Internet Data Collection

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出版者:Sage Pubns
作者:Best, Samuel J./ Krueger, Brian S.
出品人:
页数:104
译者:
出版时间:2004-4
价格:259.00元
装帧:Pap
isbn号码:9780761927105
丛书系列:
图书标签:
  • 数据采集
  • 网络爬虫
  • 数据挖掘
  • Python
  • 数据分析
  • 信息检索
  • Web技术
  • 大数据
  • 机器学习
  • 网络数据
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具体描述

The Internet has emerged as a popular medium for collecting data because of its ability to access millions of users, facilitate an array of research designs, and efficiently deliver and compile questionnaires. Often forgotten amidst this growing enthusiasm are the medium's numerous drawbacks, from limited coverage to technical variance, that threaten to undermine the quality of the information assembled. Designed for researchers and students alike, the volume describes how to perform each stage of the data collection process on the Internet, including sampling, instrument design, and administration. Through the use of non-technical prose and illustrations, it details the options available, describes potential dangers in choosing them, and provides guidelines for sidestepping them. In doing so, though, it does not simply reiterate the practices of traditional communication modes, but approaches the Internet as a unique medium that necessitates its own conventions.

《互联网数据搜集》 这是一本深入探讨互联网信息采集方法与实践的著作。作者以清晰的逻辑和丰富的案例,系统梳理了在数字时代获取海量数据的策略与技巧。本书并非仅限于技术层面的罗列,而是将理论知识与实际应用紧密结合,旨在帮助读者构建一套完整的数据搜集体系。 本书首先从宏观视角出发,剖析了互联网数据搜集的价值与意义。在信息爆炸的今天,如何从纷繁复杂的网络信息中提炼出有价值的数据,是驱动商业决策、学术研究和社会进步的关键。作者阐述了数据搜集在市场分析、用户行为研究、舆情监控、科学研究等领域的广泛应用,强调了数据作为新时代“石油”的战略地位。 接着,本书详细介绍了各类数据搜集的技术手段。内容涵盖了从基础的网页抓取(Web Scraping)到更复杂的API调用(Application Programming Interface),再到新兴的数据挖掘(Data Mining)和网络爬虫(Web Crawler)技术的应用。对于初学者,书中提供了详尽的入门指导,包括编程语言(如Python)的选择与基础语法,以及常用的数据搜集框架(如Scrapy)的搭建与配置。作者特别强调了在数据搜集过程中需要注意的伦理和法律问题,如网站的服务条款(Terms of Service)、robots.txt协议以及数据隐私保护等,引导读者构建负责任的数据搜集习惯。 在技术细节方面,本书深入浅出地讲解了如何处理不同类型的数据源,包括静态网页、动态网页(JavaScript渲染)、JSON数据、XML数据以及社交媒体平台等。书中分享了许多实用的技巧,例如如何绕过验证码、如何处理IP封锁、如何进行分布式数据搜集以及如何优化搜集效率。同时,作者也探讨了应对网站结构变化和反爬虫机制的策略,使读者能够应对不断变化的互联网环境。 除了技术操作,本书还着重于数据质量的提升和预处理。搜集到的原始数据往往存在噪音、缺失值和格式不一致等问题。作者介绍了数据清洗(Data Cleaning)、数据转换(Data Transformation)和数据验证(Data Validation)等关键步骤,并提供了相应的技术方法和工具。如何从大量的原始数据中筛选出高质量、可信赖的数据,是后续分析成功的基石。 此外,《互联网数据搜集》也探讨了数据存储和管理的问题。搜集到的数据需要以高效、安全的方式进行存储,以便于后续的访问和分析。本书介绍了关系型数据库(如MySQL)、NoSQL数据库(如MongoDB)以及大数据存储技术(如Hadoop)等不同的存储方案,并分析了它们各自的优缺点和适用场景。 本书的另一大亮点在于对数据搜集伦理和法律法规的深刻解读。在数据搜集过程中,尊重隐私、遵守法律是不可逾化的红线。作者详细阐述了GDPR(General Data Protection Regulation)等全球性的数据保护法规,以及各国在数据搜集、使用和存储方面的相关法律规定。本书强调了在任何数据搜集活动中,都必须以合法合规为前提,避免侵犯个人隐私和触犯法律。 最后,本书还对互联网数据搜集的发展趋势进行了展望,包括人工智能在数据搜集自动化中的应用、新兴的数据搜集技术以及数据驱动的决策模式等。通过阅读本书,读者将能够全面掌握互联网数据搜集的理论知识和实践技能,为他们在各自领域内开展数据驱动的工作打下坚实的基础。 这本书适合所有对互联网信息获取感兴趣的专业人士、研究人员、学生以及任何希望提升数据分析能力的人士。无论您是想进行市场调研、用户画像分析、竞争对手情报收集,还是希望深入了解网络世界的运作机制,本书都将为您提供一份宝贵的指南。

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