知識星球爬蟲技能真的是資料技能中的C位嗎？
先說結論：不是。
Python的功能強大，相信會點開這篇文章的人早就明瞭於心
▲Python有強大的三方庫，功能齊全，且Python入門不難，所以成為目前發展最好的語言之一
零基礎初學Python的朋友，一般很快會被網上的免費資料帶入Python爬蟲的坑裡。爬蟲技能確實是Python技能中最有趣、最讓人有成就感、最能使學習者愛上的一種。這是他的優點。
但爬多了網頁，大家不免迷茫：這麼多資料，是否真的有用？
只重視資料爬蟲是存在侷限性的。具體原因有三：
01 沒有進入工作流的資料都是垃圾
初學會爬蟲，恨不得把感興趣的網站都扒個遍，但一到分析，就只能用上簡單的描述統計做條形圖，並挖不出什麼有用結論。
這是很多剛剛入門資料分析的小夥伴的遇到的第一個瓶頸：缺乏資料工作流的概念。
看圖簡單，實踐不易，要提升這方面技能，可以先從一些經典的資料集和資料選題進行資料分析、挖掘訓練。嘗試從構思分析內容開始，一步步完成清洗資料、整理資料、建立模型、得出結論、進行反饋的過程。完成每一步實操，真正理解資料工作流。
▲一些線上資料集的截圖
找資料從來不只有爬蟲這條路：
google正致力於做open data相關工作，推出了自己的資料搜尋引擎；
kaggle常年出題給熱愛資料的極客們；
世界級的學校一般都有自己的公開資料集；
在校的學生不要放過自己老師的科研經費和學校提供的資料庫；
已經工作的人們，如需資料研究，所在公司也一般會花錢購買商業資料庫。
02 網際網路公開資料可能失真
有些資料因為多了某幾個欄位，就變得價值連城。所以資料是有分級的，不同的資料價值不同。資料可以分為基礎資料、網際網路開源資料和商業資料三種：
爬蟲爬取資料屬於網際網路開源資料的一部分，正因為來自開源，準確性完整性不足，也需要研究者帶著懷疑的心態對待。總的來說，爬蟲資料用於練手、小研究是沒問題的，但在一些商業和學術研究上，精度、準確性還有待商榷。
▲截至國信房地產資訊網
例如鏈家、安居客這類網站，由於營銷原因，會經常性地壓低掛出的價格，也會增加虛假房源，這些公開資料會影響研究結果，且很難修正。
03 資料感知決定資料研究結果
資料分析的第一件工作是讀懂資料，然後才會有研究方向。
如果研究共享單車資料，大部分人都會想到和它和房價、城市相關聯，只有少數人會想到共享單車曾經有過學生證的記錄，從而可能獲知中國大學生的流動情況：
如果研究一個行業是否是大家認為的“好工作”，大部分人只能想到年鑒中對行業收入的統計來描述“是否錢多”，只有少數人會想到可以用建築用電量資料描述辦公樓的的上下班及加班情況，從另一個角度說明“是否事少”：
這就是資料分析師最重要的軟實力：資料感知能力，它決定著資料是否可用。相比起爬蟲技能，這才是資料技能中的C位。
對於資料的感知能力，除了天賦之外，更需要在工作學習中去鍛煉加強。
城市資料團聯合創始人大鵬老師將帶來一場免費直播，教你讀懂資料，感知資料，歡迎大家來看：
除此之外，網易雲課堂和城市資料團聯合推出的Python資料分析微專業還將送出以下免費福利：
免費體驗課程
《一週時間體驗Python資料分析》
課程大綱
1、會寫程式碼的資料分析師是怎麼樣的存在？
2、武裝你的電腦：Python環境搭建及軟體安裝
3、手把手教你用資料挖掘“成為領導的秘訣”
4、怎樣做出專業且高逼格的資料視覺化
5、模擬實驗：排隊等待時間問題
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