導(dǎo)讀：通過(guò)上一系列《10分鐘帶你了解數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺(tái)的區(qū)別與聯(lián)系》，我們了解了目前較為流行的幾種發(fā)生在企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的區(qū)別與聯(lián)系。有了“鍋碗瓢盆”，想要做出色香味俱全的“大餐”，食材也是不可或缺的，所以我們就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

一、數(shù)據(jù)采集的必要性

數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)分析挖掘的根基：

數(shù)據(jù)分析與挖掘過(guò)程中比較基礎(chǔ)且重要的一個(gè)環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)采集，再好的特征選取，建模算法，沒(méi)有了優(yōu)質(zhì)的元數(shù)據(jù)，也會(huì)“巧婦難為無(wú)米之炊”。

采集的數(shù)據(jù)決定了數(shù)據(jù)分析挖掘的上限：

經(jīng)驗(yàn)告訴我們?cè)鯓訌臍v史數(shù)據(jù)的展現(xiàn)和分析過(guò)程中得到有用知識(shí)，不管你是通過(guò)報(bào)表或多維分析得到企業(yè)各領(lǐng)域指標(biāo)相關(guān)性，還是通過(guò)挖掘模型的實(shí)施來(lái)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)發(fā)展，這一切都是基于企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的。沒(méi)有數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)的保證，展現(xiàn)得多華麗的走勢(shì)圖表都是垃圾。

如下圖所示，garbage in , garbage out(垃圾進(jìn)，垃圾出)，指如果將錯(cuò)誤的、無(wú)意義的數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)自然也一定會(huì)輸出錯(cuò)誤、無(wú)意義的結(jié)果。（該諺語(yǔ)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域也同樣適用）

garbage in garbage out（垃圾進(jìn)垃圾出）

二、數(shù)據(jù)采集方式

數(shù)據(jù)采集方式按照線上采集，線下采集兩大類進(jìn)行分類，下面對(duì)于每種采集方式及相關(guān)技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹。

1. 線上采集

1）開放數(shù)據(jù)

開放數(shù)據(jù)指的是互聯(lián)網(wǎng)中面向所有人公開的數(shù)據(jù)，其中包括面向特定行業(yè)公開的數(shù)據(jù)，各級(jí)政府公開的數(shù)據(jù)以及網(wǎng)頁(yè)中相關(guān)的內(nèi)容數(shù)據(jù)，例如下圖所示為北京市公共數(shù)據(jù)開放平臺(tái)。

獲取開放類數(shù)據(jù)，我們可以使用爬蟲技術(shù)，這里簡(jiǎn)單介紹一下爬蟲技術(shù)。

爬蟲技術(shù)是一種可以使開發(fā)人員自動(dòng)化，系統(tǒng)化收集互聯(lián)網(wǎng)上相關(guān)數(shù)據(jù)的技術(shù)，爬蟲不是內(nèi)容的生產(chǎn)者，而是內(nèi)容的搬運(yùn)者。關(guān)于爬蟲技術(shù)的各類學(xué)習(xí)資料在網(wǎng)上可以說(shuō)是“汗牛充棟”，筆者在這里就不展開說(shuō)了，但是這里關(guān)于爬蟲要講的就是爬蟲的安全問(wèn)題，一定要遵守相關(guān)法律，切記不要觸碰紅線。

a. 個(gè)人信息，商業(yè)秘密與國(guó)家秘密是數(shù)據(jù)爬取的紅線。

b. 遵守職業(yè)道德，控制爬蟲訪問(wèn)頻次，不要干擾被爬方的正常業(yè)務(wù)活動(dòng)。

c. 遵守robots協(xié)議，做到什么能爬，什么不能爬。

2）第三方平臺(tái)數(shù)據(jù)

比如說(shuō)開發(fā)者想獲取相關(guān)各類金融數(shù)據(jù)，除了可以利用爬蟲技術(shù)外，我們可以通過(guò)某第三方平臺(tái)提供的API接口來(lái)調(diào)取相關(guān)數(shù)據(jù)，例如下圖所示為Toshare大數(shù)據(jù)開放平臺(tái)，開發(fā)者可以獲取各類金融數(shù)據(jù)。

筆者曾接到過(guò)這樣一個(gè)任務(wù)，獲取某市所有的禁止機(jī)動(dòng)車左轉(zhuǎn)，禁止機(jī)動(dòng)車右轉(zhuǎn)，禁止機(jī)動(dòng)車掉頭的路段，在沒(méi)有條件獲取準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)時(shí)，我們可以通過(guò)高德或百度的地圖開放平臺(tái)的API接口，分別在路口處設(shè)置起訖點(diǎn)，通過(guò)對(duì)比機(jī)動(dòng)車與步行的路徑規(guī)劃距離來(lái)分析該路口是否禁左，禁右，禁掉頭，如下圖所示為百度開放平臺(tái)，我們可以在這里通過(guò)API接口，完成各類數(shù)據(jù)采集。

對(duì)應(yīng)的功能有相應(yīng)的服務(wù)文檔講解如何使用，大家有興趣可以打開網(wǎng)址進(jìn)行嘗試。

3）物理數(shù)據(jù)

物理數(shù)據(jù)指的是用戶在物理世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，例如用戶使用手機(jī)時(shí)手機(jī)的各類傳感器（指紋傳感器：記錄用戶指紋用于解鎖手機(jī)或支付等行為，陀螺儀：通過(guò)角動(dòng)量守恒原理記錄角速度用于手機(jī)導(dǎo)航等行為）

相較于日常應(yīng)用，物理數(shù)據(jù)大量存在于傳統(tǒng)制造業(yè)中，一般有如下幾類數(shù)據(jù)采集方式：

各類傳感器：

正如上面提到的手機(jī)中各類傳感器，傳統(tǒng)制造業(yè)中的傳感器品類繁多，涵蓋光敏，氣敏，力敏，磁敏，聲敏等不同類別的工業(yè)傳感器，這部分的數(shù)據(jù)盡管單條數(shù)據(jù)內(nèi)容很少，但是頻率非常高。

RFID技術(shù)：

RFID（Radio Frequency Identification，射頻識(shí)別）技術(shù)是一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)射頻信號(hào)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)對(duì)象并獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。利用射頻方式進(jìn)行非接觸雙向通信，達(dá)到識(shí)別目的并交換數(shù)據(jù)。

RFID技術(shù)可識(shí)別高速運(yùn)動(dòng)物體并可同時(shí)識(shí)別多個(gè)標(biāo)簽，操作快捷方便。如下圖所示，我們用手機(jī)的NFC讀取的電子標(biāo)簽數(shù)據(jù)，可以看到ISO/IEC 14443-3（Type A），這個(gè)是當(dāng)前電子標(biāo)簽的協(xié)議，目前大部分公交卡，一卡通，門禁卡等都是基于ISO 14443 Type A協(xié)議的，下方則是該電子標(biāo)簽的詳細(xì)信息，如果配合專業(yè)的讀寫器及特定的軟件可讀性會(huì)更好，在這里只是為大家展示一下。

由于各類設(shè)備品牌類型繁多，廠家和數(shù)據(jù)接口各異，有可能一套生產(chǎn)線的設(shè)備來(lái)自于好幾個(gè)國(guó)家，數(shù)據(jù)采集一直是傳統(tǒng)制造業(yè)的痛點(diǎn)。

4）APP數(shù)據(jù)

我們?nèi)粘Ｉ钪?，在各類App，Web端應(yīng)用，小程序上的操作行為稱為事件，例如打開某個(gè)電商App→瀏覽某個(gè)商品→查看商品信息，評(píng)論→放入購(gòu)物車→下單→支付→查看物流信息→確認(rèn)收貨→對(duì)商品進(jìn)行評(píng)價(jià)。當(dāng)事件被觸發(fā)時(shí)，我們想進(jìn)行監(jiān)控，那么只需要研發(fā)為事件植入監(jiān)控代碼，這樣每當(dāng)事件觸發(fā)時(shí)，后臺(tái)就可以采集該事件的相關(guān)信息，上傳到服務(wù)器。

關(guān)于數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，是互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中比較重要的一部分，由于篇幅所限，這里簡(jiǎn)單的介紹一下，這里筆者現(xiàn)挖個(gè)坑，后續(xù)會(huì)專門出一個(gè)系列，詳細(xì)與讀者對(duì)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)進(jìn)行探討與交流。一般來(lái)說(shuō)，埋點(diǎn)類型分為Web埋點(diǎn)和App埋點(diǎn)，其中主要的埋點(diǎn)技術(shù)又分為有埋點(diǎn)技術(shù)，無(wú)埋點(diǎn)技術(shù)，可視化埋點(diǎn)等。

• 有埋點(diǎn)技術(shù)：開發(fā)手動(dòng)在程序中寫代碼實(shí)現(xiàn)埋點(diǎn)，通過(guò)用戶觸發(fā)某個(gè)行為后，程序自動(dòng)發(fā)送數(shù)據(jù)；
• 無(wú)埋點(diǎn)技術(shù)：前端自動(dòng)采集全部事件，當(dāng)事件觸發(fā)時(shí)就會(huì)調(diào)用相關(guān)接口上報(bào)數(shù)據(jù)，流量與采集數(shù)量教育龐大。
• 可視化埋點(diǎn)：近年主流的埋點(diǎn)趨勢(shì)，以前端可視化的方式，通過(guò)可視化的界面拖拽配置實(shí)現(xiàn)，由于活動(dòng)控件元素都帶有唯一標(biāo)識(shí)。通過(guò)埋點(diǎn)配置后臺(tái)，將元素與要采集事件關(guān)聯(lián)起來(lái)，可以自動(dòng)生成埋點(diǎn)代碼嵌入到頁(yè)面中。

2. 線下采集

關(guān)于線下采集數(shù)據(jù)，筆者認(rèn)為更傾向于主觀性數(shù)據(jù)的采集，因?yàn)槎?，客觀的數(shù)據(jù)公共場(chǎng)所面對(duì)面的線下采集，易使被采集者產(chǎn)生戒備感，非常容易造成數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確程度非常差，影響數(shù)據(jù)質(zhì)量，比如：筆者讀書時(shí)參與過(guò)線下的數(shù)據(jù)采集，某市交通規(guī)劃部門在火車站，地鐵換乘站等交通樞紐隨訪乘客去填寫出行調(diào)查問(wèn)卷，盡管問(wèn)卷設(shè)計(jì)的如何規(guī)范與精良，在填寫完成后進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)等方法，乘客填寫接受程度依舊很低。

所以后期此種采集方式也在調(diào)整改革，例如：定量，客觀數(shù)據(jù)采用線上收集，通過(guò)與三大運(yùn)營(yíng)商合作，利用手機(jī)信令與基站的關(guān)系精確獲得乘客們的出行記錄。

另外，同學(xué)們經(jīng)常在商場(chǎng)，超市看到各類銀行宣傳辦信用卡的活動(dòng)點(diǎn)，在現(xiàn)場(chǎng)填寫資料，辦理信用卡都可以獲得禮品獎(jiǎng)勵(lì)，但是盡管如此通過(guò)觀察行人接受程度較差，筆者的學(xué)校/公司食堂也舉辦過(guò)類似的活動(dòng)，但對(duì)比之下填寫調(diào)查問(wèn)卷的意愿更為強(qiáng)烈。

線下采集數(shù)據(jù)的方式有很多種，例如:問(wèn)卷調(diào)查，用戶訪談，實(shí)地調(diào)研，焦點(diǎn)小組，用戶反饋等等，接下來(lái)選取幾個(gè)常用的方式進(jìn)行介紹。

1）問(wèn)卷調(diào)查

問(wèn)卷調(diào)查是目前廣泛采用的調(diào)查形式，根據(jù)調(diào)研目的設(shè)計(jì)問(wèn)卷，并采用抽樣方式確定調(diào)查樣本，完成調(diào)查。問(wèn)卷調(diào)查的步驟一般為：確定用戶及樣本量（根據(jù)調(diào)查目標(biāo)選擇符合特征的用戶，盡可能多的涵蓋符合目標(biāo)的各類人群）——設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷框架——發(fā)放問(wèn)卷（試調(diào)研/正式調(diào)研）——匯總數(shù)據(jù)，撰寫報(bào)告

2）用戶訪談

用戶訪談是用戶研究中非常常用的一種方式，運(yùn)用有目的，有計(jì)劃，有方法的口頭交談向用戶了解事實(shí)的方法。一般用戶訪談的步驟為：確定調(diào)研的目標(biāo)與內(nèi)容——確定用戶和樣本——確定訪談與提綱——進(jìn)行訪談——匯總報(bào)告

三、采集數(shù)據(jù)類別

當(dāng)我們通過(guò)上述方式采集數(shù)據(jù)后，獲取的數(shù)據(jù)一般有三種類型，即結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。關(guān)于結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們?cè)谏衔摹?0分鐘帶你了解數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺(tái)的區(qū)別與聯(lián)系（二）》提過(guò)，大家有興趣可以點(diǎn)擊查看。

那么何為半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)呢？

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，顧名思義就是介于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（聲音，視頻）之間的數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一種形式，它并不符合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或其他數(shù)據(jù)表的形式關(guān)聯(lián)起來(lái)的數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)，但包含相關(guān)標(biāo)記，用來(lái)分隔語(yǔ)義元素以及對(duì)記錄和字段進(jìn)行分層。下圖所示就是JSON簡(jiǎn)單實(shí)例，我們可以觀察發(fā)現(xiàn)其存儲(chǔ)這某些書籍信息，一般日志文件，XML文檔，JSON文檔等就是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

四、小結(jié)

本文帶領(lǐng)大家快速了解各類數(shù)據(jù)采集方式，各類采集技術(shù)固然重要，但要結(jié)合所在行業(yè)，所在企業(yè)規(guī)模情況進(jìn)行選取，減少“殺雞焉用牛刀”的情況出現(xiàn)。

隨著國(guó)家安全重要性及居民個(gè)人隱私觀念的提升，在保證數(shù)據(jù)采集的精確性的同時(shí)，更應(yīng)注意數(shù)據(jù)采集中如何保護(hù)用戶隱私問(wèn)題的情況以及涉及到國(guó)家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)數(shù)據(jù)的安全性。

筆者在寫這篇文章時(shí)，朋友正好像我推送微信公眾號(hào)的一片關(guān)于Flightradar24涉及信息安全違規(guī)下架的文章，筆者與朋友對(duì)無(wú)線電以及AIS系統(tǒng)較為感興趣，深知此類數(shù)據(jù)的重要性。

本篇文章就寫到這里，關(guān)于數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)產(chǎn)品相關(guān)的知識(shí)筆者會(huì)繼續(xù)與大家分享交流，文中不準(zhǔn)確的地方歡迎并希望大家批評(píng)指正。

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