爬虫是可以爬取网络上的大量数据，也能能找到目标客户
依据目标网站页面结构有所不同，需要根据不同情况不同的策略。大部分网站翻页是在url中有体现的，进行变更url中的页码参数爬数据再试一下
爬虫但是是数据资源的捷径，假如要想去学习数据分析，首先应该是需要知道一点数据分析的过程。这里简单说下数据分析的过程并告诉每个部分必须能够掌握的知识。
1.定义,定义问题确认是需要的问题，这些想得出的结论。需要决定的选项有很多，要依据处业务去推测。最常见的一种的有：变化趋势、用户画像、引响因素、历史数据等等。
《数据之美》：这一本书里面没有什么干货，但有很多案例，可以通过里面的案例来所了解数据分析的基本上过程。又不是很厚，但里面的数据分析思想非常值得去爱自学，不过ideal才是最重要的是的。
2.数据获取数据某些的有很多种。一是这个可以直接从企业数据库调取监控，这时候就必须sql技能去结束数据提取等的数据库管理工作。二是查看为了公开数据，可以不从、企业、统计局等机构去上网下载不公开数据。三是按照python汇编语言网页爬虫，收集互联网的数据。
sql是主要是用于ftp连接和处理数据库的标准的计算机语言。要掌握到如何导入sqlftp访问和全面处理数据系统中的数据。sql在公司的应用多，可以说是要完全掌握的。
这里我推荐一个sql的教程：
3.数据预处理因为原始数据很有可能会有很多问题比如说残碎、再重复一遍、不能解除的数据，所以我数据预处理要注意是对十分数据接受可以清洗，以备万一越来越确切的分出总结结果。而我最每天都做的是设定一些筛选规则把无比数据去除掉掉，这些将功能缺失值用平均值或者线性函数估计也并且扼杀。
这里也很多不属于的那就是统计学的知识了，刚初学者不我建议你把统计学翻个底朝下的学习，不然就会总觉得很支撑不住。因此见意暂时没有先能够掌握一些基本是的预处理。帮我推荐：《深入浅出统计学》，这本书无疑是太适合刚入门了，要是对统计学一些打听一下都是没有或则都忘得不多了，这个可以从他入手。如果没有大学时数学就最重要的好，就不推荐这本书。
4.数据分析与建模这个部分学出声可能会会感觉很抽象的概念，只不过模型是对现实世界特征的设计模拟和抽象化。在这个部分是需要所了解基本是的统计分析方法、数据挖掘算法，打听一下完全不同统计方法可以参照的场景和更适合的问题。而大数据挖掘的算法、图像分割是可以单独优化系统自己的模型，获得好些的结果。
这个部分比较复杂的知识就比较比较急切，这是一个确立数据模型的过程，内容除了数据结构、数据操作、数据约束。的要学习的是数据挖掘和算法，必须挺好的数学基础。
5.数据可视化和分析报告撰写数据可视化，学习一款可视化工具，将数据按照可视化最直观的展现不出来。也可以不及时深入研究其内部的关系，通过建模和分析，来对未来的情况有更火弹的预测。
数据可视化的方法有很多，最常见的一种的有用spss、r语言来并且可视化，如果编程能力不大也可以你选择一款喜欢的可视化软件。这里我帮我推荐一个tableau，原因其实是简单易用还外加在线教程。
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