智能标签采集器
最新信息：5118智能原创介绍
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 163 次浏览 • 2020-09-04 06:30
5118 Smart 原创简介
许多Web编辑器，排名工人和网站管理员在制作内容时都使用简单的伪原创，希望获得更好的收录和排名，但是随着搜索引擎算法的升级，简单的伪原创工具可以很容易地被识别搜索引擎。
5118在对整个网络上数以千万计的网站进行分析之后，经过6个月的测试，测试了当前的主流搜索引擎，分析了所有伪原创降级网站的过程，最终找到了最佳情报[k8 ]方法。使用深度神经网络算法重构文章并减少文章的重复，不仅可以确保文章的可读性，而且一键生成的智能原创 文章可以用来绕过某些重复检测算法，使用此智能原创工具可以立即将采集的副本或文章转换为另一个原创 文章，并且具有针对搜索引擎和新引擎的相同AI 原创检测提示媒体。
5118在线智能原创工具的主要功能：
1、使用新一代的分词算法对文章进行分词，并将5118词汇与每天数百万个新词结合在一起，从而使每天的新词根识别尽快进入切分词汇。该工具结合了5118同义词库的自然优势，也是该工具的重要优势。
2、使用TensorFlow人工智能引擎分析文章，以确保在保持可读性的同时可以最大化原创的程度。
3、使用通过使用5118 60亿个单词数据库计算出的同义词替换单词数据库来生成原创 文章，而不会更改文章的语义。同时，每天导入当前的主流词库和输入法词库，并自动进行升级，以确保文章的新词能够尽可能多地找到替换词。
4、使用深度神经网络算法自动调整段落中单词的顺序并替换整个句子，并在智能化过程中使用了最新的RNN和LSTM算法。
插件下载和安装教程
1.插件下载
在5118官方帐户中响应“ smart 原创”以获取插件下载方法
5118官方帐户关注方法：微信ID：data5118或扫描QR码以关注
2.插件解压缩
3.将[5118 Smart 原创 .dll]放在下载的压缩包中的[优采云 采集器]安装目录下的Plugins文件夹中
如图所示：
4.将其余压缩包放在[优采云 采集器]安装根目录中
5.在优采云的根目录中打开[5118 Smart 原创配置工具]，输入API密钥并单击“测试”按钮，如果没有问题，则单击“保存”。
6.注意：如果不保存，则无法使用该插件
插件说明
注意：请在使用插件之前，根据安装指南安装插件
步骤1：打开优采云 采集器，单击[插件管理]，选择左侧的插件，选择[5118 Smart 原创]，在右侧框中输入采集的URL，然后单击“测试按钮”以检查插件是否正常
第2步：测试没问题后，开始使用该插件设置内容采集规则。
第3步：选择现有的采集任务，然后在[其他设置]的左列中选择插件，
在采集结果处理插件下拉框中，选择[5118智能原创 .dll]，然后单击保存。
请注意，[Content 采集规则]左侧列表中的“ Content”标签，
此标签是插件将自动智能化的内容原创，固定的标签名称是“ content”。
导出任务数据时，在任务列表中，选择相应的任务项，
必须选中右侧的“发布”项，否则无法导出数据。
操作完成后，您可以在以前保存的地址中查看导出效果，
导出的内容已被智能原创插件替换。
智能原创的多个标签
添加新的“ 5118 Smart 原创标签”，设置需要伪原创的标签
智能锁字标签
添加新的“ 5118 Smart 原创字锁定标签”，设置需要锁定的标签
设置锁定单词的规则。例如，如果要求固定标题，则将标题标签写入“ 5118 Smart 原创 Lock Word Tag”的固定数据中；否则，则需要分别编写规则匹配数据以锁定Word
智能锁定字标签批量锁定字
批处理锁定字由“ ###”分隔
可以定制处理标题功能来处理标题和内容标签 查看全部
许多Web编辑器，排名工人和网站管理员在制作内容时都使用简单的伪原创，希望获得更好的收录和排名，但是随着搜索引擎算法的升级，简单的伪原创工具可以很容易地被识别搜索引擎。
5118在对整个网络上数以千万计的网站进行分析之后，经过6个月的测试，测试了当前的主流搜索引擎，分析了所有伪原创降级网站的过程，最终找到了最佳情报[k8 ]方法。使用深度神经网络算法重构文章并减少文章的重复，不仅可以确保文章的可读性，而且一键生成的智能原创 文章可以用来绕过某些重复检测算法，使用此智能原创工具可以立即将采集的副本或文章转换为另一个原创 文章，并且具有针对搜索引擎和新引擎的相同AI 原创检测提示媒体。
5118在线智能原创工具的主要功能：
1、使用新一代的分词算法对文章进行分词，并将5118词汇与每天数百万个新词结合在一起，从而使每天的新词根识别尽快进入切分词汇。该工具结合了5118同义词库的自然优势，也是该工具的重要优势。
2、使用TensorFlow人工智能引擎分析文章，以确保在保持可读性的同时可以最大化原创的程度。
3、使用通过使用5118 60亿个单词数据库计算出的同义词替换单词数据库来生成原创 文章，而不会更改文章的语义。同时，每天导入当前的主流词库和输入法词库，并自动进行升级，以确保文章的新词能够尽可能多地找到替换词。
4、使用深度神经网络算法自动调整段落中单词的顺序并替换整个句子，并在智能化过程中使用了最新的RNN和LSTM算法。
插件下载和安装教程
1.插件下载
在5118官方帐户中响应“ smart 原创”以获取插件下载方法
5118官方帐户关注方法：微信ID：data5118或扫描QR码以关注
2.插件解压缩
3.将[5118 Smart 原创 .dll]放在下载的压缩包中的[优采云 采集器]安装目录下的Plugins文件夹中
如图所示：
4.将其余压缩包放在[优采云 采集器]安装根目录中
5.在优采云的根目录中打开[5118 Smart 原创配置工具]，输入API密钥并单击“测试”按钮，如果没有问题，则单击“保存”。
6.注意：如果不保存，则无法使用该插件
插件说明
注意：请在使用插件之前，根据安装指南安装插件
步骤1：打开优采云 采集器，单击[插件管理]，选择左侧的插件，选择[5118 Smart 原创]，在右侧框中输入采集的URL，然后单击“测试按钮”以检查插件是否正常
第2步：测试没问题后，开始使用该插件设置内容采集规则。
第3步：选择现有的采集任务，然后在[其他设置]的左列中选择插件，
在采集结果处理插件下拉框中，选择[5118智能原创 .dll]，然后单击保存。
请注意，[Content 采集规则]左侧列表中的“ Content”标签，
此标签是插件将自动智能化的内容原创，固定的标签名称是“ content”。
导出任务数据时，在任务列表中，选择相应的任务项，
必须选中右侧的“发布”项，否则无法导出数据。
操作完成后，您可以在以前保存的地址中查看导出效果，
导出的内容已被智能原创插件替换。
智能原创的多个标签
添加新的“ 5118 Smart 原创标签”，设置需要伪原创的标签
智能锁字标签
添加新的“ 5118 Smart 原创字锁定标签”，设置需要锁定的标签
设置锁定单词的规则。例如，如果要求固定标题，则将标题标签写入“ 5118 Smart 原创 Lock Word Tag”的固定数据中；否则，则需要分别编写规则匹配数据以锁定Word
智能锁定字标签批量锁定字
批处理锁定字由“ ###”分隔
可以定制处理标题功能来处理标题和内容标签 查看全部
5118 Smart 原创简介
许多Web编辑器，排名工人和网站管理员在制作内容时都使用简单的伪原创，希望获得更好的收录和排名，但是随着搜索引擎算法的升级，简单的伪原创工具可以很容易地被识别搜索引擎。
5118在对整个网络上数以千万计的网站进行分析之后，经过6个月的测试，测试了当前的主流搜索引擎，分析了所有伪原创降级网站的过程，最终找到了最佳情报[k8 ]方法。使用深度神经网络算法重构文章并减少文章的重复，不仅可以确保文章的可读性，而且一键生成的智能原创 文章可以用来绕过某些重复检测算法，使用此智能原创工具可以立即将采集的副本或文章转换为另一个原创 文章，并且具有针对搜索引擎和新引擎的相同AI 原创检测提示媒体。
5118在线智能原创工具的主要功能：
1、使用新一代的分词算法对文章进行分词，并将5118词汇与每天数百万个新词结合在一起，从而使每天的新词根识别尽快进入切分词汇。该工具结合了5118同义词库的自然优势，也是该工具的重要优势。
2、使用TensorFlow人工智能引擎分析文章，以确保在保持可读性的同时可以最大化原创的程度。
3、使用通过使用5118 60亿个单词数据库计算出的同义词替换单词数据库来生成原创 文章，而不会更改文章的语义。同时，每天导入当前的主流词库和输入法词库，并自动进行升级，以确保文章的新词能够尽可能多地找到替换词。
4、使用深度神经网络算法自动调整段落中单词的顺序并替换整个句子，并在智能化过程中使用了最新的RNN和LSTM算法。
插件下载和安装教程
1.插件下载
在5118官方帐户中响应“ smart 原创”以获取插件下载方法
5118官方帐户关注方法：微信ID：data5118或扫描QR码以关注
2.插件解压缩
3.将[5118 Smart 原创 .dll]放在下载的压缩包中的[优采云 采集器]安装目录下的Plugins文件夹中
如图所示：
4.将其余压缩包放在[优采云 采集器]安装根目录中
5.在优采云的根目录中打开[5118 Smart 原创配置工具]，输入API密钥并单击“测试”按钮，如果没有问题，则单击“保存”。
6.注意：如果不保存，则无法使用该插件
插件说明
注意：请在使用插件之前，根据安装指南安装插件
步骤1：打开优采云 采集器，单击[插件管理]，选择左侧的插件，选择[5118 Smart 原创]，在右侧框中输入采集的URL，然后单击“测试按钮”以检查插件是否正常
第2步：测试没问题后，开始使用该插件设置内容采集规则。
第3步：选择现有的采集任务，然后在[其他设置]的左列中选择插件，
在采集结果处理插件下拉框中，选择[5118智能原创 .dll]，然后单击保存。
请注意，[Content 采集规则]左侧列表中的“ Content”标签，
此标签是插件将自动智能化的内容原创，固定的标签名称是“ content”。
导出任务数据时，在任务列表中，选择相应的任务项，
必须选中右侧的“发布”项，否则无法导出数据。
操作完成后，您可以在以前保存的地址中查看导出效果，
导出的内容已被智能原创插件替换。
智能原创的多个标签
添加新的“ 5118 Smart 原创标签”，设置需要伪原创的标签
智能锁字标签
添加新的“ 5118 Smart 原创字锁定标签”，设置需要锁定的标签
设置锁定单词的规则。例如，如果要求固定标题，则将标题标签写入“ 5118 Smart 原创 Lock Word Tag”的固定数据中；否则，则需要分别编写规则匹配数据以锁定Word
智能锁定字标签批量锁定字
批处理锁定字由“ ###”分隔
可以定制处理标题功能来处理标题和内容标签
解读：用“埋点”获取用户行为，洞察技术背后真正意义
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 335 次浏览 • 2020-09-03 08:14
使用“隐藏点”获得用户行为并深入了解该技术的真正含义
有很多文章关于埋藏点，为什么我们要写它呢？首先，这不是纯粹的技术文章文章，而是从非技术人员的角度，我希望通过简单的语言描述，每个人都可以快速理解这些技术概念. 另外，目前市场上的文章表示没有系统的知识梳理，或者不够客观，而且存在偏差. 我们希望每个人都能通过外观，系统的解释和梳理来理解隐患. 该点的真正含义.
▌我为什么要埋葬它？
Internet应用程序（网站，APP）通常不专门记录开发过程中的用户身份和行为数据，也不包括专业的数据分析功能. 但是有时为了分析用户做出某些动作或不做出某些动作的根本原因，需要详细的用户数据进行分析. 目前，您需要使用专业的用户分析工具和掩埋点.
数据获取是任何数据平台的初始动作. 对于Internet应用程序而言，捕获和获取用户行为是最重要的. 如果没有准确，全面的用户身份和行为数据作为输入，则在随后的分析中获得准确见解的可能性将存在不确定性，闭环营销也将缺乏过程数据基础，并且将更难以携带精炼操作.
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台，出现在用户界面中并可以获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，建立这些接触点的方法是掩埋这些接触点. 这些联系人获取用户行为和身份数据后，将通过网络将其传输到服务器以进行后续处理.
从准确性的角度来看，掩埋点分为客户端掩埋点和服务器端掩埋点. 客户端掩埋点，即在客户操作界面中，当客户生成操作时记录用户行为. 这些行为只会在客户端发生，而不会传输到服务器端. 服务器端的埋入点通常位于程序和数据库中，交互式界面用于埋入这些点. 这时，掩埋点将更准确地记录数据更改，同时将减少由于网络传输和其他原因导致不确定性的风险.
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越理想. 但在实际生产过程中，必须考虑数据采集可行性等问题. 因为数据分析工具的最终用户可能是企业中的各种角色，例如工程师，产品运营，营销甚至其他业务人员；每个人都将在不同的时间和产品的不同模块中以不同的规则将自己注入产品. 采集值得关注的代码. 遵循传统方法，常见的工作流程如下:
团队还将使用一个表格来采集每个团队的要求，然后将其交给工程师. 如下图所示:
实际上，即使是著名的数据分析服务提供商Mixpanel，也只能将此工作流长时间用作其推荐的最佳实践，甚至不得不花费大量时间在文档中心提供该工作流. 文档用于帮助每个人熟悉此工作流程.
▌传统掩埋点的缺点
一遍又一遍地进行迭代，以使行为采集和掩埋点管理这两个动作构成此工作流的闭环，但是此闭环具有几个明显的缺点. 因此，它们也在实际工作中. 是什么让每个人都很沮丧:
在实际工作过程中，一些公司一方面强调数据采集的重要性，但另一方面，他们仍然没有真正将重点放在数据采集上.
对于行业从业者来说，数据采集和管理从来都不是足以达到一定水平的问题，但是只要数据业务仍在发展，就必须继续自行进行迭代以更好地探索. 访问和管理方法问题. 时至今日，Mixpanel等国外知名制造商仍在努力寻找更有效，更准确的掩埋点方法. 国内制造商也有很大的改进空间.
在讨论“埋点”这一大概念之后，其细分概念将立即出现，例如“无埋点”，“全埋点”，“无标记埋点”，“未编码埋点”，从用户的角度来看，如果您仍然不太了解这些概念，那么将很难集成业务数据采集，并且不可能选择一个适合您的团队和业务的隐藏点的方法...
下面，我将整理所有可能的掩埋点及其名称的方法，并进行简要说明，希望对您的工作有所帮助.
▌代码掩埋点: 最可控制的掩埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可帮助工程师了解用户如何使用产品. 从理论上讲，由于工程师手动将掩埋点集成到代码逻辑中，只要它是客户端操作，它就可能变得更加复杂. 常见的包括: 页面停留时间，页面浏览深度，视频播放时间，用户鼠标跟踪，表单项停留和终止等. 特别是对于某些非单击和不可见的行为，必须埋藏代码才能实现. 因此，如果需要对掩埋点进行更精确的控制，那么代码掩埋点是最佳选择.
也许您仍然无法区分集成点和掩埋点. 为了嵌入这些要点，制造商通常会提供一个代码包，可以将其理解为一个工具包，其中收录常用的工具. 如果要掩埋某些东西，则必须首先拥有此工具箱，它是集成的SDK. 然后使用此工具包根据内部说明进行各种操作，即掩埋要点.
当然，缺点也很明显. 上面描述的困扰几乎与代码掩埋有关. 为了使掩埋过程更有效率，制造商付出了很多努力.
▌购买所有要点: 让我高兴并担心我
完全埋藏点，一些国内队伍也称“无埋藏点”，“无痕埋藏点”和“自动埋藏点”. 这是对全自动埋入方法的探索，从名称上看，它似乎是一劳永逸的解决方案，然后让我们看一下“完全埋入”是什么.
客户端掩埋点通常分为访问级别，页面级别和页面内行为级别. 当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有制造商都会自动采集报告用户的访问；当用户访问其他页面时，某些制造商将默认情况下不选择不自动采集，而是将其用作“选项”. 对于特定页面中用户的详细操作行为，只有少数制造商支持自动采集报告. 意识到后两个自动采集的制造商通常会说他们都被埋葬了. 但是，页内行为级别的采集也可以在采集的范围内进一步探索. 最常见的是自动采集交互式元素和自动采集所有元素之间的区别.
交互式元素包括: 链接，表单项（例如按钮，输入框等），HTML对象级元素等. 非交互式元素太多，大多数页面元素都属于此类别. . 实际上，每个人在网页和移动应用程序中可以看到的许多界面都不是标准元素，因此，实际上不能自动报告界面上的许多看似交互的元素采集. 真可惜.
但是让我们看一下优点.
首先，完整的埋葬点确实会自动采集大量数据，并且在以后使用这些数据时，您可以直接从数据库中查询. 因为没有埋葬点采集，所以我不会面对. 无法使用. 这对于分析人员来说是一种非常流行的方法，因此经常听到这样的说法: “如果可以采集，请尝试尽可能使用采集，并且始终可以使用后续分析. ”其次，掩埋点是一项相对耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师掩埋点以及测试团队进行测试. 但是，由于实际工作中存在大量的掩埋点，因此每次发布新功能或新活动时都需要新的掩埋点，因此掩埋点不仅耗时，而且错误率也难以控制. 对于完整的埋入点，无论是否使用，都将首先检索数据. 因为该程序是自动完成的，所以几乎不存在想要A和工程师掩埋B的商人的错误.
但是，任何企业都有其两个方面.
首先，所有埋藏点的“全部”并不是真正的全部. 基本计算机浏览器和移动应用程序中页面上的常见用户操作包括鼠标行为，键盘行为和手指行为. 例如，常见的鼠标单击，鼠标滑动，屏幕滚动，键盘输入，光标选择，甚至静止性在Web端都很常见. 除了点击式按压之外，移动终端还具有多指打开和闭合，拉动和按压的力. 但是，这些操作并非全部都是“埋葬点”. 可以掩埋的通常只有单击或按下. 显然这还远远不够，我们甚至不能称其为全埋点.
第二，所有隐埋点的“全部”是以采集报告的数据量为代价的. 随着数据量的增加，客户端崩溃的可能性将增加. 尤其是在移动终端上，更多的数据量意味着更多的功率，流量和内存消耗. 从这个角度来看，在现阶段也很难实现真正的“丰满”.
第三，即使可以将所有行为数据都接收回来，也无法避免特定分析过程中的二次分类和处理，甚至是痛苦的. 因为机器无法按照我们在采集处想要的方式有意义地命名所有事件，所以它甚至无法保证采集中的事件是完全正确的. 因此，此时已增加了在埋地的早期阶段节省的人工成本.
第四，在现阶段，对于与行为相关的用户身份信息和属性信息，完整的埋葬点几乎是无能为力的.
那么这个功能正是我所需要的吗？这实际上是程度的问题. 关于这个问题，只能结合您的实际情况. 如果您需要随机浏览过去点击行为的趋势，则此功能仍然适用，否则会有更好的选择.
▌可视化的埋入点: 所见即所得的埋入方法
代码嵌入点和完全嵌入点在易用性和准确性之间未取得平衡. 在很多情况下，视觉掩埋点也称为“未编码掩埋点”. 如前所述，代码嵌入的缺点对网站有利，但对于移动应用程序而言无疑是极其低效的. 为了解决此问题，一些制造商选择了完整的埋入点，而许多制造商还选择了所见即所得的埋入点道路，即可视化的埋入点.
可视化掩埋点的优点在于，可以直接在网站的真实界面或移动应用程序上操作掩埋点，并且可以在掩埋点后立即验证掩埋点是否正确. 这还没有结束，埋点可以部署到所有客户端几乎实时也有效. 由于视觉掩埋点，分析的需求方，业务人员，无权触摸代码或不知道如何编程的人员的好处，因此可以以非常低的阈值获取数据进行分析. 可以说是向前迈出的一大步.
视觉掩埋点的部署原理
当访问受监视的网站或移动应用程序时，支持视觉掩埋点的SDK将与服务器一起检查是否存在新的掩埋点. 如果找到了更新的埋藏点，它将从服务器下载并立即生效. 这样可以确保在服务器收到最新的埋葬点之后，可以在下次访问期间部署所有客户端.
可视化的掩埋点和完全掩埋点对掩埋点和分析的追求完全不同. 可视化埋入点的想法是提高原创工作流的效率-仍然需要理清需求和设计埋入点;完全的埋藏点是简化工作流程-无论如何，数据将由采集返回，分两个步骤容易忽略了必要性. 这里不可能说出最好的策略，因为在分析中，事先的严格计划和事后的分散探索是不同的角度. 而且，这两个埋葬点并不是唯一的，可以同时使用.
可视化掩埋点也有很多限制.
首先，视觉嵌入点仅用于单击可见元素，而最常见的可见元素是单击行为. 单击操作的掩埋点确实是当前视觉掩埋点的主要攻击点. 但是，从实际情况来看，复杂的页面，非标准页面和动态页面都增加了无法使用视觉掩埋点的风险. 一旦遇到，仍然只是掩埋这些点的代码.
第二，对于单击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所处的元素来获取属性信息，但是国内制造商的支持程度较低.
第三，为了确保掩埋点的准确性，视觉掩埋点已逐渐集成了更复杂的高级设置，例如: “相同页面”，“相同版本”，“相同级别”，“相同文本”. . ，具有这些复杂设置的视觉掩埋点仍然是提高效率的视觉掩埋点吗？
▌标签管理器: 低调的主控器
您可能不熟悉标签，但是您不再熟悉用于采集网页数据的SDK. 这些嵌入在网页中，可用于监视类型采集网页，移动应用程序或视频上的数据. 马克. 但是标签的目的远不止于此. 通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供许多其他功能. 除了刚才提到的数据监视之外，它还可以为网站提供一些附加功能，其中最常见的是推送个性化内容，例如: A / B测试，消息推送，个性化广告等.
如果网站或移动应用程序使用标签的功能来实现许多功能，则需要大量标签，并且可能还需要频繁地更新或更改标签. 网页也是如此. 上网很容易，但对于移动应用程序来说却很难. 如果有错误或遗漏，则校正将有很长的校正周期. 在这种情况下，标签管理器会派上用场.
标签管理器提供了一个容器. 工程师只需要将容器正确地嵌入网页或移动应用程序中即可. 之后，不了解该技术的团队可以通过在线管理将各种标签发布到网页或移动应用程序中. . 这样，技术人员和业务人员可以独立工作. 听起来与视觉掩埋点相似吗？是的，它们的原理几乎完全相同. 只是视觉隐藏点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供一种直观的方法，而标签管理器处于代码级别，并且可以做更多的事情.
标签管理器非常强大，因为它无需掩埋代码，并且可以通过DataLayer获取页面中的变量，例如每个用户的不同用户ID，用户级别，登录状态，所购买产品的名称，价格等；并且触发器只有在这些变量达到一定数量时才可以触发事件报告. 是不是很棒！
目前，最著名的标记管理器是Google推出的Google标记管理器（简称GTM），占据了83％的市场. 个人版本是免费的，但仍提供了非常强大的功能，足以供一般团队使用. 如果您想了解有关GTM功能的更多信息，请阅读其官方网站，其中收录非常丰富的说明和案例.
总而言之，目前尚没有用于获取客户端中用户数据的简单通用的解决方案. 您应该在适当的场景中选择相应的嵌入方法，以平衡成本和收益. 幸运的是，制造商现在基本上支持上述多种客户端行为采集方法. 将来，对于客户端掩埋点，集成了标签管理器某些功能的可视化掩埋点必将取代更多代码掩埋点，并解决工作中所有常见的客户端行为采集.
就像早期论坛的编辑框一样，帖子的效果只能通过发布或预览功能看到，但是随后出现了所见即所得的编辑器，使文本的编辑非常高效和令人愉快. 目前，开源社区中流行的Markdown格式仍使用此方法. 在许多流行的Markdown编辑器中，它仍然可以在一侧进行编辑，在另一侧进行预览或直接以最终格式进行编辑.
随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面将出现在计算机和移动电话之外，并且越来越多的内容因人而异. 届时，越来越多的SDK集成会在将来自动采集出现更多标准用户行为，并且对于需要计算或需要在特定条件下生效的非标准和强大业务含义，您可以提交Buried指向可视化以完成. 但是在这个阶段，恐怕最好的组合仍然是GTM和视觉嵌入. 查看全部
有很多文章关于埋藏点，为什么我们要写它呢？首先，这不是纯粹的技术文章文章，而是从非技术人员的角度，我希望通过简单的语言描述，每个人都可以快速理解这些技术概念. 另外，目前市场上的文章表示没有系统的知识梳理，或者不够客观，而且存在偏差. 我们希望每个人都能通过外观，系统的解释和梳理来理解隐患. 该点的真正含义.
▌我为什么要埋葬它？
Internet应用程序（网站，APP）通常不专门记录开发过程中的用户身份和行为数据，也不包括专业的数据分析功能. 但是有时为了分析用户做出某些动作或不做出某些动作的根本原因，需要详细的用户数据进行分析. 目前，您需要使用专业的用户分析工具和掩埋点.
数据获取是任何数据平台的初始动作. 对于Internet应用程序而言，捕获和获取用户行为是最重要的. 如果没有准确，全面的用户身份和行为数据作为输入，则在随后的分析中获得准确见解的可能性将存在不确定性，闭环营销也将缺乏过程数据基础，并且将更难以携带精炼操作.
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台，出现在用户界面中并可以获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，建立这些接触点的方法是掩埋这些接触点. 这些联系人获取用户行为和身份数据后，将通过网络将其传输到服务器以进行后续处理.
从准确性的角度来看，掩埋点分为客户端掩埋点和服务器端掩埋点. 客户端掩埋点，即在客户操作界面中，当客户生成操作时记录用户行为. 这些行为只会在客户端发生，而不会传输到服务器端. 服务器端的埋入点通常位于程序和数据库中，交互式界面用于埋入这些点. 这时，掩埋点将更准确地记录数据更改，同时将减少由于网络传输和其他原因导致不确定性的风险.
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越理想. 但在实际生产过程中，必须考虑数据采集可行性等问题. 因为数据分析工具的最终用户可能是企业中的各种角色，例如工程师，产品运营，营销甚至其他业务人员；每个人都将在不同的时间和产品的不同模块中以不同的规则将自己注入产品. 采集值得关注的代码. 遵循传统方法，常见的工作流程如下:
团队还将使用一个表格来采集每个团队的要求，然后将其交给工程师. 如下图所示:
实际上，即使是著名的数据分析服务提供商Mixpanel，也只能将此工作流长时间用作其推荐的最佳实践，甚至不得不花费大量时间在文档中心提供该工作流. 文档用于帮助每个人熟悉此工作流程.
▌传统掩埋点的缺点
一遍又一遍地进行迭代，以使行为采集和掩埋点管理这两个动作构成此工作流的闭环，但是此闭环具有几个明显的缺点. 因此，它们也在实际工作中. 是什么让每个人都很沮丧:
在实际工作过程中，一些公司一方面强调数据采集的重要性，但另一方面，他们仍然没有真正将重点放在数据采集上.
对于行业从业者来说，数据采集和管理从来都不是足以达到一定水平的问题，但是只要数据业务仍在发展，就必须继续自行进行迭代以更好地探索. 访问和管理方法问题. 时至今日，Mixpanel等国外知名制造商仍在努力寻找更有效，更准确的掩埋点方法. 国内制造商也有很大的改进空间.
在讨论“埋点”这一大概念之后，其细分概念将立即出现，例如“无埋点”，“全埋点”，“无标记埋点”，“未编码埋点”，从用户的角度来看，如果您仍然不太了解这些概念，那么将很难集成业务数据采集，并且不可能选择一个适合您的团队和业务的隐藏点的方法...
下面，我将整理所有可能的掩埋点及其名称的方法，并进行简要说明，希望对您的工作有所帮助.
▌代码掩埋点: 最可控制的掩埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可帮助工程师了解用户如何使用产品. 从理论上讲，由于工程师手动将掩埋点集成到代码逻辑中，只要它是客户端操作，它就可能变得更加复杂. 常见的包括: 页面停留时间，页面浏览深度，视频播放时间，用户鼠标跟踪，表单项停留和终止等. 特别是对于某些非单击和不可见的行为，必须埋藏代码才能实现. 因此，如果需要对掩埋点进行更精确的控制，那么代码掩埋点是最佳选择.
也许您仍然无法区分集成点和掩埋点. 为了嵌入这些要点，制造商通常会提供一个代码包，可以将其理解为一个工具包，其中收录常用的工具. 如果要掩埋某些东西，则必须首先拥有此工具箱，它是集成的SDK. 然后使用此工具包根据内部说明进行各种操作，即掩埋要点.
当然，缺点也很明显. 上面描述的困扰几乎与代码掩埋有关. 为了使掩埋过程更有效率，制造商付出了很多努力.
▌购买所有要点: 让我高兴并担心我
完全埋藏点，一些国内队伍也称“无埋藏点”，“无痕埋藏点”和“自动埋藏点”. 这是对全自动埋入方法的探索，从名称上看，它似乎是一劳永逸的解决方案，然后让我们看一下“完全埋入”是什么.
客户端掩埋点通常分为访问级别，页面级别和页面内行为级别. 当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有制造商都会自动采集报告用户的访问；当用户访问其他页面时，某些制造商将默认情况下不选择不自动采集，而是将其用作“选项”. 对于特定页面中用户的详细操作行为，只有少数制造商支持自动采集报告. 意识到后两个自动采集的制造商通常会说他们都被埋葬了. 但是，页内行为级别的采集也可以在采集的范围内进一步探索. 最常见的是自动采集交互式元素和自动采集所有元素之间的区别.
交互式元素包括: 链接，表单项（例如按钮，输入框等），HTML对象级元素等. 非交互式元素太多，大多数页面元素都属于此类别. . 实际上，每个人在网页和移动应用程序中可以看到的许多界面都不是标准元素，因此，实际上不能自动报告界面上的许多看似交互的元素采集. 真可惜.
但是让我们看一下优点.
首先，完整的埋葬点确实会自动采集大量数据，并且在以后使用这些数据时，您可以直接从数据库中查询. 因为没有埋葬点采集，所以我不会面对. 无法使用. 这对于分析人员来说是一种非常流行的方法，因此经常听到这样的说法: “如果可以采集，请尝试尽可能使用采集，并且始终可以使用后续分析. ”其次，掩埋点是一项相对耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师掩埋点以及测试团队进行测试. 但是，由于实际工作中存在大量的掩埋点，因此每次发布新功能或新活动时都需要新的掩埋点，因此掩埋点不仅耗时，而且错误率也难以控制. 对于完整的埋入点，无论是否使用，都将首先检索数据. 因为该程序是自动完成的，所以几乎不存在想要A和工程师掩埋B的商人的错误.
但是，任何企业都有其两个方面.
首先，所有埋藏点的“全部”并不是真正的全部. 基本计算机浏览器和移动应用程序中页面上的常见用户操作包括鼠标行为，键盘行为和手指行为. 例如，常见的鼠标单击，鼠标滑动，屏幕滚动，键盘输入，光标选择，甚至静止性在Web端都很常见. 除了点击式按压之外，移动终端还具有多指打开和闭合，拉动和按压的力. 但是，这些操作并非全部都是“埋葬点”. 可以掩埋的通常只有单击或按下. 显然这还远远不够，我们甚至不能称其为全埋点.
第二，所有隐埋点的“全部”是以采集报告的数据量为代价的. 随着数据量的增加，客户端崩溃的可能性将增加. 尤其是在移动终端上，更多的数据量意味着更多的功率，流量和内存消耗. 从这个角度来看，在现阶段也很难实现真正的“丰满”.
第三，即使可以将所有行为数据都接收回来，也无法避免特定分析过程中的二次分类和处理，甚至是痛苦的. 因为机器无法按照我们在采集处想要的方式有意义地命名所有事件，所以它甚至无法保证采集中的事件是完全正确的. 因此，此时已增加了在埋地的早期阶段节省的人工成本.
第四，在现阶段，对于与行为相关的用户身份信息和属性信息，完整的埋葬点几乎是无能为力的.
那么这个功能正是我所需要的吗？这实际上是程度的问题. 关于这个问题，只能结合您的实际情况. 如果您需要随机浏览过去点击行为的趋势，则此功能仍然适用，否则会有更好的选择.
▌可视化的埋入点: 所见即所得的埋入方法
代码嵌入点和完全嵌入点在易用性和准确性之间未取得平衡. 在很多情况下，视觉掩埋点也称为“未编码掩埋点”. 如前所述，代码嵌入的缺点对网站有利，但对于移动应用程序而言无疑是极其低效的. 为了解决此问题，一些制造商选择了完整的埋入点，而许多制造商还选择了所见即所得的埋入点道路，即可视化的埋入点.
可视化掩埋点的优点在于，可以直接在网站的真实界面或移动应用程序上操作掩埋点，并且可以在掩埋点后立即验证掩埋点是否正确. 这还没有结束，埋点可以部署到所有客户端几乎实时也有效. 由于视觉掩埋点，分析的需求方，业务人员，无权触摸代码或不知道如何编程的人员的好处，因此可以以非常低的阈值获取数据进行分析. 可以说是向前迈出的一大步.
视觉掩埋点的部署原理
当访问受监视的网站或移动应用程序时，支持视觉掩埋点的SDK将与服务器一起检查是否存在新的掩埋点. 如果找到了更新的埋藏点，它将从服务器下载并立即生效. 这样可以确保在服务器收到最新的埋葬点之后，可以在下次访问期间部署所有客户端.
可视化的掩埋点和完全掩埋点对掩埋点和分析的追求完全不同. 可视化埋入点的想法是提高原创工作流的效率-仍然需要理清需求和设计埋入点;完全的埋藏点是简化工作流程-无论如何，数据将由采集返回，分两个步骤容易忽略了必要性. 这里不可能说出最好的策略，因为在分析中，事先的严格计划和事后的分散探索是不同的角度. 而且，这两个埋葬点并不是唯一的，可以同时使用.
可视化掩埋点也有很多限制.
首先，视觉嵌入点仅用于单击可见元素，而最常见的可见元素是单击行为. 单击操作的掩埋点确实是当前视觉掩埋点的主要攻击点. 但是，从实际情况来看，复杂的页面，非标准页面和动态页面都增加了无法使用视觉掩埋点的风险. 一旦遇到，仍然只是掩埋这些点的代码.
第二，对于单击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所处的元素来获取属性信息，但是国内制造商的支持程度较低.
第三，为了确保掩埋点的准确性，视觉掩埋点已逐渐集成了更复杂的高级设置，例如: “相同页面”，“相同版本”，“相同级别”，“相同文本”. . ，具有这些复杂设置的视觉掩埋点仍然是提高效率的视觉掩埋点吗？
▌标签管理器: 低调的主控器
您可能不熟悉标签，但是您不再熟悉用于采集网页数据的SDK. 这些嵌入在网页中，可用于监视类型采集网页，移动应用程序或视频上的数据. 马克. 但是标签的目的远不止于此. 通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供许多其他功能. 除了刚才提到的数据监视之外，它还可以为网站提供一些附加功能，其中最常见的是推送个性化内容，例如: A / B测试，消息推送，个性化广告等.
如果网站或移动应用程序使用标签的功能来实现许多功能，则需要大量标签，并且可能还需要频繁地更新或更改标签. 网页也是如此. 上网很容易，但对于移动应用程序来说却很难. 如果有错误或遗漏，则校正将有很长的校正周期. 在这种情况下，标签管理器会派上用场.
标签管理器提供了一个容器. 工程师只需要将容器正确地嵌入网页或移动应用程序中即可. 之后，不了解该技术的团队可以通过在线管理将各种标签发布到网页或移动应用程序中. . 这样，技术人员和业务人员可以独立工作. 听起来与视觉掩埋点相似吗？是的，它们的原理几乎完全相同. 只是视觉隐藏点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供一种直观的方法，而标签管理器处于代码级别，并且可以做更多的事情.
标签管理器非常强大，因为它无需掩埋代码，并且可以通过DataLayer获取页面中的变量，例如每个用户的不同用户ID，用户级别，登录状态，所购买产品的名称，价格等；并且触发器只有在这些变量达到一定数量时才可以触发事件报告. 是不是很棒！
目前，最著名的标记管理器是Google推出的Google标记管理器（简称GTM），占据了83％的市场. 个人版本是免费的，但仍提供了非常强大的功能，足以供一般团队使用. 如果您想了解有关GTM功能的更多信息，请阅读其官方网站，其中收录非常丰富的说明和案例.
总而言之，目前尚没有用于获取客户端中用户数据的简单通用的解决方案. 您应该在适当的场景中选择相应的嵌入方法，以平衡成本和收益. 幸运的是，制造商现在基本上支持上述多种客户端行为采集方法. 将来，对于客户端掩埋点，集成了标签管理器某些功能的可视化掩埋点必将取代更多代码掩埋点，并解决工作中所有常见的客户端行为采集.
就像早期论坛的编辑框一样，帖子的效果只能通过发布或预览功能看到，但是随后出现了所见即所得的编辑器，使文本的编辑非常高效和令人愉快. 目前，开源社区中流行的Markdown格式仍使用此方法. 在许多流行的Markdown编辑器中，它仍然可以在一侧进行编辑，在另一侧进行预览或直接以最终格式进行编辑.
随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面将出现在计算机和移动电话之外，并且越来越多的内容因人而异. 届时，越来越多的SDK集成会在将来自动采集出现更多标准用户行为，并且对于需要计算或需要在特定条件下生效的非标准和强大业务含义，您可以提交Buried指向可视化以完成. 但是在这个阶段，恐怕最好的组合仍然是GTM和视觉嵌入. 查看全部
使用“隐藏点”获得用户行为并深入了解该技术的真正含义
有很多文章关于埋藏点，为什么我们要写它呢？首先，这不是纯粹的技术文章文章，而是从非技术人员的角度，我希望通过简单的语言描述，每个人都可以快速理解这些技术概念. 另外，目前市场上的文章表示没有系统的知识梳理，或者不够客观，而且存在偏差. 我们希望每个人都能通过外观，系统的解释和梳理来理解隐患. 该点的真正含义.
▌我为什么要埋葬它？
Internet应用程序（网站，APP）通常不专门记录开发过程中的用户身份和行为数据，也不包括专业的数据分析功能. 但是有时为了分析用户做出某些动作或不做出某些动作的根本原因，需要详细的用户数据进行分析. 目前，您需要使用专业的用户分析工具和掩埋点.
数据获取是任何数据平台的初始动作. 对于Internet应用程序而言，捕获和获取用户行为是最重要的. 如果没有准确，全面的用户身份和行为数据作为输入，则在随后的分析中获得准确见解的可能性将存在不确定性，闭环营销也将缺乏过程数据基础，并且将更难以携带精炼操作.
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台，出现在用户界面中并可以获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，建立这些接触点的方法是掩埋这些接触点. 这些联系人获取用户行为和身份数据后，将通过网络将其传输到服务器以进行后续处理.
从准确性的角度来看，掩埋点分为客户端掩埋点和服务器端掩埋点. 客户端掩埋点，即在客户操作界面中，当客户生成操作时记录用户行为. 这些行为只会在客户端发生，而不会传输到服务器端. 服务器端的埋入点通常位于程序和数据库中，交互式界面用于埋入这些点. 这时，掩埋点将更准确地记录数据更改，同时将减少由于网络传输和其他原因导致不确定性的风险.
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越理想. 但在实际生产过程中，必须考虑数据采集可行性等问题. 因为数据分析工具的最终用户可能是企业中的各种角色，例如工程师，产品运营，营销甚至其他业务人员；每个人都将在不同的时间和产品的不同模块中以不同的规则将自己注入产品. 采集值得关注的代码. 遵循传统方法，常见的工作流程如下:
团队还将使用一个表格来采集每个团队的要求，然后将其交给工程师. 如下图所示:
实际上，即使是著名的数据分析服务提供商Mixpanel，也只能将此工作流长时间用作其推荐的最佳实践，甚至不得不花费大量时间在文档中心提供该工作流. 文档用于帮助每个人熟悉此工作流程.
▌传统掩埋点的缺点
一遍又一遍地进行迭代，以使行为采集和掩埋点管理这两个动作构成此工作流的闭环，但是此闭环具有几个明显的缺点. 因此，它们也在实际工作中. 是什么让每个人都很沮丧:
在实际工作过程中，一些公司一方面强调数据采集的重要性，但另一方面，他们仍然没有真正将重点放在数据采集上.
对于行业从业者来说，数据采集和管理从来都不是足以达到一定水平的问题，但是只要数据业务仍在发展，就必须继续自行进行迭代以更好地探索. 访问和管理方法问题. 时至今日，Mixpanel等国外知名制造商仍在努力寻找更有效，更准确的掩埋点方法. 国内制造商也有很大的改进空间.
在讨论“埋点”这一大概念之后，其细分概念将立即出现，例如“无埋点”，“全埋点”，“无标记埋点”，“未编码埋点”，从用户的角度来看，如果您仍然不太了解这些概念，那么将很难集成业务数据采集，并且不可能选择一个适合您的团队和业务的隐藏点的方法...
下面，我将整理所有可能的掩埋点及其名称的方法，并进行简要说明，希望对您的工作有所帮助.
▌代码掩埋点: 最可控制的掩埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可帮助工程师了解用户如何使用产品. 从理论上讲，由于工程师手动将掩埋点集成到代码逻辑中，只要它是客户端操作，它就可能变得更加复杂. 常见的包括: 页面停留时间，页面浏览深度，视频播放时间，用户鼠标跟踪，表单项停留和终止等. 特别是对于某些非单击和不可见的行为，必须埋藏代码才能实现. 因此，如果需要对掩埋点进行更精确的控制，那么代码掩埋点是最佳选择.
也许您仍然无法区分集成点和掩埋点. 为了嵌入这些要点，制造商通常会提供一个代码包，可以将其理解为一个工具包，其中收录常用的工具. 如果要掩埋某些东西，则必须首先拥有此工具箱，它是集成的SDK. 然后使用此工具包根据内部说明进行各种操作，即掩埋要点.
当然，缺点也很明显. 上面描述的困扰几乎与代码掩埋有关. 为了使掩埋过程更有效率，制造商付出了很多努力.
▌购买所有要点: 让我高兴并担心我
完全埋藏点，一些国内队伍也称“无埋藏点”，“无痕埋藏点”和“自动埋藏点”. 这是对全自动埋入方法的探索，从名称上看，它似乎是一劳永逸的解决方案，然后让我们看一下“完全埋入”是什么.
客户端掩埋点通常分为访问级别，页面级别和页面内行为级别. 当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有制造商都会自动采集报告用户的访问；当用户访问其他页面时，某些制造商将默认情况下不选择不自动采集，而是将其用作“选项”. 对于特定页面中用户的详细操作行为，只有少数制造商支持自动采集报告. 意识到后两个自动采集的制造商通常会说他们都被埋葬了. 但是，页内行为级别的采集也可以在采集的范围内进一步探索. 最常见的是自动采集交互式元素和自动采集所有元素之间的区别.
交互式元素包括: 链接，表单项（例如按钮，输入框等），HTML对象级元素等. 非交互式元素太多，大多数页面元素都属于此类别. . 实际上，每个人在网页和移动应用程序中可以看到的许多界面都不是标准元素，因此，实际上不能自动报告界面上的许多看似交互的元素采集. 真可惜.
但是让我们看一下优点.
首先，完整的埋葬点确实会自动采集大量数据，并且在以后使用这些数据时，您可以直接从数据库中查询. 因为没有埋葬点采集，所以我不会面对. 无法使用. 这对于分析人员来说是一种非常流行的方法，因此经常听到这样的说法: “如果可以采集，请尝试尽可能使用采集，并且始终可以使用后续分析. ”其次，掩埋点是一项相对耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师掩埋点以及测试团队进行测试. 但是，由于实际工作中存在大量的掩埋点，因此每次发布新功能或新活动时都需要新的掩埋点，因此掩埋点不仅耗时，而且错误率也难以控制. 对于完整的埋入点，无论是否使用，都将首先检索数据. 因为该程序是自动完成的，所以几乎不存在想要A和工程师掩埋B的商人的错误.
但是，任何企业都有其两个方面.
首先，所有埋藏点的“全部”并不是真正的全部. 基本计算机浏览器和移动应用程序中页面上的常见用户操作包括鼠标行为，键盘行为和手指行为. 例如，常见的鼠标单击，鼠标滑动，屏幕滚动，键盘输入，光标选择，甚至静止性在Web端都很常见. 除了点击式按压之外，移动终端还具有多指打开和闭合，拉动和按压的力. 但是，这些操作并非全部都是“埋葬点”. 可以掩埋的通常只有单击或按下. 显然这还远远不够，我们甚至不能称其为全埋点.
第二，所有隐埋点的“全部”是以采集报告的数据量为代价的. 随着数据量的增加，客户端崩溃的可能性将增加. 尤其是在移动终端上，更多的数据量意味着更多的功率，流量和内存消耗. 从这个角度来看，在现阶段也很难实现真正的“丰满”.
第三，即使可以将所有行为数据都接收回来，也无法避免特定分析过程中的二次分类和处理，甚至是痛苦的. 因为机器无法按照我们在采集处想要的方式有意义地命名所有事件，所以它甚至无法保证采集中的事件是完全正确的. 因此，此时已增加了在埋地的早期阶段节省的人工成本.
第四，在现阶段，对于与行为相关的用户身份信息和属性信息，完整的埋葬点几乎是无能为力的.
那么这个功能正是我所需要的吗？这实际上是程度的问题. 关于这个问题，只能结合您的实际情况. 如果您需要随机浏览过去点击行为的趋势，则此功能仍然适用，否则会有更好的选择.
▌可视化的埋入点: 所见即所得的埋入方法
代码嵌入点和完全嵌入点在易用性和准确性之间未取得平衡. 在很多情况下，视觉掩埋点也称为“未编码掩埋点”. 如前所述，代码嵌入的缺点对网站有利，但对于移动应用程序而言无疑是极其低效的. 为了解决此问题，一些制造商选择了完整的埋入点，而许多制造商还选择了所见即所得的埋入点道路，即可视化的埋入点.
可视化掩埋点的优点在于，可以直接在网站的真实界面或移动应用程序上操作掩埋点，并且可以在掩埋点后立即验证掩埋点是否正确. 这还没有结束，埋点可以部署到所有客户端几乎实时也有效. 由于视觉掩埋点，分析的需求方，业务人员，无权触摸代码或不知道如何编程的人员的好处，因此可以以非常低的阈值获取数据进行分析. 可以说是向前迈出的一大步.
视觉掩埋点的部署原理
当访问受监视的网站或移动应用程序时，支持视觉掩埋点的SDK将与服务器一起检查是否存在新的掩埋点. 如果找到了更新的埋藏点，它将从服务器下载并立即生效. 这样可以确保在服务器收到最新的埋葬点之后，可以在下次访问期间部署所有客户端.
可视化的掩埋点和完全掩埋点对掩埋点和分析的追求完全不同. 可视化埋入点的想法是提高原创工作流的效率-仍然需要理清需求和设计埋入点;完全的埋藏点是简化工作流程-无论如何，数据将由采集返回，分两个步骤容易忽略了必要性. 这里不可能说出最好的策略，因为在分析中，事先的严格计划和事后的分散探索是不同的角度. 而且，这两个埋葬点并不是唯一的，可以同时使用.
可视化掩埋点也有很多限制.
首先，视觉嵌入点仅用于单击可见元素，而最常见的可见元素是单击行为. 单击操作的掩埋点确实是当前视觉掩埋点的主要攻击点. 但是，从实际情况来看，复杂的页面，非标准页面和动态页面都增加了无法使用视觉掩埋点的风险. 一旦遇到，仍然只是掩埋这些点的代码.
第二，对于单击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所处的元素来获取属性信息，但是国内制造商的支持程度较低.
第三，为了确保掩埋点的准确性，视觉掩埋点已逐渐集成了更复杂的高级设置，例如: “相同页面”，“相同版本”，“相同级别”，“相同文本”. . ，具有这些复杂设置的视觉掩埋点仍然是提高效率的视觉掩埋点吗？
▌标签管理器: 低调的主控器
您可能不熟悉标签，但是您不再熟悉用于采集网页数据的SDK. 这些嵌入在网页中，可用于监视类型采集网页，移动应用程序或视频上的数据. 马克. 但是标签的目的远不止于此. 通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供许多其他功能. 除了刚才提到的数据监视之外，它还可以为网站提供一些附加功能，其中最常见的是推送个性化内容，例如: A / B测试，消息推送，个性化广告等.
如果网站或移动应用程序使用标签的功能来实现许多功能，则需要大量标签，并且可能还需要频繁地更新或更改标签. 网页也是如此. 上网很容易，但对于移动应用程序来说却很难. 如果有错误或遗漏，则校正将有很长的校正周期. 在这种情况下，标签管理器会派上用场.
标签管理器提供了一个容器. 工程师只需要将容器正确地嵌入网页或移动应用程序中即可. 之后，不了解该技术的团队可以通过在线管理将各种标签发布到网页或移动应用程序中. . 这样，技术人员和业务人员可以独立工作. 听起来与视觉掩埋点相似吗？是的，它们的原理几乎完全相同. 只是视觉隐藏点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供一种直观的方法，而标签管理器处于代码级别，并且可以做更多的事情.
标签管理器非常强大，因为它无需掩埋代码，并且可以通过DataLayer获取页面中的变量，例如每个用户的不同用户ID，用户级别，登录状态，所购买产品的名称，价格等；并且触发器只有在这些变量达到一定数量时才可以触发事件报告. 是不是很棒！
目前，最著名的标记管理器是Google推出的Google标记管理器（简称GTM），占据了83％的市场. 个人版本是免费的，但仍提供了非常强大的功能，足以供一般团队使用. 如果您想了解有关GTM功能的更多信息，请阅读其官方网站，其中收录非常丰富的说明和案例.
总而言之，目前尚没有用于获取客户端中用户数据的简单通用的解决方案. 您应该在适当的场景中选择相应的嵌入方法，以平衡成本和收益. 幸运的是，制造商现在基本上支持上述多种客户端行为采集方法. 将来，对于客户端掩埋点，集成了标签管理器某些功能的可视化掩埋点必将取代更多代码掩埋点，并解决工作中所有常见的客户端行为采集.
就像早期论坛的编辑框一样，帖子的效果只能通过发布或预览功能看到，但是随后出现了所见即所得的编辑器，使文本的编辑非常高效和令人愉快. 目前，开源社区中流行的Markdown格式仍使用此方法. 在许多流行的Markdown编辑器中，它仍然可以在一侧进行编辑，在另一侧进行预览或直接以最终格式进行编辑.
随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面将出现在计算机和移动电话之外，并且越来越多的内容因人而异. 届时，越来越多的SDK集成会在将来自动采集出现更多标准用户行为，并且对于需要计算或需要在特定条件下生效的非标准和强大业务含义，您可以提交Buried指向可视化以完成. 但是在这个阶段，恐怕最好的组合仍然是GTM和视觉嵌入.
海洋cms通过更改play.js聚合智能解析播放器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 210 次浏览 • 2020-08-27 16:12
海洋cms通过更改play.js聚合智能解析播放器
结合智能解析播放器使用，播放器跳转的时侯，带着内页的参数，然后播放器脚本里写着匹配解析的播放器，实现失效的资源可以不补，直接匹配标题解析播放。
找到play.js第272行，修改为以下内容：
function appendFrm(pn) {
var pn=pn;
var ref = document.referrer;
document.getElementById(“cciframe”).width = playerw;
document.getElementById(“cciframe”).height = playerh;
document.getElementById(“cciframe”).src = ‘/js/player/’+ pn+’.html?url=’+ref;
}
以云播代码为例，只能解析匹配各大资源站资源，失效可以不补，使用途径自行脑补。
<p>
var reg = new RegExp(“(^|&)url=([^&]*)(&|$)”, “i”);
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if ( r != null )
var date=new Date();//获取时间
var hour=date.getHours();//获取当前小时
if(hour>=4&&hour 查看全部
结合智能解析播放器使用，播放器跳转的时侯，带着内页的参数，然后播放器脚本里写着匹配解析的播放器，实现失效的资源可以不补，直接匹配标题解析播放。
找到play.js第272行，修改为以下内容：
function appendFrm(pn) {
var pn=pn;
var ref = document.referrer;
document.getElementById(“cciframe”).width = playerw;
document.getElementById(“cciframe”).height = playerh;
document.getElementById(“cciframe”).src = ‘/js/player/’+ pn+’.html?url=’+ref;
}
以云播代码为例，只能解析匹配各大资源站资源，失效可以不补，使用途径自行脑补。
<p>
var reg = new RegExp(“(^|&)url=([^&]*)(&|$)”, “i”);
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if ( r != null )
var date=new Date();//获取时间
var hour=date.getHours();//获取当前小时
if(hour>=4&&hour 查看全部
海洋cms通过更改play.js聚合智能解析播放器
结合智能解析播放器使用，播放器跳转的时侯，带着内页的参数，然后播放器脚本里写着匹配解析的播放器，实现失效的资源可以不补，直接匹配标题解析播放。
找到play.js第272行，修改为以下内容：
function appendFrm(pn) {
var pn=pn;
var ref = document.referrer;
document.getElementById(“cciframe”).width = playerw;
document.getElementById(“cciframe”).height = playerh;
document.getElementById(“cciframe”).src = ‘/js/player/’+ pn+’.html?url=’+ref;
}
以云播代码为例，只能解析匹配各大资源站资源，失效可以不补，使用途径自行脑补。
<p>
var reg = new RegExp(“(^|&)url=([^&]*)(&|$)”, “i”);
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if ( r != null )
var date=new Date();//获取时间
var hour=date.getHours();//获取当前小时
if(hour>=4&&hour
店铺商品怎么抓取？抓取商品的软件有什么？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 182 次浏览 • 2020-08-25 20:43
店铺商品怎么抓取？抓取商品的软件有什么？
店铺商品怎么抓取？题主问的应当是数据采集软件吧，自动抓取商品信息，然后保存到本地，这里介绍3个特别不错的数据采集软件，分别是优采云采集器、优采云采集器和优采云采集器，不需编撰一行代码，即可抓取任意网页信息，感兴趣的同学可以尝试一下：
国产易用数据采集软件：优采云采集器
这是一个纯粹的国产数据采集软件，相信许多同学都据说或使用过，目前支持自定义采集和简易采集2种形式，只需键盘选择须要采集的标签或属性，定义采集规则，软件都会手动开始采集过程，支持本地采集和云端采集，采集后的数据可直接导入为csv、excel或mysql，简单易用、非常便捷，同时官方自带有许多采集模板，可轻松采集某宝、某南等热门网站，对于商品信息采集来说，可以说是再合适不过：
简单智能数据采集软件：优采云采集器
这是一个特别智能、也十分适宜小白的数据采集软件，基于人工智能技术可手动辨识须要采集的标签或属性，只需输入网页地址，软件都会手动开始采集过程，支持手动翻页和数据导入功能（excel、mysql等），简单实用，不需配置任何规则，如果你只是想纯粹采集商品信息，对代码一窍不通，也不会任何编程，可以使用一下优采云采集器，很快能够上手，也十分容易把握：
专业强悍数据采集软件：优采云采集器
这是一个十分高效的数据采集软件，相信许多同学也听说过，自动集成了数据从采集、清洗、加工到处理的全过程，相比较优采云和优采云采集器来说，规则上设置更为灵活，功能也更为强悍，初学来说，可能不容易把握，但熟悉后，的确是一个数据采集利器，对于商品信息采集来说，可以说是绰绰有余，同时官方自带有十分详尽的入门教程和教学示例，小白学习也十分容易： 查看全部
店铺商品怎么抓取？题主问的应当是数据采集软件吧，自动抓取商品信息，然后保存到本地，这里介绍3个特别不错的数据采集软件，分别是优采云采集器、优采云采集器和优采云采集器，不需编撰一行代码，即可抓取任意网页信息，感兴趣的同学可以尝试一下：
国产易用数据采集软件：优采云采集器
这是一个纯粹的国产数据采集软件，相信许多同学都据说或使用过，目前支持自定义采集和简易采集2种形式，只需键盘选择须要采集的标签或属性，定义采集规则，软件都会手动开始采集过程，支持本地采集和云端采集，采集后的数据可直接导入为csv、excel或mysql，简单易用、非常便捷，同时官方自带有许多采集模板，可轻松采集某宝、某南等热门网站，对于商品信息采集来说，可以说是再合适不过：
简单智能数据采集软件：优采云采集器
这是一个特别智能、也十分适宜小白的数据采集软件，基于人工智能技术可手动辨识须要采集的标签或属性，只需输入网页地址，软件都会手动开始采集过程，支持手动翻页和数据导入功能（excel、mysql等），简单实用，不需配置任何规则，如果你只是想纯粹采集商品信息，对代码一窍不通，也不会任何编程，可以使用一下优采云采集器，很快能够上手，也十分容易把握：
专业强悍数据采集软件：优采云采集器
这是一个十分高效的数据采集软件，相信许多同学也听说过，自动集成了数据从采集、清洗、加工到处理的全过程，相比较优采云和优采云采集器来说，规则上设置更为灵活，功能也更为强悍，初学来说，可能不容易把握，但熟悉后，的确是一个数据采集利器，对于商品信息采集来说，可以说是绰绰有余，同时官方自带有十分详尽的入门教程和教学示例，小白学习也十分容易： 查看全部
店铺商品怎么抓取？抓取商品的软件有什么？
店铺商品怎么抓取？题主问的应当是数据采集软件吧，自动抓取商品信息，然后保存到本地，这里介绍3个特别不错的数据采集软件，分别是优采云采集器、优采云采集器和优采云采集器，不需编撰一行代码，即可抓取任意网页信息，感兴趣的同学可以尝试一下：
国产易用数据采集软件：优采云采集器
这是一个纯粹的国产数据采集软件，相信许多同学都据说或使用过，目前支持自定义采集和简易采集2种形式，只需键盘选择须要采集的标签或属性，定义采集规则，软件都会手动开始采集过程，支持本地采集和云端采集，采集后的数据可直接导入为csv、excel或mysql，简单易用、非常便捷，同时官方自带有许多采集模板，可轻松采集某宝、某南等热门网站，对于商品信息采集来说，可以说是再合适不过：
简单智能数据采集软件：优采云采集器
这是一个特别智能、也十分适宜小白的数据采集软件，基于人工智能技术可手动辨识须要采集的标签或属性，只需输入网页地址，软件都会手动开始采集过程，支持手动翻页和数据导入功能（excel、mysql等），简单实用，不需配置任何规则，如果你只是想纯粹采集商品信息，对代码一窍不通，也不会任何编程，可以使用一下优采云采集器，很快能够上手，也十分容易把握：
专业强悍数据采集软件：优采云采集器
这是一个十分高效的数据采集软件，相信许多同学也听说过，自动集成了数据从采集、清洗、加工到处理的全过程，相比较优采云和优采云采集器来说，规则上设置更为灵活，功能也更为强悍，初学来说，可能不容易把握，但熟悉后，的确是一个数据采集利器，对于商品信息采集来说，可以说是绰绰有余，同时官方自带有十分详尽的入门教程和教学示例，小白学习也十分容易：
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 310 次浏览 • 2020-08-25 14:21
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱，让世界的每一个角落饱含更多的中国制造。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， PS作为常用的修图软件想必每个人的笔记本还会安装，由于功能全面，整个软件臃肿，需要学习使用的方法繁杂，实际上用到的比较少。那么有什么修图软件可以轻松使用呢？U盘因其便携容量大，成为了不少人拿来重装系统的携带工具，市面上U盘启动盘制作工具繁杂，不知什么好用且安全。
datalogic得利捷 Matrix 410N是一种工业2D影像式扫描器，用于材料处理和货运环境中的可追溯性应用。方便操作，避免条形码错漏，提升条形码防重性，条码防错性。该扫描器潮流高贵的设计还可无缝融入到零售环境中。1版本机型东大Q7巴枪，具备世界一流工业防护等级和流畅扫码体验，优质的康宁猩猩高透反屏在制造业和货运仓储领域提供了良好的操作体验。EDA50K 移动数据终端是霍尼韦尔 Glory50 系列新一代的企业级产品，是一款综合性能高、适用领域广的安卓产品。优博讯i6200安全智能采集器是一款拥有多功能数据采集的企业级安全智能终端，具备条形码扫描，兼具RFID标签读写与NFC应用。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 亲爱的派代用户，您好！因数据升级，派代网将于 7月x日-7月x日进行业务迁移，在此期间网站暂停访问，迁移完成后恢复正常，给您带来不便，深表道歉！迁移期间，派友电商群、派代订阅号、派代网视频号，可正常访问。
1的InTouch软件曾使我们耳目一新，并且InTouch提供了丰富的图库。0版早已完全基于32位的Windows平台，并且提供了OPC支持。x软件提供工控人员熟悉的概念和操作界面，并提供完备的驱动程序（需单独订购）。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 在设计一个项目的时侯，命名和分组虽然在无形之中占用了我们相当多的时间。如何通过命名和分组提升设计效率，也成为一个UI设计师所必须解决的问题。让诸位设计师真正理解并运用Sketch的核心功能，提升自己的工作效率，成长为更高层次的UI设计师，实现加薪进阶。课程中的所有内容都来自于实际工作，同时也搜集了大量UI设计师所碰到的问题样例，目的就是为了解决工作中的设计问题，提高设计效率。同时，很多大厂的UED团队会非常重视组件管理与团队协作，这也恰恰是好多UI设计师所缺少的能力。
SKU业务键通常只供内部管理使用，唯一。对于独立的库存单元。unique=自动生成惟一的产品SKU，并不是通过选择SKU选项生成。即该产品只有一个默认的产品SKU。manual=人工按照SKU选项生成。尺寸长、宽、高个数组。供估算容积、运输处理。重量供货运计费处理。sell=下架两种。注意两个字段关联的不同业务意义。price=销售价；price=批发价； 查看全部
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱，让世界的每一个角落饱含更多的中国制造。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， PS作为常用的修图软件想必每个人的笔记本还会安装，由于功能全面，整个软件臃肿，需要学习使用的方法繁杂，实际上用到的比较少。那么有什么修图软件可以轻松使用呢？U盘因其便携容量大，成为了不少人拿来重装系统的携带工具，市面上U盘启动盘制作工具繁杂，不知什么好用且安全。
datalogic得利捷 Matrix 410N是一种工业2D影像式扫描器，用于材料处理和货运环境中的可追溯性应用。方便操作，避免条形码错漏，提升条形码防重性，条码防错性。该扫描器潮流高贵的设计还可无缝融入到零售环境中。1版本机型东大Q7巴枪，具备世界一流工业防护等级和流畅扫码体验，优质的康宁猩猩高透反屏在制造业和货运仓储领域提供了良好的操作体验。EDA50K 移动数据终端是霍尼韦尔 Glory50 系列新一代的企业级产品，是一款综合性能高、适用领域广的安卓产品。优博讯i6200安全智能采集器是一款拥有多功能数据采集的企业级安全智能终端，具备条形码扫描，兼具RFID标签读写与NFC应用。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 亲爱的派代用户，您好！因数据升级，派代网将于 7月x日-7月x日进行业务迁移，在此期间网站暂停访问，迁移完成后恢复正常，给您带来不便，深表道歉！迁移期间，派友电商群、派代订阅号、派代网视频号，可正常访问。
1的InTouch软件曾使我们耳目一新，并且InTouch提供了丰富的图库。0版早已完全基于32位的Windows平台，并且提供了OPC支持。x软件提供工控人员熟悉的概念和操作界面，并提供完备的驱动程序（需单独订购）。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 在设计一个项目的时侯，命名和分组虽然在无形之中占用了我们相当多的时间。如何通过命名和分组提升设计效率，也成为一个UI设计师所必须解决的问题。让诸位设计师真正理解并运用Sketch的核心功能，提升自己的工作效率，成长为更高层次的UI设计师，实现加薪进阶。课程中的所有内容都来自于实际工作，同时也搜集了大量UI设计师所碰到的问题样例，目的就是为了解决工作中的设计问题，提高设计效率。同时，很多大厂的UED团队会非常重视组件管理与团队协作，这也恰恰是好多UI设计师所缺少的能力。
SKU业务键通常只供内部管理使用，唯一。对于独立的库存单元。unique=自动生成惟一的产品SKU，并不是通过选择SKU选项生成。即该产品只有一个默认的产品SKU。manual=人工按照SKU选项生成。尺寸长、宽、高个数组。供估算容积、运输处理。重量供货运计费处理。sell=下架两种。注意两个字段关联的不同业务意义。price=销售价；price=批发价； 查看全部
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱，让世界的每一个角落饱含更多的中国制造。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， PS作为常用的修图软件想必每个人的笔记本还会安装，由于功能全面，整个软件臃肿，需要学习使用的方法繁杂，实际上用到的比较少。那么有什么修图软件可以轻松使用呢？U盘因其便携容量大，成为了不少人拿来重装系统的携带工具，市面上U盘启动盘制作工具繁杂，不知什么好用且安全。
datalogic得利捷 Matrix 410N是一种工业2D影像式扫描器，用于材料处理和货运环境中的可追溯性应用。方便操作，避免条形码错漏，提升条形码防重性，条码防错性。该扫描器潮流高贵的设计还可无缝融入到零售环境中。1版本机型东大Q7巴枪，具备世界一流工业防护等级和流畅扫码体验，优质的康宁猩猩高透反屏在制造业和货运仓储领域提供了良好的操作体验。EDA50K 移动数据终端是霍尼韦尔 Glory50 系列新一代的企业级产品，是一款综合性能高、适用领域广的安卓产品。优博讯i6200安全智能采集器是一款拥有多功能数据采集的企业级安全智能终端，具备条形码扫描，兼具RFID标签读写与NFC应用。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 亲爱的派代用户，您好！因数据升级，派代网将于 7月x日-7月x日进行业务迁移，在此期间网站暂停访问，迁移完成后恢复正常，给您带来不便，深表道歉！迁移期间，派友电商群、派代订阅号、派代网视频号，可正常访问。
1的InTouch软件曾使我们耳目一新，并且InTouch提供了丰富的图库。0版早已完全基于32位的Windows平台，并且提供了OPC支持。x软件提供工控人员熟悉的概念和操作界面，并提供完备的驱动程序（需单独订购）。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 在设计一个项目的时侯，命名和分组虽然在无形之中占用了我们相当多的时间。如何通过命名和分组提升设计效率，也成为一个UI设计师所必须解决的问题。让诸位设计师真正理解并运用Sketch的核心功能，提升自己的工作效率，成长为更高层次的UI设计师，实现加薪进阶。课程中的所有内容都来自于实际工作，同时也搜集了大量UI设计师所碰到的问题样例，目的就是为了解决工作中的设计问题，提高设计效率。同时，很多大厂的UED团队会非常重视组件管理与团队协作，这也恰恰是好多UI设计师所缺少的能力。
SKU业务键通常只供内部管理使用，唯一。对于独立的库存单元。unique=自动生成惟一的产品SKU，并不是通过选择SKU选项生成。即该产品只有一个默认的产品SKU。manual=人工按照SKU选项生成。尺寸长、宽、高个数组。供估算容积、运输处理。重量供货运计费处理。sell=下架两种。注意两个字段关联的不同业务意义。price=销售价；price=批发价；
成都人工智能数据采集公司那里有
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 366 次浏览 • 2020-08-21 04:41
成都人工智能数据采集公司那里有
成都人工智能数据采集公司那里有
如何测量、检索？简单来说，这里的任务是让标签通过程序（详情）的机制把该标签的信息广泛分类。一、标签的选择标签不同，在标签的设计上和思想上大不相同。
如果你有幸加入到这个行业，并且是从原先对人工智能了解比较少的那一步，你就是一个出众的人工智能岗位人员，因为人工智能十分擅长和人工智能沟通沟通。不管是大多数人就能从基本了解到的技术，人工智能的组织模型，人工智能的教育，计算机等都十分不错，主要是考虑不到这种技术之间的职责，需要交通工程师、城市发展和管理等等。
如何检测代理商的入口处是否设有立柱，是否手动自动操作并记录在手的所有数据，都有可能出错，这样就能做到确切辨识出当前数据的真假，并从代理商处得到一些定位。进入一个框须要跟进数据源的目录，一定要和数据源的特点一致（如重要性，价格，占地等）。
成都人工智能数据采集公司那里有
你不同的品牌不同的网路服务器，甚至不同的产品，所选定的网路都不同。有的厂商自己的系统，提供后台的用户储存。有的厂家提供的是系统数据采集和dns数据管理，有的厂家不提供这个。这就产生了为何他的产品都不能向系统发送数据的的诱因。大家要有明晰的认识。
读“品牌书籍”需自愿数据标明，比如品牌书城的名称、品牌指定值，或品牌免费发放的服务项目等。做“网页的模板”需自愿为网站服务，比如网页制做类的基本功设置、网页网页介绍、网页标题和网页标题。创建一个“网页的代码”需自愿为网站创建网页，主要是指：从excel文档中精选到***新一行代码，然后一次性复印到公司预算单上。
根据不同数据管理系统类型，具体标记方式可采用不同的标记方式。在转换的过程中，如果不能确定各组件的功能与要求，需要在显示模板中单独给与标记。在数据处理时，单独标记不可直接将企业的数据处理数据作为标记。数据交换时，数据交换单位可以是数据库库、域中控制器、用户模板和数据库管理器、计算机平台系统、信息发布平台等。
成都人工智能数据采集公司那里有 查看全部
成都人工智能数据采集公司那里有
如何测量、检索？简单来说，这里的任务是让标签通过程序（详情）的机制把该标签的信息广泛分类。一、标签的选择标签不同，在标签的设计上和思想上大不相同。
如果你有幸加入到这个行业，并且是从原先对人工智能了解比较少的那一步，你就是一个出众的人工智能岗位人员，因为人工智能十分擅长和人工智能沟通沟通。不管是大多数人就能从基本了解到的技术，人工智能的组织模型，人工智能的教育，计算机等都十分不错，主要是考虑不到这种技术之间的职责，需要交通工程师、城市发展和管理等等。
如何检测代理商的入口处是否设有立柱，是否手动自动操作并记录在手的所有数据，都有可能出错，这样就能做到确切辨识出当前数据的真假，并从代理商处得到一些定位。进入一个框须要跟进数据源的目录，一定要和数据源的特点一致（如重要性，价格，占地等）。
成都人工智能数据采集公司那里有
你不同的品牌不同的网路服务器，甚至不同的产品，所选定的网路都不同。有的厂商自己的系统，提供后台的用户储存。有的厂家提供的是系统数据采集和dns数据管理，有的厂家不提供这个。这就产生了为何他的产品都不能向系统发送数据的的诱因。大家要有明晰的认识。
读“品牌书籍”需自愿数据标明，比如品牌书城的名称、品牌指定值，或品牌免费发放的服务项目等。做“网页的模板”需自愿为网站服务，比如网页制做类的基本功设置、网页网页介绍、网页标题和网页标题。创建一个“网页的代码”需自愿为网站创建网页，主要是指：从excel文档中精选到***新一行代码，然后一次性复印到公司预算单上。
根据不同数据管理系统类型，具体标记方式可采用不同的标记方式。在转换的过程中，如果不能确定各组件的功能与要求，需要在显示模板中单独给与标记。在数据处理时，单独标记不可直接将企业的数据处理数据作为标记。数据交换时，数据交换单位可以是数据库库、域中控制器、用户模板和数据库管理器、计算机平台系统、信息发布平台等。
成都人工智能数据采集公司那里有 查看全部
成都人工智能数据采集公司那里有
成都人工智能数据采集公司那里有
如何测量、检索？简单来说，这里的任务是让标签通过程序（详情）的机制把该标签的信息广泛分类。一、标签的选择标签不同，在标签的设计上和思想上大不相同。
如果你有幸加入到这个行业，并且是从原先对人工智能了解比较少的那一步，你就是一个出众的人工智能岗位人员，因为人工智能十分擅长和人工智能沟通沟通。不管是大多数人就能从基本了解到的技术，人工智能的组织模型，人工智能的教育，计算机等都十分不错，主要是考虑不到这种技术之间的职责，需要交通工程师、城市发展和管理等等。
如何检测代理商的入口处是否设有立柱，是否手动自动操作并记录在手的所有数据，都有可能出错，这样就能做到确切辨识出当前数据的真假，并从代理商处得到一些定位。进入一个框须要跟进数据源的目录，一定要和数据源的特点一致（如重要性，价格，占地等）。
成都人工智能数据采集公司那里有
你不同的品牌不同的网路服务器，甚至不同的产品，所选定的网路都不同。有的厂商自己的系统，提供后台的用户储存。有的厂家提供的是系统数据采集和dns数据管理，有的厂家不提供这个。这就产生了为何他的产品都不能向系统发送数据的的诱因。大家要有明晰的认识。
读“品牌书籍”需自愿数据标明，比如品牌书城的名称、品牌指定值，或品牌免费发放的服务项目等。做“网页的模板”需自愿为网站服务，比如网页制做类的基本功设置、网页网页介绍、网页标题和网页标题。创建一个“网页的代码”需自愿为网站创建网页，主要是指：从excel文档中精选到***新一行代码，然后一次性复印到公司预算单上。
根据不同数据管理系统类型，具体标记方式可采用不同的标记方式。在转换的过程中，如果不能确定各组件的功能与要求，需要在显示模板中单独给与标记。在数据处理时，单独标记不可直接将企业的数据处理数据作为标记。数据交换时，数据交换单位可以是数据库库、域中控制器、用户模板和数据库管理器、计算机平台系统、信息发布平台等。
成都人工智能数据采集公司那里有
重磅！一文剖析神策智能推荐
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 178 次浏览 • 2020-08-19 22:38
重磅！一文剖析神策智能推荐
截止目前，神策数据目前包括五条产品线：神策剖析、神策智能推荐、神策客景、神策标签管理、神策智能营运。本文通过以下内容，详解神策智能推荐：
一、什么是神策智能推荐系统？
神策智能推荐系统（下称“神策推荐”）是一款基于用户行为剖析的全流程智能推荐产品。它基于神策剖析的强悍的数据采集能力，从用户行为数据的采集、建模、挖掘到疗效剖析，完成从“数据采集+推荐引擎+效果反馈”的推荐全流程。
二、给顾客带来什么价值？
神策推荐主要服务电商类、内容类、工具类、社交类、服务类等行业，为顾客实现：
第一，千人千面，提升产品价值，增强用户体验
在资讯平台获取感兴趣的新闻，在瑜伽平台找到量身构建的瑜伽课程，在小说网站欣赏最对口味的小说推荐……成功的个性化推荐使用户被尊崇感倍至，为用户推荐其感兴趣的商品，提升用户决策（如选购、阅读、观看等）的质量和效率，增强用户体验。
第二，提升核心业务指标，实现业务下降
良好的用户体验将提高用户粘性，提升产品的用户活跃度和留存率等核心业务指标，实现业务下降。以电商类为例，神策推荐系统才能全方位的精准数据描画用户的订购意图，能够帮助提升用户购物率，提高流量转化率，增强用户粘性，最终实现店家和用户多赢。
第三，构建算法精英团队，提高 IT 的投入产出比
神策推荐算法白盒方案支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，为企业算法团队持续赋能。另外，从前期数据采集、数据模型搭建，到推荐疗效剖析，以及算法迭代的全流程，均由神策算法团队与顾客深度配合完成。在这一过程中，神策算法团队持续“培训+服务”，帮助企业提高算法团队的能力，并在不同团队、不同产品中实现复制，这对于国内市场上算法人才重金难求的企业说，意义深远。
三、神策智能推荐与其他推荐产品有何差别？
1、完整性：实现采集、推荐、反馈的完整推荐闭环
神策推荐系统是一套全流程闭环推荐方案。支持采集终端（Web、App、H5、小程序、软件等）的用户行为、后端服务器日志（Log）、业务数据和第三方等多方数据源，存储最细细度数据，利用最新深度学习和语义剖析模型建立推荐引擎，推荐结果可借助数据剖析模型多维度、多指标的实时疗效剖析，形成快速反馈，精准迭代特征集和算法模型。
2、开放性：推荐算法的白盒，开放全平台的算法逻辑
支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，模型中间产物可输出，让算法逻辑可见，结果可用。
神策推荐白盒服务包括的内容：与企业确认推荐所使用到的用户行为数据和元数据情况；提供推荐数据流中数据集市的数据说明文档；提供推荐模型的设计和调优文档，并进行相应培训；提供单独的召回和排序插口，供顾客在其它场景使用；提供业务相关数据源的估算逻辑说明文档，包括热门数据和最新数据；提供已读过滤和已退过滤逻辑的说明文档；
基于白盒服务，让企业具备的二次开发和订制优化的能力，包括：
（1）客户将提供的数据和插口应用到其它场景，例如某电商企业调用排序插口，应用于品类列表推荐上；某企业应用生成的特点工程数据，将这种特点使用在了其它推荐场景上面等；（2）企业可依照自己的业务和需求，为模型引入其它数据源和数组，例如某企业在数据源中加入了浏览内容时长数组，来优化模型的数据质量和疗效；（3）企业可以依照自己的业务情况多样化热门内容和最新内容的估算逻辑。
3、指标灵活性：可自定义多指标、漏斗转化评价能力
完成推荐后，通过神策剖析所搭建高效的数据指标体系，提供多维度、多指标的交叉剖析能力来验证推荐疗效，比如 CTR、付费漏斗转化率、留存率等任意指标的疗效剖析，满足广告渠道来源、品类等任意属性维度的深度洞察。
4、算法迭代能力强：数据反馈与问题定位，实现算法精准迭代
基于疗效剖析，可灵活调整特点集，迭代模型参数，快速调优整体方案，不断满足业务变化，追求更高利润。
四、案例：东方明珠 CTR 提升 6 倍，人均浏览次数提高 1.9 倍
目前，神策智能推荐系统早已博得百度视频、东方明珠、惠头条等行业典范企业的认可。下面以东方明珠为例。
东方明珠是综合文化传媒集团，驻地诸多，总部技术团队须要支撑的业务范围幅射较广，DevOps 平台的推广和专业服务商的引入，较大的减轻了技术人力稀缺的挑战。在专业服务商选择上，胡俊说：东方明珠特别看重服务商在相关领域的实战经验，技术的成熟度、解决方案的成熟度，公司资质和团队背景。在跟神策数据合作的过程中，对神策数据团队的产品和服务都太认可，除了大数据用户行为剖析平台外，尤其对埋点服务和神策推荐算法的精准度十分满意。
以百视通 IPTV 某驻地为例，日活数百万用户通过 IPTV 机顶盒付费观看授权内容，部分精品内容需额外冲值观看。在接入神策推荐之前，主要依赖人工推荐，以热门、付费和内容相关性为主要推荐参考。为提高用户的观影体验、提高用户存留以及冲值付费产值，东方明珠利用神策推荐解决方案，完成采集点击日志、展示日志、播放日志等所需用户行为数据，基于行为数据建立深度学习召回算法策略，采用 GBDT+LR 排序模型训练数据。推荐算法上线两周后，神策推荐的疗效，对比人工推荐，仅 CTR 一个指标即提高了 6 倍，对推荐内容的人均浏览次数提高了 1.9 倍。
召回模型的神经网路结构
大数据平台建设项目，东方明珠团队对自主自控要求较高，在用户行为剖析、埋点等相关领域，神策数据所提供的技术和方案较为成熟，并且神策剖析 PaaS 平台的延展性和开放性能较好满足集团复杂业务和自主可控的需求，因此东方明珠利用神策剖析平台，充分打通内部业务数据，发挥资源优势，构建一体化运作的融媒体大数据用户剖析中心；在精准推荐项目中，东方明珠采用了，与神策数据一起敏捷迭代的合作模式，即基于神策推荐平台，双方投入研制资源，针对广电行业的个性化需求进行推荐算法的打磨升级，并基于神策推荐平台进行广电行业个性化应用和场景的深度开发，经过试点驻地的实际结果检验，目前已在各大驻地展开推广。
『点击图片，解锁更多精彩』
▼▼▼ 查看全部
截止目前，神策数据目前包括五条产品线：神策剖析、神策智能推荐、神策客景、神策标签管理、神策智能营运。本文通过以下内容，详解神策智能推荐：
一、什么是神策智能推荐系统？
神策智能推荐系统（下称“神策推荐”）是一款基于用户行为剖析的全流程智能推荐产品。它基于神策剖析的强悍的数据采集能力，从用户行为数据的采集、建模、挖掘到疗效剖析，完成从“数据采集+推荐引擎+效果反馈”的推荐全流程。
二、给顾客带来什么价值？
神策推荐主要服务电商类、内容类、工具类、社交类、服务类等行业，为顾客实现：
第一，千人千面，提升产品价值，增强用户体验
在资讯平台获取感兴趣的新闻，在瑜伽平台找到量身构建的瑜伽课程，在小说网站欣赏最对口味的小说推荐……成功的个性化推荐使用户被尊崇感倍至，为用户推荐其感兴趣的商品，提升用户决策（如选购、阅读、观看等）的质量和效率，增强用户体验。
第二，提升核心业务指标，实现业务下降
良好的用户体验将提高用户粘性，提升产品的用户活跃度和留存率等核心业务指标，实现业务下降。以电商类为例，神策推荐系统才能全方位的精准数据描画用户的订购意图，能够帮助提升用户购物率，提高流量转化率，增强用户粘性，最终实现店家和用户多赢。
第三，构建算法精英团队，提高 IT 的投入产出比
神策推荐算法白盒方案支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，为企业算法团队持续赋能。另外，从前期数据采集、数据模型搭建，到推荐疗效剖析，以及算法迭代的全流程，均由神策算法团队与顾客深度配合完成。在这一过程中，神策算法团队持续“培训+服务”，帮助企业提高算法团队的能力，并在不同团队、不同产品中实现复制，这对于国内市场上算法人才重金难求的企业说，意义深远。
三、神策智能推荐与其他推荐产品有何差别？
1、完整性：实现采集、推荐、反馈的完整推荐闭环
神策推荐系统是一套全流程闭环推荐方案。支持采集终端（Web、App、H5、小程序、软件等）的用户行为、后端服务器日志（Log）、业务数据和第三方等多方数据源，存储最细细度数据，利用最新深度学习和语义剖析模型建立推荐引擎，推荐结果可借助数据剖析模型多维度、多指标的实时疗效剖析，形成快速反馈，精准迭代特征集和算法模型。
2、开放性：推荐算法的白盒，开放全平台的算法逻辑
支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，模型中间产物可输出，让算法逻辑可见，结果可用。
神策推荐白盒服务包括的内容：与企业确认推荐所使用到的用户行为数据和元数据情况；提供推荐数据流中数据集市的数据说明文档；提供推荐模型的设计和调优文档，并进行相应培训；提供单独的召回和排序插口，供顾客在其它场景使用；提供业务相关数据源的估算逻辑说明文档，包括热门数据和最新数据；提供已读过滤和已退过滤逻辑的说明文档；
基于白盒服务，让企业具备的二次开发和订制优化的能力，包括：
（1）客户将提供的数据和插口应用到其它场景，例如某电商企业调用排序插口，应用于品类列表推荐上；某企业应用生成的特点工程数据，将这种特点使用在了其它推荐场景上面等；（2）企业可依照自己的业务和需求，为模型引入其它数据源和数组，例如某企业在数据源中加入了浏览内容时长数组，来优化模型的数据质量和疗效；（3）企业可以依照自己的业务情况多样化热门内容和最新内容的估算逻辑。
3、指标灵活性：可自定义多指标、漏斗转化评价能力
完成推荐后，通过神策剖析所搭建高效的数据指标体系，提供多维度、多指标的交叉剖析能力来验证推荐疗效，比如 CTR、付费漏斗转化率、留存率等任意指标的疗效剖析，满足广告渠道来源、品类等任意属性维度的深度洞察。
4、算法迭代能力强：数据反馈与问题定位，实现算法精准迭代
基于疗效剖析，可灵活调整特点集，迭代模型参数，快速调优整体方案，不断满足业务变化，追求更高利润。
四、案例：东方明珠 CTR 提升 6 倍，人均浏览次数提高 1.9 倍
目前，神策智能推荐系统早已博得百度视频、东方明珠、惠头条等行业典范企业的认可。下面以东方明珠为例。
东方明珠是综合文化传媒集团，驻地诸多，总部技术团队须要支撑的业务范围幅射较广，DevOps 平台的推广和专业服务商的引入，较大的减轻了技术人力稀缺的挑战。在专业服务商选择上，胡俊说：东方明珠特别看重服务商在相关领域的实战经验，技术的成熟度、解决方案的成熟度，公司资质和团队背景。在跟神策数据合作的过程中，对神策数据团队的产品和服务都太认可，除了大数据用户行为剖析平台外，尤其对埋点服务和神策推荐算法的精准度十分满意。
以百视通 IPTV 某驻地为例，日活数百万用户通过 IPTV 机顶盒付费观看授权内容，部分精品内容需额外冲值观看。在接入神策推荐之前，主要依赖人工推荐，以热门、付费和内容相关性为主要推荐参考。为提高用户的观影体验、提高用户存留以及冲值付费产值，东方明珠利用神策推荐解决方案，完成采集点击日志、展示日志、播放日志等所需用户行为数据，基于行为数据建立深度学习召回算法策略，采用 GBDT+LR 排序模型训练数据。推荐算法上线两周后，神策推荐的疗效，对比人工推荐，仅 CTR 一个指标即提高了 6 倍，对推荐内容的人均浏览次数提高了 1.9 倍。
召回模型的神经网路结构
大数据平台建设项目，东方明珠团队对自主自控要求较高，在用户行为剖析、埋点等相关领域，神策数据所提供的技术和方案较为成熟，并且神策剖析 PaaS 平台的延展性和开放性能较好满足集团复杂业务和自主可控的需求，因此东方明珠利用神策剖析平台，充分打通内部业务数据，发挥资源优势，构建一体化运作的融媒体大数据用户剖析中心；在精准推荐项目中，东方明珠采用了，与神策数据一起敏捷迭代的合作模式，即基于神策推荐平台，双方投入研制资源，针对广电行业的个性化需求进行推荐算法的打磨升级，并基于神策推荐平台进行广电行业个性化应用和场景的深度开发，经过试点驻地的实际结果检验，目前已在各大驻地展开推广。
『点击图片，解锁更多精彩』
▼▼▼ 查看全部
重磅！一文剖析神策智能推荐
截止目前，神策数据目前包括五条产品线：神策剖析、神策智能推荐、神策客景、神策标签管理、神策智能营运。本文通过以下内容，详解神策智能推荐：
一、什么是神策智能推荐系统？
神策智能推荐系统（下称“神策推荐”）是一款基于用户行为剖析的全流程智能推荐产品。它基于神策剖析的强悍的数据采集能力，从用户行为数据的采集、建模、挖掘到疗效剖析，完成从“数据采集+推荐引擎+效果反馈”的推荐全流程。
二、给顾客带来什么价值？
神策推荐主要服务电商类、内容类、工具类、社交类、服务类等行业，为顾客实现：
第一，千人千面，提升产品价值，增强用户体验
在资讯平台获取感兴趣的新闻，在瑜伽平台找到量身构建的瑜伽课程，在小说网站欣赏最对口味的小说推荐……成功的个性化推荐使用户被尊崇感倍至，为用户推荐其感兴趣的商品，提升用户决策（如选购、阅读、观看等）的质量和效率，增强用户体验。
第二，提升核心业务指标，实现业务下降
良好的用户体验将提高用户粘性，提升产品的用户活跃度和留存率等核心业务指标，实现业务下降。以电商类为例，神策推荐系统才能全方位的精准数据描画用户的订购意图，能够帮助提升用户购物率，提高流量转化率，增强用户粘性，最终实现店家和用户多赢。
第三，构建算法精英团队，提高 IT 的投入产出比
神策推荐算法白盒方案支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，为企业算法团队持续赋能。另外，从前期数据采集、数据模型搭建，到推荐疗效剖析，以及算法迭代的全流程，均由神策算法团队与顾客深度配合完成。在这一过程中，神策算法团队持续“培训+服务”，帮助企业提高算法团队的能力，并在不同团队、不同产品中实现复制，这对于国内市场上算法人才重金难求的企业说，意义深远。
三、神策智能推荐与其他推荐产品有何差别？
1、完整性：实现采集、推荐、反馈的完整推荐闭环
神策推荐系统是一套全流程闭环推荐方案。支持采集终端（Web、App、H5、小程序、软件等）的用户行为、后端服务器日志（Log）、业务数据和第三方等多方数据源，存储最细细度数据，利用最新深度学习和语义剖析模型建立推荐引擎，推荐结果可借助数据剖析模型多维度、多指标的实时疗效剖析，形成快速反馈，精准迭代特征集和算法模型。
2、开放性：推荐算法的白盒，开放全平台的算法逻辑
支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，模型中间产物可输出，让算法逻辑可见，结果可用。
神策推荐白盒服务包括的内容：与企业确认推荐所使用到的用户行为数据和元数据情况；提供推荐数据流中数据集市的数据说明文档；提供推荐模型的设计和调优文档，并进行相应培训；提供单独的召回和排序插口，供顾客在其它场景使用；提供业务相关数据源的估算逻辑说明文档，包括热门数据和最新数据；提供已读过滤和已退过滤逻辑的说明文档；
基于白盒服务，让企业具备的二次开发和订制优化的能力，包括：
（1）客户将提供的数据和插口应用到其它场景，例如某电商企业调用排序插口，应用于品类列表推荐上；某企业应用生成的特点工程数据，将这种特点使用在了其它推荐场景上面等；（2）企业可依照自己的业务和需求，为模型引入其它数据源和数组，例如某企业在数据源中加入了浏览内容时长数组，来优化模型的数据质量和疗效；（3）企业可以依照自己的业务情况多样化热门内容和最新内容的估算逻辑。
3、指标灵活性：可自定义多指标、漏斗转化评价能力
完成推荐后，通过神策剖析所搭建高效的数据指标体系，提供多维度、多指标的交叉剖析能力来验证推荐疗效，比如 CTR、付费漏斗转化率、留存率等任意指标的疗效剖析，满足广告渠道来源、品类等任意属性维度的深度洞察。
4、算法迭代能力强：数据反馈与问题定位，实现算法精准迭代
基于疗效剖析，可灵活调整特点集，迭代模型参数，快速调优整体方案，不断满足业务变化，追求更高利润。
四、案例：东方明珠 CTR 提升 6 倍，人均浏览次数提高 1.9 倍
目前，神策智能推荐系统早已博得百度视频、东方明珠、惠头条等行业典范企业的认可。下面以东方明珠为例。
东方明珠是综合文化传媒集团，驻地诸多，总部技术团队须要支撑的业务范围幅射较广，DevOps 平台的推广和专业服务商的引入，较大的减轻了技术人力稀缺的挑战。在专业服务商选择上，胡俊说：东方明珠特别看重服务商在相关领域的实战经验，技术的成熟度、解决方案的成熟度，公司资质和团队背景。在跟神策数据合作的过程中，对神策数据团队的产品和服务都太认可，除了大数据用户行为剖析平台外，尤其对埋点服务和神策推荐算法的精准度十分满意。
以百视通 IPTV 某驻地为例，日活数百万用户通过 IPTV 机顶盒付费观看授权内容，部分精品内容需额外冲值观看。在接入神策推荐之前，主要依赖人工推荐，以热门、付费和内容相关性为主要推荐参考。为提高用户的观影体验、提高用户存留以及冲值付费产值，东方明珠利用神策推荐解决方案，完成采集点击日志、展示日志、播放日志等所需用户行为数据，基于行为数据建立深度学习召回算法策略，采用 GBDT+LR 排序模型训练数据。推荐算法上线两周后，神策推荐的疗效，对比人工推荐，仅 CTR 一个指标即提高了 6 倍，对推荐内容的人均浏览次数提高了 1.9 倍。
召回模型的神经网路结构
大数据平台建设项目，东方明珠团队对自主自控要求较高，在用户行为剖析、埋点等相关领域，神策数据所提供的技术和方案较为成熟，并且神策剖析 PaaS 平台的延展性和开放性能较好满足集团复杂业务和自主可控的需求，因此东方明珠利用神策剖析平台，充分打通内部业务数据，发挥资源优势，构建一体化运作的融媒体大数据用户剖析中心；在精准推荐项目中，东方明珠采用了，与神策数据一起敏捷迭代的合作模式，即基于神策推荐平台，双方投入研制资源，针对广电行业的个性化需求进行推荐算法的打磨升级，并基于神策推荐平台进行广电行业个性化应用和场景的深度开发，经过试点驻地的实际结果检验，目前已在各大驻地展开推广。
『点击图片，解锁更多精彩』
▼▼▼
优采云采集器v9官方破解版
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 390 次浏览 • 2020-08-11 10:36
优采云采集器破解版是一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘工具,用于网站信息采集,网站信息抓取,包括图片、文字等信息采集处理发布,优采云采集器破解版是目前使用人数最多的互联网数据采集软件。可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的剖析处理，准确挖掘出所需数据。历经六年的升级更新，积累了大量用户和良好口碑，是目前最受欢迎的网页数据采集软件。
基本介绍
建网站苦于没内容?
优采云采集器可手动采集优质内容，定时发布;并配置多种数据处理选项，让网站内容独一无二，快速提高网站流量!
业务发展遭到困局?
优采云采集器助您在数据中快速挖掘新顾客;透视竞争对手的业务数据，分析顾客行为拓展新业务，精准营销减少风险和预算。
数据提取速率很慢?
优采云采集器采用分布式高速采集系统，多个服务端同时运作，解决工作学习中大量的数据下载及使用需求，让您能有更多时间做更多事。
舆情检测无从下手?
优采云采集器可应用于“舆情雷达检测与测控系统”，优采云采集器破解版精准监控网路数据的信息安全，及时对不利或危情信息进行预警处理。
功能特点
分布式高速采集
任务分配至多个客户端，同时运行采集，效率倍增。
多辨识系统
配备正文辨识、中文动词辨识、任意编码辨识等多种辨识系统，智能辨识操作更轻松。
可选验证方法
可选择是否使用加密狗，随时保障数据安全。
全自动运行
无需人工值守操作，任务完成后自动关机。
替换功能
同义，近义词替换、参数替换，伪原创必备技能。
采集监控系统
实时监控采集，确保数据的准确性。
任意文件格式下载
图片、压缩文件、视频等任意格式的文件都能轻松下载。
支持多数据库
支持Access/MySQL/MsSQL/Sqlite/Oracle多种类型的数据库保存及发布。
无限级多页采集
支持收录ajax恳求数据在内的多个页面信息的无限级采集。
支持扩充
支持插口和插件扩充，满足各类采发需求。
程序目录
典型用户
相关术语
1.采集任务
采集任务是优采云采集器中对于数据采集和数据发布任务的完整配置，收录采集规则和发布模块。
2.采集规则
即我们对怎样采集和采集什么的问题给出一些设置使采集器根据设置的规则来执行，
这个设置可以从优采云采集器上面导入保存为.ljobx文件，也可以再度导出优采云采集器。
3.发布模块
在优采云采集器中，发布模块是对“将早已采集到的数据发布到那里”进行的设置。
包括WEB在线发布模块和数据库发布模块，其设置分别可以导入保存为.wpm文件和.dbm文件，
并可以再度导出优采云采集器，多次使用。
4.发布插口
发布插口是一个大型的页面程序，通常和WEB在线发布模块配合使用来满足用户的特定需求。
即采集器将采集的数据发送到发布插口文件中，接口文件得到数据，并根据用户特定需求灵活地处理数据。
5.标签
是指拿来提取某项内容信息的一个数组名子，由用户在编辑规则的时侯指定，
比如标题、手机号、邮件、作者，内容标签采集到的信息在发布模块中就可以通过该标签名对应获取到， 查看全部
优采云采集器破解版是一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘工具,用于网站信息采集,网站信息抓取,包括图片、文字等信息采集处理发布,优采云采集器破解版是目前使用人数最多的互联网数据采集软件。可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的剖析处理，准确挖掘出所需数据。历经六年的升级更新，积累了大量用户和良好口碑，是目前最受欢迎的网页数据采集软件。
基本介绍
建网站苦于没内容?
优采云采集器可手动采集优质内容，定时发布;并配置多种数据处理选项，让网站内容独一无二，快速提高网站流量!
业务发展遭到困局?
优采云采集器助您在数据中快速挖掘新顾客;透视竞争对手的业务数据，分析顾客行为拓展新业务，精准营销减少风险和预算。
数据提取速率很慢?
优采云采集器采用分布式高速采集系统，多个服务端同时运作，解决工作学习中大量的数据下载及使用需求，让您能有更多时间做更多事。
舆情检测无从下手?
优采云采集器可应用于“舆情雷达检测与测控系统”，优采云采集器破解版精准监控网路数据的信息安全，及时对不利或危情信息进行预警处理。
功能特点
分布式高速采集
任务分配至多个客户端，同时运行采集，效率倍增。
多辨识系统
配备正文辨识、中文动词辨识、任意编码辨识等多种辨识系统，智能辨识操作更轻松。
可选验证方法
可选择是否使用加密狗，随时保障数据安全。
全自动运行
无需人工值守操作，任务完成后自动关机。
替换功能
同义，近义词替换、参数替换，伪原创必备技能。
采集监控系统
实时监控采集，确保数据的准确性。
任意文件格式下载
图片、压缩文件、视频等任意格式的文件都能轻松下载。
支持多数据库
支持Access/MySQL/MsSQL/Sqlite/Oracle多种类型的数据库保存及发布。
无限级多页采集
支持收录ajax恳求数据在内的多个页面信息的无限级采集。
支持扩充
支持插口和插件扩充，满足各类采发需求。
程序目录
典型用户
相关术语
1.采集任务
采集任务是优采云采集器中对于数据采集和数据发布任务的完整配置，收录采集规则和发布模块。
2.采集规则
即我们对怎样采集和采集什么的问题给出一些设置使采集器根据设置的规则来执行，
这个设置可以从优采云采集器上面导入保存为.ljobx文件，也可以再度导出优采云采集器。
3.发布模块
在优采云采集器中，发布模块是对“将早已采集到的数据发布到那里”进行的设置。
包括WEB在线发布模块和数据库发布模块，其设置分别可以导入保存为.wpm文件和.dbm文件，
并可以再度导出优采云采集器，多次使用。
4.发布插口
发布插口是一个大型的页面程序，通常和WEB在线发布模块配合使用来满足用户的特定需求。
即采集器将采集的数据发送到发布插口文件中，接口文件得到数据，并根据用户特定需求灵活地处理数据。
5.标签
是指拿来提取某项内容信息的一个数组名子，由用户在编辑规则的时侯指定，
比如标题、手机号、邮件、作者，内容标签采集到的信息在发布模块中就可以通过该标签名对应获取到，
熊猫智能采集器 2.6 免费版
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 342 次浏览 • 2020-08-10 06:30
熊猫智能采集器是一款专业的网页信息采集工具。需要一个信息采集器，那就下载熊猫智能采集器使用吧，利用精准搜索引擎的解析内核，对网页内容的仿浏览器解析，对网页框架内容和核心内容分离和抽取，对相像的页面进行有效对比，熊猫智能采集器免费版使用上去便捷简单，如果你也须要那就来jz5u下载使用吧，别错过了哦！
熊猫智能采集器功能介绍
1、采集速度快
优采云采集器的采集速度是采集软件中最快的(之一)。不使用落后低效的正则匹配技术。也不使用第三方外置浏览器访问的技术。使用自己研制的解析引擎
2、全方位的采集功能
浏览器可见的内容都可以采集。采集的对象包括文字内容，图片，flash动漫视频等等各种网路内容。支持图文混排对象的同时采集
3、面向对象的采集方式
面向对象的采集方式。正文和回复内容同时采集的能力，分页的内容可轻松合并，采集内容可以是分散在多个页面内。结果可以是复杂的兄妹表结构。
4、结果数据完整度高
熊猫独有的多模板功能，确保结果数据完整不遗漏。独有的智能纠错模式，可以手动纠正模板和目标页面的不一致。
5、JS解析的手动判定辨识
现在好多网页都采用了ajax网页内容动态生成技术。此时仅仅借助网页源码，并不能获取须要的有效内容。此时就须要对被采集的页面执行JavaScript(JS)解析，获取JS执行后的结果代码。
熊猫支持对须要JS解析的页面，执行JS解析，获取JS解析后的实际内容。鉴于执行JS解析的速率效率太低，因此熊猫外置了智能判定功能，自动检测是否须要对被采集的页面执行JS解析，如果不需要的，尽量不使用低效的JS解析模式。
6、多模板手动适应能力
很多网站的内容页面会存在多个不同种类的模板，因此优采云采集器软件容许每位采集项目可以同时设置多个内容页面参考模板，在采集运行时，系统会手动匹配找寻最合适的参考模板拿来剖析内容页面。
7、实时帮助窗口
在采集项目设置环节，系统会在窗口右上显示与当前配置相关的实时帮助内容，为使用菜鸟提供实时帮助。因此优采云采集器软件的使用可以轻松上手。配合全程智能化辅助能力，即便是第一次接触优采云采集器软件，也可以较轻松实现采集项目的配置工作。
8、分页内容的轻松合并
支持各类类型的分页模式，用户只须要做两步就可以实现分页内容的合并：鼠标点选确认分页链接所在，将须要分页合并的数组项勾选上分页合并项即可。如果页面内具有重复子项存在，则能手动在分页中找寻该重复子项，隐含手动进行分页内容合并。
熊猫智能采集器用途介绍
1、舆情监测
借助全部英文搜素引擎，轻松实现全网舆情信息的检测，信息覆盖面广。对于须要重点检测的网站，只须要录入网址即可实现检测。PC端独立运行，普通的联通PC即可胜任舆情检测工作。同时熊猫智能采集监测引擎，也是第三方舆情系统外置爬虫的首选。
2、大数据采集
熊猫拥有极高的采集速度和效率，是大数据采集场合的最优选择。同时熊猫独有的海量数据处理能力，可以应付大数据采集的须要。是大数据采集场合的首选
3、招标信息检测
利用熊猫智能采集监测引擎，可以轻松实现对招标信息发布网站的最新招标信息进行检测。优采云采集器，是招标信息检测软件的最优选择：操作容易、维护简单、结果直观便捷
4、客户资料搜集
利用熊猫可以轻松从网路中批量获取须要的顾客信息，利用熊猫的各种绕过防采集机制(，如熊猫独有的云采集功能)，可以轻松绕过被采集网站的防采集机制。如58、赶集、百姓网、阿里巴巴、慧聪等等。
5、众多站长：网站搬家、网站内容手动填充
熊猫是操作最简单的采集器，是诸多网站站长的首先。同时熊猫也是功能复杂的采集器，可以应用几乎所有的复杂网站的采集、搬家操作。 查看全部
熊猫智能采集器是一款专业的网页信息采集工具。需要一个信息采集器，那就下载熊猫智能采集器使用吧，利用精准搜索引擎的解析内核，对网页内容的仿浏览器解析，对网页框架内容和核心内容分离和抽取，对相像的页面进行有效对比，熊猫智能采集器免费版使用上去便捷简单，如果你也须要那就来jz5u下载使用吧，别错过了哦！
熊猫智能采集器功能介绍
1、采集速度快
优采云采集器的采集速度是采集软件中最快的(之一)。不使用落后低效的正则匹配技术。也不使用第三方外置浏览器访问的技术。使用自己研制的解析引擎
2、全方位的采集功能
浏览器可见的内容都可以采集。采集的对象包括文字内容，图片，flash动漫视频等等各种网路内容。支持图文混排对象的同时采集
3、面向对象的采集方式
面向对象的采集方式。正文和回复内容同时采集的能力，分页的内容可轻松合并，采集内容可以是分散在多个页面内。结果可以是复杂的兄妹表结构。
4、结果数据完整度高
熊猫独有的多模板功能，确保结果数据完整不遗漏。独有的智能纠错模式，可以手动纠正模板和目标页面的不一致。
5、JS解析的手动判定辨识
现在好多网页都采用了ajax网页内容动态生成技术。此时仅仅借助网页源码，并不能获取须要的有效内容。此时就须要对被采集的页面执行JavaScript(JS)解析，获取JS执行后的结果代码。
熊猫支持对须要JS解析的页面，执行JS解析，获取JS解析后的实际内容。鉴于执行JS解析的速率效率太低，因此熊猫外置了智能判定功能，自动检测是否须要对被采集的页面执行JS解析，如果不需要的，尽量不使用低效的JS解析模式。
6、多模板手动适应能力
很多网站的内容页面会存在多个不同种类的模板，因此优采云采集器软件容许每位采集项目可以同时设置多个内容页面参考模板，在采集运行时，系统会手动匹配找寻最合适的参考模板拿来剖析内容页面。
7、实时帮助窗口
在采集项目设置环节，系统会在窗口右上显示与当前配置相关的实时帮助内容，为使用菜鸟提供实时帮助。因此优采云采集器软件的使用可以轻松上手。配合全程智能化辅助能力，即便是第一次接触优采云采集器软件，也可以较轻松实现采集项目的配置工作。
8、分页内容的轻松合并
支持各类类型的分页模式，用户只须要做两步就可以实现分页内容的合并：鼠标点选确认分页链接所在，将须要分页合并的数组项勾选上分页合并项即可。如果页面内具有重复子项存在，则能手动在分页中找寻该重复子项，隐含手动进行分页内容合并。
熊猫智能采集器用途介绍
1、舆情监测
借助全部英文搜素引擎，轻松实现全网舆情信息的检测，信息覆盖面广。对于须要重点检测的网站，只须要录入网址即可实现检测。PC端独立运行，普通的联通PC即可胜任舆情检测工作。同时熊猫智能采集监测引擎，也是第三方舆情系统外置爬虫的首选。
2、大数据采集
熊猫拥有极高的采集速度和效率，是大数据采集场合的最优选择。同时熊猫独有的海量数据处理能力，可以应付大数据采集的须要。是大数据采集场合的首选
3、招标信息检测
利用熊猫智能采集监测引擎，可以轻松实现对招标信息发布网站的最新招标信息进行检测。优采云采集器，是招标信息检测软件的最优选择：操作容易、维护简单、结果直观便捷
4、客户资料搜集
利用熊猫可以轻松从网路中批量获取须要的顾客信息，利用熊猫的各种绕过防采集机制(，如熊猫独有的云采集功能)，可以轻松绕过被采集网站的防采集机制。如58、赶集、百姓网、阿里巴巴、慧聪等等。
5、众多站长：网站搬家、网站内容手动填充
熊猫是操作最简单的采集器，是诸多网站站长的首先。同时熊猫也是功能复杂的采集器，可以应用几乎所有的复杂网站的采集、搬家操作。
Google剖析工具Analytics的功能一览
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 186 次浏览 • 2020-08-09 18:37
Google Analytics（分析）是一款为买家提供在一个位置剖析业务数据所需的免费工具。无论你的行业是哪些，旅行，汽车，医疗保健或其他行业，Google Analytics都可以帮助你更深入地了解顾客，从而提供更好的体验。
建立完整的视图
通过Google Analytics可以轻松了解你的网站和应用用户怎样与你的内容互动，从而了解什么内容有效，哪些内容无效。通过查看强悍的报告和信息中心，了解人们怎样与你的网站和应用进行互动以及不同渠道所饰演的角色。你甚至可以将用于评判CRM，销售点和其他接触点的系统与顾客联接上去，以获得更完整的视图。
获取Google提供的看法并与广告管理系统相关联
使用Google奇特的机器学习功能，从你的数据中发觉新的看法 - 例如什么用户可能转化或什么顾客具有高收入潜力。
Google Analytics（分析）旨在与Google的广告和发布商产品配合使用，因此你可以借助Google Analytics中的洞察力来帮助你吸引合适的顾客。将Google Analytics与展示广告和视频360，Google广告，AdSense，AdMob和广告管理系统相关联。使用你的Google Analytics数据创建再营销列表，然后在展示广告和视频360和Google广告中轻松访问那些列表。
让数据为买家服务
快速剖析数据并通过便于使用的界面和可共享的报告鼓励协作。快速处理和共享大量数据，同时使用Google Analytics的配置API保持灵活性和完全编程。Analytics还提供外置技术支持和全球基础构架，可在你的网站和应用程序中提供安全，准确的数据。Google Analytics帮助你从详尽的报告工具到智能数据剖析等将数据转化为洞察力。
Google Analytics可帮助买家了解卖家怎样使用你的网站和应用，因此你可以采取举措改善其体验。通过查看以下功能列表，了解Google Analytics可以执行的操作：
一、分析智能
快速回答有关剖析数据的问题，发现有关业务营运情况的看法，并借助复杂的建模功能。
1、问题的答案
团队中的任何人都可以直接在产品中寻问有关业务指标的问题，从而让分析师可以将时间花在更深入的研究和发觉上。
2、主动洞察力
Google Analytics（分析）会手动从你的数据中了解关键变化，新趋势以及你应当了解的其他机会。
3、用户和转换建模
访问智能目标，智能列表和会话质量数据，这些数据使用机器学习来帮助促进更多转换。
二、报告
了解顾客怎样与你的网站和应用进行互动，并使用各类报告工具轻松分享整个组织的洞察力。
1、观众报告
访问各类受众群体报告类型以了解你的用户：
活跃用户：根据她们与你的网站或应用程序在过去1天，7天，14天或30天的互动检测活跃用户。
终身价值：了解不同用户按照多个会话的活动为你的业务创造的价值。
受众群体：查看你在Google Analytics中创建的受众群体的跨渠道视图。
User Explorer：了解用户行为的个人行为，而不是聚合行为。
2、广告报导
Google Analytics（分析）提供了许多报告，可帮助你剖析，了解和改进在线广告工作。
Google广告：获取点击广告系列之后访问你网站或使用联通应用的用户的点击后疗效指标。
显示和视频360（Google Analytics 360）：查看和剖析Google Analytics中的展示广告和视频360广告系列数据。
搜索广告360（Google Analytics 360）：查看和剖析Analytics 360中的搜索广告360数据。
3、收购报告
了解你怎么获取用户，获取后在你网站上的行为以及她们的转换模式。
搜索控制台：了解预点击数据（如查询和展示次数）与点击后数据（如跳出率和交易）的关联形式
社交：了解你的社交工作怎样影响你网站和应用的参与度
广告系列：了解广告系列，搜索引擎，社交网络等是怎样影响网站互动的。
4、行为报告
更好地了解用户与你网站的互动形式。
行为流量报告：此报告可视化用户从一个页面或风波到下一个页面或风波的路径。了解什么内容可以使用户参与你的网站或辨识潜在的内容问题。
网站搜索：了解你的什么用户使用了你网站的搜索功能，他们输入了什么搜索字词，以及搜索结果怎样有效地创建了与你网站更深入的互动。
网站速度：了解用户查看内容并与其进行互动的速率。你可以确定须要改进的区域，然后评估这种改进。
5、转换报告
了解你的所有频道怎么协同工作，以促进你网站和应用的转化。
目标流量：查看用户抵达目标转化的路径。此报告可以帮助你查看用户是否按预期导航你的内容或查明问题，例如高丢弃率或意外循环。
电子商务：分析你网站或应用上的订购活动。你可以查看产品和交易信息，平均订单价值，电子商务转化率，购买时间和其他数据。
多渠道：先前网站引荐，搜索和广告在促进你网站转化方面发挥了哪些作用以及了解你的营销渠道（即你网站的流量来源）如何协同工作以创建销售和转化。
6、实时报告
通过实时报告了解你网站上发生的情况。为再营销和实验创建的受众群体也可以实时获取和处理。
7、用户流量报告
通过流可视化报告了解访问者怎么浏览你的网站。内容分组剖析页面组，而用户资源管理器剖析特定用户的操作。
8、数据新鲜度（Analytics 360）
使用Analytics 360，每10分钟即可获得最新的看法，因此你可以近乎实时地评估你的绩效。了解你的用户现今正在做哪些，以及你的网站或新内容的修改怎样影响她们的体验。学到更多。
9、非抽样报告（Analytics 360）
借助Analytics 360，你可以创建非抽样报告，从而可以访问更多数据和更多看法。
10、汇总报告（Analytics 360）
借助Google Analytics 360中的汇总报告，你可以从Google Analytics媒体资源中获取所有数据的汇总视图，以查看全球指标或隔离各个国家/地区的各个品牌疗效。
三、数据剖析和可视化
Analytics提供了许多方式来访问，组织和可视化你的数据，以满足你的业务需求。
1、数据访问
随处访问你的数据。除了Google Analytics的网路应用程序，Google Analytics还提供官方移动应用程序（Android和iOS），电子邮件警报，外部报告API以及与多个Google产品的集成。
2、过滤和操作
使用中级过滤器，自定义渠道分组，内容分组和估算指标自定义你的数据以满足你的需求，通过与Big Cloud（Google Cloud的企业数据库房）的外置联接， Analytics 360用户以及使用Firebase联接应用的用户可以获得愈发详尽的过滤。
3、漏斗剖析
Google Analytics（分析）为你的网站和应用提供了深入漏斗剖析的工具。
购物和结帐渠道：分析顾客选购路径并确定顾客在渠道中每位阶段的下落地点。
自定义渠道（Analytics 360）：随时（不仅仅是在施行期间）配置这种渠道，以便为你的业务自定义渠道剖析。
多渠道渠道：可视化并报告用户在转化路径中跨会话参与的多个广告系列接触点。
应用程序风波漏斗将应用程序内风波的可视化配置为逻辑次序，以便更好地了解一个操作与另一个操作的关系。
4、分割
除了外置细分，你还可以在会话或用户级别创建与支持Google广告等Google产品兼容的自定义细分。
5、可视化和监控
Google Analytics的外置报告提供了多种可视化你的奇特数据的方式。客户还可以使用各类小部件创建可自定义，可共享的仪表板。
5、自定义渠道（Analytics 360）
可视化用户完成风波所采取的步骤。你可以使用它来改善你的网站并增加用户流程的低效率。你还可以创建受众群体列表，以重新吸引退出渠道的用户。学到更多。
6、高级剖析（Analytics 360）
深入了解你的所有数据，通过复杂的剖析功能找到有关顾客的重要看法。
四、数据搜集和管理
Google Analytics可帮助你整理和管理数据。
1、集合API
Analytics支持Java库，移动应用SDK和开放式检测合同，允许你从任何联接互联网的第三方系统导出交互数据。
2、标签管理支持
所有的代码管理系统均支持Google Analytics，并可与Google跟踪代码管理器和跟踪代码管理器360无缝协作。
3、配置API
探索使用Google Analytics的配置API管理Google Analytics账户的各类技巧。
4、自定义变量
轻松导出自定义数据。自定义变量（包括自定义维度，自定义指标和估算指标）可以监控各类结构化或非结构化文本或指标。
5、数据导出
从外部源 导入数据并将其与通过Google Analytics搜集的数据相结合，以获得更完整的视图。
6、用户访问控制
通过用户访问控制，你可以控制Google Analytics账户的不同用户的访问权限。
借助Analytics 360，你可以通过最高级别的控制来管理访问。
7、自定义表格（Analytics 360）
获取重要数据集的快速，非抽样数据。使用自定义表格，你可以指定希望Google Analytics 每天处理非抽样的指标或维度组合。
8、Google BigQuery导入（Analytics 360）
访问每10分钟刷新一次的原创数据。BigQuery支持多达数万行数据的交互式剖析，多个数据源的联接，高级预测建模，自然语言处理，机器学习功能等。
五、数据激活
根据店家的数据作出更明智的营销决策。
1、智能和异常检测
Analytics提供了一种确诊工具，可以提醒用户注意意外事件或指标。
Analytics Assistant工具可以显示相关的业务洞察，并随着时间的推移，自定义什么洞察与什么用户相关。
2、预测剖析
分析可以帮助你预测有价值的用户和操作。智能列表标示什么用户重新与广告互动，而智能目标则预测什么现场操作是有价值的。
3、应用程序通知和远程配置
使用Firebase为你的联通应用用户创建受众群体，并使用它们在其他应用开发者功能中发送推送通知和远程配置。
4、观众人口统计
人口统计和兴趣数据详尽说明了用户的年纪，性别和兴趣。
六、集成
Analytics致力与其他Google解决方案和合作伙伴产品无缝协作，从而节约买家的时间并提升效率。
1、Google广告
在Google Analytics 360 的Google广告报告中一起查看你的广告和网站效果数据。你还可以将Google Analytics 目标，电子商务交易和指标导出到你的广告账户中。了解更多。
2、显示和视频360（Analytics 360）
使用一组新的专用报告查看和剖析Analytics 360中的显示和视频360数据。
通过该集成，你还可以在Analytics 360中创建受众群体，并将这种受众群体用于展示广告和视频360中的再营销。
3、搜索广告360（Analytics 360）
在Google Analytics 360中查看和剖析你的搜索广告360数据。你将见到一组收录详尽指标的新专用报告。学到更多。
4、调查360
获得真实的反馈，以促进更明智的决策。在Google Analytics中创建用户群，然后在Surveys 360中向她们发送调查。
5、优化360
使用你在Google Analytics中创建的受众群体创建自定义网站体验。
6、谷歌的AdSense
将你的Google AdSense账户与Google Analytics相关联，以便更深入地了解你的AdSense数据和疗效。
7、Google Cloud（Analytics 360）
通过与Google Cloud的企业数据库房BigQuery的外置联接，你可以轻松地将Analytics 360数据与其他数据集相关联，并解锁BigQuery用于辨识洞察的强悍工具。
8、Salesforce Sales Cloud集成（Analytics 360）
将离线转化更快地导出Analytics 360。直接从Salesforce Sales Cloud轻松导出销售渠道风波，并与Analytics 360数据结合使用，以进行报告，细分等。
9、Salesforce Marketing云集成（Analytics 360）
在Analytics 360中创建的受众群体可在Salesforce Marketing Cloud中进行直接营销，包括电子邮件和SMS。
来自Google Analytics 360的数据在Marketing Cloud报告UI中可见，以便更好地了解广告系列的疗效。
Analytics 360中提供了Marketing Cloud参与数据，可帮助你了解营销疗效。
10、Data Studio
将Google Analytics细分应用于Data Studio报告，并查看数据的取样方法。学到更多。
11、Google广告管理系统（Analytics 360）
将你的Google Analytics 360看法应用于广告管理系统，以优化你自己的网站和应用以获得用户体验并获得更多利润。
12、Google Search Console
将买家的Google Analytics账户与Search Console账户中的网站相关联，以查看Google Analytics报告中的Search Console数据。你还可以直接从你网站的链接和Search Console中的附加链接页面访问Google Analytics报告。 查看全部
Google Analytics（分析）是一款为买家提供在一个位置剖析业务数据所需的免费工具。无论你的行业是哪些，旅行，汽车，医疗保健或其他行业，Google Analytics都可以帮助你更深入地了解顾客，从而提供更好的体验。
建立完整的视图
通过Google Analytics可以轻松了解你的网站和应用用户怎样与你的内容互动，从而了解什么内容有效，哪些内容无效。通过查看强悍的报告和信息中心，了解人们怎样与你的网站和应用进行互动以及不同渠道所饰演的角色。你甚至可以将用于评判CRM，销售点和其他接触点的系统与顾客联接上去，以获得更完整的视图。
获取Google提供的看法并与广告管理系统相关联
使用Google奇特的机器学习功能，从你的数据中发觉新的看法 - 例如什么用户可能转化或什么顾客具有高收入潜力。
Google Analytics（分析）旨在与Google的广告和发布商产品配合使用，因此你可以借助Google Analytics中的洞察力来帮助你吸引合适的顾客。将Google Analytics与展示广告和视频360，Google广告，AdSense，AdMob和广告管理系统相关联。使用你的Google Analytics数据创建再营销列表，然后在展示广告和视频360和Google广告中轻松访问那些列表。
让数据为买家服务
快速剖析数据并通过便于使用的界面和可共享的报告鼓励协作。快速处理和共享大量数据，同时使用Google Analytics的配置API保持灵活性和完全编程。Analytics还提供外置技术支持和全球基础构架，可在你的网站和应用程序中提供安全，准确的数据。Google Analytics帮助你从详尽的报告工具到智能数据剖析等将数据转化为洞察力。
Google Analytics可帮助买家了解卖家怎样使用你的网站和应用，因此你可以采取举措改善其体验。通过查看以下功能列表，了解Google Analytics可以执行的操作：
一、分析智能
快速回答有关剖析数据的问题，发现有关业务营运情况的看法，并借助复杂的建模功能。
1、问题的答案
团队中的任何人都可以直接在产品中寻问有关业务指标的问题，从而让分析师可以将时间花在更深入的研究和发觉上。
2、主动洞察力
Google Analytics（分析）会手动从你的数据中了解关键变化，新趋势以及你应当了解的其他机会。
3、用户和转换建模
访问智能目标，智能列表和会话质量数据，这些数据使用机器学习来帮助促进更多转换。
二、报告
了解顾客怎样与你的网站和应用进行互动，并使用各类报告工具轻松分享整个组织的洞察力。
1、观众报告
访问各类受众群体报告类型以了解你的用户：
活跃用户：根据她们与你的网站或应用程序在过去1天，7天，14天或30天的互动检测活跃用户。
终身价值：了解不同用户按照多个会话的活动为你的业务创造的价值。
受众群体：查看你在Google Analytics中创建的受众群体的跨渠道视图。
User Explorer：了解用户行为的个人行为，而不是聚合行为。
2、广告报导
Google Analytics（分析）提供了许多报告，可帮助你剖析，了解和改进在线广告工作。
Google广告：获取点击广告系列之后访问你网站或使用联通应用的用户的点击后疗效指标。
显示和视频360（Google Analytics 360）：查看和剖析Google Analytics中的展示广告和视频360广告系列数据。
搜索广告360（Google Analytics 360）：查看和剖析Analytics 360中的搜索广告360数据。
3、收购报告
了解你怎么获取用户，获取后在你网站上的行为以及她们的转换模式。
搜索控制台：了解预点击数据（如查询和展示次数）与点击后数据（如跳出率和交易）的关联形式
社交：了解你的社交工作怎样影响你网站和应用的参与度
广告系列：了解广告系列，搜索引擎，社交网络等是怎样影响网站互动的。
4、行为报告
更好地了解用户与你网站的互动形式。
行为流量报告：此报告可视化用户从一个页面或风波到下一个页面或风波的路径。了解什么内容可以使用户参与你的网站或辨识潜在的内容问题。
网站搜索：了解你的什么用户使用了你网站的搜索功能，他们输入了什么搜索字词，以及搜索结果怎样有效地创建了与你网站更深入的互动。
网站速度：了解用户查看内容并与其进行互动的速率。你可以确定须要改进的区域，然后评估这种改进。
5、转换报告
了解你的所有频道怎么协同工作，以促进你网站和应用的转化。
目标流量：查看用户抵达目标转化的路径。此报告可以帮助你查看用户是否按预期导航你的内容或查明问题，例如高丢弃率或意外循环。
电子商务：分析你网站或应用上的订购活动。你可以查看产品和交易信息，平均订单价值，电子商务转化率，购买时间和其他数据。
多渠道：先前网站引荐，搜索和广告在促进你网站转化方面发挥了哪些作用以及了解你的营销渠道（即你网站的流量来源）如何协同工作以创建销售和转化。
6、实时报告
通过实时报告了解你网站上发生的情况。为再营销和实验创建的受众群体也可以实时获取和处理。
7、用户流量报告
通过流可视化报告了解访问者怎么浏览你的网站。内容分组剖析页面组，而用户资源管理器剖析特定用户的操作。
8、数据新鲜度（Analytics 360）
使用Analytics 360，每10分钟即可获得最新的看法，因此你可以近乎实时地评估你的绩效。了解你的用户现今正在做哪些，以及你的网站或新内容的修改怎样影响她们的体验。学到更多。
9、非抽样报告（Analytics 360）
借助Analytics 360，你可以创建非抽样报告，从而可以访问更多数据和更多看法。
10、汇总报告（Analytics 360）
借助Google Analytics 360中的汇总报告，你可以从Google Analytics媒体资源中获取所有数据的汇总视图，以查看全球指标或隔离各个国家/地区的各个品牌疗效。
三、数据剖析和可视化
Analytics提供了许多方式来访问，组织和可视化你的数据，以满足你的业务需求。
1、数据访问
随处访问你的数据。除了Google Analytics的网路应用程序，Google Analytics还提供官方移动应用程序（Android和iOS），电子邮件警报，外部报告API以及与多个Google产品的集成。
2、过滤和操作
使用中级过滤器，自定义渠道分组，内容分组和估算指标自定义你的数据以满足你的需求，通过与Big Cloud（Google Cloud的企业数据库房）的外置联接， Analytics 360用户以及使用Firebase联接应用的用户可以获得愈发详尽的过滤。
3、漏斗剖析
Google Analytics（分析）为你的网站和应用提供了深入漏斗剖析的工具。
购物和结帐渠道：分析顾客选购路径并确定顾客在渠道中每位阶段的下落地点。
自定义渠道（Analytics 360）：随时（不仅仅是在施行期间）配置这种渠道，以便为你的业务自定义渠道剖析。
多渠道渠道：可视化并报告用户在转化路径中跨会话参与的多个广告系列接触点。
应用程序风波漏斗将应用程序内风波的可视化配置为逻辑次序，以便更好地了解一个操作与另一个操作的关系。
4、分割
除了外置细分，你还可以在会话或用户级别创建与支持Google广告等Google产品兼容的自定义细分。
5、可视化和监控
Google Analytics的外置报告提供了多种可视化你的奇特数据的方式。客户还可以使用各类小部件创建可自定义，可共享的仪表板。
5、自定义渠道（Analytics 360）
可视化用户完成风波所采取的步骤。你可以使用它来改善你的网站并增加用户流程的低效率。你还可以创建受众群体列表，以重新吸引退出渠道的用户。学到更多。
6、高级剖析（Analytics 360）
深入了解你的所有数据，通过复杂的剖析功能找到有关顾客的重要看法。
四、数据搜集和管理
Google Analytics可帮助你整理和管理数据。
1、集合API
Analytics支持Java库，移动应用SDK和开放式检测合同，允许你从任何联接互联网的第三方系统导出交互数据。
2、标签管理支持
所有的代码管理系统均支持Google Analytics，并可与Google跟踪代码管理器和跟踪代码管理器360无缝协作。
3、配置API
探索使用Google Analytics的配置API管理Google Analytics账户的各类技巧。
4、自定义变量
轻松导出自定义数据。自定义变量（包括自定义维度，自定义指标和估算指标）可以监控各类结构化或非结构化文本或指标。
5、数据导出
从外部源 导入数据并将其与通过Google Analytics搜集的数据相结合，以获得更完整的视图。
6、用户访问控制
通过用户访问控制，你可以控制Google Analytics账户的不同用户的访问权限。
借助Analytics 360，你可以通过最高级别的控制来管理访问。
7、自定义表格（Analytics 360）
获取重要数据集的快速，非抽样数据。使用自定义表格，你可以指定希望Google Analytics 每天处理非抽样的指标或维度组合。
8、Google BigQuery导入（Analytics 360）
访问每10分钟刷新一次的原创数据。BigQuery支持多达数万行数据的交互式剖析，多个数据源的联接，高级预测建模，自然语言处理，机器学习功能等。
五、数据激活
根据店家的数据作出更明智的营销决策。
1、智能和异常检测
Analytics提供了一种确诊工具，可以提醒用户注意意外事件或指标。
Analytics Assistant工具可以显示相关的业务洞察，并随着时间的推移，自定义什么洞察与什么用户相关。
2、预测剖析
分析可以帮助你预测有价值的用户和操作。智能列表标示什么用户重新与广告互动，而智能目标则预测什么现场操作是有价值的。
3、应用程序通知和远程配置
使用Firebase为你的联通应用用户创建受众群体，并使用它们在其他应用开发者功能中发送推送通知和远程配置。
4、观众人口统计
人口统计和兴趣数据详尽说明了用户的年纪，性别和兴趣。
六、集成
Analytics致力与其他Google解决方案和合作伙伴产品无缝协作，从而节约买家的时间并提升效率。
1、Google广告
在Google Analytics 360 的Google广告报告中一起查看你的广告和网站效果数据。你还可以将Google Analytics 目标，电子商务交易和指标导出到你的广告账户中。了解更多。
2、显示和视频360（Analytics 360）
使用一组新的专用报告查看和剖析Analytics 360中的显示和视频360数据。
通过该集成，你还可以在Analytics 360中创建受众群体，并将这种受众群体用于展示广告和视频360中的再营销。
3、搜索广告360（Analytics 360）
在Google Analytics 360中查看和剖析你的搜索广告360数据。你将见到一组收录详尽指标的新专用报告。学到更多。
4、调查360
获得真实的反馈，以促进更明智的决策。在Google Analytics中创建用户群，然后在Surveys 360中向她们发送调查。
5、优化360
使用你在Google Analytics中创建的受众群体创建自定义网站体验。
6、谷歌的AdSense
将你的Google AdSense账户与Google Analytics相关联，以便更深入地了解你的AdSense数据和疗效。
7、Google Cloud（Analytics 360）
通过与Google Cloud的企业数据库房BigQuery的外置联接，你可以轻松地将Analytics 360数据与其他数据集相关联，并解锁BigQuery用于辨识洞察的强悍工具。
8、Salesforce Sales Cloud集成（Analytics 360）
将离线转化更快地导出Analytics 360。直接从Salesforce Sales Cloud轻松导出销售渠道风波，并与Analytics 360数据结合使用，以进行报告，细分等。
9、Salesforce Marketing云集成（Analytics 360）
在Analytics 360中创建的受众群体可在Salesforce Marketing Cloud中进行直接营销，包括电子邮件和SMS。
来自Google Analytics 360的数据在Marketing Cloud报告UI中可见，以便更好地了解广告系列的疗效。
Analytics 360中提供了Marketing Cloud参与数据，可帮助你了解营销疗效。
10、Data Studio
将Google Analytics细分应用于Data Studio报告，并查看数据的取样方法。学到更多。
11、Google广告管理系统（Analytics 360）
将你的Google Analytics 360看法应用于广告管理系统，以优化你自己的网站和应用以获得用户体验并获得更多利润。
12、Google Search Console
将买家的Google Analytics账户与Search Console账户中的网站相关联，以查看Google Analytics报告中的Search Console数据。你还可以直接从你网站的链接和Search Console中的附加链接页面访问Google Analytics报告。
智能网络新闻文本采集方法研究
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 426 次浏览 • 2020-08-08 16:00
[摘要]: Web技术的创新逐渐使其成为生产和消费网络内容的平台. 互联网上充斥着无数网页形式的信息源. 随着搜索引擎的应用和研究，网络监控和新闻推送等的深入发展，互联网新闻文本的采集成为国内外相关人士研究的热点. 网页不仅收录用户关注的文本内容，还收录大量噪音信息，例如广告，导航和相关推荐信息，这使得网页文本的智能提取成为新闻文本采集中的难题之一. . 传统的基于模板的网页文本提取不仅需要手动配置每个网站的分析模板，而且模板无法实时适应网页结构的变化，从而导致后期维护成本较高. 网页的异构特性也给现有的基于规则的学习包装器网页解析技术提出了新的挑战. 本文将重点研究新闻网页文本的智能分析技术，结合新闻网页的结构特征，新闻文本标签的特征以及网络新闻文本采集的要求，提出可以智能地适应网页结构的技术. 更改，可用于提取各种门户中的新闻网页的文本. 方法. 本文的主要贡献如下: （1）提出了一种基于文本标签特征挖掘的网页文本提取方法. 该方法主要挖掘网页的树结构的特征，文本标签的中心性，文本标签的连续性，文本标签的层次性质以及Html修改的标签的特征. 分层聚类算法用于对标签进行聚类并计算标签聚类的权重. 并进行经验调整，以确定最终的网页文本标签集群，然后为了在新闻文本采集过程中采集尽可能多的新闻网页文本信息，向该网页添加了适合新闻文本采集的方法文本标签特征挖掘的文本提取方法. 非新闻网页的自我识别方法: 最后，通过正文标签簇提取网页正文. （2）提出了一种基于智能模板的新闻正文提取方法. 此方法避免了手动配置网页分析模板的过程. 相反，根据每个门户新闻页面结构的特征，使用上述文本标签特征挖掘方法来学习站点中大量新闻页面的特征，然后自动学习页面分析模板参数，最后根据模板信息提取网站中网页的正文. 综上所述，利用实际的网页对本文提出的网页正文提取方法进行实验，实验结果不仅验证了本文提出的方法在网络新闻文本采集中的可行性和较高的准确性，而且还验证了本文中的方法在网页正文中. 提取的多功能性和智能性. 查看全部
[摘要]: Web技术的创新逐渐使其成为生产和消费网络内容的平台. 互联网上充斥着无数网页形式的信息源. 随着搜索引擎的应用和研究，网络监控和新闻推送等的深入发展，互联网新闻文本的采集成为国内外相关人士研究的热点. 网页不仅收录用户关注的文本内容，还收录大量噪音信息，例如广告，导航和相关推荐信息，这使得网页文本的智能提取成为新闻文本采集中的难题之一. . 传统的基于模板的网页文本提取不仅需要手动配置每个网站的分析模板，而且模板无法实时适应网页结构的变化，从而导致后期维护成本较高. 网页的异构特性也给现有的基于规则的学习包装器网页解析技术提出了新的挑战. 本文将重点研究新闻网页文本的智能分析技术，结合新闻网页的结构特征，新闻文本标签的特征以及网络新闻文本采集的要求，提出可以智能地适应网页结构的技术. 更改，可用于提取各种门户中的新闻网页的文本. 方法. 本文的主要贡献如下: （1）提出了一种基于文本标签特征挖掘的网页文本提取方法. 该方法主要挖掘网页的树结构的特征，文本标签的中心性，文本标签的连续性，文本标签的层次性质以及Html修改的标签的特征. 分层聚类算法用于对标签进行聚类并计算标签聚类的权重. 并进行经验调整，以确定最终的网页文本标签集群，然后为了在新闻文本采集过程中采集尽可能多的新闻网页文本信息，向该网页添加了适合新闻文本采集的方法文本标签特征挖掘的文本提取方法. 非新闻网页的自我识别方法: 最后，通过正文标签簇提取网页正文. （2）提出了一种基于智能模板的新闻正文提取方法. 此方法避免了手动配置网页分析模板的过程. 相反，根据每个门户新闻页面结构的特征，使用上述文本标签特征挖掘方法来学习站点中大量新闻页面的特征，然后自动学习页面分析模板参数，最后根据模板信息提取网站中网页的正文. 综上所述，利用实际的网页对本文提出的网页正文提取方法进行实验，实验结果不仅验证了本文提出的方法在网络新闻文本采集中的可行性和较高的准确性，而且还验证了本文中的方法在网页正文中. 提取的多功能性和智能性.
在数据为王的时代，NLP数据行业将是下一个蓝海
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 181 次浏览 • 2020-08-06 15:21
只要有机会，就有人进入市场. 不久前，中国人工智能峰会发布了中国50强人工智能技术服务提供商. 不仅有上唐和梅格薇等明星公司，而且名单上仅有的公司. AI数据服务提供商的云测量数据表明AI数据正在进入``主流圈''并试图耗尽蓝海中的独角兽公司.
当然，前提是该平台可以解决NLP数据的难点.
事实上，简历的“感知”需求使“体力劳动”有能力完成大多数数据生产任务（不认识汽车或人的人），并且“认知” NLP数据必须突破，但是“体力劳动”长期以来是不够的.
至少到目前为止，行业参与者已经在四个领域采取了行动，或者正在解决NLP数据难题.
1. 商业模式，在商业着陆期间使用“定制”迎合NLP
当媒体向Google工程师提及M-Turk时，他说“我们不敢使用Turk对其进行标记”，因为恢复的数据不均匀.
众包模式（在公共平台上发布任务并免费申请）曾经是AI数据行业的主流. 它具有数据丰富和多样性的优点，但数据质量更难控制. 在当今对数据细化的需求中，许多需求者已转向“定制”（基于项目的一对一方式，以完成分配的数据任务）服务模型.
例如，云测量数据的“定制”服务模型遵循需求方复杂，复杂和个性化的数据要求. 特定于NLP的数据采集满足特定人群（老人，妇女，儿童），特定场景（家庭，办公室，企业等）和不同方言的语音/文本数据采集要求；数据注释需要连接并清楚地理解场景需要重新分配尽可能具体的规范性指南（出于不同的交流目的，同一句话可能需要标有不同的内容，例如，“我没有钱”表示潜在的客户）信贷服务，但在金融服务中表示拒绝）.
当然，众包模式也有其优势. 它可以以轻量级的方式承载大量相对简单的数据需求，而基于场景的定制模型则更加专业，主要依靠其自己的员工和基地. 例如，云测量数据位于华东，华南和华北都有自建标签基地. 这种游戏方式显然更适合单价较高的基于场景和自定义的需求. NLP是典型的.
2. 从“广泛制造”到“精益制造”的管理过程
由于数据采集和标记非常类似于工厂的流水线，因此，如果要提高数据的准确性，实际上是升级过程中从“广泛制造”到“精益制造”的转变制造. 优化管理流程.
无论是从平台接收任务的众包团队，还是直接连接到需求方的定制服务平台，至少草平台方法已不再适合NLP的数据要求.
高精度和高效率都依赖于管理流程的优化. 以云测量数据为例，具体措施包括以下一般指导:
标签，复审和抽样的横向检查: 标签人员的结果由另一组人员复查，不合格者退回，然后由质量检验进行质量检验. 一般来说，步骤可能会更复杂；
p>
人才类型的基本分类: 文字，语音和图像注释人员不应相互混合；
擅长情景的优先任务的分配: 在相同条件下，擅长对应情景的任务被赋予优先任务.
定期会议系统: 就像制造业的精细管理一样，上午会议，晚上会议，每周会议和每月会议，总结问题并提醒改进.
……
无论如何，无论管理过程有多重要，日常工作的执行都是最重要的.
3. 职业技能，专业培训摆脱“低级重复”
“无阈值”表示较低的值. 在人员的个人能力方面，NLP逐渐放弃那些“没有门槛”进入游戏的人，尤其是在特定情况下.
例如，这是一个非常简单的NLP数据注释示例:
它可能只需要中学语言. 但是，NLP的数据要求已经超出了此类注释的范围.
例如，当客户服务询问用户是否购买此产品时，标记者“我想与我的家人讨论”，“我会考虑”，“我现在不便，稍后再回电”必须准确地表明它是否是暂时购买，暂时不考虑，拒绝购买或具有更大的兴趣和其他意图.
一方面，这依赖于平台对场景的深入探索. 这就是为什么将云测量数据智能客户服务的单个场景的意图注释分为10-20个类别和数百个子类别的原因. 根据业务需求，可能还会有更多的标签细分，以便数据标签可以更详细并直接满足需求.
另一方面，这不能绕过人员能力的持续培训，而不能通过几个月的专业培训将“物理”标签工人转变为专业的业务人员，例如金融服务领域的云调查数据. 从销售人员的角度猜测用户的意图.
例如，在客户服务通信中，用户反馈“我在驾驶”这个简短的语料数据，可能需要标记“车主”，“驾驶员”，“没有明显的拒绝”，“可能有”兴趣“以及NLP算法还有许多其他标签. 根据云测试数据本身，其培训的目标是使标签人员达到专业人员的水平.
很明显，在NLP注释数据的初始阶段对大型金融机构的AI客户服务机器人进行了大致相同水平的主要认知智能训练之后，它们需要具有更高的质量才能升级，改善销售转化或服务满意度. ，针对特定需求的更强大的NLP注释数据.
值得一提的是，在NLP领域，并非所有标签都可以通过人员培训来解决. 医疗和法律等过度专业的领域可能仍依赖专家标签（邀请医生，律师等）来参与标签. 故事很复杂.
4. 使用工具，不断增加“便利性”
<p>工人要想尽力而为，首先必须改进工具. 尽管NLP标记不像CV那样具有很多空间维度数据要求，但是提高便利性，提高标准效率和准确性的工具的价值仍不容小 查看全部
当然，前提是该平台可以解决NLP数据的难点.
事实上，简历的“感知”需求使“体力劳动”有能力完成大多数数据生产任务（不认识汽车或人的人），并且“认知” NLP数据必须突破，但是“体力劳动”长期以来是不够的.
至少到目前为止，行业参与者已经在四个领域采取了行动，或者正在解决NLP数据难题.
1. 商业模式，在商业着陆期间使用“定制”迎合NLP
当媒体向Google工程师提及M-Turk时，他说“我们不敢使用Turk对其进行标记”，因为恢复的数据不均匀.
众包模式（在公共平台上发布任务并免费申请）曾经是AI数据行业的主流. 它具有数据丰富和多样性的优点，但数据质量更难控制. 在当今对数据细化的需求中，许多需求者已转向“定制”（基于项目的一对一方式，以完成分配的数据任务）服务模型.
例如，云测量数据的“定制”服务模型遵循需求方复杂，复杂和个性化的数据要求. 特定于NLP的数据采集满足特定人群（老人，妇女，儿童），特定场景（家庭，办公室，企业等）和不同方言的语音/文本数据采集要求；数据注释需要连接并清楚地理解场景需要重新分配尽可能具体的规范性指南（出于不同的交流目的，同一句话可能需要标有不同的内容，例如，“我没有钱”表示潜在的客户）信贷服务，但在金融服务中表示拒绝）.
当然，众包模式也有其优势. 它可以以轻量级的方式承载大量相对简单的数据需求，而基于场景的定制模型则更加专业，主要依靠其自己的员工和基地. 例如，云测量数据位于华东，华南和华北都有自建标签基地. 这种游戏方式显然更适合单价较高的基于场景和自定义的需求. NLP是典型的.
2. 从“广泛制造”到“精益制造”的管理过程
由于数据采集和标记非常类似于工厂的流水线，因此，如果要提高数据的准确性，实际上是升级过程中从“广泛制造”到“精益制造”的转变制造. 优化管理流程.
无论是从平台接收任务的众包团队，还是直接连接到需求方的定制服务平台，至少草平台方法已不再适合NLP的数据要求.
高精度和高效率都依赖于管理流程的优化. 以云测量数据为例，具体措施包括以下一般指导:
标签，复审和抽样的横向检查: 标签人员的结果由另一组人员复查，不合格者退回，然后由质量检验进行质量检验. 一般来说，步骤可能会更复杂；
p>
人才类型的基本分类: 文字，语音和图像注释人员不应相互混合；
擅长情景的优先任务的分配: 在相同条件下，擅长对应情景的任务被赋予优先任务.
定期会议系统: 就像制造业的精细管理一样，上午会议，晚上会议，每周会议和每月会议，总结问题并提醒改进.
……
无论如何，无论管理过程有多重要，日常工作的执行都是最重要的.
3. 职业技能，专业培训摆脱“低级重复”
“无阈值”表示较低的值. 在人员的个人能力方面，NLP逐渐放弃那些“没有门槛”进入游戏的人，尤其是在特定情况下.
例如，这是一个非常简单的NLP数据注释示例:
它可能只需要中学语言. 但是，NLP的数据要求已经超出了此类注释的范围.
例如，当客户服务询问用户是否购买此产品时，标记者“我想与我的家人讨论”，“我会考虑”，“我现在不便，稍后再回电”必须准确地表明它是否是暂时购买，暂时不考虑，拒绝购买或具有更大的兴趣和其他意图.
一方面，这依赖于平台对场景的深入探索. 这就是为什么将云测量数据智能客户服务的单个场景的意图注释分为10-20个类别和数百个子类别的原因. 根据业务需求，可能还会有更多的标签细分，以便数据标签可以更详细并直接满足需求.
另一方面，这不能绕过人员能力的持续培训，而不能通过几个月的专业培训将“物理”标签工人转变为专业的业务人员，例如金融服务领域的云调查数据. 从销售人员的角度猜测用户的意图.
例如，在客户服务通信中，用户反馈“我在驾驶”这个简短的语料数据，可能需要标记“车主”，“驾驶员”，“没有明显的拒绝”，“可能有”兴趣“以及NLP算法还有许多其他标签. 根据云测试数据本身，其培训的目标是使标签人员达到专业人员的水平.
很明显，在NLP注释数据的初始阶段对大型金融机构的AI客户服务机器人进行了大致相同水平的主要认知智能训练之后，它们需要具有更高的质量才能升级，改善销售转化或服务满意度. ，针对特定需求的更强大的NLP注释数据.
值得一提的是，在NLP领域，并非所有标签都可以通过人员培训来解决. 医疗和法律等过度专业的领域可能仍依赖专家标签（邀请医生，律师等）来参与标签. 故事很复杂.
4. 使用工具，不断增加“便利性”
<p>工人要想尽力而为，首先必须改进工具. 尽管NLP标记不像CV那样具有很多空间维度数据要求，但是提高便利性，提高标准效率和准确性的工具的价值仍不容小 查看全部
只要有机会，就有人进入市场. 不久前，中国人工智能峰会发布了中国50强人工智能技术服务提供商. 不仅有上唐和梅格薇等明星公司，而且名单上仅有的公司. AI数据服务提供商的云测量数据表明AI数据正在进入``主流圈''并试图耗尽蓝海中的独角兽公司.
当然，前提是该平台可以解决NLP数据的难点.
事实上，简历的“感知”需求使“体力劳动”有能力完成大多数数据生产任务（不认识汽车或人的人），并且“认知” NLP数据必须突破，但是“体力劳动”长期以来是不够的.
至少到目前为止，行业参与者已经在四个领域采取了行动，或者正在解决NLP数据难题.
1. 商业模式，在商业着陆期间使用“定制”迎合NLP
当媒体向Google工程师提及M-Turk时，他说“我们不敢使用Turk对其进行标记”，因为恢复的数据不均匀.
众包模式（在公共平台上发布任务并免费申请）曾经是AI数据行业的主流. 它具有数据丰富和多样性的优点，但数据质量更难控制. 在当今对数据细化的需求中，许多需求者已转向“定制”（基于项目的一对一方式，以完成分配的数据任务）服务模型.
例如，云测量数据的“定制”服务模型遵循需求方复杂，复杂和个性化的数据要求. 特定于NLP的数据采集满足特定人群（老人，妇女，儿童），特定场景（家庭，办公室，企业等）和不同方言的语音/文本数据采集要求；数据注释需要连接并清楚地理解场景需要重新分配尽可能具体的规范性指南（出于不同的交流目的，同一句话可能需要标有不同的内容，例如，“我没有钱”表示潜在的客户）信贷服务，但在金融服务中表示拒绝）.
当然，众包模式也有其优势. 它可以以轻量级的方式承载大量相对简单的数据需求，而基于场景的定制模型则更加专业，主要依靠其自己的员工和基地. 例如，云测量数据位于华东，华南和华北都有自建标签基地. 这种游戏方式显然更适合单价较高的基于场景和自定义的需求. NLP是典型的.
2. 从“广泛制造”到“精益制造”的管理过程
由于数据采集和标记非常类似于工厂的流水线，因此，如果要提高数据的准确性，实际上是升级过程中从“广泛制造”到“精益制造”的转变制造. 优化管理流程.
无论是从平台接收任务的众包团队，还是直接连接到需求方的定制服务平台，至少草平台方法已不再适合NLP的数据要求.
高精度和高效率都依赖于管理流程的优化. 以云测量数据为例，具体措施包括以下一般指导:
标签，复审和抽样的横向检查: 标签人员的结果由另一组人员复查，不合格者退回，然后由质量检验进行质量检验. 一般来说，步骤可能会更复杂；
p>
人才类型的基本分类: 文字，语音和图像注释人员不应相互混合；
擅长情景的优先任务的分配: 在相同条件下，擅长对应情景的任务被赋予优先任务.
定期会议系统: 就像制造业的精细管理一样，上午会议，晚上会议，每周会议和每月会议，总结问题并提醒改进.
……
无论如何，无论管理过程有多重要，日常工作的执行都是最重要的.
3. 职业技能，专业培训摆脱“低级重复”
“无阈值”表示较低的值. 在人员的个人能力方面，NLP逐渐放弃那些“没有门槛”进入游戏的人，尤其是在特定情况下.
例如，这是一个非常简单的NLP数据注释示例:
它可能只需要中学语言. 但是，NLP的数据要求已经超出了此类注释的范围.
例如，当客户服务询问用户是否购买此产品时，标记者“我想与我的家人讨论”，“我会考虑”，“我现在不便，稍后再回电”必须准确地表明它是否是暂时购买，暂时不考虑，拒绝购买或具有更大的兴趣和其他意图.
一方面，这依赖于平台对场景的深入探索. 这就是为什么将云测量数据智能客户服务的单个场景的意图注释分为10-20个类别和数百个子类别的原因. 根据业务需求，可能还会有更多的标签细分，以便数据标签可以更详细并直接满足需求.
另一方面，这不能绕过人员能力的持续培训，而不能通过几个月的专业培训将“物理”标签工人转变为专业的业务人员，例如金融服务领域的云调查数据. 从销售人员的角度猜测用户的意图.
例如，在客户服务通信中，用户反馈“我在驾驶”这个简短的语料数据，可能需要标记“车主”，“驾驶员”，“没有明显的拒绝”，“可能有”兴趣“以及NLP算法还有许多其他标签. 根据云测试数据本身，其培训的目标是使标签人员达到专业人员的水平.
很明显，在NLP注释数据的初始阶段对大型金融机构的AI客户服务机器人进行了大致相同水平的主要认知智能训练之后，它们需要具有更高的质量才能升级，改善销售转化或服务满意度. ，针对特定需求的更强大的NLP注释数据.
值得一提的是，在NLP领域，并非所有标签都可以通过人员培训来解决. 医疗和法律等过度专业的领域可能仍依赖专家标签（邀请医生，律师等）来参与标签. 故事很复杂.
4. 使用工具，不断增加“便利性”
<p>工人要想尽力而为，首先必须改进工具. 尽管NLP标记不像CV那样具有很多空间维度数据要求，但是提高便利性，提高标准效率和准确性的工具的价值仍不容小
大数据智能营销时代的标签系统，用户分组，用户画像
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 190 次浏览 • 2020-08-05 13:08
因此，企业建立标签系统的良好基础是基于对现有业务的精确控制，就像建造高层建筑一样. 您只需要知道要建几层楼以及在哪里建造，即可根据当地情况打基础. 因此，要正确完成目标，公司必须首先理清自己的业务需求，并根据需求定制相应的标签，最后构建自己的标签系统.
第二个应用程序-用户分组+用户头像，全面的应用程序
企业建立了成熟的标签系统后，便可以根据特定需求执行更多的应用程序，例如用户分组和用户画像.
用户被分为几组，正确的人被放置在正确的位置
在标记用户信息之后，通过分析用户的历史行为路径，习惯，偏好和其他属性，再加上通过二次处理获得的标签，可以将具有某些特征的用户分为一组，以便可以将其用作组不同业务应用程序中的用户数量. 例如，操作员需要选择一组有意购买A产品但没有下订单来推送优惠券的人，然后他们可以选择要在最后一个月内添加到购物车中的产品A标签，未购买同一类别商品的人可以创建A组推送优惠券，并在以后的阶段中使用该组来判断其购买.
用户头像，对用户的精致+精确的个性化理解
在良好的标签系统的基础上，企业可以有效地应用用户头像. 例如，公司的产品，运营和营销人员可以基于标签来抽象用户组中的典型用户. 例如，当一家电子商务公司进行精细化运营时，运营商需要首先了解其公司用户组的分布并使用用户行为数据. 与标记系统一样，从忠诚度和货币化能力方面将用户分为四类: 低消费量的低频访问，高消费量的低频访问，高频率活动和低消费以及拥有低消费量的用户. 最大的价值. 用户行为，比例，购买偏好等将构建总体用户个人资料，并根据用户个人资料自定义操作策略. 此外，公司还可以根据产品中每个人的用户行为数据来构建用户画像，并生成描述用户的标签集合，例如猜测他的年龄，生活城市，甚至是他的爱好和兴趣购买.
在上一节中，我们介绍了标签系统的构造以及相关的用户分组和用户画像的应用. 但是，在我们联系的公司中，许多公司表示希望与成千上万的人实现智能营销，并进行了许多尝试. 但是，由于各种原因很难实现. 在这方面，红鹰大数据推出了新的“智能人像和标签开放平台”解决方案，该方案为更多客户提供了通过数据驱动实现个性化智能营销闭环的可能性.
3. 一个开放的智能肖像和标签平台，一个用于个性化智能营销的闭环“构建平台”
由红英大数据推出的新“智能人像和标签开放平台”解决方案致力于整合和挖掘用户行为数据和业务数据的价值，创建数千人，对标签和人像场景进行深入分析，最后，企业建立了个性化智能营销的闭环.
该程序在产品，服务和咨询方面为企业的数据基础结构提供全面的解决方案. 不仅标签管理，而且还有“智能数据分析机”，它以结构化和有序的方式组织可用数据，将数据存储到可以直观理解的有价值信息中，并将其转换为自然语言以提供使用. 通过不同的人随时达到轻松释放数据价值的目的. 智能肖像和标签开放平台可用作自动化操作和个性化访问应用程序的基本数据平台. 同时，通过将行为和业务数据结合在一起的融合标签系统，它可以多维，全面地描述用户特征，并帮助公司准确地构建多维图像，以实现数千张千张面孔.
宏英大数据希望通过该解决方案帮助企业有效实施标签系统，实现用户群的智能管理，准确建立用户头像，并进一步开发相关的应用价值，如个性化的实时营销，完善客户生命周期管理，个性化推荐和推动，高价值客户深度开发，风险管理和风险预警等. 最终，将为企业创建第一方个性化智能营销闭环，实现进行业务的整体计划和控制，并实现最大价值管理的目标.
四个. 用户肖像和标签系统在金融行业中的应用实践
一家财富管理公司A目前将重点转移到对交易数据，资产数据，产品数据，人口统计数据和其他数据以及新近挖掘的用户行为数据的统一管理，并致力于整体协调用户标签和跨领域营销.
例如，A计划进行大规模的营销活动. 为了确保完全控制营销目标，营销活动开始前的A查找已经执行特定目标操作的种子用户，然后在标签管理平台上提取这些用户的信息. 标签，并根据这些标签进一步总结具有共同特征的特定用户特征，并根据共同特征继续在标签平台上搜索具有相同特征（例如资产，交易，用户行为等）的用户. 防止未采取目标行动的潜在客户群体疏忽会在实施营销之前扩大人群.
红英大数据用户画像一直致力于帮助客户实现数据驱动，并希望继续通过更多高质量的产品和服务来增强企业的能力. 目前，已经创建了宏英大数据分析，宏英自动操作和宏英. 大数据智能推荐，红营大客户现场等产品. 未来，红鹰大数据将与更多的客户合作，不断探索并突破技术在各个行业中产品创新和服务的界限. 查看全部
第二个应用程序-用户分组+用户头像，全面的应用程序
企业建立了成熟的标签系统后，便可以根据特定需求执行更多的应用程序，例如用户分组和用户画像.
用户被分为几组，正确的人被放置在正确的位置
在标记用户信息之后，通过分析用户的历史行为路径，习惯，偏好和其他属性，再加上通过二次处理获得的标签，可以将具有某些特征的用户分为一组，以便可以将其用作组不同业务应用程序中的用户数量. 例如，操作员需要选择一组有意购买A产品但没有下订单来推送优惠券的人，然后他们可以选择要在最后一个月内添加到购物车中的产品A标签，未购买同一类别商品的人可以创建A组推送优惠券，并在以后的阶段中使用该组来判断其购买.
用户头像，对用户的精致+精确的个性化理解
在良好的标签系统的基础上，企业可以有效地应用用户头像. 例如，公司的产品，运营和营销人员可以基于标签来抽象用户组中的典型用户. 例如，当一家电子商务公司进行精细化运营时，运营商需要首先了解其公司用户组的分布并使用用户行为数据. 与标记系统一样，从忠诚度和货币化能力方面将用户分为四类: 低消费量的低频访问，高消费量的低频访问，高频率活动和低消费以及拥有低消费量的用户. 最大的价值. 用户行为，比例，购买偏好等将构建总体用户个人资料，并根据用户个人资料自定义操作策略. 此外，公司还可以根据产品中每个人的用户行为数据来构建用户画像，并生成描述用户的标签集合，例如猜测他的年龄，生活城市，甚至是他的爱好和兴趣购买.
在上一节中，我们介绍了标签系统的构造以及相关的用户分组和用户画像的应用. 但是，在我们联系的公司中，许多公司表示希望与成千上万的人实现智能营销，并进行了许多尝试. 但是，由于各种原因很难实现. 在这方面，红鹰大数据推出了新的“智能人像和标签开放平台”解决方案，该方案为更多客户提供了通过数据驱动实现个性化智能营销闭环的可能性.
3. 一个开放的智能肖像和标签平台，一个用于个性化智能营销的闭环“构建平台”
由红英大数据推出的新“智能人像和标签开放平台”解决方案致力于整合和挖掘用户行为数据和业务数据的价值，创建数千人，对标签和人像场景进行深入分析，最后，企业建立了个性化智能营销的闭环.
该程序在产品，服务和咨询方面为企业的数据基础结构提供全面的解决方案. 不仅标签管理，而且还有“智能数据分析机”，它以结构化和有序的方式组织可用数据，将数据存储到可以直观理解的有价值信息中，并将其转换为自然语言以提供使用. 通过不同的人随时达到轻松释放数据价值的目的. 智能肖像和标签开放平台可用作自动化操作和个性化访问应用程序的基本数据平台. 同时，通过将行为和业务数据结合在一起的融合标签系统，它可以多维，全面地描述用户特征，并帮助公司准确地构建多维图像，以实现数千张千张面孔.
宏英大数据希望通过该解决方案帮助企业有效实施标签系统，实现用户群的智能管理，准确建立用户头像，并进一步开发相关的应用价值，如个性化的实时营销，完善客户生命周期管理，个性化推荐和推动，高价值客户深度开发，风险管理和风险预警等. 最终，将为企业创建第一方个性化智能营销闭环，实现进行业务的整体计划和控制，并实现最大价值管理的目标.
四个. 用户肖像和标签系统在金融行业中的应用实践
一家财富管理公司A目前将重点转移到对交易数据，资产数据，产品数据，人口统计数据和其他数据以及新近挖掘的用户行为数据的统一管理，并致力于整体协调用户标签和跨领域营销.
例如，A计划进行大规模的营销活动. 为了确保完全控制营销目标，营销活动开始前的A查找已经执行特定目标操作的种子用户，然后在标签管理平台上提取这些用户的信息. 标签，并根据这些标签进一步总结具有共同特征的特定用户特征，并根据共同特征继续在标签平台上搜索具有相同特征（例如资产，交易，用户行为等）的用户. 防止未采取目标行动的潜在客户群体疏忽会在实施营销之前扩大人群.
红英大数据用户画像一直致力于帮助客户实现数据驱动，并希望继续通过更多高质量的产品和服务来增强企业的能力. 目前，已经创建了宏英大数据分析，宏英自动操作和宏英. 大数据智能推荐，红营大客户现场等产品. 未来，红鹰大数据将与更多的客户合作，不断探索并突破技术在各个行业中产品创新和服务的界限. 查看全部
因此，企业建立标签系统的良好基础是基于对现有业务的精确控制，就像建造高层建筑一样. 您只需要知道要建几层楼以及在哪里建造，即可根据当地情况打基础. 因此，要正确完成目标，公司必须首先理清自己的业务需求，并根据需求定制相应的标签，最后构建自己的标签系统.
第二个应用程序-用户分组+用户头像，全面的应用程序
企业建立了成熟的标签系统后，便可以根据特定需求执行更多的应用程序，例如用户分组和用户画像.
用户被分为几组，正确的人被放置在正确的位置
在标记用户信息之后，通过分析用户的历史行为路径，习惯，偏好和其他属性，再加上通过二次处理获得的标签，可以将具有某些特征的用户分为一组，以便可以将其用作组不同业务应用程序中的用户数量. 例如，操作员需要选择一组有意购买A产品但没有下订单来推送优惠券的人，然后他们可以选择要在最后一个月内添加到购物车中的产品A标签，未购买同一类别商品的人可以创建A组推送优惠券，并在以后的阶段中使用该组来判断其购买.
用户头像，对用户的精致+精确的个性化理解
在良好的标签系统的基础上，企业可以有效地应用用户头像. 例如，公司的产品，运营和营销人员可以基于标签来抽象用户组中的典型用户. 例如，当一家电子商务公司进行精细化运营时，运营商需要首先了解其公司用户组的分布并使用用户行为数据. 与标记系统一样，从忠诚度和货币化能力方面将用户分为四类: 低消费量的低频访问，高消费量的低频访问，高频率活动和低消费以及拥有低消费量的用户. 最大的价值. 用户行为，比例，购买偏好等将构建总体用户个人资料，并根据用户个人资料自定义操作策略. 此外，公司还可以根据产品中每个人的用户行为数据来构建用户画像，并生成描述用户的标签集合，例如猜测他的年龄，生活城市，甚至是他的爱好和兴趣购买.
在上一节中，我们介绍了标签系统的构造以及相关的用户分组和用户画像的应用. 但是，在我们联系的公司中，许多公司表示希望与成千上万的人实现智能营销，并进行了许多尝试. 但是，由于各种原因很难实现. 在这方面，红鹰大数据推出了新的“智能人像和标签开放平台”解决方案，该方案为更多客户提供了通过数据驱动实现个性化智能营销闭环的可能性.
3. 一个开放的智能肖像和标签平台，一个用于个性化智能营销的闭环“构建平台”
由红英大数据推出的新“智能人像和标签开放平台”解决方案致力于整合和挖掘用户行为数据和业务数据的价值，创建数千人，对标签和人像场景进行深入分析，最后，企业建立了个性化智能营销的闭环.
该程序在产品，服务和咨询方面为企业的数据基础结构提供全面的解决方案. 不仅标签管理，而且还有“智能数据分析机”，它以结构化和有序的方式组织可用数据，将数据存储到可以直观理解的有价值信息中，并将其转换为自然语言以提供使用. 通过不同的人随时达到轻松释放数据价值的目的. 智能肖像和标签开放平台可用作自动化操作和个性化访问应用程序的基本数据平台. 同时，通过将行为和业务数据结合在一起的融合标签系统，它可以多维，全面地描述用户特征，并帮助公司准确地构建多维图像，以实现数千张千张面孔.
宏英大数据希望通过该解决方案帮助企业有效实施标签系统，实现用户群的智能管理，准确建立用户头像，并进一步开发相关的应用价值，如个性化的实时营销，完善客户生命周期管理，个性化推荐和推动，高价值客户深度开发，风险管理和风险预警等. 最终，将为企业创建第一方个性化智能营销闭环，实现进行业务的整体计划和控制，并实现最大价值管理的目标.
四个. 用户肖像和标签系统在金融行业中的应用实践
一家财富管理公司A目前将重点转移到对交易数据，资产数据，产品数据，人口统计数据和其他数据以及新近挖掘的用户行为数据的统一管理，并致力于整体协调用户标签和跨领域营销.
例如，A计划进行大规模的营销活动. 为了确保完全控制营销目标，营销活动开始前的A查找已经执行特定目标操作的种子用户，然后在标签管理平台上提取这些用户的信息. 标签，并根据这些标签进一步总结具有共同特征的特定用户特征，并根据共同特征继续在标签平台上搜索具有相同特征（例如资产，交易，用户行为等）的用户. 防止未采取目标行动的潜在客户群体疏忽会在实施营销之前扩大人群.
红英大数据用户画像一直致力于帮助客户实现数据驱动，并希望继续通过更多高质量的产品和服务来增强企业的能力. 目前，已经创建了宏英大数据分析，宏英自动操作和宏英. 大数据智能推荐，红营大客户现场等产品. 未来，红鹰大数据将与更多的客户合作，不断探索并突破技术在各个行业中产品创新和服务的界限.
优采云采集器——良心的爬虫软件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 742 次浏览 • 2020-08-04 19:03
2020 年如果使我推荐一款大众向的数据采集软件，那一定是后裔采集器了。和我之前推荐的 web scraper 相比，如果说 web scraper 是小而精的瑞士军刀，那后裔采集器就是大而全的重型装备，基本上可以解决所有的数据爬取问题。
下面我们就来谈谈，这款软件的优秀之处。
一、产品特性1.跨平台
优采云采集器是一款桌面应用硬件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网上免费下载。
2.功能强大
优采云采集器把采集工作分为两种类别：智能机制跟流程图模式。
智能机制就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作步骤。这种方式非常适合简单的网页，经过我的检测，识别准确率还是很高的。
流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以运用后裔采集器提供的各类控件，模拟编程语言中的各类条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各类行为爬取数据。
3.导出无限制
这个可以说是优采云采集器更良心的功能了。
市面上有太多的数据采集软件，出于商业化的目的，多多少少会对数据导出进行限制。不清楚套路的人一直用相关软件辛辛苦苦采集了一堆数据，结果发现导出数据必须花钱。
优采云采集器就没有这个问题，它的付费点主要是表现在 IP 池和采集加速等高级功能上，不但导出数据不花钱，还支持 Excel、CSV、TXT、HTML 多种导出格式，并且支持直接导入到数据库，对于普通的用户来说完全够用了。
4.教程详细
我在本文动笔之前以前想过先写几篇优采云采集器的使用教程，但是看了它们的官网教程后就明白没这个必要了，因为写的实在是很具体了。
优采云采集器的官网提供了两种教程，一种是视频教程，每个视频五分钟左右；一种是图文教程，手把手教学。看完这两类教程后还可以看看它们的文档中心，写的也十分具体，基本覆盖了该硬件的各个功能点。
二、基础功能1.数据抓取
基本的数据抓取非常简单：我们只要点击「添加字段」那个按键，就会出现一个选择魔棒，然后点选要抓取的数据，就能采集数据了：
2.翻页功能
我在介绍 web scraper 时曾把网页翻页分为 3 大类：滚动加载、分页器加载和点击下一页加载。
对于这三种基础翻页类型，优采云采集器只是完全支持的。
不像 web scraper 的拖放功能散落在各类选择器上，优采云采集器的分页配置集中在一个地方上，只要通过下拉选择，就可以轻松配置分页机制。相关的配置教程可见官网教程：如何设置分页。
3.复杂表单
对于一些多项联动筛选的网页，优采云采集器也能很好的处理。我们可以借助后裔采集器里的流程图模式，去自定义一些交互规则。
例如下图，我就借助了步骤图方式里的点击组件模拟点击筛选按钮，非常方便。
三、进阶使用1.数据清洗
我在介绍 web scraper 时，说 web scraper 只提供了基础的正则匹配功能，可以在数据抓取时对数据进行初步的清洗。
相比之下，优采云采集器提供了更多的功能：强大的过滤配置，完整的正则功能跟全面的文字处理配置。当然，功能强大的同时也带给了复杂度的提高，需要有更多的细心去学习使用。
下面是官网上跟数据清洗有关的教程，大家可以参考学习：
2.流程图模式
本文前面也介绍过了，流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以运用后裔采集器提供的各类控件，模拟编程语言中的各类条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各类行为爬取数据。
比如说下图这个流程图，就是模拟真人浏览微博时的行为去抓取相关数据。
经过我个人的几次测试，我觉得流程图模式有一定的学习门槛，但是跟从头学习 python 爬虫比出来，学习曲线还是缓和了不少。如果对流程图模式更感兴趣，可以去官网上学习，写的十分具体。
3.XPath/CSS/Regex
无论是哪些爬虫软件，他们都是基于一定的规则去抓取数据的。XPath/CSS/Regex 就是几个常见的匹配规则。优采云采集器支持自定义这几种选择器，可以更灵活的选择要抓取的数据。
比如说某个网页里存在数据 A，但只有鼠标移至对应的文字上就会以弹窗的方式显示出来，这时候我们就可以自己写一个对应的选择器去筛选数据。
XPath
XPath 是一种在爬虫中利用比较广泛的数据查询语言。我们可以通过 XPath 教程去学习这个语言的利用。
CSS
这里的 CSS 特指的 CSS 选择器，我之前介绍 web scraper 的高级方法时，讲解过 CSS 选择器的使用场景和留意事项。感兴趣的人可以看我写的 CSS 选择器教程。
Regex
Regex 就是正则表达式。我们也可以通过正则表达式去选择数据。我也写过一些正则表达式的教程。但是个人觉得在字段选择器这个场景下，正则表达式没有 XPath 和 CSS 选择器好用。
4.定时抓取/IP 池/打码功能
这几个都是优采云采集器的付费功能，我没有开会员，所以也不知道使用感受怎么样。在此我做个小小的科普，给你们解释一下这几个名词是哪些意思。
定时抓取
定时抓取非常好理解，就是到了某个固定的时间爬虫软件都会自动抓取数据。市面上有一些比价软件，背后就是运行着十分多的定时爬虫，每隔几分钟爬一下价格信息，以达到价格监控的目的。
IP 池
互联网上 90% 的流量都是爬虫贡献的，为了减少服务器的压力，互联网公司会有一些风控策略，里面就有一种是限制 IP 流量。比如说互联网公司后台检测到某个 IP 有大量的数据请求，超过了正常范围，就会暂时的封锁这个 IP，不返回相关数据。这时候爬虫软件都会自己维护一个 IP 池，用不同的 IP 发送请求，降低 IP 封锁的概率。
打码功能
这个功能就是内置了验证码识别器，可以实现机器打码 or 手动打码，也是绕过网站风控的一种方法。
四、总结
个人觉得优采云采集器是一款相当优秀的数据采集软件。它提供的免费功能可以解决绝大部分编程小白的数据抓取需求。
如果有一些编程基础，可以显著的看出一些功能是对编程语言逻辑的封装，比如说流程图模式是对流程控制的封装，数据清洗功能是对字符串处理函数的封装。这些高阶功能扩展了优采云采集器的能力，也减小了学习难度。
我个人看来，如果是轻量的数据抓取需求，更倾向于使用 web scraper；需求比较复杂，优采云采集器是个不错的选择；如果涉及至定时抓取等高级需求，自己写爬虫代码反而非常可控。
总而言之，优采云采集器是一款优秀的数据采集软件，非常推荐你们学习跟使用。
联系我 查看全部
2020 年如果使我推荐一款大众向的数据采集软件，那一定是后裔采集器了。和我之前推荐的 web scraper 相比，如果说 web scraper 是小而精的瑞士军刀，那后裔采集器就是大而全的重型装备，基本上可以解决所有的数据爬取问题。
下面我们就来谈谈，这款软件的优秀之处。
一、产品特性1.跨平台
优采云采集器是一款桌面应用硬件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网上免费下载。
2.功能强大
优采云采集器把采集工作分为两种类别：智能机制跟流程图模式。
智能机制就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作步骤。这种方式非常适合简单的网页，经过我的检测，识别准确率还是很高的。
流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以运用后裔采集器提供的各类控件，模拟编程语言中的各类条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各类行为爬取数据。
3.导出无限制
这个可以说是优采云采集器更良心的功能了。
市面上有太多的数据采集软件，出于商业化的目的，多多少少会对数据导出进行限制。不清楚套路的人一直用相关软件辛辛苦苦采集了一堆数据，结果发现导出数据必须花钱。
优采云采集器就没有这个问题，它的付费点主要是表现在 IP 池和采集加速等高级功能上，不但导出数据不花钱，还支持 Excel、CSV、TXT、HTML 多种导出格式，并且支持直接导入到数据库，对于普通的用户来说完全够用了。
4.教程详细
我在本文动笔之前以前想过先写几篇优采云采集器的使用教程，但是看了它们的官网教程后就明白没这个必要了，因为写的实在是很具体了。
优采云采集器的官网提供了两种教程，一种是视频教程，每个视频五分钟左右；一种是图文教程，手把手教学。看完这两类教程后还可以看看它们的文档中心，写的也十分具体，基本覆盖了该硬件的各个功能点。
二、基础功能1.数据抓取
基本的数据抓取非常简单：我们只要点击「添加字段」那个按键，就会出现一个选择魔棒，然后点选要抓取的数据，就能采集数据了：
2.翻页功能
我在介绍 web scraper 时曾把网页翻页分为 3 大类：滚动加载、分页器加载和点击下一页加载。
对于这三种基础翻页类型，优采云采集器只是完全支持的。
不像 web scraper 的拖放功能散落在各类选择器上，优采云采集器的分页配置集中在一个地方上，只要通过下拉选择，就可以轻松配置分页机制。相关的配置教程可见官网教程：如何设置分页。
3.复杂表单
对于一些多项联动筛选的网页，优采云采集器也能很好的处理。我们可以借助后裔采集器里的流程图模式，去自定义一些交互规则。
例如下图，我就借助了步骤图方式里的点击组件模拟点击筛选按钮，非常方便。
三、进阶使用1.数据清洗
我在介绍 web scraper 时，说 web scraper 只提供了基础的正则匹配功能，可以在数据抓取时对数据进行初步的清洗。
相比之下，优采云采集器提供了更多的功能：强大的过滤配置，完整的正则功能跟全面的文字处理配置。当然，功能强大的同时也带给了复杂度的提高，需要有更多的细心去学习使用。
下面是官网上跟数据清洗有关的教程，大家可以参考学习：
2.流程图模式
本文前面也介绍过了，流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以运用后裔采集器提供的各类控件，模拟编程语言中的各类条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各类行为爬取数据。
比如说下图这个流程图，就是模拟真人浏览微博时的行为去抓取相关数据。
经过我个人的几次测试，我觉得流程图模式有一定的学习门槛，但是跟从头学习 python 爬虫比出来，学习曲线还是缓和了不少。如果对流程图模式更感兴趣，可以去官网上学习，写的十分具体。
3.XPath/CSS/Regex
无论是哪些爬虫软件，他们都是基于一定的规则去抓取数据的。XPath/CSS/Regex 就是几个常见的匹配规则。优采云采集器支持自定义这几种选择器，可以更灵活的选择要抓取的数据。
比如说某个网页里存在数据 A，但只有鼠标移至对应的文字上就会以弹窗的方式显示出来，这时候我们就可以自己写一个对应的选择器去筛选数据。
XPath
XPath 是一种在爬虫中利用比较广泛的数据查询语言。我们可以通过 XPath 教程去学习这个语言的利用。
CSS
这里的 CSS 特指的 CSS 选择器，我之前介绍 web scraper 的高级方法时，讲解过 CSS 选择器的使用场景和留意事项。感兴趣的人可以看我写的 CSS 选择器教程。
Regex
Regex 就是正则表达式。我们也可以通过正则表达式去选择数据。我也写过一些正则表达式的教程。但是个人觉得在字段选择器这个场景下，正则表达式没有 XPath 和 CSS 选择器好用。
4.定时抓取/IP 池/打码功能
这几个都是优采云采集器的付费功能，我没有开会员，所以也不知道使用感受怎么样。在此我做个小小的科普，给你们解释一下这几个名词是哪些意思。
定时抓取
定时抓取非常好理解，就是到了某个固定的时间爬虫软件都会自动抓取数据。市面上有一些比价软件，背后就是运行着十分多的定时爬虫，每隔几分钟爬一下价格信息，以达到价格监控的目的。
IP 池
互联网上 90% 的流量都是爬虫贡献的，为了减少服务器的压力，互联网公司会有一些风控策略，里面就有一种是限制 IP 流量。比如说互联网公司后台检测到某个 IP 有大量的数据请求，超过了正常范围，就会暂时的封锁这个 IP，不返回相关数据。这时候爬虫软件都会自己维护一个 IP 池，用不同的 IP 发送请求，降低 IP 封锁的概率。
打码功能
这个功能就是内置了验证码识别器，可以实现机器打码 or 手动打码，也是绕过网站风控的一种方法。
四、总结
个人觉得优采云采集器是一款相当优秀的数据采集软件。它提供的免费功能可以解决绝大部分编程小白的数据抓取需求。
如果有一些编程基础，可以显著的看出一些功能是对编程语言逻辑的封装，比如说流程图模式是对流程控制的封装，数据清洗功能是对字符串处理函数的封装。这些高阶功能扩展了优采云采集器的能力，也减小了学习难度。
我个人看来，如果是轻量的数据抓取需求，更倾向于使用 web scraper；需求比较复杂，优采云采集器是个不错的选择；如果涉及至定时抓取等高级需求，自己写爬虫代码反而非常可控。
总而言之，优采云采集器是一款优秀的数据采集软件，非常推荐你们学习跟使用。
联系我
数据预测 | 基于智能标签，精准管理数据
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 174 次浏览 • 2020-08-04 18:05
腾讯：社交广告，不同用户的朋友圈或者其他媒体场景下的广告信息是不同的，会基于用户特性推荐。
头条：信息价值，根据用户浏览信息，分析用户相关喜好，针对分析结果推荐相关的信息流，越关注某类内容，获取相关的信息越多。
如上几种场景的逻辑就是：基于不断分析用户的行为，生成用户的特点画像，然后再基于用户标签，定制化的推荐相关内容。
2、基本概念
通过里面的场景，衍生出来两个概念：
用户画像
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，把该用户相关联的数据的可视化的凸显，就产生了用户画像。用户画像在各领域得到了广泛的应用，最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
标签数据
标签在生活中特别常用，比如商品标签，个人标签，行业标签，例如提及996就想起程序员，提到程序员就想到格子衫。
标签是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这种数据进行标准化和细分，进行结构化存储和更新管理，让业务线可以把这种细分结果推向现有的互动营销环境里的平台，产生价值，这些数据称为标签数据，也就是常说的标签库。数据标签的概念只是在近期几年大数据的发展中不断火热起来的。
标签价值
标签的核心价值，或者说更常用的场景：实时智能推荐，精准化数字营销。
二、数据标签1、标签划分
属性标签
属性标签是变化最小的，例如用户实名认证之后，基于身份信息获得相关：性别，生日，出生年月，年龄，等相关标签。变动频率小，且更具备精准性。
行为标签
行为标签就是用户通过在产品上的一系列操作，基于行为日志分析得出：例如购买能力、消费爱好、季节性消费标签等。在信息流的APP上，通过相关浏览行为，不断推荐用户感兴趣的内容就是基于该逻辑。
规则标签
根据业务场景需求，配置指定规则，基于规则生成分析结果，例如：
这类标签可以基于动态的规则配置，经过估算和预测，生成描述结果，也就是规则标签。
拟合标签
拟合类的标签更具备复杂性，通过用户上述几种标签，智能组合分析，给的预测值，例如：未婚、浏览相关婚礼内容，通过剖析分析用户将会开展婚礼，得到一个拟合结果：预测将会结婚。这个分析逻辑也可以逆向执行，用户选购婴儿用品：预测已婚已育。
这就是数据时代常说的一句话：用户在某个应用上一通操作以后，算法分析的结果也许比用户对自己的描述需要真实。
2、标签加工步骤
数据采集
数据采集的渠道相对较差，比如同一APP内的各类业务线：购物、支付、理财、外卖、信息浏览等等。通过数据通道传输到统一的数据聚合平台。有了很多海量日志数据的支撑，才具备数据预测的基础条件。不管是数据智能，深度学习，算法等都是建立在海量数据的基础条件上，这样就能获得带有价值的预测结果。
数据加工
结合如上业务，通过对海量数据的加工，分析和提取，获取相对精准的用户标签，这里也有关键的一步，就是对已有的用户标签进行不断的验证和修复，尤其是规则类跟拟合类的相关标签。
标签库
通过标签库，管理复杂的标签结果，除了复杂的标签，和基于时间线的标签变，标签数据至这里，已经具备非常大的价值，可以围绕标签库开放一些收费服务，例如常用的，用户在某电商APP浏览这些商品，可以在某信息流平台看到商品推荐。大数据时代就是这么令人觉得智能和窒息。
标签业务
数据走了一大圈转换成标签，自然还是要回归到业务层面，通过对标签数据的用户的剖析，可以进行精准营销，和智能推荐等相关操作，电商应用中可以减少成交量，信息流中可以更好的吸引用户。
应用层
把上述业务研发成服务，集成到带有的应用层面，不断提升应用服务的品质，不断的吸引用户，提供服务。当然用户的数据不断在应用层面产生，在转到数据采集服务中，最终产生完整的闭环流程。
3、应用案例
从步骤和业务层面描述都是简单的，到开发层面都会显得复杂和不好处理，这或许就是产品跟开发之间的隔阂。
标签的数据类别
不同标签的预测结果必须用不同的数据类别描述，在标签体系中，常用描述标签的数据类别如下：枚举、数值、日期、布尔、文本种类。不同的类别必须不一样的预测步骤。
商品和标签
这里提供一个基础案例，用商品的标签来预测商品，例如通过商品产地，价格，状态等条件，来查询产品库有多少符合条件的商品。
数据表设计
主要分四张表：标签分类，标签库，标签值，标签数据。
CREATE TABLE `tc_tag_catalog` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_name` VARCHAR (50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签层级目录';
CREATE TABLE `tc_tag_cloud` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '目录ID',
`tag_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '标签名称',
`tag_code` INT (11) DEFAULT NULL COMMENT '标签编码',
`bind_column` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '绑定数据列',
`data_type` INT (2) NOT NULL COMMENT '1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`remark` VARCHAR (150) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签云';
CREATE TABLE `tc_tag_data_enum` (
`tag_code` INT (11) NOT NULL COMMENT '标签编码',
`data_value` VARCHAR (150) NOT NULL COMMENT '枚举值',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
KEY `tag_code_index` (`tag_code`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签枚举值';
CREATE TABLE `tc_tag_data_set` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`product_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
`unit_price` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价',
`is_shelves` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '是否上架：1否,2是',
`origin_place` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '产地',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签数据集';
模拟入参接口
这里的参数必须是基于需求，动态选取，进行组织至一起：
例如图片中这里给定的标签值列表，称为枚举值。
@RestController
public class AnalyzeController {
@Resource
private TagDataSetService tagDataSetService ;
@GetMapping("/analyze")
public String analyze (){
List tagParamList = new ArrayList() ;
TagParam tagParam1 = new TagParam(1,"产地","origin_place") ;
List valueList1 = new ArrayList() ;
valueList1.add("深圳");
valueList1.add("广东");
tagParam1.setValueList(valueList1);
tagParamList.add(tagParam1) ;
TagParam tagParam2 = new TagParam(2,"价格","unit_price") ;
List valueList2 = new ArrayList() ;
valueList2.add("1999");
tagParam2.setValueList(valueList2);
tagParamList.add(tagParam2) ;
TagParam tagParam3 = new TagParam(3,"生产日期","create_time") ;
List valueList3 = new ArrayList() ;
valueList3.add("2020-05-01 13:43:54");
tagParam3.setValueList(valueList3);
tagParamList.add(tagParam3) ;
TagParam tagParam4 = new TagParam(4,"是否上架","is_shelves") ;
List valueList4 = new ArrayList() ;
valueList4.add("1");
tagParam4.setValueList(valueList4);
tagParamList.add(tagParam4) ;
TagParam tagParam5 = new TagParam(5,"产品名称","product_name") ;
List valueList5 = new ArrayList() ;
valueList5.add("智能");
tagParam5.setValueList(valueList5);
tagParamList.add(tagParam5) ;
Integer count = tagDataSetService.analyze(tagParamList) ;
return "Result：" + count ;
}
}
参数解析查询
通过对参数的解读，最终产生查询的SQL语句，获取精准的结果数据。
@Service
public class TagDataSetServiceImpl extends ServiceImpl implements TagDataSetService {
@Resource
private TagDataSetMapper tagDataSetMapper ;
@Override
public Integer analyze(List tagParamList) {
StringBuffer querySQL = new StringBuffer() ;
for (TagParam tagParam:tagParamList){
querySQL.append(" AND ") ;
querySQL.append(tagParam.getBindColumn()) ;
// 1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型
List valueList = tagParam.getValueList();
switch (tagParam.getDataType()){
case 1:
querySQL.append(" IN (") ;
for (int i = 0 ; i < valueList.size() ;i++){
if (i != valueList.size()-1){
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("',");
} else {
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("'");
}
}
querySQL.append(" )") ;
break;
case 2:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 3:
querySQL.append(">='").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("'") ;
break;
case 4:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 5:
querySQL.append(" LIKE '%").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("%'") ;
break;
default:
break;
}
}
/* 最终执行的 SQL
SELECT COUNT(*) FROM tc_tag_data_set
WHERE 1 = 1
AND origin_place IN ('深圳', '广东')
AND unit_price = 1999
AND create_time >= '2020-05-01 13:43:54'
AND is_shelves = 1
AND product_name LIKE '%智能%'
*/
String whereCondition = String.valueOf(querySQL);
return tagDataSetMapper.analyze(whereCondition);
}
}
可能有人会说这不就是个查询流程吗？如果有这么的疑问，把上述案例换成用户查询，标签数据的价值会更直观。
三、智能画像1、基本概念
用户画像
作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
行业画像
通过市场属性标签，行业下用户标签的综合预测，生成行业分析报告，提供极有价值的导向，这是最近两年极其热门的应用。
画像补全
通过不断分析用户数据，丰富标签库，使用户的画像非常丰富立体。
2、画像报告
通过标签数据的预测，生成一份分析报告，报告内容包含丰富的用户标签统计数据。
例如：90后画像报告
这个报告，互联网用户一定或多或少都看见过。主要是一些标签统计，共性标签展示，或者这些群体对80后三观影响最大，收入来源，学历等诸多分析探讨。
四、源代码地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent 查看全部
头条：信息价值，根据用户浏览信息，分析用户相关喜好，针对分析结果推荐相关的信息流，越关注某类内容，获取相关的信息越多。
如上几种场景的逻辑就是：基于不断分析用户的行为，生成用户的特点画像，然后再基于用户标签，定制化的推荐相关内容。
2、基本概念
通过里面的场景，衍生出来两个概念：
用户画像
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，把该用户相关联的数据的可视化的凸显，就产生了用户画像。用户画像在各领域得到了广泛的应用，最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
标签数据
标签在生活中特别常用，比如商品标签，个人标签，行业标签，例如提及996就想起程序员，提到程序员就想到格子衫。
标签是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这种数据进行标准化和细分，进行结构化存储和更新管理，让业务线可以把这种细分结果推向现有的互动营销环境里的平台，产生价值，这些数据称为标签数据，也就是常说的标签库。数据标签的概念只是在近期几年大数据的发展中不断火热起来的。
标签价值
标签的核心价值，或者说更常用的场景：实时智能推荐，精准化数字营销。
二、数据标签1、标签划分
属性标签
属性标签是变化最小的，例如用户实名认证之后，基于身份信息获得相关：性别，生日，出生年月，年龄，等相关标签。变动频率小，且更具备精准性。
行为标签
行为标签就是用户通过在产品上的一系列操作，基于行为日志分析得出：例如购买能力、消费爱好、季节性消费标签等。在信息流的APP上，通过相关浏览行为，不断推荐用户感兴趣的内容就是基于该逻辑。
规则标签
根据业务场景需求，配置指定规则，基于规则生成分析结果，例如：
这类标签可以基于动态的规则配置，经过估算和预测，生成描述结果，也就是规则标签。
拟合标签
拟合类的标签更具备复杂性，通过用户上述几种标签，智能组合分析，给的预测值，例如：未婚、浏览相关婚礼内容，通过剖析分析用户将会开展婚礼，得到一个拟合结果：预测将会结婚。这个分析逻辑也可以逆向执行，用户选购婴儿用品：预测已婚已育。
这就是数据时代常说的一句话：用户在某个应用上一通操作以后，算法分析的结果也许比用户对自己的描述需要真实。
2、标签加工步骤
数据采集
数据采集的渠道相对较差，比如同一APP内的各类业务线：购物、支付、理财、外卖、信息浏览等等。通过数据通道传输到统一的数据聚合平台。有了很多海量日志数据的支撑，才具备数据预测的基础条件。不管是数据智能，深度学习，算法等都是建立在海量数据的基础条件上，这样就能获得带有价值的预测结果。
数据加工
结合如上业务，通过对海量数据的加工，分析和提取，获取相对精准的用户标签，这里也有关键的一步，就是对已有的用户标签进行不断的验证和修复，尤其是规则类跟拟合类的相关标签。
标签库
通过标签库，管理复杂的标签结果，除了复杂的标签，和基于时间线的标签变，标签数据至这里，已经具备非常大的价值，可以围绕标签库开放一些收费服务，例如常用的，用户在某电商APP浏览这些商品，可以在某信息流平台看到商品推荐。大数据时代就是这么令人觉得智能和窒息。
标签业务
数据走了一大圈转换成标签，自然还是要回归到业务层面，通过对标签数据的用户的剖析，可以进行精准营销，和智能推荐等相关操作，电商应用中可以减少成交量，信息流中可以更好的吸引用户。
应用层
把上述业务研发成服务，集成到带有的应用层面，不断提升应用服务的品质，不断的吸引用户，提供服务。当然用户的数据不断在应用层面产生，在转到数据采集服务中，最终产生完整的闭环流程。
3、应用案例
从步骤和业务层面描述都是简单的，到开发层面都会显得复杂和不好处理，这或许就是产品跟开发之间的隔阂。
标签的数据类别
不同标签的预测结果必须用不同的数据类别描述，在标签体系中，常用描述标签的数据类别如下：枚举、数值、日期、布尔、文本种类。不同的类别必须不一样的预测步骤。
商品和标签
这里提供一个基础案例，用商品的标签来预测商品，例如通过商品产地，价格，状态等条件，来查询产品库有多少符合条件的商品。
数据表设计
主要分四张表：标签分类，标签库，标签值，标签数据。
CREATE TABLE `tc_tag_catalog` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_name` VARCHAR (50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签层级目录';
CREATE TABLE `tc_tag_cloud` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '目录ID',
`tag_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '标签名称',
`tag_code` INT (11) DEFAULT NULL COMMENT '标签编码',
`bind_column` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '绑定数据列',
`data_type` INT (2) NOT NULL COMMENT '1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`remark` VARCHAR (150) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签云';
CREATE TABLE `tc_tag_data_enum` (
`tag_code` INT (11) NOT NULL COMMENT '标签编码',
`data_value` VARCHAR (150) NOT NULL COMMENT '枚举值',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
KEY `tag_code_index` (`tag_code`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签枚举值';
CREATE TABLE `tc_tag_data_set` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`product_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
`unit_price` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价',
`is_shelves` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '是否上架：1否,2是',
`origin_place` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '产地',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签数据集';
模拟入参接口
这里的参数必须是基于需求，动态选取，进行组织至一起：
例如图片中这里给定的标签值列表，称为枚举值。
@RestController
public class AnalyzeController {
@Resource
private TagDataSetService tagDataSetService ;
@GetMapping("/analyze")
public String analyze (){
List tagParamList = new ArrayList() ;
TagParam tagParam1 = new TagParam(1,"产地","origin_place") ;
List valueList1 = new ArrayList() ;
valueList1.add("深圳");
valueList1.add("广东");
tagParam1.setValueList(valueList1);
tagParamList.add(tagParam1) ;
TagParam tagParam2 = new TagParam(2,"价格","unit_price") ;
List valueList2 = new ArrayList() ;
valueList2.add("1999");
tagParam2.setValueList(valueList2);
tagParamList.add(tagParam2) ;
TagParam tagParam3 = new TagParam(3,"生产日期","create_time") ;
List valueList3 = new ArrayList() ;
valueList3.add("2020-05-01 13:43:54");
tagParam3.setValueList(valueList3);
tagParamList.add(tagParam3) ;
TagParam tagParam4 = new TagParam(4,"是否上架","is_shelves") ;
List valueList4 = new ArrayList() ;
valueList4.add("1");
tagParam4.setValueList(valueList4);
tagParamList.add(tagParam4) ;
TagParam tagParam5 = new TagParam(5,"产品名称","product_name") ;
List valueList5 = new ArrayList() ;
valueList5.add("智能");
tagParam5.setValueList(valueList5);
tagParamList.add(tagParam5) ;
Integer count = tagDataSetService.analyze(tagParamList) ;
return "Result：" + count ;
}
}
参数解析查询
通过对参数的解读，最终产生查询的SQL语句，获取精准的结果数据。
@Service
public class TagDataSetServiceImpl extends ServiceImpl implements TagDataSetService {
@Resource
private TagDataSetMapper tagDataSetMapper ;
@Override
public Integer analyze(List tagParamList) {
StringBuffer querySQL = new StringBuffer() ;
for (TagParam tagParam:tagParamList){
querySQL.append(" AND ") ;
querySQL.append(tagParam.getBindColumn()) ;
// 1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型
List valueList = tagParam.getValueList();
switch (tagParam.getDataType()){
case 1:
querySQL.append(" IN (") ;
for (int i = 0 ; i < valueList.size() ;i++){
if (i != valueList.size()-1){
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("',");
} else {
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("'");
}
}
querySQL.append(" )") ;
break;
case 2:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 3:
querySQL.append(">='").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("'") ;
break;
case 4:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 5:
querySQL.append(" LIKE '%").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("%'") ;
break;
default:
break;
}
}
/* 最终执行的 SQL
SELECT COUNT(*) FROM tc_tag_data_set
WHERE 1 = 1
AND origin_place IN ('深圳', '广东')
AND unit_price = 1999
AND create_time >= '2020-05-01 13:43:54'
AND is_shelves = 1
AND product_name LIKE '%智能%'
*/
String whereCondition = String.valueOf(querySQL);
return tagDataSetMapper.analyze(whereCondition);
}
}
可能有人会说这不就是个查询流程吗？如果有这么的疑问，把上述案例换成用户查询，标签数据的价值会更直观。
三、智能画像1、基本概念
用户画像
作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
行业画像
通过市场属性标签，行业下用户标签的综合预测，生成行业分析报告，提供极有价值的导向，这是最近两年极其热门的应用。
画像补全
通过不断分析用户数据，丰富标签库，使用户的画像非常丰富立体。
2、画像报告
通过标签数据的预测，生成一份分析报告，报告内容包含丰富的用户标签统计数据。
例如：90后画像报告
这个报告，互联网用户一定或多或少都看见过。主要是一些标签统计，共性标签展示，或者这些群体对80后三观影响最大，收入来源，学历等诸多分析探讨。
四、源代码地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent 查看全部
腾讯：社交广告，不同用户的朋友圈或者其他媒体场景下的广告信息是不同的，会基于用户特性推荐。
头条：信息价值，根据用户浏览信息，分析用户相关喜好，针对分析结果推荐相关的信息流，越关注某类内容，获取相关的信息越多。
如上几种场景的逻辑就是：基于不断分析用户的行为，生成用户的特点画像，然后再基于用户标签，定制化的推荐相关内容。
2、基本概念
通过里面的场景，衍生出来两个概念：
用户画像
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，把该用户相关联的数据的可视化的凸显，就产生了用户画像。用户画像在各领域得到了广泛的应用，最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
标签数据
标签在生活中特别常用，比如商品标签，个人标签，行业标签，例如提及996就想起程序员，提到程序员就想到格子衫。
标签是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这种数据进行标准化和细分，进行结构化存储和更新管理，让业务线可以把这种细分结果推向现有的互动营销环境里的平台，产生价值，这些数据称为标签数据，也就是常说的标签库。数据标签的概念只是在近期几年大数据的发展中不断火热起来的。
标签价值
标签的核心价值，或者说更常用的场景：实时智能推荐，精准化数字营销。
二、数据标签1、标签划分
属性标签
属性标签是变化最小的，例如用户实名认证之后，基于身份信息获得相关：性别，生日，出生年月，年龄，等相关标签。变动频率小，且更具备精准性。
行为标签
行为标签就是用户通过在产品上的一系列操作，基于行为日志分析得出：例如购买能力、消费爱好、季节性消费标签等。在信息流的APP上，通过相关浏览行为，不断推荐用户感兴趣的内容就是基于该逻辑。
规则标签
根据业务场景需求，配置指定规则，基于规则生成分析结果，例如：
这类标签可以基于动态的规则配置，经过估算和预测，生成描述结果，也就是规则标签。
拟合标签
拟合类的标签更具备复杂性，通过用户上述几种标签，智能组合分析，给的预测值，例如：未婚、浏览相关婚礼内容，通过剖析分析用户将会开展婚礼，得到一个拟合结果：预测将会结婚。这个分析逻辑也可以逆向执行，用户选购婴儿用品：预测已婚已育。
这就是数据时代常说的一句话：用户在某个应用上一通操作以后，算法分析的结果也许比用户对自己的描述需要真实。
2、标签加工步骤
数据采集
数据采集的渠道相对较差，比如同一APP内的各类业务线：购物、支付、理财、外卖、信息浏览等等。通过数据通道传输到统一的数据聚合平台。有了很多海量日志数据的支撑，才具备数据预测的基础条件。不管是数据智能，深度学习，算法等都是建立在海量数据的基础条件上，这样就能获得带有价值的预测结果。
数据加工
结合如上业务，通过对海量数据的加工，分析和提取，获取相对精准的用户标签，这里也有关键的一步，就是对已有的用户标签进行不断的验证和修复，尤其是规则类跟拟合类的相关标签。
标签库
通过标签库，管理复杂的标签结果，除了复杂的标签，和基于时间线的标签变，标签数据至这里，已经具备非常大的价值，可以围绕标签库开放一些收费服务，例如常用的，用户在某电商APP浏览这些商品，可以在某信息流平台看到商品推荐。大数据时代就是这么令人觉得智能和窒息。
标签业务
数据走了一大圈转换成标签，自然还是要回归到业务层面，通过对标签数据的用户的剖析，可以进行精准营销，和智能推荐等相关操作，电商应用中可以减少成交量，信息流中可以更好的吸引用户。
应用层
把上述业务研发成服务，集成到带有的应用层面，不断提升应用服务的品质，不断的吸引用户，提供服务。当然用户的数据不断在应用层面产生，在转到数据采集服务中，最终产生完整的闭环流程。
3、应用案例
从步骤和业务层面描述都是简单的，到开发层面都会显得复杂和不好处理，这或许就是产品跟开发之间的隔阂。
标签的数据类别
不同标签的预测结果必须用不同的数据类别描述，在标签体系中，常用描述标签的数据类别如下：枚举、数值、日期、布尔、文本种类。不同的类别必须不一样的预测步骤。
商品和标签
这里提供一个基础案例，用商品的标签来预测商品，例如通过商品产地，价格，状态等条件，来查询产品库有多少符合条件的商品。
数据表设计
主要分四张表：标签分类，标签库，标签值，标签数据。
CREATE TABLE `tc_tag_catalog` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_name` VARCHAR (50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签层级目录';
CREATE TABLE `tc_tag_cloud` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '目录ID',
`tag_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '标签名称',
`tag_code` INT (11) DEFAULT NULL COMMENT '标签编码',
`bind_column` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '绑定数据列',
`data_type` INT (2) NOT NULL COMMENT '1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`remark` VARCHAR (150) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签云';
CREATE TABLE `tc_tag_data_enum` (
`tag_code` INT (11) NOT NULL COMMENT '标签编码',
`data_value` VARCHAR (150) NOT NULL COMMENT '枚举值',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
KEY `tag_code_index` (`tag_code`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签枚举值';
CREATE TABLE `tc_tag_data_set` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`product_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
`unit_price` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价',
`is_shelves` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '是否上架：1否,2是',
`origin_place` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '产地',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签数据集';
模拟入参接口
这里的参数必须是基于需求，动态选取，进行组织至一起：
例如图片中这里给定的标签值列表，称为枚举值。
@RestController
public class AnalyzeController {
@Resource
private TagDataSetService tagDataSetService ;
@GetMapping("/analyze")
public String analyze (){
List tagParamList = new ArrayList() ;
TagParam tagParam1 = new TagParam(1,"产地","origin_place") ;
List valueList1 = new ArrayList() ;
valueList1.add("深圳");
valueList1.add("广东");
tagParam1.setValueList(valueList1);
tagParamList.add(tagParam1) ;
TagParam tagParam2 = new TagParam(2,"价格","unit_price") ;
List valueList2 = new ArrayList() ;
valueList2.add("1999");
tagParam2.setValueList(valueList2);
tagParamList.add(tagParam2) ;
TagParam tagParam3 = new TagParam(3,"生产日期","create_time") ;
List valueList3 = new ArrayList() ;
valueList3.add("2020-05-01 13:43:54");
tagParam3.setValueList(valueList3);
tagParamList.add(tagParam3) ;
TagParam tagParam4 = new TagParam(4,"是否上架","is_shelves") ;
List valueList4 = new ArrayList() ;
valueList4.add("1");
tagParam4.setValueList(valueList4);
tagParamList.add(tagParam4) ;
TagParam tagParam5 = new TagParam(5,"产品名称","product_name") ;
List valueList5 = new ArrayList() ;
valueList5.add("智能");
tagParam5.setValueList(valueList5);
tagParamList.add(tagParam5) ;
Integer count = tagDataSetService.analyze(tagParamList) ;
return "Result：" + count ;
}
}
参数解析查询
通过对参数的解读，最终产生查询的SQL语句，获取精准的结果数据。
@Service
public class TagDataSetServiceImpl extends ServiceImpl implements TagDataSetService {
@Resource
private TagDataSetMapper tagDataSetMapper ;
@Override
public Integer analyze(List tagParamList) {
StringBuffer querySQL = new StringBuffer() ;
for (TagParam tagParam:tagParamList){
querySQL.append(" AND ") ;
querySQL.append(tagParam.getBindColumn()) ;
// 1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型
List valueList = tagParam.getValueList();
switch (tagParam.getDataType()){
case 1:
querySQL.append(" IN (") ;
for (int i = 0 ; i < valueList.size() ;i++){
if (i != valueList.size()-1){
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("',");
} else {
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("'");
}
}
querySQL.append(" )") ;
break;
case 2:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 3:
querySQL.append(">='").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("'") ;
break;
case 4:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 5:
querySQL.append(" LIKE '%").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("%'") ;
break;
default:
break;
}
}
/* 最终执行的 SQL
SELECT COUNT(*) FROM tc_tag_data_set
WHERE 1 = 1
AND origin_place IN ('深圳', '广东')
AND unit_price = 1999
AND create_time >= '2020-05-01 13:43:54'
AND is_shelves = 1
AND product_name LIKE '%智能%'
*/
String whereCondition = String.valueOf(querySQL);
return tagDataSetMapper.analyze(whereCondition);
}
}
可能有人会说这不就是个查询流程吗？如果有这么的疑问，把上述案例换成用户查询，标签数据的价值会更直观。
三、智能画像1、基本概念
用户画像
作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
行业画像
通过市场属性标签，行业下用户标签的综合预测，生成行业分析报告，提供极有价值的导向，这是最近两年极其热门的应用。
画像补全
通过不断分析用户数据，丰富标签库，使用户的画像非常丰富立体。
2、画像报告
通过标签数据的预测，生成一份分析报告，报告内容包含丰富的用户标签统计数据。
例如：90后画像报告
这个报告，互联网用户一定或多或少都看见过。主要是一些标签统计，共性标签展示，或者这些群体对80后三观影响最大，收入来源，学历等诸多分析探讨。
四、源代码地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent
最新信息：5118智能原创介绍
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 163 次浏览 • 2020-09-04 06:30
5118 Smart 原创简介
许多Web编辑器，排名工人和网站管理员在制作内容时都使用简单的伪原创，希望获得更好的收录和排名，但是随着搜索引擎算法的升级，简单的伪原创工具可以很容易地被识别搜索引擎。
5118在对整个网络上数以千万计的网站进行分析之后，经过6个月的测试，测试了当前的主流搜索引擎，分析了所有伪原创降级网站的过程，最终找到了最佳情报[k8 ]方法。使用深度神经网络算法重构文章并减少文章的重复，不仅可以确保文章的可读性，而且一键生成的智能原创 文章可以用来绕过某些重复检测算法，使用此智能原创工具可以立即将采集的副本或文章转换为另一个原创 文章，并且具有针对搜索引擎和新引擎的相同AI 原创检测提示媒体。
5118在线智能原创工具的主要功能：
1、使用新一代的分词算法对文章进行分词，并将5118词汇与每天数百万个新词结合在一起，从而使每天的新词根识别尽快进入切分词汇。该工具结合了5118同义词库的自然优势，也是该工具的重要优势。
2、使用TensorFlow人工智能引擎分析文章，以确保在保持可读性的同时可以最大化原创的程度。
3、使用通过使用5118 60亿个单词数据库计算出的同义词替换单词数据库来生成原创 文章，而不会更改文章的语义。同时，每天导入当前的主流词库和输入法词库，并自动进行升级，以确保文章的新词能够尽可能多地找到替换词。
4、使用深度神经网络算法自动调整段落中单词的顺序并替换整个句子，并在智能化过程中使用了最新的RNN和LSTM算法。
插件下载和安装教程
1.插件下载
在5118官方帐户中响应“ smart 原创”以获取插件下载方法
5118官方帐户关注方法：微信ID：data5118或扫描QR码以关注
2.插件解压缩
3.将[5118 Smart 原创 .dll]放在下载的压缩包中的[优采云 采集器]安装目录下的Plugins文件夹中
如图所示：
4.将其余压缩包放在[优采云 采集器]安装根目录中
5.在优采云的根目录中打开[5118 Smart 原创配置工具]，输入API密钥并单击“测试”按钮，如果没有问题，则单击“保存”。
6.注意：如果不保存，则无法使用该插件
插件说明
注意：请在使用插件之前，根据安装指南安装插件
步骤1：打开优采云 采集器，单击[插件管理]，选择左侧的插件，选择[5118 Smart 原创]，在右侧框中输入采集的URL，然后单击“测试按钮”以检查插件是否正常
第2步：测试没问题后，开始使用该插件设置内容采集规则。
第3步：选择现有的采集任务，然后在[其他设置]的左列中选择插件，
在采集结果处理插件下拉框中，选择[5118智能原创 .dll]，然后单击保存。
请注意，[Content 采集规则]左侧列表中的“ Content”标签，
此标签是插件将自动智能化的内容原创，固定的标签名称是“ content”。
导出任务数据时，在任务列表中，选择相应的任务项，
必须选中右侧的“发布”项，否则无法导出数据。
操作完成后，您可以在以前保存的地址中查看导出效果，
导出的内容已被智能原创插件替换。
智能原创的多个标签
添加新的“ 5118 Smart 原创标签”，设置需要伪原创的标签
智能锁字标签
添加新的“ 5118 Smart 原创字锁定标签”，设置需要锁定的标签
设置锁定单词的规则。例如，如果要求固定标题，则将标题标签写入“ 5118 Smart 原创 Lock Word Tag”的固定数据中；否则，则需要分别编写规则匹配数据以锁定Word
智能锁定字标签批量锁定字
批处理锁定字由“ ###”分隔
可以定制处理标题功能来处理标题和内容标签 查看全部
许多Web编辑器，排名工人和网站管理员在制作内容时都使用简单的伪原创，希望获得更好的收录和排名，但是随着搜索引擎算法的升级，简单的伪原创工具可以很容易地被识别搜索引擎。
5118在对整个网络上数以千万计的网站进行分析之后，经过6个月的测试，测试了当前的主流搜索引擎，分析了所有伪原创降级网站的过程，最终找到了最佳情报[k8 ]方法。使用深度神经网络算法重构文章并减少文章的重复，不仅可以确保文章的可读性，而且一键生成的智能原创 文章可以用来绕过某些重复检测算法，使用此智能原创工具可以立即将采集的副本或文章转换为另一个原创 文章，并且具有针对搜索引擎和新引擎的相同AI 原创检测提示媒体。
5118在线智能原创工具的主要功能：
1、使用新一代的分词算法对文章进行分词，并将5118词汇与每天数百万个新词结合在一起，从而使每天的新词根识别尽快进入切分词汇。该工具结合了5118同义词库的自然优势，也是该工具的重要优势。
2、使用TensorFlow人工智能引擎分析文章，以确保在保持可读性的同时可以最大化原创的程度。
3、使用通过使用5118 60亿个单词数据库计算出的同义词替换单词数据库来生成原创 文章，而不会更改文章的语义。同时，每天导入当前的主流词库和输入法词库，并自动进行升级，以确保文章的新词能够尽可能多地找到替换词。
4、使用深度神经网络算法自动调整段落中单词的顺序并替换整个句子，并在智能化过程中使用了最新的RNN和LSTM算法。
插件下载和安装教程
1.插件下载
在5118官方帐户中响应“ smart 原创”以获取插件下载方法
5118官方帐户关注方法：微信ID：data5118或扫描QR码以关注
2.插件解压缩
3.将[5118 Smart 原创 .dll]放在下载的压缩包中的[优采云 采集器]安装目录下的Plugins文件夹中
如图所示：
4.将其余压缩包放在[优采云 采集器]安装根目录中
5.在优采云的根目录中打开[5118 Smart 原创配置工具]，输入API密钥并单击“测试”按钮，如果没有问题，则单击“保存”。
6.注意：如果不保存，则无法使用该插件
插件说明
注意：请在使用插件之前，根据安装指南安装插件
步骤1：打开优采云 采集器，单击[插件管理]，选择左侧的插件，选择[5118 Smart 原创]，在右侧框中输入采集的URL，然后单击“测试按钮”以检查插件是否正常
第2步：测试没问题后，开始使用该插件设置内容采集规则。
第3步：选择现有的采集任务，然后在[其他设置]的左列中选择插件，
在采集结果处理插件下拉框中，选择[5118智能原创 .dll]，然后单击保存。
请注意，[Content 采集规则]左侧列表中的“ Content”标签，
此标签是插件将自动智能化的内容原创，固定的标签名称是“ content”。
导出任务数据时，在任务列表中，选择相应的任务项，
必须选中右侧的“发布”项，否则无法导出数据。
操作完成后，您可以在以前保存的地址中查看导出效果，
导出的内容已被智能原创插件替换。
智能原创的多个标签
添加新的“ 5118 Smart 原创标签”，设置需要伪原创的标签
智能锁字标签
添加新的“ 5118 Smart 原创字锁定标签”，设置需要锁定的标签
设置锁定单词的规则。例如，如果要求固定标题，则将标题标签写入“ 5118 Smart 原创 Lock Word Tag”的固定数据中；否则，则需要分别编写规则匹配数据以锁定Word
智能锁定字标签批量锁定字
批处理锁定字由“ ###”分隔
可以定制处理标题功能来处理标题和内容标签 查看全部
5118 Smart 原创简介
许多Web编辑器，排名工人和网站管理员在制作内容时都使用简单的伪原创，希望获得更好的收录和排名，但是随着搜索引擎算法的升级，简单的伪原创工具可以很容易地被识别搜索引擎。
5118在对整个网络上数以千万计的网站进行分析之后，经过6个月的测试，测试了当前的主流搜索引擎，分析了所有伪原创降级网站的过程，最终找到了最佳情报[k8 ]方法。使用深度神经网络算法重构文章并减少文章的重复，不仅可以确保文章的可读性，而且一键生成的智能原创 文章可以用来绕过某些重复检测算法，使用此智能原创工具可以立即将采集的副本或文章转换为另一个原创 文章，并且具有针对搜索引擎和新引擎的相同AI 原创检测提示媒体。
5118在线智能原创工具的主要功能：
1、使用新一代的分词算法对文章进行分词，并将5118词汇与每天数百万个新词结合在一起，从而使每天的新词根识别尽快进入切分词汇。该工具结合了5118同义词库的自然优势，也是该工具的重要优势。
2、使用TensorFlow人工智能引擎分析文章，以确保在保持可读性的同时可以最大化原创的程度。
3、使用通过使用5118 60亿个单词数据库计算出的同义词替换单词数据库来生成原创 文章，而不会更改文章的语义。同时，每天导入当前的主流词库和输入法词库，并自动进行升级，以确保文章的新词能够尽可能多地找到替换词。
4、使用深度神经网络算法自动调整段落中单词的顺序并替换整个句子，并在智能化过程中使用了最新的RNN和LSTM算法。
插件下载和安装教程
1.插件下载
在5118官方帐户中响应“ smart 原创”以获取插件下载方法
5118官方帐户关注方法：微信ID：data5118或扫描QR码以关注
2.插件解压缩
3.将[5118 Smart 原创 .dll]放在下载的压缩包中的[优采云 采集器]安装目录下的Plugins文件夹中
如图所示：
4.将其余压缩包放在[优采云 采集器]安装根目录中
5.在优采云的根目录中打开[5118 Smart 原创配置工具]，输入API密钥并单击“测试”按钮，如果没有问题，则单击“保存”。
6.注意：如果不保存，则无法使用该插件
插件说明
注意：请在使用插件之前，根据安装指南安装插件
步骤1：打开优采云 采集器，单击[插件管理]，选择左侧的插件，选择[5118 Smart 原创]，在右侧框中输入采集的URL，然后单击“测试按钮”以检查插件是否正常
第2步：测试没问题后，开始使用该插件设置内容采集规则。
第3步：选择现有的采集任务，然后在[其他设置]的左列中选择插件，
在采集结果处理插件下拉框中，选择[5118智能原创 .dll]，然后单击保存。
请注意，[Content 采集规则]左侧列表中的“ Content”标签，
此标签是插件将自动智能化的内容原创，固定的标签名称是“ content”。
导出任务数据时，在任务列表中，选择相应的任务项，
必须选中右侧的“发布”项，否则无法导出数据。
操作完成后，您可以在以前保存的地址中查看导出效果，
导出的内容已被智能原创插件替换。
智能原创的多个标签
添加新的“ 5118 Smart 原创标签”，设置需要伪原创的标签
智能锁字标签
添加新的“ 5118 Smart 原创字锁定标签”，设置需要锁定的标签
设置锁定单词的规则。例如，如果要求固定标题，则将标题标签写入“ 5118 Smart 原创 Lock Word Tag”的固定数据中；否则，则需要分别编写规则匹配数据以锁定Word
智能锁定字标签批量锁定字
批处理锁定字由“ ###”分隔
可以定制处理标题功能来处理标题和内容标签
解读：用“埋点”获取用户行为，洞察技术背后真正意义
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 335 次浏览 • 2020-09-03 08:14
使用“隐藏点”获得用户行为并深入了解该技术的真正含义
有很多文章关于埋藏点，为什么我们要写它呢？首先，这不是纯粹的技术文章文章，而是从非技术人员的角度，我希望通过简单的语言描述，每个人都可以快速理解这些技术概念. 另外，目前市场上的文章表示没有系统的知识梳理，或者不够客观，而且存在偏差. 我们希望每个人都能通过外观，系统的解释和梳理来理解隐患. 该点的真正含义.
▌我为什么要埋葬它？
Internet应用程序（网站，APP）通常不专门记录开发过程中的用户身份和行为数据，也不包括专业的数据分析功能. 但是有时为了分析用户做出某些动作或不做出某些动作的根本原因，需要详细的用户数据进行分析. 目前，您需要使用专业的用户分析工具和掩埋点.
数据获取是任何数据平台的初始动作. 对于Internet应用程序而言，捕获和获取用户行为是最重要的. 如果没有准确，全面的用户身份和行为数据作为输入，则在随后的分析中获得准确见解的可能性将存在不确定性，闭环营销也将缺乏过程数据基础，并且将更难以携带精炼操作.
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台，出现在用户界面中并可以获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，建立这些接触点的方法是掩埋这些接触点. 这些联系人获取用户行为和身份数据后，将通过网络将其传输到服务器以进行后续处理.
从准确性的角度来看，掩埋点分为客户端掩埋点和服务器端掩埋点. 客户端掩埋点，即在客户操作界面中，当客户生成操作时记录用户行为. 这些行为只会在客户端发生，而不会传输到服务器端. 服务器端的埋入点通常位于程序和数据库中，交互式界面用于埋入这些点. 这时，掩埋点将更准确地记录数据更改，同时将减少由于网络传输和其他原因导致不确定性的风险.
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越理想. 但在实际生产过程中，必须考虑数据采集可行性等问题. 因为数据分析工具的最终用户可能是企业中的各种角色，例如工程师，产品运营，营销甚至其他业务人员；每个人都将在不同的时间和产品的不同模块中以不同的规则将自己注入产品. 采集值得关注的代码. 遵循传统方法，常见的工作流程如下:
团队还将使用一个表格来采集每个团队的要求，然后将其交给工程师. 如下图所示:
实际上，即使是著名的数据分析服务提供商Mixpanel，也只能将此工作流长时间用作其推荐的最佳实践，甚至不得不花费大量时间在文档中心提供该工作流. 文档用于帮助每个人熟悉此工作流程.
▌传统掩埋点的缺点
一遍又一遍地进行迭代，以使行为采集和掩埋点管理这两个动作构成此工作流的闭环，但是此闭环具有几个明显的缺点. 因此，它们也在实际工作中. 是什么让每个人都很沮丧:
在实际工作过程中，一些公司一方面强调数据采集的重要性，但另一方面，他们仍然没有真正将重点放在数据采集上.
对于行业从业者来说，数据采集和管理从来都不是足以达到一定水平的问题，但是只要数据业务仍在发展，就必须继续自行进行迭代以更好地探索. 访问和管理方法问题. 时至今日，Mixpanel等国外知名制造商仍在努力寻找更有效，更准确的掩埋点方法. 国内制造商也有很大的改进空间.
在讨论“埋点”这一大概念之后，其细分概念将立即出现，例如“无埋点”，“全埋点”，“无标记埋点”，“未编码埋点”，从用户的角度来看，如果您仍然不太了解这些概念，那么将很难集成业务数据采集，并且不可能选择一个适合您的团队和业务的隐藏点的方法...
下面，我将整理所有可能的掩埋点及其名称的方法，并进行简要说明，希望对您的工作有所帮助.
▌代码掩埋点: 最可控制的掩埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可帮助工程师了解用户如何使用产品. 从理论上讲，由于工程师手动将掩埋点集成到代码逻辑中，只要它是客户端操作，它就可能变得更加复杂. 常见的包括: 页面停留时间，页面浏览深度，视频播放时间，用户鼠标跟踪，表单项停留和终止等. 特别是对于某些非单击和不可见的行为，必须埋藏代码才能实现. 因此，如果需要对掩埋点进行更精确的控制，那么代码掩埋点是最佳选择.
也许您仍然无法区分集成点和掩埋点. 为了嵌入这些要点，制造商通常会提供一个代码包，可以将其理解为一个工具包，其中收录常用的工具. 如果要掩埋某些东西，则必须首先拥有此工具箱，它是集成的SDK. 然后使用此工具包根据内部说明进行各种操作，即掩埋要点.
当然，缺点也很明显. 上面描述的困扰几乎与代码掩埋有关. 为了使掩埋过程更有效率，制造商付出了很多努力.
▌购买所有要点: 让我高兴并担心我
完全埋藏点，一些国内队伍也称“无埋藏点”，“无痕埋藏点”和“自动埋藏点”. 这是对全自动埋入方法的探索，从名称上看，它似乎是一劳永逸的解决方案，然后让我们看一下“完全埋入”是什么.
客户端掩埋点通常分为访问级别，页面级别和页面内行为级别. 当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有制造商都会自动采集报告用户的访问；当用户访问其他页面时，某些制造商将默认情况下不选择不自动采集，而是将其用作“选项”. 对于特定页面中用户的详细操作行为，只有少数制造商支持自动采集报告. 意识到后两个自动采集的制造商通常会说他们都被埋葬了. 但是，页内行为级别的采集也可以在采集的范围内进一步探索. 最常见的是自动采集交互式元素和自动采集所有元素之间的区别.
交互式元素包括: 链接，表单项（例如按钮，输入框等），HTML对象级元素等. 非交互式元素太多，大多数页面元素都属于此类别. . 实际上，每个人在网页和移动应用程序中可以看到的许多界面都不是标准元素，因此，实际上不能自动报告界面上的许多看似交互的元素采集. 真可惜.
但是让我们看一下优点.
首先，完整的埋葬点确实会自动采集大量数据，并且在以后使用这些数据时，您可以直接从数据库中查询. 因为没有埋葬点采集，所以我不会面对. 无法使用. 这对于分析人员来说是一种非常流行的方法，因此经常听到这样的说法: “如果可以采集，请尝试尽可能使用采集，并且始终可以使用后续分析. ”其次，掩埋点是一项相对耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师掩埋点以及测试团队进行测试. 但是，由于实际工作中存在大量的掩埋点，因此每次发布新功能或新活动时都需要新的掩埋点，因此掩埋点不仅耗时，而且错误率也难以控制. 对于完整的埋入点，无论是否使用，都将首先检索数据. 因为该程序是自动完成的，所以几乎不存在想要A和工程师掩埋B的商人的错误.
但是，任何企业都有其两个方面.
首先，所有埋藏点的“全部”并不是真正的全部. 基本计算机浏览器和移动应用程序中页面上的常见用户操作包括鼠标行为，键盘行为和手指行为. 例如，常见的鼠标单击，鼠标滑动，屏幕滚动，键盘输入，光标选择，甚至静止性在Web端都很常见. 除了点击式按压之外，移动终端还具有多指打开和闭合，拉动和按压的力. 但是，这些操作并非全部都是“埋葬点”. 可以掩埋的通常只有单击或按下. 显然这还远远不够，我们甚至不能称其为全埋点.
第二，所有隐埋点的“全部”是以采集报告的数据量为代价的. 随着数据量的增加，客户端崩溃的可能性将增加. 尤其是在移动终端上，更多的数据量意味着更多的功率，流量和内存消耗. 从这个角度来看，在现阶段也很难实现真正的“丰满”.
第三，即使可以将所有行为数据都接收回来，也无法避免特定分析过程中的二次分类和处理，甚至是痛苦的. 因为机器无法按照我们在采集处想要的方式有意义地命名所有事件，所以它甚至无法保证采集中的事件是完全正确的. 因此，此时已增加了在埋地的早期阶段节省的人工成本.
第四，在现阶段，对于与行为相关的用户身份信息和属性信息，完整的埋葬点几乎是无能为力的.
那么这个功能正是我所需要的吗？这实际上是程度的问题. 关于这个问题，只能结合您的实际情况. 如果您需要随机浏览过去点击行为的趋势，则此功能仍然适用，否则会有更好的选择.
▌可视化的埋入点: 所见即所得的埋入方法
代码嵌入点和完全嵌入点在易用性和准确性之间未取得平衡. 在很多情况下，视觉掩埋点也称为“未编码掩埋点”. 如前所述，代码嵌入的缺点对网站有利，但对于移动应用程序而言无疑是极其低效的. 为了解决此问题，一些制造商选择了完整的埋入点，而许多制造商还选择了所见即所得的埋入点道路，即可视化的埋入点.
可视化掩埋点的优点在于，可以直接在网站的真实界面或移动应用程序上操作掩埋点，并且可以在掩埋点后立即验证掩埋点是否正确. 这还没有结束，埋点可以部署到所有客户端几乎实时也有效. 由于视觉掩埋点，分析的需求方，业务人员，无权触摸代码或不知道如何编程的人员的好处，因此可以以非常低的阈值获取数据进行分析. 可以说是向前迈出的一大步.
视觉掩埋点的部署原理
当访问受监视的网站或移动应用程序时，支持视觉掩埋点的SDK将与服务器一起检查是否存在新的掩埋点. 如果找到了更新的埋藏点，它将从服务器下载并立即生效. 这样可以确保在服务器收到最新的埋葬点之后，可以在下次访问期间部署所有客户端.
可视化的掩埋点和完全掩埋点对掩埋点和分析的追求完全不同. 可视化埋入点的想法是提高原创工作流的效率-仍然需要理清需求和设计埋入点;完全的埋藏点是简化工作流程-无论如何，数据将由采集返回，分两个步骤容易忽略了必要性. 这里不可能说出最好的策略，因为在分析中，事先的严格计划和事后的分散探索是不同的角度. 而且，这两个埋葬点并不是唯一的，可以同时使用.
可视化掩埋点也有很多限制.
首先，视觉嵌入点仅用于单击可见元素，而最常见的可见元素是单击行为. 单击操作的掩埋点确实是当前视觉掩埋点的主要攻击点. 但是，从实际情况来看，复杂的页面，非标准页面和动态页面都增加了无法使用视觉掩埋点的风险. 一旦遇到，仍然只是掩埋这些点的代码.
第二，对于单击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所处的元素来获取属性信息，但是国内制造商的支持程度较低.
第三，为了确保掩埋点的准确性，视觉掩埋点已逐渐集成了更复杂的高级设置，例如: “相同页面”，“相同版本”，“相同级别”，“相同文本”. . ，具有这些复杂设置的视觉掩埋点仍然是提高效率的视觉掩埋点吗？
▌标签管理器: 低调的主控器
您可能不熟悉标签，但是您不再熟悉用于采集网页数据的SDK. 这些嵌入在网页中，可用于监视类型采集网页，移动应用程序或视频上的数据. 马克. 但是标签的目的远不止于此. 通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供许多其他功能. 除了刚才提到的数据监视之外，它还可以为网站提供一些附加功能，其中最常见的是推送个性化内容，例如: A / B测试，消息推送，个性化广告等.
如果网站或移动应用程序使用标签的功能来实现许多功能，则需要大量标签，并且可能还需要频繁地更新或更改标签. 网页也是如此. 上网很容易，但对于移动应用程序来说却很难. 如果有错误或遗漏，则校正将有很长的校正周期. 在这种情况下，标签管理器会派上用场.
标签管理器提供了一个容器. 工程师只需要将容器正确地嵌入网页或移动应用程序中即可. 之后，不了解该技术的团队可以通过在线管理将各种标签发布到网页或移动应用程序中. . 这样，技术人员和业务人员可以独立工作. 听起来与视觉掩埋点相似吗？是的，它们的原理几乎完全相同. 只是视觉隐藏点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供一种直观的方法，而标签管理器处于代码级别，并且可以做更多的事情.
标签管理器非常强大，因为它无需掩埋代码，并且可以通过DataLayer获取页面中的变量，例如每个用户的不同用户ID，用户级别，登录状态，所购买产品的名称，价格等；并且触发器只有在这些变量达到一定数量时才可以触发事件报告. 是不是很棒！
目前，最著名的标记管理器是Google推出的Google标记管理器（简称GTM），占据了83％的市场. 个人版本是免费的，但仍提供了非常强大的功能，足以供一般团队使用. 如果您想了解有关GTM功能的更多信息，请阅读其官方网站，其中收录非常丰富的说明和案例.
总而言之，目前尚没有用于获取客户端中用户数据的简单通用的解决方案. 您应该在适当的场景中选择相应的嵌入方法，以平衡成本和收益. 幸运的是，制造商现在基本上支持上述多种客户端行为采集方法. 将来，对于客户端掩埋点，集成了标签管理器某些功能的可视化掩埋点必将取代更多代码掩埋点，并解决工作中所有常见的客户端行为采集.
就像早期论坛的编辑框一样，帖子的效果只能通过发布或预览功能看到，但是随后出现了所见即所得的编辑器，使文本的编辑非常高效和令人愉快. 目前，开源社区中流行的Markdown格式仍使用此方法. 在许多流行的Markdown编辑器中，它仍然可以在一侧进行编辑，在另一侧进行预览或直接以最终格式进行编辑.
随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面将出现在计算机和移动电话之外，并且越来越多的内容因人而异. 届时，越来越多的SDK集成会在将来自动采集出现更多标准用户行为，并且对于需要计算或需要在特定条件下生效的非标准和强大业务含义，您可以提交Buried指向可视化以完成. 但是在这个阶段，恐怕最好的组合仍然是GTM和视觉嵌入. 查看全部
有很多文章关于埋藏点，为什么我们要写它呢？首先，这不是纯粹的技术文章文章，而是从非技术人员的角度，我希望通过简单的语言描述，每个人都可以快速理解这些技术概念. 另外，目前市场上的文章表示没有系统的知识梳理，或者不够客观，而且存在偏差. 我们希望每个人都能通过外观，系统的解释和梳理来理解隐患. 该点的真正含义.
▌我为什么要埋葬它？
Internet应用程序（网站，APP）通常不专门记录开发过程中的用户身份和行为数据，也不包括专业的数据分析功能. 但是有时为了分析用户做出某些动作或不做出某些动作的根本原因，需要详细的用户数据进行分析. 目前，您需要使用专业的用户分析工具和掩埋点.
数据获取是任何数据平台的初始动作. 对于Internet应用程序而言，捕获和获取用户行为是最重要的. 如果没有准确，全面的用户身份和行为数据作为输入，则在随后的分析中获得准确见解的可能性将存在不确定性，闭环营销也将缺乏过程数据基础，并且将更难以携带精炼操作.
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台，出现在用户界面中并可以获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，建立这些接触点的方法是掩埋这些接触点. 这些联系人获取用户行为和身份数据后，将通过网络将其传输到服务器以进行后续处理.
从准确性的角度来看，掩埋点分为客户端掩埋点和服务器端掩埋点. 客户端掩埋点，即在客户操作界面中，当客户生成操作时记录用户行为. 这些行为只会在客户端发生，而不会传输到服务器端. 服务器端的埋入点通常位于程序和数据库中，交互式界面用于埋入这些点. 这时，掩埋点将更准确地记录数据更改，同时将减少由于网络传输和其他原因导致不确定性的风险.
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越理想. 但在实际生产过程中，必须考虑数据采集可行性等问题. 因为数据分析工具的最终用户可能是企业中的各种角色，例如工程师，产品运营，营销甚至其他业务人员；每个人都将在不同的时间和产品的不同模块中以不同的规则将自己注入产品. 采集值得关注的代码. 遵循传统方法，常见的工作流程如下:
团队还将使用一个表格来采集每个团队的要求，然后将其交给工程师. 如下图所示:
实际上，即使是著名的数据分析服务提供商Mixpanel，也只能将此工作流长时间用作其推荐的最佳实践，甚至不得不花费大量时间在文档中心提供该工作流. 文档用于帮助每个人熟悉此工作流程.
▌传统掩埋点的缺点
一遍又一遍地进行迭代，以使行为采集和掩埋点管理这两个动作构成此工作流的闭环，但是此闭环具有几个明显的缺点. 因此，它们也在实际工作中. 是什么让每个人都很沮丧:
在实际工作过程中，一些公司一方面强调数据采集的重要性，但另一方面，他们仍然没有真正将重点放在数据采集上.
对于行业从业者来说，数据采集和管理从来都不是足以达到一定水平的问题，但是只要数据业务仍在发展，就必须继续自行进行迭代以更好地探索. 访问和管理方法问题. 时至今日，Mixpanel等国外知名制造商仍在努力寻找更有效，更准确的掩埋点方法. 国内制造商也有很大的改进空间.
在讨论“埋点”这一大概念之后，其细分概念将立即出现，例如“无埋点”，“全埋点”，“无标记埋点”，“未编码埋点”，从用户的角度来看，如果您仍然不太了解这些概念，那么将很难集成业务数据采集，并且不可能选择一个适合您的团队和业务的隐藏点的方法...
下面，我将整理所有可能的掩埋点及其名称的方法，并进行简要说明，希望对您的工作有所帮助.
▌代码掩埋点: 最可控制的掩埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可帮助工程师了解用户如何使用产品. 从理论上讲，由于工程师手动将掩埋点集成到代码逻辑中，只要它是客户端操作，它就可能变得更加复杂. 常见的包括: 页面停留时间，页面浏览深度，视频播放时间，用户鼠标跟踪，表单项停留和终止等. 特别是对于某些非单击和不可见的行为，必须埋藏代码才能实现. 因此，如果需要对掩埋点进行更精确的控制，那么代码掩埋点是最佳选择.
也许您仍然无法区分集成点和掩埋点. 为了嵌入这些要点，制造商通常会提供一个代码包，可以将其理解为一个工具包，其中收录常用的工具. 如果要掩埋某些东西，则必须首先拥有此工具箱，它是集成的SDK. 然后使用此工具包根据内部说明进行各种操作，即掩埋要点.
当然，缺点也很明显. 上面描述的困扰几乎与代码掩埋有关. 为了使掩埋过程更有效率，制造商付出了很多努力.
▌购买所有要点: 让我高兴并担心我
完全埋藏点，一些国内队伍也称“无埋藏点”，“无痕埋藏点”和“自动埋藏点”. 这是对全自动埋入方法的探索，从名称上看，它似乎是一劳永逸的解决方案，然后让我们看一下“完全埋入”是什么.
客户端掩埋点通常分为访问级别，页面级别和页面内行为级别. 当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有制造商都会自动采集报告用户的访问；当用户访问其他页面时，某些制造商将默认情况下不选择不自动采集，而是将其用作“选项”. 对于特定页面中用户的详细操作行为，只有少数制造商支持自动采集报告. 意识到后两个自动采集的制造商通常会说他们都被埋葬了. 但是，页内行为级别的采集也可以在采集的范围内进一步探索. 最常见的是自动采集交互式元素和自动采集所有元素之间的区别.
交互式元素包括: 链接，表单项（例如按钮，输入框等），HTML对象级元素等. 非交互式元素太多，大多数页面元素都属于此类别. . 实际上，每个人在网页和移动应用程序中可以看到的许多界面都不是标准元素，因此，实际上不能自动报告界面上的许多看似交互的元素采集. 真可惜.
但是让我们看一下优点.
首先，完整的埋葬点确实会自动采集大量数据，并且在以后使用这些数据时，您可以直接从数据库中查询. 因为没有埋葬点采集，所以我不会面对. 无法使用. 这对于分析人员来说是一种非常流行的方法，因此经常听到这样的说法: “如果可以采集，请尝试尽可能使用采集，并且始终可以使用后续分析. ”其次，掩埋点是一项相对耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师掩埋点以及测试团队进行测试. 但是，由于实际工作中存在大量的掩埋点，因此每次发布新功能或新活动时都需要新的掩埋点，因此掩埋点不仅耗时，而且错误率也难以控制. 对于完整的埋入点，无论是否使用，都将首先检索数据. 因为该程序是自动完成的，所以几乎不存在想要A和工程师掩埋B的商人的错误.
但是，任何企业都有其两个方面.
首先，所有埋藏点的“全部”并不是真正的全部. 基本计算机浏览器和移动应用程序中页面上的常见用户操作包括鼠标行为，键盘行为和手指行为. 例如，常见的鼠标单击，鼠标滑动，屏幕滚动，键盘输入，光标选择，甚至静止性在Web端都很常见. 除了点击式按压之外，移动终端还具有多指打开和闭合，拉动和按压的力. 但是，这些操作并非全部都是“埋葬点”. 可以掩埋的通常只有单击或按下. 显然这还远远不够，我们甚至不能称其为全埋点.
第二，所有隐埋点的“全部”是以采集报告的数据量为代价的. 随着数据量的增加，客户端崩溃的可能性将增加. 尤其是在移动终端上，更多的数据量意味着更多的功率，流量和内存消耗. 从这个角度来看，在现阶段也很难实现真正的“丰满”.
第三，即使可以将所有行为数据都接收回来，也无法避免特定分析过程中的二次分类和处理，甚至是痛苦的. 因为机器无法按照我们在采集处想要的方式有意义地命名所有事件，所以它甚至无法保证采集中的事件是完全正确的. 因此，此时已增加了在埋地的早期阶段节省的人工成本.
第四，在现阶段，对于与行为相关的用户身份信息和属性信息，完整的埋葬点几乎是无能为力的.
那么这个功能正是我所需要的吗？这实际上是程度的问题. 关于这个问题，只能结合您的实际情况. 如果您需要随机浏览过去点击行为的趋势，则此功能仍然适用，否则会有更好的选择.
▌可视化的埋入点: 所见即所得的埋入方法
代码嵌入点和完全嵌入点在易用性和准确性之间未取得平衡. 在很多情况下，视觉掩埋点也称为“未编码掩埋点”. 如前所述，代码嵌入的缺点对网站有利，但对于移动应用程序而言无疑是极其低效的. 为了解决此问题，一些制造商选择了完整的埋入点，而许多制造商还选择了所见即所得的埋入点道路，即可视化的埋入点.
可视化掩埋点的优点在于，可以直接在网站的真实界面或移动应用程序上操作掩埋点，并且可以在掩埋点后立即验证掩埋点是否正确. 这还没有结束，埋点可以部署到所有客户端几乎实时也有效. 由于视觉掩埋点，分析的需求方，业务人员，无权触摸代码或不知道如何编程的人员的好处，因此可以以非常低的阈值获取数据进行分析. 可以说是向前迈出的一大步.
视觉掩埋点的部署原理
当访问受监视的网站或移动应用程序时，支持视觉掩埋点的SDK将与服务器一起检查是否存在新的掩埋点. 如果找到了更新的埋藏点，它将从服务器下载并立即生效. 这样可以确保在服务器收到最新的埋葬点之后，可以在下次访问期间部署所有客户端.
可视化的掩埋点和完全掩埋点对掩埋点和分析的追求完全不同. 可视化埋入点的想法是提高原创工作流的效率-仍然需要理清需求和设计埋入点;完全的埋藏点是简化工作流程-无论如何，数据将由采集返回，分两个步骤容易忽略了必要性. 这里不可能说出最好的策略，因为在分析中，事先的严格计划和事后的分散探索是不同的角度. 而且，这两个埋葬点并不是唯一的，可以同时使用.
可视化掩埋点也有很多限制.
首先，视觉嵌入点仅用于单击可见元素，而最常见的可见元素是单击行为. 单击操作的掩埋点确实是当前视觉掩埋点的主要攻击点. 但是，从实际情况来看，复杂的页面，非标准页面和动态页面都增加了无法使用视觉掩埋点的风险. 一旦遇到，仍然只是掩埋这些点的代码.
第二，对于单击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所处的元素来获取属性信息，但是国内制造商的支持程度较低.
第三，为了确保掩埋点的准确性，视觉掩埋点已逐渐集成了更复杂的高级设置，例如: “相同页面”，“相同版本”，“相同级别”，“相同文本”. . ，具有这些复杂设置的视觉掩埋点仍然是提高效率的视觉掩埋点吗？
▌标签管理器: 低调的主控器
您可能不熟悉标签，但是您不再熟悉用于采集网页数据的SDK. 这些嵌入在网页中，可用于监视类型采集网页，移动应用程序或视频上的数据. 马克. 但是标签的目的远不止于此. 通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供许多其他功能. 除了刚才提到的数据监视之外，它还可以为网站提供一些附加功能，其中最常见的是推送个性化内容，例如: A / B测试，消息推送，个性化广告等.
如果网站或移动应用程序使用标签的功能来实现许多功能，则需要大量标签，并且可能还需要频繁地更新或更改标签. 网页也是如此. 上网很容易，但对于移动应用程序来说却很难. 如果有错误或遗漏，则校正将有很长的校正周期. 在这种情况下，标签管理器会派上用场.
标签管理器提供了一个容器. 工程师只需要将容器正确地嵌入网页或移动应用程序中即可. 之后，不了解该技术的团队可以通过在线管理将各种标签发布到网页或移动应用程序中. . 这样，技术人员和业务人员可以独立工作. 听起来与视觉掩埋点相似吗？是的，它们的原理几乎完全相同. 只是视觉隐藏点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供一种直观的方法，而标签管理器处于代码级别，并且可以做更多的事情.
标签管理器非常强大，因为它无需掩埋代码，并且可以通过DataLayer获取页面中的变量，例如每个用户的不同用户ID，用户级别，登录状态，所购买产品的名称，价格等；并且触发器只有在这些变量达到一定数量时才可以触发事件报告. 是不是很棒！
目前，最著名的标记管理器是Google推出的Google标记管理器（简称GTM），占据了83％的市场. 个人版本是免费的，但仍提供了非常强大的功能，足以供一般团队使用. 如果您想了解有关GTM功能的更多信息，请阅读其官方网站，其中收录非常丰富的说明和案例.
总而言之，目前尚没有用于获取客户端中用户数据的简单通用的解决方案. 您应该在适当的场景中选择相应的嵌入方法，以平衡成本和收益. 幸运的是，制造商现在基本上支持上述多种客户端行为采集方法. 将来，对于客户端掩埋点，集成了标签管理器某些功能的可视化掩埋点必将取代更多代码掩埋点，并解决工作中所有常见的客户端行为采集.
就像早期论坛的编辑框一样，帖子的效果只能通过发布或预览功能看到，但是随后出现了所见即所得的编辑器，使文本的编辑非常高效和令人愉快. 目前，开源社区中流行的Markdown格式仍使用此方法. 在许多流行的Markdown编辑器中，它仍然可以在一侧进行编辑，在另一侧进行预览或直接以最终格式进行编辑.
随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面将出现在计算机和移动电话之外，并且越来越多的内容因人而异. 届时，越来越多的SDK集成会在将来自动采集出现更多标准用户行为，并且对于需要计算或需要在特定条件下生效的非标准和强大业务含义，您可以提交Buried指向可视化以完成. 但是在这个阶段，恐怕最好的组合仍然是GTM和视觉嵌入. 查看全部
使用“隐藏点”获得用户行为并深入了解该技术的真正含义
有很多文章关于埋藏点，为什么我们要写它呢？首先，这不是纯粹的技术文章文章，而是从非技术人员的角度，我希望通过简单的语言描述，每个人都可以快速理解这些技术概念. 另外，目前市场上的文章表示没有系统的知识梳理，或者不够客观，而且存在偏差. 我们希望每个人都能通过外观，系统的解释和梳理来理解隐患. 该点的真正含义.
▌我为什么要埋葬它？
Internet应用程序（网站，APP）通常不专门记录开发过程中的用户身份和行为数据，也不包括专业的数据分析功能. 但是有时为了分析用户做出某些动作或不做出某些动作的根本原因，需要详细的用户数据进行分析. 目前，您需要使用专业的用户分析工具和掩埋点.
数据获取是任何数据平台的初始动作. 对于Internet应用程序而言，捕获和获取用户行为是最重要的. 如果没有准确，全面的用户身份和行为数据作为输入，则在随后的分析中获得准确见解的可能性将存在不确定性，闭环营销也将缺乏过程数据基础，并且将更难以携带精炼操作.
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台，出现在用户界面中并可以获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，建立这些接触点的方法是掩埋这些接触点. 这些联系人获取用户行为和身份数据后，将通过网络将其传输到服务器以进行后续处理.
从准确性的角度来看，掩埋点分为客户端掩埋点和服务器端掩埋点. 客户端掩埋点，即在客户操作界面中，当客户生成操作时记录用户行为. 这些行为只会在客户端发生，而不会传输到服务器端. 服务器端的埋入点通常位于程序和数据库中，交互式界面用于埋入这些点. 这时，掩埋点将更准确地记录数据更改，同时将减少由于网络传输和其他原因导致不确定性的风险.
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越理想. 但在实际生产过程中，必须考虑数据采集可行性等问题. 因为数据分析工具的最终用户可能是企业中的各种角色，例如工程师，产品运营，营销甚至其他业务人员；每个人都将在不同的时间和产品的不同模块中以不同的规则将自己注入产品. 采集值得关注的代码. 遵循传统方法，常见的工作流程如下:
团队还将使用一个表格来采集每个团队的要求，然后将其交给工程师. 如下图所示:
实际上，即使是著名的数据分析服务提供商Mixpanel，也只能将此工作流长时间用作其推荐的最佳实践，甚至不得不花费大量时间在文档中心提供该工作流. 文档用于帮助每个人熟悉此工作流程.
▌传统掩埋点的缺点
一遍又一遍地进行迭代，以使行为采集和掩埋点管理这两个动作构成此工作流的闭环，但是此闭环具有几个明显的缺点. 因此，它们也在实际工作中. 是什么让每个人都很沮丧:
在实际工作过程中，一些公司一方面强调数据采集的重要性，但另一方面，他们仍然没有真正将重点放在数据采集上.
对于行业从业者来说，数据采集和管理从来都不是足以达到一定水平的问题，但是只要数据业务仍在发展，就必须继续自行进行迭代以更好地探索. 访问和管理方法问题. 时至今日，Mixpanel等国外知名制造商仍在努力寻找更有效，更准确的掩埋点方法. 国内制造商也有很大的改进空间.
在讨论“埋点”这一大概念之后，其细分概念将立即出现，例如“无埋点”，“全埋点”，“无标记埋点”，“未编码埋点”，从用户的角度来看，如果您仍然不太了解这些概念，那么将很难集成业务数据采集，并且不可能选择一个适合您的团队和业务的隐藏点的方法...
下面，我将整理所有可能的掩埋点及其名称的方法，并进行简要说明，希望对您的工作有所帮助.
▌代码掩埋点: 最可控制的掩埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可帮助工程师了解用户如何使用产品. 从理论上讲，由于工程师手动将掩埋点集成到代码逻辑中，只要它是客户端操作，它就可能变得更加复杂. 常见的包括: 页面停留时间，页面浏览深度，视频播放时间，用户鼠标跟踪，表单项停留和终止等. 特别是对于某些非单击和不可见的行为，必须埋藏代码才能实现. 因此，如果需要对掩埋点进行更精确的控制，那么代码掩埋点是最佳选择.
也许您仍然无法区分集成点和掩埋点. 为了嵌入这些要点，制造商通常会提供一个代码包，可以将其理解为一个工具包，其中收录常用的工具. 如果要掩埋某些东西，则必须首先拥有此工具箱，它是集成的SDK. 然后使用此工具包根据内部说明进行各种操作，即掩埋要点.
当然，缺点也很明显. 上面描述的困扰几乎与代码掩埋有关. 为了使掩埋过程更有效率，制造商付出了很多努力.
▌购买所有要点: 让我高兴并担心我
完全埋藏点，一些国内队伍也称“无埋藏点”，“无痕埋藏点”和“自动埋藏点”. 这是对全自动埋入方法的探索，从名称上看，它似乎是一劳永逸的解决方案，然后让我们看一下“完全埋入”是什么.
客户端掩埋点通常分为访问级别，页面级别和页面内行为级别. 当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有制造商都会自动采集报告用户的访问；当用户访问其他页面时，某些制造商将默认情况下不选择不自动采集，而是将其用作“选项”. 对于特定页面中用户的详细操作行为，只有少数制造商支持自动采集报告. 意识到后两个自动采集的制造商通常会说他们都被埋葬了. 但是，页内行为级别的采集也可以在采集的范围内进一步探索. 最常见的是自动采集交互式元素和自动采集所有元素之间的区别.
交互式元素包括: 链接，表单项（例如按钮，输入框等），HTML对象级元素等. 非交互式元素太多，大多数页面元素都属于此类别. . 实际上，每个人在网页和移动应用程序中可以看到的许多界面都不是标准元素，因此，实际上不能自动报告界面上的许多看似交互的元素采集. 真可惜.
但是让我们看一下优点.
首先，完整的埋葬点确实会自动采集大量数据，并且在以后使用这些数据时，您可以直接从数据库中查询. 因为没有埋葬点采集，所以我不会面对. 无法使用. 这对于分析人员来说是一种非常流行的方法，因此经常听到这样的说法: “如果可以采集，请尝试尽可能使用采集，并且始终可以使用后续分析. ”其次，掩埋点是一项相对耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师掩埋点以及测试团队进行测试. 但是，由于实际工作中存在大量的掩埋点，因此每次发布新功能或新活动时都需要新的掩埋点，因此掩埋点不仅耗时，而且错误率也难以控制. 对于完整的埋入点，无论是否使用，都将首先检索数据. 因为该程序是自动完成的，所以几乎不存在想要A和工程师掩埋B的商人的错误.
但是，任何企业都有其两个方面.
首先，所有埋藏点的“全部”并不是真正的全部. 基本计算机浏览器和移动应用程序中页面上的常见用户操作包括鼠标行为，键盘行为和手指行为. 例如，常见的鼠标单击，鼠标滑动，屏幕滚动，键盘输入，光标选择，甚至静止性在Web端都很常见. 除了点击式按压之外，移动终端还具有多指打开和闭合，拉动和按压的力. 但是，这些操作并非全部都是“埋葬点”. 可以掩埋的通常只有单击或按下. 显然这还远远不够，我们甚至不能称其为全埋点.
第二，所有隐埋点的“全部”是以采集报告的数据量为代价的. 随着数据量的增加，客户端崩溃的可能性将增加. 尤其是在移动终端上，更多的数据量意味着更多的功率，流量和内存消耗. 从这个角度来看，在现阶段也很难实现真正的“丰满”.
第三，即使可以将所有行为数据都接收回来，也无法避免特定分析过程中的二次分类和处理，甚至是痛苦的. 因为机器无法按照我们在采集处想要的方式有意义地命名所有事件，所以它甚至无法保证采集中的事件是完全正确的. 因此，此时已增加了在埋地的早期阶段节省的人工成本.
第四，在现阶段，对于与行为相关的用户身份信息和属性信息，完整的埋葬点几乎是无能为力的.
那么这个功能正是我所需要的吗？这实际上是程度的问题. 关于这个问题，只能结合您的实际情况. 如果您需要随机浏览过去点击行为的趋势，则此功能仍然适用，否则会有更好的选择.
▌可视化的埋入点: 所见即所得的埋入方法
代码嵌入点和完全嵌入点在易用性和准确性之间未取得平衡. 在很多情况下，视觉掩埋点也称为“未编码掩埋点”. 如前所述，代码嵌入的缺点对网站有利，但对于移动应用程序而言无疑是极其低效的. 为了解决此问题，一些制造商选择了完整的埋入点，而许多制造商还选择了所见即所得的埋入点道路，即可视化的埋入点.
可视化掩埋点的优点在于，可以直接在网站的真实界面或移动应用程序上操作掩埋点，并且可以在掩埋点后立即验证掩埋点是否正确. 这还没有结束，埋点可以部署到所有客户端几乎实时也有效. 由于视觉掩埋点，分析的需求方，业务人员，无权触摸代码或不知道如何编程的人员的好处，因此可以以非常低的阈值获取数据进行分析. 可以说是向前迈出的一大步.
视觉掩埋点的部署原理
当访问受监视的网站或移动应用程序时，支持视觉掩埋点的SDK将与服务器一起检查是否存在新的掩埋点. 如果找到了更新的埋藏点，它将从服务器下载并立即生效. 这样可以确保在服务器收到最新的埋葬点之后，可以在下次访问期间部署所有客户端.
可视化的掩埋点和完全掩埋点对掩埋点和分析的追求完全不同. 可视化埋入点的想法是提高原创工作流的效率-仍然需要理清需求和设计埋入点;完全的埋藏点是简化工作流程-无论如何，数据将由采集返回，分两个步骤容易忽略了必要性. 这里不可能说出最好的策略，因为在分析中，事先的严格计划和事后的分散探索是不同的角度. 而且，这两个埋葬点并不是唯一的，可以同时使用.
可视化掩埋点也有很多限制.
首先，视觉嵌入点仅用于单击可见元素，而最常见的可见元素是单击行为. 单击操作的掩埋点确实是当前视觉掩埋点的主要攻击点. 但是，从实际情况来看，复杂的页面，非标准页面和动态页面都增加了无法使用视觉掩埋点的风险. 一旦遇到，仍然只是掩埋这些点的代码.
第二，对于单击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所处的元素来获取属性信息，但是国内制造商的支持程度较低.
第三，为了确保掩埋点的准确性，视觉掩埋点已逐渐集成了更复杂的高级设置，例如: “相同页面”，“相同版本”，“相同级别”，“相同文本”. . ，具有这些复杂设置的视觉掩埋点仍然是提高效率的视觉掩埋点吗？
▌标签管理器: 低调的主控器
您可能不熟悉标签，但是您不再熟悉用于采集网页数据的SDK. 这些嵌入在网页中，可用于监视类型采集网页，移动应用程序或视频上的数据. 马克. 但是标签的目的远不止于此. 通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供许多其他功能. 除了刚才提到的数据监视之外，它还可以为网站提供一些附加功能，其中最常见的是推送个性化内容，例如: A / B测试，消息推送，个性化广告等.
如果网站或移动应用程序使用标签的功能来实现许多功能，则需要大量标签，并且可能还需要频繁地更新或更改标签. 网页也是如此. 上网很容易，但对于移动应用程序来说却很难. 如果有错误或遗漏，则校正将有很长的校正周期. 在这种情况下，标签管理器会派上用场.
标签管理器提供了一个容器. 工程师只需要将容器正确地嵌入网页或移动应用程序中即可. 之后，不了解该技术的团队可以通过在线管理将各种标签发布到网页或移动应用程序中. . 这样，技术人员和业务人员可以独立工作. 听起来与视觉掩埋点相似吗？是的，它们的原理几乎完全相同. 只是视觉隐藏点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供一种直观的方法，而标签管理器处于代码级别，并且可以做更多的事情.
标签管理器非常强大，因为它无需掩埋代码，并且可以通过DataLayer获取页面中的变量，例如每个用户的不同用户ID，用户级别，登录状态，所购买产品的名称，价格等；并且触发器只有在这些变量达到一定数量时才可以触发事件报告. 是不是很棒！
目前，最著名的标记管理器是Google推出的Google标记管理器（简称GTM），占据了83％的市场. 个人版本是免费的，但仍提供了非常强大的功能，足以供一般团队使用. 如果您想了解有关GTM功能的更多信息，请阅读其官方网站，其中收录非常丰富的说明和案例.
总而言之，目前尚没有用于获取客户端中用户数据的简单通用的解决方案. 您应该在适当的场景中选择相应的嵌入方法，以平衡成本和收益. 幸运的是，制造商现在基本上支持上述多种客户端行为采集方法. 将来，对于客户端掩埋点，集成了标签管理器某些功能的可视化掩埋点必将取代更多代码掩埋点，并解决工作中所有常见的客户端行为采集.
就像早期论坛的编辑框一样，帖子的效果只能通过发布或预览功能看到，但是随后出现了所见即所得的编辑器，使文本的编辑非常高效和令人愉快. 目前，开源社区中流行的Markdown格式仍使用此方法. 在许多流行的Markdown编辑器中，它仍然可以在一侧进行编辑，在另一侧进行预览或直接以最终格式进行编辑.
随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面将出现在计算机和移动电话之外，并且越来越多的内容因人而异. 届时，越来越多的SDK集成会在将来自动采集出现更多标准用户行为，并且对于需要计算或需要在特定条件下生效的非标准和强大业务含义，您可以提交Buried指向可视化以完成. 但是在这个阶段，恐怕最好的组合仍然是GTM和视觉嵌入.
海洋cms通过更改play.js聚合智能解析播放器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 210 次浏览 • 2020-08-27 16:12
海洋cms通过更改play.js聚合智能解析播放器
结合智能解析播放器使用，播放器跳转的时侯，带着内页的参数，然后播放器脚本里写着匹配解析的播放器，实现失效的资源可以不补，直接匹配标题解析播放。
找到play.js第272行，修改为以下内容：
function appendFrm(pn) {
var pn=pn;
var ref = document.referrer;
document.getElementById(“cciframe”).width = playerw;
document.getElementById(“cciframe”).height = playerh;
document.getElementById(“cciframe”).src = ‘/js/player/’+ pn+’.html?url=’+ref;
}
以云播代码为例，只能解析匹配各大资源站资源，失效可以不补，使用途径自行脑补。
<p>
var reg = new RegExp(“(^|&)url=([^&]*)(&|$)”, “i”);
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if ( r != null )
var date=new Date();//获取时间
var hour=date.getHours();//获取当前小时
if(hour>=4&&hour 查看全部
结合智能解析播放器使用，播放器跳转的时侯，带着内页的参数，然后播放器脚本里写着匹配解析的播放器，实现失效的资源可以不补，直接匹配标题解析播放。
找到play.js第272行，修改为以下内容：
function appendFrm(pn) {
var pn=pn;
var ref = document.referrer;
document.getElementById(“cciframe”).width = playerw;
document.getElementById(“cciframe”).height = playerh;
document.getElementById(“cciframe”).src = ‘/js/player/’+ pn+’.html?url=’+ref;
}
以云播代码为例，只能解析匹配各大资源站资源，失效可以不补，使用途径自行脑补。
<p>
var reg = new RegExp(“(^|&)url=([^&]*)(&|$)”, “i”);
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if ( r != null )
var date=new Date();//获取时间
var hour=date.getHours();//获取当前小时
if(hour>=4&&hour 查看全部
海洋cms通过更改play.js聚合智能解析播放器
结合智能解析播放器使用，播放器跳转的时侯，带着内页的参数，然后播放器脚本里写着匹配解析的播放器，实现失效的资源可以不补，直接匹配标题解析播放。
找到play.js第272行，修改为以下内容：
function appendFrm(pn) {
var pn=pn;
var ref = document.referrer;
document.getElementById(“cciframe”).width = playerw;
document.getElementById(“cciframe”).height = playerh;
document.getElementById(“cciframe”).src = ‘/js/player/’+ pn+’.html?url=’+ref;
}
以云播代码为例，只能解析匹配各大资源站资源，失效可以不补，使用途径自行脑补。
<p>
var reg = new RegExp(“(^|&)url=([^&]*)(&|$)”, “i”);
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if ( r != null )
var date=new Date();//获取时间
var hour=date.getHours();//获取当前小时
if(hour>=4&&hour
店铺商品怎么抓取？抓取商品的软件有什么？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 182 次浏览 • 2020-08-25 20:43
店铺商品怎么抓取？抓取商品的软件有什么？
店铺商品怎么抓取？题主问的应当是数据采集软件吧，自动抓取商品信息，然后保存到本地，这里介绍3个特别不错的数据采集软件，分别是优采云采集器、优采云采集器和优采云采集器，不需编撰一行代码，即可抓取任意网页信息，感兴趣的同学可以尝试一下：
国产易用数据采集软件：优采云采集器
这是一个纯粹的国产数据采集软件，相信许多同学都据说或使用过，目前支持自定义采集和简易采集2种形式，只需键盘选择须要采集的标签或属性，定义采集规则，软件都会手动开始采集过程，支持本地采集和云端采集，采集后的数据可直接导入为csv、excel或mysql，简单易用、非常便捷，同时官方自带有许多采集模板，可轻松采集某宝、某南等热门网站，对于商品信息采集来说，可以说是再合适不过：
简单智能数据采集软件：优采云采集器
这是一个特别智能、也十分适宜小白的数据采集软件，基于人工智能技术可手动辨识须要采集的标签或属性，只需输入网页地址，软件都会手动开始采集过程，支持手动翻页和数据导入功能（excel、mysql等），简单实用，不需配置任何规则，如果你只是想纯粹采集商品信息，对代码一窍不通，也不会任何编程，可以使用一下优采云采集器，很快能够上手，也十分容易把握：
专业强悍数据采集软件：优采云采集器
这是一个十分高效的数据采集软件，相信许多同学也听说过，自动集成了数据从采集、清洗、加工到处理的全过程，相比较优采云和优采云采集器来说，规则上设置更为灵活，功能也更为强悍，初学来说，可能不容易把握，但熟悉后，的确是一个数据采集利器，对于商品信息采集来说，可以说是绰绰有余，同时官方自带有十分详尽的入门教程和教学示例，小白学习也十分容易： 查看全部
店铺商品怎么抓取？题主问的应当是数据采集软件吧，自动抓取商品信息，然后保存到本地，这里介绍3个特别不错的数据采集软件，分别是优采云采集器、优采云采集器和优采云采集器，不需编撰一行代码，即可抓取任意网页信息，感兴趣的同学可以尝试一下：
国产易用数据采集软件：优采云采集器
这是一个纯粹的国产数据采集软件，相信许多同学都据说或使用过，目前支持自定义采集和简易采集2种形式，只需键盘选择须要采集的标签或属性，定义采集规则，软件都会手动开始采集过程，支持本地采集和云端采集，采集后的数据可直接导入为csv、excel或mysql，简单易用、非常便捷，同时官方自带有许多采集模板，可轻松采集某宝、某南等热门网站，对于商品信息采集来说，可以说是再合适不过：
简单智能数据采集软件：优采云采集器
这是一个特别智能、也十分适宜小白的数据采集软件，基于人工智能技术可手动辨识须要采集的标签或属性，只需输入网页地址，软件都会手动开始采集过程，支持手动翻页和数据导入功能（excel、mysql等），简单实用，不需配置任何规则，如果你只是想纯粹采集商品信息，对代码一窍不通，也不会任何编程，可以使用一下优采云采集器，很快能够上手，也十分容易把握：
专业强悍数据采集软件：优采云采集器
这是一个十分高效的数据采集软件，相信许多同学也听说过，自动集成了数据从采集、清洗、加工到处理的全过程，相比较优采云和优采云采集器来说，规则上设置更为灵活，功能也更为强悍，初学来说，可能不容易把握，但熟悉后，的确是一个数据采集利器，对于商品信息采集来说，可以说是绰绰有余，同时官方自带有十分详尽的入门教程和教学示例，小白学习也十分容易： 查看全部
店铺商品怎么抓取？抓取商品的软件有什么？
店铺商品怎么抓取？题主问的应当是数据采集软件吧，自动抓取商品信息，然后保存到本地，这里介绍3个特别不错的数据采集软件，分别是优采云采集器、优采云采集器和优采云采集器，不需编撰一行代码，即可抓取任意网页信息，感兴趣的同学可以尝试一下：
国产易用数据采集软件：优采云采集器
这是一个纯粹的国产数据采集软件，相信许多同学都据说或使用过，目前支持自定义采集和简易采集2种形式，只需键盘选择须要采集的标签或属性，定义采集规则，软件都会手动开始采集过程，支持本地采集和云端采集，采集后的数据可直接导入为csv、excel或mysql，简单易用、非常便捷，同时官方自带有许多采集模板，可轻松采集某宝、某南等热门网站，对于商品信息采集来说，可以说是再合适不过：
简单智能数据采集软件：优采云采集器
这是一个特别智能、也十分适宜小白的数据采集软件，基于人工智能技术可手动辨识须要采集的标签或属性，只需输入网页地址，软件都会手动开始采集过程，支持手动翻页和数据导入功能（excel、mysql等），简单实用，不需配置任何规则，如果你只是想纯粹采集商品信息，对代码一窍不通，也不会任何编程，可以使用一下优采云采集器，很快能够上手，也十分容易把握：
专业强悍数据采集软件：优采云采集器
这是一个十分高效的数据采集软件，相信许多同学也听说过，自动集成了数据从采集、清洗、加工到处理的全过程，相比较优采云和优采云采集器来说，规则上设置更为灵活，功能也更为强悍，初学来说，可能不容易把握，但熟悉后，的确是一个数据采集利器，对于商品信息采集来说，可以说是绰绰有余，同时官方自带有十分详尽的入门教程和教学示例，小白学习也十分容易：
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 310 次浏览 • 2020-08-25 14:21
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱，让世界的每一个角落饱含更多的中国制造。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， PS作为常用的修图软件想必每个人的笔记本还会安装，由于功能全面，整个软件臃肿，需要学习使用的方法繁杂，实际上用到的比较少。那么有什么修图软件可以轻松使用呢？U盘因其便携容量大，成为了不少人拿来重装系统的携带工具，市面上U盘启动盘制作工具繁杂，不知什么好用且安全。
datalogic得利捷 Matrix 410N是一种工业2D影像式扫描器，用于材料处理和货运环境中的可追溯性应用。方便操作，避免条形码错漏，提升条形码防重性，条码防错性。该扫描器潮流高贵的设计还可无缝融入到零售环境中。1版本机型东大Q7巴枪，具备世界一流工业防护等级和流畅扫码体验，优质的康宁猩猩高透反屏在制造业和货运仓储领域提供了良好的操作体验。EDA50K 移动数据终端是霍尼韦尔 Glory50 系列新一代的企业级产品，是一款综合性能高、适用领域广的安卓产品。优博讯i6200安全智能采集器是一款拥有多功能数据采集的企业级安全智能终端，具备条形码扫描，兼具RFID标签读写与NFC应用。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 亲爱的派代用户，您好！因数据升级，派代网将于 7月x日-7月x日进行业务迁移，在此期间网站暂停访问，迁移完成后恢复正常，给您带来不便，深表道歉！迁移期间，派友电商群、派代订阅号、派代网视频号，可正常访问。
1的InTouch软件曾使我们耳目一新，并且InTouch提供了丰富的图库。0版早已完全基于32位的Windows平台，并且提供了OPC支持。x软件提供工控人员熟悉的概念和操作界面，并提供完备的驱动程序（需单独订购）。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 在设计一个项目的时侯，命名和分组虽然在无形之中占用了我们相当多的时间。如何通过命名和分组提升设计效率，也成为一个UI设计师所必须解决的问题。让诸位设计师真正理解并运用Sketch的核心功能，提升自己的工作效率，成长为更高层次的UI设计师，实现加薪进阶。课程中的所有内容都来自于实际工作，同时也搜集了大量UI设计师所碰到的问题样例，目的就是为了解决工作中的设计问题，提高设计效率。同时，很多大厂的UED团队会非常重视组件管理与团队协作，这也恰恰是好多UI设计师所缺少的能力。
SKU业务键通常只供内部管理使用，唯一。对于独立的库存单元。unique=自动生成惟一的产品SKU，并不是通过选择SKU选项生成。即该产品只有一个默认的产品SKU。manual=人工按照SKU选项生成。尺寸长、宽、高个数组。供估算容积、运输处理。重量供货运计费处理。sell=下架两种。注意两个字段关联的不同业务意义。price=销售价；price=批发价； 查看全部
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱，让世界的每一个角落饱含更多的中国制造。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， PS作为常用的修图软件想必每个人的笔记本还会安装，由于功能全面，整个软件臃肿，需要学习使用的方法繁杂，实际上用到的比较少。那么有什么修图软件可以轻松使用呢？U盘因其便携容量大，成为了不少人拿来重装系统的携带工具，市面上U盘启动盘制作工具繁杂，不知什么好用且安全。
datalogic得利捷 Matrix 410N是一种工业2D影像式扫描器，用于材料处理和货运环境中的可追溯性应用。方便操作，避免条形码错漏，提升条形码防重性，条码防错性。该扫描器潮流高贵的设计还可无缝融入到零售环境中。1版本机型东大Q7巴枪，具备世界一流工业防护等级和流畅扫码体验，优质的康宁猩猩高透反屏在制造业和货运仓储领域提供了良好的操作体验。EDA50K 移动数据终端是霍尼韦尔 Glory50 系列新一代的企业级产品，是一款综合性能高、适用领域广的安卓产品。优博讯i6200安全智能采集器是一款拥有多功能数据采集的企业级安全智能终端，具备条形码扫描，兼具RFID标签读写与NFC应用。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 亲爱的派代用户，您好！因数据升级，派代网将于 7月x日-7月x日进行业务迁移，在此期间网站暂停访问，迁移完成后恢复正常，给您带来不便，深表道歉！迁移期间，派友电商群、派代订阅号、派代网视频号，可正常访问。
1的InTouch软件曾使我们耳目一新，并且InTouch提供了丰富的图库。0版早已完全基于32位的Windows平台，并且提供了OPC支持。x软件提供工控人员熟悉的概念和操作界面，并提供完备的驱动程序（需单独订购）。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 在设计一个项目的时侯，命名和分组虽然在无形之中占用了我们相当多的时间。如何通过命名和分组提升设计效率，也成为一个UI设计师所必须解决的问题。让诸位设计师真正理解并运用Sketch的核心功能，提升自己的工作效率，成长为更高层次的UI设计师，实现加薪进阶。课程中的所有内容都来自于实际工作，同时也搜集了大量UI设计师所碰到的问题样例，目的就是为了解决工作中的设计问题，提高设计效率。同时，很多大厂的UED团队会非常重视组件管理与团队协作，这也恰恰是好多UI设计师所缺少的能力。
SKU业务键通常只供内部管理使用，唯一。对于独立的库存单元。unique=自动生成惟一的产品SKU，并不是通过选择SKU选项生成。即该产品只有一个默认的产品SKU。manual=人工按照SKU选项生成。尺寸长、宽、高个数组。供估算容积、运输处理。重量供货运计费处理。sell=下架两种。注意两个字段关联的不同业务意义。price=销售价；price=批发价； 查看全部
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱，让世界的每一个角落饱含更多的中国制造。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， PS作为常用的修图软件想必每个人的笔记本还会安装，由于功能全面，整个软件臃肿，需要学习使用的方法繁杂，实际上用到的比较少。那么有什么修图软件可以轻松使用呢？U盘因其便携容量大，成为了不少人拿来重装系统的携带工具，市面上U盘启动盘制作工具繁杂，不知什么好用且安全。
datalogic得利捷 Matrix 410N是一种工业2D影像式扫描器，用于材料处理和货运环境中的可追溯性应用。方便操作，避免条形码错漏，提升条形码防重性，条码防错性。该扫描器潮流高贵的设计还可无缝融入到零售环境中。1版本机型东大Q7巴枪，具备世界一流工业防护等级和流畅扫码体验，优质的康宁猩猩高透反屏在制造业和货运仓储领域提供了良好的操作体验。EDA50K 移动数据终端是霍尼韦尔 Glory50 系列新一代的企业级产品，是一款综合性能高、适用领域广的安卓产品。优博讯i6200安全智能采集器是一款拥有多功能数据采集的企业级安全智能终端，具备条形码扫描，兼具RFID标签读写与NFC应用。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 亲爱的派代用户，您好！因数据升级，派代网将于 7月x日-7月x日进行业务迁移，在此期间网站暂停访问，迁移完成后恢复正常，给您带来不便，深表道歉！迁移期间，派友电商群、派代订阅号、派代网视频号，可正常访问。
1的InTouch软件曾使我们耳目一新，并且InTouch提供了丰富的图库。0版早已完全基于32位的Windows平台，并且提供了OPC支持。x软件提供工控人员熟悉的概念和操作界面，并提供完备的驱动程序（需单独订购）。
丹东跨境电商erp采集软件如何赚钱， 在设计一个项目的时侯，命名和分组虽然在无形之中占用了我们相当多的时间。如何通过命名和分组提升设计效率，也成为一个UI设计师所必须解决的问题。让诸位设计师真正理解并运用Sketch的核心功能，提升自己的工作效率，成长为更高层次的UI设计师，实现加薪进阶。课程中的所有内容都来自于实际工作，同时也搜集了大量UI设计师所碰到的问题样例，目的就是为了解决工作中的设计问题，提高设计效率。同时，很多大厂的UED团队会非常重视组件管理与团队协作，这也恰恰是好多UI设计师所缺少的能力。
SKU业务键通常只供内部管理使用，唯一。对于独立的库存单元。unique=自动生成惟一的产品SKU，并不是通过选择SKU选项生成。即该产品只有一个默认的产品SKU。manual=人工按照SKU选项生成。尺寸长、宽、高个数组。供估算容积、运输处理。重量供货运计费处理。sell=下架两种。注意两个字段关联的不同业务意义。price=销售价；price=批发价；
成都人工智能数据采集公司那里有
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 366 次浏览 • 2020-08-21 04:41
成都人工智能数据采集公司那里有
成都人工智能数据采集公司那里有
如何测量、检索？简单来说，这里的任务是让标签通过程序（详情）的机制把该标签的信息广泛分类。一、标签的选择标签不同，在标签的设计上和思想上大不相同。
如果你有幸加入到这个行业，并且是从原先对人工智能了解比较少的那一步，你就是一个出众的人工智能岗位人员，因为人工智能十分擅长和人工智能沟通沟通。不管是大多数人就能从基本了解到的技术，人工智能的组织模型，人工智能的教育，计算机等都十分不错，主要是考虑不到这种技术之间的职责，需要交通工程师、城市发展和管理等等。
如何检测代理商的入口处是否设有立柱，是否手动自动操作并记录在手的所有数据，都有可能出错，这样就能做到确切辨识出当前数据的真假，并从代理商处得到一些定位。进入一个框须要跟进数据源的目录，一定要和数据源的特点一致（如重要性，价格，占地等）。
成都人工智能数据采集公司那里有
你不同的品牌不同的网路服务器，甚至不同的产品，所选定的网路都不同。有的厂商自己的系统，提供后台的用户储存。有的厂家提供的是系统数据采集和dns数据管理，有的厂家不提供这个。这就产生了为何他的产品都不能向系统发送数据的的诱因。大家要有明晰的认识。
读“品牌书籍”需自愿数据标明，比如品牌书城的名称、品牌指定值，或品牌免费发放的服务项目等。做“网页的模板”需自愿为网站服务，比如网页制做类的基本功设置、网页网页介绍、网页标题和网页标题。创建一个“网页的代码”需自愿为网站创建网页，主要是指：从excel文档中精选到***新一行代码，然后一次性复印到公司预算单上。
根据不同数据管理系统类型，具体标记方式可采用不同的标记方式。在转换的过程中，如果不能确定各组件的功能与要求，需要在显示模板中单独给与标记。在数据处理时，单独标记不可直接将企业的数据处理数据作为标记。数据交换时，数据交换单位可以是数据库库、域中控制器、用户模板和数据库管理器、计算机平台系统、信息发布平台等。
成都人工智能数据采集公司那里有 查看全部
成都人工智能数据采集公司那里有
如何测量、检索？简单来说，这里的任务是让标签通过程序（详情）的机制把该标签的信息广泛分类。一、标签的选择标签不同，在标签的设计上和思想上大不相同。
如果你有幸加入到这个行业，并且是从原先对人工智能了解比较少的那一步，你就是一个出众的人工智能岗位人员，因为人工智能十分擅长和人工智能沟通沟通。不管是大多数人就能从基本了解到的技术，人工智能的组织模型，人工智能的教育，计算机等都十分不错，主要是考虑不到这种技术之间的职责，需要交通工程师、城市发展和管理等等。
如何检测代理商的入口处是否设有立柱，是否手动自动操作并记录在手的所有数据，都有可能出错，这样就能做到确切辨识出当前数据的真假，并从代理商处得到一些定位。进入一个框须要跟进数据源的目录，一定要和数据源的特点一致（如重要性，价格，占地等）。
成都人工智能数据采集公司那里有
你不同的品牌不同的网路服务器，甚至不同的产品，所选定的网路都不同。有的厂商自己的系统，提供后台的用户储存。有的厂家提供的是系统数据采集和dns数据管理，有的厂家不提供这个。这就产生了为何他的产品都不能向系统发送数据的的诱因。大家要有明晰的认识。
读“品牌书籍”需自愿数据标明，比如品牌书城的名称、品牌指定值，或品牌免费发放的服务项目等。做“网页的模板”需自愿为网站服务，比如网页制做类的基本功设置、网页网页介绍、网页标题和网页标题。创建一个“网页的代码”需自愿为网站创建网页，主要是指：从excel文档中精选到***新一行代码，然后一次性复印到公司预算单上。
根据不同数据管理系统类型，具体标记方式可采用不同的标记方式。在转换的过程中，如果不能确定各组件的功能与要求，需要在显示模板中单独给与标记。在数据处理时，单独标记不可直接将企业的数据处理数据作为标记。数据交换时，数据交换单位可以是数据库库、域中控制器、用户模板和数据库管理器、计算机平台系统、信息发布平台等。
成都人工智能数据采集公司那里有 查看全部
成都人工智能数据采集公司那里有
成都人工智能数据采集公司那里有
如何测量、检索？简单来说，这里的任务是让标签通过程序（详情）的机制把该标签的信息广泛分类。一、标签的选择标签不同，在标签的设计上和思想上大不相同。
如果你有幸加入到这个行业，并且是从原先对人工智能了解比较少的那一步，你就是一个出众的人工智能岗位人员，因为人工智能十分擅长和人工智能沟通沟通。不管是大多数人就能从基本了解到的技术，人工智能的组织模型，人工智能的教育，计算机等都十分不错，主要是考虑不到这种技术之间的职责，需要交通工程师、城市发展和管理等等。
如何检测代理商的入口处是否设有立柱，是否手动自动操作并记录在手的所有数据，都有可能出错，这样就能做到确切辨识出当前数据的真假，并从代理商处得到一些定位。进入一个框须要跟进数据源的目录，一定要和数据源的特点一致（如重要性，价格，占地等）。
成都人工智能数据采集公司那里有
你不同的品牌不同的网路服务器，甚至不同的产品，所选定的网路都不同。有的厂商自己的系统，提供后台的用户储存。有的厂家提供的是系统数据采集和dns数据管理，有的厂家不提供这个。这就产生了为何他的产品都不能向系统发送数据的的诱因。大家要有明晰的认识。
读“品牌书籍”需自愿数据标明，比如品牌书城的名称、品牌指定值，或品牌免费发放的服务项目等。做“网页的模板”需自愿为网站服务，比如网页制做类的基本功设置、网页网页介绍、网页标题和网页标题。创建一个“网页的代码”需自愿为网站创建网页，主要是指：从excel文档中精选到***新一行代码，然后一次性复印到公司预算单上。
根据不同数据管理系统类型，具体标记方式可采用不同的标记方式。在转换的过程中，如果不能确定各组件的功能与要求，需要在显示模板中单独给与标记。在数据处理时，单独标记不可直接将企业的数据处理数据作为标记。数据交换时，数据交换单位可以是数据库库、域中控制器、用户模板和数据库管理器、计算机平台系统、信息发布平台等。
成都人工智能数据采集公司那里有
重磅！一文剖析神策智能推荐
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 178 次浏览 • 2020-08-19 22:38
重磅！一文剖析神策智能推荐
截止目前，神策数据目前包括五条产品线：神策剖析、神策智能推荐、神策客景、神策标签管理、神策智能营运。本文通过以下内容，详解神策智能推荐：
一、什么是神策智能推荐系统？
神策智能推荐系统（下称“神策推荐”）是一款基于用户行为剖析的全流程智能推荐产品。它基于神策剖析的强悍的数据采集能力，从用户行为数据的采集、建模、挖掘到疗效剖析，完成从“数据采集+推荐引擎+效果反馈”的推荐全流程。
二、给顾客带来什么价值？
神策推荐主要服务电商类、内容类、工具类、社交类、服务类等行业，为顾客实现：
第一，千人千面，提升产品价值，增强用户体验
在资讯平台获取感兴趣的新闻，在瑜伽平台找到量身构建的瑜伽课程，在小说网站欣赏最对口味的小说推荐……成功的个性化推荐使用户被尊崇感倍至，为用户推荐其感兴趣的商品，提升用户决策（如选购、阅读、观看等）的质量和效率，增强用户体验。
第二，提升核心业务指标，实现业务下降
良好的用户体验将提高用户粘性，提升产品的用户活跃度和留存率等核心业务指标，实现业务下降。以电商类为例，神策推荐系统才能全方位的精准数据描画用户的订购意图，能够帮助提升用户购物率，提高流量转化率，增强用户粘性，最终实现店家和用户多赢。
第三，构建算法精英团队，提高 IT 的投入产出比
神策推荐算法白盒方案支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，为企业算法团队持续赋能。另外，从前期数据采集、数据模型搭建，到推荐疗效剖析，以及算法迭代的全流程，均由神策算法团队与顾客深度配合完成。在这一过程中，神策算法团队持续“培训+服务”，帮助企业提高算法团队的能力，并在不同团队、不同产品中实现复制，这对于国内市场上算法人才重金难求的企业说，意义深远。
三、神策智能推荐与其他推荐产品有何差别？
1、完整性：实现采集、推荐、反馈的完整推荐闭环
神策推荐系统是一套全流程闭环推荐方案。支持采集终端（Web、App、H5、小程序、软件等）的用户行为、后端服务器日志（Log）、业务数据和第三方等多方数据源，存储最细细度数据，利用最新深度学习和语义剖析模型建立推荐引擎，推荐结果可借助数据剖析模型多维度、多指标的实时疗效剖析，形成快速反馈，精准迭代特征集和算法模型。
2、开放性：推荐算法的白盒，开放全平台的算法逻辑
支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，模型中间产物可输出，让算法逻辑可见，结果可用。
神策推荐白盒服务包括的内容：与企业确认推荐所使用到的用户行为数据和元数据情况；提供推荐数据流中数据集市的数据说明文档；提供推荐模型的设计和调优文档，并进行相应培训；提供单独的召回和排序插口，供顾客在其它场景使用；提供业务相关数据源的估算逻辑说明文档，包括热门数据和最新数据；提供已读过滤和已退过滤逻辑的说明文档；
基于白盒服务，让企业具备的二次开发和订制优化的能力，包括：
（1）客户将提供的数据和插口应用到其它场景，例如某电商企业调用排序插口，应用于品类列表推荐上；某企业应用生成的特点工程数据，将这种特点使用在了其它推荐场景上面等；（2）企业可依照自己的业务和需求，为模型引入其它数据源和数组，例如某企业在数据源中加入了浏览内容时长数组，来优化模型的数据质量和疗效；（3）企业可以依照自己的业务情况多样化热门内容和最新内容的估算逻辑。
3、指标灵活性：可自定义多指标、漏斗转化评价能力
完成推荐后，通过神策剖析所搭建高效的数据指标体系，提供多维度、多指标的交叉剖析能力来验证推荐疗效，比如 CTR、付费漏斗转化率、留存率等任意指标的疗效剖析，满足广告渠道来源、品类等任意属性维度的深度洞察。
4、算法迭代能力强：数据反馈与问题定位，实现算法精准迭代
基于疗效剖析，可灵活调整特点集，迭代模型参数，快速调优整体方案，不断满足业务变化，追求更高利润。
四、案例：东方明珠 CTR 提升 6 倍，人均浏览次数提高 1.9 倍
目前，神策智能推荐系统早已博得百度视频、东方明珠、惠头条等行业典范企业的认可。下面以东方明珠为例。
东方明珠是综合文化传媒集团，驻地诸多，总部技术团队须要支撑的业务范围幅射较广，DevOps 平台的推广和专业服务商的引入，较大的减轻了技术人力稀缺的挑战。在专业服务商选择上，胡俊说：东方明珠特别看重服务商在相关领域的实战经验，技术的成熟度、解决方案的成熟度，公司资质和团队背景。在跟神策数据合作的过程中，对神策数据团队的产品和服务都太认可，除了大数据用户行为剖析平台外，尤其对埋点服务和神策推荐算法的精准度十分满意。
以百视通 IPTV 某驻地为例，日活数百万用户通过 IPTV 机顶盒付费观看授权内容，部分精品内容需额外冲值观看。在接入神策推荐之前，主要依赖人工推荐，以热门、付费和内容相关性为主要推荐参考。为提高用户的观影体验、提高用户存留以及冲值付费产值，东方明珠利用神策推荐解决方案，完成采集点击日志、展示日志、播放日志等所需用户行为数据，基于行为数据建立深度学习召回算法策略，采用 GBDT+LR 排序模型训练数据。推荐算法上线两周后，神策推荐的疗效，对比人工推荐，仅 CTR 一个指标即提高了 6 倍，对推荐内容的人均浏览次数提高了 1.9 倍。
召回模型的神经网路结构
大数据平台建设项目，东方明珠团队对自主自控要求较高，在用户行为剖析、埋点等相关领域，神策数据所提供的技术和方案较为成熟，并且神策剖析 PaaS 平台的延展性和开放性能较好满足集团复杂业务和自主可控的需求，因此东方明珠利用神策剖析平台，充分打通内部业务数据，发挥资源优势，构建一体化运作的融媒体大数据用户剖析中心；在精准推荐项目中，东方明珠采用了，与神策数据一起敏捷迭代的合作模式，即基于神策推荐平台，双方投入研制资源，针对广电行业的个性化需求进行推荐算法的打磨升级，并基于神策推荐平台进行广电行业个性化应用和场景的深度开发，经过试点驻地的实际结果检验，目前已在各大驻地展开推广。
『点击图片，解锁更多精彩』
▼▼▼ 查看全部
截止目前，神策数据目前包括五条产品线：神策剖析、神策智能推荐、神策客景、神策标签管理、神策智能营运。本文通过以下内容，详解神策智能推荐：
一、什么是神策智能推荐系统？
神策智能推荐系统（下称“神策推荐”）是一款基于用户行为剖析的全流程智能推荐产品。它基于神策剖析的强悍的数据采集能力，从用户行为数据的采集、建模、挖掘到疗效剖析，完成从“数据采集+推荐引擎+效果反馈”的推荐全流程。
二、给顾客带来什么价值？
神策推荐主要服务电商类、内容类、工具类、社交类、服务类等行业，为顾客实现：
第一，千人千面，提升产品价值，增强用户体验
在资讯平台获取感兴趣的新闻，在瑜伽平台找到量身构建的瑜伽课程，在小说网站欣赏最对口味的小说推荐……成功的个性化推荐使用户被尊崇感倍至，为用户推荐其感兴趣的商品，提升用户决策（如选购、阅读、观看等）的质量和效率，增强用户体验。
第二，提升核心业务指标，实现业务下降
良好的用户体验将提高用户粘性，提升产品的用户活跃度和留存率等核心业务指标，实现业务下降。以电商类为例，神策推荐系统才能全方位的精准数据描画用户的订购意图，能够帮助提升用户购物率，提高流量转化率，增强用户粘性，最终实现店家和用户多赢。
第三，构建算法精英团队，提高 IT 的投入产出比
神策推荐算法白盒方案支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，为企业算法团队持续赋能。另外，从前期数据采集、数据模型搭建，到推荐疗效剖析，以及算法迭代的全流程，均由神策算法团队与顾客深度配合完成。在这一过程中，神策算法团队持续“培训+服务”，帮助企业提高算法团队的能力，并在不同团队、不同产品中实现复制，这对于国内市场上算法人才重金难求的企业说，意义深远。
三、神策智能推荐与其他推荐产品有何差别？
1、完整性：实现采集、推荐、反馈的完整推荐闭环
神策推荐系统是一套全流程闭环推荐方案。支持采集终端（Web、App、H5、小程序、软件等）的用户行为、后端服务器日志（Log）、业务数据和第三方等多方数据源，存储最细细度数据，利用最新深度学习和语义剖析模型建立推荐引擎，推荐结果可借助数据剖析模型多维度、多指标的实时疗效剖析，形成快速反馈，精准迭代特征集和算法模型。
2、开放性：推荐算法的白盒，开放全平台的算法逻辑
支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，模型中间产物可输出，让算法逻辑可见，结果可用。
神策推荐白盒服务包括的内容：与企业确认推荐所使用到的用户行为数据和元数据情况；提供推荐数据流中数据集市的数据说明文档；提供推荐模型的设计和调优文档，并进行相应培训；提供单独的召回和排序插口，供顾客在其它场景使用；提供业务相关数据源的估算逻辑说明文档，包括热门数据和最新数据；提供已读过滤和已退过滤逻辑的说明文档；
基于白盒服务，让企业具备的二次开发和订制优化的能力，包括：
（1）客户将提供的数据和插口应用到其它场景，例如某电商企业调用排序插口，应用于品类列表推荐上；某企业应用生成的特点工程数据，将这种特点使用在了其它推荐场景上面等；（2）企业可依照自己的业务和需求，为模型引入其它数据源和数组，例如某企业在数据源中加入了浏览内容时长数组，来优化模型的数据质量和疗效；（3）企业可以依照自己的业务情况多样化热门内容和最新内容的估算逻辑。
3、指标灵活性：可自定义多指标、漏斗转化评价能力
完成推荐后，通过神策剖析所搭建高效的数据指标体系，提供多维度、多指标的交叉剖析能力来验证推荐疗效，比如 CTR、付费漏斗转化率、留存率等任意指标的疗效剖析，满足广告渠道来源、品类等任意属性维度的深度洞察。
4、算法迭代能力强：数据反馈与问题定位，实现算法精准迭代
基于疗效剖析，可灵活调整特点集，迭代模型参数，快速调优整体方案，不断满足业务变化，追求更高利润。
四、案例：东方明珠 CTR 提升 6 倍，人均浏览次数提高 1.9 倍
目前，神策智能推荐系统早已博得百度视频、东方明珠、惠头条等行业典范企业的认可。下面以东方明珠为例。
东方明珠是综合文化传媒集团，驻地诸多，总部技术团队须要支撑的业务范围幅射较广，DevOps 平台的推广和专业服务商的引入，较大的减轻了技术人力稀缺的挑战。在专业服务商选择上，胡俊说：东方明珠特别看重服务商在相关领域的实战经验，技术的成熟度、解决方案的成熟度，公司资质和团队背景。在跟神策数据合作的过程中，对神策数据团队的产品和服务都太认可，除了大数据用户行为剖析平台外，尤其对埋点服务和神策推荐算法的精准度十分满意。
以百视通 IPTV 某驻地为例，日活数百万用户通过 IPTV 机顶盒付费观看授权内容，部分精品内容需额外冲值观看。在接入神策推荐之前，主要依赖人工推荐，以热门、付费和内容相关性为主要推荐参考。为提高用户的观影体验、提高用户存留以及冲值付费产值，东方明珠利用神策推荐解决方案，完成采集点击日志、展示日志、播放日志等所需用户行为数据，基于行为数据建立深度学习召回算法策略，采用 GBDT+LR 排序模型训练数据。推荐算法上线两周后，神策推荐的疗效，对比人工推荐，仅 CTR 一个指标即提高了 6 倍，对推荐内容的人均浏览次数提高了 1.9 倍。
召回模型的神经网路结构
大数据平台建设项目，东方明珠团队对自主自控要求较高，在用户行为剖析、埋点等相关领域，神策数据所提供的技术和方案较为成熟，并且神策剖析 PaaS 平台的延展性和开放性能较好满足集团复杂业务和自主可控的需求，因此东方明珠利用神策剖析平台，充分打通内部业务数据，发挥资源优势，构建一体化运作的融媒体大数据用户剖析中心；在精准推荐项目中，东方明珠采用了，与神策数据一起敏捷迭代的合作模式，即基于神策推荐平台，双方投入研制资源，针对广电行业的个性化需求进行推荐算法的打磨升级，并基于神策推荐平台进行广电行业个性化应用和场景的深度开发，经过试点驻地的实际结果检验，目前已在各大驻地展开推广。
『点击图片，解锁更多精彩』
▼▼▼ 查看全部
重磅！一文剖析神策智能推荐
截止目前，神策数据目前包括五条产品线：神策剖析、神策智能推荐、神策客景、神策标签管理、神策智能营运。本文通过以下内容，详解神策智能推荐：
一、什么是神策智能推荐系统？
神策智能推荐系统（下称“神策推荐”）是一款基于用户行为剖析的全流程智能推荐产品。它基于神策剖析的强悍的数据采集能力，从用户行为数据的采集、建模、挖掘到疗效剖析，完成从“数据采集+推荐引擎+效果反馈”的推荐全流程。
二、给顾客带来什么价值？
神策推荐主要服务电商类、内容类、工具类、社交类、服务类等行业，为顾客实现：
第一，千人千面，提升产品价值，增强用户体验
在资讯平台获取感兴趣的新闻，在瑜伽平台找到量身构建的瑜伽课程，在小说网站欣赏最对口味的小说推荐……成功的个性化推荐使用户被尊崇感倍至，为用户推荐其感兴趣的商品，提升用户决策（如选购、阅读、观看等）的质量和效率，增强用户体验。
第二，提升核心业务指标，实现业务下降
良好的用户体验将提高用户粘性，提升产品的用户活跃度和留存率等核心业务指标，实现业务下降。以电商类为例，神策推荐系统才能全方位的精准数据描画用户的订购意图，能够帮助提升用户购物率，提高流量转化率，增强用户粘性，最终实现店家和用户多赢。
第三，构建算法精英团队，提高 IT 的投入产出比
神策推荐算法白盒方案支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，为企业算法团队持续赋能。另外，从前期数据采集、数据模型搭建，到推荐疗效剖析，以及算法迭代的全流程，均由神策算法团队与顾客深度配合完成。在这一过程中，神策算法团队持续“培训+服务”，帮助企业提高算法团队的能力，并在不同团队、不同产品中实现复制，这对于国内市场上算法人才重金难求的企业说，意义深远。
三、神策智能推荐与其他推荐产品有何差别？
1、完整性：实现采集、推荐、反馈的完整推荐闭环
神策推荐系统是一套全流程闭环推荐方案。支持采集终端（Web、App、H5、小程序、软件等）的用户行为、后端服务器日志（Log）、业务数据和第三方等多方数据源，存储最细细度数据，利用最新深度学习和语义剖析模型建立推荐引擎，推荐结果可借助数据剖析模型多维度、多指标的实时疗效剖析，形成快速反馈，精准迭代特征集和算法模型。
2、开放性：推荐算法的白盒，开放全平台的算法逻辑
支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，模型中间产物可输出，让算法逻辑可见，结果可用。
神策推荐白盒服务包括的内容：与企业确认推荐所使用到的用户行为数据和元数据情况；提供推荐数据流中数据集市的数据说明文档；提供推荐模型的设计和调优文档，并进行相应培训；提供单独的召回和排序插口，供顾客在其它场景使用；提供业务相关数据源的估算逻辑说明文档，包括热门数据和最新数据；提供已读过滤和已退过滤逻辑的说明文档；
基于白盒服务，让企业具备的二次开发和订制优化的能力，包括：
（1）客户将提供的数据和插口应用到其它场景，例如某电商企业调用排序插口，应用于品类列表推荐上；某企业应用生成的特点工程数据，将这种特点使用在了其它推荐场景上面等；（2）企业可依照自己的业务和需求，为模型引入其它数据源和数组，例如某企业在数据源中加入了浏览内容时长数组，来优化模型的数据质量和疗效；（3）企业可以依照自己的业务情况多样化热门内容和最新内容的估算逻辑。
3、指标灵活性：可自定义多指标、漏斗转化评价能力
完成推荐后，通过神策剖析所搭建高效的数据指标体系，提供多维度、多指标的交叉剖析能力来验证推荐疗效，比如 CTR、付费漏斗转化率、留存率等任意指标的疗效剖析，满足广告渠道来源、品类等任意属性维度的深度洞察。
4、算法迭代能力强：数据反馈与问题定位，实现算法精准迭代
基于疗效剖析，可灵活调整特点集，迭代模型参数，快速调优整体方案，不断满足业务变化，追求更高利润。
四、案例：东方明珠 CTR 提升 6 倍，人均浏览次数提高 1.9 倍
目前，神策智能推荐系统早已博得百度视频、东方明珠、惠头条等行业典范企业的认可。下面以东方明珠为例。
东方明珠是综合文化传媒集团，驻地诸多，总部技术团队须要支撑的业务范围幅射较广，DevOps 平台的推广和专业服务商的引入，较大的减轻了技术人力稀缺的挑战。在专业服务商选择上，胡俊说：东方明珠特别看重服务商在相关领域的实战经验，技术的成熟度、解决方案的成熟度，公司资质和团队背景。在跟神策数据合作的过程中，对神策数据团队的产品和服务都太认可，除了大数据用户行为剖析平台外，尤其对埋点服务和神策推荐算法的精准度十分满意。
以百视通 IPTV 某驻地为例，日活数百万用户通过 IPTV 机顶盒付费观看授权内容，部分精品内容需额外冲值观看。在接入神策推荐之前，主要依赖人工推荐，以热门、付费和内容相关性为主要推荐参考。为提高用户的观影体验、提高用户存留以及冲值付费产值，东方明珠利用神策推荐解决方案，完成采集点击日志、展示日志、播放日志等所需用户行为数据，基于行为数据建立深度学习召回算法策略，采用 GBDT+LR 排序模型训练数据。推荐算法上线两周后，神策推荐的疗效，对比人工推荐，仅 CTR 一个指标即提高了 6 倍，对推荐内容的人均浏览次数提高了 1.9 倍。
召回模型的神经网路结构
大数据平台建设项目，东方明珠团队对自主自控要求较高，在用户行为剖析、埋点等相关领域，神策数据所提供的技术和方案较为成熟，并且神策剖析 PaaS 平台的延展性和开放性能较好满足集团复杂业务和自主可控的需求，因此东方明珠利用神策剖析平台，充分打通内部业务数据，发挥资源优势，构建一体化运作的融媒体大数据用户剖析中心；在精准推荐项目中，东方明珠采用了，与神策数据一起敏捷迭代的合作模式，即基于神策推荐平台，双方投入研制资源，针对广电行业的个性化需求进行推荐算法的打磨升级，并基于神策推荐平台进行广电行业个性化应用和场景的深度开发，经过试点驻地的实际结果检验，目前已在各大驻地展开推广。
『点击图片，解锁更多精彩』
▼▼▼
优采云采集器v9官方破解版
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 390 次浏览 • 2020-08-11 10:36
优采云采集器破解版是一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘工具,用于网站信息采集,网站信息抓取,包括图片、文字等信息采集处理发布,优采云采集器破解版是目前使用人数最多的互联网数据采集软件。可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的剖析处理，准确挖掘出所需数据。历经六年的升级更新，积累了大量用户和良好口碑，是目前最受欢迎的网页数据采集软件。
基本介绍
建网站苦于没内容?
优采云采集器可手动采集优质内容，定时发布;并配置多种数据处理选项，让网站内容独一无二，快速提高网站流量!
业务发展遭到困局?
优采云采集器助您在数据中快速挖掘新顾客;透视竞争对手的业务数据，分析顾客行为拓展新业务，精准营销减少风险和预算。
数据提取速率很慢?
优采云采集器采用分布式高速采集系统，多个服务端同时运作，解决工作学习中大量的数据下载及使用需求，让您能有更多时间做更多事。
舆情检测无从下手?
优采云采集器可应用于“舆情雷达检测与测控系统”，优采云采集器破解版精准监控网路数据的信息安全，及时对不利或危情信息进行预警处理。
功能特点
分布式高速采集
任务分配至多个客户端，同时运行采集，效率倍增。
多辨识系统
配备正文辨识、中文动词辨识、任意编码辨识等多种辨识系统，智能辨识操作更轻松。
可选验证方法
可选择是否使用加密狗，随时保障数据安全。
全自动运行
无需人工值守操作，任务完成后自动关机。
替换功能
同义，近义词替换、参数替换，伪原创必备技能。
采集监控系统
实时监控采集，确保数据的准确性。
任意文件格式下载
图片、压缩文件、视频等任意格式的文件都能轻松下载。
支持多数据库
支持Access/MySQL/MsSQL/Sqlite/Oracle多种类型的数据库保存及发布。
无限级多页采集
支持收录ajax恳求数据在内的多个页面信息的无限级采集。
支持扩充
支持插口和插件扩充，满足各类采发需求。
程序目录
典型用户
相关术语
1.采集任务
采集任务是优采云采集器中对于数据采集和数据发布任务的完整配置，收录采集规则和发布模块。
2.采集规则
即我们对怎样采集和采集什么的问题给出一些设置使采集器根据设置的规则来执行，
这个设置可以从优采云采集器上面导入保存为.ljobx文件，也可以再度导出优采云采集器。
3.发布模块
在优采云采集器中，发布模块是对“将早已采集到的数据发布到那里”进行的设置。
包括WEB在线发布模块和数据库发布模块，其设置分别可以导入保存为.wpm文件和.dbm文件，
并可以再度导出优采云采集器，多次使用。
4.发布插口
发布插口是一个大型的页面程序，通常和WEB在线发布模块配合使用来满足用户的特定需求。
即采集器将采集的数据发送到发布插口文件中，接口文件得到数据，并根据用户特定需求灵活地处理数据。
5.标签
是指拿来提取某项内容信息的一个数组名子，由用户在编辑规则的时侯指定，
比如标题、手机号、邮件、作者，内容标签采集到的信息在发布模块中就可以通过该标签名对应获取到， 查看全部
优采云采集器破解版是一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘工具,用于网站信息采集,网站信息抓取,包括图片、文字等信息采集处理发布,优采云采集器破解版是目前使用人数最多的互联网数据采集软件。可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的剖析处理，准确挖掘出所需数据。历经六年的升级更新，积累了大量用户和良好口碑，是目前最受欢迎的网页数据采集软件。
基本介绍
建网站苦于没内容?
优采云采集器可手动采集优质内容，定时发布;并配置多种数据处理选项，让网站内容独一无二，快速提高网站流量!
业务发展遭到困局?
优采云采集器助您在数据中快速挖掘新顾客;透视竞争对手的业务数据，分析顾客行为拓展新业务，精准营销减少风险和预算。
数据提取速率很慢?
优采云采集器采用分布式高速采集系统，多个服务端同时运作，解决工作学习中大量的数据下载及使用需求，让您能有更多时间做更多事。
舆情检测无从下手?
优采云采集器可应用于“舆情雷达检测与测控系统”，优采云采集器破解版精准监控网路数据的信息安全，及时对不利或危情信息进行预警处理。
功能特点
分布式高速采集
任务分配至多个客户端，同时运行采集，效率倍增。
多辨识系统
配备正文辨识、中文动词辨识、任意编码辨识等多种辨识系统，智能辨识操作更轻松。
可选验证方法
可选择是否使用加密狗，随时保障数据安全。
全自动运行
无需人工值守操作，任务完成后自动关机。
替换功能
同义，近义词替换、参数替换，伪原创必备技能。
采集监控系统
实时监控采集，确保数据的准确性。
任意文件格式下载
图片、压缩文件、视频等任意格式的文件都能轻松下载。
支持多数据库
支持Access/MySQL/MsSQL/Sqlite/Oracle多种类型的数据库保存及发布。
无限级多页采集
支持收录ajax恳求数据在内的多个页面信息的无限级采集。
支持扩充
支持插口和插件扩充，满足各类采发需求。
程序目录
典型用户
相关术语
1.采集任务
采集任务是优采云采集器中对于数据采集和数据发布任务的完整配置，收录采集规则和发布模块。
2.采集规则
即我们对怎样采集和采集什么的问题给出一些设置使采集器根据设置的规则来执行，
这个设置可以从优采云采集器上面导入保存为.ljobx文件，也可以再度导出优采云采集器。
3.发布模块
在优采云采集器中，发布模块是对“将早已采集到的数据发布到那里”进行的设置。
包括WEB在线发布模块和数据库发布模块，其设置分别可以导入保存为.wpm文件和.dbm文件，
并可以再度导出优采云采集器，多次使用。
4.发布插口
发布插口是一个大型的页面程序，通常和WEB在线发布模块配合使用来满足用户的特定需求。
即采集器将采集的数据发送到发布插口文件中，接口文件得到数据，并根据用户特定需求灵活地处理数据。
5.标签
是指拿来提取某项内容信息的一个数组名子，由用户在编辑规则的时侯指定，
比如标题、手机号、邮件、作者，内容标签采集到的信息在发布模块中就可以通过该标签名对应获取到，
熊猫智能采集器 2.6 免费版
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 342 次浏览 • 2020-08-10 06:30
熊猫智能采集器是一款专业的网页信息采集工具。需要一个信息采集器，那就下载熊猫智能采集器使用吧，利用精准搜索引擎的解析内核，对网页内容的仿浏览器解析，对网页框架内容和核心内容分离和抽取，对相像的页面进行有效对比，熊猫智能采集器免费版使用上去便捷简单，如果你也须要那就来jz5u下载使用吧，别错过了哦！
熊猫智能采集器功能介绍
1、采集速度快
优采云采集器的采集速度是采集软件中最快的(之一)。不使用落后低效的正则匹配技术。也不使用第三方外置浏览器访问的技术。使用自己研制的解析引擎
2、全方位的采集功能
浏览器可见的内容都可以采集。采集的对象包括文字内容，图片，flash动漫视频等等各种网路内容。支持图文混排对象的同时采集
3、面向对象的采集方式
面向对象的采集方式。正文和回复内容同时采集的能力，分页的内容可轻松合并，采集内容可以是分散在多个页面内。结果可以是复杂的兄妹表结构。
4、结果数据完整度高
熊猫独有的多模板功能，确保结果数据完整不遗漏。独有的智能纠错模式，可以手动纠正模板和目标页面的不一致。
5、JS解析的手动判定辨识
现在好多网页都采用了ajax网页内容动态生成技术。此时仅仅借助网页源码，并不能获取须要的有效内容。此时就须要对被采集的页面执行JavaScript(JS)解析，获取JS执行后的结果代码。
熊猫支持对须要JS解析的页面，执行JS解析，获取JS解析后的实际内容。鉴于执行JS解析的速率效率太低，因此熊猫外置了智能判定功能，自动检测是否须要对被采集的页面执行JS解析，如果不需要的，尽量不使用低效的JS解析模式。
6、多模板手动适应能力
很多网站的内容页面会存在多个不同种类的模板，因此优采云采集器软件容许每位采集项目可以同时设置多个内容页面参考模板，在采集运行时，系统会手动匹配找寻最合适的参考模板拿来剖析内容页面。
7、实时帮助窗口
在采集项目设置环节，系统会在窗口右上显示与当前配置相关的实时帮助内容，为使用菜鸟提供实时帮助。因此优采云采集器软件的使用可以轻松上手。配合全程智能化辅助能力，即便是第一次接触优采云采集器软件，也可以较轻松实现采集项目的配置工作。
8、分页内容的轻松合并
支持各类类型的分页模式，用户只须要做两步就可以实现分页内容的合并：鼠标点选确认分页链接所在，将须要分页合并的数组项勾选上分页合并项即可。如果页面内具有重复子项存在，则能手动在分页中找寻该重复子项，隐含手动进行分页内容合并。
熊猫智能采集器用途介绍
1、舆情监测
借助全部英文搜素引擎，轻松实现全网舆情信息的检测，信息覆盖面广。对于须要重点检测的网站，只须要录入网址即可实现检测。PC端独立运行，普通的联通PC即可胜任舆情检测工作。同时熊猫智能采集监测引擎，也是第三方舆情系统外置爬虫的首选。
2、大数据采集
熊猫拥有极高的采集速度和效率，是大数据采集场合的最优选择。同时熊猫独有的海量数据处理能力，可以应付大数据采集的须要。是大数据采集场合的首选
3、招标信息检测
利用熊猫智能采集监测引擎，可以轻松实现对招标信息发布网站的最新招标信息进行检测。优采云采集器，是招标信息检测软件的最优选择：操作容易、维护简单、结果直观便捷
4、客户资料搜集
利用熊猫可以轻松从网路中批量获取须要的顾客信息，利用熊猫的各种绕过防采集机制(，如熊猫独有的云采集功能)，可以轻松绕过被采集网站的防采集机制。如58、赶集、百姓网、阿里巴巴、慧聪等等。
5、众多站长：网站搬家、网站内容手动填充
熊猫是操作最简单的采集器，是诸多网站站长的首先。同时熊猫也是功能复杂的采集器，可以应用几乎所有的复杂网站的采集、搬家操作。 查看全部
熊猫智能采集器是一款专业的网页信息采集工具。需要一个信息采集器，那就下载熊猫智能采集器使用吧，利用精准搜索引擎的解析内核，对网页内容的仿浏览器解析，对网页框架内容和核心内容分离和抽取，对相像的页面进行有效对比，熊猫智能采集器免费版使用上去便捷简单，如果你也须要那就来jz5u下载使用吧，别错过了哦！
熊猫智能采集器功能介绍
1、采集速度快
优采云采集器的采集速度是采集软件中最快的(之一)。不使用落后低效的正则匹配技术。也不使用第三方外置浏览器访问的技术。使用自己研制的解析引擎
2、全方位的采集功能
浏览器可见的内容都可以采集。采集的对象包括文字内容，图片，flash动漫视频等等各种网路内容。支持图文混排对象的同时采集
3、面向对象的采集方式
面向对象的采集方式。正文和回复内容同时采集的能力，分页的内容可轻松合并，采集内容可以是分散在多个页面内。结果可以是复杂的兄妹表结构。
4、结果数据完整度高
熊猫独有的多模板功能，确保结果数据完整不遗漏。独有的智能纠错模式，可以手动纠正模板和目标页面的不一致。
5、JS解析的手动判定辨识
现在好多网页都采用了ajax网页内容动态生成技术。此时仅仅借助网页源码，并不能获取须要的有效内容。此时就须要对被采集的页面执行JavaScript(JS)解析，获取JS执行后的结果代码。
熊猫支持对须要JS解析的页面，执行JS解析，获取JS解析后的实际内容。鉴于执行JS解析的速率效率太低，因此熊猫外置了智能判定功能，自动检测是否须要对被采集的页面执行JS解析，如果不需要的，尽量不使用低效的JS解析模式。
6、多模板手动适应能力
很多网站的内容页面会存在多个不同种类的模板，因此优采云采集器软件容许每位采集项目可以同时设置多个内容页面参考模板，在采集运行时，系统会手动匹配找寻最合适的参考模板拿来剖析内容页面。
7、实时帮助窗口
在采集项目设置环节，系统会在窗口右上显示与当前配置相关的实时帮助内容，为使用菜鸟提供实时帮助。因此优采云采集器软件的使用可以轻松上手。配合全程智能化辅助能力，即便是第一次接触优采云采集器软件，也可以较轻松实现采集项目的配置工作。
8、分页内容的轻松合并
支持各类类型的分页模式，用户只须要做两步就可以实现分页内容的合并：鼠标点选确认分页链接所在，将须要分页合并的数组项勾选上分页合并项即可。如果页面内具有重复子项存在，则能手动在分页中找寻该重复子项，隐含手动进行分页内容合并。
熊猫智能采集器用途介绍
1、舆情监测
借助全部英文搜素引擎，轻松实现全网舆情信息的检测，信息覆盖面广。对于须要重点检测的网站，只须要录入网址即可实现检测。PC端独立运行，普通的联通PC即可胜任舆情检测工作。同时熊猫智能采集监测引擎，也是第三方舆情系统外置爬虫的首选。
2、大数据采集
熊猫拥有极高的采集速度和效率，是大数据采集场合的最优选择。同时熊猫独有的海量数据处理能力，可以应付大数据采集的须要。是大数据采集场合的首选
3、招标信息检测
利用熊猫智能采集监测引擎，可以轻松实现对招标信息发布网站的最新招标信息进行检测。优采云采集器，是招标信息检测软件的最优选择：操作容易、维护简单、结果直观便捷
4、客户资料搜集
利用熊猫可以轻松从网路中批量获取须要的顾客信息，利用熊猫的各种绕过防采集机制(，如熊猫独有的云采集功能)，可以轻松绕过被采集网站的防采集机制。如58、赶集、百姓网、阿里巴巴、慧聪等等。
5、众多站长：网站搬家、网站内容手动填充
熊猫是操作最简单的采集器，是诸多网站站长的首先。同时熊猫也是功能复杂的采集器，可以应用几乎所有的复杂网站的采集、搬家操作。
Google剖析工具Analytics的功能一览
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 186 次浏览 • 2020-08-09 18:37
Google Analytics（分析）是一款为买家提供在一个位置剖析业务数据所需的免费工具。无论你的行业是哪些，旅行，汽车，医疗保健或其他行业，Google Analytics都可以帮助你更深入地了解顾客，从而提供更好的体验。
建立完整的视图
通过Google Analytics可以轻松了解你的网站和应用用户怎样与你的内容互动，从而了解什么内容有效，哪些内容无效。通过查看强悍的报告和信息中心，了解人们怎样与你的网站和应用进行互动以及不同渠道所饰演的角色。你甚至可以将用于评判CRM，销售点和其他接触点的系统与顾客联接上去，以获得更完整的视图。
获取Google提供的看法并与广告管理系统相关联
使用Google奇特的机器学习功能，从你的数据中发觉新的看法 - 例如什么用户可能转化或什么顾客具有高收入潜力。
Google Analytics（分析）旨在与Google的广告和发布商产品配合使用，因此你可以借助Google Analytics中的洞察力来帮助你吸引合适的顾客。将Google Analytics与展示广告和视频360，Google广告，AdSense，AdMob和广告管理系统相关联。使用你的Google Analytics数据创建再营销列表，然后在展示广告和视频360和Google广告中轻松访问那些列表。
让数据为买家服务
快速剖析数据并通过便于使用的界面和可共享的报告鼓励协作。快速处理和共享大量数据，同时使用Google Analytics的配置API保持灵活性和完全编程。Analytics还提供外置技术支持和全球基础构架，可在你的网站和应用程序中提供安全，准确的数据。Google Analytics帮助你从详尽的报告工具到智能数据剖析等将数据转化为洞察力。
Google Analytics可帮助买家了解卖家怎样使用你的网站和应用，因此你可以采取举措改善其体验。通过查看以下功能列表，了解Google Analytics可以执行的操作：
一、分析智能
快速回答有关剖析数据的问题，发现有关业务营运情况的看法，并借助复杂的建模功能。
1、问题的答案
团队中的任何人都可以直接在产品中寻问有关业务指标的问题，从而让分析师可以将时间花在更深入的研究和发觉上。
2、主动洞察力
Google Analytics（分析）会手动从你的数据中了解关键变化，新趋势以及你应当了解的其他机会。
3、用户和转换建模
访问智能目标，智能列表和会话质量数据，这些数据使用机器学习来帮助促进更多转换。
二、报告
了解顾客怎样与你的网站和应用进行互动，并使用各类报告工具轻松分享整个组织的洞察力。
1、观众报告
访问各类受众群体报告类型以了解你的用户：
活跃用户：根据她们与你的网站或应用程序在过去1天，7天，14天或30天的互动检测活跃用户。
终身价值：了解不同用户按照多个会话的活动为你的业务创造的价值。
受众群体：查看你在Google Analytics中创建的受众群体的跨渠道视图。
User Explorer：了解用户行为的个人行为，而不是聚合行为。
2、广告报导
Google Analytics（分析）提供了许多报告，可帮助你剖析，了解和改进在线广告工作。
Google广告：获取点击广告系列之后访问你网站或使用联通应用的用户的点击后疗效指标。
显示和视频360（Google Analytics 360）：查看和剖析Google Analytics中的展示广告和视频360广告系列数据。
搜索广告360（Google Analytics 360）：查看和剖析Analytics 360中的搜索广告360数据。
3、收购报告
了解你怎么获取用户，获取后在你网站上的行为以及她们的转换模式。
搜索控制台：了解预点击数据（如查询和展示次数）与点击后数据（如跳出率和交易）的关联形式
社交：了解你的社交工作怎样影响你网站和应用的参与度
广告系列：了解广告系列，搜索引擎，社交网络等是怎样影响网站互动的。
4、行为报告
更好地了解用户与你网站的互动形式。
行为流量报告：此报告可视化用户从一个页面或风波到下一个页面或风波的路径。了解什么内容可以使用户参与你的网站或辨识潜在的内容问题。
网站搜索：了解你的什么用户使用了你网站的搜索功能，他们输入了什么搜索字词，以及搜索结果怎样有效地创建了与你网站更深入的互动。
网站速度：了解用户查看内容并与其进行互动的速率。你可以确定须要改进的区域，然后评估这种改进。
5、转换报告
了解你的所有频道怎么协同工作，以促进你网站和应用的转化。
目标流量：查看用户抵达目标转化的路径。此报告可以帮助你查看用户是否按预期导航你的内容或查明问题，例如高丢弃率或意外循环。
电子商务：分析你网站或应用上的订购活动。你可以查看产品和交易信息，平均订单价值，电子商务转化率，购买时间和其他数据。
多渠道：先前网站引荐，搜索和广告在促进你网站转化方面发挥了哪些作用以及了解你的营销渠道（即你网站的流量来源）如何协同工作以创建销售和转化。
6、实时报告
通过实时报告了解你网站上发生的情况。为再营销和实验创建的受众群体也可以实时获取和处理。
7、用户流量报告
通过流可视化报告了解访问者怎么浏览你的网站。内容分组剖析页面组，而用户资源管理器剖析特定用户的操作。
8、数据新鲜度（Analytics 360）
使用Analytics 360，每10分钟即可获得最新的看法，因此你可以近乎实时地评估你的绩效。了解你的用户现今正在做哪些，以及你的网站或新内容的修改怎样影响她们的体验。学到更多。
9、非抽样报告（Analytics 360）
借助Analytics 360，你可以创建非抽样报告，从而可以访问更多数据和更多看法。
10、汇总报告（Analytics 360）
借助Google Analytics 360中的汇总报告，你可以从Google Analytics媒体资源中获取所有数据的汇总视图，以查看全球指标或隔离各个国家/地区的各个品牌疗效。
三、数据剖析和可视化
Analytics提供了许多方式来访问，组织和可视化你的数据，以满足你的业务需求。
1、数据访问
随处访问你的数据。除了Google Analytics的网路应用程序，Google Analytics还提供官方移动应用程序（Android和iOS），电子邮件警报，外部报告API以及与多个Google产品的集成。
2、过滤和操作
使用中级过滤器，自定义渠道分组，内容分组和估算指标自定义你的数据以满足你的需求，通过与Big Cloud（Google Cloud的企业数据库房）的外置联接， Analytics 360用户以及使用Firebase联接应用的用户可以获得愈发详尽的过滤。
3、漏斗剖析
Google Analytics（分析）为你的网站和应用提供了深入漏斗剖析的工具。
购物和结帐渠道：分析顾客选购路径并确定顾客在渠道中每位阶段的下落地点。
自定义渠道（Analytics 360）：随时（不仅仅是在施行期间）配置这种渠道，以便为你的业务自定义渠道剖析。
多渠道渠道：可视化并报告用户在转化路径中跨会话参与的多个广告系列接触点。
应用程序风波漏斗将应用程序内风波的可视化配置为逻辑次序，以便更好地了解一个操作与另一个操作的关系。
4、分割
除了外置细分，你还可以在会话或用户级别创建与支持Google广告等Google产品兼容的自定义细分。
5、可视化和监控
Google Analytics的外置报告提供了多种可视化你的奇特数据的方式。客户还可以使用各类小部件创建可自定义，可共享的仪表板。
5、自定义渠道（Analytics 360）
可视化用户完成风波所采取的步骤。你可以使用它来改善你的网站并增加用户流程的低效率。你还可以创建受众群体列表，以重新吸引退出渠道的用户。学到更多。
6、高级剖析（Analytics 360）
深入了解你的所有数据，通过复杂的剖析功能找到有关顾客的重要看法。
四、数据搜集和管理
Google Analytics可帮助你整理和管理数据。
1、集合API
Analytics支持Java库，移动应用SDK和开放式检测合同，允许你从任何联接互联网的第三方系统导出交互数据。
2、标签管理支持
所有的代码管理系统均支持Google Analytics，并可与Google跟踪代码管理器和跟踪代码管理器360无缝协作。
3、配置API
探索使用Google Analytics的配置API管理Google Analytics账户的各类技巧。
4、自定义变量
轻松导出自定义数据。自定义变量（包括自定义维度，自定义指标和估算指标）可以监控各类结构化或非结构化文本或指标。
5、数据导出
从外部源 导入数据并将其与通过Google Analytics搜集的数据相结合，以获得更完整的视图。
6、用户访问控制
通过用户访问控制，你可以控制Google Analytics账户的不同用户的访问权限。
借助Analytics 360，你可以通过最高级别的控制来管理访问。
7、自定义表格（Analytics 360）
获取重要数据集的快速，非抽样数据。使用自定义表格，你可以指定希望Google Analytics 每天处理非抽样的指标或维度组合。
8、Google BigQuery导入（Analytics 360）
访问每10分钟刷新一次的原创数据。BigQuery支持多达数万行数据的交互式剖析，多个数据源的联接，高级预测建模，自然语言处理，机器学习功能等。
五、数据激活
根据店家的数据作出更明智的营销决策。
1、智能和异常检测
Analytics提供了一种确诊工具，可以提醒用户注意意外事件或指标。
Analytics Assistant工具可以显示相关的业务洞察，并随着时间的推移，自定义什么洞察与什么用户相关。
2、预测剖析
分析可以帮助你预测有价值的用户和操作。智能列表标示什么用户重新与广告互动，而智能目标则预测什么现场操作是有价值的。
3、应用程序通知和远程配置
使用Firebase为你的联通应用用户创建受众群体，并使用它们在其他应用开发者功能中发送推送通知和远程配置。
4、观众人口统计
人口统计和兴趣数据详尽说明了用户的年纪，性别和兴趣。
六、集成
Analytics致力与其他Google解决方案和合作伙伴产品无缝协作，从而节约买家的时间并提升效率。
1、Google广告
在Google Analytics 360 的Google广告报告中一起查看你的广告和网站效果数据。你还可以将Google Analytics 目标，电子商务交易和指标导出到你的广告账户中。了解更多。
2、显示和视频360（Analytics 360）
使用一组新的专用报告查看和剖析Analytics 360中的显示和视频360数据。
通过该集成，你还可以在Analytics 360中创建受众群体，并将这种受众群体用于展示广告和视频360中的再营销。
3、搜索广告360（Analytics 360）
在Google Analytics 360中查看和剖析你的搜索广告360数据。你将见到一组收录详尽指标的新专用报告。学到更多。
4、调查360
获得真实的反馈，以促进更明智的决策。在Google Analytics中创建用户群，然后在Surveys 360中向她们发送调查。
5、优化360
使用你在Google Analytics中创建的受众群体创建自定义网站体验。
6、谷歌的AdSense
将你的Google AdSense账户与Google Analytics相关联，以便更深入地了解你的AdSense数据和疗效。
7、Google Cloud（Analytics 360）
通过与Google Cloud的企业数据库房BigQuery的外置联接，你可以轻松地将Analytics 360数据与其他数据集相关联，并解锁BigQuery用于辨识洞察的强悍工具。
8、Salesforce Sales Cloud集成（Analytics 360）
将离线转化更快地导出Analytics 360。直接从Salesforce Sales Cloud轻松导出销售渠道风波，并与Analytics 360数据结合使用，以进行报告，细分等。
9、Salesforce Marketing云集成（Analytics 360）
在Analytics 360中创建的受众群体可在Salesforce Marketing Cloud中进行直接营销，包括电子邮件和SMS。
来自Google Analytics 360的数据在Marketing Cloud报告UI中可见，以便更好地了解广告系列的疗效。
Analytics 360中提供了Marketing Cloud参与数据，可帮助你了解营销疗效。
10、Data Studio
将Google Analytics细分应用于Data Studio报告，并查看数据的取样方法。学到更多。
11、Google广告管理系统（Analytics 360）
将你的Google Analytics 360看法应用于广告管理系统，以优化你自己的网站和应用以获得用户体验并获得更多利润。
12、Google Search Console
将买家的Google Analytics账户与Search Console账户中的网站相关联，以查看Google Analytics报告中的Search Console数据。你还可以直接从你网站的链接和Search Console中的附加链接页面访问Google Analytics报告。 查看全部
Google Analytics（分析）是一款为买家提供在一个位置剖析业务数据所需的免费工具。无论你的行业是哪些，旅行，汽车，医疗保健或其他行业，Google Analytics都可以帮助你更深入地了解顾客，从而提供更好的体验。
建立完整的视图
通过Google Analytics可以轻松了解你的网站和应用用户怎样与你的内容互动，从而了解什么内容有效，哪些内容无效。通过查看强悍的报告和信息中心，了解人们怎样与你的网站和应用进行互动以及不同渠道所饰演的角色。你甚至可以将用于评判CRM，销售点和其他接触点的系统与顾客联接上去，以获得更完整的视图。
获取Google提供的看法并与广告管理系统相关联
使用Google奇特的机器学习功能，从你的数据中发觉新的看法 - 例如什么用户可能转化或什么顾客具有高收入潜力。
Google Analytics（分析）旨在与Google的广告和发布商产品配合使用，因此你可以借助Google Analytics中的洞察力来帮助你吸引合适的顾客。将Google Analytics与展示广告和视频360，Google广告，AdSense，AdMob和广告管理系统相关联。使用你的Google Analytics数据创建再营销列表，然后在展示广告和视频360和Google广告中轻松访问那些列表。
让数据为买家服务
快速剖析数据并通过便于使用的界面和可共享的报告鼓励协作。快速处理和共享大量数据，同时使用Google Analytics的配置API保持灵活性和完全编程。Analytics还提供外置技术支持和全球基础构架，可在你的网站和应用程序中提供安全，准确的数据。Google Analytics帮助你从详尽的报告工具到智能数据剖析等将数据转化为洞察力。
Google Analytics可帮助买家了解卖家怎样使用你的网站和应用，因此你可以采取举措改善其体验。通过查看以下功能列表，了解Google Analytics可以执行的操作：
一、分析智能
快速回答有关剖析数据的问题，发现有关业务营运情况的看法，并借助复杂的建模功能。
1、问题的答案
团队中的任何人都可以直接在产品中寻问有关业务指标的问题，从而让分析师可以将时间花在更深入的研究和发觉上。
2、主动洞察力
Google Analytics（分析）会手动从你的数据中了解关键变化，新趋势以及你应当了解的其他机会。
3、用户和转换建模
访问智能目标，智能列表和会话质量数据，这些数据使用机器学习来帮助促进更多转换。
二、报告
了解顾客怎样与你的网站和应用进行互动，并使用各类报告工具轻松分享整个组织的洞察力。
1、观众报告
访问各类受众群体报告类型以了解你的用户：
活跃用户：根据她们与你的网站或应用程序在过去1天，7天，14天或30天的互动检测活跃用户。
终身价值：了解不同用户按照多个会话的活动为你的业务创造的价值。
受众群体：查看你在Google Analytics中创建的受众群体的跨渠道视图。
User Explorer：了解用户行为的个人行为，而不是聚合行为。
2、广告报导
Google Analytics（分析）提供了许多报告，可帮助你剖析，了解和改进在线广告工作。
Google广告：获取点击广告系列之后访问你网站或使用联通应用的用户的点击后疗效指标。
显示和视频360（Google Analytics 360）：查看和剖析Google Analytics中的展示广告和视频360广告系列数据。
搜索广告360（Google Analytics 360）：查看和剖析Analytics 360中的搜索广告360数据。
3、收购报告
了解你怎么获取用户，获取后在你网站上的行为以及她们的转换模式。
搜索控制台：了解预点击数据（如查询和展示次数）与点击后数据（如跳出率和交易）的关联形式
社交：了解你的社交工作怎样影响你网站和应用的参与度
广告系列：了解广告系列，搜索引擎，社交网络等是怎样影响网站互动的。
4、行为报告
更好地了解用户与你网站的互动形式。
行为流量报告：此报告可视化用户从一个页面或风波到下一个页面或风波的路径。了解什么内容可以使用户参与你的网站或辨识潜在的内容问题。
网站搜索：了解你的什么用户使用了你网站的搜索功能，他们输入了什么搜索字词，以及搜索结果怎样有效地创建了与你网站更深入的互动。
网站速度：了解用户查看内容并与其进行互动的速率。你可以确定须要改进的区域，然后评估这种改进。
5、转换报告
了解你的所有频道怎么协同工作，以促进你网站和应用的转化。
目标流量：查看用户抵达目标转化的路径。此报告可以帮助你查看用户是否按预期导航你的内容或查明问题，例如高丢弃率或意外循环。
电子商务：分析你网站或应用上的订购活动。你可以查看产品和交易信息，平均订单价值，电子商务转化率，购买时间和其他数据。
多渠道：先前网站引荐，搜索和广告在促进你网站转化方面发挥了哪些作用以及了解你的营销渠道（即你网站的流量来源）如何协同工作以创建销售和转化。
6、实时报告
通过实时报告了解你网站上发生的情况。为再营销和实验创建的受众群体也可以实时获取和处理。
7、用户流量报告
通过流可视化报告了解访问者怎么浏览你的网站。内容分组剖析页面组，而用户资源管理器剖析特定用户的操作。
8、数据新鲜度（Analytics 360）
使用Analytics 360，每10分钟即可获得最新的看法，因此你可以近乎实时地评估你的绩效。了解你的用户现今正在做哪些，以及你的网站或新内容的修改怎样影响她们的体验。学到更多。
9、非抽样报告（Analytics 360）
借助Analytics 360，你可以创建非抽样报告，从而可以访问更多数据和更多看法。
10、汇总报告（Analytics 360）
借助Google Analytics 360中的汇总报告，你可以从Google Analytics媒体资源中获取所有数据的汇总视图，以查看全球指标或隔离各个国家/地区的各个品牌疗效。
三、数据剖析和可视化
Analytics提供了许多方式来访问，组织和可视化你的数据，以满足你的业务需求。
1、数据访问
随处访问你的数据。除了Google Analytics的网路应用程序，Google Analytics还提供官方移动应用程序（Android和iOS），电子邮件警报，外部报告API以及与多个Google产品的集成。
2、过滤和操作
使用中级过滤器，自定义渠道分组，内容分组和估算指标自定义你的数据以满足你的需求，通过与Big Cloud（Google Cloud的企业数据库房）的外置联接， Analytics 360用户以及使用Firebase联接应用的用户可以获得愈发详尽的过滤。
3、漏斗剖析
Google Analytics（分析）为你的网站和应用提供了深入漏斗剖析的工具。
购物和结帐渠道：分析顾客选购路径并确定顾客在渠道中每位阶段的下落地点。
自定义渠道（Analytics 360）：随时（不仅仅是在施行期间）配置这种渠道，以便为你的业务自定义渠道剖析。
多渠道渠道：可视化并报告用户在转化路径中跨会话参与的多个广告系列接触点。
应用程序风波漏斗将应用程序内风波的可视化配置为逻辑次序，以便更好地了解一个操作与另一个操作的关系。
4、分割
除了外置细分，你还可以在会话或用户级别创建与支持Google广告等Google产品兼容的自定义细分。
5、可视化和监控
Google Analytics的外置报告提供了多种可视化你的奇特数据的方式。客户还可以使用各类小部件创建可自定义，可共享的仪表板。
5、自定义渠道（Analytics 360）
可视化用户完成风波所采取的步骤。你可以使用它来改善你的网站并增加用户流程的低效率。你还可以创建受众群体列表，以重新吸引退出渠道的用户。学到更多。
6、高级剖析（Analytics 360）
深入了解你的所有数据，通过复杂的剖析功能找到有关顾客的重要看法。
四、数据搜集和管理
Google Analytics可帮助你整理和管理数据。
1、集合API
Analytics支持Java库，移动应用SDK和开放式检测合同，允许你从任何联接互联网的第三方系统导出交互数据。
2、标签管理支持
所有的代码管理系统均支持Google Analytics，并可与Google跟踪代码管理器和跟踪代码管理器360无缝协作。
3、配置API
探索使用Google Analytics的配置API管理Google Analytics账户的各类技巧。
4、自定义变量
轻松导出自定义数据。自定义变量（包括自定义维度，自定义指标和估算指标）可以监控各类结构化或非结构化文本或指标。
5、数据导出
从外部源 导入数据并将其与通过Google Analytics搜集的数据相结合，以获得更完整的视图。
6、用户访问控制
通过用户访问控制，你可以控制Google Analytics账户的不同用户的访问权限。
借助Analytics 360，你可以通过最高级别的控制来管理访问。
7、自定义表格（Analytics 360）
获取重要数据集的快速，非抽样数据。使用自定义表格，你可以指定希望Google Analytics 每天处理非抽样的指标或维度组合。
8、Google BigQuery导入（Analytics 360）
访问每10分钟刷新一次的原创数据。BigQuery支持多达数万行数据的交互式剖析，多个数据源的联接，高级预测建模，自然语言处理，机器学习功能等。
五、数据激活
根据店家的数据作出更明智的营销决策。
1、智能和异常检测
Analytics提供了一种确诊工具，可以提醒用户注意意外事件或指标。
Analytics Assistant工具可以显示相关的业务洞察，并随着时间的推移，自定义什么洞察与什么用户相关。
2、预测剖析
分析可以帮助你预测有价值的用户和操作。智能列表标示什么用户重新与广告互动，而智能目标则预测什么现场操作是有价值的。
3、应用程序通知和远程配置
使用Firebase为你的联通应用用户创建受众群体，并使用它们在其他应用开发者功能中发送推送通知和远程配置。
4、观众人口统计
人口统计和兴趣数据详尽说明了用户的年纪，性别和兴趣。
六、集成
Analytics致力与其他Google解决方案和合作伙伴产品无缝协作，从而节约买家的时间并提升效率。
1、Google广告
在Google Analytics 360 的Google广告报告中一起查看你的广告和网站效果数据。你还可以将Google Analytics 目标，电子商务交易和指标导出到你的广告账户中。了解更多。
2、显示和视频360（Analytics 360）
使用一组新的专用报告查看和剖析Analytics 360中的显示和视频360数据。
通过该集成，你还可以在Analytics 360中创建受众群体，并将这种受众群体用于展示广告和视频360中的再营销。
3、搜索广告360（Analytics 360）
在Google Analytics 360中查看和剖析你的搜索广告360数据。你将见到一组收录详尽指标的新专用报告。学到更多。
4、调查360
获得真实的反馈，以促进更明智的决策。在Google Analytics中创建用户群，然后在Surveys 360中向她们发送调查。
5、优化360
使用你在Google Analytics中创建的受众群体创建自定义网站体验。
6、谷歌的AdSense
将你的Google AdSense账户与Google Analytics相关联，以便更深入地了解你的AdSense数据和疗效。
7、Google Cloud（Analytics 360）
通过与Google Cloud的企业数据库房BigQuery的外置联接，你可以轻松地将Analytics 360数据与其他数据集相关联，并解锁BigQuery用于辨识洞察的强悍工具。
8、Salesforce Sales Cloud集成（Analytics 360）
将离线转化更快地导出Analytics 360。直接从Salesforce Sales Cloud轻松导出销售渠道风波，并与Analytics 360数据结合使用，以进行报告，细分等。
9、Salesforce Marketing云集成（Analytics 360）
在Analytics 360中创建的受众群体可在Salesforce Marketing Cloud中进行直接营销，包括电子邮件和SMS。
来自Google Analytics 360的数据在Marketing Cloud报告UI中可见，以便更好地了解广告系列的疗效。
Analytics 360中提供了Marketing Cloud参与数据，可帮助你了解营销疗效。
10、Data Studio
将Google Analytics细分应用于Data Studio报告，并查看数据的取样方法。学到更多。
11、Google广告管理系统（Analytics 360）
将你的Google Analytics 360看法应用于广告管理系统，以优化你自己的网站和应用以获得用户体验并获得更多利润。
12、Google Search Console
将买家的Google Analytics账户与Search Console账户中的网站相关联，以查看Google Analytics报告中的Search Console数据。你还可以直接从你网站的链接和Search Console中的附加链接页面访问Google Analytics报告。
智能网络新闻文本采集方法研究
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 426 次浏览 • 2020-08-08 16:00
[摘要]: Web技术的创新逐渐使其成为生产和消费网络内容的平台. 互联网上充斥着无数网页形式的信息源. 随着搜索引擎的应用和研究，网络监控和新闻推送等的深入发展，互联网新闻文本的采集成为国内外相关人士研究的热点. 网页不仅收录用户关注的文本内容，还收录大量噪音信息，例如广告，导航和相关推荐信息，这使得网页文本的智能提取成为新闻文本采集中的难题之一. . 传统的基于模板的网页文本提取不仅需要手动配置每个网站的分析模板，而且模板无法实时适应网页结构的变化，从而导致后期维护成本较高. 网页的异构特性也给现有的基于规则的学习包装器网页解析技术提出了新的挑战. 本文将重点研究新闻网页文本的智能分析技术，结合新闻网页的结构特征，新闻文本标签的特征以及网络新闻文本采集的要求，提出可以智能地适应网页结构的技术. 更改，可用于提取各种门户中的新闻网页的文本. 方法. 本文的主要贡献如下: （1）提出了一种基于文本标签特征挖掘的网页文本提取方法. 该方法主要挖掘网页的树结构的特征，文本标签的中心性，文本标签的连续性，文本标签的层次性质以及Html修改的标签的特征. 分层聚类算法用于对标签进行聚类并计算标签聚类的权重. 并进行经验调整，以确定最终的网页文本标签集群，然后为了在新闻文本采集过程中采集尽可能多的新闻网页文本信息，向该网页添加了适合新闻文本采集的方法文本标签特征挖掘的文本提取方法. 非新闻网页的自我识别方法: 最后，通过正文标签簇提取网页正文. （2）提出了一种基于智能模板的新闻正文提取方法. 此方法避免了手动配置网页分析模板的过程. 相反，根据每个门户新闻页面结构的特征，使用上述文本标签特征挖掘方法来学习站点中大量新闻页面的特征，然后自动学习页面分析模板参数，最后根据模板信息提取网站中网页的正文. 综上所述，利用实际的网页对本文提出的网页正文提取方法进行实验，实验结果不仅验证了本文提出的方法在网络新闻文本采集中的可行性和较高的准确性，而且还验证了本文中的方法在网页正文中. 提取的多功能性和智能性. 查看全部
[摘要]: Web技术的创新逐渐使其成为生产和消费网络内容的平台. 互联网上充斥着无数网页形式的信息源. 随着搜索引擎的应用和研究，网络监控和新闻推送等的深入发展，互联网新闻文本的采集成为国内外相关人士研究的热点. 网页不仅收录用户关注的文本内容，还收录大量噪音信息，例如广告，导航和相关推荐信息，这使得网页文本的智能提取成为新闻文本采集中的难题之一. . 传统的基于模板的网页文本提取不仅需要手动配置每个网站的分析模板，而且模板无法实时适应网页结构的变化，从而导致后期维护成本较高. 网页的异构特性也给现有的基于规则的学习包装器网页解析技术提出了新的挑战. 本文将重点研究新闻网页文本的智能分析技术，结合新闻网页的结构特征，新闻文本标签的特征以及网络新闻文本采集的要求，提出可以智能地适应网页结构的技术. 更改，可用于提取各种门户中的新闻网页的文本. 方法. 本文的主要贡献如下: （1）提出了一种基于文本标签特征挖掘的网页文本提取方法. 该方法主要挖掘网页的树结构的特征，文本标签的中心性，文本标签的连续性，文本标签的层次性质以及Html修改的标签的特征. 分层聚类算法用于对标签进行聚类并计算标签聚类的权重. 并进行经验调整，以确定最终的网页文本标签集群，然后为了在新闻文本采集过程中采集尽可能多的新闻网页文本信息，向该网页添加了适合新闻文本采集的方法文本标签特征挖掘的文本提取方法. 非新闻网页的自我识别方法: 最后，通过正文标签簇提取网页正文. （2）提出了一种基于智能模板的新闻正文提取方法. 此方法避免了手动配置网页分析模板的过程. 相反，根据每个门户新闻页面结构的特征，使用上述文本标签特征挖掘方法来学习站点中大量新闻页面的特征，然后自动学习页面分析模板参数，最后根据模板信息提取网站中网页的正文. 综上所述，利用实际的网页对本文提出的网页正文提取方法进行实验，实验结果不仅验证了本文提出的方法在网络新闻文本采集中的可行性和较高的准确性，而且还验证了本文中的方法在网页正文中. 提取的多功能性和智能性.
在数据为王的时代，NLP数据行业将是下一个蓝海
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 181 次浏览 • 2020-08-06 15:21
只要有机会，就有人进入市场. 不久前，中国人工智能峰会发布了中国50强人工智能技术服务提供商. 不仅有上唐和梅格薇等明星公司，而且名单上仅有的公司. AI数据服务提供商的云测量数据表明AI数据正在进入``主流圈''并试图耗尽蓝海中的独角兽公司.
当然，前提是该平台可以解决NLP数据的难点.
事实上，简历的“感知”需求使“体力劳动”有能力完成大多数数据生产任务（不认识汽车或人的人），并且“认知” NLP数据必须突破，但是“体力劳动”长期以来是不够的.
至少到目前为止，行业参与者已经在四个领域采取了行动，或者正在解决NLP数据难题.
1. 商业模式，在商业着陆期间使用“定制”迎合NLP
当媒体向Google工程师提及M-Turk时，他说“我们不敢使用Turk对其进行标记”，因为恢复的数据不均匀.
众包模式（在公共平台上发布任务并免费申请）曾经是AI数据行业的主流. 它具有数据丰富和多样性的优点，但数据质量更难控制. 在当今对数据细化的需求中，许多需求者已转向“定制”（基于项目的一对一方式，以完成分配的数据任务）服务模型.
例如，云测量数据的“定制”服务模型遵循需求方复杂，复杂和个性化的数据要求. 特定于NLP的数据采集满足特定人群（老人，妇女，儿童），特定场景（家庭，办公室，企业等）和不同方言的语音/文本数据采集要求；数据注释需要连接并清楚地理解场景需要重新分配尽可能具体的规范性指南（出于不同的交流目的，同一句话可能需要标有不同的内容，例如，“我没有钱”表示潜在的客户）信贷服务，但在金融服务中表示拒绝）.
当然，众包模式也有其优势. 它可以以轻量级的方式承载大量相对简单的数据需求，而基于场景的定制模型则更加专业，主要依靠其自己的员工和基地. 例如，云测量数据位于华东，华南和华北都有自建标签基地. 这种游戏方式显然更适合单价较高的基于场景和自定义的需求. NLP是典型的.
2. 从“广泛制造”到“精益制造”的管理过程
由于数据采集和标记非常类似于工厂的流水线，因此，如果要提高数据的准确性，实际上是升级过程中从“广泛制造”到“精益制造”的转变制造. 优化管理流程.
无论是从平台接收任务的众包团队，还是直接连接到需求方的定制服务平台，至少草平台方法已不再适合NLP的数据要求.
高精度和高效率都依赖于管理流程的优化. 以云测量数据为例，具体措施包括以下一般指导:
标签，复审和抽样的横向检查: 标签人员的结果由另一组人员复查，不合格者退回，然后由质量检验进行质量检验. 一般来说，步骤可能会更复杂；
p>
人才类型的基本分类: 文字，语音和图像注释人员不应相互混合；
擅长情景的优先任务的分配: 在相同条件下，擅长对应情景的任务被赋予优先任务.
定期会议系统: 就像制造业的精细管理一样，上午会议，晚上会议，每周会议和每月会议，总结问题并提醒改进.
……
无论如何，无论管理过程有多重要，日常工作的执行都是最重要的.
3. 职业技能，专业培训摆脱“低级重复”
“无阈值”表示较低的值. 在人员的个人能力方面，NLP逐渐放弃那些“没有门槛”进入游戏的人，尤其是在特定情况下.
例如，这是一个非常简单的NLP数据注释示例:
它可能只需要中学语言. 但是，NLP的数据要求已经超出了此类注释的范围.
例如，当客户服务询问用户是否购买此产品时，标记者“我想与我的家人讨论”，“我会考虑”，“我现在不便，稍后再回电”必须准确地表明它是否是暂时购买，暂时不考虑，拒绝购买或具有更大的兴趣和其他意图.
一方面，这依赖于平台对场景的深入探索. 这就是为什么将云测量数据智能客户服务的单个场景的意图注释分为10-20个类别和数百个子类别的原因. 根据业务需求，可能还会有更多的标签细分，以便数据标签可以更详细并直接满足需求.
另一方面，这不能绕过人员能力的持续培训，而不能通过几个月的专业培训将“物理”标签工人转变为专业的业务人员，例如金融服务领域的云调查数据. 从销售人员的角度猜测用户的意图.
例如，在客户服务通信中，用户反馈“我在驾驶”这个简短的语料数据，可能需要标记“车主”，“驾驶员”，“没有明显的拒绝”，“可能有”兴趣“以及NLP算法还有许多其他标签. 根据云测试数据本身，其培训的目标是使标签人员达到专业人员的水平.
很明显，在NLP注释数据的初始阶段对大型金融机构的AI客户服务机器人进行了大致相同水平的主要认知智能训练之后，它们需要具有更高的质量才能升级，改善销售转化或服务满意度. ，针对特定需求的更强大的NLP注释数据.
值得一提的是，在NLP领域，并非所有标签都可以通过人员培训来解决. 医疗和法律等过度专业的领域可能仍依赖专家标签（邀请医生，律师等）来参与标签. 故事很复杂.
4. 使用工具，不断增加“便利性”
<p>工人要想尽力而为，首先必须改进工具. 尽管NLP标记不像CV那样具有很多空间维度数据要求，但是提高便利性，提高标准效率和准确性的工具的价值仍不容小 查看全部
当然，前提是该平台可以解决NLP数据的难点.
事实上，简历的“感知”需求使“体力劳动”有能力完成大多数数据生产任务（不认识汽车或人的人），并且“认知” NLP数据必须突破，但是“体力劳动”长期以来是不够的.
至少到目前为止，行业参与者已经在四个领域采取了行动，或者正在解决NLP数据难题.
1. 商业模式，在商业着陆期间使用“定制”迎合NLP
当媒体向Google工程师提及M-Turk时，他说“我们不敢使用Turk对其进行标记”，因为恢复的数据不均匀.
众包模式（在公共平台上发布任务并免费申请）曾经是AI数据行业的主流. 它具有数据丰富和多样性的优点，但数据质量更难控制. 在当今对数据细化的需求中，许多需求者已转向“定制”（基于项目的一对一方式，以完成分配的数据任务）服务模型.
例如，云测量数据的“定制”服务模型遵循需求方复杂，复杂和个性化的数据要求. 特定于NLP的数据采集满足特定人群（老人，妇女，儿童），特定场景（家庭，办公室，企业等）和不同方言的语音/文本数据采集要求；数据注释需要连接并清楚地理解场景需要重新分配尽可能具体的规范性指南（出于不同的交流目的，同一句话可能需要标有不同的内容，例如，“我没有钱”表示潜在的客户）信贷服务，但在金融服务中表示拒绝）.
当然，众包模式也有其优势. 它可以以轻量级的方式承载大量相对简单的数据需求，而基于场景的定制模型则更加专业，主要依靠其自己的员工和基地. 例如，云测量数据位于华东，华南和华北都有自建标签基地. 这种游戏方式显然更适合单价较高的基于场景和自定义的需求. NLP是典型的.
2. 从“广泛制造”到“精益制造”的管理过程
由于数据采集和标记非常类似于工厂的流水线，因此，如果要提高数据的准确性，实际上是升级过程中从“广泛制造”到“精益制造”的转变制造. 优化管理流程.
无论是从平台接收任务的众包团队，还是直接连接到需求方的定制服务平台，至少草平台方法已不再适合NLP的数据要求.
高精度和高效率都依赖于管理流程的优化. 以云测量数据为例，具体措施包括以下一般指导:
标签，复审和抽样的横向检查: 标签人员的结果由另一组人员复查，不合格者退回，然后由质量检验进行质量检验. 一般来说，步骤可能会更复杂；
p>
人才类型的基本分类: 文字，语音和图像注释人员不应相互混合；
擅长情景的优先任务的分配: 在相同条件下，擅长对应情景的任务被赋予优先任务.
定期会议系统: 就像制造业的精细管理一样，上午会议，晚上会议，每周会议和每月会议，总结问题并提醒改进.
……
无论如何，无论管理过程有多重要，日常工作的执行都是最重要的.
3. 职业技能，专业培训摆脱“低级重复”
“无阈值”表示较低的值. 在人员的个人能力方面，NLP逐渐放弃那些“没有门槛”进入游戏的人，尤其是在特定情况下.
例如，这是一个非常简单的NLP数据注释示例:
它可能只需要中学语言. 但是，NLP的数据要求已经超出了此类注释的范围.
例如，当客户服务询问用户是否购买此产品时，标记者“我想与我的家人讨论”，“我会考虑”，“我现在不便，稍后再回电”必须准确地表明它是否是暂时购买，暂时不考虑，拒绝购买或具有更大的兴趣和其他意图.
一方面，这依赖于平台对场景的深入探索. 这就是为什么将云测量数据智能客户服务的单个场景的意图注释分为10-20个类别和数百个子类别的原因. 根据业务需求，可能还会有更多的标签细分，以便数据标签可以更详细并直接满足需求.
另一方面，这不能绕过人员能力的持续培训，而不能通过几个月的专业培训将“物理”标签工人转变为专业的业务人员，例如金融服务领域的云调查数据. 从销售人员的角度猜测用户的意图.
例如，在客户服务通信中，用户反馈“我在驾驶”这个简短的语料数据，可能需要标记“车主”，“驾驶员”，“没有明显的拒绝”，“可能有”兴趣“以及NLP算法还有许多其他标签. 根据云测试数据本身，其培训的目标是使标签人员达到专业人员的水平.
很明显，在NLP注释数据的初始阶段对大型金融机构的AI客户服务机器人进行了大致相同水平的主要认知智能训练之后，它们需要具有更高的质量才能升级，改善销售转化或服务满意度. ，针对特定需求的更强大的NLP注释数据.
值得一提的是，在NLP领域，并非所有标签都可以通过人员培训来解决. 医疗和法律等过度专业的领域可能仍依赖专家标签（邀请医生，律师等）来参与标签. 故事很复杂.
4. 使用工具，不断增加“便利性”
<p>工人要想尽力而为，首先必须改进工具. 尽管NLP标记不像CV那样具有很多空间维度数据要求，但是提高便利性，提高标准效率和准确性的工具的价值仍不容小 查看全部
只要有机会，就有人进入市场. 不久前，中国人工智能峰会发布了中国50强人工智能技术服务提供商. 不仅有上唐和梅格薇等明星公司，而且名单上仅有的公司. AI数据服务提供商的云测量数据表明AI数据正在进入``主流圈''并试图耗尽蓝海中的独角兽公司.
当然，前提是该平台可以解决NLP数据的难点.
事实上，简历的“感知”需求使“体力劳动”有能力完成大多数数据生产任务（不认识汽车或人的人），并且“认知” NLP数据必须突破，但是“体力劳动”长期以来是不够的.
至少到目前为止，行业参与者已经在四个领域采取了行动，或者正在解决NLP数据难题.
1. 商业模式，在商业着陆期间使用“定制”迎合NLP
当媒体向Google工程师提及M-Turk时，他说“我们不敢使用Turk对其进行标记”，因为恢复的数据不均匀.
众包模式（在公共平台上发布任务并免费申请）曾经是AI数据行业的主流. 它具有数据丰富和多样性的优点，但数据质量更难控制. 在当今对数据细化的需求中，许多需求者已转向“定制”（基于项目的一对一方式，以完成分配的数据任务）服务模型.
例如，云测量数据的“定制”服务模型遵循需求方复杂，复杂和个性化的数据要求. 特定于NLP的数据采集满足特定人群（老人，妇女，儿童），特定场景（家庭，办公室，企业等）和不同方言的语音/文本数据采集要求；数据注释需要连接并清楚地理解场景需要重新分配尽可能具体的规范性指南（出于不同的交流目的，同一句话可能需要标有不同的内容，例如，“我没有钱”表示潜在的客户）信贷服务，但在金融服务中表示拒绝）.
当然，众包模式也有其优势. 它可以以轻量级的方式承载大量相对简单的数据需求，而基于场景的定制模型则更加专业，主要依靠其自己的员工和基地. 例如，云测量数据位于华东，华南和华北都有自建标签基地. 这种游戏方式显然更适合单价较高的基于场景和自定义的需求. NLP是典型的.
2. 从“广泛制造”到“精益制造”的管理过程
由于数据采集和标记非常类似于工厂的流水线，因此，如果要提高数据的准确性，实际上是升级过程中从“广泛制造”到“精益制造”的转变制造. 优化管理流程.
无论是从平台接收任务的众包团队，还是直接连接到需求方的定制服务平台，至少草平台方法已不再适合NLP的数据要求.
高精度和高效率都依赖于管理流程的优化. 以云测量数据为例，具体措施包括以下一般指导:
标签，复审和抽样的横向检查: 标签人员的结果由另一组人员复查，不合格者退回，然后由质量检验进行质量检验. 一般来说，步骤可能会更复杂；
p>
人才类型的基本分类: 文字，语音和图像注释人员不应相互混合；
擅长情景的优先任务的分配: 在相同条件下，擅长对应情景的任务被赋予优先任务.
定期会议系统: 就像制造业的精细管理一样，上午会议，晚上会议，每周会议和每月会议，总结问题并提醒改进.
……
无论如何，无论管理过程有多重要，日常工作的执行都是最重要的.
3. 职业技能，专业培训摆脱“低级重复”
“无阈值”表示较低的值. 在人员的个人能力方面，NLP逐渐放弃那些“没有门槛”进入游戏的人，尤其是在特定情况下.
例如，这是一个非常简单的NLP数据注释示例:
它可能只需要中学语言. 但是，NLP的数据要求已经超出了此类注释的范围.
例如，当客户服务询问用户是否购买此产品时，标记者“我想与我的家人讨论”，“我会考虑”，“我现在不便，稍后再回电”必须准确地表明它是否是暂时购买，暂时不考虑，拒绝购买或具有更大的兴趣和其他意图.
一方面，这依赖于平台对场景的深入探索. 这就是为什么将云测量数据智能客户服务的单个场景的意图注释分为10-20个类别和数百个子类别的原因. 根据业务需求，可能还会有更多的标签细分，以便数据标签可以更详细并直接满足需求.
另一方面，这不能绕过人员能力的持续培训，而不能通过几个月的专业培训将“物理”标签工人转变为专业的业务人员，例如金融服务领域的云调查数据. 从销售人员的角度猜测用户的意图.
例如，在客户服务通信中，用户反馈“我在驾驶”这个简短的语料数据，可能需要标记“车主”，“驾驶员”，“没有明显的拒绝”，“可能有”兴趣“以及NLP算法还有许多其他标签. 根据云测试数据本身，其培训的目标是使标签人员达到专业人员的水平.
很明显，在NLP注释数据的初始阶段对大型金融机构的AI客户服务机器人进行了大致相同水平的主要认知智能训练之后，它们需要具有更高的质量才能升级，改善销售转化或服务满意度. ，针对特定需求的更强大的NLP注释数据.
值得一提的是，在NLP领域，并非所有标签都可以通过人员培训来解决. 医疗和法律等过度专业的领域可能仍依赖专家标签（邀请医生，律师等）来参与标签. 故事很复杂.
4. 使用工具，不断增加“便利性”
<p>工人要想尽力而为，首先必须改进工具. 尽管NLP标记不像CV那样具有很多空间维度数据要求，但是提高便利性，提高标准效率和准确性的工具的价值仍不容小
大数据智能营销时代的标签系统，用户分组，用户画像
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 190 次浏览 • 2020-08-05 13:08
因此，企业建立标签系统的良好基础是基于对现有业务的精确控制，就像建造高层建筑一样. 您只需要知道要建几层楼以及在哪里建造，即可根据当地情况打基础. 因此，要正确完成目标，公司必须首先理清自己的业务需求，并根据需求定制相应的标签，最后构建自己的标签系统.
第二个应用程序-用户分组+用户头像，全面的应用程序
企业建立了成熟的标签系统后，便可以根据特定需求执行更多的应用程序，例如用户分组和用户画像.
用户被分为几组，正确的人被放置在正确的位置
在标记用户信息之后，通过分析用户的历史行为路径，习惯，偏好和其他属性，再加上通过二次处理获得的标签，可以将具有某些特征的用户分为一组，以便可以将其用作组不同业务应用程序中的用户数量. 例如，操作员需要选择一组有意购买A产品但没有下订单来推送优惠券的人，然后他们可以选择要在最后一个月内添加到购物车中的产品A标签，未购买同一类别商品的人可以创建A组推送优惠券，并在以后的阶段中使用该组来判断其购买.
用户头像，对用户的精致+精确的个性化理解
在良好的标签系统的基础上，企业可以有效地应用用户头像. 例如，公司的产品，运营和营销人员可以基于标签来抽象用户组中的典型用户. 例如，当一家电子商务公司进行精细化运营时，运营商需要首先了解其公司用户组的分布并使用用户行为数据. 与标记系统一样，从忠诚度和货币化能力方面将用户分为四类: 低消费量的低频访问，高消费量的低频访问，高频率活动和低消费以及拥有低消费量的用户. 最大的价值. 用户行为，比例，购买偏好等将构建总体用户个人资料，并根据用户个人资料自定义操作策略. 此外，公司还可以根据产品中每个人的用户行为数据来构建用户画像，并生成描述用户的标签集合，例如猜测他的年龄，生活城市，甚至是他的爱好和兴趣购买.
在上一节中，我们介绍了标签系统的构造以及相关的用户分组和用户画像的应用. 但是，在我们联系的公司中，许多公司表示希望与成千上万的人实现智能营销，并进行了许多尝试. 但是，由于各种原因很难实现. 在这方面，红鹰大数据推出了新的“智能人像和标签开放平台”解决方案，该方案为更多客户提供了通过数据驱动实现个性化智能营销闭环的可能性.
3. 一个开放的智能肖像和标签平台，一个用于个性化智能营销的闭环“构建平台”
由红英大数据推出的新“智能人像和标签开放平台”解决方案致力于整合和挖掘用户行为数据和业务数据的价值，创建数千人，对标签和人像场景进行深入分析，最后，企业建立了个性化智能营销的闭环.
该程序在产品，服务和咨询方面为企业的数据基础结构提供全面的解决方案. 不仅标签管理，而且还有“智能数据分析机”，它以结构化和有序的方式组织可用数据，将数据存储到可以直观理解的有价值信息中，并将其转换为自然语言以提供使用. 通过不同的人随时达到轻松释放数据价值的目的. 智能肖像和标签开放平台可用作自动化操作和个性化访问应用程序的基本数据平台. 同时，通过将行为和业务数据结合在一起的融合标签系统，它可以多维，全面地描述用户特征，并帮助公司准确地构建多维图像，以实现数千张千张面孔.
宏英大数据希望通过该解决方案帮助企业有效实施标签系统，实现用户群的智能管理，准确建立用户头像，并进一步开发相关的应用价值，如个性化的实时营销，完善客户生命周期管理，个性化推荐和推动，高价值客户深度开发，风险管理和风险预警等. 最终，将为企业创建第一方个性化智能营销闭环，实现进行业务的整体计划和控制，并实现最大价值管理的目标.
四个. 用户肖像和标签系统在金融行业中的应用实践
一家财富管理公司A目前将重点转移到对交易数据，资产数据，产品数据，人口统计数据和其他数据以及新近挖掘的用户行为数据的统一管理，并致力于整体协调用户标签和跨领域营销.
例如，A计划进行大规模的营销活动. 为了确保完全控制营销目标，营销活动开始前的A查找已经执行特定目标操作的种子用户，然后在标签管理平台上提取这些用户的信息. 标签，并根据这些标签进一步总结具有共同特征的特定用户特征，并根据共同特征继续在标签平台上搜索具有相同特征（例如资产，交易，用户行为等）的用户. 防止未采取目标行动的潜在客户群体疏忽会在实施营销之前扩大人群.
红英大数据用户画像一直致力于帮助客户实现数据驱动，并希望继续通过更多高质量的产品和服务来增强企业的能力. 目前，已经创建了宏英大数据分析，宏英自动操作和宏英. 大数据智能推荐，红营大客户现场等产品. 未来，红鹰大数据将与更多的客户合作，不断探索并突破技术在各个行业中产品创新和服务的界限. 查看全部
第二个应用程序-用户分组+用户头像，全面的应用程序
企业建立了成熟的标签系统后，便可以根据特定需求执行更多的应用程序，例如用户分组和用户画像.
用户被分为几组，正确的人被放置在正确的位置
在标记用户信息之后，通过分析用户的历史行为路径，习惯，偏好和其他属性，再加上通过二次处理获得的标签，可以将具有某些特征的用户分为一组，以便可以将其用作组不同业务应用程序中的用户数量. 例如，操作员需要选择一组有意购买A产品但没有下订单来推送优惠券的人，然后他们可以选择要在最后一个月内添加到购物车中的产品A标签，未购买同一类别商品的人可以创建A组推送优惠券，并在以后的阶段中使用该组来判断其购买.
用户头像，对用户的精致+精确的个性化理解
在良好的标签系统的基础上，企业可以有效地应用用户头像. 例如，公司的产品，运营和营销人员可以基于标签来抽象用户组中的典型用户. 例如，当一家电子商务公司进行精细化运营时，运营商需要首先了解其公司用户组的分布并使用用户行为数据. 与标记系统一样，从忠诚度和货币化能力方面将用户分为四类: 低消费量的低频访问，高消费量的低频访问，高频率活动和低消费以及拥有低消费量的用户. 最大的价值. 用户行为，比例，购买偏好等将构建总体用户个人资料，并根据用户个人资料自定义操作策略. 此外，公司还可以根据产品中每个人的用户行为数据来构建用户画像，并生成描述用户的标签集合，例如猜测他的年龄，生活城市，甚至是他的爱好和兴趣购买.
在上一节中，我们介绍了标签系统的构造以及相关的用户分组和用户画像的应用. 但是，在我们联系的公司中，许多公司表示希望与成千上万的人实现智能营销，并进行了许多尝试. 但是，由于各种原因很难实现. 在这方面，红鹰大数据推出了新的“智能人像和标签开放平台”解决方案，该方案为更多客户提供了通过数据驱动实现个性化智能营销闭环的可能性.
3. 一个开放的智能肖像和标签平台，一个用于个性化智能营销的闭环“构建平台”
由红英大数据推出的新“智能人像和标签开放平台”解决方案致力于整合和挖掘用户行为数据和业务数据的价值，创建数千人，对标签和人像场景进行深入分析，最后，企业建立了个性化智能营销的闭环.
该程序在产品，服务和咨询方面为企业的数据基础结构提供全面的解决方案. 不仅标签管理，而且还有“智能数据分析机”，它以结构化和有序的方式组织可用数据，将数据存储到可以直观理解的有价值信息中，并将其转换为自然语言以提供使用. 通过不同的人随时达到轻松释放数据价值的目的. 智能肖像和标签开放平台可用作自动化操作和个性化访问应用程序的基本数据平台. 同时，通过将行为和业务数据结合在一起的融合标签系统，它可以多维，全面地描述用户特征，并帮助公司准确地构建多维图像，以实现数千张千张面孔.
宏英大数据希望通过该解决方案帮助企业有效实施标签系统，实现用户群的智能管理，准确建立用户头像，并进一步开发相关的应用价值，如个性化的实时营销，完善客户生命周期管理，个性化推荐和推动，高价值客户深度开发，风险管理和风险预警等. 最终，将为企业创建第一方个性化智能营销闭环，实现进行业务的整体计划和控制，并实现最大价值管理的目标.
四个. 用户肖像和标签系统在金融行业中的应用实践
一家财富管理公司A目前将重点转移到对交易数据，资产数据，产品数据，人口统计数据和其他数据以及新近挖掘的用户行为数据的统一管理，并致力于整体协调用户标签和跨领域营销.
例如，A计划进行大规模的营销活动. 为了确保完全控制营销目标，营销活动开始前的A查找已经执行特定目标操作的种子用户，然后在标签管理平台上提取这些用户的信息. 标签，并根据这些标签进一步总结具有共同特征的特定用户特征，并根据共同特征继续在标签平台上搜索具有相同特征（例如资产，交易，用户行为等）的用户. 防止未采取目标行动的潜在客户群体疏忽会在实施营销之前扩大人群.
红英大数据用户画像一直致力于帮助客户实现数据驱动，并希望继续通过更多高质量的产品和服务来增强企业的能力. 目前，已经创建了宏英大数据分析，宏英自动操作和宏英. 大数据智能推荐，红营大客户现场等产品. 未来，红鹰大数据将与更多的客户合作，不断探索并突破技术在各个行业中产品创新和服务的界限. 查看全部
因此，企业建立标签系统的良好基础是基于对现有业务的精确控制，就像建造高层建筑一样. 您只需要知道要建几层楼以及在哪里建造，即可根据当地情况打基础. 因此，要正确完成目标，公司必须首先理清自己的业务需求，并根据需求定制相应的标签，最后构建自己的标签系统.
第二个应用程序-用户分组+用户头像，全面的应用程序
企业建立了成熟的标签系统后，便可以根据特定需求执行更多的应用程序，例如用户分组和用户画像.
用户被分为几组，正确的人被放置在正确的位置
在标记用户信息之后，通过分析用户的历史行为路径，习惯，偏好和其他属性，再加上通过二次处理获得的标签，可以将具有某些特征的用户分为一组，以便可以将其用作组不同业务应用程序中的用户数量. 例如，操作员需要选择一组有意购买A产品但没有下订单来推送优惠券的人，然后他们可以选择要在最后一个月内添加到购物车中的产品A标签，未购买同一类别商品的人可以创建A组推送优惠券，并在以后的阶段中使用该组来判断其购买.
用户头像，对用户的精致+精确的个性化理解
在良好的标签系统的基础上，企业可以有效地应用用户头像. 例如，公司的产品，运营和营销人员可以基于标签来抽象用户组中的典型用户. 例如，当一家电子商务公司进行精细化运营时，运营商需要首先了解其公司用户组的分布并使用用户行为数据. 与标记系统一样，从忠诚度和货币化能力方面将用户分为四类: 低消费量的低频访问，高消费量的低频访问，高频率活动和低消费以及拥有低消费量的用户. 最大的价值. 用户行为，比例，购买偏好等将构建总体用户个人资料，并根据用户个人资料自定义操作策略. 此外，公司还可以根据产品中每个人的用户行为数据来构建用户画像，并生成描述用户的标签集合，例如猜测他的年龄，生活城市，甚至是他的爱好和兴趣购买.
在上一节中，我们介绍了标签系统的构造以及相关的用户分组和用户画像的应用. 但是，在我们联系的公司中，许多公司表示希望与成千上万的人实现智能营销，并进行了许多尝试. 但是，由于各种原因很难实现. 在这方面，红鹰大数据推出了新的“智能人像和标签开放平台”解决方案，该方案为更多客户提供了通过数据驱动实现个性化智能营销闭环的可能性.
3. 一个开放的智能肖像和标签平台，一个用于个性化智能营销的闭环“构建平台”
由红英大数据推出的新“智能人像和标签开放平台”解决方案致力于整合和挖掘用户行为数据和业务数据的价值，创建数千人，对标签和人像场景进行深入分析，最后，企业建立了个性化智能营销的闭环.
该程序在产品，服务和咨询方面为企业的数据基础结构提供全面的解决方案. 不仅标签管理，而且还有“智能数据分析机”，它以结构化和有序的方式组织可用数据，将数据存储到可以直观理解的有价值信息中，并将其转换为自然语言以提供使用. 通过不同的人随时达到轻松释放数据价值的目的. 智能肖像和标签开放平台可用作自动化操作和个性化访问应用程序的基本数据平台. 同时，通过将行为和业务数据结合在一起的融合标签系统，它可以多维，全面地描述用户特征，并帮助公司准确地构建多维图像，以实现数千张千张面孔.
宏英大数据希望通过该解决方案帮助企业有效实施标签系统，实现用户群的智能管理，准确建立用户头像，并进一步开发相关的应用价值，如个性化的实时营销，完善客户生命周期管理，个性化推荐和推动，高价值客户深度开发，风险管理和风险预警等. 最终，将为企业创建第一方个性化智能营销闭环，实现进行业务的整体计划和控制，并实现最大价值管理的目标.
四个. 用户肖像和标签系统在金融行业中的应用实践
一家财富管理公司A目前将重点转移到对交易数据，资产数据，产品数据，人口统计数据和其他数据以及新近挖掘的用户行为数据的统一管理，并致力于整体协调用户标签和跨领域营销.
例如，A计划进行大规模的营销活动. 为了确保完全控制营销目标，营销活动开始前的A查找已经执行特定目标操作的种子用户，然后在标签管理平台上提取这些用户的信息. 标签，并根据这些标签进一步总结具有共同特征的特定用户特征，并根据共同特征继续在标签平台上搜索具有相同特征（例如资产，交易，用户行为等）的用户. 防止未采取目标行动的潜在客户群体疏忽会在实施营销之前扩大人群.
红英大数据用户画像一直致力于帮助客户实现数据驱动，并希望继续通过更多高质量的产品和服务来增强企业的能力. 目前，已经创建了宏英大数据分析，宏英自动操作和宏英. 大数据智能推荐，红营大客户现场等产品. 未来，红鹰大数据将与更多的客户合作，不断探索并突破技术在各个行业中产品创新和服务的界限.
优采云采集器——良心的爬虫软件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 742 次浏览 • 2020-08-04 19:03
2020 年如果使我推荐一款大众向的数据采集软件，那一定是后裔采集器了。和我之前推荐的 web scraper 相比，如果说 web scraper 是小而精的瑞士军刀，那后裔采集器就是大而全的重型装备，基本上可以解决所有的数据爬取问题。
下面我们就来谈谈，这款软件的优秀之处。
一、产品特性1.跨平台
优采云采集器是一款桌面应用硬件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网上免费下载。
2.功能强大
优采云采集器把采集工作分为两种类别：智能机制跟流程图模式。
智能机制就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作步骤。这种方式非常适合简单的网页，经过我的检测，识别准确率还是很高的。
流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以运用后裔采集器提供的各类控件，模拟编程语言中的各类条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各类行为爬取数据。
3.导出无限制
这个可以说是优采云采集器更良心的功能了。
市面上有太多的数据采集软件，出于商业化的目的，多多少少会对数据导出进行限制。不清楚套路的人一直用相关软件辛辛苦苦采集了一堆数据，结果发现导出数据必须花钱。
优采云采集器就没有这个问题，它的付费点主要是表现在 IP 池和采集加速等高级功能上，不但导出数据不花钱，还支持 Excel、CSV、TXT、HTML 多种导出格式，并且支持直接导入到数据库，对于普通的用户来说完全够用了。
4.教程详细
我在本文动笔之前以前想过先写几篇优采云采集器的使用教程，但是看了它们的官网教程后就明白没这个必要了，因为写的实在是很具体了。
优采云采集器的官网提供了两种教程，一种是视频教程，每个视频五分钟左右；一种是图文教程，手把手教学。看完这两类教程后还可以看看它们的文档中心，写的也十分具体，基本覆盖了该硬件的各个功能点。
二、基础功能1.数据抓取
基本的数据抓取非常简单：我们只要点击「添加字段」那个按键，就会出现一个选择魔棒，然后点选要抓取的数据，就能采集数据了：
2.翻页功能
我在介绍 web scraper 时曾把网页翻页分为 3 大类：滚动加载、分页器加载和点击下一页加载。
对于这三种基础翻页类型，优采云采集器只是完全支持的。
不像 web scraper 的拖放功能散落在各类选择器上，优采云采集器的分页配置集中在一个地方上，只要通过下拉选择，就可以轻松配置分页机制。相关的配置教程可见官网教程：如何设置分页。
3.复杂表单
对于一些多项联动筛选的网页，优采云采集器也能很好的处理。我们可以借助后裔采集器里的流程图模式，去自定义一些交互规则。
例如下图，我就借助了步骤图方式里的点击组件模拟点击筛选按钮，非常方便。
三、进阶使用1.数据清洗
我在介绍 web scraper 时，说 web scraper 只提供了基础的正则匹配功能，可以在数据抓取时对数据进行初步的清洗。
相比之下，优采云采集器提供了更多的功能：强大的过滤配置，完整的正则功能跟全面的文字处理配置。当然，功能强大的同时也带给了复杂度的提高，需要有更多的细心去学习使用。
下面是官网上跟数据清洗有关的教程，大家可以参考学习：
2.流程图模式
本文前面也介绍过了，流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以运用后裔采集器提供的各类控件，模拟编程语言中的各类条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各类行为爬取数据。
比如说下图这个流程图，就是模拟真人浏览微博时的行为去抓取相关数据。
经过我个人的几次测试，我觉得流程图模式有一定的学习门槛，但是跟从头学习 python 爬虫比出来，学习曲线还是缓和了不少。如果对流程图模式更感兴趣，可以去官网上学习，写的十分具体。
3.XPath/CSS/Regex
无论是哪些爬虫软件，他们都是基于一定的规则去抓取数据的。XPath/CSS/Regex 就是几个常见的匹配规则。优采云采集器支持自定义这几种选择器，可以更灵活的选择要抓取的数据。
比如说某个网页里存在数据 A，但只有鼠标移至对应的文字上就会以弹窗的方式显示出来，这时候我们就可以自己写一个对应的选择器去筛选数据。
XPath
XPath 是一种在爬虫中利用比较广泛的数据查询语言。我们可以通过 XPath 教程去学习这个语言的利用。
CSS
这里的 CSS 特指的 CSS 选择器，我之前介绍 web scraper 的高级方法时，讲解过 CSS 选择器的使用场景和留意事项。感兴趣的人可以看我写的 CSS 选择器教程。
Regex
Regex 就是正则表达式。我们也可以通过正则表达式去选择数据。我也写过一些正则表达式的教程。但是个人觉得在字段选择器这个场景下，正则表达式没有 XPath 和 CSS 选择器好用。
4.定时抓取/IP 池/打码功能
这几个都是优采云采集器的付费功能，我没有开会员，所以也不知道使用感受怎么样。在此我做个小小的科普，给你们解释一下这几个名词是哪些意思。
定时抓取
定时抓取非常好理解，就是到了某个固定的时间爬虫软件都会自动抓取数据。市面上有一些比价软件，背后就是运行着十分多的定时爬虫，每隔几分钟爬一下价格信息，以达到价格监控的目的。
IP 池
互联网上 90% 的流量都是爬虫贡献的，为了减少服务器的压力，互联网公司会有一些风控策略，里面就有一种是限制 IP 流量。比如说互联网公司后台检测到某个 IP 有大量的数据请求，超过了正常范围，就会暂时的封锁这个 IP，不返回相关数据。这时候爬虫软件都会自己维护一个 IP 池，用不同的 IP 发送请求，降低 IP 封锁的概率。
打码功能
这个功能就是内置了验证码识别器，可以实现机器打码 or 手动打码，也是绕过网站风控的一种方法。
四、总结
个人觉得优采云采集器是一款相当优秀的数据采集软件。它提供的免费功能可以解决绝大部分编程小白的数据抓取需求。
如果有一些编程基础，可以显著的看出一些功能是对编程语言逻辑的封装，比如说流程图模式是对流程控制的封装，数据清洗功能是对字符串处理函数的封装。这些高阶功能扩展了优采云采集器的能力，也减小了学习难度。
我个人看来，如果是轻量的数据抓取需求，更倾向于使用 web scraper；需求比较复杂，优采云采集器是个不错的选择；如果涉及至定时抓取等高级需求，自己写爬虫代码反而非常可控。
总而言之，优采云采集器是一款优秀的数据采集软件，非常推荐你们学习跟使用。
联系我 查看全部
2020 年如果使我推荐一款大众向的数据采集软件，那一定是后裔采集器了。和我之前推荐的 web scraper 相比，如果说 web scraper 是小而精的瑞士军刀，那后裔采集器就是大而全的重型装备，基本上可以解决所有的数据爬取问题。
下面我们就来谈谈，这款软件的优秀之处。
一、产品特性1.跨平台
优采云采集器是一款桌面应用硬件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网上免费下载。
2.功能强大
优采云采集器把采集工作分为两种类别：智能机制跟流程图模式。
智能机制就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作步骤。这种方式非常适合简单的网页，经过我的检测，识别准确率还是很高的。
流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以运用后裔采集器提供的各类控件，模拟编程语言中的各类条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各类行为爬取数据。
3.导出无限制
这个可以说是优采云采集器更良心的功能了。
市面上有太多的数据采集软件，出于商业化的目的，多多少少会对数据导出进行限制。不清楚套路的人一直用相关软件辛辛苦苦采集了一堆数据，结果发现导出数据必须花钱。
优采云采集器就没有这个问题，它的付费点主要是表现在 IP 池和采集加速等高级功能上，不但导出数据不花钱，还支持 Excel、CSV、TXT、HTML 多种导出格式，并且支持直接导入到数据库，对于普通的用户来说完全够用了。
4.教程详细
我在本文动笔之前以前想过先写几篇优采云采集器的使用教程，但是看了它们的官网教程后就明白没这个必要了，因为写的实在是很具体了。
优采云采集器的官网提供了两种教程，一种是视频教程，每个视频五分钟左右；一种是图文教程，手把手教学。看完这两类教程后还可以看看它们的文档中心，写的也十分具体，基本覆盖了该硬件的各个功能点。
二、基础功能1.数据抓取
基本的数据抓取非常简单：我们只要点击「添加字段」那个按键，就会出现一个选择魔棒，然后点选要抓取的数据，就能采集数据了：
2.翻页功能
我在介绍 web scraper 时曾把网页翻页分为 3 大类：滚动加载、分页器加载和点击下一页加载。
对于这三种基础翻页类型，优采云采集器只是完全支持的。
不像 web scraper 的拖放功能散落在各类选择器上，优采云采集器的分页配置集中在一个地方上，只要通过下拉选择，就可以轻松配置分页机制。相关的配置教程可见官网教程：如何设置分页。
3.复杂表单
对于一些多项联动筛选的网页，优采云采集器也能很好的处理。我们可以借助后裔采集器里的流程图模式，去自定义一些交互规则。
例如下图，我就借助了步骤图方式里的点击组件模拟点击筛选按钮，非常方便。
三、进阶使用1.数据清洗
我在介绍 web scraper 时，说 web scraper 只提供了基础的正则匹配功能，可以在数据抓取时对数据进行初步的清洗。
相比之下，优采云采集器提供了更多的功能：强大的过滤配置，完整的正则功能跟全面的文字处理配置。当然，功能强大的同时也带给了复杂度的提高，需要有更多的细心去学习使用。
下面是官网上跟数据清洗有关的教程，大家可以参考学习：
2.流程图模式
本文前面也介绍过了，流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以运用后裔采集器提供的各类控件，模拟编程语言中的各类条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各类行为爬取数据。
比如说下图这个流程图，就是模拟真人浏览微博时的行为去抓取相关数据。
经过我个人的几次测试，我觉得流程图模式有一定的学习门槛，但是跟从头学习 python 爬虫比出来，学习曲线还是缓和了不少。如果对流程图模式更感兴趣，可以去官网上学习，写的十分具体。
3.XPath/CSS/Regex
无论是哪些爬虫软件，他们都是基于一定的规则去抓取数据的。XPath/CSS/Regex 就是几个常见的匹配规则。优采云采集器支持自定义这几种选择器，可以更灵活的选择要抓取的数据。
比如说某个网页里存在数据 A，但只有鼠标移至对应的文字上就会以弹窗的方式显示出来，这时候我们就可以自己写一个对应的选择器去筛选数据。
XPath
XPath 是一种在爬虫中利用比较广泛的数据查询语言。我们可以通过 XPath 教程去学习这个语言的利用。
CSS
这里的 CSS 特指的 CSS 选择器，我之前介绍 web scraper 的高级方法时，讲解过 CSS 选择器的使用场景和留意事项。感兴趣的人可以看我写的 CSS 选择器教程。
Regex
Regex 就是正则表达式。我们也可以通过正则表达式去选择数据。我也写过一些正则表达式的教程。但是个人觉得在字段选择器这个场景下，正则表达式没有 XPath 和 CSS 选择器好用。
4.定时抓取/IP 池/打码功能
这几个都是优采云采集器的付费功能，我没有开会员，所以也不知道使用感受怎么样。在此我做个小小的科普，给你们解释一下这几个名词是哪些意思。
定时抓取
定时抓取非常好理解，就是到了某个固定的时间爬虫软件都会自动抓取数据。市面上有一些比价软件，背后就是运行着十分多的定时爬虫，每隔几分钟爬一下价格信息，以达到价格监控的目的。
IP 池
互联网上 90% 的流量都是爬虫贡献的，为了减少服务器的压力，互联网公司会有一些风控策略，里面就有一种是限制 IP 流量。比如说互联网公司后台检测到某个 IP 有大量的数据请求，超过了正常范围，就会暂时的封锁这个 IP，不返回相关数据。这时候爬虫软件都会自己维护一个 IP 池，用不同的 IP 发送请求，降低 IP 封锁的概率。
打码功能
这个功能就是内置了验证码识别器，可以实现机器打码 or 手动打码，也是绕过网站风控的一种方法。
四、总结
个人觉得优采云采集器是一款相当优秀的数据采集软件。它提供的免费功能可以解决绝大部分编程小白的数据抓取需求。
如果有一些编程基础，可以显著的看出一些功能是对编程语言逻辑的封装，比如说流程图模式是对流程控制的封装，数据清洗功能是对字符串处理函数的封装。这些高阶功能扩展了优采云采集器的能力，也减小了学习难度。
我个人看来，如果是轻量的数据抓取需求，更倾向于使用 web scraper；需求比较复杂，优采云采集器是个不错的选择；如果涉及至定时抓取等高级需求，自己写爬虫代码反而非常可控。
总而言之，优采云采集器是一款优秀的数据采集软件，非常推荐你们学习跟使用。
联系我
数据预测 | 基于智能标签，精准管理数据
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 174 次浏览 • 2020-08-04 18:05
腾讯：社交广告，不同用户的朋友圈或者其他媒体场景下的广告信息是不同的，会基于用户特性推荐。
头条：信息价值，根据用户浏览信息，分析用户相关喜好，针对分析结果推荐相关的信息流，越关注某类内容，获取相关的信息越多。
如上几种场景的逻辑就是：基于不断分析用户的行为，生成用户的特点画像，然后再基于用户标签，定制化的推荐相关内容。
2、基本概念
通过里面的场景，衍生出来两个概念：
用户画像
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，把该用户相关联的数据的可视化的凸显，就产生了用户画像。用户画像在各领域得到了广泛的应用，最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
标签数据
标签在生活中特别常用，比如商品标签，个人标签，行业标签，例如提及996就想起程序员，提到程序员就想到格子衫。
标签是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这种数据进行标准化和细分，进行结构化存储和更新管理，让业务线可以把这种细分结果推向现有的互动营销环境里的平台，产生价值，这些数据称为标签数据，也就是常说的标签库。数据标签的概念只是在近期几年大数据的发展中不断火热起来的。
标签价值
标签的核心价值，或者说更常用的场景：实时智能推荐，精准化数字营销。
二、数据标签1、标签划分
属性标签
属性标签是变化最小的，例如用户实名认证之后，基于身份信息获得相关：性别，生日，出生年月，年龄，等相关标签。变动频率小，且更具备精准性。
行为标签
行为标签就是用户通过在产品上的一系列操作，基于行为日志分析得出：例如购买能力、消费爱好、季节性消费标签等。在信息流的APP上，通过相关浏览行为，不断推荐用户感兴趣的内容就是基于该逻辑。
规则标签
根据业务场景需求，配置指定规则，基于规则生成分析结果，例如：
这类标签可以基于动态的规则配置，经过估算和预测，生成描述结果，也就是规则标签。
拟合标签
拟合类的标签更具备复杂性，通过用户上述几种标签，智能组合分析，给的预测值，例如：未婚、浏览相关婚礼内容，通过剖析分析用户将会开展婚礼，得到一个拟合结果：预测将会结婚。这个分析逻辑也可以逆向执行，用户选购婴儿用品：预测已婚已育。
这就是数据时代常说的一句话：用户在某个应用上一通操作以后，算法分析的结果也许比用户对自己的描述需要真实。
2、标签加工步骤
数据采集
数据采集的渠道相对较差，比如同一APP内的各类业务线：购物、支付、理财、外卖、信息浏览等等。通过数据通道传输到统一的数据聚合平台。有了很多海量日志数据的支撑，才具备数据预测的基础条件。不管是数据智能，深度学习，算法等都是建立在海量数据的基础条件上，这样就能获得带有价值的预测结果。
数据加工
结合如上业务，通过对海量数据的加工，分析和提取，获取相对精准的用户标签，这里也有关键的一步，就是对已有的用户标签进行不断的验证和修复，尤其是规则类跟拟合类的相关标签。
标签库
通过标签库，管理复杂的标签结果，除了复杂的标签，和基于时间线的标签变，标签数据至这里，已经具备非常大的价值，可以围绕标签库开放一些收费服务，例如常用的，用户在某电商APP浏览这些商品，可以在某信息流平台看到商品推荐。大数据时代就是这么令人觉得智能和窒息。
标签业务
数据走了一大圈转换成标签，自然还是要回归到业务层面，通过对标签数据的用户的剖析，可以进行精准营销，和智能推荐等相关操作，电商应用中可以减少成交量，信息流中可以更好的吸引用户。
应用层
把上述业务研发成服务，集成到带有的应用层面，不断提升应用服务的品质，不断的吸引用户，提供服务。当然用户的数据不断在应用层面产生，在转到数据采集服务中，最终产生完整的闭环流程。
3、应用案例
从步骤和业务层面描述都是简单的，到开发层面都会显得复杂和不好处理，这或许就是产品跟开发之间的隔阂。
标签的数据类别
不同标签的预测结果必须用不同的数据类别描述，在标签体系中，常用描述标签的数据类别如下：枚举、数值、日期、布尔、文本种类。不同的类别必须不一样的预测步骤。
商品和标签
这里提供一个基础案例，用商品的标签来预测商品，例如通过商品产地，价格，状态等条件，来查询产品库有多少符合条件的商品。
数据表设计
主要分四张表：标签分类，标签库，标签值，标签数据。
CREATE TABLE `tc_tag_catalog` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_name` VARCHAR (50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签层级目录';
CREATE TABLE `tc_tag_cloud` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '目录ID',
`tag_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '标签名称',
`tag_code` INT (11) DEFAULT NULL COMMENT '标签编码',
`bind_column` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '绑定数据列',
`data_type` INT (2) NOT NULL COMMENT '1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`remark` VARCHAR (150) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签云';
CREATE TABLE `tc_tag_data_enum` (
`tag_code` INT (11) NOT NULL COMMENT '标签编码',
`data_value` VARCHAR (150) NOT NULL COMMENT '枚举值',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
KEY `tag_code_index` (`tag_code`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签枚举值';
CREATE TABLE `tc_tag_data_set` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`product_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
`unit_price` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价',
`is_shelves` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '是否上架：1否,2是',
`origin_place` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '产地',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签数据集';
模拟入参接口
这里的参数必须是基于需求，动态选取，进行组织至一起：
例如图片中这里给定的标签值列表，称为枚举值。
@RestController
public class AnalyzeController {
@Resource
private TagDataSetService tagDataSetService ;
@GetMapping("/analyze")
public String analyze (){
List tagParamList = new ArrayList() ;
TagParam tagParam1 = new TagParam(1,"产地","origin_place") ;
List valueList1 = new ArrayList() ;
valueList1.add("深圳");
valueList1.add("广东");
tagParam1.setValueList(valueList1);
tagParamList.add(tagParam1) ;
TagParam tagParam2 = new TagParam(2,"价格","unit_price") ;
List valueList2 = new ArrayList() ;
valueList2.add("1999");
tagParam2.setValueList(valueList2);
tagParamList.add(tagParam2) ;
TagParam tagParam3 = new TagParam(3,"生产日期","create_time") ;
List valueList3 = new ArrayList() ;
valueList3.add("2020-05-01 13:43:54");
tagParam3.setValueList(valueList3);
tagParamList.add(tagParam3) ;
TagParam tagParam4 = new TagParam(4,"是否上架","is_shelves") ;
List valueList4 = new ArrayList() ;
valueList4.add("1");
tagParam4.setValueList(valueList4);
tagParamList.add(tagParam4) ;
TagParam tagParam5 = new TagParam(5,"产品名称","product_name") ;
List valueList5 = new ArrayList() ;
valueList5.add("智能");
tagParam5.setValueList(valueList5);
tagParamList.add(tagParam5) ;
Integer count = tagDataSetService.analyze(tagParamList) ;
return "Result：" + count ;
}
}
参数解析查询
通过对参数的解读，最终产生查询的SQL语句，获取精准的结果数据。
@Service
public class TagDataSetServiceImpl extends ServiceImpl implements TagDataSetService {
@Resource
private TagDataSetMapper tagDataSetMapper ;
@Override
public Integer analyze(List tagParamList) {
StringBuffer querySQL = new StringBuffer() ;
for (TagParam tagParam:tagParamList){
querySQL.append(" AND ") ;
querySQL.append(tagParam.getBindColumn()) ;
// 1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型
List valueList = tagParam.getValueList();
switch (tagParam.getDataType()){
case 1:
querySQL.append(" IN (") ;
for (int i = 0 ; i < valueList.size() ;i++){
if (i != valueList.size()-1){
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("',");
} else {
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("'");
}
}
querySQL.append(" )") ;
break;
case 2:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 3:
querySQL.append(">='").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("'") ;
break;
case 4:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 5:
querySQL.append(" LIKE '%").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("%'") ;
break;
default:
break;
}
}
/* 最终执行的 SQL
SELECT COUNT(*) FROM tc_tag_data_set
WHERE 1 = 1
AND origin_place IN ('深圳', '广东')
AND unit_price = 1999
AND create_time >= '2020-05-01 13:43:54'
AND is_shelves = 1
AND product_name LIKE '%智能%'
*/
String whereCondition = String.valueOf(querySQL);
return tagDataSetMapper.analyze(whereCondition);
}
}
可能有人会说这不就是个查询流程吗？如果有这么的疑问，把上述案例换成用户查询，标签数据的价值会更直观。
三、智能画像1、基本概念
用户画像
作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
行业画像
通过市场属性标签，行业下用户标签的综合预测，生成行业分析报告，提供极有价值的导向，这是最近两年极其热门的应用。
画像补全
通过不断分析用户数据，丰富标签库，使用户的画像非常丰富立体。
2、画像报告
通过标签数据的预测，生成一份分析报告，报告内容包含丰富的用户标签统计数据。
例如：90后画像报告
这个报告，互联网用户一定或多或少都看见过。主要是一些标签统计，共性标签展示，或者这些群体对80后三观影响最大，收入来源，学历等诸多分析探讨。
四、源代码地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent 查看全部
头条：信息价值，根据用户浏览信息，分析用户相关喜好，针对分析结果推荐相关的信息流，越关注某类内容，获取相关的信息越多。
如上几种场景的逻辑就是：基于不断分析用户的行为，生成用户的特点画像，然后再基于用户标签，定制化的推荐相关内容。
2、基本概念
通过里面的场景，衍生出来两个概念：
用户画像
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，把该用户相关联的数据的可视化的凸显，就产生了用户画像。用户画像在各领域得到了广泛的应用，最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
标签数据
标签在生活中特别常用，比如商品标签，个人标签，行业标签，例如提及996就想起程序员，提到程序员就想到格子衫。
标签是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这种数据进行标准化和细分，进行结构化存储和更新管理，让业务线可以把这种细分结果推向现有的互动营销环境里的平台，产生价值，这些数据称为标签数据，也就是常说的标签库。数据标签的概念只是在近期几年大数据的发展中不断火热起来的。
标签价值
标签的核心价值，或者说更常用的场景：实时智能推荐，精准化数字营销。
二、数据标签1、标签划分
属性标签
属性标签是变化最小的，例如用户实名认证之后，基于身份信息获得相关：性别，生日，出生年月，年龄，等相关标签。变动频率小，且更具备精准性。
行为标签
行为标签就是用户通过在产品上的一系列操作，基于行为日志分析得出：例如购买能力、消费爱好、季节性消费标签等。在信息流的APP上，通过相关浏览行为，不断推荐用户感兴趣的内容就是基于该逻辑。
规则标签
根据业务场景需求，配置指定规则，基于规则生成分析结果，例如：
这类标签可以基于动态的规则配置，经过估算和预测，生成描述结果，也就是规则标签。
拟合标签
拟合类的标签更具备复杂性，通过用户上述几种标签，智能组合分析，给的预测值，例如：未婚、浏览相关婚礼内容，通过剖析分析用户将会开展婚礼，得到一个拟合结果：预测将会结婚。这个分析逻辑也可以逆向执行，用户选购婴儿用品：预测已婚已育。
这就是数据时代常说的一句话：用户在某个应用上一通操作以后，算法分析的结果也许比用户对自己的描述需要真实。
2、标签加工步骤
数据采集
数据采集的渠道相对较差，比如同一APP内的各类业务线：购物、支付、理财、外卖、信息浏览等等。通过数据通道传输到统一的数据聚合平台。有了很多海量日志数据的支撑，才具备数据预测的基础条件。不管是数据智能，深度学习，算法等都是建立在海量数据的基础条件上，这样就能获得带有价值的预测结果。
数据加工
结合如上业务，通过对海量数据的加工，分析和提取，获取相对精准的用户标签，这里也有关键的一步，就是对已有的用户标签进行不断的验证和修复，尤其是规则类跟拟合类的相关标签。
标签库
通过标签库，管理复杂的标签结果，除了复杂的标签，和基于时间线的标签变，标签数据至这里，已经具备非常大的价值，可以围绕标签库开放一些收费服务，例如常用的，用户在某电商APP浏览这些商品，可以在某信息流平台看到商品推荐。大数据时代就是这么令人觉得智能和窒息。
标签业务
数据走了一大圈转换成标签，自然还是要回归到业务层面，通过对标签数据的用户的剖析，可以进行精准营销，和智能推荐等相关操作，电商应用中可以减少成交量，信息流中可以更好的吸引用户。
应用层
把上述业务研发成服务，集成到带有的应用层面，不断提升应用服务的品质，不断的吸引用户，提供服务。当然用户的数据不断在应用层面产生，在转到数据采集服务中，最终产生完整的闭环流程。
3、应用案例
从步骤和业务层面描述都是简单的，到开发层面都会显得复杂和不好处理，这或许就是产品跟开发之间的隔阂。
标签的数据类别
不同标签的预测结果必须用不同的数据类别描述，在标签体系中，常用描述标签的数据类别如下：枚举、数值、日期、布尔、文本种类。不同的类别必须不一样的预测步骤。
商品和标签
这里提供一个基础案例，用商品的标签来预测商品，例如通过商品产地，价格，状态等条件，来查询产品库有多少符合条件的商品。
数据表设计
主要分四张表：标签分类，标签库，标签值，标签数据。
CREATE TABLE `tc_tag_catalog` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_name` VARCHAR (50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签层级目录';
CREATE TABLE `tc_tag_cloud` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '目录ID',
`tag_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '标签名称',
`tag_code` INT (11) DEFAULT NULL COMMENT '标签编码',
`bind_column` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '绑定数据列',
`data_type` INT (2) NOT NULL COMMENT '1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`remark` VARCHAR (150) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签云';
CREATE TABLE `tc_tag_data_enum` (
`tag_code` INT (11) NOT NULL COMMENT '标签编码',
`data_value` VARCHAR (150) NOT NULL COMMENT '枚举值',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
KEY `tag_code_index` (`tag_code`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签枚举值';
CREATE TABLE `tc_tag_data_set` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`product_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
`unit_price` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价',
`is_shelves` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '是否上架：1否,2是',
`origin_place` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '产地',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签数据集';
模拟入参接口
这里的参数必须是基于需求，动态选取，进行组织至一起：
例如图片中这里给定的标签值列表，称为枚举值。
@RestController
public class AnalyzeController {
@Resource
private TagDataSetService tagDataSetService ;
@GetMapping("/analyze")
public String analyze (){
List tagParamList = new ArrayList() ;
TagParam tagParam1 = new TagParam(1,"产地","origin_place") ;
List valueList1 = new ArrayList() ;
valueList1.add("深圳");
valueList1.add("广东");
tagParam1.setValueList(valueList1);
tagParamList.add(tagParam1) ;
TagParam tagParam2 = new TagParam(2,"价格","unit_price") ;
List valueList2 = new ArrayList() ;
valueList2.add("1999");
tagParam2.setValueList(valueList2);
tagParamList.add(tagParam2) ;
TagParam tagParam3 = new TagParam(3,"生产日期","create_time") ;
List valueList3 = new ArrayList() ;
valueList3.add("2020-05-01 13:43:54");
tagParam3.setValueList(valueList3);
tagParamList.add(tagParam3) ;
TagParam tagParam4 = new TagParam(4,"是否上架","is_shelves") ;
List valueList4 = new ArrayList() ;
valueList4.add("1");
tagParam4.setValueList(valueList4);
tagParamList.add(tagParam4) ;
TagParam tagParam5 = new TagParam(5,"产品名称","product_name") ;
List valueList5 = new ArrayList() ;
valueList5.add("智能");
tagParam5.setValueList(valueList5);
tagParamList.add(tagParam5) ;
Integer count = tagDataSetService.analyze(tagParamList) ;
return "Result：" + count ;
}
}
参数解析查询
通过对参数的解读，最终产生查询的SQL语句，获取精准的结果数据。
@Service
public class TagDataSetServiceImpl extends ServiceImpl implements TagDataSetService {
@Resource
private TagDataSetMapper tagDataSetMapper ;
@Override
public Integer analyze(List tagParamList) {
StringBuffer querySQL = new StringBuffer() ;
for (TagParam tagParam:tagParamList){
querySQL.append(" AND ") ;
querySQL.append(tagParam.getBindColumn()) ;
// 1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型
List valueList = tagParam.getValueList();
switch (tagParam.getDataType()){
case 1:
querySQL.append(" IN (") ;
for (int i = 0 ; i < valueList.size() ;i++){
if (i != valueList.size()-1){
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("',");
} else {
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("'");
}
}
querySQL.append(" )") ;
break;
case 2:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 3:
querySQL.append(">='").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("'") ;
break;
case 4:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 5:
querySQL.append(" LIKE '%").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("%'") ;
break;
default:
break;
}
}
/* 最终执行的 SQL
SELECT COUNT(*) FROM tc_tag_data_set
WHERE 1 = 1
AND origin_place IN ('深圳', '广东')
AND unit_price = 1999
AND create_time >= '2020-05-01 13:43:54'
AND is_shelves = 1
AND product_name LIKE '%智能%'
*/
String whereCondition = String.valueOf(querySQL);
return tagDataSetMapper.analyze(whereCondition);
}
}
可能有人会说这不就是个查询流程吗？如果有这么的疑问，把上述案例换成用户查询，标签数据的价值会更直观。
三、智能画像1、基本概念
用户画像
作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
行业画像
通过市场属性标签，行业下用户标签的综合预测，生成行业分析报告，提供极有价值的导向，这是最近两年极其热门的应用。
画像补全
通过不断分析用户数据，丰富标签库，使用户的画像非常丰富立体。
2、画像报告
通过标签数据的预测，生成一份分析报告，报告内容包含丰富的用户标签统计数据。
例如：90后画像报告
这个报告，互联网用户一定或多或少都看见过。主要是一些标签统计，共性标签展示，或者这些群体对80后三观影响最大，收入来源，学历等诸多分析探讨。
四、源代码地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent 查看全部
腾讯：社交广告，不同用户的朋友圈或者其他媒体场景下的广告信息是不同的，会基于用户特性推荐。
头条：信息价值，根据用户浏览信息，分析用户相关喜好，针对分析结果推荐相关的信息流，越关注某类内容，获取相关的信息越多。
如上几种场景的逻辑就是：基于不断分析用户的行为，生成用户的特点画像，然后再基于用户标签，定制化的推荐相关内容。
2、基本概念
通过里面的场景，衍生出来两个概念：
用户画像
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，把该用户相关联的数据的可视化的凸显，就产生了用户画像。用户画像在各领域得到了广泛的应用，最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
标签数据
标签在生活中特别常用，比如商品标签，个人标签，行业标签，例如提及996就想起程序员，提到程序员就想到格子衫。
标签是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这种数据进行标准化和细分，进行结构化存储和更新管理，让业务线可以把这种细分结果推向现有的互动营销环境里的平台，产生价值，这些数据称为标签数据，也就是常说的标签库。数据标签的概念只是在近期几年大数据的发展中不断火热起来的。
标签价值
标签的核心价值，或者说更常用的场景：实时智能推荐，精准化数字营销。
二、数据标签1、标签划分
属性标签
属性标签是变化最小的，例如用户实名认证之后，基于身份信息获得相关：性别，生日，出生年月，年龄，等相关标签。变动频率小，且更具备精准性。
行为标签
行为标签就是用户通过在产品上的一系列操作，基于行为日志分析得出：例如购买能力、消费爱好、季节性消费标签等。在信息流的APP上，通过相关浏览行为，不断推荐用户感兴趣的内容就是基于该逻辑。
规则标签
根据业务场景需求，配置指定规则，基于规则生成分析结果，例如：
这类标签可以基于动态的规则配置，经过估算和预测，生成描述结果，也就是规则标签。
拟合标签
拟合类的标签更具备复杂性，通过用户上述几种标签，智能组合分析，给的预测值，例如：未婚、浏览相关婚礼内容，通过剖析分析用户将会开展婚礼，得到一个拟合结果：预测将会结婚。这个分析逻辑也可以逆向执行，用户选购婴儿用品：预测已婚已育。
这就是数据时代常说的一句话：用户在某个应用上一通操作以后，算法分析的结果也许比用户对自己的描述需要真实。
2、标签加工步骤
数据采集
数据采集的渠道相对较差，比如同一APP内的各类业务线：购物、支付、理财、外卖、信息浏览等等。通过数据通道传输到统一的数据聚合平台。有了很多海量日志数据的支撑，才具备数据预测的基础条件。不管是数据智能，深度学习，算法等都是建立在海量数据的基础条件上，这样就能获得带有价值的预测结果。
数据加工
结合如上业务，通过对海量数据的加工，分析和提取，获取相对精准的用户标签，这里也有关键的一步，就是对已有的用户标签进行不断的验证和修复，尤其是规则类跟拟合类的相关标签。
标签库
通过标签库，管理复杂的标签结果，除了复杂的标签，和基于时间线的标签变，标签数据至这里，已经具备非常大的价值，可以围绕标签库开放一些收费服务，例如常用的，用户在某电商APP浏览这些商品，可以在某信息流平台看到商品推荐。大数据时代就是这么令人觉得智能和窒息。
标签业务
数据走了一大圈转换成标签，自然还是要回归到业务层面，通过对标签数据的用户的剖析，可以进行精准营销，和智能推荐等相关操作，电商应用中可以减少成交量，信息流中可以更好的吸引用户。
应用层
把上述业务研发成服务，集成到带有的应用层面，不断提升应用服务的品质，不断的吸引用户，提供服务。当然用户的数据不断在应用层面产生，在转到数据采集服务中，最终产生完整的闭环流程。
3、应用案例
从步骤和业务层面描述都是简单的，到开发层面都会显得复杂和不好处理，这或许就是产品跟开发之间的隔阂。
标签的数据类别
不同标签的预测结果必须用不同的数据类别描述，在标签体系中，常用描述标签的数据类别如下：枚举、数值、日期、布尔、文本种类。不同的类别必须不一样的预测步骤。
商品和标签
这里提供一个基础案例，用商品的标签来预测商品，例如通过商品产地，价格，状态等条件，来查询产品库有多少符合条件的商品。
数据表设计
主要分四张表：标签分类，标签库，标签值，标签数据。
CREATE TABLE `tc_tag_catalog` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_name` VARCHAR (50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签层级目录';
CREATE TABLE `tc_tag_cloud` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '目录ID',
`tag_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '标签名称',
`tag_code` INT (11) DEFAULT NULL COMMENT '标签编码',
`bind_column` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '绑定数据列',
`data_type` INT (2) NOT NULL COMMENT '1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`remark` VARCHAR (150) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签云';
CREATE TABLE `tc_tag_data_enum` (
`tag_code` INT (11) NOT NULL COMMENT '标签编码',
`data_value` VARCHAR (150) NOT NULL COMMENT '枚举值',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
KEY `tag_code_index` (`tag_code`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签枚举值';
CREATE TABLE `tc_tag_data_set` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`product_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
`unit_price` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价',
`is_shelves` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '是否上架：1否,2是',
`origin_place` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '产地',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签数据集';
模拟入参接口
这里的参数必须是基于需求，动态选取，进行组织至一起：
例如图片中这里给定的标签值列表，称为枚举值。
@RestController
public class AnalyzeController {
@Resource
private TagDataSetService tagDataSetService ;
@GetMapping("/analyze")
public String analyze (){
List tagParamList = new ArrayList() ;
TagParam tagParam1 = new TagParam(1,"产地","origin_place") ;
List valueList1 = new ArrayList() ;
valueList1.add("深圳");
valueList1.add("广东");
tagParam1.setValueList(valueList1);
tagParamList.add(tagParam1) ;
TagParam tagParam2 = new TagParam(2,"价格","unit_price") ;
List valueList2 = new ArrayList() ;
valueList2.add("1999");
tagParam2.setValueList(valueList2);
tagParamList.add(tagParam2) ;
TagParam tagParam3 = new TagParam(3,"生产日期","create_time") ;
List valueList3 = new ArrayList() ;
valueList3.add("2020-05-01 13:43:54");
tagParam3.setValueList(valueList3);
tagParamList.add(tagParam3) ;
TagParam tagParam4 = new TagParam(4,"是否上架","is_shelves") ;
List valueList4 = new ArrayList() ;
valueList4.add("1");
tagParam4.setValueList(valueList4);
tagParamList.add(tagParam4) ;
TagParam tagParam5 = new TagParam(5,"产品名称","product_name") ;
List valueList5 = new ArrayList() ;
valueList5.add("智能");
tagParam5.setValueList(valueList5);
tagParamList.add(tagParam5) ;
Integer count = tagDataSetService.analyze(tagParamList) ;
return "Result：" + count ;
}
}
参数解析查询
通过对参数的解读，最终产生查询的SQL语句，获取精准的结果数据。
@Service
public class TagDataSetServiceImpl extends ServiceImpl implements TagDataSetService {
@Resource
private TagDataSetMapper tagDataSetMapper ;
@Override
public Integer analyze(List tagParamList) {
StringBuffer querySQL = new StringBuffer() ;
for (TagParam tagParam:tagParamList){
querySQL.append(" AND ") ;
querySQL.append(tagParam.getBindColumn()) ;
// 1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型
List valueList = tagParam.getValueList();
switch (tagParam.getDataType()){
case 1:
querySQL.append(" IN (") ;
for (int i = 0 ; i < valueList.size() ;i++){
if (i != valueList.size()-1){
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("',");
} else {
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("'");
}
}
querySQL.append(" )") ;
break;
case 2:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 3:
querySQL.append(">='").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("'") ;
break;
case 4:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 5:
querySQL.append(" LIKE '%").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("%'") ;
break;
default:
break;
}
}
/* 最终执行的 SQL
SELECT COUNT(*) FROM tc_tag_data_set
WHERE 1 = 1
AND origin_place IN ('深圳', '广东')
AND unit_price = 1999
AND create_time >= '2020-05-01 13:43:54'
AND is_shelves = 1
AND product_name LIKE '%智能%'
*/
String whereCondition = String.valueOf(querySQL);
return tagDataSetMapper.analyze(whereCondition);
}
}
可能有人会说这不就是个查询流程吗？如果有这么的疑问，把上述案例换成用户查询，标签数据的价值会更直观。
三、智能画像1、基本概念
用户画像
作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
行业画像
通过市场属性标签，行业下用户标签的综合预测，生成行业分析报告，提供极有价值的导向，这是最近两年极其热门的应用。
画像补全
通过不断分析用户数据，丰富标签库，使用户的画像非常丰富立体。
2、画像报告
通过标签数据的预测，生成一份分析报告，报告内容包含丰富的用户标签统计数据。
例如：90后画像报告
这个报告，互联网用户一定或多或少都看见过。主要是一些标签统计，共性标签展示，或者这些群体对80后三观影响最大，收入来源，学历等诸多分析探讨。
四、源代码地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent
