大数据采集员前景？
一、大数据采集员前景？
前景非常好。
一般来说，数据采集系统工程师负责开发工业设备数据采集装置。主要包括采集装置的设计，嵌入式软件与硬件的调试。
1.负责数据采集类产品的系统设计、实现、优化与调试。
2.负责产品需求分析，功能设计与代码编写3.负责工业总线协议，数控系统、PLC的数据解析。4.负责数据采集装置与其他系统的交互连接
二、专门做设备数据采集有前景吗？
设备数据采集，属于测试测量、自动化控制领域，这个领域涉及的知识很多，从测控软件知识、通信协议、各种设备和仪器原理等，都要了解，乃至于对采集的数据进行分析和决策等。
建议可以从设备和测控软件（特别是软件，可以了解SCADA类软件、自编制的采集软件、LabView、格西测控大师等）入手，熟悉通信协议，进而逐步熟悉整个自动化控制系统的方方面面。这个领域应用很广，例如数据采集和监控、设备仿真、通信协议监听和分析、通信协议一致性测试，研发验证与测试、生产和制造测试、产品维护和检测系统、自动化控制和应用系统等。
三、网络数据采集的发展前景怎么样？
网络数据采集的发展前景怎么样，先看一个 2022 年的最新案例：
这家公司只有1个人，年赚一个亿他怎么做到的呢？主要做的一件事，就是专扒别人家网站用了哪些技术。
互联网是世界上最大的数据库，越来越多的个人和组织日益倚重互联网数据来学习和决策。典型的应用包括价格情报、品牌舆情、市场调查、零售选品、智能获客、政务舆情、背景调查等等。
采集、分析和融合非隐私公开数据有利于行业发展、数据要素流通和技术进步。
根据 Opimas Research 报告，全球网页挖掘和融合的市场规模大约每年 100 亿美金，其中外部采购支出大约每年20亿美金，并且以每年超过70% 的速度增长。更进一步，以知识图谱为核心的认知智能是更为广阔的市场。
从互联网数据中获得数据和见解是一项基础性的需求，互联网是世界上最大的数据库，但从互联网获得数据从未容易过。
问：爬虫到底有哪些应用场景？
从行业应用场景角度看：
- 认知智能：高精度结构化全体网页，为认知智能提供基础知识图谱
- 情感分析：从社交媒体平台、新闻和评论等数据源提取信息，以量化和解读公司、品牌、产品的声誉，跟踪竞争对手，或者收集政务舆情，及时了解任何可能重要的突发事件
- 价格情报：电商网站更改价格越来越频繁，竞争对手定价和库存监控变得越来越重要。监控竞争对手的定价有助于企业调整自身产品的市价率。品牌商也通过渠道巡检来监控渠道定价，以确保分销商遵守定价政策
- 供应链管理：使用网络数据进行需求预测、销量预测，以帮助管理物流、采购、库存等。譬如帮助电商对产品销量进行预测，从而制定补货计划，优化库存；航空公司监控市场并调整其定价和航线；而食品公司则通过跟踪农产品原产地气候变化，来预测农产品质量并选择供应商
- 市场营销：收集有关竞争对手的信息、识别销售线；从新闻、社交媒体和评论中收集信息并进行分析，跟踪需要客服和支持的问题，并进一步制定产品开发和市场进入策略。网络数据还可用于潜在客户生成，识别可能成为特定服务或产品目标的个人或公司
- 经济与投资研究：从网络数据中生成可分析数据，并通过API 直接交付到投资公司模型，可以近乎实时地推动投资决策。投资公司使用测量移动位置、交通模式、天气、卫星图像、财务报表、宏观经济指标等数据集来帮助制定投资决策。市场数据汇总也被广泛应用于直接投资决策。对一些缺乏行业数据的新兴行业，从网络中获得自身数据指标可能是获得影响未来规划的关键见解的唯一机会
- 风险管理：使用网络数据增强风险管理措施，如对员工、供应商、交易对手进行背景调查以控制风险，或者用于监控地缘政治风险和检测欺诈
从技术角度看：
- 每日采集百万量级电商页面做市场调查和竞品分析
- 采集数千个网站并降低规则失效率
- 采集整个互联网并建立搜索引擎、信息流产品或者知识图谱
- 开发数据采集器，架设自己的数据采集公有云
所以，你看，原来爬虫技术可以做这么多事情，为什么以前不觉得呢？
因为以前你学的是假爬虫！
问：爬虫到底有哪些难点？
网络爬虫在各种语言中都有实现，譬如 Java, Kotlin, Javascript, Python, Go, C++ 等。随着网站变得越来越复杂，页面变动越来越频繁，越来越多的网站由 Vue，React 等技术动态生成，建议网络爬虫直接从浏览器自动化工具开始，譬如 Selenium，Playwright，Puppeteer，Crawlee，PulsarR 等。这些工具本身由某一种语言编写，但往往对使用者提供了多种语言绑定。
譬如，Selenium 由 Java 编写，但是提供了 Java, Python, C#, Ruby, JavaScript, Perl, PHP, R, Objective-C, Haskell 这些语言的编程接口；Playwright 由 Javascript 写成，但是提供了 JavaScript, Java, Python, C# 的编程接口。
尤其不建议再用 Requests, Scrapy 等原始工具了，不要陷入花里胡哨、无穷无尽的爬虫对抗中，这种对抗很多时候是一条死胡同，譬如采用动态自定义字体技术，已经可以彻底阻断 HTTP 抓包方式的采集了。
很多人认为 Requests, Scrapy 等原始工具的具有效率优势，这并不正确：
- 对单一资源进行过于频繁的访问，会导致目标站点崩溃，从而带来法律风险
- 对单一资源进行过于频繁的访问会触发目标站点的反爬机制
- 对现代浏览器进行优化和和合理配置，譬如屏蔽不相关资源，其效率可以和原始 HTTP 效率媲美
- 同人力成本相比，硬件很便宜
- 其他效率相关弊病
选择什么语言开始你的爬虫之旅，需要综合考虑当前需求和职业规划。
如果只是临时性解决问题，那么 Crawlee/PulsarR 就是很好的选择，它们是开箱即用的，解决了阻挡在你和网页数据之间的绝大多数拦路虎。此时不建议选用 Selenium，Playwright，Puppeteer，如果使用它们，还有一大批技术问题需要解决。
如果希望从爬虫入手开始自己的职业生涯，那么 Java 语言就是很好的选择，因为工作机会很多。
如果你要学习高级爬虫知识，譬如：
- 隐私上下文管理
- 连续采集
- 大规模分布式
- 任务调度
- 性能保证
- 数据质量保证
- 系统架构设计
- API 设计
- 机器人流程自动化（RPA）
- 高级数据采集语言
- 高级信息提取算法
- 增强分析
- 机器学习
- 弹性计算
- 云化服务
- 存储处理
- 运维工具
- 降低数据获取成本
- 降低团队技能要求
- 提高数据规模
- 解决数据融合问题
- 提升时效价值
- 提高系统可维护性
或者如果你是专业人士，需要解决最具挑战的网络数据采集问题，譬如：
- 每日采集百万量级电商页面做市场调查和竞品分析
- 采集数千个网站并降低规则失效率
- 采集整个互联网并建立搜索引擎、信息流产品或者知识图谱
- 开发一款供非技术人员用的“数据采集器”
- 架设自己的数据采集公有云
那么，PulsarR 是你唯一的选择。
PulsarR（国内镜像）为解决网络数据管理、多源异构数据融合、数据采集等问题，开发了一系列基础设施和前沿技术。类似 Playwright 这样的浏览器驱动，在 PulsarR 中仅仅只是一个不大的子系统，可见单单 Playwright 能够解决的问题极其有限。为了性能、稳定性、容错性等考虑，我们也不会使用 Playwright 作为浏览器驱动，而是基于 CDP 从头开发。
传统数据采集方案有哪些问题？
目前大家常用的主流的数据采集软件，包括 selenium, playwright, puppeteer 等，不是为数据采集开发的，不适合数据采集；而大家熟知的 scrapy, requests 等，已经越来越不适应现代网页了。
一、现在主流网站常用的反爬手段基本都用了，譬如Cookie跟踪，IP跟踪，访问频率限制，访问轨迹跟踪，CSS 混淆等等。
二、使用基本的 HTTP 协议采集，如 requests, scrapy, jsoup, nutch 等，会陷入无穷无尽的爬虫/反爬虫对抗中，得不偿失，并且未必能解决，譬如说采用了动态自定义字体的站点就不可能解决。
三、使用浏览器自动化工具如 selenium, playwright, puppeteer 等进行数据采集，会被检测出来并直接屏蔽。
四、使用 puppeteer-extra, apify/crawlee 这样的工具，虽然提供了 WebDriver 隐身特性，一定程度上缓解了这个问题，但仍然没有完全解决。
- 上述工具没有解决访问轨迹跟踪问题
- Headless 模式能够被检测出来。云端爬虫通常以 headless 模式运行，即使做了 WebDriver 隐身, headless 模式也能够被检测出来
- 其他爬虫对抗问题
即使解决完上述问题，也仅仅是入门而已。在稍稍正式一点的采集场景下，仍然面临诸多困难：
- 如何正确轮换IP，触发条件是什么？事实上，仅轮换IP是不够的，需要“隐私上下文轮换”
- 如何使用单台机器每天提取数千万数据点？
- 如何保证数据准确性？
- 如何保证调度准确性？
- 如何保证分布式系统弹性？
- 如何正确提取 CSS 混淆 的字段，它的 CSSPath/XPath/Regex 每个网页都不同，怎么解决？
- 如何采集数百个电商站点并避免爬虫失效？
- 如何降低总体拥有成本？
解决方案
我们提供了大量顶级站点的采集示例，从入门到资深，包含各种采集模式，包括顶尖大站的全站采集代码、反爬天花板的站点的采集示例，你可以找一个代码示例改改就可以用于自己的项目：
- Exotic Amazon，国内镜像 - 顶尖电商网站全站数据采集真实项目
- Exotic Walmart，国内镜像 - 顶尖电商网站数据采集示例
- Exotic Dianping，国内镜像 - 最困难的数据采集示例
我们的开源代码也包含 REST 服务、像数据库客户端一样的网页客户端等等，基于该网页客户端，你甚至可以稍稍完善一些用户体验就可以打造与最知名“采集器”相媲美的产品。
PulsarR 支持高质量的大规模数据采集和处理。PulsarR 开发了一系列基础设施和前沿技术，来保证即使是大规模数据采集场景，也能达到最高标准的性能、质量和总体拥有成本。
PulsarR 支持网络即数据库范式。PulsarR 像对待内部数据库一样对待外部网络，如果需要的数据不在本地存储中，或者现存版本不满足分析需要，则系统会从互联网上采集该数据的最新版本。我们也可以使用简单的 SQL 将 Web 直接转换为表格和图表，更进一步，我们可以使用 SQL 直接查询 Web。
PulsarR 支持浏览器渲染并将其作为数据采集的首要方法。将浏览器渲染作为数据采集的首要方法，我们在数据点规模、数据质量、人力成本和硬件成本之间实现了最佳平衡，并实现了最低的总体拥有成本。通过优化，如屏蔽不相关的资源文件，浏览器渲染的性能甚至可以与传统的单一资源采集方法相媲美。
PulsarR 支持 RPA 采集。PulsarR 包含一个 RPA 子系统，来实现网页交互：滚动、打字、屏幕捕获、鼠标拖放、点击等。该子系统和大家所熟知的 selenium, playwright, puppeteer 是类似的，但对所有行为进行了优化，譬如更真实的模拟操作，更好的执行性能，更好的并行性，更好的容错处理，等等。
PulsarR 支持退化的单一资源采集。PulsarR 的默认采集方式是通过浏览器渲染来采集完整的网页数据，如果您需要的数据可以通过单一接口获取，譬如可以通过某个 ajax 接口返回，也可以调用 PulsarR 的资源采集方法进行高速采集。
PulsarR 计划支持最前沿的信息提取技术。我们计划发布一个先进的人工智能，以显著的精度自动提取所有网页（譬如商品详情页）中的每一个字段，目前我们提供了一个预览版本，国内镜像。
开始
大多数抓取尝试可以从几乎一行代码开始：
fun main() = PulsarContexts.createSession().scrapeOutPages(
"https://www.amazon.com/", "-outLink a[href~=/dp/]", listOf("#title", "#acrCustomerReviewText"))上面的代码从一组产品页面中抓取由 css 选择器 #title 和 #acrCustomerReviewText 指定的字段。 示例代码可以在这里找到：kotlin，java，国内镜像：kotlin，java。
大多数 生产环境 数据采集项目可以从以下代码片段开始：
fun main() {
val context = PulsarContexts.create()
val parseHandler = { _: WebPage, document: Document ->
// use the document
// ...
// and then extract further hyperlinks
context.submitAll(document.selectHyperlinks("a[href~=/dp/]"))
}
val urls = LinkExtractors.fromResource("seeds10.txt")
.map { ParsableHyperlink("$it -refresh", parseHandler) }
context.submitAll(urls).await()
}示例代码可以在这里找到：kotlin，java，国内镜像：kotlin，java。
最复杂的数据采集项目可以使用 RPA 模式：
最复杂的数据采集项目往往需要和网页进行复杂交互，为此我们提供了简洁强大的 API。以下是一个典型的 RPA 代码片段，它是从顶级电子商务网站收集数据所必需的：
val options = session.options(args)
val event = options.event.browseEvent
event.onBrowserLaunched.addLast { page, driver ->
// warp up the browser to avoid being blocked by the website,
// or choose the global settings, such as your location.
warnUpBrowser(page, driver)
}
event.onWillFetch.addLast { page, driver ->
// have to visit a referrer page before we can visit the desired page
waitForReferrer(page, driver)
// websites may prevent us from opening too many pages at a time, so we should open links one by one.
waitForPreviousPage(page, driver)
}
event.onWillCheckDocumentState.addLast { page, driver ->
// wait for a special fields to appear on the page
driver.waitForSelector("body h1[itemprop=name]")
// close the mask layer, it might be promotions, ads, or something else.
driver.click(".mask-layer-close-button")
}
// visit the URL and trigger events
session.load(url, options)如需了解更多，可以看看项目主页，项目 国内镜像，知乎介绍 或者 在线教程。
希望这个回答对你有帮助。
四、数据采集原则？
数据采集的五大原则:
1.合法、公开原则。
该原则要求对涉及数据主体的个人数据，应当以合法的依据来进行收集、处理、发布，同时应公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，确保公众知情权。
2.目的限制原则。
该原则要求对个人数据的收集、处理应当遵循具体的、清晰的和正当的目的，依此目的获得的数据断不能用于任何其他用途。
3.最小数据原则。
该原则要求数据控制者收集、使用的个人数据类型、范围、期间对于防控应当是适当的、相关的和必要的，其类似于宪法理论中权力运用的比例原则。
4.数据安全原则。
该原则要求承担信息收集、利用、公布职能的机构要采取充分的管理措施和技术手段，来保证个人数据的保密性、安全性，相关个人要严守工作纪律、法律法规，严禁故意泄露个人数据。
5.限期存储原则。
该原则要求基于防控而收集的个人数据应有其自身固有的生命周期，其保存方式应当不长于为了实现防控目的所必要的期限，除非为了实现公共利益、科学或历史研究目的等例外情形。
五、labview数据采集？
LabVIEW是一款基于图形化编程的数据采集和处理软件，可以帮助用户快速地采集、分析和处理数据。使用LabVIEW进行数据采集需要通过NI DAQ卡或其他数据采集设备将数据从外部设备采集到计算机，然后利用LabVIEW图形化编程界面对数据进行处理和分析。
六、数据采集方案？
数据采集的方案主要包括以下几个步骤：
1.需求分析，确定采集的数据类型及数量、所处的环境及采集的难易程度等;
2.技术选型，根据不同的环境，选择合适的采集技术;
3.系统设计，确定整个采集方案的软件和硬件结构;
4.数据安全，对采集的数据进行保护，确保数据安全有效;
5.联调测试，对采集方案进行全面的测试。
七、想了解一下数据采集团队都是怎么采集数据的？
要想了解大数据的数据采集过程，首先要知道大数据的数据来源，目前大数据的主要数据来源有三个途径，分别是物联网系统、Web系统和传统信息系统，所以数据采集主要的渠道就是这三个。
互联网的发展是导致大数据产生的重要原因之一，物联网的数据占据了整个大数据百分之九十以上的份额，所以说没有物联网就没有大数据。物联网的数据大部分是非结构化数据和半结构化数据，采集的方式通常有两种，一种是报文，另一种是文件。在采集物联网数据的时候往往需要制定一个采集的策略，重点有两方面，一个是采集的频率（时间），另一个是采集的维度（参数）。
Web系统是另一个重要的数据采集渠道，随着Web2.0的发展，整个Web系统涵盖了大量的价值化数据，而且这些数据与物联网的数据不同，Web系统的数据往往是结构化数据，而且数据的价值密度比较高，所以通常科技公司都非常注重Web系统的数据采集过程。目前针对Web系统的数据采集通常通过网络爬虫来实现，可以通过Python或者Java语言来完成爬虫的编写，通过在爬虫上增加一些智能化的操作，爬虫也可以模拟人工来进行一些数据爬取过程。
传统信息系统也是大数据的一个数据来源，虽然传统信息系统的数据占比较小，但是由于传统信息系统的数据结构清晰，同时具有较高的可靠性，所以传统信息系统的数据往往也是价值密度最高的。传统信息系统的数据采集往往与业务流程关联紧密，未来行业大数据的价值将随着产业互联网的发展进一步得到体现。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，当然了，数据采集也少了代理ip的使用，全国地区提供试用，加q
八、labview数据采集模块做法（采集温度）？
不用数采卡，数据无法保存到电脑上分析保存。采集信号后，用labview的DAQ工具包，非常方便的就可以采集温度。
九、手机数据采集仪器主要采集什么？
短信，通话记录，电话本等。
信息采集是属于人员信息提取，用于充实人员信息资料库，为破案找线索之用。五提取：
1.
人员身份确认（核实户籍资料)。
2.
指纹提取。
3.
手机信息提取。
4.
DNA采集（有唾液提取、血液提取等）。
5.
有交通工具的排查是否属嫌疑车辆。（有吸毒嫌疑的要进行尿液检验）。
五提取主要针对在巡逻中发现的无法出示身份证或行迹可以人员，对破获辖区内的案件提供有用的线索。
被提取人不会留下案底（没做违法的事情），排除嫌疑后就可以回家，性质属于详细登记而以，所以不用担心。 另外派出所对被提取对象有保密义务，这点打可以放心。
十、数据采集 分析
数据采集与分析的重要性
在当今的数据驱动时代，数据采集与分析的重要性日益凸显。随着数据的不断增长，如何有效地采集并分析这些数据成为了许多企业和组织面临的重要问题。本文将探讨数据采集与分析的关键技术、方法及其应用场景，以期为读者提供有关这一领域的深入了解和实用指导。数据采集的关键技术
数据采集是数据处理的起点，其关键技术包括网络爬虫、API调用、传感器数据收集等。网络爬虫通过自动化程序从互联网上抓取数据，适用于获取公开信息；API调用则通过与第三方数据服务商合作，获取结构化数据；传感器数据收集则通过各种传感器设备实时收集各种物理和行为数据。这些技术各有优劣，需要根据具体应用场景进行选择和优化。数据分析的方法
数据分析是数据处理的后续环节，其方法包括描述性统计、预测性统计、机器学习等。描述性统计通过计算平均值、方差、百分位数等指标，对数据进行初步描述；预测性统计则通过建立模型，对数据进行预测和估计；机器学习则通过训练算法，对数据进行自动分类、聚类、识别等。这些方法各有特点，需要根据具体需求和数据特点进行选择和应用。数据采集与分析的应用场景
数据采集与分析在各个领域都有广泛的应用，如电商、金融、医疗、交通等。在电商领域，可以通过数据采集分析用户行为、销售情况等，优化营销策略和提高用户体验；在金融领域，可以通过数据采集分析客户风险、市场趋势等，提高风险管理能力和投资收益；在医疗领域，可以通过数据采集分析患者病情、药物反应等，提高医疗服务质量和效率；在交通领域，可以通过数据采集分析交通流量、拥堵情况等，优化交通管理和提高道路使用效率。 总之，数据采集与分析是数据处理的重要环节，对于企业和组织而言具有重要意义。通过掌握数据采集的关键技术、选择合适的数据分析方法，并结合具体应用场景，可以更好地挖掘数据价值，提升业务效率和竞争力。
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