国内外大数据采集工具基础介绍

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文 / 数据君

如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。

工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力， 也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。

然而，现实情况的复杂性决定了并不存在解决一切问题的终极工具。实际研究过程中，需要根据实际情况灵活选择最合适的工具(甚至多种工具组合使用)，才能更好的完成研究探索。

为此，本文针对研究人员(非技术人员)的实际情况，介绍当前大数据研究涉及的一些主要工具软件。

1、传统分析/商业统计

Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。

Excel作为电子表格软件，适合简单统计(分组/求和等)需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。

其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小(这一点让很多研究人员尤为头疼)。这两年Excel在大数据方面(如地理可视化和网络关系分析)上也作出了一些增强，但应用能力有限。

SPSS(SPSS Statistics)和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析(如回归、方差、因子、多变量分析等)处理。

SPSS轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析

SAS功能丰富而强大(包括绘图能力)，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。

上述三个软件在面对大数据环境出现了各种不适，具体不再赘述。但这并不代表其没有使用价值。

如果使用传统研究方法论分析大数据时，海量原始数据资源经过前期处理(如降维和统计汇总等)得到的中间研究结果，就很适合使用它们进行进一步研究。

2、数据挖掘

数据挖掘作为大数据应用的重要领域，在传统统计分析基础上，更强调提供机器学习的方法，关注高维空间下复杂数据关联关系和推演能力。

代表是SPSS Modeler(注意不是SPSS Statistics，其前身为Clementine)

SPSS Modeler的统计功能相对有限, 主要是提供面向商业挖掘的机器学习算法(决策树、神经元网络、分类、聚类和预测等)的实现。

同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘。

不过就处理能力而言，实际感觉难以应对亿级以上的数据规模。

另一个商业软件 Matlab也能提供大量数据挖掘的算法，但其特性更关注科学与工程计算领域。

而着名的开源数据挖掘软件Weka，功能较少，且数据预处理和结果分析也比较麻烦，更适合学术界或有数据预处理能力的使用者。

国内的大数据商业软件有诸如火车采集器之类功能丰富，插件齐全的大数据采集工具。

火车采集器(LocoySpider) 是一个供各大主流文章系统，论坛系统等使用的多线程内容采集发布程序。

使用火车采集器，你可以瞬间建立一个拥有庞大内容的网站。

系统支持远程图片下载，图片批量水印，Flash下载，下载文件地址探测，自制作发表的cms模块参数，自定义发表的内容等有关采集器。对于数据的采集其可以分为两部分，一是采集数据，二是发布数据。

功能特点：

1采集功能完善且不限网页与内容，任意文件格式都可下载

2具有智能多识别系统以及可选的验证方式保护安全

3支持PHP和C#插件扩展，方便修改处理数据

4具有同义，近义词替换、参数替换，伪原创必备技能

5采集难度大，对没有编程基础的用户来说存在困难

主题 |大数据挖掘软件，火车采集器

插图 | 网络来源

作 者 介 绍

数据君：）

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