什么是数据抽取？下面的文章做了详细解释

数据抽取是一种从网页、文档、数据库等特定格式的数据源中获取数据的技术，它不仅能够把需要的数据抽取出来，还可以把这些数据进行结构化操作，从而便于后续的数据分析、挖掘和存储。本文将从它的定义、行业应用及原理等几个不同方面对数据抽取进行深入分析。
一、定义
数据抽取，也常称为数据提取或者数据爬取，是指从原始数据源中查找所要抽取的数据，并转换为指定的数据格式，以达到分析之用的一种数据采集技术。数据抽取的内容可以是结构化的数据（如网页上的表格数据或者数据库中的数据），也可以是非结构化的数据（如文本文档、邮件、图像等）。
二、行业应用
数据抽取为企业获取具有市场准确信息提供了一种有效的方式，它可以节省繁琐的人工采集数据时间，利用数据抽取可以获取有关市场走势、发展趋势、竞争企业、客户需求等信息，有助于企业更准确的运营。
此外，数据抽取还可以用于改善网站的营销与推广，数据抽取可以根据企业提供的关键词搜索，收集与企业产品有关的信息，例如：可以从表格中抽取与该产品相关的数据，收集和整理相关产品的讨论信息和反馈，基于这些数据可以更有效地提升网站或网站注册用户的活跃度，从而帮助企业更好的宣传和营销其产品和服务。
最后，数据抽取更能够在数据分析的领域发挥其作用，例如：有了大量结构化的数据后，我们可以进行数据挖掘，形成数据指标模型，此模型可以用于研究企业的发展趋势、客户的需求及竞争者的竞争策略等，由此可以为企业做出有效的决策，实现企业的业务提升。
三、原理
数据抽取是在数据采集时实现自动化，也就是对原始数据源内容进行结构化抽取，并根据需求形成相应的数据模型，达到用户需求的目的。一般来说，数据抽取由两个部分组成，分别是数据抽取规则定义（Data Extraction Rules Definition）和数据自动采集（Data Automated Acquisition）。其中数据抽取规则定义是通过定义需要采集的数据的元数据来对类型进行定义，从而准备成数据抽取格式，而后一步是从数据源中自动采集数据。
一般来说，数据抽取分为两个阶段：
第一阶段：抽取数据规则定义，把需要采集的数据按照格式进行定义，这阶段需要分析源数据进行结构划分，以了解数据的结构，定义所需内容的数据模型，定义数据抽取的正则表达式，定义要提取的字段类型，以及定义与数据关联的关键字