我们在生活中所做的每一件事几乎都会留下数字足迹。从我们在 Spotify 上收听的歌曲、在亚马逊购物车中添加的商品，到我们在谷歌上进行的搜索，我们每天都在不断生成数据。这个巨大的数据池就是网络数据。网络数据为企业提供了一个巨大的机会，使其能够获得对客户和竞争对手的独特洞察。本文是网络数据的入门指南，概述了入门所需的一切知识。
什么是网络数据？
Web data describes the large volume of data generated online by individuals, businesses, and other organizations. This data can come in many different forms, including text, images, audio, and video. You can collect and analyze web data to gain insights into customer behavior, competitor activity, and other aspects of the business landscape.
网络数据为何重要？
网络数据至关重要，因为它能为企业提供对客户和竞争对手的独特见解。通过分析网络数据，企业可以了解客户对哪些类型的产品或服务感兴趣，哪些营销策略最有效，以及在定价和产品供应方面与竞争对手相比如何。此外，您还可以利用网络数据来提高网站性能、确定广告活动的目标以及做出其他战略决策。
数据类型
让我们把网络数据分为三类：
结构化数据
结构化数据通常放在表格或电子表格中，使其结构化。从结构化数据中提取信息很容易，而且可以使用软件程序对其进行分析。
使用结构化数据的优势之一是计算机可以对其进行处理。这样，搜索引擎就可以将其编入索引并显示在结果页面上。此外，还可以使用结构化数据创建富片段，即显示在搜索引擎结果页面上的信息片段。
非结构化数据
非结构化数据没有任何特定的结构。很难从非结构化数据中提取信息，也无法随时对其进行分析。非结构化数据正成为我们生活中越来越重要的一部分。全球 80% 的数据都是非结构化数据。这些数据的来源多种多样，如文本文档、社交媒体帖子、电子邮件以及音频和视频文件。
非结构化数据的主要挑战在于难以从中提取信息。要对其进行分析，必须将其整理成特定格式。您可以使用软件程序来做到这一点，但这既耗时又耗力。
非结构化数据面临的另一个挑战是，查找特定信息具有挑战性。如果没有预先确定的模式，就很难确定从哪里开始查找特定数据。
半结构化数据
这是介于结构化数据和非结构化数据之间的数据。半结构化数据是指组织不如结构化数据整齐，但仍比非结构化数据更容易处理的数据。
半结构化数据的好处之一是可以轻松转换成其他格式。这使得半结构化数据成为企业的宝贵资产，因为企业既希望保持数据的有序性，又需要在必要时灵活地将其转换为不同的格式。
收集网络数据。
企业正在收集比以往更多的数据，以帮助他们做出更好的决策，而网络是这些数据的重要来源。然而，从网络中提取数据既困难又耗时。自动化工具和服务可以提供帮助，但了解网络及其工作原理也至关重要。
The first step in gathering web data is identifying the most likely sources to contain the information you need. This involves using search engines, directories, and other online resources. Once identified the sources, you need to find the data you’re looking for and extract it. This involves using web scraping tools and techniques.
同样重要的是，要注意收集网络数据的法律和道德影响。重要的是要尊重个人和组织的隐私，并确保您的数据收集活动是合法的。
网络搜索工具和技术
您可以使用多种网络搜刮工具和技术从网站中提取数据。一些最常用的方法包括使用浏览器扩展、Python 或 Ruby 脚本或在线网络搜刮服务。
浏览器扩展
从网站提取数据的最简单方法之一就是使用浏览器扩展。许多浏览器扩展都可用于网络搜刮，包括
- The Web Scraper extension for Chrome and Firefox automatically extracts data from websites.
- The Data Extractor plugin for Chrome extracts data from tables and lists on websites.
- The Data Scraper extension for Firefox extracts data from websites in XML or JSON format.
Python 和 Ruby 脚本
从网站提取数据的另一种常用方法是 Python 或 Ruby 脚本。您可以使用这些脚本刮擦网站并提取所需的数据。使用 Python 和 Ruby 进行网络刮擦有许多库和模块，包括
- Python 的 Beautiful Soup 库，用于解析 HTML 和 XML 文档。
- 用于 Ruby 的 Mechanize 库可以导航网站并提取数据。
在线网络搜刮服务
Finally, another option for extracting data from websites is web scraping services. Online web scraping services are a great way to get the data you need without worrying about the technical details. These services allow you to specify the website or websites that you want data from, and the service will take care of extracting the data for you. This can be a great option if you need data from many websites or if the website you want data from is difficult to access or extract data from using other methods.
目前有许多在线网络搜刮服务，它们都提供不同的功能和定价计划。选择适合您特定需求的服务至关重要。
以下是几种流行的在线网络搜索服务：
1) Import.io: Import.io is a web scraping service that allows you to extract data from websites and turn it into a format that you can use in your own applications. Import.io offers a free plan and a paid plan that starts at $149/month.
2) ParseHub: ParseHub is a web scraping service that allows you to scrape data from websites and turn it into JSON, CSV, or Excel format. ParseHub offers a free plan and paid plans that start at $39/month.
3) Zyte: Formerly Scrapinghub, Zyte is a web scraping service that allows you to scrape data from websites and turn it into JSON, CSV, or Excel format. They offer a free plan and paid plans that start at $49/month.
使用住宅代理进行网络搜索
There are several ways to scrape the web, but using residential proxies is often the most efficient. You can ensure that your IP address is not blocked by the website you’re scraping by using residential proxies. This is because websites often blacklist commercial IP addresses due to their history of abuse.
与商业代理服务器相比，住宅代理服务器的检测也更具挑战性。这是因为它们来自真实的 IP 地址，而不是数据中心。因此，网站不太可能阻止或扼杀来自住宅代理的流量。
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