清华大学精品大数据之数据清洗课程PPT课件（34页）含习题 第7章 采集Web数据实例 网页结构 网络爬虫 行为日志采集.rar

**清华大学精品大数据之数据清洗课程概述** 这门精品课程聚焦于大数据领域中的一个重要环节——数据清洗，特别是针对Web数据的采集。数据清洗是数据分析过程中的关键步骤，它涉及到去除重复、错误、不完整或不一致的数据，以确保后续分析的有效性和准确性。在大数据背景下，Web数据因其丰富性和实时性，成为了研究和商业智能的重要来源。 **第7章：采集Web数据实例** 本章主要探讨如何从互联网上获取有价值的数据。Web数据采集包括多种方法，例如网络爬虫和API接口调用等。网络爬虫是一种自动化程序，能够遍历网页，抓取所需信息。通过学习这一章节，学生将了解网络爬虫的工作原理，如何编写爬虫代码，以及如何处理网页结构复杂的情况。 **网页结构** 网页结构是网络爬虫工作的基础。HTML是网页的主要标记语言，定义了网页内容的布局和样式。理解HTML标签的层次关系和属性，有助于定位并提取所需数据。此外，CSS和JavaScript也常用于构建动态和交互式网页，爬虫可能需要解析这些技术以获取完整信息。 **网络爬虫** 网络爬虫通常由四个主要部分组成：URL管理器、下载器、HTML解析器和数据存储。URL管理器负责跟踪已访问和待访问的网页；下载器则负责获取网页内容；HTML解析器解析页面，提取相关信息；数据存储模块将提取到的数据保存下来。在实际操作中，爬虫可能需要考虑反爬策略、速率限制、IP更换等问题。 **行为日志采集** 行为日志记录用户在网站上的活动，如点击、浏览、搜索等，是理解用户行为、优化用户体验和进行市场分析的重要数据源。采集行为日志涉及设置服务器日志、利用Cookie追踪、或者集成第三方工具。分析行为日志可以揭示用户偏好、转化路径和潜在问题，为企业决策提供数据支持。 **习题与实践** 课程中包含习题和实践环节，旨在帮助学生巩固理论知识并提升实际操作技能。通过解决实际问题，学生将学会如何设计和实施有效的数据清洗策略，以及如何利用Web数据进行初步分析。 总结来说，这门课程旨在使学生掌握数据清洗的关键技巧，并对Web数据的采集有深入的理解，包括网页结构分析、网络爬虫的实现以及行为日志的收集和利用。通过学习，学生将具备处理大数据项目的能力，为今后的数据分析工作奠定坚实基础。