获取数据有方法教学课件

获取数据有方法数据采集全流程教学课件第一章数据获取基础概念什么是数据获取？数据科学第一步数据来源识别数据获取是数据科学项目的起始阶段，直接决定了后续数据分析和建包括识别和评估各种潜在的数据源，如内部数据库、外部API、公开数模的质量没有高质量的数据，再先进的算法也无法产生有价值的洞据集、网页内容等，确保数据来源的可靠性和合法性察采集方式选择数据质量评估根据数据特点和业务需求，选择最适合的数据采集方法，平衡采集效率、数据质量和资源成本等多个因素数据获取的重要性数据质量决定模型性能机器学习模型的性能瓶颈往往不在于算法的复杂度，而在于训练数据的质量高质量的数据可以让简单的算法获得优异表现，而低质量的数据即使使用最先进的算法也难以取得理想效果垃圾进，垃圾出-这是数据科学领域最经典的格言之一良好的数据获取实践包括数据来源的多样化验证、数据采集过程的标准化、数据质量的持续监控，以及数据更新机制的建立数据获取的四大途径手动下载文件访问数据库最直接的数据获取方式，适用于静态数据集常见格式包括CSV、Excel、通过SQL查询从关系型数据库或NoSQL数据库中提取数据这种方式可以JSON等优点是简单易用，缺点是无法实现自动化更新，适合一次性数据精确控制获取的数据范围和格式，是企业内部数据分析的主要方式分析项目使用接口网络爬虫抓取API应用程序编程接口（API）提供了标准化的数据访问方式RESTful API和使用程序自动浏览网页并提取信息的技术适用于公开网站数据采集，但GraphQL是最常用的类型，可以实现实时数据获取和自动化采集需要注意法律合规和技术反制措施数据获取流程全览需求分析明确业务目标，确定所需数据类型、格式和更新频率来源识别调研和评估潜在数据源，比较成本效益数据采集实施数据获取方案，建立采集流程数据清洗处理缺失值、异常值和格式不一致问题数据存储选择合适的存储方案，确保数据安全和可访问性数据获取中的挑战数据孤岛与权限限制数据格式多样且不规范企业内部数据分散在不同系统中，缺乏统一的数据管理平台各部同一类型的数据可能以多种格式存在，如CSV、Excel、JSON、XML门对数据访问权限的严格控制，增加了数据获取的复杂性需要建等字段命名不统一，数据结构差异较大，增加了数据整合的难立跨部门协作机制度数据质量参差不齐法律合规与伦理问题数据源的质量控制标准不一致，导致数据存在缺失值、重复记录、数据获取必须遵守相关法律法规，如GDPR、个人信息保护法等网格式错误等问题历史数据的维护不当也会影响数据的可用性络爬虫需要尊重robots.txt规则，避免对服务器造成过大负载第二章数据采集工具与技术掌握多样化的数据采集工具，是提高数据获取效率的关键无代码数据采集工具介绍内置神器Power Query-ExcelMicrosoft Power Query是Excel和Power BI内置的数据连接和转换工具它提供直观的图形界面，让非程序员也能轻松进行数据获取和预处理•支持连接多种数据源网页、数据库、API、文件等•提供数据预览和实时转换功能•可以创建可重复使用的数据获取流程•自动检测数据类型和格式浏览器插件Web Scraper-Chrome和Firefox浏览器的扩展插件，通过可视化界面定义抓取规则，无需编程知识即可采集网页数据实用技巧使用Power Query时，建议先对数据源进行小规模测试，确认数据结构和质量后再进行大批量采集爬虫基础Python010203使用库发送请求解析页面处理动态网页requests HTTPBeautifulSoup HTMLSeleniumrequests是Python中最流行的HTTP库，提供简洁的API BeautifulSoup是HTML和XML解析库，能够从复杂的网对于JavaScript渲染的动态内容，Selenium能够控制真来发送GET、POST等请求它自动处理cookies、会话页结构中准确提取所需信息支持CSS选择器和实浏览器，模拟用户操作，获取完整的页面内容虽然管理和重定向，让HTTP请求变得简单XPath，使元素定位更加精确速度较慢，但兼容性最好#Python爬虫基础代码示例import requestsfrombs4import BeautifulSoup#发送HTTP请求response=requests.gethttps://example.comsoup=BeautifulSoupresponse.content,html.parser#提取标题titles=soup.find_allh1for titlein titles:printtitle.text数据获取实战API数据获取三步骤API了解文档与认证方式使用的调用1API2Python requestsAPI仔细阅读API文档，了解端点URL、请求参数、返回格式和限制条件获取必要构造正确的请求头和参数，处理认证信的认证凭据息，发送API请求并处理响应解析格式数据3JSON使用json模块解析API返回的JSON数据，提取所需字段并转换为合适的数据结构认证方式APIimport requestsimportjson#API调用示例headers={Authorization:Bearer•API密钥认证YOUR_TOKEN}response=requests.gethttps://api.example.com/data,•OAuth

2.0授权headers=headersdata=response.json•基本认证（用户名/密码）•令牌认证数据清洗与存储数据处理关系型数据库存储Pandas使用pandas进行数据清洗、转换、去重和格使用MySQL、PostgreSQL等数据库存储结构式标准化处理缺失值和异常值，确保数据质化数据，支持复杂查询和事务处理量文件存储方案数据库存储NoSQL使用CSV、JSON、Parquet等文件格式存储数使用MongoDB等NoSQL数据库存储非结构化据，便于版本控制和跨平台使用数据，具有更好的扩展性和灵活性爬虫实战代码Python以下是一个完整的Python爬虫示例，展示了如何使用requests和BeautifulSoup库来抓取网页数据import requestsfrombs4import BeautifulSoupimport pandas as pdimport timeclassWebScraper:def__init__self,base_url:self.base_url=base_urlself.session=requests.Session self.session.headers.update{User-Agent:Mozilla/

5.0Windows NT

10.0;Win64;x64AppleWebKit/

537.36}defscrape_dataself,url:try:response=self.session.geturl response.raise_for_status soup=BeautifulSoupresponse.content,html.parser#提取数据titles=soup.find_allh2,class_=title prices=soup.find_allspan,class_=price data=[]for title,price inziptitles,prices:data.append{title:title.text.strip,price:price.text.strip}return dataexcept Exception as e:printf抓取失败:{e}return[]defsave_to_csvself,data,filename:df=pd.DataFramedata df.to_csvfilename,index=False,encoding=utf-8-sig printf数据已保存到{filename}#使用示例scraper=WebScraperhttps://example.comdata=scraper.scrape_datahttps://example.com/productsscraper.save_to_csvdata,products.csv案例分享使用采集电商价格数据Power Query电商数据采集实战Power Query0102连接网页数据源过滤与转换数据在Excel中打开数据选项卡，选择从Web使用Power Query编辑器对原始数据进行清选项，输入目标电商网站的产品页面URL洗删除不需要的列、重命名字段、转换Power Query会自动识别页面中的表格数数据类型、过滤异常值据03自动刷新与更新注意事项电商网站通常有反爬虫措施，频繁访问可能导致IP被封建议设置合理的刷新间设置数据连接的刷新频率，实现价格数据的自动更新可以设置为每小时、每天或按需隔刷新通过这个案例，我们可以看到PowerQuery在处理结构化网页数据方面的强大功能它特别适合需要定期更新的价格监控、库存跟踪等场景案例分享用爬取新闻网站头条Python这个案例展示如何使用Python爬虫技术从新闻网站获取头条新闻，并保存为Excel文件import requestsfrombs4import BeautifulSoupimportpandas aspdfrom datetimeimport datetimeimporttimedef scrape_news_headlinesurl:爬取新闻头条headers={User-Agent:Mozilla/

5.0Windows NT

10.0;Win64;x64AppleWebKit/

537.36}try:response=requests.geturl,headers=headers response.encoding=utf-8soup=BeautifulSoupresponse.text,html.parser news_list=[]#根据具体网站调整选择器headlines=soup.select.news-title times=soup.select.news-time forheadline,time_elem inzipheadlines,times:news_item={标题:headline.get_text.strip,发布时间:time_elem.get_text.strip,采集时间:datetime.now.strftime%Y-%m-%d%H:%M:%S,来源:url}news_list.appendnews_item returnnews_list except Exceptionas e:printf爬取失败:{e}return[]def save_to_exceldata,filename:保存数据到Excel ifdata:df=pd.DataFramedata withpd.ExcelWriterfilename,engine=openpyxl aswriter:df.to_excelwriter,sheet_name=新闻头条,index=False printf成功保存{lendata}条新闻到{filename}else:print没有数据可保存#执行爬取if__name__==__main__:news_urls=[https://news.example

1.com,https://news.example

2.com]all_news=[]for urlin news_urls:printf正在爬取:{url}news_data=scrape_news_headlinesurl all_news.extendnews_data time.sleep2#避免请求过快save_to_excelall_news,f新闻头条_{datetime.now.strftime%Y%m%d}.xlsx第三章实战应用与最佳实践理论与实践相结合，掌握数据采集的核心技能规划数据采集项目需求分析阶段实施开发阶段明确业务目标，确定所需数据的类型、范围、精度和更新频编写数据采集程序，建立数据存储和处理流程进行小规模率评估数据获取的成本效益，制定可行性方案测试和调试1234方案设计阶段部署监控阶段选择合适的数据源和采集技术，设计数据采集架构考虑扩部署生产环境，建立监控告警机制制定运维规程和应急预展性、可维护性和容错性案成功的数据采集项目需要周密的规划和系统性的思考从需求分析到最终部署，每个阶段都需要细致的考虑和充分的准备数据质量评估1数据完整性检查检查数据集中的缺失值比例，识别关键字段的空值情况分析数据采集过程中的丢失环节•缺失值统计与分布分析•关键字段完整性验证•数据采集覆盖率评估2异常值与重复数据处理识别和处理数据中的异常值，检测重复记录建立数据清洗规则和标准•统计学方法检测异常值•重复记录识别与去重•数据一致性检查3数据来源可信度分析评估数据源的权威性和可靠性，建立数据质量评分体系•数据源可信度评级•交叉验证机制•数据质量指标体系合规与伦理遵守规则尊重数据隐私与版权合理使用公开数据与robots.txt APIrobots.txt文件是网站所有者与网络爬虫之间严格遵守GDPR、个人信息保护法等相关法虽然数据是公开的，但仍需合理使用避免的协议爬虫程序应该首先检查目标网站的律法规对于涉及个人隐私的数据，必须获对服务器造成过大负载，设置合理的访问频robots.txt文件，遵守其中规定的抓取规则，得明确授权尊重内容创作者的版权，避免率遵循API使用条款，不超过调用限制避免访问被禁止的页面和目录恶意抄袭和商业滥用维护良好的网络环境法律风险提醒数据采集涉及多项法律风险，包括但不限于侵犯版权、违反服务条款、侵犯隐私权等建议在项目开始前咨询专业法律意见自动化采集与调度定时任务配置自动化数据采集是提高效率和保证数据时效性的关键技术通过合理配置定时任务，可以实现无人值守的数据采集系统定时任务Linux-Cron#每天凌晨2点执行数据采集02***/usr/bin/python3/path/to/scraper.py#每小时执行一次价格监控0****/usr/bin/python3/path/to/price_monitor.py系统任务计划程序Windows-使用Windows任务计划程序创建定时任务，设置触发条件、执行动作和异常处理规则监控与告警采集状态监控实时监控采集任务的运行状态，记录成功率和失败原因数据质量监控检查采集到的数据量、格式和内容是否符合预期异常告警机制当采集失败或数据异常时，及时发送邮件或短信通知进阶技巧使用辅助代码调ChatGPT试ChatGPT作为AI编程助手，可以显著提高数据采集项目的开发效率以下是一些实用的使用技巧生成爬虫代码模板代码错误排查向ChatGPT描述目标网站和需要抓取的数当遇到编程错误时，将错误信息和相关代据，它可以生成基础的爬虫代码框架，包码发送给ChatGPT，它能够快速识别问题括请求头设置、HTML解析逻辑和数据存储并提供修复建议特别适合处理常见的语功能法错误和逻辑问题性能优化建议ChatGPT可以分析代码效率，提供性能优化建议，如并发处理、缓存机制、数据库查询优化等，帮助提升爬虫的运行效率#示例对话用户:我的爬虫在处理JavaScript渲染的页面时出现问题，请帮我优化ChatGPT:建议使用Selenium WebDriver来处理动态内容，以下是优化后的代码...辅助编程实例ChatGPT以下是一个真实的ChatGPT辅助调试爬虫代码的对话示例用户问题我的网页爬虫总是返回403错误，但是用浏览器可以正常访问页面ChatGPT回答这种情况通常是因为网站检测到了机器人行为建议尝试以下解决方案import requestsimporttimeimport randomfromfake_useragent importUserAgent#ChatGPT建议的解决方案def create_session:session=requests.Session ua=UserAgent session.headers.update{User-Agent:ua.random,Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=

0.9,*/*;q=

0.8,Accept-Language:zh-CN,zh;q=

0.8,zh-TW;q=

0.7,zh-HK;q=

0.5,en-US;q=

0.3,en;q=

0.2,Accept-Encoding:gzip,deflate,Connection:keep-alive,}returnsessiondef smart_crawlurl,session:#随机延时，模拟人类行为time.sleeprandom.uniform1,3try:response=session.geturl,timeout=10if response.status_code==200:return response.text else:printf状态码:{response.status_code}exceptExceptionase:printf请求失败:{e}return None#使用改进后的代码session=create_sessionhtml_content=smart_crawlhttps://example.com,session练习一采集公开数据集实践目标通过这个练习，学员将掌握从公开数据平台获取数据的基本技能，包括数据发现、下载和初步质量评估访问等平台下载并导入数据data.world注册并熟悉主要的公开数据平台，如data.world、Kaggle、Google掌握不同格式数据的下载方法，使用Python pandas或Excel导入数Dataset Search等，学习如何搜索和筛选合适的数据集据，处理编码和格式问题简单分析数据质量对数据进行基础的探索性分析，检查数据完整性、异常值和数据分布特征推荐练习数据集•世界银行经济数据#数据质量检查代码示例importpandas aspd#读取数据df=•COVID-19疫情统计数据pd.read_csvdataset.csv#基础信息print数据形状:,df.shapeprint字段信•股票价格历史数据息:printdf.info#缺失值检查print\n缺失值统计•气象数据记录:printdf.isnull.sum#重复值检查printf\n重复行数:{df.duplicated.sum}#数值字段统计print\n数值统计:printdf.describe练习二调用获取推文数据Twitter API社交媒体数据采集是数据科学中的重要应用场景本练习将引导您完成Twitter API的完整调用流程注册开发者账号访问Twitter DeveloperPortal，提交开发者申请需要详细说明API使用目的、数据用途和项目背景审核通过后即可获得开发者权限获取密钥API在开发者控制台创建新的App，获得API Key、API SecretKey、Access Token和Access TokenSecret这些凭据用于API认证编写脚本抓取数据Python使用tweepy库简化API调用，编写脚本获取推文数据包括关键词搜索、用户时间线获取、推文详情提取等功能import tweepyimportpandasaspd#API认证auth=tweepy.OAuth1UserHandler consumer_key=YOUR_API_KEY,consumer_secret=YOUR_API_SECRET,access_token=YOUR_ACCESS_TOKEN,access_token_secret=YOUR_ACCESS_SECRETapi=tweepy.APIauth,wait_on_rate_limit=True#搜索推文tweets=[]for tweetintweepy.Cursorapi.search_tweets,q=数据科学,lang=zh,result_type=recent.items100:tweets.append{text:tweet.text,created_at:tweet.created_at,user:tweet.user.screen_name,retweet_count:tweet.retweet_count,favorite_count:tweet.favorite_count}#保存数据df=pd.DataFrametweetsdf.to_csvtwitter_data.csv,index=False练习三网页爬虫实战实战流程规划01选择目标网站选择适合练习的网站，如新闻网站、电商平台、论坛等建议从结构简单、反爬虫措施较少的网站开始02分析网页结构使用浏览器开发者工具分析HTML结构，识别目标数据的CSS选择器或XPath路径03编写爬虫代码使用requests和BeautifulSoup或Scrapy框架编写爬虫程序，实现数据提取和存储功能04处理反爬机制应对常见的反爬虫措施，如User-Agent检查、访问频率限制、验证码验证等反爬虫对策请求伪装常见问题与解决方案问题被封怎么办？IP原因请求频率过高，被目标网站识别为机器人行为解决方案•降低访问频率，增加请求间隔时间•使用代理服务器轮换IP地址•模拟真实用户行为，添加随机延时•使用分布式爬虫，分散请求来源问题数据格式不统一如何处理？原因不同数据源的格式标准不一致，字段命名和数据类型存在差异解决方案•建立数据标准化流程和规范•使用pandas进行数据格式转换和统一•开发数据清洗脚本自动处理常见格式问题•建立字段映射表，统一不同源的字段名称问题如何保证数据更新及时？原因数据源更新频率不确定，手动采集效率低下解决方案•建立自动化定时任务，定期执行数据采集•实现增量采集，只获取新增或变更的数据•设置数据变化监控，及时发现数据更新•使用消息队列处理实时数据流资源推荐免费数据源网站常用库与工具学习课程推荐Kaggle机器学习竞赛平台，提供高质量数据集Python基础编程廖雪峰Python教程Data.world协作式数据平台，包含各行业数据数据科学入门Coursera数据科学专项课程Google DatasetSearch谷歌数据集搜索引擎网络爬虫实战慕课网Python爬虫课程requests PythonHTTP库GitHub开源数据集和工具库SQL数据库W3Schools SQL教程BeautifulSoup HTML/XML解析器政府开放数据各国政府公开的统计数据API开发RESTful API设计最佳实践Scrapy专业爬虫框架Selenium浏览器自动化工具pandas数据处理和分析库Postman API测试工具学习建议建议按照理论学习→工具熟悉→项目实践→经验总结的路径，循序渐进地掌握数据获取技能每个阶段都要有具体的项目作为练习未来趋势云端数据采集辅助数据采集AI云计算平台提供强大的数据采集和处理能力，支持大规模分布式采集任务人工智能将在数据识别、清洗和质量评估方面发挥重要作用，自动化程度不断提高实时数据流处理流处理技术使实时数据采集和分析成为可能，满足即时决策的需求智能化自动采集隐私保护技术RPA和智能代理将进一步降低数据采集的人工成本，提高采集效率联邦学习、差分隐私等技术在保护数据隐私的同时实现数据价值挖掘数据采集技术正朝着更加智能化、自动化和合规化的方向发展未来的数据工程师需要掌握更多跨学科的技能，包括AI技术、云计算、法律合规等领域的知识总结数据获取的核心要点持续学习1数据质量与合规2工具与技术的灵活运用3明确目标，选对数据源4关键成功因素目标导向始终围绕业务目标选择合适的数据源和采集策略，避免盲目收集无用数据质量优先重视数据质量评估和清洗工作，确保数据的准确性和可用性合规意识严格遵守法律法规和道德规范，建立可持续的数据获取实践技术更新保持学习新技术的习惯，适应快速变化的技术环境谢谢！欢迎提问与交流联系方式后续学习资源邮箱data.learning@example.com进阶课程大数据平台实战推荐书籍《Python数据采集》微信DataLearning2024️实践项目开源爬虫框架开发网站www.datalearning.com社群交流数据科学学习小组GitHub github.com/data-collection-course数据获取之路才刚刚开始，期待与您在数据科学的旅程中继续交流学习！。