大数据采集及预处理
数据采集与预处理技术
数据采集与预处理技术随着大数据时代的到来，数据采集和预处理技术的重要性也日益凸显。
数据采集是指从各种数据源中获取数据的过程，包括网络爬虫、传感器获取、实时监测等；而数据预处理则是对采集到的数据进行处理和清洗，以便后续分析和挖掘。
一、数据采集技术1.网络爬虫网络爬虫是一种自动化获取互联网数据的技术，通过访问网页的URL 来获取网页内容，然后进行解析和提取有用的信息。
常见的网络爬虫有Google爬虫、百度蜘蛛、爬虫之家等。
2.传感器获取传感器获取技术主要用于获取物理、化学、生物等领域中的各种实时数据，包括温度、湿度、压力、光强、声音等。
传感器将实时数据通过数字化方式传送到中心服务器。
3.实时监测实时监测是指对于一些涉及物理、化学、生物等领域的数据进行实时收集和监测。
它可以帮助企业在生产过程中发现问题，及时做出调整和处理。
比如工厂的生产线监测，医院的病人监测等。
二、数据预处理技术1.数据清洗数据清洗是指对数据进行去除重复，归一化，补全缺失值，处理异常值等的过程。
这个过程对于后续的分析和挖掘具有重要的意义。
因为如果数据的质量不好，后续的分析结果也会受到影响。
2.数据转换数据转换是指对数据进行转换和重构，以便于后续分析处理。
常见的数据转换操作包括数据格式转换、数据集成、数据聚集、数据抽样等。
3.数据规约数据规约是指对数据进行压缩，以便于后续处理。
常见的数据规约方法有随机采样、聚类、PCA等。
三、数据采集与预处理技术的应用数据采集与预处理技术广泛应用于各个领域，包括工业自动化、生物医学、金融、能源等。
例如，工业自动化系统需要采集大量的数据来监测生产线上的工艺参数，并对数据进行处理和分析，判断生产过程是否正常运行，是否需要进行调整。
生物医学领域需要对患者的健康状况进行实时监测，并及时预测病情的变化。
为此，需要采用各种生理参数传感器对患者的身体数据进行采集，然后通过数据预处理技术进行清洗和筛选，最后进行挖掘分析。
大数据采集与预处理课件：数据采集与可视化综合案例
4）声明变量response用于获取requests库的get方法从上一步指定的url和headers中获取的页面响应数据。
response = requests.get(url,headers=headers) 5）使用BeautifulSoup库解析页面，进一步精确获取相应的class值。
前面已经通过爬虫实现链家二手房数据获取，但是这些数据都只是存储在内存之中， 并没有对其规范化和持久化的管理。因此，为了能够让数据结构化，使数据之间具有 联系，从而更好地面向整个系统，同时提高数据的共享性、扩展性和独立性，降低冗 余度，这里将使用DBMS对其统一管理和控制。这里将使用MYSQL数据库管理系统。 请务必提前安装好MYSQL数据库管理系统，本案例使用的是Navicat Premium数据 管理工具。
1）导入爬虫代码需要使用的requests库用于获取URL的页面响应数据，实现数据的精确定位和操作。 import requests
2）构造爬虫代码请求该URL的Headers头部信息。在开发者工具的“Network”选项卡下的“Headers”选 项卡中得到该默认URL的Headers头部信息。其目的是向智通人才网的后台服务器隐藏爬虫代码的真实身份， 让爬虫代码带着这些请求信息伪装成浏览器正常访问该网站服务器的状态，而不被服务器的反爬措施发现。
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") lis = soup.find('ul',class_='sellListContent')
简述大数据处理流程以及每个步骤所解决的问题
简述大数据处理流程以及每个步骤所解决
的问题
大数据处理流程主要包括以下步骤：
数据采集：大数据的采集一般采用ETL（Extract-Transform-Load）工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据以及其他非结构化数据等抽取到临时文件或数据库中。
数据预处理：大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理。
预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量。
数据统计分析和挖掘：统计分析需要用到工具来处理，比如SPSS工具、一些结构算法模型，进行分类汇总以满足各种数据分析需求。
与统计分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，起到预测效果，实现一些高级别数据分析的需求。
每个步骤解决的问题如下：
数据采集：解决数据的来源和收集问题，确保数据的全面性和
准确性。
数据预处理：解决数据的清洗和整理问题，提高数据的质量和可靠性，为后续的数据分析提供可靠的保障。
数据统计分析和挖掘：通过对数据的深入分析和挖掘，发现数据的潜在价值和规律，为企业的决策提供科学依据。
总之，大数据处理流程是一个复杂而重要的过程，需要经过多个步骤和环节才能实现数据的全面处理和分析，从而为企业提供有价值的决策支持。
大数据处理的5个基本流程。
大数据处理的5个基本流程。
随着互联网的快速发展和信息技术的进步，大数据已经成为了当今社会的一种重要资源。
大数据处理作为一项关键技术，对于数据的提取、分析和应用具有重要意义。
下面将介绍大数据处理的5个基本流程。
第一阶段：数据采集与获取大数据处理的第一个阶段是数据采集与获取。
这一阶段的目标是从不同的数据源中收集和获取原始数据。
数据源可以包括传感器、日志、社交媒体、数据库等。
在数据采集过程中，需要考虑数据的可靠性、完整性和准确性。
同时，为了提高数据采集的效率，可以利用一些自动化工具和技术，如网络爬虫、数据挖掘等。
第二阶段：数据清洗与预处理在数据采集与获取之后，接下来的一个阶段是数据清洗与预处理。
这一阶段的目标是通过一系列的处理和筛选，将原始数据转化为可用于分析和应用的高质量数据。
数据清洗的过程包括去除重复数据、处理缺失值、修复错误数据等操作。
数据预处理的过程包括数据格式转换、数据标准化、数据集成等操作。
通过数据清洗与预处理，可以提高数据的质量和可用性，为后续的数据分析和挖掘打下基础。
第三阶段：数据存储与管理数据处理的第三个阶段是数据存储与管理。
在大数据处理中，由于数据量大、类型多样，传统的存储和管理方式已经无法满足需求。
因此，需要采用一些新的存储和管理技术，如分布式文件系统、NoSQL数据库等。
这些技术可以提供高效的数据存储和管理能力，支持大规模数据的存储和访问。
第四阶段：数据分析与挖掘数据处理的第四个阶段是数据分析与挖掘。
在这一阶段，可以利用各种数据分析和挖掘技术，如统计分析、机器学习、数据挖掘等，对数据进行深入的分析和挖掘。
通过数据分析与挖掘，可以发现数据中隐藏的规律和模式，提取有价值的信息和知识。
这些信息和知识可以帮助企业做出更准确的决策，优化业务流程，提高效率和竞争力。
第五阶段：数据可视化与应用数据处理的最后一个阶段是数据可视化与应用。
在这一阶段，将通过可视化技术将分析结果以图表、图像等形式展示出来。
大数据基础-数据采集与预处理
大数据基础-数据采集与预处理大数据基础数据采集与预处理在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
大数据的价值日益凸显，而数据采集与预处理作为大数据处理的基础环节，其重要性不言而喻。
本文将详细探讨数据采集与预处理的相关知识，帮助您更好地理解这一关键领域。
一、数据采集数据采集是获取原始数据的过程，它就像是为大数据这座大厦收集原材料。
常见的数据采集方法包括以下几种：（一）系统日志采集许多系统和应用程序会自动生成日志，记录其运行过程中的各种信息，如用户操作、错误信息等。
通过对这些日志的收集和分析，可以了解系统的运行状况和用户行为。
（二）网络爬虫当我们需要从互联网上获取大量数据时，网络爬虫是一个常用的工具。
它可以按照一定的规则自动访问网页，并提取所需的信息。
（三）传感器数据采集随着物联网的发展，各种传感器被广泛应用于收集物理世界的数据，如温度、湿度、位置等。
（四）数据库导入企业内部通常会有各种数据库存储业务数据，通过特定的接口和工具，可以将这些数据导入到大数据处理系统中。
在进行数据采集时，需要考虑数据的来源、质量和合法性。
数据来源的多样性可以保证数据的丰富性，但也可能带来数据格式不一致、数据重复等问题。
同时，要确保采集的数据合法合规，遵循相关的法律法规和隐私政策。
二、数据预处理采集到的原始数据往往存在各种问题，如缺失值、噪声、异常值等，这就需要进行数据预处理，将数据“清洗”和“整理”，为后续的分析和处理做好准备。
（一）数据清洗1、处理缺失值缺失值是数据中常见的问题。
可以通过删除包含缺失值的记录、填充缺失值（如使用平均值、中位数或其他合理的方法）等方式来处理。
2、去除噪声噪声数据会干扰分析结果，需要通过平滑技术或聚类等方法来去除。
3、识别和处理异常值异常值可能是由于数据录入错误或真实的异常情况导致的。
需要通过统计方法或业务知识来判断并处理。
（二）数据集成当数据来自多个数据源时，需要进行数据集成。
面向大数据分析的数据采集与预处理方法研究
面向大数据分析的数据采集与预处理方法研究随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会中不可忽视的重要资源。
在大数据时代，数据的采集和预处理是进行有效数据分析的关键步骤之一。
本文将重点探讨面向大数据分析的数据采集与预处理方法的研究，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、数据采集方法研究数据采集是从各种来源收集数据并将其整合到一个可分析的格式的过程。
在面向大数据分析的数据采集过程中，常用的数据采集方法有以下几种：1. 网络爬虫：通过网络爬虫程序自动从互联网上获取数据。
例如，使用Python编程语言中的Scrapy框架可以轻松实现爬取网页数据的功能。
2. 传感器技术：通过传感器收集实时的环境数据。
例如，气象传感器可以用于收集天气数据，GPS传感器可以用于获取位置数据等。
3. 社交媒体数据采集：通过监控和分析社交媒体平台上的数据，如Twitter、Facebook等，获取用户的言论、行为等信息。
4. 数据库查询：通过对现有的数据库进行查询和提取，获取需要的数据。
此方法适用于已经存储了大量数据的数据库系统。
以上方法仅是数据采集中常用的几种方法，可以视情况选择适当的方法进行数据采集。
在数据采集的过程中，需要考虑数据的质量，包括数据的完整性、准确性和一致性等方面。
二、数据预处理方法研究数据预处理是指在进行数据分析前，对采集的原始数据进行处理和清洗的过程。
由于大数据往往具有规模庞大和复杂多样的特点，因此需要对数据进行预处理，以提高后续分析的准确性和效果。
在面向大数据分析的数据预处理过程中，常用的数据预处理方法有以下几种：1. 缺失值处理：处理原始数据中存在的缺失值问题。
可以通过删除带有缺失值的样本、使用均值或中位数填补缺失值、使用机器学习算法填补缺失值等方法来处理。
2. 异常值处理：识别和处理数据中的异常值。
异常值可能导致分析结果的偏离和误导，因此需要将其进行处理。
可以使用统计方法或基于机器学习的方法来识别和处理异常值。
大数据采集与预处理技术研究
大数据采集与预处理技术研究随着互联网的不断发展，人们日常生活中产生的数据量也越来越大。
而这些数据本身具备着极高的价值，可以为各行各业带来不同的发展机遇。
因此，如何高效地采集和预处理数据已成为当前大数据研究的热点之一。
一、大数据采集技术大数据采集是指从不同数据源中收集数据，旨在获得可用于分析的有价值的信息。
目前，大数据采集技术主要通过网络爬虫来实现。
其核心是通过一定的算法和技术，自动地从互联网上的不同网站，甚至是社交媒体和邮件中提取有价值的数据。
网络爬虫技术是一种基于网络协议以及数据传输和解析算法，从指定的数据源中快速抓取大量数据的技术。
其中主要包括四个步骤：1）确定采集的目标网站；2）确定采集的网页链接；3）爬取网页，并从中提取有价值的信息；4）存储数据为结构化数据。
网络爬虫技术的特点是能够自动化地完成大量数据的采集和处理，但也存在一些挑战。
例如，一些网站对爬虫进行了访问限制，需要采用一些技术手段绕过限制。
而一些网站则采取了人工反爬虫策略，需要通过技术手段准确模拟用户行为进行访问。
二、大数据预处理技术在大数据采集的过程中，数据通常具有不确定性、冗余性和噪音问题，需要经过预处理才能用于后续的分析和应用。
数据预处理的目标是提高数据质量、减少数据量，以及把数据转化为可分析的形式。
1. 数据清洗数据清洗是指通过一系列技术手段处理数据中的错误、不完整、不一致以及多余的信息，以便使其更具有参考和研究价值。
通过数据清洗技术，可以实现数据的去重、缺失值填充、异常值检测和处理以及格式转换等操作。
例如，对于销售记录数据里出现重复的记录，可以通过去重操作把重复记录合并成一条记录。
对于缺失或错误的数据，可以采取插值或替换等技术手段，补全或修正数据；对于噪音数据，可以采用平滑处理、滤波处理等手段进行有效处理。
2. 数据转换数据转换指将数据从原始状态转换为适用于特定数据结构或模型的状态，包括数据标准化、数据规范化、数据集成等技术。
大数据采集清洗和预处理技术
大数据采集清洗和预处理技术在信息技术飞速发展的今天，大数据作为一种重要的资源和价值源泉，被广泛应用于各个领域。
然而，大数据的采集、清洗和预处理过程却是一个非常复杂而关键的环节。
本文将就大数据采集、清洗和预处理技术进行详细探讨，揭示其在大数据应用中的重要性和影响。
一、大数据采集技术大数据采集技术是指通过各种手段和工具将分散在不同数据源的大数据整合到统一的存储系统中的过程。
随着数据规模的不断扩大和多样化的数据类型，大数据采集技术愈发显得重要。
以下是一些常见的大数据采集技术：1. 静态采集技术：静态采集技术主要指通过网络爬虫、数据抓取等手段，将互联网上的静态数据抓取到本地存储系统中。
这种采集方式主要适用于结构化数据，如网页内容、社交媒体数据等。
2. 动态采集技术：动态采集技术是指通过对各种系统和应用程序的监测和数据抓取，实时获取数据并进行存储和分析。
这种采集方式广泛应用于实时监测系统、物联网设备等领域，用于获取实时的数据流。
3. 传感器采集技术：随着物联网的兴起，传感器采集技术在大数据采集中占据重要地位。
通过各种传感器设备，如温湿度传感器、压力传感器等，可以实时获取各种环境数据，如温度、湿度、气压等。
二、大数据清洗技术大数据清洗技术是指通过数据预处理和数据清洗的手段，去除原始数据中的噪声、错误和冗余信息，保证数据的准确性和一致性。
以下是一些常见的大数据清洗技术：1. 数据去重：数据去重是指去除数据集中的重复数据记录。
通过去重操作，可以避免在后续数据分析中造成重复计算和不准确的结果。
2. 数据筛选：数据筛选是指根据预定的规则和条件对数据集进行筛选，去除与分析主题无关的数据。
通过数据筛选，可以提高数据的有效性和可分析性。
3. 数据补全：数据补全是指通过数据模型和算法的处理，填充缺失数据的值。
在大数据分析中，由于数据的来源多样和复杂性，往往存在数据缺失的情况。
通过数据补全，可以减小数据缺失对分析结果的影响。
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• （7）配置采集数据的规则：因为要采集新闻的 正文、标题、发布时间，可以用三种方式来完成： 智能采集、可视化采集和规则配置。以智能采集 为例，回到“新建采集任务”中，点击“采集数 据”，然后点击“配置助手”，如图。
（8）在弹出的“采集规则自动化配置”中，在地址栏输 入 可以看到系统已经将文章的智能规则输入到系统中，点击 “测试”可以检查采集结果是否正确，如图。点击“确定 退出” ，这样就完成了配置。
• Ceilometer主要负责监控数据的采集，是 OpenStack中的一个子项目，它像一个漏斗一样， 能把OpenStack内部发生的几乎所有的事件都收 集起来，然后为计费和监控以及其它服务提供数 据支撑。
• 官方网站：/
• 5．乐思网络信息采集系统 • 主要目标就是解决网络信息采集和网络数据
• 2.1.3 数据采集的技术方法
• 1．系统日志采集方法
•
很多互联网企业都有自己的海量数据采集
工具，多用于系统日志采集，如：
➢ Hadoop的Chukwa
➢ Cloudera的Flume
➢ Facebook的Scribe
• 2．对非结构化数据的采集
•
非结构化数据的采集就是针对所有非结构化
的数据的采集，包括企业内部数据的采集和网络
• （11）采集任务完成后，任务将以.smt文件形式 保存在安装路径的tasks文件夹内。右键单击采 集任务的名称，在弹出的快捷菜单内选择数据导
出的格式，包括文本、Excel和Word等。如选择 导出Excel，导出结果如图。
本章小结
•本章主要介绍了大数据的采集、大数据采集的数 据来源、大数据采集的技术方法和大数据的预处 理，以及大数据采集与预处理的一些工具和简单 的采集任务执行范例。大数据采集后为了减少及 避免后续的数据分析和数据挖掘中会出现的问题， 有必要对数据进行预处理。数据的预处理主要是 完成对于已经采集到的数据进行适当的处理、清 洗、去噪及进一步的集成存储。
• 1．Flume • Flume是Cloudera提供的一个高可用的、高
可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的 系统。
• 官网：/
• 2．Logstash
• Logstash 是一个应用程序日志、事件的传输、 处理、管理和搜索的平台。可以用它来统一对应 用程序日志进行收集管理，提供 Web 接口用于 查询和统计。
数据采集等。
➢ 企业内部数据的采集是对企业内部各种文档、视 频、音频、邮件、图片等数据格式之间互不兼容 的数据采集。
➢ 网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API 等方式从网站上获取互联网中相关网页内容的过 程，并从中抽取出用户所需要的属性内容。
➢ 网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万
• 3．其他数据采集方法
数据标准化）。
• 4．数据规约
• 数据规约是从数据库或数据仓库中选取并建立 使用者感兴趣的数据集合，然后从数据集合中滤掉 一些无关、偏差或重复的数据，在尽可能保持数据 原貌的前提下，最大限度地精简数据量。数据归约主要
有两个途径：属性选择和数据采样，分别针对原始数据集中的属性和记录。
2.3数据采集及预处理的主要工具
大数据技术与应用
计算机中心
第2章大数据采集及预处理
导学
• 一、内容与要求
• 1.理解大数据采集的基本概念，掌 握大数据采集的数据来源，了解大 数据采集的技术方法。
• 2.了解大数据预处理的方法和了解 大数据采集及预处理的常用工具。
二、重点、难点
重点是大数据采集的概念，大数据 采集的数据来源和技术方法。难点 是大数据预处理的方法。
• 2．互联网数据
•
互联网数据是指网络空间交互过程中产生的
大量数据，包括通信记录及QQ、微信、微博等
社交媒体产生的数据，其数据复杂且难以被利用。
• 互联网数据具有的特点：
➢ 大量化
➢ 多样化
➢ 快速化
• 3．物联网数据
•
物联网是指在计算机互联网的基础上，利用
射频识别、传感器、红外感应器、无线数据通信
• （9）点击“保存”和“确定”按钮。在返回的 “新建采集任务”中，点击“采集任务测试”，
输入示例网址： ，点击 “启动测试”，如图。
• （10）任务设置完成后，返回最初操作界面，如 图。选中任务右键单击“启动”，可看到下面屏 幕滚动，停止后则采集完成。
• 官网：/
• 3．Kibana
• Kibana 是一个为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析的 Web 接口。可使用它对日志 进行高效的搜索、可视化、分析等各种操作。
• 主页： /
• 4．Ceilometer
抓取问题。
• 官方网站： /index.html
• 6．火车采集器 • 通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页
上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息， 可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文 件或其他数据库系统中。
• 官方网站：/
• （5） 在“新建采集任务”中，点击“增加采集 网址”，在弹出的操作页面中输入采集网址，如
/。选中“导航采集”， 并点击“增加”导航规则，如图。
• （6） 在“导航页规则配置”中，设置导航规则： ，如图。单击确定按钮。
结构的数据之后，对数据进行抽取、转换和集成加 载。目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并 提供数据一致性。
大数据清洗工具DataWrangler
• 2．数据集成
•
数据集成是把不同来源、不同格式、不同特点性质的数据在逻辑
上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。目前通常
采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统。
• （2）下载的压缩文件内包含多个可执行程序， 其中SoukeyNetget.exe 为网络矿工采集软件， 运行此文件即可打开网络矿工，操作界面如图。
• （3）点击“新建采集任务分类”，在弹出的 “新建任务类别”中输入类别名称，并保存存储 路径，如图。
• （4） 在“新建任务管理”中，右键单击“新建 采集任务” 。在弹出的“新建采集任务”中输 入任务名称，如图。
• 7．网络矿工（上机应用） • 网络矿工数据采集软件是一款集互联网数据
采集、清洗、存储、发布为一体的工具软件。
• 官方网站：/
• （1）进入网络矿工官方网站，下载免费版，本 例下载的是sominerv5.33（通常免费版有试用期 限，一般为30天）。网络矿工的运行需要.Net Framework 2.0 环境，建议使用Firefox浏览器。
• 对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密 性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合 作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。
2.2大数据的预处理
• 大数据预处理的方法主要包括： • 数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
大数据处理流程
• 1．数据清洗 • 数据清洗是在汇聚多个维度、多个来源、多种
等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“The
Internet of Things”，也就是“实现物物相连的
互联网络”。
• 其内涵包含：
➢ 物联网的核心和基础仍是络。
➢ 用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进 行信息交换和通信。
物联网数据的特点主要包括： ➢ 物联网中的数据量更大 ➢ 物联网中的数据传输速率更高 ➢ 物联网中的数据更加多样化 ➢ 物联网对数据真实性的要求更高
数据类型丰富， 包括结构化、半结构化、非结构化
分布式数据库
• 2.1.2 数据采集的数据来源
• 按照数据来源划分，大数据的三大主要来源 为：商业数据、互联网数据与物联网数据。
• 1．商业数据
• 商业数据是指来自于企业ERP系统、各种POS 终端及网上支付系统等业务系统的数据，是现在最 主要的数据来源渠道。
2.1数据采集简介
• 2.1.1 数据采集
• 大数据的数据采集是在确定用户目标的基础 上，针对该范围内所有结构化、半结构化和非 结构化的数据的采集。
传统的数据采集 数据来源 来源单一，数据量相对大数据较小 数据类型 结构单一 数据处理 关系型数据库和并行数据仓库
大数据的数据采集 来源广泛，数据量巨大
• 大数据集成：
➢ 狭义上讲是指如何合并规整数据；
➢ 广义上讲数据的存储、移动、处理等与数据管理 有关的活动都称为数据集成。
•
大数据集成一般需要将处理过程分布到源数
据上进行并行处理，并仅对结果进行集成。
• 3．数据变换
• 数据变换是将数据转换成适合挖掘的形式。数 据变换是采用线性或非线性的数学变换方法将多维 数据压缩成较少维数的数据，消除它们在时间、空 间、属性及精度等特征表现方面的差异（如统计学中的