除了网络爬虫，还有哪些方法可以采集数据？
这里介绍3个非常不错的网络爬虫工具，可以自动抓取网站数据，操作简单、易学易懂，不需要编写一行代码，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01
八爪鱼采集器
这是一个非常不错的国产网络爬虫软件，目前仅支持Windows平台，个人使用完全免费，只需简单创建任务，设置字段，就可采集大部分网页数据，内置了大量数据采集模板，可以轻松爬取天猫、京东、淘宝、大众点评等热门网站，官方自带有非常详细的入门教学文档和示例，非常适合初学者学习和掌握：
02
后羿采集器
这是一个非常智能的网络爬虫软件，完美兼容3大操作平台，个人使用完全免费，基于人工智能技术，可以轻松识别网页中的数据，包括列表、链接、图片等，支持自动翻页和数据导出功能，对于小白使用来说，非常不错，当然，官方也自带有非常丰富的入门教程，可以帮助初学者更好的掌握和使用：
03
火车采集器
这是一个功能强大的网络爬虫软件，在业界非常流行，也非常受欢迎，集成了数据从采集、处理、分析到挖掘的全过程，可以灵活抓取网络上任意散乱的数据（规则设置非常智能），并通过一系列准确的分析得到有价值的结果，官方自带有非常详细的使用文档和教程，初学者学习的话，很容易掌握：
目前，就分享这3个不错的网络爬虫工具吧，对于日常爬取大部分网站来说，完全够用了，只要你熟悉一下使用过程，很快就能掌握的，当然，如果你了解Python等编程语言，也可以使用scrapy等框架，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。
除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。
谢邀。首先必须赞同楼上说Excel和八爪鱼爬虫定制，我在加一个神箭手爬虫，个人感觉神箭手更好用（我没用过，但是第一感觉神箭手比八爪鱼好）。
然后我再说说优缺点：Excel无法实现反反爬，网站稍微做下处理就失效了。八爪鱼和神箭手稍微傻瓜式一点，但是并也需要些基础知识（Re和xpath或者css选择器）。但是两个都价格不菲，也是最简单的（连招人都免了）
数据采集的方法可多了去了。
- 日志：当今移动互联网数据几乎都来源于此。经过多年的发展，已经形成了一整套的工具集，拿来即用，性能优越，上手傻瓜
- 传感器：万物互联，物联网时代的数据采集利器。工厂，汽车，家居，楼宇，道路，每时每刻都有无数的数据像流水一样被采集上来
- 手填：最原始的数据采集方式，也是最有效的数据采集方式。
- API：接口即正义，在当今的微服务时代，API就是新干线，大动脉，高速公路。
- 其他数据采集方式：还有各种奇奇怪怪的数据采集方式，欢迎补充
除了网络爬虫，还有许多其他方法可以采集数据。
- 数据库导出: 可以将数据库中的数据导出到其他格式，如 CSV 或 Excel。
- API: 可以使用编程语言调用网站或服务提供的 API（应用程序编程接口）来获取数据。
- 网页表格: 可以使用网页爬虫程序抓取网页上的表格数据。
- 手动输入: 可以手动输入数据，例如通过手动填写表格或录入系统。
- 第三方数据提供商: 可以购买第三方数据提供商提供的数据集。
- 社交媒体平台: 可以使用社交媒体平台的 API 或第三方工具抓取社交媒体平台上的数据。
- 数据采集软件: 可以使用专门的数据采集软件来抓取数据。
- 硬件传感器: 可以使用各种类型的硬件传感器来收集实时数据，例如温度传感器、湿度传感器等。
- 手机应用: 可以开发手机应用来收集用户的数据。
- 问卷调查: 可以通过在线问卷调查或纸质问卷调查来收集数据。
- 现场观察: 可以通过人工观察或使用设备（如相机）来收集数据。
- 文本挖掘: 可以使用自然语言处理技术从大量文本中提取信息。
总之，采集数据的方法有很多种，取决于你需要收集的数据类型和源以及你所能使用的工具。
大数据主要学习哪些内容？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了一个比较庞大且系统的知识体系，整体的技术成熟度也已经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个比较好的学习体验。
由于大数据涉及到的内容比较多，而且大数据技术与行业领域也有比较紧密的联系，所以在学习大数据的时候，既可以从技术角度出发，也可以立足行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系来学习，而对于职场人来说，可以结合自身的行业和岗位任务来学习大数据。
不论是学生还是职场人，要想学习大数据都需要掌握以下几个基本内容：
第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。
第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响，所以一定要重视这两个方面知识的学习。
第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于大数据技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。
第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
2021大数据学习路线图：
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