1、騰訊兔小巢騰訊輕量級(jí)用戶意見反饋服務(wù)平臺(tái)。幾行代碼將兔小巢放入任何地方，包括公眾號(hào)、app、h5、網(wǎng)站等，就能擁有和騰訊網(wǎng)一樣的互動(dòng)社區(qū)。2、集搜客免費(fèi)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)抓取工具3、八抓魚功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集器，不懂爬蟲技術(shù)，也可以輕松采集數(shù)據(jù)。4、火車采集器網(wǎng)頁(yè)采集軟件5、后裔采集器基于人工智能技術(shù)研發(fā)網(wǎng)頁(yè)采集軟件。

數(shù)據(jù)（data）是事實(shí)或觀察的結(jié)果，是對(duì)客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的原始素材。數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數(shù)據(jù)；也可以是離散的，如符號(hào)、文字，稱為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進(jìn)制信息單元0、1的形式表示。

數(shù)據(jù)是指對(duì)客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號(hào)，是對(duì)客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號(hào)或這些物理符號(hào)的組合。它是可識(shí)別的、抽象的符號(hào)。

1、離線搜集工具：ETL

在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的語(yǔ)境下，ETL基本上便是數(shù)據(jù)搜集的代表，包括數(shù)據(jù)的提取(Extract)、轉(zhuǎn)換(Transform)和加載(Load)。在轉(zhuǎn)換的過(guò)程中，需求針對(duì)具體的事務(wù)場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行治理，例如進(jìn)行不合法數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與過(guò)濾、格式轉(zhuǎn)換與數(shù)據(jù)規(guī)范化、數(shù)據(jù)替換、確保數(shù)據(jù)完整性等。

2、實(shí)時(shí)搜集工具：Flume/Kafka

實(shí)時(shí)搜集首要用在考慮流處理的事務(wù)場(chǎng)景，比方，用于記錄數(shù)據(jù)源的履行的各種操作活動(dòng)，比方網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的流量辦理、金融運(yùn)用的股票記賬和 web服務(wù)器記錄的用戶訪問(wèn)行為。在流處理場(chǎng)景，數(shù)據(jù)搜集會(huì)成為Kafka的顧客，就像一個(gè)水壩一般將上游源源不斷的數(shù)據(jù)攔截住，然后依據(jù)事務(wù)場(chǎng)景做對(duì)應(yīng)的處理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再寫入到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中。

3、互聯(lián)網(wǎng)搜集工具：Crawler, DPI等

Scribe是Facebook開發(fā)的數(shù)據(jù)(日志)搜集體系。又被稱為網(wǎng)頁(yè)蜘蛛，網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人，是一種按照一定的規(guī)矩，自動(dòng)地抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。

除了網(wǎng)絡(luò)中包含的內(nèi)容之外，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)流量的搜集能夠運(yùn)用DPI或DFI等帶寬辦理技術(shù)進(jìn)行處理。

常見的收集數(shù)據(jù)的方法：調(diào)查問(wèn)卷、實(shí)地調(diào)查、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)API、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢。

1、調(diào)查問(wèn)卷

調(diào)查問(wèn)卷是一種常見的數(shù)據(jù)收集方法，通過(guò)設(shè)計(jì)問(wèn)題和答案，以問(wèn)卷的形式發(fā)放給目標(biāo)人群，收集他們的意見、看法和信息。調(diào)查問(wèn)卷可以在短時(shí)間內(nèi)收集大量數(shù)據(jù)，但需要注意問(wèn)卷的設(shè)計(jì)和目標(biāo)人群的代表性。

2、實(shí)地調(diào)查

實(shí)地調(diào)查是一種深入了解某個(gè)特定問(wèn)題或情況的方法，通常需要派遣調(diào)查員到現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行調(diào)查。實(shí)地調(diào)查可以收集到一些難以通過(guò)其他方式獲得的數(shù)據(jù)，例如直接觀察、訪談等。

3、網(wǎng)絡(luò)爬蟲

網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種利用計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)收集數(shù)據(jù)的工具。通過(guò)編程讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)訪問(wèn)特定的網(wǎng)站，獲取網(wǎng)站上的信息并保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中。網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以快速地收集大量數(shù)據(jù)，但需要注意數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

4、數(shù)據(jù)API

數(shù)據(jù)API是一種通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)使用者之間的接口，使得數(shù)據(jù)使用者可以方便地獲取所需的數(shù)據(jù)。例如，天氣預(yù)報(bào)API可以提供實(shí)時(shí)的天氣信息，讓開發(fā)者在應(yīng)用程序中集成天氣預(yù)報(bào)功能。

5、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢

數(shù)據(jù)庫(kù)查詢是一種通過(guò)查詢數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)來(lái)獲取所需信息的方法。這種方法通常適用于企業(yè)和機(jī)構(gòu)內(nèi)部的數(shù)據(jù)收集和管理，可以幫助決策者更好地了解企業(yè)的運(yùn)營(yíng)情況和市場(chǎng)需求。

商務(wù)數(shù)據(jù)采集是一個(gè)涉及多個(gè)步驟的復(fù)雜過(guò)程，它要求采集者具備明確的目標(biāo)、合適的工具和正確的方法。以下是進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)采集的基本步驟：

首先，明確數(shù)據(jù)采集的目標(biāo)。在開始采集數(shù)據(jù)之前，必須清楚了解所需數(shù)據(jù)的類型和用途。例如，如果目標(biāo)是分析市場(chǎng)趨勢(shì)，那么可能需要采集關(guān)于消費(fèi)者行為、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手定價(jià)和市場(chǎng)份額等方面的數(shù)據(jù)。明確目標(biāo)有助于確保數(shù)據(jù)采集的針對(duì)性和有效性。

其次，選擇合適的數(shù)據(jù)采集工具。根據(jù)數(shù)據(jù)采集的目標(biāo)和規(guī)模，選擇適合的數(shù)據(jù)采集工具。這些工具可以包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲、調(diào)查問(wèn)卷、API接口等。例如，如果需要從網(wǎng)站上大量抓取數(shù)據(jù)，可以使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具；如果需要獲取特定人群的意見和反饋，可以設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

接下來(lái)，確定數(shù)據(jù)采集的方法。數(shù)據(jù)采集方法應(yīng)確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。這可能包括直接觀察、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、樣本調(diào)查等。例如，在進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研時(shí)，可以通過(guò)實(shí)地走訪商店、觀察消費(fèi)者購(gòu)買行為等方法來(lái)直接收集數(shù)據(jù)；也可以通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，比如價(jià)格變動(dòng)對(duì)銷量的影響，來(lái)收集更具體的數(shù)據(jù)。

最后，處理和分析數(shù)據(jù)。采集到的數(shù)據(jù)往往需要進(jìn)行清洗、整理和分析，才能轉(zhuǎn)化為有用的信息。使用數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，如Excel、Python等，可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)，從而為企業(yè)決策提供有力支持。

在整個(gè)商務(wù)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，還需要注意遵守相關(guān)法律法規(guī)和倫理規(guī)范，確保數(shù)據(jù)的合法性和隱私保護(hù)。同時(shí)，隨著技術(shù)的發(fā)展和市場(chǎng)的變化，商務(wù)數(shù)據(jù)采集的方法和工具也在不斷更新和演進(jìn)，因此采集者需要保持持續(xù)的學(xué)習(xí)和更新知識(shí)。

例如，近年來(lái)隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的興起，商務(wù)數(shù)據(jù)采集正越來(lái)越多地利用這些先進(jìn)技術(shù)來(lái)提高效率和準(zhǔn)確性。通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以自動(dòng)識(shí)別和提取網(wǎng)頁(yè)中的關(guān)鍵信息；通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和消費(fèi)者行為變化。這些應(yīng)用不僅展示了商務(wù)數(shù)據(jù)采集的靈活性和創(chuàng)造性，也為企業(yè)提供了更強(qiáng)大的市場(chǎng)洞察和決策支持能力。