Microsoft Excel 中的数据抓取

众所周知，Microsoft Excel 中的“数据抓取”主要被认为是一种方法，它通常使用户能够从各种外部源收集数据，并将其无缝集成到 Excel 工作簿中。更常见的是，这项技术对于简化从不同网站、数据库或其他结构化数据存储库中获取数据的过程特别有利。通过利用 Microsoft Excel 强大的 Power Query 功能，个人可以轻松地检索、转换和加载数据，而无需手动输入数据。

除此之外，这不仅可以节省我们的时间，还可以减少数据分析和报告中出错的可能性。该过程通常从使用 Microsoft Excel 的“数据”选项卡下的“获取和转换数据”选项启用 Power Query 开始。此外，用户然后选择他们想要的数据源，这些数据源可以是从网页到文本文件或数据库。对于网页抓取，用户输入目标 URL，Power Query 就可以开始检索数据。一旦数据被导入 Microsoft Excel，Power Query 主要提供了一个用户友好的数据操作环境，允许特定用户应用过滤器、排序、消除重复项并执行各种转换。

转换后，数据可以直接加载到 Excel 工作表中。此外，用户还可以设置数据刷新选项并安排自动更新以保持数据最新。这种方法不仅简化了数据提取过程，还确保了数据的准确性和一致性，因此成为数据驱动决策的宝贵工具。

列出 Microsoft Excel 中数据抓取使用相关的imerick 功能？

众所周知，通过 Power Query（获取和转换数据）功能，Microsoft Excel 中的数据抓取提供了一套强大的功能，可以显著增强我们的数据处理和分析能力。

1. 数据源通用性：Microsoft Excel 的 Power Query 可以轻松连接到各种数据源，使其极其通用。我们还可以从网站、数据库、文本文件、云服务以及各种其他结构化数据存储库中获取数据。这种适应性允许我们将来自不同源的数据集中在一个位置进行分析。
2. 网页抓取：如果我们需要从多个网站收集数据，Power Query 的网页抓取功能是无价的。我们还可以输入包含我们所需数据的网页的 URL（统一资源定位符），Power Query 会有效地为我们检索此信息。这对于跟踪股票价格或从电子商务网站抓取产品详细信息等任务尤其有用。
3. 数据转换：Power Query 最引人注目的方面之一是它能够轻松地转换和清理数据。一旦导入数据，我们就可以轻松地执行一系列操作来准备数据以供分析。这包括过滤掉不相关的信息、以有意义的方式对数据进行排序、删除重复项，甚至执行计算来创建新数据字段。用户友好的界面使不同技能水平的用户都能有效地进行这些转换。
4. 数据连接：当我们使用 Power Query 将数据导入 Excel 工作簿时，它还会建立与源的连接。这很有优势，因为它允许我们保持数据更新。例如，如果我们正在跟踪股票价格，我们可以轻松地使用最新值刷新我们的数据，而无需手动重新输入。连接在我们的 Microsoft Excel 文件和源数据之间维护了一个链接，确保了一致性和准确性。
5. 合并和追加数据：Power Query 通过允许我们合并来自不同数据源的数据来促进数据集成。我们还可以合并具有常见列的表，或者将来自多个源的数据追加到一个连贯的数据集中。这对于创建需要来自各种来源的数据的综合报告或分析非常有帮助。
6. 自定义函数：高级用户还可以通过创建自定义函数来充分利用 Power Query 的强大功能，因为这些特定函数是用 Power Query 的 M 语言编写的，并且允许我们执行标准转换不易获得的非常特定的数据转换。
7. 数据预览：现在，在将数据导入 Microsoft Excel 之前，我们有机会预览它。这确保我们有效地提取了正确的数据，并且在我们将数据轻松加载到工作簿时没有意外。
8. 优化性能：众所周知，Power Query 主要设计用于优化数据检索。它主要采用一种称为“查询折叠”的技术，这意味着它会尝试将数据操作推回到源系统。通过减少传输的数据量，这可以显著提高性能。
9. 数据加载选项：Power Query 在数据加载位置提供了灵活性。我们可以将其加载到新工作表、现有工作表，或直接加载到 Excel 数据模型中。这允许我们以最适合我们需求的方式构建数据。
10. 数据刷新：通常，保持数据最新至关重要。借助 Power Query，我们可以轻松安排自动数据刷新，确保我们的 Microsoft Excel 数据始终保持最新。这对于财务数据、股票价格或任何经常变化的信息至关重要。
11. 错误处理：Power Query 通常提供用于处理数据检索和转换过程中错误的选项。我们可以选择如何处理错误，从而提高我们数据处理的可靠性。
12. 特殊数据类型：Microsoft Excel 基本支持高级数据类型，包括地理和股票，这些特殊数据类型提供了额外的上下文，可用于特定的数据分析任务。

此外，使用 Power Query 在 Microsoft Excel 中进行数据抓取是数据专业人士和数据分析师的有力工具。其广泛的功能主要简化了数据的提取、转换以及维护，精简了流程，并确保分析和报告中使用的数据既准确又最新。无论我们处理来自网络、数据库或其他来源的数据，Microsoft Excel 中的 Power Query 都使我们能够有效地自信地做出数据驱动的决策。

与使用 Microsoft Excel 进行数据抓取相关的限制是什么？

众所周知，Microsoft Excel 中的“数据抓取”被称为从网站和其他来源提取信息的流行方法。它提供了许多优势，但也有显著的缺点，如下所示：

1. 数据质量：与数据抓取相关的主要缺点之一就是数据质量可能受到影响的风险。通常，抓取通常依赖于源的特定结构，源布局的任何更改或修改都可能导致抓取过程中断。这将导致数据不完整或不准确。因此，确保数据准确性可能是一项挑战。
2. 法律和道德问题：数据抓取可能会引起法律和道德问题。未经适当授权抓取特定网站可能违反其服务条款或版权法，这可能导致法律后果，因此了解法律含义并在法律范围内运作至关重要。
3. 维护开销：抓取工具通常需要定期维护。这是因为大多数网站都在不断发展和改变其结构，并且需要更新抓取脚本以适应不断变化的结构。这种持续的维护可能非常耗时，特别是对于大规模抓取项目。
4. 卷限制：一些抓取工具或特定平台对单次会话中可提取的数据量施加了限制。如果我们 G 需要收集大型数据集，这些限制可能是一个显著的限制。
5. 数据格式挑战：抓取的数据可能并非总是以所需的格式提供。这可能需要额外的努力来清理和转换数据，以便为分析目的使用。不一致的数据格式可能会成为数据集成的障碍。
6. 资源密集：数据抓取可能非常消耗资源，特别是对于复杂的抓取任务，低效的抓取过程可能会减慢我们的计算机或网络速度，影响整体系统性能。
7. 7. 依赖互联网连接：数据抓取有效地依赖于稳定的互联网连接。如果我们 G 的连接丢失或不稳定，那么在这种情况下，我们的抓取过程可能会失败或导致数据提取不完整。
8. 安全风险：通常，数据抓取涉及与各种外部源的交互。如果操作不当，可能会引入安全风险。恶意行为者可能会利用抓取过程来破坏我们系统的安全性，因此采用足够的安全措施至关重要。
9. 成本：虽然有免费的抓取工具可用，但一些服务以及高级抓取工具是收费的。订阅费或高级抓取服务的费用会增加项目的总成本。

但是，为了减轻这些缺点，谨慎地进行数据抓取非常重要。尊重我们抓取的网站的服务条款以及法律界限。定期监控和更新我们的抓取脚本以适应源的变化。准备好进行数据清理和转换工作，并确保我们拥有必要的资源和稳定的互联网连接。此外，实施安全措施以保护我们的系统免受抓取相关的潜在风险。最后，为高级抓取工具或服务相关的任何潜在成本进行预算。在遵守最佳实践的同时平衡优缺点，可以使 Excel 中的数据抓取成为一种有价值的数据收集方法。

列出各种数据抓取工具。

在这个现代世界中，各种数据抓取工具如下：

Power Query

多功能数据准备引擎 Power Query，它高效地驻留在 Microsoft Excel 环境中，是数据准备的多功能且强大的工具。其主要作用主要围绕着连接、导入和转换来自众多来源的数据，从而为后续的分析和报告促进了简化的流程。Power Query 的一个定义性特征是它对不同数据源的广泛支持。尽管如此，特定用户可以无缝地连接到数据库、文本文件、Excel 工作簿，甚至是网页。这种多功能性不仅简化了将数据导入 Microsoft Excel 的过程，还确保了与各种数据结构的兼容性。无论是处理数据库中的大型数据集，还是仅仅从网页中提取信息，Power Query 通常都为这些不同的源提供了一个统一的界面。Power Query 的用户友好界面使得导航复杂的数据转换过程变得容易。当用户踏上数据导入和操作之旅时，视觉预览和分步转换增强了体验。该工具的适应性满足了不同技术专业水平的用户的需求，使其成为新手和高级 Excel 用户宝贵的资产。

此外，实时预览更改的能力确保了特定用户可以轻松地迭代地优化其转换，从而促进了动态且响应迅速的工作流程。Power Query 的一个值得注意的功能是查询折叠。此功能通过将某些数据转换推回到数据源来优化性能。查询折叠允许 Power Query 将特定操作委托给数据源本身，而不是在 Excel 中执行转换。这不仅提高了效率，还减少了 Microsoft Excel 环境上的计算负载。对于处理大型数据集或连接到远程数据源的用户来说，查询折叠成为确保顺畅快速数据准备的关键功能。

Power Query 在一系列用例中发挥着作用。从导入和转换来自数据库等各种外部来源的数据，到在分析或报告之前清理和塑造数据，其应用范围广泛。该工具的强大功能扩展到将多个来源的数据合并到一个统一的数据集中，为综合分析提供了一个集成的视图。无论是处理结构化数据库还是非结构化网络数据，Power Query 的适应性都使其成为 Microsoft Excel 中准备挑战的首选解决方案。

在 Excel 环境中访问 Power Query 非常简单。尽管如此，用户可以轻松地导航到“数据”选项卡，然后选择“获取和转换数据”来启动 Power Query 编辑器。通常，Power Query 作为 Microsoft Excel 的核心功能集成，表明了 Microsoft 致力于为用户提供强大的数据准备解决方案。

Web Queries

简化 Microsoft Excel 用户的网页抓取 Excel 中的 Web Queries 基本代表了寻求从不同网站的表格中提取数据的用户的关键工具，而无需深入复杂的编码。Web Queries 作为一种用户友好的网页抓取替代方案，主要简化了从网络获取选定数量数据并将其直接集成到 Excel 工作簿的过程。用户不必费力地处理复杂的代码，而可以从网页中选择他们想要导入的数据。这种简单性主要延伸到参数配置，允许用户设置 Web Queries 的自动数据刷新。这确保了导入的数据保持最新，无需手动干预即可反映网页上的更改。

除此之外，Web Queries 的一个显著特点是它们能够适应用户需要定期导入特定数据集的场景。通过允许参数化查询，用户可以动态地基于预定义的标准检索数据。这在需要一致地更新特定数据片段的情况下非常有用，从而增强了 Microsoft Excel 中基于 Web 的信息的实用性。Web Queries 在用户主要旨在从网站提取表或数据列表的用例中表现出色。无论是跟踪股票价格、收集体育统计数据，还是聚合来自在线数据库的信息，Web Queries 都提供了简单直接的解决方案，可以有效地导入基于 Web 的数据。该工具与 Excel 的无缝集成使用户可以轻松地整合外部数据，打破了在线信息和 Excel 工作簿之间的障碍。

为了轻松访问 Microsoft Excel 中的 Web Queries，用户可以有效地导航到“数据”选项卡，选择“获取数据”，然后选择“来自其他源”，然后选择“来自 Web”。这将启动新的 Web Query 对话框，用户可以在其中输入包含所需数据的网页的 URL。此外，此过程的简单性表明了 Microsoft 致力于使 Excel 用户社区能够更广泛地使用网页抓取。

Power BI Desktop

提升 Excel 中的数据建模和可视化 虽然与 Excel 不同，Power BI Desktop 作为一个强大的伴侣出现，它有效地扩展了寻求更高级分析的用户的数据建模和可视化功能。这个独立的工具与 Excel 无缝集成，为深入进行复杂数据分析和报告的用户提供了一套全面的功能。Power BI Desktop 的核心在于其高级数据建模的能力。除了传统 Excel 数据处理功能之外，Power BI Desktop 基本允许用户有效地创建表之间存在的复杂关系，定义层次结构，并帮助构建复杂的数据模型。这在处理需要更细致的数据结构化和分析方法的数据集时非常有价值。

广泛的可视化选项的集成使 Power BI Desktop 成为一个专门用于创建引人注目的报告和仪表板的工具。用户可以轻松利用各种图表类型、地图和其他视觉元素，来制作动态和交互式的数据演示。生成的视觉效果不仅提供了分析手段，也是将见解传达给利益相关者的强大工具。Power BI Desktop 与 Power Query Editor 无缝集成，允许用户在构建数据模型之前执行复杂的数据转换。这确保了数据为分析做好适当的准备，并符合 Power Query 在 Excel 表格中倡导的数据准备原则。Power Query 和 Power BI Desktop 之间的协同作用为用户提供了端到端数据准备和分析的统一环境。

Data Scrapper (Chrome 插件)

众所周知，“Data Scraper”是一个 Chrome 插件，它无缝集成到我们的浏览器中，以其用户友好的设计有效地增强我们的数据抓取工作。通常，此工具基本上将 Chrome 转变为多功能的 G 数据提取中心，为不同技术背景的各种用户提供易于访问的体验。其 G 值得注意的优势之一在于它提供的各种预制抓取“配方”。这些配方充当现成的 G 模板，为各种网站简化了数据提取过程。特别是，Data Scraper 在处理 Twitter 和 Wikipedia 等流行 G 数据抓取源方面表现出色，使其成为 G 寻求从动态平台提取见解的 G 宝贵资产。该工具的有效性 G 进一步 G 体现在其 G 提供的 G 多种 G 配方 G 选项 G 中， G 即使 G 对于 G 专业 G 知识 G 最 G 少 G 的 G 用户 G 来说 G， G 也 G 简化了 G 提取 G 过程。 G 对于 G 正在 G 寻找 G 快速 G 且 G 简单 G 的 G 解决方案 G 来 G 提取 G 数据 G 的 G 用户 G 来说 G， G 特别是 G 在 G Chrome G 浏览器 G 中 G， G Data Scraper G 是 G 理想 G 的 G 选择。 G 其 G 直观 G 的 G 界面 G 和 G 配方 G 选项 G 的 G 范围 G 使 G 其 G 成为 G 想要 G 有效 G 收集 G 信息 G 而 G 不 G 深入 G 复杂 G 代码 G 的 G 个人 G 的 G 首选。 G 无论 G 我们 G 是 G 旨在 G 从 G Twitter G 中 G 挖掘 G 趋势 G 还是 G 从 G Wikipedia G 中 G 提取 G 数据 G， G Data Scraper G 的 G 适应性 G 和 G 易 G 用性 G 都 G 使 G 其 G 成为 G 简化 G Chrome G 环境 G 中 G 的 G 基于 G Web G 的 G 数据 G 提取 G 的 G 可靠 G 工具。

Common Crawl

Common Crawl 的 G 创造者 G 有效地 G 开发了 G 这个 G 工具 G， G 因为 G 他们 G 相信 G 每个人 G 都 G 应该 G 有 G 机会 G 探索 G 和 G 分析 G 周围 G 的 G 世界 G， G 发现 G 各种 G 模式 G 的 G 存在 G。 G 他们 G 将 G 以前 G 只有 G 大型 G 公司 G 和 G 研究 G 机构 G 才能 G 获得 G 的 G 高 G 质量 G 数据 G 免费 G 提供 G 给 G 任何 G 好奇 G 的 G 人 G， G 以 G 支持 G 开源 G 社区 G。

这意味着， G 如果 G 我们 G 是 G 一名 G 大学 G 生 G， G 一名 G 数据 G 科学 G 的 G 从业者 G， G 一名 G 正在 G 寻找 G 下 G 一个 G 研究 G 课题 G 的 G 研究 G 人员 G， G 或者 G 只 G 是 G 一名 G 热爱 G 揭示 G 模式 G 和 G 寻找 G 趋势 G 的 G 好奇 G 的 G 人 G， G 我们 G 都可以 G 使用 G Common Crawl G， G 而 G 不 G 用 G 担心 G 费用 G 或 G 其他 G 任何 G 财务 G 复杂 G 性 G。

Common Crawl 主要提供原始网页数据和文本提取的 G 开 G 放 G 数据 G 集 G。 G 它 G 还 G 为 G 非 G 代码 G 基于 G 的 G 用途 G 和 G 面向 G 数据 G 分析 G 教师 G 的 G 资源 G 提供 G 了 G 支持 G。