任務四認知數據采集與處理工具一、常用數據采集工具（一）平臺提供的數據工具（二）第三方專項數據采集工具（三）網頁數據采集工具（爬蟲）（四）其他數據采集工具（一）平臺提供的數據工具主要包括平臺的店鋪后臺、生意參謀（淘寶/天貓）、京東商智（京東）、數據易道（蘇寧）等數據采集工具。（一）平臺提供的數據工具1.生意參謀通過生意參謀，數據采集人員不僅可以采集自己店鋪的各項運營數據（如流量、交易、服務、產品等數據），通過市場行情板塊還能夠獲取到在淘寶/天貓平臺的行業銷售經營數據。如圖所示。（一）平臺提供的數據工具（一）平臺提供的數據工具（一）平臺提供的數據工具2.京東商智京東商智是京東為賣家提供數據服務的平臺，賣家在訂購京東商智之后，可以從PC端、APP、微信、手機QQ、移動端五大渠道獲取店鋪的流量、銷量、用戶、商品等數據，并能夠獲取整個行業及同行業中其他賣家的數據，以此來支持運營決策。同時，京東商智還支持購物車營銷、用戶營銷等精準營銷，幫助賣家提升銷售，如圖所示。（一）平臺提供的數據工具3.數據易道

數據易道是蘇寧面向外部賣家、供應商及品牌工廠等合作伙伴的官方數據分析產品平臺，依托蘇寧海量數據價值和大數據能力，旨在通過優質的數據產品及服務為合作伙伴提供業務數據分析和決策建議，實現合作伙伴與蘇寧的商業價值共享共贏。如圖所示。（二）第三方專項數據采集工具第三方專項數據采集工具，主要包括：多多情報通（多多參謀）、店偵探（淘寶/天貓）、淘數據（淘寶/京東/wish/shopee等）、逐鹿工具箱、店數據、升業績等工具。（二）第三方專項數據采集工具1.多多情報通

多多情報通(多多參謀)是拼多多電商平臺的數據工具,提供大盤走勢、競品（“競爭商品”的簡稱）分析、貨源分析、成交高峰、物流預警、開團監控、店鋪探索、深度分析活動商品信息、關鍵詞監控等多維度的數據服務,輔助賣家的數據化運營，如圖所示。（二）第三方專項數據采集工具2.店偵探

店偵探是一款專門為淘寶及天貓賣家提供數據采集、數據分析的數據工具。通過對各個店鋪、寶貝運營數據進行采集分析，店偵探可以快速提供競爭對手店鋪的銷售數據、引流途徑、廣告投放、活動推廣、買家購買行為等數據信息。如圖所示。（二）第三方專項數據采集工具3.淘數據淘數據由阿里巴巴集團推出，主要針對淘寶、天貓等阿里電商平臺的交易數據和用戶行為數據進行收集和分析。如圖所示。（二）第三方專項數據采集工具淘數據和生意參謀都是提供電商數據統計和分析的工具，但有以下區別：（1）數據來源不同。淘數據主要從淘寶、天貓等阿里電商平臺進行數據采集和分析，而生意參謀主要從京東、蘇寧、天貓、淘寶、唯品會、拼多多等多個電商平臺進行數據收集和分析。（2）數據覆蓋范圍不同。淘數據主要關注淘寶、天貓平臺的交易數據和用戶行為數據，而生意參謀覆蓋范圍更廣，不僅包括交易數據和用戶行為數據，還包括流量、廣告、競爭情報等數據。（3）數據處理方式不同。淘數據提供基于自然語言處理和機器學習算法的數據挖掘，可以進行一些高級的分析和預測，而生意參謀提供的更多是基于數據指標的可視化展示，通過圖表和報告的方式直觀地顯示數據情況。（4）使用方式不同。淘數據是一款純數據分析軟件，需要用戶自行對數據進行分析和解讀，而生意參謀除了提供數據分析之外，還提供了一些營銷策略和推廣工具供商家使用，能夠幫助商家更好地制定營銷計劃和優化營銷效果。綜上所述，淘數據主要關注淘寶、天貓平臺數據的分析，而生意參謀是一個全維度的電商數據工具，覆蓋多個電商平臺數據并提供更多的營銷策略和推廣工具，供用戶根據自身需求選擇使用。（二）第三方專項數據采集工具4.逐鹿工具箱

逐鹿工具箱是一款電商多領域營銷軟件，提供了查排名、選款選品、主圖評測、關鍵詞挖掘、關鍵詞市場分析、SEO優化，直通車優化，活動分析等功能，可幫助賣家全面提升店鋪經營效率。（三）網頁數據采集工具（爬蟲）1.八爪魚采集器

八爪魚采集器是一款通用網頁數據采集器，使用簡單，可執行完全可視化操作；其功能強大，任何網站均可采集；另外，其采集的數據可導出為多種格式。八爪魚采集器可以用來采集商品的價格、銷量、評價、描述等內容。如圖所示。（三）網頁數據采集工具（爬蟲）2.火車采集器

火車采集器是一個供各大主流內容平臺系統、論壇系統等使用的多線程內容采集發布程序。其對于數據的采集可分為兩部分：一是采集數據，二是發布數據。借助火車采集器可以根據采集需求在目標數據源網站采集相應數據并整理成表格或TXT格式導出。（三）網頁數據采集工具（爬蟲）3.后羿采集器

后羿采集器功能強大，操作簡單，是為廣大無編程基礎的運營、銷售、金融、新聞、電商和數據分析從業者，以及政府機關和學術研究等用戶量身打造的一款產品。后羿采集器不僅能夠進行數據的自動化采集，而且在采集過程中可以對數據進行清洗。在數據源頭即可實現多種內容的過濾。通過使用后羿采集器，用戶能夠快速、準確地獲取海量網頁數據，從而徹底解決了人工收集數據所面臨的各種難題，降低了獲取信息的成本，提高了工作效率。如圖所示。（三）網頁數據采集工具（爬蟲）后羿、八爪魚和火車采集器的異同：后羿：支持跨平臺，個人使用完全免費，對于大多數網站來說，只需輸入網頁地址，軟件就會自動識別并提取相關字段信息，包括列表、表格、鏈接、圖片等，不需配置任何采集規則，一鍵采取，支持自動翻頁和數據導出功能，對于小白來說，非常容易學習和掌握。八爪魚：相比較后羿采集器來說，八爪魚采集器目前僅支持Windows平臺，需要人為設置采集字段和配置規則，因此更繁瑣，但也更靈活，內置了大量數據采集模板，可以輕松采集京東、天貓等熱門網站，官方教程非常詳細，對于小白入手來說，也非常容易掌握。火車：相比較后羿采集器和八爪魚采集器來說，規則設置上更為靈活、智能，可以迅速抓取網頁上散亂的數據，同時提供數據分析和輔助決策功能，對于日常爬取網站數據來說，是一個非常不錯的軟件。4.集搜客集搜客GooSeeker始于2007年，是國內最早的網絡爬蟲工具之一，近年來，集搜客已把互聯網內容結構化和語義化技術成功推廣到金融、保險、電信運營、電信設備制造、電子制造、零售、電商、旅游、教育等行業。軟件通用于國內外網站，免編程，大批量抓取，可作為微博采集工具箱，采集數據一鍵輸出至Excel表格；軟件還可自動分詞和情感分析、報表摘錄和筆記等。軟件現提供免費版、專業版、旗艦版、VIP版。（三）網頁數據采集工具（爬蟲）（四）其他數據采集工具1.

ScrapyScrapy是適用于Python的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站點并從頁面中提取結構化的數據，也可以用于抓取非結構化數據。Scrapy用途廣泛，可以用于數據挖掘、監測和自動化測試。Scrapy吸引人的地方在于它是一個框架，任何人都可以根據需求方便的修改。它也提供了多種類型爬蟲的基類，如BaseSpider、sitemap爬蟲等，最新版本又提供了web2.0爬蟲的支持。（四）其他數據采集工具2.

Import.ioImport.io是一個網頁抓取工具，它可以幫助用戶從互聯網上采集各種類型的數據。這個工具可以非常靈活地處理各種不同的數據類型，包括文本、圖片、視頻等等。使用Import.io的用戶可以通過簡單的拖拽操作來完成數據采集任務，并且支持自動化抓取大規模數據。優點：（1）簡單易用，不需要編寫代碼，只需要進行簡單的拖拽操作即可完成數據采集任務。

（2）可視化編輯器：Import.io提供了一個可視化編輯器，用戶可以通過這個編輯器來創建自己的抓取器，并且可以對抓取器進行編輯和修改。

（3）支持多種數據源：支持從各種不同的數據源中采集數據，包括網頁、API、數據庫等。（4）自動化抓取：使用Import.io可以實現自動化抓取大規模數據，并且可以根據需要設置自動化任務。缺點：速度較慢，數據準確性不高、可能會存在一定程度的誤差，雖然提供免費版，但是如果需要使用更加高級的功能，則需要付費。（四）其他數據采集工具3.

ApacheNutchApacheNutch是一款開源的網絡爬蟲軟件，可以用于抓取互聯網上的非結構化數據。它支持多種文件格式，包括HTML、XML、PDF、Word等，并且可以自定義抓取規則。非結構化數據是指那些沒有特定格式和組織的數據，比如文本文檔、郵件、音頻、視頻等。這些數據通常難以用傳統的關系型數據庫來存儲和處理。（四）其他數據采集工具4.

BeautifulSoupBeautifulSoup是一款Python庫，用于解析HTML和XML文檔。它可以將非結構化的HTML或XML文檔轉換為結構化的Python對象，并且可以通過標簽名、屬性等方式來查找指定內容。BeautifulSoup可以與Scrapy等網絡爬蟲框架搭配使用，實現數據的采集和處理。（四）其他數據采集工具6.ContentgrabberContentgrabber采集機是一種高效的網絡數據采集工具。它可以自動化地從任何網站上抓取和提取數據，并將其轉換為結構化的格式，以便于后續處理和分析。它提供了可視化的操作界面，并支持自動生成腳本，使得即使沒有編程經驗的用戶也能夠輕松地使用它。此外，contentgrabber采集機還具有更高的效率和更好的靈活性。結構化數據也稱作行數據，是由二維表結構來邏輯表達和實現的數據，嚴格地遵循數據格式與長度規范，主要通過關系型數據庫進行存儲和管理。與結構化數據相對的是不適于由數據庫二維表來表現的非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、各類報表、圖片和音頻、視頻信息等。二、常用的數據處理工具（一）SAS（二）R語言（三）SPSS（四）Python二、常用的數據處理工具（一）SASSAS的產生與發展SAS系統全稱為StatisticsAnalysisSystem，最早由北卡羅來納州立大學的兩位生物統計學研究生編制，并于1976年成立了SAS軟件研究所，正式推出了SAS軟件。SAS是用于決策支持的大型集成信息系統，但該軟件系統最早的功能限于統計分析，至今，統計分析功能也仍是它的重要組成部分和核心功能。二、常用的數據處理工具（一）SAS2.SAS的應用SAS系統是一個組合軟件系統，它由多個功能模塊組合而成，其基本部分是BASESAS模塊。BASESAS模塊是SAS系統的核心，承擔著主要的數據管理任務，并管理用戶使用環境，進行用戶語言的處理，調用其他SAS模塊和產品。也就是說，SAS系統的運行，首先必須啟動BASESAS模塊，它除了本身所具有數據管理、程序設計及描述統計計算功能以外，還是SAS系統的中央調度室。它除可單獨存在外，也可與其他產品或模塊共同構成一個完整的系統。各模塊的安裝及更新都可通過其安裝程序非常方便地進行。二、常用的數據處理工具（一）SASSAS系統具有靈活的功能擴展接口和強大的功能模塊，在BASESAS的基礎上，還可以增加如下不同的模塊而增加不同的功能：SAS/STAT（統計分析模塊）、SAS/GRAPH（繪圖模塊）、SAS/QC（質量控制模塊）、SAS/ETS（經濟計量學和時間序列分析模塊）、SAS/OR（運籌學模塊）、SAS/IML（交互式矩陣程序設計語言模塊）、SAS/FSP（快速數據處理的交互式菜單系統模塊）、SAS/AF（交互式全屏幕軟件應用系統模塊）等等。二、常用的數據處理工具（一）SAS綜合來看，SAS是一種商業化的數據分析軟件，它提供了多種數據處理和分析功能，如數據挖掘、統計分析、預測建模等。SAS支持多種數據格式，如CSV、TXT、Excel等。SAS還提供了一套完整的數據挖掘流程，可以幫助用戶方便地完成數據挖掘任務。二、常用的數據處理工具（二）R語言1.R語言產生與發展歷程R語言來自S語言，是S語言的一個變種。S語言在貝爾實驗室開發，著名的C語言、Unix系統也是貝爾實驗室開發的。R語言提供了一系列用于數據處理、計算和繪圖的工具，包括數據框、數組、向量和矩陣等數據結構，以及用于統計分析的函數，如參數和非參數假設檢驗、線性回歸、廣義線性回歸、非線性回歸、可加模型、樹回歸、混合模型、方差分析、判別、聚類、時間序列分析等。二、常用的數據處理工具（二）R語言2.R語言的應用R語言廣泛的應用與統計、應用數學、計量經濟、金融、生物、數據可視化以及人工智能等領域，應用前景越來越廣闊。R是一種專門用于統計分析和數據可視化的編程語言和環境。它提供了豐富的數據處理和分析函數，可以進行各種高級統計分析、機器學習和數據挖掘任務。R也提供了各種繪圖功能，可以生成美觀和信息豐富的數據可視化圖表。二、常用的數據處理工具（三）SPSSSPSS軟件誕生于1968年，是一款用于統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的專業統計軟件產品。SPSS最初稱為“社會科學統計軟件包”(StatisticalPackageforSocialScience)，2002年SPSS公司將其名稱改為“統計產品與解決服務方案”(StatisticalProductandServiceSolutions，SPSS)。問世50多年來，SPSS軟件在醫療、商業、市場研究、教育、保險、銀行等多個領域和行業得到了廣泛應用，是當今最權威的統計學軟件之一，有Windows和MacOS等多個操作系統版本。二、常用的數據處理工具（三）SPSSSPSS有如下一些優勢：功能強大:SPSS囊括了各種成熟的統計方法和模型，為統計分析用戶提供了全方位的統計學算法。兼容性好:在數據方面,不僅可以在SPSS中直接進行數據錄入工作,還可以將日常工作中常用到的Excel表格數據、文本格式數據導入SPSS中進行分析，從而節省了相當大的工作量。易用性強:SPSS之所以有廣大的用戶群，不僅因為它是一種權威的統計學工具，提供了強大的統計功能，也因為它是一種非常簡單易用的軟件。擴展性高:SPSS直接和R語言進行對接，通過直接調用R語言的各種統計模塊，直接實現了對最新統計方法的調用（新版本已經增加對Python的支持）。二、常用的數據處理工具（四）PythonPython是一種通用的編程語言，可以用于網絡爬蟲進行數據采集，也廣泛用于數據處理和分析。Python有許多強大的數據處理庫，如Pandas、NumPy和SciPy，可以進行各種數據操作、統計分析和機器學習任務。Python也支持各種可視化庫，如Matplotlib和Seaborn，可以生成各種圖表和可視化效果。二、常用的數據處理工具（五）SQLSQL（結構化查詢語言）是一種用于管理和操作關系型數據庫的編程語言。通過編寫SQL查詢語句，可以從數據庫中提取、過濾和分析數據。SQL可以執行各種數據操作，如創建表、插入、更新和刪除數據等。三、數據處理的主要操作軟件---Excel（