数据挖掘：（一）数据获取
- 数据分析：利用统计分析方法，从数据中提取有用的信息，并进行总结和概括的过程。
- Python 的胶水特性：Python 可以粘合其它语言代码段。
一、数据获取手段
1）数据仓库
- 将所有业务数据汇总处理，构成数据仓库（DW）；
- 特点：
- 全部事实的记录（必须是全面的、完备的、尽可能详细的）；
- 可以方便的以不同维度抽取和整理数据（数据是拿来用的，一般一个特定的场景不会使用全部的数据，数据仓库非常丰富，必须根据不同的应用调取相应的数据，这些被抽取和整理的数据称为数据集市-DW）；
1、数据库 VS 仓库
- 数据库面向业务存储，需要保证高频繁、快速读写、数据结构精简，主要为用户提供精致的体验；
- 仓库面向主题存储，是根据一个个主题进行存储的；（主题：较高层次上对分析对象数据的一个完整并且一直的描述；如，一次购买行为，包含时间、商品、金额、用户等各个维度的信息）
- 数据库针对应用（为用户提供数据上的支持与服务，此过程称为“OLTP”——联机事务处理），仓库针对分析（仓库进行全面和详细的记录，一般就是用来分析的，此过程称为“OLAP”——联机分析处理）；
- 数据库组织规范，仓库可能冗余，相对变化大，数据量大（仓库几乎每时每刻都在记录）；
2）监测与抓取
- 监测：利用设备和算法直接获取数据；（如传感器、网络等）
- 抓取：直接解析网页、接口、文件的信息；
- Python 中的常用抓取工具：urllib、urllib2、requests、scrapy；
- Python 中的常用解析工具：PhantomJS（渲染数据）、beautifulSoup（解析路径）、Xpath（lxml，解析路径）
3）填写、埋点、日志
- 填写：用户填写的信息；（如注册信息）
- 埋点：在APP或网页应用中根据特定的流程，收集一定的信息，用来跟中APP和网页的使用情况，以便后来进一步优化产品或进行运营支持；（比较常见的记录项：访问、访客、停留时间、页面查看、跳出率）（一般可以分为两种：页面统计、统计操作行为）
- 日志：
- 日志和数据仓库有共同的作用，日志更加精简，也可以在出现故障时帮助定位问题；
- 以文件形式记录数据，一般也需要统计到仓库中，进行统一的分析；
- 日志分前端日志和后端日志：
# 前端日志，网页或者APP中记录的信息，前端日志需要传输到后端才能被记录；
# 后端日志，服务器里的日志，可以直接进行处理；
4）计算
- 有些属性不能直接获取，必须通过计算得到，如投入产出比；
二、数据学习网站
