数据挖掘不是挖土豆，而是让数据开口说话！

文章目录

- 1、缘起
- - 1.1 啤酒与尿布 - 发现商业价值
  - 1.2 数据挖掘 - 让数据说话
- 2、数据挖掘的难点
- 3、数据挖掘的方法 Part 1 - 专业技术流
- - 3.1 网络数据采集 - 代理技术
  - 3.2 网络数据采集 - 爬虫浏览器
  - 3.3 网络数据采集 - 网络解锁器
  - 3.4 网络数据采集 - Web Scraper IDE
- 4、数据挖掘的方法 Part 2 - 偷懒伸手党
- - 4.1 数据集商城介绍
  - 4.2 数据集商城使用
  - 4.3 按需定制数据集
- 5 数据挖掘应用
- - 5.1 数据应用 - 房产数据
  - 5.2 数据应用 - 金融投资
- 6、小结和期许

1、缘起

1.1 啤酒与尿布 - 发现商业价值

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 !!

啤酒与尿布的成功案例

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：

获取数据：这是数据挖掘的第一步，需要从各种来源收集相关的数据。这些数据可以来自数据库、文件、网络等，并且需要进行清理和预处理，以确保数据的质量和可用性。
分析数据：在获取到数据后，接下来需要运用各种数据分析技术和算法，对数据进行深入的分析和挖掘。这包括数据的统计分析、模型建立、关联规则挖掘等，以发现数据中的模式、趋势和关系。
应用数据：最后一步是将分析得到的结果应用到实际问题中。如：炒股、开店选址选品、产品设计、药物研发等等。

1.2 数据挖掘 - 让数据说话

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：

发现隐藏的模式和关系：帮助企业或组织发现数据中隐藏的模式、规律和关系，从而做出更明智的决策。
预测未来趋势：通过对历史数据的分析，预测未来的趋势和行为，为企业战略规划提供支持。
提升用户体验：挖掘用户数据，了解客户需求和行为，从而提供更个性化的服务，提升客户满意度。
提高效率和竞争力：帮助企业优化业务流程，发现潜在问题，提高运营效率，增强在市场中的竞争力。

2、数据挖掘的难点

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：

目标网站的不配合：目标网站可能由于各种原因不愿意与数据挖掘者合作。这可能导致无法获取所需的数据，或者只能获得有限的访问权限。
地理位置限制访问：地理位置的限制可能会影响数据的获取和分析。例如，某些地区可能存在网络封锁、法律限制或地理障碍，使得无法访问特定的数据来源。
虚假信息：数据中可能存在虚假或错误的信息，这会对数据挖掘的结果产生负面影响。虚假信息可能是由于人为错误、恶意行为或数据采集不当导致的。

3、数据挖掘的方法 Part 1 - 专业技术流

3.1 网络数据采集 - 代理技术

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

静态住宅代理：全球超 70 万 IP
动态住宅：覆盖 195 个国家超 7200 万 IP
机房代理：全球超 700 万 IP
移动代理：全球超 77 万 IP

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 pythonimport sys
if sys.version_info[0]==3:  ## 判断你的环境版本import urllib.requestimport randomusername = 'brd-customer-hl_31f1e46f-zone-residential'password = '3ztz8xik7777'  ## 换成你自己的哟port = 22225session_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。

3.2 网络数据采集 - 爬虫浏览器

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！

折扣代码：buchixihongshi

访问页面：亮数据 - 爬虫浏览器

如有问题，可以关“Bright_Data”注亮数据官W，联系后台客服。

3.3 网络数据采集 - 网络解锁器

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。

3.4 网络数据采集 - Web Scraper IDE

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。

发现所有网站页面

如果您想在某个类别或整个网站中发现完整的产品列表，则需要运行发现阶段。您将需要使用我们现成的功能来进行站点搜索并单击类别菜单。
PDP - 产品详细信息页面

使用固定 URL 或使用 API 动态网址或直接从发现阶段为任何页面构建抓取工具。利用以下功能更快地构建网络爬虫工具：网页格式解析、捕获浏览器网络调用、预建 GraphQL API 工具、抓取网站 JSON API。
数据验证

确保收到结构化和完整数据。
数据交付集成

通过所有流行的存储目的地传送交付数据，如：API、亚马逊 S3 等。

4、数据挖掘的方法 Part 2 - 偷懒伸手党

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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访问页面：亮数据 - 数据集商城

如有问题，可以关“Bright_Data”注亮数据官W，联系后台客服。

4.1 数据集商城介绍

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。

4.2 数据集商城使用

有 3 种方式帮助我们快速获取想要的数据：

数据按照受欢迎程度，进行了推荐；
数据按照行业分类进行关联；
支持模糊搜索，输入关键词快速查找想要的数据。

4.3 按需定制数据集

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~

5 数据挖掘应用

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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5.1 数据应用 - 房产数据

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。

从不同平台同时采集的数据对比房产价格；
建立你自己的综合房产清单数据库；
在中介和业主发布新房产时收到实时提醒；
通过数据深入了解房产所在社区环境，采集影响房价的核心数据：面积、楼层、停车位、是否有电梯等；
监控理想位置的价格趋势和便利设施，并通过本地化数据了解不同社区的购房者期望。

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