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 > 完成采集后的数据还不足以作为直接的数据源供大数据系统食用，主要是因为这些数据的格式、编码规则、内容五花八门，都不一样，而各种数据分析工具与框架都需要统一格式、统一标准的更「干净」的数据。在正式应用于数据科学的核心算法和可视化之前，这些数据往往还需要经过抽取、迁移、压缩、清洗、打散、分片以及其他多种转换处理过程。
 
+## 知识点
+- 理解数据采集与清洗的意义和目标，了解常见的文件格式、类型与编码方式
+- 能通过所学的编程语言实现自动化的Web访问并保存页面内容
+- 能使用至少一种常见Web爬虫工具实现Web页面的批量自动下载
+- 掌握XML文件的使用与解析，能熟练的生成与解析XML文件
+- 能熟练使用正则表达式，能快速的匹配和处理文本
+- 掌握至少一种HTML解析工具（如jsoup，htmlparser等），并从HTML中提取指定的内容
+- 能通过编码处理各类文本及文档数据格式，包括但不限于：office文档、pdf、csv、log、rar、zip等
+- 熟悉ETL的基本概念，了解常见的ETL工具，如Datastage、Informatica、Kettle等