网络数据抓取工具与方法 关注网络爬虫

互联网上存在海量数据。如何将这些零散的数据抓取下来，存储在公司数据库中？如何从数据中挖掘价值，以洞察市场发展方向，助力业务不断增长？

本文将分享几种常见的网络数据抓取方法，并展示多个真实的数据应用实例，希望对大家有所帮助。

内容聚合

对于大多数媒体网站而言，实时获取互联网上的大量资讯/新闻非常重要。网络数据抓取可以监控各新闻门户网站与主流社交媒体，通过关键词搜索等方式实时获取更新的数据。

使用内容聚合的另一个示例是业务小组。例如，招投标小组。借助于网络数据抓取，可以自动化汇聚各招投标网站上更新的、业务相关的招投标项目信息，从而及时跟进，快人一步发现商机。

竞争对手监控

电子商务从业者需要时刻关注竞争对手的情况进而调整自身运营策略。网络数据抓取可以实时监控竞争对手官网、店铺等网页上的信息，包括产品更新、促销活动、客户评价等。

电商领域竞争日益激烈，挖掘细分市场是一大出路。网络数据抓取将有助于挖掘细分市场，通过产品细节拉高品牌受欢迎度与交易额。同时可通过分析抓取到的数据进行产品合理定价。

情感分析

用户产生的文本内容是情绪分析的基础。此类数据多为评论、意见或投诉，常产生于音乐、电影、书籍等以消费者为中心的产品、服务或特定事件中。通过部署多个网络抓取工具，可以轻松获取来源于不同网站的所有这些信息。

市场调查

几乎每家公司都需要进行市场调查。互联网上可以提供不同类型的数据，包括产品信息，标签，社交媒体或其他平台上的产品评论，新闻等。利用传统的数据采集方法，开展市场调研是一项耗时且昂贵的工作。到目前为止，如需收集大量数据用于市场研究，网络数据提取是最简单的方法。

机器学习

与情感分析一样，可用的网络数据是机器学习的优质材料。标记提取内容、从元数据字段和值中提取实体是自然语言处理的源头。可以使用类别和标签信息来完成统计标记或聚类系统。网络数据抓取可以帮助您以更高效准确的方式获取数据。

网络数据抓取工具与方法

到目前为止，从网页中提取数据的最佳方法是将数据抓取项目外包给DaaS提供商。DaaS公司拥有抓取数据所必须的专业知识和基础架构。通过这种方式，还完全可以免除网页爬取的责任。

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