为什么叫简易数据分析？
第 1 个原因是本教程面向纯小白用户，不写代码不写公式，迈出数据分析的第一步。
第 2 个原因是生活中很多的数据分析场合，都是很轻量的，不需要上 Python 爬虫、高并发架构，机器学习等重武器，一个浏览器再加一个 Excel 就足够了：
比如说某门课程论文交稿只有几天了，急需快速爬取数据进行数据分析，这时候临阵磨枪学习 Python 爬虫知识时间完全不够；
做一些市场调研和运营工作需要对数据进行采集，让技术部门支持的话，走流程的周期过长，不如自己做；
工作跳槽，想知道市场上的技能要求和薪资分布，需要采集数据并分析市场需求；
…...
这些都是生活中会遇到的问题，面对这些数据量不大（100~10000）的分析需求，非互联网技术人士去学习一些编程知识其实性价比并不高。我们不如利用手头最常见的工具——Excel 和 浏览器，去分析去梳理数据，辅助进行思考和更好的决策。
这也算本门教程的目的——用 20% 的精力解决 80% 的数据分析需求，解放个人的生产力。
本教程主要会从三个方向上进行延伸：数据采集，数据清洗和数据可视化。
数据采集，就是利用爬虫软件从互联网上爬取想要数据，然后存储到本地；
数据清洗，就是对收集到的数据做一些格式化的处理，利于后续分析；
数据可视化，就是采用各种各样分析手法，对数据进行不同维度的解读，并以图表这种直观的形式表现出来，更好的辅助我们决策；
从下一篇文章开始，我们学习如何从互联网上采集数据。
这是简易数据分析系列的第 2 篇文章。
上篇说了数据分析在生活中的重要性，从这篇开始，我们就要进入分析的实战内容了。数据分析数据分析，没有数据怎么分析？所以我们首先要学会采集数据。
我调研了很多采集数据的软件，综合评定下来发现最好用的还是 Web Scraper，这是一款 Chrome 浏览器插件。
推荐的理由有这几个：
1.门槛足够低，只要你电脑上安装了 Chrome 浏览器就可以用
2.永久免费，无付费功能，无需注册
3.操作简单，点几次鼠标就能爬取网页，真正意义上的 0 行代码写爬虫
既然这么棒，当然是立马安装啦。
因为 Web Scraper 是 Chrome 浏览器插件，我当然是首推使用 Chrome。
但是限于国内的网络环境，可能访问 Chrome 插件应用商店不是很方便，如果第一条路走不通，我们可以尝试第二条路，用 QQ 浏览器曲线救国（360 浏览器暂时不提供 Web Scraper 插件）。
这两个浏览器内核都是一样的，只是界面不一样。我后续的教程都将以 Chrome 浏览器为主力，QQ 浏览器可能会稍有一点点的不同，如果有不一样的地方，还需读者自行分辨差异。
1. 在 Chrome 浏览器上安装 Web Scraper 插件
1.1 安装 Chrome 浏览器
这个没啥好说的，Windows 电脑的各大应用商店都有最新版的 Chrome 浏览器，或者百度一下，首页一般都会有安装包地址，下载安装就好；
(为了减少兼容性问题，最好安装最新版本的 Chrome 浏览器)
1.2 安装 Web Scraper 插件
可以访问外网的同学，直接访问"Chrome 网上应用店"，搜索 Web Scraper 下载安装即可：
