AI辅助数据预处理及数据准备过程：利用大模型收集与准备数据

一、AI大模型在数据收集中的核心能力与应用场景
AI大模型（如DeepSeek）在数据收集环节的突破点在于：

非结构化数据解析：通过NLP技术提取文本、图像、音频中的关键信息；
自动化爬虫生成：基于自然语言指令生成可执行的爬虫代码；
数据模拟与增强：在真实数据不足时生成符合特定分布的模拟数据。
典型场景：学术研究中的文献数据采集、企业市场调研中的舆情分析、政府治理中的多源数据整合等。
二、AI 大模型抓取数据实操：从指令到落地
1. 文本数据抓取：以学术文献为例
Step 1：明确数据需求
指令示例：
【任务】抓取CNKI中2018-2023年主题为"数字经济"且关键词包含"创新"的核心期刊文献，要求获取：  
- 标题、作者、摘要、关键词、发表期刊、影响因子；  
- 排除书评、会议通知等非研究型文献。  

Step 2：DeepSeek 生成爬虫代码
输出示例（Python 代码片段）：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import re

# CNKI搜索参数配置
base_url = "https://kns.cnki.net/kns8/Search"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows 10; Win64) AppleWebKit/537.36..."
}

# 生成搜索链接（按年份分页）
def generate_url(year, page):
    params = {
        "q": "数字经济 AND 关键词:创新",
        "dbcode": "CJFQ",  # 核心期刊数据库
        "yearfrom": year,
        "yearto": year,
        "page": page
    }
    return base_url + "?" + "&".join([f"{k}={v}" for k, v in params.items()])

# 解析文献列表页
def parse_list_page(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    articles = soup.select(".result-table-list .result-table-tr")
    data = []
   
    for article in articles:
        # 排除非研究型文献
        if "书评" in article.text or "通知" in article.text:
            continue
        # 提取标题、作者等信息（代码省略具体解析逻辑）
        data.append(article_data)
    return data

# 主程序（循环2018-2023年，每页数据）
all_data = []
for year in range(2018, 2024):
    for page in range(1, 11):  # 抓取前10页
        url = generate_url(year, page)
        page_data = parse_list_page(url)
        all_data.extend(page_data)

# 保存为CSV
df = pd.DataFrame(all_data)
df.to_csv("数字经济创新文献.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

Step 3：代码优化与执行
DeepSeek 可追加提示词优化：
【优化】当前代码未处理反爬机制，请添加：  
    1. 随机延时（1-3秒）；  
    2. 请求头动态更换；  
    3. 代理IP池调用逻辑（可选）。  

2. 图像 / 视频数据抓取：以电商产品图为例
提示词设计：
【任务】从淘宝抓取"智能手表"的产品图片及属性，要求：  
    1. 提取主图、详情页图、价格、销量、评价数；  
    2. 按品牌（如Apple、华为、小米）分类保存；  
    3. 生成可批量执行的Python代码，包含Selenium模拟浏览器操作。  
技术要点：
使用 Selenium 处理动态加载页面；
通过 DeepSeek-VL 模型识别图片中的品牌标识，辅助分类；
图像数据本地存储时添加元数据标签（如品牌、价格）。

三、AI 生成模拟数据：解决数据稀缺问题
1. 结构化数据模拟：基于统计分布
场景：金融风控中模拟缺失的用户信用数据
提示词示例：
【任务】生成1000条符合以下特征的信用卡用户模拟数据：  
    - 年龄：22-60岁，服从正态分布（μ=35, σ=8）；  
    - 收入：5000-50000元，右偏态分布；  
    - 信用评分：300-850分，与收入正相关（相关系数0.6）；  
    - 违约状态：总体违约率15%，收入<10000元群体违约率30%。  
要求：输出CSV格式，包含字段说明。  
DeepSeek 生成逻辑：
基于 Pandas 和 Numpy 生成基础分布；
通过 copula 函数构建变量间相关性；
加入条件概率（如收入与违约率的关联）；
输出示例（部分数据）：
    年龄        收入（元）        信用评分        违约状态（0 = 未违约，1 = 违约）
    32        12000        680        0
    45        8500        590        1

2. 非结构化数据模拟：文本与图像生成
文本模拟（以用户评论为例）：
【任务】生成500条智能手表用户评论，要求：  
    - 正面评论占60%，负面占40%；  
    - 包含关键词："续航""屏幕""性价比""卡顿"；  
    - 每条评论80-150字，符合电商评论语言风格。  
图像模拟（以医学影像为例）：
【任务】基于DeepSeek-VL生成100张模拟肺部CT图像：  
    - 正常肺（60张）、肺炎（30张）、结节（10张）；  
    - 尺寸512×512，DICOM格式；  
    - 包含年龄（20-70岁）、性别等元数据标签。  

四、AI 数据准备的质量控制与伦理考量
1. 数据合法性检查
提示词模板：
【任务】检查以下数据收集方案的合规性：  
[输入方案：如抓取社交媒体用户未公开的聊天记录]  
要求：从《个人信息保护法》角度指出风险点，并提出替代方案（如使用公开数据+模拟生成）。  

2. 模拟数据有效性验证
统计特征匹配：
【任务】验证模拟的金融数据与真实数据的一致性：  
    1. 对比年龄、收入的分布曲线（KS检验）；  
    2. 检验违约率与收入的相关性是否一致；  
    3. 生成对比报告（含图表）。  
模型迁移测试：用模拟数据训练风控模型，在真实数据上验证 AUC 值下降幅度（建议 < 5%）。

3. 隐私保护处理
提示词示例：
【任务】对医疗数据进行脱敏处理：  
    - 去除姓名、身份证号等直接标识符；  
    - 对年龄、地址进行泛化（如年龄分组：20-30岁，30-40岁）；  
    - 确保脱敏后数据仍保留研究价值（如疾病与年龄的关联）。  

五、综合案例：AI 辅助市场调研数据收集
1. 需求背景
某智能硬件公司需分析 "智能家居设备" 的用户反馈，目标：
抓取电商平台（淘宝、京东）、社交媒体（微博、小红书）的评论；
补充 30% 的模拟评论以增强小类目的数据量；
按 "功能体验" 价格接受度 "品牌认知" 分类整理。
2. DeepSeek 协作流程
Step 1：生成爬虫组合方案
淘宝 / 京东：生成 Selenium 爬虫，处理登录反爬；
微博：调用 API 获取公开博文，结合关键词过滤；
小红书：生成模拟用户行为的爬虫，规避 IP 封禁。

Step 2：模拟数据生成
提示词：
生成1000条模拟评论，要求：  
- 30%关于"智能门锁"，40%"智能音箱"，30%"其他设备"；  
- 包含情感倾向（正/负）、功能关键词（如"指纹识别""语音唤醒"）；  
- 按真实评论的词频分布生成（可先分析已抓取的200条真实评论）。  

Step 3：数据整合与质量验证
用 DeepSeek 分析模拟数据与真实数据的词向量分布，确保相似度 > 0.85；
合并后数据按情感极性、设备类型分类，输出 Excel 文件。

六、效率提升与技术拓展
批量指令优化：使用 JSON 格式输入多任务，如：
json
[
  {"任务": "抓取小红书#智能家居 话题下的前500条笔记", "参数": {"关键词": ["体验", "评测"], "时间范围": "近1年"}},
  {"任务": "生成200条智能窗帘用户评论", "参数": {"正面比例": 0.7, "包含功能": ["定时开关", "语音控制"]}}
]

多模态数据联动：结合DeepSeek-VL与文本模型，如：
抓取电商产品图后，自动生成图像描述文本，增强数据维度；
对抓取的视频数据，通过语音识别 + 图像识别提取多模态特征。
增量更新机制：设置提示词定期增量抓取，如：
【任务】每周自动抓取新增的智能家居评论，要求：  
    1. 识别已抓取过的商品ID并跳过；  
    2. 对新增数据进行情感分析，生成周度趋势报告。  

通过 AI 大模型的深度介入，数据收集与准备环节的效率可提升 40%-70%，尤其在非结构化数据处理、稀缺数据模拟等场景中优势显著。研究者需注意在自动化过程中嵌入人工校验节点（如每批数据的5%抽样检查），并严格遵守数据伦理规范，确保 AI 辅助的数据准备工作既高效又合规。