《电子商务数据分析与应用》3-1数据准备(网页数据采集)
电子商务数据分析概论单元三 数据采集渠道及工具选择
数据采集工具 生意参谋（京东商智）
常用数据采集工具
数据的主要
功能及适用
来源渠店铺道运营、产品的流量、交易、客户、服务等 数据，市场的趋势、规模、人群等数据
逐鹿工具箱
淘宝平台的市场行情、竞争等数据
点侦探
竟品、竟店推广渠道、排名、销售等数据
火车采集器、八爪鱼、后羿采集器等
网页数据采集，如产品信息、价格、详情、用 户评价等
电子商务数据分析概论
模块二 数据采集与处理的方案制定
目录
CONTENT
单元一
数据分析目标制定
单元二
数据分析指标制定
单元三
数据采集渠道及工具选择
单元四
数据采集与处理的方案撰写
学习目标
知识目标
了解数据采集与处理方案； 熟悉电子商务数据指标体系； 熟悉电子商务数据采集渠道数据类型； 熟悉常用电子商务数据工具的使用范围及功能。
二、数据采集工具选择
八爪鱼采集器
一款通用网页数据采集器， 使用简单，完全可视化操作；功 能强大，任何网站均可采集，数 据可导出为多种格式。可以用来 采集商品的价格、销量、评价、 描述等内容。
二、数据采集工具选择
火车采集器
一个供各大主流文章系统、论坛 系统等使用的多线程内容采集发布程序。 对于数据的采集其可分为两部分：一是采 集数据；二是发布数据。借助火车采集器 可以根据采集需求在目标数据源网站采集 相应数据并整理成表格或TXT导出。
二、数据采集工具选择
适用范围 数据类 型功能
二、数据采集工具选择
适用范围
基础版可以采集到所属淘宝、天猫店铺的流量、销售、产品、运 营相关数据；需要采集行业市场数据，则需要选择市场行情版
采集京东等其他平台店铺数据
电子商务的数据分析与应用
电子商务的数据分析与应用随着互联网技术的发展和应用的普及，电子商务已经成为现代商业活动的主要形式之一。
而在电子商务中，数据分析的应用显得尤为重要。
本文将探讨电子商务中数据分析的意义、方法以及应用案例，以期为读者提供深入了解电子商务数据分析的指导和启示。
1. 数据分析在电子商务中的意义电子商务的运营离不开对海量数据的收集和处理。
数据分析提供了有效利用这些数据的手段，有助于电子商务企业更好地了解市场需求、商业趋势以及用户行为。
数据分析可以提供重要的决策支持，帮助企业制定更有效的营销策略、优化产品设计和提升用户体验。
2. 电子商务数据分析的方法（1）数据收集：电子商务企业可以通过各种渠道收集数据，包括网站流量统计、用户注册信息、购买记录等。
此外，还可以利用第三方数据提供商获取与业务相关的外部数据，如市场调研数据、竞争对手数据等。
（2）数据清洗：原始数据中往往包含噪音、冗余和错误，需要进行数据清洗和预处理。
清洗后的数据更加准确可靠，有利于后续的分析工作。
（3）数据分析：数据分析可以采用多种方法，如统计分析、数据挖掘、机器学习等。
通过分析数据，可以揭示数据中的规律和潜在关联，为电子商务企业提供决策支持。
（4）数据可视化：将分析结果以可视化的方式呈现，可以更加直观地展示数据的含义和洞察。
常用的可视化工具包括数据图表、仪表盘和地理信息系统等。
3. 电子商务数据分析的应用案例（1）市场需求分析：通过对用户行为数据的分析，了解用户的兴趣、喜好和购买意向，从而精准定位市场需求，为产品设计和市场推广提供依据。
比如，根据用户的搜索关键词、点击行为和购买记录，电子商务企业可以分析出热门产品、潜在用户群体和市场细分。
（2）用户个性化推荐：利用用户行为数据和协同过滤等算法，为用户提供个性化推荐服务。
通过分析用户的历史购买记录和喜好，电子商务平台可以向用户推荐与其兴趣相关的产品和服务，提高用户的购物满意度和忠诚度。
（3）营销活动效果评估：通过对营销活动的数据进行分析，评估其效果和回报率。
电子商务数据分析_数据采集
单元四 运营数据采集
以淘宝网店为例，进入网店后台单击“交易管理”中的“已卖出的商品”，即可查看网店的订单数据。
数据采集人员 可以通过筛选功能 筛选出所需订单， 如“等待买家付款 ”订单，或者具体 某个时间段的订单 信息。
单元四 运营数据采集
2
服务数据采集
响应时长数据
咨询人数和咨询 转化等数据
需要使用具备统计功能的平台在线咨询工具 客服工作人员每日、每周的工作报表进行采集
单元三 市场数据采集
二、竞争数据采集
竞争数据的概念
竞争数据是对在电子商务业务中彼此存在竞争关系的商家、品牌、产 品（即竞争对手)等各项运营数据的总称。
竞争数据采集内容
竞争对手策划的营销活动内容，通常无法使用数据采集工具来采集数据。因此,最有效的方法 就是对竞争对手进行数据监控，制作竞争对手数据采集表，如图2-17所示。
物流服务满意度
需要售后客服人员对客户反馈的异常数据进行记录获取，或通过对订单物流信息进行监控获取。
单元四 运营数据采集
本单元需重点理解与掌握的内容
（1）常见的客户数据采集指标包括浏览量、收藏量等客户行为数据，性别、年龄等客户画像 数据。
（2）常见的推广数据采集指标包括展现量、点击量、点击转化率等推广效果数据。 （3）常见的销售数据采集指标包括订单量、销售额等交易数据，响应时长、询单转化率等服 务数据。 （4）常见的供应链数据采集指标包括采购数量、采购单价等采购数据，库存周转率、残次库 存比等库存数据，物流时效、物流异常量等物流数据。
电子商务数据分析基础
模块二 基础数据采集
知识导图
单元一 数据采集认知
一、数据采集的概念
数据采集也叫数据获取，是指通过在平台源程序中预设工具或程序代码，获取商品状态变化、 资金状态变化、流量状态变化、用户行为和信息等数据内容的过程，为后续进行数据分析提供数 据准备。
电子商务平台的数据分析与应用
电子商务平台的数据分析与应用随着互联网的快速发展和普及，电子商务平台已经成为了现代商业领域中不可或缺的一部分。
通过电子商务平台，企业能够实现商品销售、服务提供和商业交易等一系列业务活动。
然而，电子商务平台所积累的大量数据也给企业带来了巨大的挑战和机遇。
针对这些数据，开展合理的数据分析并应用于实际业务中，将是电子商务企业提高运营效率、优化用户体验和取得商业成功的关键。
一、数据收集在电子商务平台中，数据的收集是数据分析的首要步骤。
电子商务平台一般通过注册用户和交易订单的记录来收集数据。
此外，还可以通过网站地图分析、用户行为追踪、社交媒体监测等手段来获取更全面的数据。
二、数据清洗和整理在收集到的大量数据中，常常包含有错误的、重复的或不完整的信息。
因此，在进行数据分析之前，需要进行数据清洗和整理。
数据清洗可以帮助排除数据中的异常值和噪声，从而提高数据的准确性和可靠性。
数据整理则可以对数据进行分类、筛选和整合，以便于后续的数据分析工作。
三、数据分析方法1. 描述性分析描述性分析是对数据进行整体和细节上的描述和总结。
通过对数据的集中趋势、离散程度、分布形状等方面进行分析，可以对电子商务平台的整体运营情况有一个直观的认识。
2. 关联性分析关联性分析主要是通过挖掘数据中的关联规则和关联模式，探索不同变量之间的关系。
例如，可以通过分析用户购买商品的历史数据，找出不同商品之间的关联关系，从而优化推荐系统的算法，并提高销售转化率。
3. 预测性分析预测性分析旨在通过历史数据来预测未来的趋势和结果。
通过建立合适的数学模型和算法，可以对用户的消费行为、市场需求等进行预测，为企业的决策提供科学依据。
四、数据分析的应用1. 运营决策通过对电子商务平台的数据进行分析，可以帮助企业进行运营决策。
比如，通过对用户购买行为的分析，可以优化商品的定价和促销策略；通过对用户流失率的分析，可以改进客户服务和忠诚计划，提高用户粘性。
2. 用户个性化推荐电子商务平台通常会有大量的商品和服务可供选择，如何根据用户的个性化需求为其推荐合适的产品成为了一项重要的任务。
电子商务数据分析与应用 - 教案
电子商务数据分析与应用教案一、引言1.1电子商务数据分析的重要性1.1.1电子商务数据分析对市场趋势的预测1.1.2数据分析在电子商务决策中的作用1.1.3数据分析对企业竞争力的影响1.1.4数据分析在提升用户体验中的应用1.2电子商务数据分析的发展趋势1.2.1大数据分析在电子商务中的应用1.2.2技术在电子商务数据分析中的应用1.2.3数据可视化在电子商务数据分析中的作用1.2.4数据安全与隐私保护在电子商务数据分析中的重要性1.3本课程的教学目标与意义1.3.1培养学生电子商务数据分析的能力1.3.2提升学生对电子商务市场的洞察力1.3.3培养学生运用数据分析解决实际问题的能力1.3.4培养学生对数据安全与隐私保护的意识二、知识点讲解2.1电子商务数据分析的基本概念2.1.1数据的定义与分类2.1.2数据分析的基本方法2.1.3数据分析在电子商务中的应用场景2.2电子商务数据分析的方法与技术2.2.1描述性数据分析方法2.2.2探索性数据分析方法2.2.3预测性数据分析方法2.2.4数据挖掘技术在电子商务数据分析中的应用2.3电子商务数据分析的应用案例2.3.1用户行为分析2.3.2产品销售分析2.3.3市场营销分析2.3.4供应链优化分析三、教学内容3.1电子商务数据分析的基本流程3.1.1数据收集与清洗3.1.2数据处理与转换3.1.3数据分析与可视化3.1.4数据报告与决策建议3.2电子商务数据分析的关键指标3.2.1用户行为指标3.2.2产品销售指标3.2.3市场营销指标3.2.4供应链优化指标3.3.1Excel在电子商务数据分析中的应用3.3.2Python在电子商务数据分析中的应用3.3.3R在电子商务数据分析中的应用3.3.4Tableau在电子商务数据分析中的应用四、教学目标4.1知识目标4.1.1掌握电子商务数据分析的基本概念与方法4.1.2理解电子商务数据分析的应用场景与价值4.1.3了解电子商务数据分析的发展趋势与挑战4.2技能目标4.2.1能够运用数据分析方法解决实际问题4.2.2能够使用数据分析工具进行数据可视化4.3素质目标4.3.1培养学生的数据思维与分析能力4.3.2培养学生的团队合作与沟通能力4.3.3培养学生的创新意识与解决问题的能力五、教学难点与重点5.1教学难点5.1.1数据分析方法的原理与应用5.1.2数据可视化工具的使用与技巧5.2教学重点5.2.1电子商务数据分析的基本概念与方法5.2.2电子商务数据分析的应用场景与价值5.2.3电子商务数据分析的发展趋势与挑战六、教具与学具准备6.1教具准备6.1.1多媒体设备：用于展示课件和视频资料6.1.2白板和记号笔：用于板书和图表绘制6.1.3数据分析软件：如Excel、Python、R等6.1.4数据可视化工具：如Tableau、PowerBI等6.2学具准备6.2.1笔记本电脑或平板电脑：用于学生跟随操作和练习6.2.2学习资料：包括教科书、案例分析、在线资源等6.2.3练习册或工作表：用于课堂练习和课后作业6.2.4小组讨论材料：如卡片、贴纸等，用于小组活动6.3实验材料准备6.3.1电子商务平台数据集：用于学生实践分析6.3.2数据分析案例：用于学生分析和讨论6.3.3数据分析竞赛题目：用于激发学生的学习兴趣6.3.4数据分析项目：用于综合应用所学知识和技能七、教学过程7.1导入新课7.1.1引入电子商务数据分析的实际案例7.1.2提出问题，引发学生思考7.1.3介绍课程目标和教学内容7.1.4激发学生的学习兴趣和动机7.2知识讲解与演示7.2.1讲解电子商务数据分析的基本概念和方法7.2.2演示数据分析工具和软件的使用7.2.3通过案例分析和讨论，深化学生对知识点的理解7.2.4引导学生参与课堂互动，提问和解答问题7.3实践操作与小组讨论7.3.1分组进行数据分析练习和项目实践7.3.2学生操作数据分析工具，解决实际问题7.3.3小组内分享和讨论分析结果和经验7.3.4教师巡回指导，提供帮助和反馈八、板书设计8.1知识框架板书8.1.1电子商务数据分析的基本概念和方法8.1.2数据分析工具和软件的使用8.1.3数据分析的应用场景和案例分析8.2案例分析板书8.2.1案例背景和问题陈述8.2.2数据收集和清洗的步骤和方法8.2.3数据分析和可视化的过程和结果8.2.4数据报告的结构和要点8.3小组讨论板书8.3.1小组分工和合作的要求8.3.2数据分析的问题和目标8.3.3小组讨论的流程和规则8.3.4小组报告的格式和评价标准九、作业设计9.1课后练习题9.1.1数据分析的基本概念和方法的选择题9.1.2数据分析工具和软件的操作题9.1.3数据分析的应用场景和案例分析的问答题9.2小组项目作业9.2.1选择一个电子商务平台数据集进行数据分析9.2.2运用所学的数据分析方法进行数据清洗和可视化9.2.4小组内部分享和讨论，互相评价和提供反馈9.3数据分析竞赛9.3.1设计一个数据分析竞赛题目，要求学生解决实际问题9.3.2提供数据集和分析工具，让学生自由发挥和创新9.3.3评选最佳数据分析作品，给予奖励和表彰9.3.4鼓励学生参与竞赛，提升他们的数据分析和解决问题的能力十、课后反思及拓展延伸10.1教学反思10.1.1反思教学目标的达成情况10.1.2反思教学内容的合适性和难易程度10.1.3反思教学方法和策略的有效性重点和难点解析在电子商务数据分析与应用的教学过程中，有几个环节需要特别关注，以确保学生能够有效地掌握知识和技能。
《电子商务数据分析与应用》课程标准
《电子商务数据分析与应用》课程标准一、课程名称电子商务数据分析与应用二、适用专业及面向岗位适用于电子商务专业（又可适用于跨境电子商务专业）。
面向电子商务运营与数据分析岗位。
三、课程性质《电子商务数据分析与应用》是电子商务专业开设的专业课，是必修课，是B类课程。
本课程旨在通过构建电子商务数据分析的整体知识框架，包括电子商务数据化运营认知、数据采集与处理方案制定、市场数据分析、运营数据分析、产品数据分析、数据监控与报告撰写。
让学员掌握电子商务领域数据分析技能，能够熟练开展电子商务数据分析，培养能够胜任大数据时代电子商务数据化运营工作的技能人才。
通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为将来进入电商企业从事数据分析打下基础。
四、教学目标1、总体目标通过本课程的学习，帮助学生能够理解电子商务数据分析的内涵、意义、作用、思路、工具；认识电子商务数据化运营理念；掌握数据采集和处理方案撰写，通过数据分析目标，明确数据指标类型、数据获取渠道并对数据进行初步整理。
掌握电子商务领域数据分析技能，能够熟练开展电子商务数据分析，包括：市场数据分析、运营数据分析、产品数据分析；能够根据市场、运营、产品等不同电子商务情境下数据分析目标，开展数据监控、分析，及时发现数据异常并进行运营优化，完成数据分析报告撰写。
2、知识目标（1）了解电子商务运营的概念及基本内容；（2）了解电子商务数据化运营的含义；（3）熟悉电子商务企业组织架构及各部门职责；（4）了解数据采集与处理方案；（5）熟悉电子商务数据指标体系；（6）熟悉电子商务数据采集渠道数据类型；（7）熟悉常用电子商务数据采集工具的使用范围及功能；（8）了解市场数据分析的内容；（9）明确市场数据分析的价值；（10）了解市场需求分析的重要性；（11）熟悉竞争对手的界定方法；（12）了解运营数据分析的必要条件及内容；（13）熟悉客户数据分析、推广数据分析、销售数据分析、供应链数据分析的相关知识与指标；（14）熟悉产品数据分析的概念和内容；（15）了解产品搜索指数和产品交易指数分析的维度；（16）掌握产品搜索指数和产品交易指数分析的方法；（17）掌握产品获客能力和产品盈利能力分析的方法；（18）能熟悉电子商务常用数据指标及其含义；（19）熟悉数据监控的一般流程；（19）了解数据监控报表制作的设计要素；（20）了解报告的主要类型及各类型的特点。
电子商务平台的数据分析与应用
电子商务平台的数据分析与应用随着互联网的快速发展，电子商务平台在现代商业中扮演着重要角色。
数据分析和应用已经成为电子商务平台成功运营的关键因素之一。
本文将探讨电子商务平台的数据分析与应用，旨在帮助读者了解电子商务平台如何利用数据来实现商业目标。
一、数据收集与整理数据收集是数据分析的第一步。
电子商务平台可以通过多种渠道收集大量的数据，包括用户行为数据、交易数据、商品数据等等。
在收集数据的过程中，电子商务平台应该注重数据的准确性和完整性，确保数据的质量。
随后，平台需进行数据整理，清洗和归类。
这样可以为后续的数据分析提供高质量的数据基础。
二、数据存储与管理数据存储与管理是电子商务平台数据分析的基础。
平台可以选择使用大数据存储和管理技术，如云计算和分布式数据库等。
这些技术可以帮助平台高效地存储和管理海量的数据。
此外，平台还应该采取措施确保数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和滥用。
三、数据分析方法与技术1. 描述性分析：描述性分析是最基本的数据分析方法，用于对数据进行整体和明确的描述。
通过对数据的统计、图表和可视化等手段，平台可以了解用户的特征、商品的销售情况等。
2. 预测性分析：预测性分析利用历史数据和模型技术来预测未来的趋势和结果。
通过预测性分析，平台可以预测用户的需求、市场的变化等，从而制定相应的策略。
3. 关联性分析：关联性分析用于发现数据集中的关联规则和模式。
通过关联性分析，平台可以挖掘出用户的购买偏好、商品的搭配推荐等信息，为用户提供更好的个性化服务。
4. 群体分析：群体分析将用户划分为不同的群体，通过分析不同群体的特征和行为，平台可以更好地了解用户的需求和行为习惯，为不同群体提供有针对性的服务。
四、数据应用与商业价值通过数据分析，电子商务平台可以实现以下几个方面的应用与商业价值：1. 用户个性化推荐：通过分析用户的历史行为和购买记录，电子商务平台可以向用户推荐个性化的商品和服务，提升用户体验和购买转化率。
电子商务平台的数据分析技巧与应用
电子商务平台的数据分析技巧与应用在当前数字化时代，电子商务平台已成为企业经营的主要渠道之一。
然而，随着互联网上数据的快速增长，如何从海量的数据中提取有用的信息并进行有效的数据分析，成为了电子商务平台运营者们关注的焦点问题。
本文将介绍电子商务平台的数据分析技巧与应用，帮助读者更好地利用数据为企业决策提供支持。
一、数据采集数据采集是进行数据分析的第一步，它是获取数据的过程。
对于电子商务平台而言，数据的来源可以包括用户访问日志、商品销售记录、用户行为数据等。
为了获得更全面的数据，可以采用多种手段，如数据挖掘技术、网络爬虫等。
在进行数据采集时，需要注意保护用户隐私并遵守相关法律法规。
二、数据清洗与处理获得原始数据后，需要进行数据清洗与处理，以保证数据的质量和完整性。
在这一过程中，需要排除无效数据、处理缺失值和异常值，并进行数据格式的规范化。
同时，还可以根据业务需求进行特征工程，提取有意义的特征变量。
三、数据探索性分析在数据清洗和处理完成后，可以进行数据探索性分析。
这一步骤旨在通过对数据的统计分析和可视化，探索数据之间的关系和规律。
通过绘制直方图、散点图、箱线图等可视化图表，可以更直观地了解数据的分布情况和变化趋势。
此外，也可以使用统计分析方法，如相关性分析、聚类分析等，进一步挖掘数据中的价值信息。
四、数据建模与预测在进行数据探索性分析的基础上，可以建立相应的数据模型，并用于数据预测和决策支持。
例如，可以使用机器学习算法进行用户分类和个性化推荐，预测销售趋势等。
同时，还可以利用时间序列分析、回归分析等方法，对未来业务发展进行预测和规划。
五、数据安全与隐私保护在进行数据分析的过程中，需要高度重视数据安全和隐私保护。
电子商务平台所涉及的数据往往包含用户的个人信息和商业机密，一旦泄露可能造成巨大的损失。
因此，需要建立完善的数据安全机制，加强数据加密和权限控制，严格遵守相关法律法规，并进行合理的数据备份和恢复措施。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
采集功能使用简介
01
功能界面
03
简易采集模式
02
任务界面
教程首页：/tutorialIndex
04
自定义采集
界面介绍
采集模式
采集模式
单网页 信息采集
操作演示
单网页 列表信息采集
单网页
列表详细信息采集
单网页 表格信息采集
分页
列表详细信息采集
创建循环
分页 列表信息采集
Part 03 任务实施 网页数据采集
八爪鱼采集原理
原理: Ⅰ:模拟人的思维去浏览网页 Ⅱ:通过设计工作流程完成自动化数据采集
八爪鱼采集器是一款模拟人的思维去访问网页文档 的互联网数据采集器。通过设计工作流程，可以实现 采集的程序自动化，以达到快速的对网页数据进行收 集整合，完成用户数据采集的目的。
知识
熟悉数据采集与处理过程，包括寻找数据源，设计数据采集方案， 确定具体采集数据，实施采集方案。
专业 技能
能够使用网页数据采集工具（八爪鱼）采集具体数据。
Part 02 知识准备 数据收集：按照确定的数据分析框 架收集相关数据的工作内容称为数据收 集，它为数据分析提供素材。
数据存储：选择适当的存储介质
DATA
A N A LY S I S
电子商务数据分析与应用
OF ELECTRONIC
COMMERCE
AND
A P P L I C AT I O N
任务三 数据准备
高等职业教育电子商务专业规划教材配套课件
01 | 任 务 描 述
C ONTENTS
目
02 | 知 识 准 备
录
03 | 任 务 实 施
04 | 学 生 演 练
Ajax技巧
单网页数据采集
学习要点： 1听、看 2动手 3准确提问 4思考、交流
实操思路： 1设置基本信息 2设计工作流程 3设置执行计划 4完成
确定采集对象
单网页列表信息采集
确定采集对象
学习要点： 1听、看 2动手 3准确提问 4思考、交流
实操思路： 1设置基本信息 2设计工作流程 3设置执行计划 4完成
注意：八爪鱼需要.net3.5支持，下载地址： /s/1nu5VbTJ
常见八爪鱼安装和登录问题以及解决方法，请参考： /
Part 03 任务实施 网页数据采集
八爪鱼采集原理
一、打开网页: 打开网页，一般指我们所要采集数据的网站，正如
平时我们浏览该网站的数据信息时需要输入URL一样。 二、循环翻页:
循环翻页，指一般我们需要快速收集整合时，是需 要做到翻页循环的，循环翻页的本质是一个单个元素的循环。 三、提取数据:
正式的采集步骤。 四、点击元素:
循环本身是不会有任何执行操作的，如果要实现循 环翻页，则需要一个点击元素来和循环产生联动。
2、由于没有人可以保证该网页采集器一直免费提供，因此若软件 下载网站关闭或者改为收费，这项网页采集器将无法继续使用。 虽然此种情况几率不高，但是仍然需要注意。
Part 04 学生演练 网页数据采集
Coming soon back好好学习，天天向上 !
Part 01 任务描述
在大多数数据分析项目中，数据准备工作往往占 用所有时间和工作量的30%-40%。实际的比例取 决于实际数据的规模、状态和复杂性。
本任务通过形象、直观地介绍数据准备工作中涉 及的知识，以及操作数据采集工具的技巧，加深 学习者对数据准备工作重要性的理解。
情感 态度
具备数据收集与存储意识，理解采集数据字段的具体含义，在数据采集 与存储过程中体会数据化运营，数据采集与存储中养成工匠精神。
采集器中注册：打开八爪鱼采集器，点击“免 费注册”。
八爪鱼安装方法
下载八爪鱼安装包 浏览器中输入 /download 进入下载界面
安装八爪鱼 解压下载好的八爪鱼的安装包 查看“安装前必读”、“配置规则必读”等资料 点击OctopusSetup.exe文件进行安装（建议使用管理员权限运行）
存放收集的数据非常重要。因为存储介 质既要保证数据的安全性、完整性、一 致性，同时还要具备复杂查询的高效性。
P 网页数据采集是个稍有难度的事情，原因有四个。 art 0Байду номын сангаас 知识准备
1
2
每次数据采集需 求都不一样
Web页面本身非 常复杂与混乱
采集工具的局限性
4
网络世界的无边无 际，工作量巨大
3
Part 03 任务实施 网页数据采集
单网页列表
信息采集
单网页
信息采集
分页列表信息采集
采集对象
操作流程
分页列表
信息采集
采集对象
操作流程
学生演练
15%
演练要求 1、仔细浏览需要采集的网 页，了解网页的基本结构。
2、确定需要采集的网页数据。
演练提示 1、该网页采集器研发有多个版本，本练习使用的是免费版，但提 供的是与付费版本一样的功能。
任务实施导入
假设你已经通过电商数据分析公司实习面试， 被老板暂时安排从事网页数据采集工作。
这里以“八爪鱼采集器”为例，实操网页数据采集。
Part 03 任务实施 网页数据采集
当需要从互联网上抓取电子商务数据时，我 们希望采集工具低成本、易操作、速度快。
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