相信大家都听过啤酒与尿布的故事:全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了 !!
数据挖掘的意义非常重大,它可以帮助我们从大量的数据中发现有价值的信息和知识,从而为决策提供支持。
而数据挖掘的应用,西红柿总结可以分为 3 步走:
我们正处于数据爆炸的时代,每天都有大量的数据产生,这些数据包含着潜在的有用信息,但由于其规模庞大、复杂多样,传统的数据分析方法已经无法满足需求。数据挖掘作为一种新兴的技术,应运而生。而它的重要性也不可小觑,比如:
数据挖掘不是挖土豆,有力气就行。数据挖掘存在一些技术难点,需要掌握一些基本的技术方法。我先讲难点,再讲方法。
随着网络技术的不断提高,要从目标网站上获取所需数据和信息变得越来越困难。即使很多网站的信息是公开的,但是要进入并抓取网站信息却并不容易。主要存在 3 个难点:
四大代理网络覆盖 195 个国家超 7200 万 IP 全方位满足各种代理需求
适用人群:假如你有一定的编程基础,推荐使用。
在众多的代理类型中最独特的是:动态住宅代理。动态 IP 网络位于世界上每个国家、州和市,完全 属于真人住宅 IP。
下面,西红柿将展示一个使用代理 IP 的方法,大概分为这样几个步骤:
1. 判断执行环境
2. 导入 request 和 random 包
3. 输入代理账户信息
4. 执行代理访问
#!/usr/bin/env python
import sys
if sys.version_info[0]==3: ## 判断你的环境版本
import urllib.request
import random
username = 'brd-customer-hl_31f1e46f-zone-residential'
password = '3ztz8xik7777' ## 换成你自己的哟
port = 22225
session_id = random.random()
super_proxy_url = ('http://%s-session-%s:%s@brd.superproxy.io:%d' %
(username, session_id, password, port))
proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler({
'http': super_proxy_url,
'https': super_proxy_url,
})
opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler)
print('Performing request')
print(opener.open('http://lumtest.com/myip.json').read())
代理效果展示:
输入代理账户信息:实例代码是我个人的,仅供参考,可自助申请你的账号。
这是一个非常强大的浏览器,他利用内置解锁功能和代理一体的爬虫浏览器,大规模轻易解锁网站,抓取数据。简单来说,帮你自动实现了数据所见即所得。
同时,这也是一款非常方便的浏览器,浏览器内置的解锁功能,包括验证码解决、浏览器指纹识别和代理管理,可以节省大量时间和资源。也可以使用浏览器自动化 API,启动和操控大量爬虫浏览器会话。
亮数据为粉丝提供了10美金的抵用券,成功注册账户,并登录后在用户界面里输入折扣代码即可享受抵扣!
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如有问题,可以关“Bright_Data”注亮数据官W,联系后台客服。
适用范围:完全模拟真实用户的 API,从反爬取技术最高的网页挖掘数据。
利用亮数据的强大动态住宅 IP 网络,自动解锁网站屏蔽,包括解决验证码的阻止和限制、自动 IP 轮动、识别并绕开蜜罐陷阱、自动重试和指纹管理。
最适合需要使用 API 从难以抓取的网页中提取数据的大规模 Web 数据收集。
Web Scraper IDE 是亮数据推出的一款专为开发者设计的数据采集 IDE。具备强大的代理基础设施和完全托管的云环境。
强大的代理基础设施:网页抓取工具集成开发环境,得益于亮数据强大的代理基础构架和专利支持的网络解锁技术,使您能够从任何地理位置采集大量数据,同时绕过复杂的机器人验证和验证码处理。
完全托管的云环境:基于顶级网站运营商的基础组建,和丰富的预封装好的 JavaScript 函数,用于产品发现和 PDP 收集。按计划或按需通过应用程序接口触发抓取,支持多种交付方式,灵活交付到您选择的存储空间和下游程序。
通过以下 4 个步骤,就能轻松完成数据采集。
如果想更加简单高效的获取数据, 也可以直接使用数据集商城。亮数据为粉丝提供了10美金的抵用券,成功注册账户,并登录后在用户界面里输入折扣代码即可享受抵扣!
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数据集商城 的最大的优势:全平台覆盖,实时更新。
全平台覆盖是指覆盖全域使用场景的,已经采集好的,结构化的,准确的公开大数据集。比如,各个公司的基本状况信息汇总整理,对于金融股票相关需求的人来说,这可能会提供重要的帮助。
当然,最重要的是我们的操作必须安全合规,大家也可以放心。首先,亮数据全部为外网数据(如互联网公司的基本信息,类似于国内的企查查的部分功能),另外,所有数据集都是在法律允许和网站协议允许的条件下的。
有 3 种方式帮助我们快速获取想要的数据:
如果在现有数据集中,都没有你想要的数据,也可以为你订制采集,或者使用在线 IDE 自己创建一个数据采集器。当然,偷懒是要付费的啦~
通过前面的步骤,我们拿到了想要的数据。但如何分析和使用数据,除了传统的分类、预测和聚类分析,这里我推荐 2 个亮数据在金融投资 和房产数据 方面的应用。
更多精彩案例请访问: 亮数据 - 数据挖掘应用经典案例
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房产数据:除了价格走势和市场趋势的预测,房产数据还可以用于评估房产的投资价值。结合地理位置、周边设施、人口流动等因素,分析不同区域的房产投资潜力。同时,通过对历史数据的分析,可以了解不同类型房产的租赁收益和资本增值情况,为投资者提供更全面的投资建议。
经过一顿操作猛如虎的分析,西红柿得出了以下结果(部分展示):
城市 | 二手房均价(元/㎡) | 二手房均价同比 | 二手房均价环比 | 新房均价(元/㎡) | 新房均价同比 | 新房均价环比 | 推荐购买指数 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
天津 | 28680 | 2.3% | 0.4% | 21000 | 0.8% | 0.2% | ☆☆☆ |
广州 | 45265 | 2.1% | 0.0% | 42570 | 1.5% | 0.0% | ☆☆☆ |
上海 | 71255 | 1.7% | 0.2% | 56522 | 2.3% | 0.6% | ☆☆ |
北京 | 65200 | 0.8% | -0.2% | 58642 | 0.7% | -0.1% | ☆ |
深圳 | 63236 | 0.7% | -0.3% | 63774 | 1.3% | 0.0% | ☆ |
厦门 | 51565 | -2.7% | -0.9% | 33302 | -0.4% | 0.0% | 不敢推荐 |
注:以上分析结果,仅代表个人观点。
环比数据可能会受到政策因素、市场波动和其他因素的影响,而且不同城市的房地产市场具有各自的特点和趋势😉 你还想了解这些城市的其他信息吗?数据挖掘起来吧~
金融投资:利用金融另类数据,分析股票市场的波动和趋势,发现潜在的投资机会。通过大数据分析和机器学习算法,可以对股票进行估值和预测,帮助投资者做出更明智的投资决策。此外,金融数据还可以用于风险管理,监测市场风险和信用风险,及时调整投资组合,降低风险敞口。
通过股票日环比分析,有多少只股票今天涨了,明天还涨? 一目了然。
本文中,西红柿简单介绍了数据挖掘的基本概念、方法和应用。希望大家能够掌握数据挖掘的技能,利用数据驱动的决策,创造更好的商业和社会效益。
让我们共同努力,推动数据挖掘技术的发展,为自己创造收益价值,为实现更加智能化的世界贡献自己的力量💪