很多同学做好爬虫后，就开始等待采集结束，然后对数据进行统一分析处理。但其实高效的大数据技术，在数据采集的过程中就可以进行数据处理。

因此找到一款可以在数据采集的同时进行数据处理的爬虫软件非常重要，可以实现在采集的同时对数据进行以下处理：

1.数据挖掘

数据挖掘是对数据中的大量行业数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助决策的关键性信息的过程。

数据一般可分为两种：

①结构化数据

结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。

②非结构化数据

非结构化数据是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。

前嗅ForeSpider数据采集挖掘系统，可以从非结构化或结构化数据中，挖掘带有特征的文本，系统配备实体识别用的字典，主要针对中文的数据挖掘配置，对于内容分布不规则的数据，能够根据特定关键词从中摘取指定的数据信息， 帮助应用者对复杂庞大的进行智能化的数据分类提取和重构。

前嗅ForeSpider数据采集挖掘系统优势：

①灵活度高

独家文本挖掘语言，根据需求定制挖掘规则，深度解析文本结构。

②挖掘速度快

将数据挖掘嵌入采集过程，采集同时即可完成数据处理，数据挖掘更高效。

③精准性强

数据精准定位，挖掘精度高达99%，杜绝数据错漏可能。

④数据清洗

清洗数字、字母等非文本数据、过滤无意义文本（如广告、版权、个签等），处理文本缺失值，查删重复数据。

⑤灵活特征组合

将文本特征和结构特征进行组合，使模型从非线性角度进行分类，大大提升模型处理问题的能力。

⑥实体识别精准：基于语义分析构建的智能算法与场景策略相配合，平均准缺率可达96%，让企业更智能、让用户更便利。

适用场景：

①数据分类标注

复杂的文章内容可 能存在多种关键数据，通过对文本数据进行实体属性分类，例如标注文本中客观、主观或有倾向性数据，可在多维数据标签的基础上进行高复杂性的分类与统计。

②提取精准数据

数据源中信息夹杂垃圾内容过多，可对文本中关键词、实体或其它特定类型属性进行特征化提取，实现对数据的清洗过滤，提升数据精准度。可以清洗数字、字母等非文本数据、过滤无意义文本（如广告、版权、个签等），处理文本缺失值，查删重复数据。

2.文本语义识别

语义识别是指对自然语言进行词语解析、信息抽取、时间因果、情绪判断等等技术处理，最终达到让计算机“懂”人类的语言的自然语言认知，以及把计算机数据转化为自然语言的生成。

前嗅ForeSpider数据采集分析引擎，可对文本进行语义识别，采集网页、APP中某类内容的数据。还可将采集到的数据进行自动分词、自动分类聚类、情感分析等处理。

特色：

①变形词识别

建立常见变形词映射表，鉴别同音同意等变形词，通过词向量对比变形词与上下文的语意关联度，识别该词的变形特点。

②知识神经元持续更新：

基于语义分析构建的智能算法与场景策略相配合，平均准缺率可达 96%，让企业更智能、让用户更便利。

③智能学习：

前嗅智能大脑可 7×24h 自主学习，不断驱动 AI 神经元，历经多种业务场景，可覆盖电商、娱乐、新闻等多个通用领域，定期增量更新。

适用场景：

①智能分词

前嗅研发的专业中文分词算法，分词准确率高达99%，能够对文本数据进行精准分词。

②关键词提取

精准提取代表文章语义内容的词汇或短语,提炼文章中心思想相关结果可用于文章查重、相似度分析、语义查询和快速匹配等。

③智能摘要

精简提炼文本内容,从海量文章中自动提取关键句、关键段落，构成摘要内容。

④数据过滤

可以根据文本的语义,自动识别文本主题,可以多维度多主题识别，根据需求精准过滤掉不需要的文本。

⑤数据去重

可以进行文章相似度的识别，智能识别内容相近的文本,自动除去相似文本,保留差异文本。

⑥数据分类

自动识别文本语义,按照用户预设类别体系,或根据前嗅多年积累的智能分类算法，将文本自动进行归类。

⑦数据聚类

智能识别文本语义，将内容相近文本归为一类,按照热度或某规则进行排名，并自动为该类生成标题和主题词。

⑧特征提取

从海量数据中提取具有某一类特征的文本或词汇,有可能是某些词汇，短语或者流行用语。

3.主题识别过滤

主题识别，是发现输入文本集合中存在的主题的过程。

前嗅ForeSpider爬虫软件，支持自定义采集特定主题的网页内容，自动识别并采集网站、APP中特定主题的数据，在采集的同时自动过滤不属于该类主题的数据，自动识别网页文本内容，精准采集主题数据。

与市面上现有技术不同的是，前嗅ForeSpider数据采集分析引擎，可以进行多维度多层次的主题过滤，建立横向多维度和纵向多层次的复合主题过滤场景，通过人工智能算法进行分析识别主题场景，而非简单的关键词过滤。

适用场景：

①采集网站某主题数据

适用于数据量大、采集源多的网站精准数据采集，可快速从海量数据中，识别文本数据主题，并采集特定主题文本内容数据。例如只采集财经新闻中与钢铁板块有关的利空消息，不采集利好消息和其他板块消息。

②主题分类

可在采集的同时，自动识别采集到的文本数据主题，并根据分类规则，分类存储不同主题数据。

4.数据排重

在采集的过程中，其实可以在很多地方进行数据的排重，比如采集时请求日志排重、入库时数据排重等。

前嗅ForeSpider数据采集软件，通过引入全方位监控的智能日志管理系统，可以实现在采集过程中和数据入库时，进行两重数据排重处理，在运行时智能排重，最大程度的提高采集效率，避免出现重复采集、相同数据重复入库的情况。

概念介绍：

①日志排重：

使用网页指纹的md5加密算法的日志排重系统，已采集过数据的会有相应的采集日志，每日只采集更新的数据。

②入库排重：

采集到的数据存入数据库时自动排重，重复的数据日志里会显示数据入库失败，不会存入数据库。

5.数据清洗

数据清洗(Data cleaning)是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。

前嗅ForeSpider数据采集软件可在采集网页、APP数据的同时，对数据进行清洗，筛选出脏数据，只采集所需要的数据。可对文本中关键词、实体或其它特定类型属性进行特征化提取，实现对数据的清洗过滤，提升数据精准度。

ForeSpider数据采集分析引擎将数据采集与数据挖掘相结合，数据采集时自动清洗，此特点既可省时，又可节约硬件设备资源，提升数据处理效率，节约数据处理时间。

获得干净数据的四步：

①排重，使用md5的日志排重系统，每日只采集更新的数据；

②清洗，通过可视化，或者按照一定的脚本规则清除任何无用符号或标志等；

③挖掘，按照挖掘规则对数据进行挖掘；

④分类，通过分类器自动分类。

适用场景：

①采集网页中信息夹杂垃圾内容过多

当采集的网页中含有很多垃圾内容或无用内容时，可以使用ForeSpider采集软件同步清洗数据，无需等待数据存入数据库中后，再编写清洗数据的程序。

②采集特定特征的数据

采集网页中某类带有语义特征的数据时，可以使用ForeSpider数据采集系统，根据特征采集该类数据，在采集的同时一步完成数据清洗处理工作。

点击下方链接，即可免费下载ForeSpider数据采集系统

ForeSpider免费版本下载地址

l 前嗅简介

前嗅大数据，国内领先的研发型大数据专家，多年来致力于为大数据技术的研究与开发，自主研发了一整套从数据采集、分析、处理、管理到应用、营销的大数据产品。前嗅致力于打造国内第一家深度大数据平台！