大数据信息采集方式(大数据信息采集方式有哪些)
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本文目录:
大数据采集技术有哪些
我知道的数据采集方法有这几种:第一种:软件接口方式
通过各软件厂商开放数据接口,实现不同软件数据的互联互通。这是目前最为常见的一种数据对接方式。
优势:接口对接方式的数据可靠性与价值较高,一般不存在数据重复的情况;数据可通过接口实时传输,满足数据实时应用要求。
缺点:①接口开发费用高;②需协调多个软件厂商,工作量大且容易烂尾;③可扩展性不高,如:由于新业务需要各软件系统开发出新的业务模块,其和大数据平台之间的数据接口也需做相应修改和变动,甚至要推翻以前的所有数据接口编码,工作量大、耗时长。
第二种:软件机器人采集
软件机器人是目前比较前沿的软件数据对接技术,即能采集客户端软件数据,也能采集网站网站中的软件数据。
常见的是博为小帮软件机器人,产品设计原则为“所见即所得”,即不需要软件厂商配合的情况下,采集软件界面上的数据,输出的结果是结构化的数据库或者excel表。
如果只需要界面上的业务数据,或者遇到软件厂商不配合/倒闭、数据库分析困难的情况下, 利用软件机器人采集数据更可取,尤其是详情页数据的采集功能比较有特色。
技术特点如下:
①无需原软件厂商配合;②兼容性强,可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据;③输出结构化数据;④即配即用,实施周期短、简单高效;⑤配置简单,不用编程,每个人都可以DIY一个软件机器人;⑥价格相对人工和接口,降低不少。
缺点:采集软件数据的实时性有一定限制。
第三种:网络爬虫
网络爬虫是模拟客户端发生网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
爬虫采集数据的缺点:①输出数据多为非结构化数据;②只能采集网站数据,容易受网站反爬机制影响;③使用人群狭窄,需要有专业编程知识才能玩转。
第四种:开放数据库方式
数据的采集融合,开放数据库是最直接的一种方式。
优势:开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据,准确性高,实时性也有保证,是最直接、便捷的一种方式。
缺点:开放数据库方式也需要协调各软件厂商开放数据库,这需要看对方的意愿,一般出于安全考虑,不会开放;一个平台如果同时连接多个软件厂商的数据库,并实时获取数据,这对平台性能也是巨大挑战。
以上便是常用的4种数据采集方式,各有优势,适合不同的应用场景。
大数据怎么采集
主要有以下几种方式:
一、 线上交互数据采集。
通过容易传播的在线活动或者类公益互动等形式,在与用户产生交互的过程中实现数据的采集,这种方式的数据采集成本比较低,速度比较快,范围比较广
二、浏览器页面采集。
主要是收集网页页面的浏览日志(PV/UV等)和交互日志数据。
三、客户端日志采集。
是指通过自有的APP客户端进行数据采集,在项目开发过程中写入数据统计的代码,用于APP客户端的数据采集。
四、数据库同步数据采集。
是指直接将数据库进行交互同步,进而实现数据采集,这种方式的优势是数据来源大而全,根据同步的方式 可以分为:
直接数据源同步
生成数据文件同步
数据库日志同步
数据采集的五种方法是什么?
一、 问卷调查
问卷的结构,指用于不同目的的访题组之间以及用于同一项研究的不同问卷之间,题目的先后顺序与分布情况。
设计问卷整体结构的步骤如下:首先,根据操作化的结果,将变量进行分类,明确自变量、因变量和控制变量,并列出清单;其次,针对每个变量,依据访问形式设计访题或访题组;再次,整体谋划访题之间的关系和结构;最后,设计问卷的辅助内容。
二、访谈调查
访谈调查,是指通过访员与受访者之间的问答互动来搜集数据的调查方式,它被用于几乎所有的调查活动中。访谈法具有一定的行为规范,从访谈的充分准备、顺利进入、有效控制到访谈结束,每一环节都有一定的技巧。
三、观察调查
观察调查是另一种搜集数据的方法,它借助观察者的眼睛等感觉器官以及其他仪器设备来搜集研究数据。观察前的准备、顺利进入观察场地、观察的过程、观察记录、顺利退出观察等均是技巧性很强的环节。
四、文献调查
第一,通过查找获得文献;第二,阅读所获得文献;第三,按照研究问题的操作化指标对文献进行标注、摘要、摘录;最后,建立文献调查的数据库。
五、痕迹调查
大数据是指与社会行为相伴生、通过设备和网络汇集在一起,数据容量在PB级别且单个计算设备无法处理的数字化、非结构化的在线数据。它完整但并非系统地记录了人类某些社会行为。
大数据研究同样是为了把握事物之间的关系模式。社会调查与研究中,对大数据的调查更多的是从大数据中选择数据,调查之前同样需要将研究假设和变量操作化。
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大数据采集方法分为哪几类?
1、离线搜集:
工具:ETL;
在数据仓库的语境下,ETL基本上便是数据搜集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中,需求针对具体的事务场景对数据进行治理,例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。
2、实时搜集:
工具:Flume/Kafka;
实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景,比方,用于记录数据源的履行的各种操作活动,比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景,数据搜集会成为Kafka的顾客,就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住,然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等),之后再写入到对应的数据存储中。
3、互联网搜集:
工具:Crawler, DPI等;
Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛,网络机器人,是一种按照一定的规矩,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本,它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。
除了网络中包含的内容之外,关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。
4、其他数据搜集方法
关于企业生产经营数据上的客户数据,财务数据等保密性要求较高的数据,能够通过与数据技术服务商合作,运用特定体系接口等相关方式搜集数据。比方八度云核算的数企BDSaaS,无论是数据搜集技术、BI数据剖析,还是数据的安全性和保密性,都做得很好。
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