京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
写论文,没数据?R语言抓取网页大数据
纵观国内外,大数据的市场发展迅猛,政府的扶持也达到了空前的力度,甚至将大数据纳入发展战略。如此形势为社会各界提供了很多机遇和挑战,而我们作为卫生(医学)统计领域的一份子,更要把握好机会。放眼全球,大数据的应用规模仍在持续扩张,几乎每个行业都将目光瞄准了大数据背后的巨大价值。未来五到十年,是我国推进大数据发展的关键时期,打造高效的大数据应用机制和产业链迫在眉睫。
空格根据当前大数据行业发展的分析,我们着手大数据不妨从“可视化数据抓取”开始考虑。这里提到的可视化数据抓取,主要指对互联网网页数据的抓取,这样可以实现大数据应用的平民化。当前我们已经可以通过简易的网页数据抓取工具,对其所需的网页数据进行抓取,如某知名网页数据抓取工具“**采集器”(收费)。已有的互联网数据抓取、处理、分析,挖掘软件,可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息,并通过一系列的分析处理,准确挖掘出所需数据。这样带来的高效、便捷和平民化是不言而喻的。
空格今天小编作为大数据行业的一员,基于广受欢迎的R软件,给大家介绍如何实现网页数据抓取技术。对,是R!它除了强大的统计分析功能,其网页抓取的能力也是不可小觑的,尤其是Hadley写的R包rvest,可谓把复杂的事情简单化。使用R语言进行网页数据的抓取,最大的优势在于获取数据后强大的数据处理、分析以及可视化功能。
空格下面以rvest包抓取广州的空气质量数据为例进行讲解。
网页数据如下图:
#加载程序包
library(rvest)
#找到要抓取数据的网址
url="http://www.pm25s.com/guangzhou.html"
#解析网址内容
web= read_html(url,encoding="UTF-8")
#截取如上图空气质量数据
aqi=web %>% html_nodes("span") %>% html_text()#注意!很多朋友在这一步会出现乱码的情况
aqi=aqi[8:127]
#将截取的数据整理成数据框
aqi=matrix(aqi,ncol=10,byrow=T)
aqi=data.frame(aqi)
for(i in 1:ncol(aqi)){
aqi[,i]=as.character(aqi[,i])
aqi[,i]=gsub("\"","",gsub("\\n","",aqi[,i]))
}
names(aqi)=aqi[1,]
aqi=aqi[-1,]
aqi
如果一切正常,将会出现如下结果:
空格至此,已经实现了R软件对网页数据的抓取,后续可以对空气质量指数做时间序列以及空间分布的展示,当然上述仅仅是大数据的皮毛,还有很多东西可以探索并拓展。比如,针对网页数据的抓取,若能实现动态实时抓取,才会发挥大数据的价值。
结束
空格学会了上面的小技能,大数据应用不再是单纯的喊喊口号!当然,可以实现网页数据抓取的软件还有很多,比如python、sas、excel等等,有兴趣的朋友可以尽情尝试。美国市场研究公司IDC发布报告显示,全球大数据技术及服务市场在2016年将达238亿美元,激活我国大数据的资产价值,开启大数据新生态的目标仍需社会各界的共同努力!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01