作用，前提是，产品不被明显山寨，盗版，不涉及黄色，违禁，版权等。回到上面的话题，某宝最多就只能走这么多流程，所以需要，也必须做大。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(esp8266基本没什么技术门槛，你知道几个？)
　　一是人工采集,二是智能采集。人工采集太复杂了，有些链接还要做https限制。智能采集算法采集速度快，但是人工也要人工进行标记才能正确采集。如果找个好的工具，使用他内置的采集原理，也可以做到以假乱真。要是硬件可以无线连接，那就更加方便了，就像真的那样了。
　　esp8266基本没什么技术门槛
　　如果你觉得这些网站上的数据，去掉特殊手段做不到100%采集到，最好用爬虫爬取，否则最好用一些别的工具。
　　首先确定一下你是采集原始的链接还是实时的数据。
　　有兴趣试试基于科大讯飞的转文字引擎技术实现的商用新闻客户端——讯飞新闻客户端
　　我想知道问这个问题是干嘛的
　　可以这样
　　我很好奇，如果采集转换的速度没问题，那软件的人工或者机器比较麻烦啊。
　　记住网站密码，
　　谢邀可以采用requests框架，这是很多不同的开源项目的基础框架。可以用原始的urlencoder。
　　urlencoder！
　　或许可以通过创造器来实现？本人就是使用此方法实现一个基于voip的web浏览器
　　我也是使用此工具进行采集的，网站会存在网址，采集信息记忆在voip中了，直接调用voip链接就可以了。
　　动态构建网络网络本身也就是basebusinessinformation（是一个主题工厂）。构建一个webworker的app都没问题。比如新浪微博和人人等网站都是这么做的。当然，我对此很谨慎，我这边有点担心正则会泄露隐私（也可能是我真的不小心改了_(:з」∠)_。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集互联网企业大多数用)
　　一是人工采集,二是智能采集,互联网企业大多数用的这个
　　像百度识图，google识图，就是通过机器来采集各网站的图片，
　　ikuku这个网站提供了各网站的免费图片服务。国内的话很多可以考虑。
　　首先准确定位你要采集的网站，然后在采集，在根据自己的一些要求做美化加工，
　　人工采集，如果是人工不靠谱，
　　ai智能采集图片百度识图人工采集图片谷歌识图
　　有ai图片采集的公司，用的都是科大讯飞，支持免费试用，
　　我了解到这里
　　图虫网有人工采集，
　　大众点评
　　有公司在做图片采集技术，
　　你可以试试看，你可以百度查下，
　　人工是行不通的，成本太高。用网络爬虫技术应该可以。
　　清华大学的刘峰教授研究开发了nowrithmetroker，是一款专门用于时尚、服装、珠宝、酒店等领域的eos采集器，提供多种类型的采集方案，有web版，客户端，移动端，和电视端，支持多抓取。
　　目前市面上还没有一款百度识图之类的软件能够完美抓取图片，第一抓取率不高第二一张图片可能要放上多次去进行匹配，完全的自然搜索还是很麻烦的，而且图片质量也不高。给你推荐一款公众号easyjpf-ai，能够解决以上问题， 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工智能与大数据审计的概念（一）的定义)
　　一、人工智能与大数据审计的概念
　　（一）人工智能的概念。
　　人工智能是研究和开发用于模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的技术科学。它是计算机科学的一个分支，包括机器人学、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，使用人工智能的目标是使机器能够完成通常需要人类智能才能完成的复杂任务。
　　（二）大数据的概念。
　　什么是大数据？位于美国康涅狄格州的美国给出了这样的定义，大数据需要一种新的处理模式，具有更强的决策能力、洞察力和发现能力以及流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。. 麦肯锡全球研究院给出的定义是：在采集、存储、管理和分析方面大大超过传统数据库软件工具能力的大规模数据采集。简单地说，大数据是一种信息资产，是一个庞大的数据集合。它具有四大特点：数据规模海量、数据流转速度快、数据类型多样、价值密度低。就审计工作而言，大数据是指采集、生成、或与被审计对象相关的开展审计工作。根据数据来源的不同，可以分为被审计单位的数据、审计本身形成的数据和土地、海关、公安等外部数据。
　　（三）大数据审计的定义。
　　到目前为止，大数据审计还没有明确的概念。2014年10月，《国务院关于加强审计工作的意见》提出，推动有关部门、金融机构、国有企事业单位、审计机构信息共享，提高数据集中度，构建全国审计数据体系。 . 探索大数据技术在审计实践中的应用，提高数据综合利用能力，提高利用信息技术查问题、评价判断、宏观分析的能力。这是国家首次将大数据审计列为审计信息化工作重点。在此基础上，我们可以将大数据审计定义为：在大数据环境中，
　　二、人工智能在审计工作中的意义
　　人工智能随着大数据的发展而发展。一方面，人工智能离不开大数据的支持。例如，可以分析所售产品的种类、数量、交货时间、交货地点等因素，实现产品集中整合。一、实时配送，大大节省产品库存和配送成本；另一方面，人工智能也推动了大数据技术的发展。例如，它可以分析客户最近浏览的产品，并为客户推荐目标产品。
　　在审计工作中使用人工智能，或者说审计智能，是将大数据概念和技术应用到审计工作中，通过使用通用的、高度成熟的数据采集技术、数据处理技术、数据分析技术、数据挖掘技术、审计判断技术以审计模板的形式固定，形成以审计模板为核心的审计软件。审核员可以通过单击按钮并输入必要条件来开始审核技术。审计智能的基础是大数据，核心是人工智能。审计情报将大大减少审计项目的时间、地点等因素的制约，将颠覆传统的审计组织模式，引领审计工作新的发展和改革。主要体现在：
　　（一）智能审计有利于实现全面审计。
　　当前，审计工作受审计时间、人力资源等因素的影响。审核组经常采用重点抽查。重点抽查仅限于“整体>样本”，可能漏掉重大问题。借助人工智能，审计软件可以夜以继日、不知疲倦地工作，使审计工作摆脱审计时间特别是人力资源的限制，真正实现全面审计。同时，人工智能还可以避免人为因素的影响，比如审计人员的误判，甚至是故意“放水”等疏漏，造成重大问题。
　　（二）审计智能有助于自动化审计工作。
　　使用人工智能，审计软件可以根据审计模板（本质上是审计人员设置的程序）自动进行数据采集、数据整理、数据分析，甚至可以纠正被审计单位的日常问题，检查舞弊。同时，利用深度学习技术，还可以对被审计单位新出现的普遍性和趋势性异常问题进行自动搜索、识别、归纳和总结，自动形成便携的“傻瓜式”审计模板，其他审计团队使用。模板，可以自动审计这类问题。
　　（三）智能审核将大大减少审前知识储备。
　　随着经济的发展，社会分工会越来越细化，同时，法律法规的完善也意味着其内容会更加丰富多样。为了更好地履行职责，作为“经济守夜人”的审计师需要学习越来越多的法律法规知识和行业背景知识。为此，传统审计模式下的审计师在审计前阶段不得不花费大量时间研究相关法律法规和行业背景。利用人工智能，计算机可以实时更新现行法律体系，自动搜索行业背景和专业知识，不会出现混淆、不准确、无法记忆，也不会出现疏忽，
　　（四）智能审计将大大解放审计人员。
　　智能审计不仅可以缩短审计工作所需的时间，还可以将审计人员从繁琐重复的简单劳动中解放出来。比如在传统的审计模式下，审计一家银行的审计组一般需要派七到八名审计员到采集，整理电子数据。使用人工智能后，工作可以由审计软件自动完成。因此，审计情报相当于增加审计权力。这样，审计人员可以进一步发挥主观能动性，聚焦审计软件难以完成的重大问题，如查处重大违纪违法行为，从制度机制角度分析问题产生的原因。 ，并在更高层次和更广范围内。,
　　三、构建大数据审计平台的关键技术
　　建设大数据审计平台是一个比较复杂的系统工程，包括网络、数据库、审计平台软件等技术项目。通过总结总结审计方法和审计经验，以及技术项目与审计模板的融合形成的审计模板。从技术角度看，大数据审计平台的建设以大数据为基础，主要依托审计自动化、深度学习、网络蜘蛛三大技术。其中，审计自动化是基础，深度学习和网络蜘蛛是审计自动化技术的延伸。和扩张。
　　（一） 审计自动化。
　　审计自动化是指审计软件，在没有审计员干预或较少干预的情况下，按照审计模板设置的审计程序，通过数据采集和数据整理自动化、数据分析和数据挖掘自动化，以及审计问题调查和处理 自动化实现审计目标的过程。审计自动化的关键是审计程序的设置（或审计模板的固化）。其工作原理如图1所示：
　　数据采集和数据排序自动化
　　数据分析和数据挖掘自动化
　　审计追踪
　　自动化审计问题排查处理
　　审计问题
　　图1 审计自动化的工作原理
　　1、数据采集和数据排序自动化。该技术基于对被审计单位的大部分信息系统（如现有数据库类型、数据结构等）的了解，根据审计标准数据接口的要求，采用传统的数据采集整理技术进一步进行。总结总结，最后形成数据采集整理模板。每次设定数据采集周期（如一个季度采集一次或半年采集一次），审计软件会自动接收相关单位的原创数据形成审计标准数据，并保存到指定的数据库中。虽然成型模板的工作量比较大，但成型后可连续使用；同时，利用这项技术，审计软件通常会自动完成数据采集并进行整理，避免原创数据提供缓慢和中间数据形成晚。问题。
　　2. 数据分析和数据挖掘自动化。数据分析和数据挖掘是审计自动化的核心，其目的是获取审计线索。在传统的审计模式下，数据分析和数据挖掘依赖审计人员手动进行分析。分析的结果很大程度上取决于审计师的业务能力。分析技术强，业务能力强，获取线索多，质量高；相反，线索少，质量差。目前，国家审计署很少有既懂数据分析挖掘技术又懂审计业务的两栖人才。了解审计业务的数据分析技术往往不是很好，反之亦然。数据分析和数据挖掘的自动化是将成熟有效的数据分析方法和数据挖掘技术以分析模板的形式固定下来。对于审计人员来说，具体的分析方法类似于一个“黑匣子”——你可以在不知道具体分析过程的情况下使用它。数据分析和数据挖掘自动化技术的本质是将审核员的成功经验和专业知识以分析模板的形式透明无阻碍地分享给其他审核员，达到降低技术依赖和工作强度的目的。
　　3. 审计问题的自动化调查和处理。审计问题排查自动化基于数据分析和数据挖掘自动化，根据审计判断模板设定的程序和条件，判断分析中发现的审计线索是否符合现行法律法规，直接获得审计问题的技术。从本质上讲，审计问题调查自动化技术是数据分析和数据挖掘自动化的升级。同是：模板是核心，模板的好坏在很大程度上决定了审计软件能否尽可能多地发现被审计实体的问题，并决定发现的问题是否“真正违反现行法律”和规定”；不同 是的，自动化审计问题排查处理获取审计问题，进一步减少了审计人员的直接参与，但对人工智能也有更高的要求，要求审计软件具有人为判断，而不仅仅是按照预先设定的程序。某些操作。
　　4. 审核模板。审计模板是审计自动化的核心。模板的质量是审计自动化成功的关键。模板的质量包括内容质量和技术质量。内容质量是指模板内容（即设定的程序）符合相关审计要求、审计程序和法律法规，其质量依赖于优秀审计师对自身审计经验的总结和总结。技术质量有四个指标：通用性、稳定性、可移植性和可扩展性。通用性是指审计模板应用的广泛性，是适用于几种类型的审计情况还是一种或几种特定情况；稳定性是指审计模板对审计环境的适应性，即使审计环境发生微小变化。正常工作；可移植性是指对某类审计模板进行适当的修改（或审计软件的自动修改），形成新的审计模板；可扩展性是指审计模板的兼容性，新增模板和删除模板简单方便，模板的增减不影响正常工作。一般通用性强、稳定性好、可移植性高、可扩展性大的模板是技术质量好的模板。但是，内容质量是模板质量的基础。只有合格和不合格两个指标。如果内容质量存在偏差，则技术质量最好的模板将被视为不合格模板。
　　（二）深度学习技术。
　　深度学习的概念起源于人工神经网络的研究。它是由 Hinton 等人提出的。2006年，专门研究计算机如何模拟或实现人类学习行为以获取新知识或技能并重组现有知识或技能。知识结构使其能够不断提高自身的绩效。深度学习是一种基于数据特征学习的机器学习方法。它结合低级特征，形成更抽象的高级表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
　　1. 深度学习简介。深度学习也称为深度结构学习、分层学习或深度机器学习。它是算法的集合，是机器学习的一个分支。它是使用各种机器学习算法来解决多层神经网络上的图像和文本等各种问题的算法集合。如果有纸质会议纪要“关于银行向某公司贷款”，计算机应写出会议纪要的摘要（即主要内容）。第一层神经网络扫描获取会议记录图片；第二层神经网络识别图片上的符号（即文字、图像、表格等），将纸质会议记录的图片内容转换为计算机本身可识别的文字、图像、表格；
　　2.文字识别技术。在讨论深度学习在审计工作中的应用之前，让我先解释一下单词识别技术。计算机表示文本和图像的方式是不同的。当我们输入文本时，计算机使用它可以识别的二进制代码。因此，在计算机中，每一个字都是二进制编码的，但是当它显示在屏幕上时，计算机使用的是点阵。技术将二进制代码转换为我们人眼看到的单词。但是图像的表示是不同的。计算机首先将图像分解成小像素，然后每个像素用二进制代码表示。无论是英文代表的字母文字，还是汉字代表的笔画文字，每个字符（或字母）本质上都是一幅图画。
　　因此，文本识别技术实际上是一个将像素转换为二进制的过程。识别时，首先由计算机通过扫描或相机获取图片；其次，根据图片的像素规则（例如，有文字的地方是黑色，文字是白色或灰色等），将图片分成一个或几个分量。由许多像素组成的小图像；再次，计算机利用图片文字匹配库，结合每张图片的特点（如字母A有尖点，字母P有圆圈，汉字“十”为两条垂直交叉线等） , 将每个图像识别为文本并用二进制代码表示。至此，计算机完成文字识别。但是，在实际工作中，字符识别要复杂得多。例如，简单的“十”字用行书书写，有的用草书书写，有的用草书书写。哪怕是同一个人，有时候写的大一些，有时候写的小一些。因此，在图文匹配库中，一个文本往往对应多个图像。同时，由于文字书写不规则，计算机在识别文字时需要使用模糊匹配技术，即寻找最相似的图像等。
　　3.深度学习技术。深度学习技术在审计工作中的运用主要包括两个方面。一种是计算机根据识别的文本做出一定的判断。仍以“关于某银行向某公司贷款”的会议纪要为例，计算机识别出纸质版会议纪要后，根据参会者的权重、发言内容等进行判断。 ，贷款的发放是通过集体决策或个人决策违规的判断作出的。其中，可以根据会议记录中与会人员的方式和顺序来判断发言者的权重。例如，参加者比在场者好，前面的人比后面的人好；演讲内容可从内容是否含有“同意”、“不同意”或“不同意”、“保留意见”等关键词语言来判断。在这个例子中，如果大多数人的发言中收录“不同意”和“保留意见”等关键词，则属于非法决定。当然，生成一个好的审计判断模板，远非判断上述关键词是否收录在演讲中，核心还是要尽可能模拟审计师的审计判断过程。模拟程度越高，模板内容的质量就越好。好的。和其他关键词 语言来判断。在这个例子中，如果大多数人的发言中收录“不同意”和“保留意见”等关键词，则属于非法决定。当然，生成一个好的审计判断模板，远非判断上述关键词是否收录在演讲中，核心还是要尽可能模拟审计师的审计判断过程。模拟程度越高，模板内容的质量就越好。好的。和其他关键词 语言来判断。在这个例子中，如果大多数人的发言中收录“不同意”和“保留意见”等关键词，则属于非法决定。当然，生成一个好的审计判断模板，远非判断上述关键词是否收录在演讲中，核心还是要尽可能模拟审计师的审计判断过程。模拟程度越高，模板内容的质量就越好。好的。但核心仍然是尽可能模拟审计师的审计判断过程。模拟程度越高，模板内容的质量就越好。好的。但核心仍然是尽可能模拟审计师的审计判断过程。模拟程度越高，模板内容的质量就越好。好的。
　　二是自动生成审计模板。该技术是软件根据设定的程序自动分析数据，无需审计人员参与。如果发现新情况、新问题，会提示审计人员是否需要注意异常，分析过程是否需要生成模板或修改原创模板。介绍自动生成新模板，以“近两年医疗代表在全国范围内注册企业，向药企开具大量咨询费和服务费发票”为例。首先，电脑统计各个公司的注册数量（如公司类型、注册地址、注册金额等）。) 每年根据全国工商数据，判断注册数量是否突然大幅增加。假设增长率设定为50%，超过50%可以看作是突然的大幅增长。二是判断公司是否异常。在公司注册方面，可以通过一个特定的关键词（如公司注册地址、股东身份证号码、经办人员身份证号码、预留电话号码等）对公司数量进行分类统计。如果同一个身份证号（或者同一个预留电话号码） 如果注册公司数量多，就会出现公司批量注册的情况。在取消方面，可以将某个区域作为关键字，可以对存在时间为一定时间（如一年、两年等）的公司进行分类统计。如果此类公司大量存在，一些人会为了避免特定事项而注册（或注销）公司。第三，以上述异常公司的名称为关键词，在税系统数据中计算出此类公司开具发票的总金额。同时，对收录特定关键词（如医药、酒店等）的发票对应金额进行分类统计。“药品”金额占发票总金额的60%以上，可以确定为：这些企业主要向药企开具发票，涉及企业数量、药企数量、和发票金额。电脑得到结果后，提示：是否关注此事；如果审核员确认需要注意，会进一步提示：是否需要生成新的审核模板；如果审计师确认需要生成，计算机会按照上面分析的SQL语句自动生成审计分析模板。
　　（三）网络蜘蛛。本质上，互联网是一个分布式的、开放的、海量的大数据平台。其中，分布式是指互联网信息存储在多个服务器（即数据库）中；开放性是指互联网提供的服务是公开透明的，用户不需要任何权限，也不需要知道服务器地址，就可以免费获取大部分信息；海量是指互联网提供的信息量非常大，用户可以使用任意关键字通过搜索引擎，获取数万甚至数百万条信息。
　　网络蜘蛛是网络蜘蛛。如果互联网是蜘蛛网，那么网络蜘蛛就是在网上爬行的蜘蛛。网络蜘蛛通过网页的链接地址寻找网页。从某个页面开始，读取该网页的内容，找到该网页中的其他链接地址，然后利用这些链接地址查找下一个网页，如此循环往复。继续直到这个网站的所有网页都被抓取完毕。除了抓取网页，网络蜘蛛还可以对网络信息内容进行深度分析，形成每条信息的关键词和摘要。当用户使用关键词进行搜索时，网络蜘蛛会根据摘要过滤出相关信息，将用户最需要的信息放在首位。审计工作利用网络蜘蛛利用互联网信息，
　　1、建立和更新审计对象的行业背景数据库和专业知识库。行业背景是指这个行业的具体工作，以及这个行业所涉及的部门、人员、产品、市场。比如财务审计。金融业可以分为三大类：银行、证券和保险。其中，银行可分为中央银行、政策性银行和大型商业银行。在此之下，各家银行还可以标注其职能、职责、发展定位等。 在国家金融政策领域，可以根据时间和金融政策类型（即货币政策、利率政策和汇率政策）。网络蜘蛛还可以建立行业专业知识库，如主营业务包括资产业务、负债业务、中间业务、国际业务等，其中资产业务包括信用贷款、抵押贷款、担保贷款、贷款证券化等。建立行业背景数据库和专业知识库，审计人员在对某家银行进行审计时，可以利用它了解相关的行业背景和行业专业知识。与此同时，网络蜘蛛不断在互联网上搜索并更新相关内容。贷款证券化等。建立行业背景数据库和专业知识库后，审计人员在对某家银行进行审计时，可以利用它了解相关的行业背景和行业专业知识。与此同时，网络蜘蛛不断在互联网上搜索并更新相关内容。贷款证券化等。建立行业背景数据库和专业知识库后，审计人员在对某家银行进行审计时，可以利用它了解相关的行业背景和行业专业知识。与此同时，网络蜘蛛不断在互联网上搜索并更新相关内容。
　　2. 提供审计线索或核实审计情况。由于其强大的搜索功能，网络蜘蛛可以方便地进行预审和中审阶段的审计工作。比如某省的生态环保审计，在预审阶段，审计人员可以通过网络蜘蛛搜索自己想要的信息。审核员如要查找本省生态环境重大破坏案例，可在搜索栏中输入关键词“某省&生态环境&损害”，搜索与生态环境破坏相关的信息。为了进一步提高搜索命中率，还可以将关键词修改为“某省&废水|土壤|河流|空气&污染|损害|”。
　　在审核阶段，审计人员可以通过网络蜘蛛验证某些特定信息。如果审计人员需要验证“张三”是否为县政府公职人员，可以在搜索栏中输入关键词“某县&张三”进行搜索。，结合张三的年龄等信息，基本可以确定张三是否是县里的公职人员。再比如，如果审计人员怀疑某公司在自然保护区从事房地产开发，则可以使用关键字“公司&自然保护区名称&项目”进行搜索。如果互联网提供了与自然保护区项目相关的网页，则表明该事项基本属实。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(杭州众多银行系统通过人工采集,二是智能采集的)
　　一是人工采集,二是智能采集。我用datav来采集每天的数据。也已经有十多万行数据了。主要通过api来完成。你可以参考一下我的博客。
　　-data-retrival.html
　　杭州众多银行系统每年都会进行相当程度的采集，收集类型较为多样，以人工采集为主，
　　人工的容易出错
　　最简单的肯定是excel，但建议最好从精到粗，一层一层拆开过滤。其次是各种现成的框架，比如join、tableau,如果要自己实现的话很容易变成开发商“自己动手丰衣足食”，而不是互相搞定。再有就是各种脚本语言，比如shell、python、java等等。至于统计方面，建议选用ab、pdf系统，可以根据excel数据不同的粒度分别集成在不同的系统里，各个统计脚本和统计模块无缝的对接，应用相当便利。
　　以前做过某商行的一个分行机构用户行为分析业务支撑系统，用到的技术主要有spark和es。目前这块已经做到业务数据可视化，报表可视化的程度。如果要简单的达到数据可视化目的，可以用spark或es之类的；要精准到每一笔行为，就比较麻烦了，一般都是用一些sql的lambda，按粒度有长有短，如果楼主是行内行外不同类型的业务估计就是重复做eval，然后再集成一下es之类的，看数据源，一般在分行内设置一个用户端的lazadaapi就可以实现sql取数。最后，有时间可以去给个简单的ppt，里面包含这方面的内容。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工不定时定点采集,采集率的提高也可以在线更新)
　　一是人工采集,二是智能采集。人工采集的话麻烦：人工不定时定点采集,采集率低。智能采集的话成本会大大降低,并且采集率的提高也更快,都可以在线更新的。可以推荐一下“极速采集”，也就是按时间来定义的。
　　刷新率15，电脑端常用软件就是qq采集器，人工采集，然后按时间段分词云。
　　用ocr导入word2vec直接有一些字是不会变的但还是能读懂那些词是什么意思的
　　其实是可以从互联网上采集来的比如像小说、图片、文章（但还是可能会有错别字）从网站上采集到手机端进行批量采集，
　　有：百度地图→google地图→谷歌地图=其他国内的：人人网，豆瓣，
　　adobeextractapp2.0:adobeextractapp2.0帮助应用程序开发人员或者是苹果的开发者很好用
　　之前在appstore见到过一个叫「智慧森林」的应用。从互联网抓取有价值的信息，然后编辑整理。
　　这个不是能免费的么，
　　腾讯allo、wechat和qq，
　　python不是可以，具体可以看我的github项目。
　　webqq-关注了56829874 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集呢我看别人写的什么采集器)
　　一是人工采集,二是智能采集,为什么说智能采集呢,我看别人写的什么采集器很多,像e采、金山云采、爬虫王、软件虫、天天采等，可是我觉得他们这些都太难用，金山云采还支持windows和linux，真的想装一个又能采集、可以查询库存、又能填表、订单还可以实时更新，真是一个不用翻墙也能应付多种安卓和ios的应用。
　　第一是url,可以购买一个,或者租用(1000元)第二是一些高端点的采集软件(更高端的我也没用过)
　　采取代理ip,找量大的店家,几十元一年起,带pc端网页
　　百度文库，豆丁网，是大学生必用的收藏好物吧。
　　请认真搜索下知乎。
　　首先，非技术类的活免费拿到的主要是电子版的刊物，例如期刊、报纸、杂志等。去厂家定制刊号，比如江苏省大学生文学创新创业大赛、江苏省大学生创业大赛等。再一个，去的时候主要是看找中介和万能的。我认识一个月入3k的大学生，他是学校招生组招生的，找到相应的报刊定点报刊印刷厂家，书号全免费给，书价一般几元就可以了。可以自己去联系下那个学校，会有相应的学生助理和学生老师的联系方式的。
　　起点中文网一万字八毛；凤凰网同人小说一万字八块；耳边塞条鱼卖个一块多。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(,api几乎0接入方便实时同步获取)
　　一是人工采集,二是智能采集,目前能够做到采集保留质量的有一些公司,比如,api几乎0开发门槛,接入方便实时同步获取网站数据,最近推出的大格子,可保留全网页质量以及蜘蛛抓取频次,弥补了1个人工和10个api要双轮抓取的巨大失真,还有一些公司目前只会api,但是不保留页面质量,最近推出的德勤知识机器人也是只看不爬的。
　　这个得看你所爬的页面的内容类型了，如果是小企业网站，动辄上万的公司网站，动辄几十人的团队，需要做的工作就多了，比如前期的三方链接、前期规划、竞争对手分析、用户习惯分析、爬虫稳定性、规则编写等等等等，这个问题太泛了，
　　经验指导人类，学术训练人工智能，认知与行为模式训练人工智能.深度学习原则，
　　我主要看负载效率、吞吐量、以及提供的服务。前端代码，爬虫算法，采集组件，api服务等等。
　　经济效益，环境稳定，人员配置，在我看来每一点都很重要。
　　不知道你需要爬哪里的数据，如果爬小站，请用爬虫框架来抓，如果爬b站等大站，那么你需要做的事情就多了，首先保证同一ip不同地址不会同时被爬到，然后一人可以爬许多小站，请问你考虑过是否同时被多个大站爬过然后再抓取吗。最后，你要确定你的爬虫框架是否兼容多种目标站，看看代码实现是否支持swiper，html5自动解析如果你还要自己写爬虫，估计你得考虑编写了复杂网站需要多个爬虫。
　　要考虑的事情就多了，比如分页爬，每隔多少byte抓，全页抓，会不会下载链接重复，是否有登录考虑，抓的站数量是否能够覆盖某站大站的总负载，github上面一堆的爬虫模块，你可以看看看他们实现都支持哪些功能。你还得考虑怎么传输数据，是直接自定义post还是getmethod。要不要postindex，是不是正则匹配数据等等，还有如果有安全问题，method损害，等等很多问题。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工智能采集,二是个不错的选择。。)
　　一是人工采集,二是智能采集。前者大家都会,自己去百度搜一下比我说清楚。后者比较复杂,包括爬虫的技术有时也需要请教别人,我也帮不上你。
　　公众号定时群发的消息是从哪来的，应该是你关注他的时候他群发出去，如果你也加入他公众号（qq群、微信群），是不是就可以一起发出去。
　　可以试试小采女，人工智能高科技，不要在乎价格，用心经营才有价值，祝好。
　　我觉得微信公众号的搜索引擎什么的是个不错的选择。
　　很简单，
　　我做有妖气的时候，大多数都是用的百度，不过偶尔也会用了搜狗。
　　不知道，毕竟我还在写。
　　看你做什么类型的网站了，全类型的要主流站就得这样了，比如：小说站点，
　　自己尝试一下
　　用的什么技术？在哪有什么环境做的
　　可以用爬虫爬一下。
　　爬虫
　　比较直接的方法不是寻找答案，而是在问题问出来之前就自己去尝试、摸索自己，而不是等待他人的回答。
　　我家里挂着msra的一块屏幕，昨天家里新装了一块移动4g网卡，刚刚拿出来玩，程序里的数据全部也都刷出来了。不像以前拿到机器什么也看不了的样子，挺方便。
　　就用你自己用得到的搜索引擎吧，很多时候用惯什么搜索引擎其他搜索引擎就可以进行大量搜索，像新浪爱问百度谷歌。或者就直接搜索关键词，看看别人都是怎么搜的。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集.ai采集短路径介绍)
　　一是人工采集,二是智能采集.ai采集是基于机器学习来寻找最短路径。首先基于爬虫知识点的自然语言寻找最佳短路径，
　　可以先看一下比如scrapy或者pythonweb开发的flask这两个都提供了api，基本上的网站都能模拟或者让爬虫采集到如果你有兴趣，
　　scrapy
　　不用，网站站内有反爬虫机制。
　　模拟http请求参数验证。能模拟到的都是可以爬到的。
　　模拟正则引擎（requests\scrapy\lxml）抓取
　　正则匹配
　　有的网站可以爬到数据之后用java或者python可以做点啥。
　　是python或者java
　　用java等框架实现吧，想象以下大网站你从后门直接发数据，
　　可以用python写。可以在自己网站抓测到验证码。
　　tor，urllib，
　　根据你所要爬取的网站，从网上爬取验证码，配置对应的网站比如12306验证码解码，好好研究一下，
　　这个是可以做到的，我网站以前用的就是python，用了一段时间发现根本不行，爬到最后得到一些不是图片的东西，而且很难找到那个页面。随后换了tor，cookielib，webpage等，也用过其他的。这个真的要爬取到你需要爬取的网站后，那你也要写一个tor,cookielib，要跟自己所爬取网站结合才能好用，还有bs5等，以及一些小的技巧和解决方案。推荐python5，可以爬取到自己所要爬取网站的验证码和一些图片，很好用。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(,智能采集相结合的几种方式检测方法！)
　　一是人工采集,二是智能采集相结合。前者太难,而且没法实时性;后者就是经验积累。一方面是在测试系统和业务上,积累一些相关人员的经验;另一方面是,对于需要下载数据的其他人员,如机器人研发团队,智能采集就提供一些额外的帮助,多用通用的方式去检测。比如,有一个比较有趣的案例是,最初公司有数据,是用csv的方式保存,但是很多同事都是用ie浏览器开cookie保存的。
　　后来发现ie的cookie经常会下载一些东西,不仅是购物,还有一些经常需要通过cookie来完成操作的。之后就干脆一个网页一个http请求,遇到一个,读取一个。再比如,网站的商品的多种展示,分页,屏蔽,会员权限等等功能。人是固定成本,网站是变动成本,与其有个很大的差距。
　　谢邀。一般来说，大网站通过买广告做，很多大企业有金主砸钱。小网站通过seo做。
　　量大，提高用户体验。看数据有很多种来源，比如你做到大的网站去看，又或者自己用户的使用情况去看。其实当很多访客看到你网站的时候，你的网站才算一个小网站了。所以如果你能尽量准确。能不通过网络爬虫可以抓取到的源文件就尽量不要通过别人去抓取。这是一点，另外一个就是广告效应。
　　如果你采集到了文章不代表有了流量，即使你的网站是免费的，可以通过产品或者服务来盈利的产品，将文章传递出去，只是走了提高文章被访问次数。如果不用产品或者服务，大网站除了搜索有权重外，也没有关键词权重，所以传递出去就没啥用了。我在另一个问题里回答过，总结下，互联网上80%的网站，主要是使用seo的，剩下20%是网站积累起来，或者通过一系列策略促进消费。
　　但是只要到了b2b或者b2c这一块，他们很多关键词就要钱的，这也是他们在做b2b，b2c的原因之一。这是相当常见的情况。当然你先搞清楚网站没流量的原因吧。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工智能-智能创意平台架构成长之路(一)--长篇开篇)
　　人工智能-智能创意平台架构的成长路径（一)--长篇开篇
　　人工智能-智能创意平台架构的成长之路（二)--大数据架构篇
　　人工智能-智能创意平台架构成长之路（三)--机器学习算法工程服务
　　人工智能-智能创意平台架构的成长路径（四)-七彩横幅图生成与解密第1部分（对比阿里鲁班的设计）
　　人工智能-智能创意平台架构的成长路径（一)--长文开头，继续第一篇。
　　（这是第二篇大数据架构文章，成长之路序列将收录多篇文章。作为这个平台的架构和技术经理，我将全面描述悲伤的迭代路径以及中间遇到的问题和解决方案.)
　　声明：文章不涉及泄露公司内部技术信息。所涉及的图片都是重新绘制的简单架构图，主要通过架构的演进，讲述技术共享的迭代路径和过程，进行技术交流和探索。
　　第二轮迭代完成后，在第三轮迭代中，我们开始分析平台的数据。这里我们以工作台的数据分析为例，说明平台如何利用大数据进行数据分析。
　　
　　在工作台中，需要进行数据分析，比如平台合成的banner图被用户点击的次数，banner图合成后用户下载的数据，PV/UV情况在工作台上。
　　在这一轮设计中，我们直接使用的大数据方案一开始并没有使用关系数据来做这样的数据分析和统计。架构方案如下。我们选择了 Druid 进行数据存储，OLAP 进行数据分析，Druid.io（以下简称 Druid）是一个用于海量数据的 OLAP 存储系统，用于实时查询和分析。 Druid 的四个关键特性总结如下：
　　1），亚秒级OLAP查询分析，Druid使用列存储、倒排索引、位图索引等关键技术，可以完成子级海量数据的过滤、聚合和多维分析-第二级。操作。
　　2），实时流式数据分析，区别于传统分析数据库采用的批量导入数据分析方式。 Druid 提供实时流数据分析。 LSM(Long structure merge)-Tree结构使得Druid具有极高的实时写入性能；同时实现了亚秒级的实时数据可视化。
　　3），丰富的数据分析功能。针对不同的用户群体，Druid 提供了友好的可视化界面、类 SQL 的查询语言和 REST 查询界面
　　4），高可用和高扩展性。 Druid 采用分布式 SN（无共享）架构。管理节点可配置HA，工作节点功能单一，互不依赖。这些特性使得 Druid 集群在管理、容错、容灾、扩容等方面都非常简单。 .
　　德鲁伊的介绍请参考这个文章。
　　
　　1、页面上，我们使用采集插件做数据嵌入采集，数据采集通过data采集服务落入kafka。
　　2、我们在druid中设计了两张表，数据的粒度精确到分钟时间段，即有分钟表和小时表两个。分钟表数据量可能比较大，所以我们只会保留1个月内的分钟表数据，而小时表数据会长期保存。
　　3、 在kafka中，我们创建了两个消费组，一个用于小时消费处理，一个用于分钟消费处理。
　　
　　4、 在平台的设计中，每个banner图片都有一个唯一的bannerId和url。在数据聚合处理操作中，bannerId成为唯一标志，根据bannerId进行分钟级聚合和小时级处理。聚合过程。
<p>5、 Hive 也可以考虑用于小时级别的聚合处理。处理计划如下。由于分表中的数据会存储1个月，所以1个月内的查询其实就是直接查询分表，1小时表会查询月外的数据。所以这个方案虽然可能有数据采集延迟，但不会延迟长达一个月，所以可以由定时任务处理，定时任务可以在第二天处理前一天的数据。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(JEECMS.2应运而生版本更新内容如下版本下载地址下载)
　　随着当前媒体种类的增多，政府和企业每天发布的信息量越来越大，对信息的及时性要求也越来越高，需要快速完成信息发布时的发布。从审核到上线的一系列工作。目前，大部分单位仍依赖人工审核信息内容，效率、准确性、安全性均处于较低水平，逐渐不能满足当前信息发布的预期和要求。
　　为了解决以上问题，JEEcmsx1.2应运而生。本版本更新内容如下：
　　1、 新增内容智能审核系统：系统结合大数据和人工智能技术，对文字和图片中收录的政治、色情、暴力、恐怖主义、粗俗辱骂、恶意浇水等违禁内容进行智能分析。为网站信息发布提供了更强大的安全保障，在一定程度上起到了引导和控制舆论的作用；同时，使用智能审计检测内容，可以大大解放人工审计，降低运营成本。
　　
　　政治敏感文本检测
　　
　　政治敏感图片检测
　　
　　禁止检测暴力和恐怖主义
　　2、Optimization Smart Cloud采集系统：增加自定义可视化采集功能，利用web智能识别技术，在页面上直观的选择采集你想要的数据，实现所选择的就是你所得到的。放松采集。
　　
　　自定义你想要的网址采集
　　
　　所见即所得采集方法，操作更方便
　　3、内容模型及发布优化：调整了整个模型编辑和发布方式，优化用户体验，更易操作。
　　
　　更实用的内容模型字段编辑
　　4、修复几个已知问题
　　立即体验并了解最新功能
　　前台演示地址、后台演示地址、mysql数据库版本下载地址、大梦数据库版本下载地址 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集?那你一定要学python)
　　一是人工采集,二是智能采集?那你一定要学python,因为这个是最简单的。这样吧,可以先学python，网上资料也多一些，书籍呢？你有空再找吧，
　　python编程快速上手，还是选mathml吧，各类教程一大堆，
　　选择html4py吧，这是入门的利器。
　　看你入门情况，
　　记住，
　　python没了解过，html4不是python的东西，至于怎么入门，想看什么书，这就看你自己的经济情况了，如果你是想入门，不用知道那么多，先把html4学完，
　　入门可以用python，入门完了就可以转python，python比较好。
　　学html4很实用一些。很多公司都会有用，门槛低。
　　单单学sql基本编程可以完成还有就是可以使用看视频而且，学的好确实都很好，但是python不是这样的，
　　其实用哪个编程语言，关键看你是学来干嘛的，很多人一提起python就觉得很高大上。其实python很基础的东西都可以在excel里面写入，所以，只要会excel的word,excel,word.java,linux,web,数据库等都会可以进行二次开发。在你学会python基础语法之后就有很多可以用python做的东西。
　　只要自己有兴趣，都可以去学。学python最好去培训班，但是如果你真的有很多空闲时间就自己在家里学就可以了，开发目的不一样，培训班的目的是拿工资，你是为了自己开发。所以自己是否实际接触过，到底想做什么，都很重要。 查看全部

　　软件机器人与爬虫有什么区别呢？Python开发脚本开发
　　随着数字化转型逐渐受到各行各业的重视，解决数据采集采集、实现数据对接的各种技术和应用案例层出不穷。其中，软体机器人在各个行业应用广泛，一些问题也随之产生。比如可以采集获取数据，那么软件机器人和爬虫有什么区别呢？虽然软件机器人和爬虫没有太大的可比性，但大家将软件机器人和爬虫联系在一起也就不足为奇了。使用软件机器人展示功能时，为了方便，通常会设置软件机器人采集某网站具体信息的自动化工作流程，并生成表格来演示数据组织的快速高效自动化这个工作看起来很像爬虫的应用，但是原理却完全不同。这只是软件机器人应用的冰山一角。接下来，我们将详细介绍它们的区别。 一、定义了一个软件机器人，根据预先设定的程序模拟人类员工的操作模式，按照一定的规则自动执行大规模、可重复的任务，实现核心业务流程的自动化，包括登录系统和连接系统API，复制粘贴数据，读写数据库，抓取网页数据，填写系统表格，打开邮件和附件等，可以实现在电脑上的所有操作，如复制、粘贴、数据录入、网页导航、打开、关闭等，并可以按照一定的规则不断重复操作。爬虫的正式名称是data采集，通过编程实现，可以自动从网上采集获取数据。
　　获取数据的速度有时非常巨大，甚至达到千万级数据。 二、Using technology 软件机器人属于AI人工智能的范畴。通过设计过程，软件机器人被设计成模拟人类动作来执行任务。爬虫使用Python开发脚本，通过发送http请求获取cookies或直接注入网页获取数据。 三、Scenario-适用于企业各个部门的软件机器人。财务、人事、供应链、客户、销售和营销可广泛用于减少人工重复操作。在具体操作层面，可以打开邮件、下载附件、登录网站和系统、读取数据库、移动文件和文件夹、复制粘贴、写入表格数据、网页数据抓取、文档数据抓取、连接系统API，执行if和else判断，执行计算等。通过模仿人类的一系列动作，软件机器人可以完成多种业务场景。可以帮助财务部处理发票，帮助项目部审核合同，帮助人员录入新员工，融入整个供应链系统，实现订单管理自动化。也可以是24小时在线客服。在日常工作中，它可以帮助员工自动采集数据、整理表格，甚至处理邮件。总之，可以将企业中重复性低价值的工作委托给它，效率会大大提高，人力资源可以转移到价值更高的工作和决策上，这将有助于公司的生产力爆发式增长，创造更大的利益。
　　爬虫主要用于大数据采集，工作场景的局限性非常明显。如果使用不当，甚至适得其反，会给企业带来巨大的法律风险。 四、原理区别软件机器人像人一样工作，像人一样在系统UI上操作，点击鼠标，复制粘贴，打开文件或执行数据采集等等。因为它的核心是一个“模拟器”，它对系统施加的压力就像一个人对系统的正常操作，没有超负荷，所以可以说不会对系统造成任何影响。爬虫通常使用python语言编写脚本直接操作HTML，可以非常灵活和复杂（在正则表达式的帮助下几乎无所不能）。抓取网页数据的速度非常快，很容易被反爬虫机制识别。在应用中主要扮演数据采集的角色，使用接口或者暴力破解的方式解析网页内容获取信息。 采集效率高，会给后台造成巨大的负担，因此会被反爬虫机制禁止。 五、Compliance 软件机器人已经在银行、证券、保险、央企、国企、世界500强等各个领域投入使用，甚至国内外政府机构都在使用软件机器人来实现一个“智慧城市”。帮助企事业单位降本增效、改革升级。爬虫的合规性取决于具体情况。因为它们大多用于数据采集，爬虫所涉及的工作很容易侵犯个人隐私和企业数据安全，并且一直存在争议。而不当使用会直接造成法律风险甚至严重的法律后果。因此，从我们的分析中，我们可以清楚地看到，一个好的软件机器人产品比爬虫更智能、更通用、更安全、更高效、更商业化。同时，国内广泛使用的博威小帮软件机器人同时兼容网站和客户端软件，是爬虫无法比拟的。显然，爬虫属于过去，软件机器人创造未来。 查看全部