數(shù)據(jù)采集與處理 課件 項(xiàng)目1 數(shù)據(jù)采集與處理認(rèn)知

項(xiàng)目一數(shù)據(jù)采集與處理認(rèn)知任務(wù)一認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)與信息網(wǎng)商的手機(jī)預(yù)約數(shù)真的可信嗎？數(shù)據(jù)是一個(gè)很枯燥的東西嗎？數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)=應(yīng)用在日常生活的各個(gè)領(lǐng)域我們很多時(shí)候都在和數(shù)據(jù)打交道一、認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)（一）什么是數(shù)據(jù)豆瓣評(píng)分天氣預(yù)報(bào)例如，我們?nèi)ル娪霸嚎措娪扒跋矚g先看網(wǎng)上的評(píng)分（見圖1-2），購(gòu)買商品時(shí)將各個(gè)平臺(tái)的價(jià)格進(jìn)行對(duì)比，查看旅行攻略中涉及的各種路線所需的時(shí)間和花費(fèi)，每天都很關(guān)注天氣預(yù)報(bào)（見圖1-3）等。因此，我們大多數(shù)人都對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生過興趣，又在日常生活中接觸過數(shù)據(jù)，怎么能說數(shù)據(jù)是枯燥的呢？數(shù)據(jù)：對(duì)客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號(hào)，是對(duì)客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號(hào)或這些物理符號(hào)的組合。

它不僅指狹義上的數(shù)字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數(shù)字符號(hào)的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，例如，“0、1、2...”“陰、雨、下降、氣溫”“學(xué)生的檔案記錄”等都是數(shù)據(jù)。

也就是說數(shù)據(jù)不是單純地指各種Excel表格和數(shù)據(jù)庫，圖書、圖片、視頻、報(bào)表、短信等也屬于數(shù)據(jù)的范疇，如通過搜索引擎所做的圖片識(shí)別、音頻識(shí)別等都是數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)使問題更加客觀和準(zhǔn)確數(shù)據(jù)能夠給我們更多的反饋信息數(shù)據(jù)能讓我們的觀點(diǎn)更有吸引力數(shù)據(jù)的作用例如：《價(jià)值3000元和價(jià)值30000元文案的區(qū)別》例如：教育機(jī)構(gòu)分析學(xué)生成績(jī)，制定輔導(dǎo)計(jì)劃例如：溫度的高低、每月工資8000元是高是低（二）什么是商務(wù)數(shù)據(jù)商務(wù)數(shù)據(jù)：主要指記載商業(yè)、經(jīng)濟(jì)等活動(dòng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)符號(hào)。在電子商務(wù)領(lǐng)域，商務(wù)數(shù)據(jù)可以分為兩大類：前端行為數(shù)據(jù)和后端商業(yè)數(shù)據(jù)。

前端行為數(shù)據(jù)：是指訪問量、瀏覽量、點(diǎn)擊流及站內(nèi)搜索等反應(yīng)用戶行為的數(shù)據(jù)；

后端商業(yè)數(shù)據(jù)：更側(cè)重于商業(yè)數(shù)據(jù)，如交易量、投資回報(bào)率及全生命周期管理等。（三）什么是數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫：簡(jiǎn)單地說，數(shù)據(jù)庫是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集合。嚴(yán)格地講，數(shù)據(jù)庫是長(zhǎng)期儲(chǔ)存在計(jì)算機(jī)內(nèi)、有組織的、可共享的大量數(shù)據(jù)的集合。數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按照一定的組織、描述和儲(chǔ)存，具有較小的冗余度、較高的數(shù)據(jù)獨(dú)立性和易擴(kuò)展性，并可為各種用戶共享?；咎卣鳎海ㄋ模?shù)據(jù)的計(jì)量尺度

數(shù)據(jù)采集與處理離不開數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)也是數(shù)據(jù)采集與處理的結(jié)果。

數(shù)據(jù)計(jì)量是指根據(jù)規(guī)則，對(duì)人或事物的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行的分類、標(biāo)識(shí)和計(jì)算。數(shù)據(jù)計(jì)量一般分為四個(gè)層次或四種計(jì)量尺度。（四）數(shù)據(jù)的計(jì)量尺度1.定類尺度

定類尺度也稱類別尺度，是將數(shù)據(jù)采集對(duì)象分類，標(biāo)以各種名稱確定其類別的方法，實(shí)質(zhì)上是一種分類體系。

定類尺度可以用文字來表示，也可以用數(shù)值來表示，但數(shù)值本身沒有實(shí)質(zhì)性意義，僅是一種符號(hào)，目的是為了區(qū)分不同的類別，而且只具有等于（=）或不等于（≠）的數(shù)學(xué)特性。定類尺度等級(jí)最低，只是給不同類別起個(gè)名稱。常見的定類數(shù)據(jù)有：國(guó)家、戶口、性別、民族、婚姻狀況、職業(yè)等變量特征的計(jì)量。（四）數(shù)據(jù)的計(jì)量尺度2.定序尺度定序尺度也稱順序尺度，是指對(duì)計(jì)量對(duì)象的屬性和特征的類別進(jìn)行鑒別并能比較類別大小順序的一種計(jì)量方法。例如，人們的生活水平有貧困、溫飽、小康、富裕，這是一種由低到高的等級(jí)排列；再如城市有特大城市、大城市、中等城市、小城市，這是一種由大到小的排列；教師的職稱有講師=1、副教授=2、教授=3等。常見的定序數(shù)據(jù)有：教育程度、服務(wù)評(píng)級(jí)、比賽名次。（四）數(shù)據(jù)的計(jì)量尺度3.定距尺度定距尺度是一種不僅能將變量（社會(huì)現(xiàn)象）區(qū)分類別和等級(jí)，而且可以確定變量之間的數(shù)量差別和間隔距離的方法。例如我們對(duì)A(33℃)、B(30℃)、C(37℃)三人的體溫（Unit:℃）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可得到這三人的體溫依次為：33℃、30℃、37℃。我們將A和B的體溫相減33-30=3，則可知A比B的體溫高3℃。所以對(duì)于定距數(shù)據(jù)而言，其支持+、-運(yùn)算，但是不可以進(jìn)行×、÷運(yùn)算。比如在本例中，我們將A、B的體溫相除33/30=1.1，我們不能說A的體溫比B體溫?zé)?.1倍。因?yàn)閿z氏溫度中的0℃不表示絕對(duì)的零點(diǎn)，即沒有溫度，其只是一個(gè)人為定義的標(biāo)準(zhǔn)。所以對(duì)于定距數(shù)據(jù)而言，由于不存在絕對(duì)的零點(diǎn)，故對(duì)其進(jìn)行×、÷運(yùn)算是沒有任何意義的。在定距數(shù)據(jù)中，0值是作為比較的標(biāo)準(zhǔn)，而不是表示沒有。當(dāng)然，其同樣亦支持＝、≠、>、<運(yùn)算。常見的定距數(shù)據(jù)有：攝氏溫度、華氏溫度、年份、緯度、經(jīng)度、考試成績(jī)等。（四）數(shù)據(jù)的計(jì)量尺度定距尺度可以較方便地轉(zhuǎn)換為定序尺度，例如，若考查課的成績(jī)要以五級(jí)制成績(jī)表示，則需要將百分制分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換為五級(jí)制分?jǐn)?shù)，一般百分制中的“60~70”對(duì)應(yīng)五級(jí)制中的“及格”，其他分?jǐn)?shù)以此類推。但需要注意的一點(diǎn)是，通常定序尺度數(shù)據(jù)不能轉(zhuǎn)換為定距尺度數(shù)據(jù)，如五級(jí)制分制不能轉(zhuǎn)換為百分制。（四）數(shù)據(jù)的計(jì)量尺度4.定比尺度定比尺度是能夠計(jì)量事物間比例、倍數(shù)關(guān)系的計(jì)量方法，通過對(duì)比計(jì)算，可以形成新的相對(duì)數(shù)，用以反映現(xiàn)象的構(gòu)成、比重、速度、密度等數(shù)量關(guān)系。定比尺度是計(jì)量中的最高層次，含有前三個(gè)計(jì)量尺度的特征。定比尺度下的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行加減乘除運(yùn)算，運(yùn)算結(jié)果具有實(shí)在的意義。例如我們對(duì)A(50kg)、B(25kg)、C(10kg)三人的體重（Unit:kg）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可得到這三人的體重依次為：50kg、25kg、10kg。我們將A、B的體重相除50/25=2，這時(shí)我們就可以說A比B重2倍。原因在于體重?cái)?shù)據(jù)是存在絕對(duì)的零點(diǎn)，顯然體重為0kg時(shí)表示的是沒有體重。所以對(duì)于定比數(shù)據(jù)而言，其之所以支持×、÷運(yùn)算，是因?yàn)榇嬖诮^對(duì)的零點(diǎn)，即0值表示沒有。當(dāng)然，其同樣亦支持＝、≠、>、<、+、-運(yùn)算。常見的定比數(shù)據(jù)有：體重、身高、體積等。（四）數(shù)據(jù)的計(jì)量尺度四種計(jì)量尺度的比較見表1-1-1：功能類別分類排序間距比值定類尺度

定序尺度

定距尺度定比尺度（五）數(shù)據(jù)的分類1.按照來源分類（1）原始數(shù)據(jù)

原始數(shù)據(jù)是通過直接數(shù)據(jù)采集獲得的數(shù)據(jù)，也是未經(jīng)過處理或簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)，稱為一手?jǐn)?shù)據(jù)或直接的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如產(chǎn)品的出庫資料、數(shù)據(jù)采集問卷等。主要是通過訪談、詢問、問卷、測(cè)定等方式直截了當(dāng)獲得的,通過收集一手?jǐn)?shù)據(jù)可以解決特定問題。（2）次級(jí)數(shù)據(jù)

次級(jí)數(shù)據(jù)也稱二手?jǐn)?shù)據(jù)，是已經(jīng)經(jīng)過別人的初步數(shù)據(jù)采集、加工和處理后的數(shù)據(jù)，有時(shí)也稱為間接的數(shù)據(jù)，如統(tǒng)計(jì)年鑒、文獻(xiàn)資料、統(tǒng)計(jì)報(bào)告等。與一手?jǐn)?shù)據(jù)相比，二手?jǐn)?shù)據(jù)具有取得迅速、成本低、易獲取等優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)然，二手?jǐn)?shù)據(jù)也存在相關(guān)性差、時(shí)效性差和可靠性低的缺點(diǎn)。（五）數(shù)據(jù)的分類2.按照數(shù)據(jù)來源的范圍分類（1）外部數(shù)據(jù)以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為例，它的外部數(shù)據(jù)主要包括：社會(huì)人口數(shù)據(jù)：人口的概況、人口的分布、人口的素質(zhì)、民族的構(gòu)成等。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)：生產(chǎn)總值、國(guó)民生產(chǎn)總收入、消費(fèi)水平等。新聞?shì)浾摂?shù)據(jù)：新聞的廣告、輿論的監(jiān)測(cè)等。市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)：對(duì)渠道、廣告、產(chǎn)品及價(jià)格方面的調(diào)研數(shù)據(jù)。（2）內(nèi)部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)包括用戶行為數(shù)據(jù)、服務(wù)端日志數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理、數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)等。其中用戶行為數(shù)據(jù)是指用戶在網(wǎng)站的停留時(shí)間、跳出率、回訪次數(shù)及回訪率等。（五）數(shù)據(jù)的分類2.按照采用的計(jì)量尺度分類（1）定性數(shù)據(jù)定性數(shù)據(jù)也稱為品質(zhì)數(shù)據(jù)，分為定類數(shù)據(jù)和定序數(shù)據(jù)。1）定類數(shù)據(jù)：是由定類尺度計(jì)量形成的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)的最低級(jí)，它表示個(gè)體在屬性上的特征與類別上的不同變量，僅僅是一種標(biāo)志，沒有序次關(guān)系。2）定序數(shù)據(jù)：是由定序尺度計(jì)量得到的，表現(xiàn)為類別，但有順序，數(shù)據(jù)的中間級(jí)，用數(shù)字表示個(gè)體在某個(gè)有序狀態(tài)中所處的位置，不能做四則運(yùn)算。（五）數(shù)據(jù)的分類2.按照采用的計(jì)量尺度分類（2）定量數(shù)據(jù)定量數(shù)據(jù)又稱數(shù)值數(shù)據(jù)，可分為定距數(shù)據(jù)和定比數(shù)據(jù)。1）定距數(shù)據(jù)：是由定距尺度計(jì)量得到的數(shù)據(jù)，具有間距特征的變量，它對(duì)事物能進(jìn)行準(zhǔn)確測(cè)度。定距數(shù)據(jù)表現(xiàn)為“數(shù)值”，有單位，可以加減運(yùn)算，但不能做乘除。2）定比數(shù)據(jù)：是由定比尺度計(jì)量形成的數(shù)據(jù)，表現(xiàn)為數(shù)值，可以進(jìn)行加、減、乘、除運(yùn)算，沒有負(fù)數(shù)。數(shù)據(jù)的最高級(jí)，既有測(cè)量單位，也有絕對(duì)零點(diǎn)，例如職工人數(shù)，身高。一般來說，數(shù)據(jù)的等級(jí)越高，應(yīng)用范圍越廣泛；等級(jí)越低，應(yīng)用范圍越受限。（五）數(shù)據(jù)的分類四種數(shù)據(jù)類型的比較：數(shù)據(jù)類型測(cè)量結(jié)果測(cè)量精度計(jì)算方法信息數(shù)量定性數(shù)據(jù)定類數(shù)據(jù)A、B公司是國(guó)有企業(yè)是否是國(guó)企無A、B公司是國(guó)有企業(yè)定序數(shù)據(jù)A公司是大型企業(yè)B公司是中型企業(yè)規(guī)模的大與小無A、B公司是國(guó)有企業(yè)A公司比B公司規(guī)模大定量數(shù)據(jù)定距數(shù)據(jù)A公司創(chuàng)設(shè)于1963年B公司創(chuàng)設(shè)于2003年確定的企業(yè)年限加、減A、B公司是國(guó)有企業(yè)A公司比B公司規(guī)模大A公司比B公司早成立36年定比數(shù)據(jù)A公司成立60年B公司成立20年確定的企業(yè)年限加、減、乘、除A、B公司是國(guó)有企業(yè)A公司比B公司規(guī)模大A公司比B公司早成立36年A公司的成立年限是B公司年限的3倍（五）數(shù)據(jù)的分類3.按照規(guī)模分類（1）傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)就是一般意義上的數(shù)據(jù)，是對(duì)客觀現(xiàn)象的屬性、特征進(jìn)行分類、標(biāo)示和計(jì)算等計(jì)量活動(dòng)的結(jié)果。（2）大數(shù)據(jù)（五）數(shù)據(jù)的分類大數(shù)據(jù)：指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流的軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)提取、存儲(chǔ)、搜索、共享、分析和處理的數(shù)據(jù)集合。

大數(shù)據(jù)的特征：Volume（大量）Velocity（高速）Variety（多樣）Value（價(jià)值）（五）數(shù)據(jù)的分類大數(shù)據(jù)的應(yīng)用：大數(shù)據(jù)教育大數(shù)據(jù)交通大數(shù)據(jù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)金融（五）數(shù)據(jù)的分類4.按照反映時(shí)間狀態(tài)分類（1）橫截面數(shù)據(jù)橫截面數(shù)據(jù)是指在同一時(shí)間(時(shí)期或時(shí)點(diǎn))截面上反映一個(gè)數(shù)據(jù)采集對(duì)象的一批(或全部)個(gè)體的同一特征變量的觀測(cè)值，是樣本數(shù)據(jù)中的常見類型之一。例如，工業(yè)普查數(shù)據(jù)，人口普查數(shù)據(jù)，家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)。（2）時(shí)間數(shù)列數(shù)據(jù)時(shí)間數(shù)列數(shù)據(jù)是指按照時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)序列，它反映一系列時(shí)間上發(fā)生的狀態(tài)、過程、活動(dòng)或者現(xiàn)象的數(shù)據(jù)。（五）數(shù)據(jù)的分類（五）數(shù)據(jù)的分類二維表結(jié)構(gòu)，通過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)和管理字段可根據(jù)需要擴(kuò)充，即字段數(shù)目不確定不方便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)，包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報(bào)表、圖像和音頻/視頻信息等（五）數(shù)據(jù)的分類本月店內(nèi)康師傅冰紅茶每天的銷售量今天店內(nèi)康師傅冰紅茶、綠茶、茉莉蜜茶的銷售量本月店內(nèi)康師傅冰紅茶、綠茶、茉莉蜜茶每天的銷售量（五）數(shù)據(jù)的分類智商分?jǐn)?shù)100.5、100.6。。。班級(jí)個(gè)數(shù)、學(xué)生人數(shù)。。。（六）數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)集（Dataset）：是一個(gè)數(shù)據(jù)的集合，通常以表格形式出現(xiàn)。

每一列代表一個(gè)特定變量。每一行都對(duì)應(yīng)于某一成員的數(shù)據(jù)集的問題。二、認(rèn)知信息1.信息信息：是指用語言、文字、符號(hào)、情景、圖像、聲音等所表示的具體內(nèi)容統(tǒng)稱為信息。信息有以下兩點(diǎn)內(nèi)涵：1）信息是向人們或機(jī)器提供關(guān)于現(xiàn)實(shí)世界新的事實(shí)的知識(shí)，是數(shù)據(jù)、消息中所包含的意義。2）信息是對(duì)客觀世界中各種事物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和變化的反映，是客觀事物之間相互聯(lián)系和相互作用的表征，表現(xiàn)的是客觀事物運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和變化的實(shí)質(zhì)內(nèi)容。（一）什么是信息2.信息的載體形式信息的載體形式：文字、圖像、圖形、聲音、符號(hào)、動(dòng)畫、視頻等。3.信息的特征信息有如下幾個(gè)特征：傳遞性、共享性、依附性、可處理性、價(jià)值相對(duì)性、時(shí)效性和真?zhèn)涡?。（二）?shù)據(jù)與信息有一句話是這么說的“數(shù)據(jù)是爆炸了，信息卻很貧乏”，那么數(shù)據(jù)與信息之間到底有什么關(guān)系呢？（二）數(shù)據(jù)與信息1.關(guān)系數(shù)據(jù)和信息是相互聯(lián)系的概念，數(shù)據(jù)是信息的具體表現(xiàn)形式，而信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。數(shù)據(jù)是反映客觀事物屬性的記錄，如文字、數(shù)字、圖形和曲線等，這些數(shù)據(jù)本身沒有意義，只有當(dāng)它們被解釋、運(yùn)用或解算時(shí)，才能成為信息。信息是數(shù)據(jù)經(jīng)過加工處理后得到的，如報(bào)表、賬冊(cè)和圖紙等，信息被用來反映客觀事物的規(guī)律，從而為管理工作提供依據(jù)。（二）數(shù)據(jù)與信息數(shù)據(jù)和信息可以相互轉(zhuǎn)化。例如，昨天的銷售情況是數(shù)據(jù)，而明天可能的銷售情況實(shí)際上就是信息，如果我們把過去一年的銷售情況收集起來進(jìn)行加工，就又會(huì)得到長(zhǎng)期變化規(guī)律的新信息。數(shù)據(jù)和信息是無法割裂開的，數(shù)據(jù)對(duì)人類真正的用途是加工出不同的信息，這也能使我們更好的認(rèn)識(shí)事物，得到正確的信息更能幫助我們做出正確的決策。（二）數(shù)據(jù)與信息2.區(qū)別數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)采集時(shí)提供的，信息是從采集的數(shù)據(jù)中獲取的有用信息。即：數(shù)據(jù)=信息+數(shù)據(jù)冗余。由此可見，信息可以簡(jiǎn)單地理解為數(shù)據(jù)中包含的有用的內(nèi)容。不嚴(yán)格的說，“不知道的東西，你知道了，就獲得了一個(gè)信息”。也可以說數(shù)據(jù)在未被接收對(duì)象獲取前可以稱為數(shù)據(jù)，一旦被對(duì)象獲取，即可稱為信息。數(shù)據(jù)是客觀的，它不依人們的主觀意志為轉(zhuǎn)移；信息是帶有主觀性的，同樣一條消息（數(shù)據(jù)），經(jīng)過某人的解釋，對(duì)某人來說很有用處，很有價(jià)值，但對(duì)另外一個(gè)人，可能沒有什么價(jià)值。三、數(shù)據(jù)的職能（一）信息職能數(shù)據(jù)的信息職能是指系統(tǒng)地采集、整理和提供大量的以數(shù)量描述為基本特征的數(shù)據(jù)，能夠給我們反饋更多的信息，如企業(yè)在了解市場(chǎng)、分析對(duì)手等方面數(shù)據(jù)使問題更加客觀和準(zhǔn)確。在數(shù)據(jù)的三種職能中信息職能是最基本的職能，是數(shù)據(jù)的咨詢和監(jiān)督職能得以發(fā)揮的基礎(chǔ)。三、數(shù)據(jù)的職能（二）咨詢職能數(shù)據(jù)的咨詢職能是指根據(jù)掌握的豐富的數(shù)據(jù)信息資源，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，為科學(xué)決策和管理提供咨詢意見和對(duì)策建議，數(shù)據(jù)也能使提供的觀點(diǎn)或建議更有吸引力。三、數(shù)據(jù)的職能（三）監(jiān)督職能數(shù)據(jù)的監(jiān)督職能是指根據(jù)數(shù)據(jù)采集與處理，從總體上對(duì)宏觀國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)運(yùn)行狀況及微觀數(shù)據(jù)采集單位進(jìn)行全面、系統(tǒng)的定量檢查、監(jiān)測(cè)和預(yù)警，及時(shí)揭示經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的問題，促使社會(huì)經(jīng)濟(jì)及數(shù)據(jù)采集單位按照客觀規(guī)律的要求發(fā)展。項(xiàng)目一數(shù)據(jù)采集與處理認(rèn)知任務(wù)二認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)采集與處理的相關(guān)概念

數(shù)據(jù)采集在我們?nèi)粘Ｉ町?dāng)中是隨處可見的，尤其是2020年初的新冠疫情，我們每個(gè)人每天都要不斷的在小區(qū)入口，公司上班處，或在線填寫各類身體健康信息的表格和數(shù)據(jù)，這些就是數(shù)據(jù)采集的過程。

一、數(shù)據(jù)采集對(duì)象與數(shù)據(jù)采集單位

數(shù)據(jù)采集對(duì)象：是指由許多同質(zhì)的、客觀存在的個(gè)體構(gòu)成的整體；

數(shù)據(jù)采集單位：構(gòu)成數(shù)據(jù)采集對(duì)象的個(gè)體就是數(shù)據(jù)采集單位。

一般來說，在一個(gè)數(shù)據(jù)采集對(duì)象中，數(shù)據(jù)采集單位在某些方面必須有一個(gè)或多個(gè)相同的性質(zhì)。例如要采集一個(gè)地區(qū)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)，當(dāng)?shù)厮械拿駹I(yíng)經(jīng)濟(jì)體就構(gòu)成了一個(gè)數(shù)據(jù)采集對(duì)象，在所有制性質(zhì)這一點(diǎn)上，所有的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)體都是相同的。對(duì)于該數(shù)據(jù)采集對(duì)象來說，每一個(gè)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)體就是數(shù)據(jù)采集單位。二、標(biāo)志與指標(biāo)（一）標(biāo)志

標(biāo)志：是采集對(duì)象各單位所具有的共同特征的名稱，即用來說明總體單位特征的名稱。

從不同的維度來考察，每個(gè)數(shù)據(jù)采集單位可以有許多特征，而且這些特征有不同的表現(xiàn)，這種表現(xiàn)叫做標(biāo)志的特征值，也是數(shù)據(jù)采集所需要的結(jié)果，例如：一家電子廠職工的性別、年齡、民族等。1.按特征值的表現(xiàn)分為不變標(biāo)志和變異標(biāo)志不變標(biāo)志：當(dāng)一個(gè)標(biāo)志在各個(gè)采集單位的特征值都相同時(shí),這個(gè)標(biāo)志稱為不變標(biāo)志；變異標(biāo)志：當(dāng)一個(gè)標(biāo)志在各個(gè)單位的特征值有可能不同時(shí)，該標(biāo)志稱為可變標(biāo)志或變異標(biāo)志。例如，電子廠的員工，如果按廠籍來看都一樣，這個(gè)廠籍就是不變標(biāo)志，如果按照性別、年齡、學(xué)歷等來區(qū)分，則有所不同，這些標(biāo)志就是可變標(biāo)志。數(shù)據(jù)采集的標(biāo)志主要是可變標(biāo)志。標(biāo)志的分類2.按其性質(zhì)可分為品質(zhì)標(biāo)志和數(shù)量標(biāo)志品質(zhì)標(biāo)志：表示事物質(zhì)的特征，其特征值是不能用數(shù)值表示的，例如員工的民族、性別、工種等。數(shù)量標(biāo)志：表示事物量的特征，其特征值用數(shù)值表示，例如員工的年齡、工資、工齡等。（二）指標(biāo)及指標(biāo)體系1.指標(biāo)的概念指標(biāo)：是反映數(shù)據(jù)采集對(duì)象總數(shù)量特征的名稱和具體數(shù)值。例如，全國(guó)電商廠商數(shù)、天貓“雙十一”商品銷售額、人均工資收入等。指標(biāo)一般由六個(gè)要素構(gòu)成：指標(biāo)名稱、計(jì)量單位、計(jì)算方法、時(shí)間范圍、空間范圍、具體數(shù)值。例如，2022年全年我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）為1210207億元，這個(gè)指標(biāo)就反映了2022年我國(guó)GDP的總體情況。2.指標(biāo)的種類(1)按反映數(shù)據(jù)采集對(duì)象內(nèi)容的不同分類指標(biāo)按反映數(shù)據(jù)采集對(duì)象內(nèi)容的不同，分為數(shù)量指標(biāo)和質(zhì)量指標(biāo)。1）數(shù)量指標(biāo)也即是總量指標(biāo)，是說明數(shù)據(jù)采集對(duì)象總規(guī)模、總水平的指標(biāo)。例如,員工總數(shù)、企業(yè)固定資產(chǎn)總額、工資總額、進(jìn)出口總額等。數(shù)量指標(biāo)所反映的是數(shù)據(jù)采集對(duì)象的絕對(duì)數(shù)量,有計(jì)量單位，其數(shù)值的大小隨著數(shù)據(jù)采集對(duì)象范圍的變化而變化,它是認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)采集對(duì)象的基礎(chǔ)。2.指標(biāo)的種類2）質(zhì)量指標(biāo)是說明數(shù)據(jù)采集對(duì)象內(nèi)部數(shù)量關(guān)系或數(shù)據(jù)采集單位水平的指標(biāo)。例如，各省經(jīng)濟(jì)總量占全國(guó)經(jīng)濟(jì)總量的比重、某電子廠員工的性別比例，年齡構(gòu)成，農(nóng)業(yè)、輕工業(yè)、重工業(yè)比例，平均年齡等。它的表現(xiàn)形式有相對(duì)數(shù)和平均數(shù),其數(shù)值的大小與范圍的變化沒有直接關(guān)系。2.指標(biāo)的種類(2)按其表現(xiàn)形式和作用的不同分類指標(biāo)按其表現(xiàn)形式和作用的不同,分為總量指標(biāo)、相對(duì)指標(biāo)和均值。1）總量指標(biāo)又分為實(shí)物指標(biāo)、勞動(dòng)指標(biāo)和價(jià)值指標(biāo)三種。2）相對(duì)指標(biāo)也稱相對(duì)數(shù)，是用兩個(gè)有聯(lián)系的指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比、用來反映數(shù)據(jù)采集對(duì)象之間數(shù)量關(guān)系的指標(biāo)，如頻率、結(jié)構(gòu)、發(fā)展程度、強(qiáng)度、普遍程度等。3）均值則是反映數(shù)據(jù)采集對(duì)象內(nèi)部某一數(shù)量標(biāo)志在一定時(shí)間、地點(diǎn)下所達(dá)到的一般水平的指標(biāo)，如平均身高、平均壽命、平均畝產(chǎn)量等。2.指標(biāo)的種類(3)按管理功能的不同分類指標(biāo)按管理功能的不同，分為描述指標(biāo)、評(píng)價(jià)指標(biāo)及預(yù)警指標(biāo)。1）描述指標(biāo)是用來反映數(shù)據(jù)采集對(duì)象的狀況、過程和結(jié)果，達(dá)到對(duì)數(shù)據(jù)采集對(duì)象現(xiàn)象的基本認(rèn)識(shí)，是數(shù)據(jù)信息的主體。例如，反映某網(wǎng)絡(luò)店鋪擁有粉絲數(shù)量指標(biāo)、年銷售額指標(biāo)；再如某地區(qū)勞動(dòng)資源指標(biāo)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指標(biāo)、財(cái)政收入指標(biāo)、投資指標(biāo)等。2）評(píng)價(jià)指標(biāo)包括宏觀國(guó)民經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)和數(shù)據(jù)采集對(duì)象經(jīng)濟(jì)活動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，用于對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的結(jié)果進(jìn)行比較、評(píng)估和考核，以檢查工作質(zhì)量或其他定額指標(biāo)的結(jié)合使用。如產(chǎn)品的合格率、就業(yè)率、計(jì)劃完成程度等指標(biāo)。3）預(yù)警指標(biāo)主要用于對(duì)數(shù)據(jù)采集對(duì)象的運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)數(shù)據(jù)采集對(duì)象運(yùn)行中即將發(fā)生的失衡、失控等進(jìn)行預(yù)報(bào)、警示。通常選擇數(shù)據(jù)采集對(duì)象運(yùn)行中的敏感性、關(guān)鍵性經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，構(gòu)建相應(yīng)的監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系。如針對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)、失業(yè)、通貨膨脹等，可以建立GDP與國(guó)民收入增長(zhǎng)率、CPI、匯率、利率、社會(huì)積累率、消費(fèi)率、失業(yè)率等預(yù)警指標(biāo)。（二）指標(biāo)及指標(biāo)體系3.指標(biāo)體系（1）指標(biāo)體系指標(biāo)體系就是各種相互聯(lián)系的指標(biāo)所構(gòu)成的一個(gè)有機(jī)整體,用來說明所研究現(xiàn)象各個(gè)方面相互依存和相互制約的關(guān)系，它主要用于解決由于現(xiàn)象的復(fù)雜多樣性，及各種現(xiàn)象之間相互聯(lián)系的性質(zhì)，例如只用個(gè)別指標(biāo)來反映是不全面的,這樣就需要采用指標(biāo)體系來進(jìn)行綜述。（2）指標(biāo)體系的分類1）根據(jù)所研究問題的范圍大小分類指標(biāo)體系根據(jù)所研究問題的范圍大小，可以建立宏觀指標(biāo)體系和微觀指標(biāo)體系。宏觀指標(biāo)體系：就是反映整個(gè)現(xiàn)象大范圍的指標(biāo)體系，如反映整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的指標(biāo)體系。微觀指標(biāo)體系：就是反映現(xiàn)象較小范圍的指標(biāo)體系，如反映企業(yè)或事業(yè)單位的指標(biāo)體系。介于這兩者之間的可以稱為中觀指標(biāo)體系，如反映各地區(qū)或各部門的指標(biāo)體系。2）根據(jù)所反映現(xiàn)象的范圍內(nèi)容不同分類指標(biāo)體系根據(jù)所反映現(xiàn)象的范圍內(nèi)容不同,可分為綜合性指標(biāo)體系和專題性指標(biāo)體系。綜合性指標(biāo)體系：能較全面地反映總系統(tǒng)及其各個(gè)子系統(tǒng)的綜合情況，如國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展指標(biāo)體系。專題性指標(biāo)體系：則是反映某個(gè)方面或問題的，如經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)體系。三、變異、變量和變量值（一）變異一般意義上的變異是指標(biāo)志（包括品質(zhì)標(biāo)志和數(shù)量標(biāo)志）在總體單位之間的不同表現(xiàn)。如人的性別有男女之分,各時(shí)期、各地區(qū)、各部門的工業(yè)總產(chǎn)值各有不同等,這種差別叫作變異。嚴(yán)格來說，變異僅指品質(zhì)標(biāo)志的不同具體表現(xiàn)。如性別表現(xiàn)為男、女，民族表現(xiàn)為漢、滿、回、苗等。與變異相對(duì)，變量則是用來描述數(shù)量標(biāo)志的具體表現(xiàn)。（二）變量及變量值1.變量的概念變量就是可以取不同值的量，這是數(shù)學(xué)上的一個(gè)名詞，在數(shù)據(jù)分析中，變量就是數(shù)量標(biāo)志的名稱或指標(biāo)的名稱。變量包括各種數(shù)量標(biāo)志和全部指標(biāo)，它都是以數(shù)值表示的，不包括品質(zhì)標(biāo)志。例如,職工人數(shù)是一個(gè)變量,因?yàn)楦鱾€(gè)工廠的職工人數(shù)不同。（二）變量及變量值2.變量的分類變量按其數(shù)值是否連續(xù)可分為連續(xù)變量與離散變量?jī)煞N。1）連續(xù)變量連續(xù)變量是指在一定區(qū)間內(nèi)可任意取值的變量叫連續(xù)變量,其數(shù)值是連續(xù)不斷的,相鄰兩個(gè)數(shù)值之間可作無限分割，即可取無限個(gè)數(shù)值。例如，生產(chǎn)零件的規(guī)格尺寸、人體測(cè)量的身高、體重、胸圍等為連續(xù)變量，其數(shù)值只能用測(cè)量或計(jì)量的方法取得。（二）變量及變量值2.變量的分類2）離散變量離散變量是指可按一定順序一一列舉其數(shù)值的變量叫離散變量,其數(shù)值是斷開的。例如，企業(yè)個(gè)數(shù)、職工人數(shù)、設(shè)備臺(tái)數(shù)、學(xué)校數(shù)、醫(yī)院數(shù)等，都只能按計(jì)量單位數(shù)計(jì)數(shù),這種變量的數(shù)值一般用計(jì)數(shù)方法取得。（二）變量及變量值3.變量值變量的具體數(shù)值表現(xiàn)稱為變量值。例如，某工廠有852人,另一工廠有1686人，第三個(gè)工廠有964人等等，都是職工人數(shù)這個(gè)變量的具體數(shù)值，也就是變量值。這里要注意區(qū)分變量和變量值，在上例中，852人、1686人、964人三個(gè)變量值的平均數(shù)，不能說是三個(gè)“變量”的平均數(shù)，因?yàn)檫@里只有“職工人數(shù)”這一個(gè)變量，并沒有三個(gè)變量。任務(wù)三數(shù)據(jù)采集與處理的工作過程一、數(shù)據(jù)采集與處理的意義（一）數(shù)據(jù)采集與處理的概念數(shù)據(jù)采集與處理：是指利用科學(xué)的方法，根據(jù)要求對(duì)數(shù)據(jù)采集對(duì)象中各采集單位的數(shù)據(jù)信息資料進(jìn)行采集、處理，通過作圖、制表和各種形式的擬合來計(jì)算某些特征值，分析數(shù)據(jù)采集對(duì)象規(guī)律性的活動(dòng)。一、數(shù)據(jù)采集與處理（二）數(shù)據(jù)采集與處理的意義1.事前預(yù)判

通過數(shù)據(jù)采集與處理，能從整體上反映和分析事物的數(shù)量特征,能觀察出事物的本質(zhì)和發(fā)展規(guī)律,從而可以做到事前預(yù)判，并作出正確的決策。

例如,企業(yè)通過分析市場(chǎng)整體數(shù)據(jù),可以了解市場(chǎng)與行業(yè)的現(xiàn)狀，預(yù)測(cè)市場(chǎng)和行業(yè)的未來發(fā)展走向，從而為企業(yè)調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略提供有效的數(shù)據(jù)支持。一、數(shù)據(jù)采集與處理2.事中監(jiān)控在數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)過程中，市場(chǎng)主體可以通過數(shù)據(jù)分析來監(jiān)控各個(gè)指標(biāo),這樣能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常，并盡快解決問題，而不會(huì)影響正常的運(yùn)營(yíng)。（1）宏觀上看，數(shù)據(jù)采集與處理是國(guó)家宏觀調(diào)控和管理的重要工具。（2）從微觀上看，數(shù)據(jù)采集與處理是企業(yè)管理與決策的依據(jù)。一、數(shù)據(jù)采集與處理3.事后優(yōu)化根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，對(duì)于企業(yè)而言，就可以定期進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，不斷提升運(yùn)營(yíng)工作的質(zhì)量,持續(xù)提高競(jìng)爭(zhēng)力。

在這方面，數(shù)據(jù)采集與處理的價(jià)值包含3個(gè)方面：一是幫助領(lǐng)導(dǎo)做出決策;二是預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)；三是把握市場(chǎng)動(dòng)向,通過數(shù)據(jù)分析,可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)做得好的方向、需要改進(jìn)的地方,以及指出企業(yè)出現(xiàn)的問題。一、數(shù)據(jù)采集與處理4.數(shù)據(jù)采集與處理是進(jìn)行科學(xué)研究的重要方法

為使觀點(diǎn)與結(jié)論具有事實(shí)依據(jù)和說服力，必須根據(jù)數(shù)據(jù)采集或?qū)嶒?yàn)取得的數(shù)據(jù)來說明問題，通過數(shù)字揭示事物在特定時(shí)間方面的數(shù)量特征,以便對(duì)事物進(jìn)行定量乃至定性分析,從而做出正確的決策。二、數(shù)據(jù)采集與處理工作過程目的：一是對(duì)現(xiàn)狀數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析，提供現(xiàn)階段事物整體狀況及構(gòu)成情況,包括各項(xiàng)業(yè)務(wù)的發(fā)展以及變動(dòng)情況，即事前預(yù)判；二是進(jìn)行原因分析，發(fā)現(xiàn)存在問題的原因,并依據(jù)原因制訂相應(yīng)的解決方案，即事中監(jiān)控；三是預(yù)測(cè)分析，依據(jù)采集和處理的數(shù)據(jù)對(duì)事物未來的發(fā)展趨勢(shì)做預(yù)測(cè)，以便制訂相應(yīng)的計(jì)劃，即事后優(yōu)化。二、數(shù)據(jù)采集與處理工作過程數(shù)據(jù)采集與處理工作過程大致分為以下幾個(gè)環(huán)節(jié)，即數(shù)據(jù)分析需求識(shí)別、數(shù)據(jù)采集與處理設(shè)計(jì)、采集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，具體步驟如下：1.明確數(shù)據(jù)采集與處理需求和目標(biāo)2.數(shù)據(jù)采集與處理設(shè)計(jì)3.采集數(shù)據(jù)及存儲(chǔ)數(shù)據(jù)4.數(shù)據(jù)處理5.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)任務(wù)四認(rèn)知數(shù)據(jù)采集與處理工具一、常用數(shù)據(jù)采集工具（一）平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)工具（二）第三方專項(xiàng)數(shù)據(jù)采集工具（三）網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集工具（爬蟲）（四）其他數(shù)據(jù)采集工具（一）平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)工具主要包括平臺(tái)的店鋪后臺(tái)、生意參謀（淘寶/天貓）、京東商智（京東）、數(shù)據(jù)易道（蘇寧）等數(shù)據(jù)采集工具。（一）平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)工具1.生意參謀通過生意參謀，數(shù)據(jù)采集人員不僅可以采集自己店鋪的各項(xiàng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)（如流量、交易、服務(wù)、產(chǎn)品等數(shù)據(jù)），通過市場(chǎng)行情板塊還能夠獲取到在淘寶/天貓平臺(tái)的行業(yè)銷售經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)。如圖所示。（一）平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)工具（一）平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)工具（一）平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)工具2.京東商智京東商智是京東為賣家提供數(shù)據(jù)服務(wù)的平臺(tái)，賣家在訂購(gòu)京東商智之后，可以從PC端、APP、微信、手機(jī)QQ、移動(dòng)端五大渠道獲取店鋪的流量、銷量、用戶、商品等數(shù)據(jù)，并能夠獲取整個(gè)行業(yè)及同行業(yè)中其他賣家的數(shù)據(jù)，以此來支持運(yùn)營(yíng)決策。同時(shí)，京東商智還支持購(gòu)物車營(yíng)銷、用戶營(yíng)銷等精準(zhǔn)營(yíng)銷，幫助賣家提升銷售，如圖所示。（一）平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)工具3.數(shù)據(jù)易道

數(shù)據(jù)易道是蘇寧面向外部賣家、供應(yīng)商及品牌工廠等合作伙伴的官方數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品平臺(tái)，依托蘇寧海量數(shù)據(jù)價(jià)值和大數(shù)據(jù)能力，旨在通過優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品及服務(wù)為合作伙伴提供業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析和決策建議，實(shí)現(xiàn)合作伙伴與蘇寧的商業(yè)價(jià)值共享共贏。如圖所示。（二）第三方專項(xiàng)數(shù)據(jù)采集工具第三方專項(xiàng)數(shù)據(jù)采集工具，主要包括：多多情報(bào)通（多多參謀）、店偵探（淘寶/天貓）、淘數(shù)據(jù)（淘寶/京東/wish/shopee等）、逐鹿工具箱、店數(shù)據(jù)、升業(yè)績(jī)等工具。（二）第三方專項(xiàng)數(shù)據(jù)采集工具1.多多情報(bào)通

多多情報(bào)通(多多參謀)是拼多多電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)工具,提供大盤走勢(shì)、競(jìng)品（“競(jìng)爭(zhēng)商品”的簡(jiǎn)稱）分析、貨源分析、成交高峰、物流預(yù)警、開團(tuán)監(jiān)控、店鋪探索、深度分析活動(dòng)商品信息、關(guān)鍵詞監(jiān)控等多維度的數(shù)據(jù)服務(wù),輔助賣家的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，如圖所示。（二）第三方專項(xiàng)數(shù)據(jù)采集工具2.店偵探

店偵探是一款專門為淘寶及天貓賣家提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)工具。通過對(duì)各個(gè)店鋪、寶貝運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集分析，店偵探可以快速提供競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手店鋪的銷售數(shù)據(jù)、引流途徑、廣告投放、活動(dòng)推廣、買家購(gòu)買行為等數(shù)據(jù)信息。如圖所示。（二）第三方專項(xiàng)數(shù)據(jù)采集工具3.淘數(shù)據(jù)淘數(shù)據(jù)由阿里巴巴集團(tuán)推出，主要針對(duì)淘寶、天貓等阿里電商平臺(tái)的交易數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析。如圖所示。（二）第三方專項(xiàng)數(shù)據(jù)采集工具淘數(shù)據(jù)和生意參謀都是提供電商數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析的工具，但有以下區(qū)別：（1）數(shù)據(jù)來源不同。淘數(shù)據(jù)主要從淘寶、天貓等阿里電商平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析，而生意參謀主要從京東、蘇寧、天貓、淘寶、唯品會(huì)、拼多多等多個(gè)電商平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析。（2）數(shù)據(jù)覆蓋范圍不同。淘數(shù)據(jù)主要關(guān)注淘寶、天貓平臺(tái)的交易數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，而生意參謀覆蓋范圍更廣，不僅包括交易數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，還包括流量、廣告、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)等數(shù)據(jù)。（3）數(shù)據(jù)處理方式不同。淘數(shù)據(jù)提供基于自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)挖掘，可以進(jìn)行一些高級(jí)的分析和預(yù)測(cè)，而生意參謀提供的更多是基于數(shù)據(jù)指標(biāo)的可視化展示，通過圖表和報(bào)告的方式直觀地顯示數(shù)據(jù)情況。（4）使用方式不同。淘數(shù)據(jù)是一款純數(shù)據(jù)分析軟件，需要用戶自行對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解讀，而生意參謀除了提供數(shù)據(jù)分析之外，還提供了一些營(yíng)銷策略和推廣工具供商家使用，能夠幫助商家更好地制定營(yíng)銷計(jì)劃和優(yōu)化營(yíng)銷效果。綜上所述，淘數(shù)據(jù)主要關(guān)注淘寶、天貓平臺(tái)數(shù)據(jù)的分析，而生意參謀是一個(gè)全維度的電商數(shù)據(jù)工具，覆蓋多個(gè)電商平臺(tái)數(shù)據(jù)并提供更多的營(yíng)銷策略和推廣工具，供用戶根據(jù)自身需求選擇使用。（二）第三方專項(xiàng)數(shù)據(jù)采集工具4.逐鹿工具箱

逐鹿工具箱是一款電商多領(lǐng)域營(yíng)銷軟件，提供了查排名、選款選品、主圖評(píng)測(cè)、關(guān)鍵詞挖掘、關(guān)鍵詞市場(chǎng)分析、SEO優(yōu)化，直通車優(yōu)化，活動(dòng)分析等功能，可幫助賣家全面提升店鋪經(jīng)營(yíng)效率。（三）網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集工具（爬蟲）1.八爪魚采集器

八爪魚采集器是一款通用網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集器，使用簡(jiǎn)單，可執(zhí)行完全可視化操作；其功能強(qiáng)大，任何網(wǎng)站均可采集；另外，其采集的數(shù)據(jù)可導(dǎo)出為多種格式。八爪魚采集器可以用來采集商品的價(jià)格、銷量、評(píng)價(jià)、描述等內(nèi)容。如圖所示。（三）網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集工具（爬蟲）2.火車采集器

火車采集器是一個(gè)供各大主流內(nèi)容平臺(tái)系統(tǒng)、論壇系統(tǒng)等使用的多線程內(nèi)容采集發(fā)布程序。其對(duì)于數(shù)據(jù)的采集可分為兩部分：一是采集數(shù)據(jù)，二是發(fā)布數(shù)據(jù)。借助火車采集器可以根據(jù)采集需求在目標(biāo)數(shù)據(jù)源網(wǎng)站采集相應(yīng)數(shù)據(jù)并整理成表格或TXT格式導(dǎo)出。（三）網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集工具（爬蟲）3.后羿采集器

后羿采集器功能強(qiáng)大，操作簡(jiǎn)單，是為廣大無編程基礎(chǔ)的運(yùn)營(yíng)、銷售、金融、新聞、電商和數(shù)據(jù)分析從業(yè)者，以及政府機(jī)關(guān)和學(xué)術(shù)研究等用戶量身打造的一款產(chǎn)品。后羿采集器不僅能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集，而且在采集過程中可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。在數(shù)據(jù)源頭即可實(shí)現(xiàn)多種內(nèi)容的過濾。通過使用后羿采集器，用戶能夠快速、準(zhǔn)確地獲取海量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，從而徹底解決了人工收集數(shù)據(jù)所面臨的各種難題，降低了獲取信息的成本，提高了工作效率。如圖所示。（三）網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集工具（爬蟲）后羿、八爪魚和火車采集器的異同：后羿：支持跨平臺(tái)，個(gè)人使用完全免費(fèi)，對(duì)于大多數(shù)網(wǎng)站來說，只需輸入網(wǎng)頁地址，軟件就會(huì)自動(dòng)識(shí)別并提取相關(guān)字段信息，包括列表、表格、鏈接、圖片等，不需配置任何采集規(guī)則，一鍵采取，支持自動(dòng)翻頁和數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能，對(duì)于小白來說，非常容易學(xué)習(xí)和掌握。八爪魚：相比較后羿采集器來說，八爪魚采集器目前僅支持Windows平臺(tái)，需要人為設(shè)置采集字段和配置規(guī)則，因此更繁瑣，但也更靈活，內(nèi)置了大量數(shù)據(jù)采集模板，可以輕松采集京東、天貓等熱門網(wǎng)站，官方教程非常詳細(xì)，對(duì)于小白入手來說，也非常容易掌握?；疖嚕合啾容^后羿采集器和八爪魚采集器來說，規(guī)則設(shè)置上更為靈活、智能，可以迅速抓取網(wǎng)頁上散亂的數(shù)據(jù)，同時(shí)提供數(shù)據(jù)分析和輔助決策功能，對(duì)于日常爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)來說，是一個(gè)非常不錯(cuò)的軟件。4.集搜客集搜客GooSeeker始于2007年，是國(guó)內(nèi)最早的網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具之一，近年來，集搜客已把互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容結(jié)構(gòu)化和語義化技術(shù)成功推廣到金融、保險(xiǎn)、電信運(yùn)營(yíng)、電信設(shè)備制造、電子制造、零售、電商、旅游、教育等行業(yè)。軟件通用于國(guó)內(nèi)外網(wǎng)站，免編程，大批量抓取，可作為微博采集工具箱，采集數(shù)據(jù)一鍵輸出至Excel表格；軟件還可自動(dòng)分詞和情感分析、報(bào)表摘錄和筆記等。軟件現(xiàn)提供免費(fèi)版、專業(yè)版、旗艦版、VIP版。（三）網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集工具（爬蟲）（四）其他數(shù)據(jù)采集工具1.

ScrapyScrapy是適用于Python的一個(gè)快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站點(diǎn)并從頁面中提取結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，也可以用于抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Scrapy用途廣泛，可以用于數(shù)據(jù)挖掘、監(jiān)測(cè)和自動(dòng)化測(cè)試。Scrapy吸引人的地方在于它是一個(gè)框架，任何人都可以根據(jù)需求方便的修改。它也提供了多種類型爬蟲的基類，如BaseSpider、sitemap爬蟲等，最新版本又提供了web2.0爬蟲的支持。（四）其他數(shù)據(jù)采集工具2.

Import.ioImport.io是一個(gè)網(wǎng)頁抓取工具，它可以幫助用戶從互聯(lián)網(wǎng)上采集各種類型的數(shù)據(jù)。這個(gè)工具可以非常靈活地處理各種不同的數(shù)據(jù)類型，包括文本、圖片、視頻等等。使用Import.io的用戶可以通過簡(jiǎn)單的拖拽操作來完成數(shù)據(jù)采集任務(wù)，并且支持自動(dòng)化抓取大規(guī)模數(shù)據(jù)。優(yōu)點(diǎn)：（1）簡(jiǎn)單易用，不需要編寫代碼，只需要進(jìn)行簡(jiǎn)單的拖拽操作即可完成數(shù)據(jù)采集任務(wù)。

（2）可視化編輯器：Import.io提供了一個(gè)可視化編輯器，用戶可以通過這個(gè)編輯器來創(chuàng)建自己的抓取器，并且可以對(duì)抓取器進(jìn)行編輯和修改。

（3）支持多種數(shù)據(jù)源：支持從各種不同的數(shù)據(jù)源中采集數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)頁、API、數(shù)據(jù)庫等。（4）自動(dòng)化抓?。菏褂肐mport.io可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化抓取大規(guī)模數(shù)據(jù)，并且可以根據(jù)需要設(shè)置自動(dòng)化任務(wù)。缺點(diǎn)：速度較慢，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不高、可能會(huì)存在一定程度的誤差，雖然提供免費(fèi)版，但是如果需要使用更加高級(jí)的功能，則需要付費(fèi)。（四）其他數(shù)據(jù)采集工具3.

ApacheNutchApacheNutch是一款開源的網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件，可以用于抓取互聯(lián)網(wǎng)上的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它支持多種文件格式，包括HTML、XML、PDF、Word等，并且可以自定義抓取規(guī)則。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指那些沒有特定格式和組織的數(shù)據(jù)，比如文本文檔、郵件、音頻、視頻等。這些數(shù)據(jù)通常難以用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)和處理。（四）其他數(shù)據(jù)采集工具4.

BeautifulSoupBeautifulSoup是一款Python庫，用于解析HTML和XML文檔。它可以將非結(jié)構(gòu)化的HTML或XML文檔轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的Python對(duì)象，并且可以通過標(biāo)簽名、屬性等方式來查找指定內(nèi)容。BeautifulSoup可以與Scrapy等網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架搭配使用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和處理。（四）其他數(shù)據(jù)采集工具6.ContentgrabberContentgrabber采集機(jī)是一種高效的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集工具。它可以自動(dòng)化地從任何網(wǎng)站上抓取和提取數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的格式，以便于后續(xù)處理和分析。它提供了可視化的操作界面，并支持自動(dòng)生成腳本，使得即使沒有編程經(jīng)驗(yàn)的用戶也能夠輕松地使用它。此外，contentgrabber采集機(jī)還具有更高的效率和更好的靈活性。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也稱作行數(shù)據(jù)，是由二維表結(jié)構(gòu)來邏輯表達(dá)和實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)，嚴(yán)格地遵循數(shù)據(jù)格式與長(zhǎng)度規(guī)范，主要通過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相對(duì)的是不適于由數(shù)據(jù)庫二維表來表現(xiàn)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括所有格式的辦公文檔、各類報(bào)表、圖片和音頻、視頻信息等。二、常用的數(shù)據(jù)處理工具（一）SAS（二）R語言（三）SPSS（四）Python二、常用的數(shù)據(jù)處理工具（一）SASSAS的產(chǎn)生與發(fā)展SAS系統(tǒng)全稱為StatisticsAnalysisSystem，最早由北卡羅來納州立大學(xué)的兩位生物統(tǒng)計(jì)學(xué)研究生編制，并于1976年成立了SAS軟件研究所，正式推出了SAS軟件。SAS是用于決策支持的大型集成信息系統(tǒng)，但該軟件系統(tǒng)最早的功能限于統(tǒng)計(jì)分析，至今，統(tǒng)計(jì)分析功能也仍是它的重要組成部分和核心功能。二、常用的數(shù)據(jù)處理工具（一）SAS2.SAS的應(yīng)用SAS系統(tǒng)是一個(gè)組合軟件系統(tǒng)，它由多個(gè)功能模塊組合而成，其基本部分是BASESAS模塊。BASESAS模塊是SAS系統(tǒng)的核心，承擔(dān)著主要的數(shù)據(jù)管理任務(wù)，并管理用戶使用環(huán)境，進(jìn)行用戶語言的處理，調(diào)用其他SAS模塊和產(chǎn)品。也就是說，SAS系統(tǒng)的運(yùn)行，首先必須啟動(dòng)BASESAS模塊，它除了本身所具有數(shù)據(jù)管理、程序設(shè)計(jì)及描述統(tǒng)計(jì)計(jì)算功能以外，還是SAS系統(tǒng)的中央調(diào)度室。它除可單獨(dú)存在外，也可與其他產(chǎn)品或模塊共同構(gòu)成一個(gè)完整的系統(tǒng)。各模塊的安裝及更新都可通過其安裝程序非常方便地進(jìn)行。二、常用的數(shù)據(jù)處理工具（一）SASSAS系統(tǒng)具有靈活的功能擴(kuò)展接口和強(qiáng)大的功能模塊，在BASESAS的基礎(chǔ)上，還可以增加如下不同的模塊而增加不同的功能：SAS/STAT（統(tǒng)計(jì)分析模塊）、SAS/GRAPH（繪圖模塊）、SAS/QC（質(zhì)量控制模塊）、SAS/ETS（經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)和時(shí)間序列分析模塊）、SAS/OR（運(yùn)籌學(xué)模塊）、SAS/IML（交互式矩陣程序設(shè)計(jì)語言模塊）、SAS/FSP（快速數(shù)據(jù)處理的交互式菜單系統(tǒng)模塊）、SAS/AF（交互式全屏幕軟件應(yīng)用系統(tǒng)模塊）等等。二、常用的數(shù)據(jù)處理工具（一）SAS綜合來看，SAS是一種商業(yè)化的數(shù)據(jù)分析軟件，它提供了多種數(shù)據(jù)處理和分析功能，如數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測(cè)建模等。SAS支持多種數(shù)據(jù)格式，如CSV、TXT、Excel等。SAS還提供了一套完整的數(shù)據(jù)挖掘流程，可以幫助用戶方便地完成數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。二、常用的數(shù)據(jù)處理工具（二）R語言1.R語言產(chǎn)生與發(fā)展歷程R語言來自S語言，是S語言的一個(gè)變種。S語言在貝爾實(shí)驗(yàn)室開發(fā)，著名的C語言、Unix系統(tǒng)也是貝爾實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的。R語言提供了一系列用于數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和繪圖的工具，包括數(shù)據(jù)框、數(shù)組、向量和矩陣等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及用于統(tǒng)計(jì)分析的函數(shù)，如參數(shù)和非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)、線性回歸、廣義線性回歸、非線性回歸、可加模型、樹回歸、混合模型、方差分析、判別、聚類、時(shí)間序列分析等。二、常用的數(shù)據(jù)處理工具（二）R語言2.R語言的應(yīng)用R語言廣泛的應(yīng)用與統(tǒng)計(jì)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)、金融、生物、數(shù)據(jù)可視化以及人工智能等領(lǐng)域，應(yīng)用前景越來越廣闊。R是一種專門用于統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)可視化的編程語言和環(huán)境。它提供了豐富的數(shù)據(jù)處理和分析函數(shù)，可以進(jìn)行各種高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。R