我们可以从不同来源收集数据，以不同方式使用。尽管网络抓取被认为是从多来源采集数据的最有效方式，但大多数人经常将这个术语和数据挖掘混淆起来。他们将网络抓取和数据挖掘互换使用，并认为两个概念指的是同一过程。

然而，我们应该指出，事实并非如此，这两个术语含义不同，应用也不同。要指出它们的区别，让我们先来看看这两个术语的含义，以及它们分别应用于哪些方面。也许，这样我们就能了解它们的不同之处，然后我们再来用表格进行总结。

什么是网络抓取？

网络抓取可以定义为，一种用于从网页，包括从搜索引擎结果页面（SERP）采集大量用户数据的技巧。要从  SERP 抓取数据，可以使用 SERP 刮刀 API 等工具。这个自动化工作流程可以从多个来源重复采集数据。这类采集到的原始数据是 HTML 格式，经过解析并转换为易于理解的格式，例如 CSV 或 JSON。然后再将数据存储于自有存储设备中，以便进一步分析或使用。

网络抓取通过复杂的抓取机器人和代理进行工作。尽管代理清除了通往数据源路上的障碍，并让流程自动化，但是不同机器人负责爬取不同数据源，并采集您所需的各种数据。因此，它最常见的用途是简化繁琐的流程，并消除手动数据采集流程中的常见错误和延迟。

网络抓取的主要用例有哪些？

网络抓取适用于商务，也适用于个人，它主要有以下应用：

●监控品牌声誉

网络抓取通常用来监控多平台上的用户对品牌的评价和讨论。采集到必要数据后，品牌方可以根据需要采取行动来解决相关问题，始终保持品牌的美好形象。

●竞争对手监控

在当今市场上，监控竞争对手本质上是品牌保持领先地位，保持竞争优势的方式。借助网络抓取，可以轻松从网站和搜索引擎采集竞争对手的数据。

●图像抓取

从网站抓取图像是网络抓取的又一常见用法，方法是利用代理避开限制，并使用机器人采集图像。不妨进一步了解如何使用 Python 从网站抓取图像。

●线索生成

企业需要经常生成线索，因为需要将它们转化为客户。因为这些线索往往分布在不同平台，而网络抓取现已证明是采集这类线索的利器。

什么是数据挖掘？

数据挖掘可以定义为，可将已采集到的大型数据集进行分析和分类的一种技巧。这个过程通常以人工智能（AI）或其他机器学习工具来完成，以便发现和识别隐藏在海量用户数据中各种模式。识别后，可将数据归为不同类别，以便用起来更轻松。

总之，数据挖掘是用来解读在网络抓取流程期间采集到的大规模数据的流程。因此我们可以说，数据挖掘是跟随在网络抓取之后的流程，采集数据后，随后的步骤就是挖掘数据：

●采集到的数据首先要经过预处理

●然后考虑如何反映模型和推论

●应用一些指标，例如数据兴趣度

●考虑每个子数据集的复杂性

●对数据中发现的各种不同结构进行后处理

●通过数据可视化技术呈现分类

数据挖掘用例

使用数据挖掘的示例比比皆是。甚至可以肯定地说，对采集到的数据进行正确解读或使用之前，首先必须进行数据挖掘。以下是当今数字化市场中一些常见数据挖掘用例：

●进行购物篮分析，并利用顾客的购买习惯和偏好来预测将来的市场趋势

●也可以根据当前数据进行销售预测，并预测顾客将会在近期购买哪些商品

●根据数据制定各种不同营销策略

现在，让我们用表格来总结网络抓取和数据挖掘的主要区别。

网络抓取数据挖掘

数据采集过程将采集到的数据进行分析和分类的过程

发生在数据挖掘之前发生在数据抓取之后

使用抓取机器人和代理等工具使用人工智能或其他机器学习工具

用例包括品牌监控和保护、从网站抓取图像、竞争对手监控和市场监控等用例包括进行市场分析、销售预测、制定公司策略等

总结

网络抓取和数据挖掘现在越来越重要，主要是因为它们让采集数据和解读数据变得非常轻松。尽管这两个概念密切相关，也许容易让人混淆，但现在我们知道两者之间有很大区别。

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