데이터 수집 한 중요성
데이터 수집은 데이터 마이닝의 기초가, 데이터 마이닝 이해하지 않습니다이다. 많은 경우에, 우리는 데이터 소스의 수, 얼마나 많은 데이터, 데이터 품질을 가지고 어떻게, 우리는 광산 출력을 무슨 일이 일어날 지의 결과를 결정합니다
수집 방법의 네 가지 유형의 2
3 어떻게 오픈 소스 데이터를 사용하는
4 파충류 방법
(1) 상기 요청 콘텐츠 크롤링을 사용한다.
(2)는 XPath를 이용하여 콘텐츠 속성 요소의 위치에 의해 인덱싱 될 수 파싱
데이터 저장 팬더 (3)을 사용. 마지막으로 팬더 XLS 또는 데이터 MySQL의를 작성
(3) scapy
5 공통 크롤러
http://www.locoy.com/ (1) 기차 수집
에만 크롤러를 할 수 없어, 당신은 데이터 정리, 데이터 분석, 데이터 마이닝 및 시각화 작업을 할 수 있습니다. 데이터 소스는 대부분의 페이지에 적용 페이지가 인수 규칙을 통해 컨텐츠 캔 크롤링을 볼 수 있습니다
(2) 문어
무료 수거 전기 비즈니스 클래스와 같은 생활 서비스
클라우드 컬렉션을 구성 수집 작업, 5000의 총 서버는 자동적으로 IP 등의 복수의 스위칭 클라우드 노드를 수집하여
(3)의 출발하여 검색하지
자신의 컴퓨터 파충류의 구름 컬렉션 기능 모든
6 로그 수집 도구를 사용하는 방법
(1) 가장 큰 역할은 사용자가 방문을 분석하여, 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.
(2)의 내용은 일반적으로 사용자가 어떤 채널과 같은 IP 접속을 통해, 전 운동을하는 일 구현을 포함 기술 된
매장 점은 무엇 (3)
당신이 통계 데이터를 통계 코드를 필요로하는 곳에 그 시점에 매장입니다. 연합 구글 분석 talkingdata의 친구는 일반적으로 포인트 도구를 묻었다.
7 요약
数据的采集渠道很多，可以自己通过爬虫，也可以使用开源的数据源，线程的工具。
可以直接从Kaggle上下载，不需要自己爬取。
另一方面根据我们的需求，需要采集的数据也不同，比如交通行业，数据采集会和摄像头或者测速仪有关。对于运维人员，日志采集和分析则是关