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    試分析Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集研究

    2018-10-19 09:11程亦球
    西部論叢 2018年11期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)分析互聯(lián)網(wǎng)金融

    程亦球

    摘 要:互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著海量的信息資源,同時也蘊(yùn)含著冗雜的數(shù)據(jù)資源。如何獲取具有價值性、決策性的信息資源儼然成為有效獲取互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的關(guān)鍵要求。而通過利用Python可以獲取、解析并提取具備關(guān)鍵性價值的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù),與此同時,還可以提取關(guān)鍵信息進(jìn)行合理存儲,具有較大的應(yīng)用價值。針對于此,文章主要結(jié)合Python特性,分析其在互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集方面的具體應(yīng)用,僅供參考。

    關(guān)鍵詞:Python 互聯(lián)網(wǎng)金融 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)采集

    前言:隨著我國互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,互聯(lián)網(wǎng)金融體系得到了全面發(fā)展,尤其體現(xiàn)在數(shù)據(jù)規(guī)模方面。金融領(lǐng)域的工作人員通過利用互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)勢,完成數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)分析等復(fù)雜性較高的工作,從而獲取最具價值性的信息數(shù)據(jù)。從某種程度上來說,通過獲取到最具價值性的信息數(shù)據(jù),互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)可以適當(dāng)降低自身的營銷成本,實現(xiàn)預(yù)期的經(jīng)濟(jì)效益。在此過程中,Python能夠輔助互聯(lián)網(wǎng)金融體系完成數(shù)據(jù)采集工作與后續(xù)數(shù)據(jù)分析工作,進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性、安全性,應(yīng)用效果較佳。

    1 獲取互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的相關(guān)途徑分析

    根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的相關(guān)特性,我們大致可以將互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的來源分為兩種,分別是內(nèi)部數(shù)據(jù)來源與外部數(shù)據(jù)來源。其中,內(nèi)部數(shù)據(jù)主要來自互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫當(dāng)中,較之外部數(shù)據(jù)相比,獲取方便。但是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)往往不能直接被相關(guān)人員用于分析工作當(dāng)中,多需要通過數(shù)據(jù)整合、清洗以及轉(zhuǎn)換后才能進(jìn)行直接使用。與此同時,企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)可以有效針對客戶的實際需求進(jìn)行細(xì)分,預(yù)測企業(yè)金融產(chǎn)品的發(fā)展不足與發(fā)展趨勢。輔助工作人員進(jìn)行科學(xué)決策,并以行業(yè)發(fā)展的趨勢分析客戶的實際需求。然而,光憑借企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,往往不夠的,還需要工作人員利用外部數(shù)據(jù)進(jìn)行決策、分析[1]。

    根據(jù)以往的經(jīng)驗來看,外部金融數(shù)據(jù)的來源豐富多種且形式多樣,根據(jù)來源途徑的性質(zhì)進(jìn)行劃分,大體可以分為以下三種:第一種,通過與數(shù)據(jù)擁有方簽署合作協(xié)議獲取金融數(shù)據(jù);第二種,通過購買金融數(shù)據(jù)庫獲取金融數(shù)據(jù);第三種,利用數(shù)據(jù)采集工作自動化獲取所需的金融數(shù)據(jù)。結(jié)合實踐經(jīng)驗來看,第三種數(shù)據(jù)采集方式往往可以依照私人需求完成數(shù)據(jù)采集工作,在獲取數(shù)據(jù)方面具備更高的針對性,不足的是,對技術(shù)方面的要求甚高,且不能違反網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集的相關(guān)規(guī)定,避免引發(fā)法律糾紛事件,如“酷米客”與“車來了”之間的數(shù)據(jù)糾紛事件,這一點(diǎn)必須加以注意。

    2 互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的具體類型

    利用數(shù)據(jù)采集工具自動化采集互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)時,往往會遇到多種類別數(shù)據(jù)來源。根據(jù)行業(yè)領(lǐng)域或者發(fā)展途徑的不同,我們可以將互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)分為股票、證券、期貨等與理財方面有關(guān)的數(shù)據(jù)資源。像電子商務(wù)數(shù)據(jù)、微博等方面數(shù)據(jù),可以歸類為社交平臺互聯(lián)網(wǎng)金融評論數(shù)據(jù)[2]。

    根據(jù)數(shù)據(jù)自身結(jié)構(gòu)類型或者性質(zhì)的不同,我們也可以將互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)分為數(shù)字、短文本、音頻等方面的數(shù)據(jù)。其中,以日期、價格等為主的數(shù)據(jù)資源多以數(shù)字形式存在或者短文本形式存在,而評論、新聞等多以長文本形式存在。隨著我國通訊技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)金融體系的不斷發(fā)展,以圖片、音頻以及視頻等為主的新興數(shù)據(jù)存儲方式,逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的主要來源。

    3 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集方式

    主要以上述外部數(shù)據(jù)采集方式中的第三種方式,即利用數(shù)據(jù)采集工作自動化采集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),進(jìn)行探討與分析。一般來說,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在采集方式上可以選擇網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方式,獲取網(wǎng)絡(luò)程序與腳本。網(wǎng)絡(luò)爬蟲在訪問某一個文本鏈接的時候,往往可以從HTML標(biāo)簽中獲取所需信息的網(wǎng)頁資源,即地址信息。在此過程中,我們可以根據(jù)關(guān)鍵詞等提示信息,對所有相關(guān)網(wǎng)頁信息進(jìn)行合理分析與存儲,便于工作人員完成后續(xù)的數(shù)據(jù)工作,確保數(shù)據(jù)采集與分析安全、合理。

    4 基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集分析

    C++、C#、Java、Python等程序設(shè)計語言都可以用于互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集當(dāng)中,以網(wǎng)絡(luò)爬蟲的開發(fā)語言形式進(jìn)行數(shù)據(jù)方面的獲取工作。其中,以Python為代表的程序設(shè)計語言,為工作人員提供了豐富的API和大量的數(shù)據(jù)處理工具。與此同時,還可以利用C語言以及C++等編寫程序拓寬模塊,以便更好地用于第三方庫當(dāng)中。結(jié)合以往的實踐經(jīng)驗來看,工作人員在應(yīng)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作時,如果遇到小規(guī)模數(shù)據(jù)采集情況時,工作人員可以使用requests+Beautiful Soup+re的體系結(jié)構(gòu)予以實現(xiàn)。

    一般來說,應(yīng)用requests庫時,工作人員可以利用其自動化提交網(wǎng)絡(luò)的特性,自動爬取HTML頁面,獲得所需的信息。如果遇到較大規(guī)模數(shù)據(jù)采集情況時,工作人員則可以使用scraper體系結(jié)構(gòu)或者Portia體系結(jié)構(gòu)形式完成數(shù)據(jù)采集以及分析工作。以互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集實證進(jìn)行分析,如針對淘寶網(wǎng)站“大碼女裝”的銷售情況進(jìn)行分析。

    首先,基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集需要獲取商品名稱、價格、銷售量等方面的信息資源。在此過程中,工作人員應(yīng)該查看網(wǎng)戰(zhàn)根目錄下的robots.txt文件,目的在于明確該網(wǎng)站爬蟲過程中的限制要求。其次,合理制定搜索策略,獲取HTML頁面信息。如提取商品名稱、價格等關(guān)鍵性信息。最后,在完成上述步驟之后,存儲所獲得商品信息資源[3]。

    結(jié)論:總而言之,基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集工作,較之從前相比,在數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)分析方面取得較大突破,有效規(guī)避了以往數(shù)據(jù)分析力度不足的情況。最重要的是,基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集工作,在數(shù)據(jù)分析方面具備多種方式,可以通過利用數(shù)據(jù)采集工具,自動化采集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),完成精準(zhǔn)分析工作,為從業(yè)人員提供最具價值性的信息數(shù)據(jù)。可以說,Python的出現(xiàn)與普及應(yīng)用為我國互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)帶來了巨大的應(yīng)用價值,值得我們推廣與研究。因此,針對現(xiàn)階段Python應(yīng)用中存在的不足之處,必須進(jìn)行及時改進(jìn)與完善,確保我國互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集安全、合理。相信通過從業(yè)人員的不懈努力,基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集工作勢必會上升到全新高度,讓我們拭目以待!

    參考文獻(xiàn):

    [1] 王蕾,安英博,劉佳杰. 基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集[J]. 合作經(jīng)濟(jì)與科技,2017(09):47-49.

    [2] 翟紅藝. 基于Python的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究與設(shè)計[J]. 科技創(chuàng)新導(dǎo)報,2011(01):56.

    [3] 魏冬梅,何忠秀,唐建梅. 基于Python的Web信息獲取方法研究[J]. 軟件導(dǎo)刊,2018,17(01):41-43.

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