『壹』 股票數據有辦法採集或者實時監控么
之前采過股市數據，用的是小幫軟體機器人這個小工具。
這個軟體他自身有數據監控和挖掘分析功能，可以實時監測股票數據的異動，
採集的結果自動生成分析報表，直接瀏覽就行了，還是很方便的，你可以去看看。
操作也是不難，非計算機專業的人也能使。
『貳』 數據採集的方法有哪兩類
1、離線搜集：
工具：ETL;
在數據倉庫的語境下，ETL基本上便是數據搜集的代表，包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需求針對具體的事務場景對數據進行治理，例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。
2、實時搜集：
工具：Flume/Kafka;
實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景，比方，用於記錄數據源的履行的各種操作活動，比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據搜集會成為Kafka的顧客，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等)，之後再寫入到對應的數據存儲中。
3、互聯網搜集：
工具：Crawler, DPI等;
Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規矩，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。
除了網路中包含的內容之外，關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。
4、其他數據搜集方法
關於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，能夠通過與數據技術服務商合作，運用特定體系介面等相關方式搜集數據。比方八度雲核算的數企BDSaaS，無論是數據搜集技術、BI數據剖析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。
『叄』 數據採集技術的方法有哪些
大數據技術在數據採集方面採用了哪些方法：
1、離線採集：
工具：ETL；
在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。
2、實時採集：
工具：Flume/Kafka；
實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求
3、互聯網採集：
工具：Crawler, DPI等；
Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。
除了網路中包含的內容之外，對於網路流量的採集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
4、其他數據採集方法
對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統介面等相關方式採集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS，無論是數據採集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。
數據的採集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平台，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動~
『肆』 股票數據有沒有辦法實現24小時的監控和採集
可以用小幫軟體機器人，只要你配置好股票數據（如漲停、現手、價格等數據），它就可以實時監控股票數據異動，採集結果自動生成分析報表，直接瀏覽就行，挺方便的，操作也不能，非計算機專業的也能輕松使用
『伍』 大數據怎麼採集數據
數據採集是所有數據系統必不可少的，隨著大數據越來越被重視，數據採集的挑戰也變的尤為突出。我們今天就來看看大數據技術在數據採集方面採用了哪些方法：
1、離線採集：工具：ETL；在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。
2、實時採集：工具：Flume/Kafka；實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
3、互聯網採集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。爬蟲除了網路中包含的內容之外，對於網路流量的採集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
4、其他數據採集方法對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統介面等相關方式採集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS，無論是數據採集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。數據的採集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平台，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動。
『陸』 網友們，股票自動化工具可以做數據採集和實時數據監控嗎
當然可以拉，小 幫有這個領域的應用
小幫有一款產品是這樣的，針對股票，實現股票價格的自動採集，然後數據監測，到達臨界點以後提醒或者做一些操作。
一切電腦的重復操作交給小幫吧，它幫你實現批量化 自動化
『柒』 股票採集是什麼意思
集采就是集中采購的意思，對股價的影響表現在:行業集中采購的售價被降低，所以對企業來說利潤會有所減少，因此對股價有利空的影響。
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『捌』 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表
1. 關於數據採集
股票數據是一種標准化的結構數據，是可以通過API介面訪問的（不過一般要通過渠道，開放的API有一定的局限性）。也可以通過爬蟲軟體進行採集，但是爬蟲軟體採集數據不能保證實時性，根據數據量和採集周期，可能要延遲幾十秒到幾分鍾不等。我們總結了一套專業的爬蟲技術解決方案(Ruby + Sidekiq)。能夠很快實現這個採集，也可以後台可視化調度任務。
2. 關於展現
網路股票數據的展現，網頁端直接通過HTML5技術就已經足夠，如果對界面要求高一點，可以採用集成前端框架，如Bootstrap；如果針對移動端開發， 可以使用Ionic框架。
3. 關於觸發事件
如果是採用Ruby on Rails的開發框架的話，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever這樣子的Gem直接實現任務管理和事件觸發。
『玖』 股市數據如何獲取
股市的數據通過炒股軟體，每天就可以自動收取
『拾』 股票數據採集難嗎
要想自己采也行，我之前采過股市數據。用的是ForeSpider這個軟體。這個軟體他自身有數據挖掘分析功能，自己就進行聚類分類，統計分析了，採集的結果入庫後可以形成分析報表，直接瀏覽就行了，還是很方便的，你可以去看看。操作也是不難，非計算機專業的人也能使。
希望我的回答對你有幫助。