Python3数据分析与挖掘建模（2）数据获取手段

1. 填写、埋点、日志

（1）填写：填写是指用户通过表单、问卷调查或交互界面等方式主动提供数据。用户可以在应用程序或网站中填写个人信息、意见反馈、订单信息等。这种方式可以获取用户直接提供的数据，用于个性化推荐、用户调研和数据收集等目的。

（2）埋点：埋点是在应用程序或网站中插入代码片段，用于捕捉用户行为和事件。通过埋点，可以追踪用户在页面上的点击、滚动、提交等操作，也可以记录特定事件的发生，如购买、播放视频、下载等。埋点数据可以帮助了解用户行为路径、产品使用情况和性能分析等。

（3）日志：日志是记录系统运行和事件的文本文件。在应用程序和服务器中，可以通过配置日志系统来记录关键操作、错误信息、性能指标等。日志可以用于故障排查、监控系统状态、性能分析和安全审计等。日志可以根据需求进行级别和格式的配置，以满足特定的信息记录和分析需求。

（1）监测：监测是指持续观察和记录特定数据源或目标的变化和更新。这可以包括监测网站内容的变化、社交媒体上的话题趋势、新闻报道的更新等。通过监测，可以及时获取最新的信息和数据，用于舆情分析、市场研究、竞争情报等领域。

（2）抓取：抓取是指利用程序或工具自动化地从网页或网站上获取数据。这可以通过网络爬虫（如Scrapy）或数据抓取工具来实现。抓取可以针对特定的网页或网站，按照设定的规则和条件提取所需的数据。抓取可以用于数据采集、内容聚合、信息提取等用途。

监测和抓取可以相互结合使用，根据需求和目标选择合适的方式。在实际应用中，需要遵守相关的法律和规定，确保数据的合法性和合规性。同时，也需要尊重网站的使用规则和隐私政策，避免对网站造成过大的负担或侵犯用户隐私。

在进行监测和抓取时，需要注意合理的请求频率和并发量，避免对目标网站造成过大的负载和干扰。此外，也要考虑数据的清洗和处理，以确保获取的数据质量和准确性。

数据获取手段中的"计算"可能是指通过计算或推断来获取数据。这种方法通常应用于已有数据集上，利用已知的信息和算法来推导出新的数据或指标。以下是几种常见的数据获取手段中的计算方法：

（1）聚合计算：通过对数据集中的数据进行聚合操作，计算出总和、平均值、最大值、最小值等统计指标。例如，对销售数据进行聚合计算，得到总销售额、平均销售量等。

（2）模型预测：通过训练或构建预测模型，利用已有的特征数据进行预测或推断。例如，利用历史销售数据训练销售预测模型，根据模型预测未来的销售量。

（3）插值和外推：通过已有数据点之间的关系，使用插值方法填充缺失值或外推方法推测新数据点。例如，通过线性插值方法填充缺失的时间序列数据，或者使用趋势外推方法预测未来的数据点。

（4）概率推断：利用概率统计方法和已知的数据分布，推断出新的数据点或概率分布。例如，通过已有的样本数据估计总体分布的参数，进而生成新的随机样本。

（5）数学建模：通过建立数学模型，将已有数据转化为新的数据形式。例如，使用回归模型对数据进行拟合，得到模型的参数和预测结果。

这些计算方法在数据分析、预测和建模中常常使用，可以从已有的数据中获得更多的信息和洞察。在应用这些计算方法时，需要根据具体的问题和数据特点选择合适的方法，并理解计算过程和结果的意义和局限性。

（1）Kaggle（https://www.kaggle.com）：是一个著名的数据科学竞赛平台，提供各种实际问题的数据集和比赛，供数据科学家和机器学习爱好者进行建模和解决问题。

（2）天池（https://tianchi.aliyun.com）：是阿里巴巴集团推出的数据竞赛平台，与Kaggle类似，提供丰富的数据集和比赛，涵盖各个领域的数据挖掘和机器学习任务。

（3）ImageNet（http://www.image-net.org）：是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含大量的图像数据和对应的标签，用于图像分类和目标识别等任务。

（4）Open Images（https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html）：是Google发布的一个大规模的图像数据集，包含丰富的图像标注和标签信息，适用于计算机视觉和深度学习任务。

（5）统计局和政府机构网站：不同国家的统计局和政府机构通常提供各个领域的统计数据，如人口统计、经济指标、社会调查等。例如，中国国家统计局（http://www.stats.gov.cn）提供了丰富的统计数据和报告。

（6）公司财报网站：上市公司通常会在其官方网站或金融信息平台上公布财务报表、年度报告和相关数据，供投资者和研究人员进行分析和研究。