络数据采集指南：11个问题剖析你的数据需求

确定你的业务问题

任何类型的数据分析都要以这三个问题的答案为切入点。只是盯着数据，希望它能够给你的业务/管理带来启发往往是没有效果的。相反，首先确定业务问题会更加明智——以解决问题为目标，可以找到最好的数据处理方法。
这样的策略同样适用于从 络中爬取数据： 络数据涉及的范围极其多，如果你不知道自己在寻找什么，你将永远找不到它。可以通过 络爬虫采集的数据类型包括：
每种数据类型的采集、分析方式都有所不同，因此，你首先应该了解清楚你的产品和用户产生的数据类型以及你需要解决的问题。

在 络上查找数据

这一系列问题涉及到你想要从中提取数据的 站，以及这些数据的类型。有些 站很容易通过开放API或手动抓取访问; 在其他情况下， 络抓取工具可能很难访问数据，或者可能非法操作（详细了解 络抓取的合法性）。
在这组要求中，你还需要查看信息更新的频率，以及确定你是否需要数据的最新版本。这需要回归到你的数据需求 – 如果你需要培训AI代理，你可能对大量历史数据更感兴趣; 如果你需要最新的相关新闻消息，你需要关注 页的刷新频率。

定义技术要求

在了解了你自己的数据需求与如何选择爬取 站后，就应该深入了解技术方面的问题：接下来将思考如何爬取、分析数据以便解决你的问题，以及通过哪些技术来实现 络数据的爬取和处理。
不同结构的数据，在爬取的过程中需要不同的爬取条件，应提前解决。你计划使用的数据可视化工具可能会限制文件格式和数据库。文本分析和nlp采样可能更受益于无模式的数据结构，而sql数据库可能更适合商业智能分析。
所以提前考虑这些事情是非常有必要的，因为它们会严重影响你用于从 络提取数据的工具和技术类型。当然你也可以在提取数据后将数据形式转化为需要的格式，但事先考虑这些因素可以为你节省很多麻烦。

 
在解决上述11个问题后，相信你已经对自己的 络数据采集需求有了全面的了解。接下来你可能对于如何选取采集方式有一定的困惑，这三篇文章将逐一的帮您分析你所需要的数据类型以及数据采集方式：
结构化数据与非结构化数据有什么区别？
络数据的采集重点
如何选择正确的数据采集方式