如今的互联网除了成为大家日常生活中必不可少的娱乐、工作工具，更是成为了一座数据宝库。随着大数据的发展，数据分析软件功能的不断提升以及计算机运算速度的突飞猛进，使得数据驱动战略对竞争差异化的重要性愈发明显。
据Forrester的报告显示，当前，数据驱动性公司通过公司强大的数据分析能力创造出巨大的竞争优势，年均增长率超过三成，并且很有可能在2021年完成高达1.8万亿美元的年收入。
而麦肯锡公司的研究表明，擅长通过观察分析客户行为的公司在销售金额增长方面比同行高出了85个百分点，毛利率更是超出了25个百分点。
然而，互联网一直处于持续不断地提供内容的状态，因此，在搜寻与需求有关的数据时，容易造成混乱。在这个时候，网页数据抓取有利于提取符合需求的有效数据。
因此，本文今天提供的内容可以帮助大家了解怎样使用网页数据抓取来采集数据，以及怎样可以有效地使用代理服务器。
一、网页数据抓取是什么？
网页数据抓取或网页数据采集指的是从网页中采集到大量符合要求的数据信息的技术。这些数据信息通常会被以电子表格的形式保存在本地计算机中。对于企业来说，可以根据这些抓取来的数据进行分析，并为自己未来的营销战略提供辅助。因此，这项工作显得尤为重要。
网页数据采集可以促使企业加快创新步伐。因此，如果你拥有一家从事电子商务活动的公司，那么选择一款好的网页数据抓取应用程序或者寻找一家好的数据抓取服务商，将会帮助你在各种目标网站上下载数百页的有用数据。
二、网页数据抓取为何有这么大的好处？
网页数据抓取通过技术手段实现，消除了人工提取数据的低下效率和较高的出错率，并且克服了手动操作会出现的难点。比如，有些网站通过技术手段使得自己的数据无法复制和粘贴。而这些，都可以通过网页就是网页数据抓取发挥作用的地方，帮助提取所需的任何类型的数据。
还可以将其转换和保存为选择的格式。你用网页数据抓取工具提取网页数据时，将能够以CSV等的格式保存数据。然后，可以按所需方式检索、分析和使用数据。
网页数据抓取简化了数据提取的过程，通过技术手段实现自动化从而加快了数据抓取处理的过程。并且以CSV的格式存储，使得用户可以轻松访问提取到的数据。此外，网页数据抓取还有很多别的好处，比如可以用于潜在客户开发、市场调研、品牌监控、防伪活动和使用大数据集的机器学习等。
需要注意的是，在合理的范围下进行网页数据抓取时，强烈建议使用代理服务器。若要扩展网页数据抓取项目，了解代理管理是至关重要的，因为它是扩展所有数据提取项目的核心。
三、什么是代理服务器？
IP地址通常如下所示：289.9.879.15.。在使用互联网的时候，这种IP数字组合基本上可以算作是贴在设备上的标签，可以方便进行设备定位。
代理服务器则是指第三方服务器，我们可以选择通过它来发送路由请求并在这个过程中使用该服务器的IP。使用代理服务器时，向其请求的网站将不再可以看到IP地址，但是代理服务器的IP地址能够以更高的安全性提取网页数据。
四、使用代理服务器的好处
1. 使用代理服务器可以用更高的可靠性进行网站开发，从而减少爬虫受禁或受阻的情况。
2. 代理服务器可使你从特定地理区域或设备上发出请求（例如移动IPs），有助于观看页面上显示的特定地域的内容。这在从线上零售商提取产品数据时，这就显得十分有效。
3. 使用代理池可以向目标网站发出更多的请求，而不会被禁止。
4. 代理服务器可以使你避开一些网站强加的IP禁令。例如，来自AWS服务器的请求通常受到网站阻止，因为它会保存使用AWS服务器的大量请求而导致网站过载的记录。
5. 使用代理服务器可对相同或不同的网站进行无数的并发会话。
五、什么是代理选项？
若遵循代理服务器的基本原则，则有三种主要IPs类型可供选择。每种类别都有其优点和缺点，且可以很好地满足特定目的。
数据中心IPs
这是目前使用率最高的一种代理IP类型。作为数据中心的IPs服务器，他们的价格非常便宜。如果有正确的代理管理解决方案，它会是坚实的基础，为业务建立强大网页采集解决方案。
住宅IPs
这些是私人住宅的IPs，可以通过住宅网络路由请求。由于它们获得难度更大，因此价格也更加昂贵。如果可以用更实惠的数据中心IPs取得同样的效果时，这类IPs并不划算。有了代理服务器，抓取软件可用住宅IP代理屏蔽它们的IP地址，使软件能够访问所有没有代理可能无法进入的网站。
移动IPs
这些是私人移动设备IPs。由于移动设备的IPs非常难以获得，所以它们的价格极其昂贵。除非要抓取的展示给移动用户看的结果，否则不推荐使用。从法律上来讲，这甚至更加复杂，因为大多数情况下，设备所有者不知道你正在使用他们的GSM网络进行网页数据抓取。
通过适当的代理管理，数据中心IPs能产生与住宅IPs或移动IPs相似的结果，而无需考虑法律层面的问题，且成本低。
六、网页数据抓取中的人工智能
许多研究表明，人工智能可以解决网页数据抓取遇到问题。就在近期，麻省理工学院的科研工作者发表一篇与人工智能系统有关的论文，该系统可以从网页来源中提取相关的数据信息，并学习如何自行完成这项工作。该研究还引入了从非结构化来源自动提取结构化数据的机制，从而建立人类分析能力和人工智能驱动之间的联系。
这可能是填补人力资源短缺的未来，或者最终使其成为完全由人工智能主导的过程。
总结
网页数据抓取能够不断地推陈出新，并从数据驱动的业务战略中获得突破性的成果。然而，它也有自己独特的挑战，从而使得实现预期结果变得不难么容易。
仅在过去十年里，人类创造的信息就已经超过了整个人类历史的总和。这便需要类似人工智能的更多创新，将高度非结构化的数据格局形成体系，并开辟更大的可能性。
