数据采集，也被称为数据收集，指的是根据系统和用户的需求来获取相关数据的过程。
数据采集的历史可以追溯到远古时代，当时人们通过在绳子上打结来记录数字。到了19世纪，1887年，美国统计学家霍尔曼·霍尔瑞斯发明了一台能够读取卡片上孔洞的电动机器，利用这台设备，美国仅用一年时间便完成了原本需要八年的全国人口普查工作。
进入20世纪，数据采集的重要性更加凸显。例如，1934年至1937年间，美国总统罗斯福启动了一项数据收集计划，整理了2600万员工和300万雇主的记录，这些数据为社会保障法的实施提供了基础。
到了21世纪，数据采集进一步发展。2009年，印度政府成立了唯一身份识别管理部门，对12亿印度人的指纹、照片和虹膜等个人特征进行了采集，并为每个人分配了12位数字的ID号码，这些数据汇集成当时世界上最大的生物识别数据库。
数据采集的意义在于它是大数据分析的首要环节，后续的数据存储、清洗、分析和应用都依赖于数据采集。
数据采集在各个领域都有广泛应用。例如，旅游行业通过收集相关信息来优化出行策略；电子商务领域通过对商品信息进行采集和分析，构建比价系统；银行通过收集用户的交易数据来评估征信和贷款。此外，金融、招聘和舆情分析领域也高度依赖数据采集。
数据采集的方法包括人工采集、传感器采集、系统日志采集和网络爬虫采集。
1.人工采集是最传统的数据采集方法，其中普查是最古老的形式。早在2200多年前的西汉时期，中国就进行了第一次人口普查，这是早期人工数据采集的典范。
1895年，学术界提出了抽样调查方法，并在随后的30多年内不断完善，使其成为一种更及时、经济的数据采集方法，广泛应用于经济、社会和科学研究领域，至今仍非常有效。
2.传感器采集在日常生活中广泛应用，例如手机中的各种传感器，如重力感应传感器用于屏幕旋转，加速度传感器用于微信的摇一摇功能，光线传感器用于自动调整屏幕亮度，三轴陀螺仪用于第一人称射击和赛车游戏，GPS和电子罗盘用于电子地图和导航。
常见的传感器还包括光敏传感器、声敏传感器、气敏传感器、压敏传感器、温敏传感器和流体传感器，这些传感器能够感知并转换相应的信号为电信号。
在气象领域，气象站设备YT-QX08通过各种传感器感知温度、湿度、风向、风速、雨量、光照强度、总辐射和气压等信息，并将这些信息转换为电信号，方便处理和传输。
移动传感器作为移动大数据的信息采集端，呈现小型化和可穿戴的特点，如陀螺仪、加速度计和磁力计等，为数据库提供必要的信息。
3.系统日志采集记录系统中的硬件、软件和系统问题信息，同时监视系统事件，用户通过分析系统日志可以检查错误原因或追踪攻击痕迹。许多互联网公司每天产生大量的日志，这些通常是流式数据，如搜索引擎的页面浏览量和查询量。
美团日志的聚合页面展示了日志的类型、时间、URL地址和请求头等信息。
下图展示的是Windows操作系统的系统日志，记录了Windows的事件日志、服务器的IS日志、FTP日志和数据库日志等，这些日志在处理应急事件和提供溯源信息时扮演重要角色。
Windows系统的事件日志以特定数据结构存储，包括系统安全应用程序的记录，每个记录包含日志、时间、事件类型、用户、计算机信息、事件ID、事件来源、类别、描述和相关数据等元素。
许多企业的应用系统每天产生大量日志，通过分析这些日志，可以帮助企业了解用户情况、设备运行和安全状态，提升服务能力、营销策略和实现智能运维及统一管控。
4.网络爬虫（Web Crawler或Web Spider）是实现互联网数据采集的主要方式，通过自动下载网页并提取所需信息。根据爬取内容的规模，网络爬虫分为小规模、中规模和大规模三类，小规模适用于爬取网页，中规模适合爬取系列网站，大规模适用于全网爬取。
网络爬虫的主要对象包括新闻、社交、购物网站以及API、用户接口和流式数据，如视频弹幕数据。
网站数据仍然是网络爬虫的主要对象。
