隨著互聯網的飛速發展，各行各業都逐漸應用了大數據，通過數據的變化，可以知道行業發展情況，并做出調整，那么企業利用服務器代理ip讓爬蟲采集什么數據？
 

 

1.零售

監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

 

2.互聯網行業

借助于大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

 

3.制造業

利用工業大數據提升制造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

 

4.餐飲業

利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

 

5.金融業

大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

 

5.個人生活

大數據還可以應用于個人生活，利用與每個人相關聯的“個人大數據”，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

 

6.物流行業

利用大數據優化物流網絡，提高物流效率，降低物流成本。

 

采集商品數據要注意：

 

1.高效性

高效性包含技術執行的高效性、團隊內部成員協同的高效性以及數據分析需求和目標實現的高效性。

 

2.多維性

數據更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標。

比如“查看商品詳情”這一行為，通過埋點，我們才能知道用戶查看的商品是什么、價格、類型、商品id等多個屬性。從而知道用戶看過哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個商品被查看了多少次。而不僅僅是知道用戶進入了商品詳情頁。

 

3.全面性

數據量足夠具有分析價值、數據面足夠支撐分析需求。

 

比如對于“查看商品詳情”這一行為，需要采集用戶觸發時的環境信息、會話、以及背后的用戶id，最后需要統計這一行為在某一時段觸發的人數、次數、人均次數、活躍比等。

 

通過數據的采集分析，可以挖掘到有價值的信息，但前提是這些數據要有用，若是沒有價值，這采集就是無意義的，還浪費人力物力，畢竟使用網絡爬蟲進行采集，都是需要使用大量動態代理ip的。動態ip海采用高匿ip代理，為用戶帶來近千萬優質ip資源，延時低好用。