大数据爬虫怎么爬网贷?大数据爬虫

2022-12-22网贷大数据网黑大数据209°c

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今天给各位分享“大数据爬虫怎么爬网贷??”有关内容，其中也会对大数据爬虫进行解释，如果对您有所帮助，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、怎么通过第三方大数据查询自己名下是否有网贷和小贷
2、如何利用爬虫赚钱怎么利用爬虫赚钱
3、如何一个月入门Python爬虫，轻松爬取大规模数据
4、网贷背后的爬虫，你了解多少？
5、大数据时代网络爬虫为银行提供了全新的策略
6、爬虫怎么爬数据

怎么通过第三方大数据查询自己名下是否有网贷和小贷

现在个人的网贷产品主要分为两大类，一种是查征信上征信的大额正规贷款，还有一种是不查不上征信的小额贷款，上征信的网贷产品，可以在央行征信中心来查询，而不上征信的，可以在第三方数据平台查询。

1、携带好本人的身份证原件，前往中国人民银行网点，在自助查询机上扫脸，读取信息即可查询。

2、搜索:贝尖速查，点击查询，输入信息即可查询到自己的百行征贝尖速查，该数据源至全国银联和网贷平台，用户可以查询自身的大数据与信用情况，可以获取各类指标数据，查询到个人的信用情况，黑名单情况申请记录，申请平台类型网贷，授信额度等重要信息。

相比央行的个人征信报告，网站大数据的范围更加广泛，出具的机构也更加多元，属于个人信用记录的一部分，是传统个人信用报告的有益补充。

如何利用爬虫赚钱怎么利用爬虫赚钱

大数据爬虫怎么爬网贷?大数据爬虫

1、在校大学生。最好是数学或计算机相关专业，编程能力还可以的话，稍微看一下爬虫知识，主要涉及一门语言的爬虫库、html解析、内容存储等，复杂的还需要了解URL排重、模拟登录、验证码识别、多线程、代理、移动端抓取等。由于在校学生的工程经验比较少，建议只接一些少量数据抓取的项目，而不要去接一些监控类的项目、或大规模抓取的项目。慢慢来，步子不要迈太大。

2、在职人员。如果你本身就是爬虫工程师，接私活很简单。如果你不是，也不要紧。只要是做IT的，稍微学习一下爬虫应该不难。在职人员的优势是熟悉项目开发流程，工程经验丰富，能对一个任务的难度、时间、花费进行合理评估。可以尝试去接一些大规模抓取任务、监控任务、移动端模拟登录并抓取任务等，收益想对可观一些。

如何一个月入门Python爬虫，轻松爬取大规模数据

链接：

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课程简介

毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？

Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

第一周：学会爬取网页信息

第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

......

网贷背后的爬虫，你了解多少？

最了解你的人，不是男票或女友，是爬虫。充分说明爬虫在互联网行业的定位。

什么是爬虫了？

通俗理解：爬虫是一个模拟人类请求网站行为的程序。可以自动请求网页、并数据抓取下来，然后使用一定的规则提取有价值的数据。

据说互联网上 50%以上的流量都是爬虫创造的，也许你看到很多热门数据都是爬虫所创造的，所以可以说无爬虫就无互联网的繁荣。

但繁荣背后，一个行业的生存状态就越发明显，光明与黑暗也在这个时候会迎来真正的爆发。

爬虫的光明与黑暗

爬虫技术也并不神秘，无非分为三步：“爬”上页、“铲”下数据，进行加工清洗。

一、爬虫光明的一面

类似百度谷歌这样的搜索引擎，其核心逻辑，也是爬虫——爬到用户要的关键词，再展现搜索结果。

“让有价值的东西，更好地呈现，这是爬虫最大的功劳”.

二、爬虫黑暗的一面

大数据时代，爬虫成为低成本获取数据的捷径，经常沦为“黑暗武器”。

2014年，互联网创业高潮中，爬虫技术迎来了一次小爆发。

“爬虫生态链里有这么一类公司，专门替人爬虫，增加APP的虚拟访问量”，网友称，1万浏览量，报价10元.

2013年，互联网金融还是当红炸子鸡的时候，行业里冷不丁得出现了一家叫“**力”的公司，爬虫服务开始被业内人所熟知。

当时P2P、消费贷款兴起，用户需要在手机端填写很多个人信息，姓名身份证号家庭住址银行卡号等等，早期整个行业发展也不完善，很多公司的app属于那种一用就卡，一卡就死的水平。

填这么多信息很麻烦，后期处理也是个问题。这个时候，爬虫服务就应运而生了。

你可以简单把互金行业的爬虫服务理解为开发票。吃饭开票每次都手打太费劲了，现在大多数开票服务只要微信扫一扫，或者输入头一两个字给你自动联想出来了，省时省力，当时大概就是这么个作用。

特别要指出得是，这时候的爬虫服务还仅限于运营商数据。

2016年，现金贷行业成为爬虫产品的最大买家。

爬虫公司为其提供五花八门的服务：例如爬取淘宝、社交网络、网上银行等。

“不管是网站还是APP，只要有账号密码就可以爬，连央行的征信报告都能爬”，某数据负责人声称，“技术好，就没有爬不到的数据”。

这其中最火的产品，是通话记录（运营商数据）爬取。

而爬取方式也很简单，只要用户提供手机号码和服务码，就可登陆各大运营商的系统爬取。

运营商数据对贷后催收最管用，淘宝、支付宝数据、信用卡详单、邮箱账单这些都代表了你的消费能力。

保险保单这个在互金行业实际业务操作中很少用，社保、公积金这些数据也是帮助放贷机构来衡量的你贷款资质和还款能力。

不同的甲方，对这些数据的需求程度也不尽相同。比如，大家猜一下，714高炮最喜欢谁？

事实上，714高炮并不需要这么多的爬虫数据，它的真爱只有一个，那就是运营商数据，至于原因，很简单，方便催收，方便收取高额的逾期罚息就可以了。

那剩下的爬虫服务是提供给谁的呢？这里面消费金融公司、银行、消费贷款都有。但相对来说，稍微正规的公司，都不会像714高炮那么变态的使用爬虫业务。

爬取一个人的运营商数据干什么呢？这里面用处可大了。对互金行业来说，最直接有效的是：贷后催收。

当你知道了一个人父母、配偶、同事等社会关系联系方式，一旦这个人不还钱，所谓的暴力催收、电话轰炸“呼死你”软件就来了。因为运营商数据在手啊，暴力催收不要太容易。

很多提供爬虫服务的公司也没想到，自己最后会死在暴力催收上面，“兴于斯，亡于斯”

技术无罪：但是利润的趋使让很多使用者剑走偏锋。

金融行业最疯狂也最迷人也最危险，不是离钱太近了，而是离赚大钱太近了。

三、爬虫未来之路

今年6月1日，《网络安全法》开始实施，无比严苛：

未经授权爬取用户手机通讯录超过50条记录，公司法人最高可获刑3年；

有媒体报道,行业内正在筹划《个人金融信息保护试行办法》,《办法》的出台,或将对征信机构的资质做进一步的明确。未来《个人信息保护法》的出台,体现出在个人隐私信息保护领域立法逐渐趋严的趋势。

每日分享：

人生没有如果，只有后果和结果；成熟，就是用微笑来面对一切小事；拥有一颗淡然的心，不以物喜，不以己悲，懂得接受生活中的遗憾，珍惜生命中的感动，学会顺其自然，随遇而安，笑看红尘过往。

大数据时代网络爬虫为银行提供了全新的策略

人类社会已经进入大数据时代，传统的信息存储和传播媒介已逐渐为计算机所替代，并呈现出指数增长的趋势，成为21世纪最为重要的经济资源之一。作为掌握大量真实交易数据的商业银行，面对浩如烟海的信息时，如何实现银行内部与外部信息、结构性与非结构性数据的紧密结合，更加准确地识别信息，有效地对信息进行挖掘，将数据价值转化为经济价值，已经成为当前商业银行提升核心竞争力的重要途径之一。网络爬虫技术的快速发展为商业银行提升信息精准获取和有效整合应用能力提供了全新的策略。

网络爬虫技术概述

网络爬虫是Spider（或Robots、Crawler）等词的意译，是一种高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技术，并通过技术手段进行优化，用以从互联网搜索、抓取并保存任何通过HTML（超文本标记语言）进行标准化的网页信息。其作用机理是：发送请求给互联网特定站点，在建立连接后与该站点交互，获取HTML格式的信息，随后转移到下一个站点，并重复以上流程。通过这种自动化的工作机制，将目标数据保存在本地数据中，以供使用。网络爬虫在访问一个超文本链接时，可以从HTML标签中自动获取指向其他网页的地址信息，因而可以自动实现高效、标准化的信息获取。

随着互联网在人类经济社会中的应用日益广泛，其所涵盖的信息规模呈指数增长，信息的形式和分布具有多样化、全球化特征，传统搜索引擎技术已经无法满足日益精细化、专业化的信息获取和加工需求，正面临着巨大的挑战。网络爬虫自诞生以来，就发展迅猛，并成为信息技术领域的主要研究热点。当前，主流的网络爬虫搜索策略有如下几种。

深度优先搜索策略

早期的爬虫开发采用较多的搜索策略是以深度优先的，即在一个HTML文件中，挑选其中一个超链接标签进行深度搜索，直至遍历这条超链接到最底层时，由逻辑运算判断本层搜索结束，随后退出本层循环，返回上层循环并开始搜索其他的超链接标签，直至初始文件内的超链接被遍历。深度优先搜索策略的优点是可以将一个Web站点的所有信息全部搜索，对嵌套较深的文档集尤其适用；而缺点是在数据结构日益复杂的情况下，站点的纵向层级会无限增加且不同层级之间会出现交叉引用，会发生无限循环的情况，只有强行关闭程序才能退出遍历，而得到的信息由于大量的重复和冗余，质量很难保证。

宽度优先搜索策略

与深度优先搜索策略相对应的是宽度优先搜索策略，其作用机理是从顶层向底层开始循环，先就一级页面中的所有超链接进行搜索，完成一级页面遍历后再开始二级页面的搜索循环，直到底层为止。当某一层中的所有超链接都被选择过，才会基于该层信息检索过程中所获得的下一级超链接（并将其作为种子）开始新的一轮检索，优先处理浅层的链接。这种模式的一个优点是：无论搜索对象的纵向结构层级有多么复杂，都会极大程度上避免死循环；另一个优势则在于，它拥有特定的算法，可以找到两个HTML文件间最短的路径。一般来讲，我们期望爬虫所具有的大多数功能目前均可以采用宽度优先搜索策略较容易的实现，所以它被认为是最优的。但其缺点是：由于大量时间被耗费，宽度优先搜索策略则不太适用于要遍历特定站点和HTML文件深层嵌套的情况。

聚焦搜索策略

与深度优先和宽度优先不同，聚焦搜索策略是根据“匹配优先原则”对数据源进行访问，基于特定的匹配算法，主动选择与需求主题相关的数据文档，并限定优先级，据以指导后续的数据抓取。这类聚焦爬虫针对所访问任何页面中的超链接都会判定一个优先级评分，根据评分情况将该链接插入循环队列，此策略能够帮助爬虫优先跟踪潜在匹配程度更高的页面，直至获取足够数量和质量的目标信息。不难看出，聚焦爬虫搜索策略主要在于优先级评分模型的设计，亦即如何区分链接的价值，不同的评分模型针对同一链接会给出不同的评分，也就直接影响到信息搜集的效率和质量。同样机制下，针对超链接标签的评分模型自然可以扩展到针对HTML页面的评价中，因为每一个网页都是由大量超链接标签所构成的，一般看来，链接价值越高，其所在页面的价值也越高，这就为搜索引擎的搜索专业化和应用广泛化提供了理论和技术支撑。当前，常见的聚焦搜索策略包括基于“巩固学习”和“语境图”两种。

从应用程度来看，当前国内主流搜索平台主要采用的是宽度优先搜索策略，主要是考虑到国内网络系统中信息的纵向价值密度较低，而横向价值密度较高。但是这样会明显地遗漏到一些引用率较小的网络文档，并且宽度优先搜索策略的横向价值富集效应，会导致这些链接量少的信息源被无限制的忽略下去；而在此基础上补充采用线性搜索策略则会缓解这种状况，不断引入更新的数据信息到已有的数据仓库中，通过多轮的价值判断去决定是否继续保存该信息，而不是“简单粗暴”地遗漏下去，将新的信息阻滞在密闭循环之外。

网络爬虫技术发展趋势

近年来，随着网络爬虫技术的持续发展，搜索策略也在不断进行优化。从目前来看，未来网络爬虫的发展主要呈现以下趋势。

网页数据动态化

传统的网络爬虫技术主要局限于对静态页面信息的抓取，模式相对单一，而近年来，随着Web2.0/AJAX等技术成为主流，动态页面由于具有强大的交互能力，成为网络信息传播的主流，并已取代了静态页面成为了主流。AJAX采用了JavaScript驱动的异步（非同步）请求和响应机制，在不经过网页整体刷新的情况下持续进行数据更新，而传统爬虫技术缺乏对JavaScript语义的接口和交互能力，难以触发动态无刷新页面的异步调用机制并解析返回的数据内容，无法保存所需信息。

此外，诸如JQuery等封装了JavaScript的各类前端框架会对DOM结构进行大量调整，甚至网页上的主要动态内容均不必在首次建立请求时就以静态标签的形式从服务器端发送到客户端，而是不断对用户的操作进行回应并通过异步调用的机制动态绘制出来。这种模式一方面极大地优化了用户体验，另一方面很大程度上减轻了服务器的交互负担，但却对习惯了DOM结构（相对不变的静态页面）的爬虫程序提出了巨大挑战。传统爬虫程序主要基于“协议驱动”，而在互联网2.0时代，基于AJAX的动态交互技术环境下，爬虫引擎必须依赖“事件驱动”才有可能获得数据服务器源源不断的数据反馈。而要实现事件驱动，爬虫程序必须解决三项技术问题：第一，JavaScript的交互分析和解释；第二，DOM事件的处理和解释分发；第三，动态DOM内容语义的抽取。

数据采集分布化

分布式爬虫系统是在计算机集群之上运转的爬虫系统，集群每一个节点上运行的爬虫程序与集中式爬虫系统的工作原理相同，所不同的是分布式需要协调不同计算机之间的任务分工、资源分配、信息整合。分布式爬虫系统的某一台计算机终端中植入了一个主节点，并通过它来调用本地的集中式爬虫进行工作，在此基础上，不同节点之间的信息交互就显得十分重要，所以决定分布式爬虫系统成功与否的关键在于能否设计和实现任务的协同，此外，底层的硬件通信网络也十分重要。由于可以采用多节点抓取网页，并能够实现动态的资源分配，因此就搜索效率而言，分布式爬虫系统远高于集中式爬虫系统。

经过不断的演化，各类分布式爬虫系统在系统构成上各具特色，工作机制与存储结构不断推陈出新，但主流的分布式爬虫系统普遍运用了“主从结合”的内部构成，也就是由一个主节点通过任务分工、资源分配、信息整合来掌控其他从节点进行信息抓取；在工作方式上，基于云平台的廉价和高效特点，分布式爬虫系统广泛采用云计算方式来降低成本，大规模降低软硬件平台构建所需要的成本投入；在存储方式方面，当前比较流行的是分布式信息存储，即将文件存储在分布式的网络系统上，这样管理多个节点上的数据更加方便。通常情况下使用的分布式文件系统为基于Hadoop的HDFS系统。

网络爬虫技术在商业银行的应用

对商业银行而言，网络爬虫技术的应用将助力商业银行实现四个“最了解”，即“最了解自身的银行”、“最了解客户的银行”、“最了解竞争对手的银行”和“最了解经营环境的银行”，具体应用场景如下。

网络舆情监测

网络舆情是当前社会主流舆论的表现方式之一，它主要搜集和展示经互联网传播后大众对部分社会焦点和热点问题的观点和言论。对于商业银行而言，对网络舆情进行监测，是对自身品牌管理和危机公关的重要技术手段，从而以网络作为一面“镜子”，构建“最了解自身的银行”。

网络舆情作为当前社会的主流信息媒介之一，具有传播快、影响大的特点，对于商业银行而言，创建自动化的网络舆情监控系统十分必要，一方面可以使商业银行获得更加精准的社会需求信息，另一方面可以使商业银行在新的舆论平台上传播自身的服务理念和服务特色，提升自身的业务拓展水平。由于网络爬虫在网络舆情监控中有着不可替代的作用，其工作质量将会很大程度上影响网络舆情采集的广度和深度。依据采集目标的类型，网络爬虫可以归纳为“通用型网络爬虫”和“主题型网络爬虫”两种。通用型网络爬虫侧重于采集更大的数据规模和更宽的数据范围，并不考虑网页采集的顺序和目标网页的主题匹配情况。在当前网络信息规模呈现指数增长的背景下，通用型网络爬虫的使用受到信息采集速度、信息价值密度、信息专业程度的限制。为缓解这种状况，主题型网络爬虫诞生了。不同于通用型网络爬虫，主题型网络爬虫更专注采集目标与网页信息的匹配程度，避免无关的冗余信息，这一筛选过程是动态的，贯穿于主题型网络爬虫技术的整个工作流程。

通过运用爬虫技术对网络舆情进行监测，可以更加全面深入地了解客户对银行的态度与评价，洞察银行自身经营的优势与不足，同时可以起到防御声誉风险、增强品牌效应的作用。

客户全景画像

随着商业银行竞争日趋激烈，利润空间进一步压缩，对客户营销和风险控制的要求也日趋提升。在当前的银行经营体系中，营销流程管理和风险流程管理，尤其是对潜在客户和贷后风险的识别与管理，往往需要耗费大量的人力、物力和时间成本。通过引入网络爬虫技术，可以有效构建面向客户的全景画像，打造“最了解客户的银行”，这是对传统“客户关系管理”以及“非现场风控”技术的有益补充，将会极大促进银行客户营销和对风险的管理。

网络爬虫程序可以用来构建银行客户的全维度信息视图，即以简单的个人客户身份信息或对公客户网络地址为输入，经过爬虫程序的加工，将符合预设规则的客户信息按特定的格式进行输出。以特定的基础数据作为原料，银行数据人员将关键词输入爬虫系统，并结合与客户信息相关的网络地址信息，封装成爬虫种子传递给爬虫程序，随后，爬虫程序启动相应的业务流程，爬取客户相关信息的网页并保存下来。此外，从网络舆情监测层面进一步入手，将监测对象从自身延伸至银行客户，则能够通过网络在第一时间了解银行客户的客户对银行客户的评价，及时掌握客户的舆情动态，指导银行经营决策。

通过采用上述网络爬虫系统对客户相关信息进行实时采集、监测、更新，不仅可以更全面地了解客户实时情况，而且可以对客户的潜在营销商机和信用风险进行预判，有效提升客户营销和贷后风险管理效率，提升商业银行综合效益，形成银行与客户共赢的局面。

竞争对手分析

当前，随着利率市场化的到来和互联网金融的冲击，商业银行间竞争日趋激烈，新的市场参与主体与新的产品层出不穷，业务竞争加剧。在此背景下，充分了解竞争对手动态，打造“最了解竞争对手的银行”，并以此对自身进行调整，及时抢占先机，这对各家商业银行而言都具有愈发重要的意义。

通过构建基于网络爬虫技术的全网络信息分析和展示平台，可以有效对全网络实时数据进行抓取，及时获取其他银行的产品信息与新闻动态，第一时间获取其他竞争者的状况，方便整合并用以分析本地行内数据。网络爬虫通过实时采集数据构建起动态数据平台，抓取网络数据并进行本地存储，便于未来进行深入的数据挖掘分析应用。网络爬虫技术不仅使得商业银行决策层更方便地制定准确的政策，用以支撑公司的运营，而且可以将网络舆情信息的监测对象从自身、客户延伸至竞争对手，便于实时掌握竞争对手的市场竞争状况及其优劣势，实现“知己知彼”，真正达到信息对称。

行业垂直搜索

垂直搜索是指将搜索范围细分至某一专业领域，针对初次获取到的网页信息进行更深层次的整合，最终形成“纯度”更高的专业领域信息。银行数据人员采用该种方式，可以极大提高有效信息的获取效率。通过对金融主题进行抓取分析，商业银行可以更加全面地了解监管政策发展动态，了解区域经济、行业经济的发展形势，以及掌握金融行业自身经营环境动态，及时校验并调整自身策略，紧跟市场趋势，打造成为“最了解经营环境的银行”。

对金融领域垂直搜索的应用，可以提高金融主体的信息处理能力。垂直搜索技术上的最大亮点就是能够对形式多样、规模巨大的数据进行有目标地专业化的细分操作，减少垃圾信息、聚集有效信息，提高搜索效率，在某些条件下甚至可以提供实时的数据，最大限度地整合现有大量复杂的网页数据，使用户获得更便捷、更完整、更高效的信息检索服务。

结语

随着互联网技术的发展和数据爆炸，网络爬虫技术为商业银行数据采集和信息整合应用提供了全新的技术路径。站在商业银行应用实践的角度，网络爬虫在银行日常经营管理中的发展潜力巨大。网络爬虫技术的应用可以助力银行转型成为最了解自身、最了解客户、最了解竞争对手、最了解经营环境的“智慧银行”。可以预见，网络爬虫技术将成为商业银行提升精细化管理能力、提高决策智能化水平的重要技术手段。