移动代理教育数据
教育领域有一个独特现象，使其成为典型的典型案例：大学会根据申请人的来自地开出不同的学费标准，而且许多课程页面会根据你的浏览位置来推断这一点。
- 学费按申请者来源地区分——国内、地区和国际学费标准均列在同一页面上，且该页面通常会自动为您选择其中一项。
- 招生工作通过各国的国家系统进行——每个国家都有自己的中央服务机构，并采用各自的数据模型。
- 这个周期是按年的，而非连续的 —— 应围绕重要的日历日期进行收集，而非遵循固定的时间表。
- 申请者是人 ——课程和院校数据可以公开；但任何涉及个人的信息均不得公开。
查看来自该市场的申请人的报价。
稳定的收藏使一个周期演变为一种趋势。
教育数据收集
教育领域提供了一个最为鲜明的例子，说明个性化如何悄无声息地腐蚀数据集，而这一点值得首先提及，因为几乎没有人会考虑到这一点。
一门大学课程的页面上通常会列出几种学费标准——本国学生学费标准、有时还有地区性学费标准，以及可能高出两到三倍的国际学生学费标准。 许多高校网站会根据访问者的地理位置来决定显示哪一种学费标准。从一个国家收集学费数据，并不等于建立了一个课程学费数据集；你建立的其实只是该国申请者所获报价的数据集，这些报价被标注得仿佛就是该课程的学费一样。
| 根据申请人的来源地不同，情况有所不同 | 这对数据集为何重要 |
|---|---|
| 学费标准 | 国内和国际的费率往往相差两到三倍 |
| 入学要求 | 各原籍国的学历认证标准如下： |
| 语言要求 | 通常会根据申请人的就读地点予以豁免或调整 |
| 资助与奖学金 | 资格通常以居住地为依据，因此显示的报价会有所变化 |
| 截止日期 | 国际申请者通常面临更早的截止日期 |
应将来源市场作为每笔费用的字段进行记录，而非作为批量处理的属性。一旦有人合并两个批量处理，未标注来源市场的费用将无法使用，且无法判断其来自哪个层级。
大学与专业研究
在学费问题之外，结构性数据才是经得起时间考验的部分。课程目录、入学日期、学习方式、授课语言、认证情况和入学要求，这些信息描述了院校实际提供的内容；而各年份之间的变化则反映了其未来的发展方向。
专业停办是一个常被低估的信号。一所大学停止开设哪些课程，比其招生简章更能反映其战略和财务状况，而只有在该专业停办前就已收集相关目录的人才能察觉这一点。同样，在招生周期中不寻常的时间点出现的新生招生情况，往往也预示着后续将有更广泛的公告发布。
录取工作本身是通过各国的系统进行的，这也是按国家进行统计的第二个原因。每个市场都有自己的中央录取或清算服务、自己的时间表、自己的资格认证术语，以及对“申请”这一概念的定义。 由于没有国际通用的等效标准，因此进行多市场调研意味着需要从多个数据源获取多种数据模型，而非仅对单一数据源进行反复查询。
全球教育趋势
值得花精力收集的正是这些比较性问题，而且它们都涉及跨市场比较。某个国家的国际生学费溢价相对于其邻国是否在扩大？在竞争申请者愈发激烈的市场中，入学要求是否正在放宽？哪些学科的招生规模在扩大，哪些又在悄然缩减？奖学金发放是否变得更加慷慨，又面向哪些生源市场？
这些需求都需要在多个国家、跨越多个年度周期持续进行数据采集。这使得数据的连续性远比覆盖范围更重要：四个市场连续五年稳定采集的数据，要优于二十个市场仅采集一次的数据，因为数据集的全部价值在于随时间推移的变化趋势。
大规模学术数据
该领域的节奏是由年度日程表而非时钟决定的，只要把握好这一点，就能省去大部分精力。 费用、招股说明书和准入要求每年设定一次，并在一个相当可预测的时间段内公布。有效的做法是在每年信息公布时进行一次全面梳理，再加上定期对年内修订内容进行简要核查。每天爬取年度数据集纯属浪费。
- 您所服务的每个源市场仅设一个出口点 — 如果你要为来自四个国家的申请者提供建议，就需要四种视角，而不是仅凭一种视角和一种假设。
- 截取整个页面的快照 — 费用表的排版不统一，且经常进行重组；正是原始数据的采集，才使得您日后能够重新提取这些数据。
- 关键在于节目内容，而不是网址 — 课程页面会在每个周期之间进行重组，而以URL为键的系列内容会在每年夏天自动重启。
- 将个人排除在范围之外 — 课程和院校数据属于公开信息。教职员工名录看似属于院校数据，实则属于个人数据；而申请者和学生的数据则更应被视为个人数据。
关于多市场比较所采用的抽样设计，请参见 市场调研，以及在收款方面， 网络爬虫的最佳实践.
根据每位申请人的具体情况收取费用
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常见问题解答
教育数据为什么需要代理呢？
学费。单个课程页面通常会同时列出国内、地区和国际学费标准，这些标准之间的差额可能达到两到三倍，而且许多院校网站会根据访问者所在位置来决定显示哪一种学费标准。 从一个国家收集数据，就会为该国的申请者构建一个学费数据集，却被错误地标记为该课程的学费。这是个性化功能悄然破坏数据集的最典型例子之一。
录取数据存储在哪里？
在国家层面的体系中，这也是覆盖范围按国家划分的第二个原因。每个市场都运营着自己的中央准入或清算服务，拥有各自的时间表、资格认证术语体系，甚至对“申请”这一概念也有各自的定义。由于不存在国际通用的等效标准，因此多市场研究意味着需要从多个数据源获取数据，且这些数据源采用多种数据模型，而非仅从单一数据源进行反复查询。
除了费用之外，还应收取哪些费用？
课程目录及其变动情况、入学要求、招生日期和截止日期、授课语言，以及奖学金或资助政策。课程的开设与停办是一个特别有参考价值的信号：一所院校停止开设的课程，比其招生简章更能反映其发展方向。
何时应运行数据采集？
应以年度周期为单位，而非全天候监控。费用、招股说明书和准入要求均按年度设定，并在相当可预测的时间段内公布，因此有效的做法是在每年信息公布时进行一次全面梳理，再加上对年度内的修订进行简单核查。每天对年度数据集进行爬取纯属浪费。
这些信息中是否包含任何个人数据？
课程和院校资料本身并非问题所在，而这恰恰是其价值所在。任何能够识别申请者、学生或教职员工身份的信息则是完全不同的问题，应排除在范围之外——尤其是教职员工名录，虽然看起来像是无害的院校数据，但实际上并非如此。只要将数据集限定在课程和院校层面，这个问题就不会出现。
相关移动代理指南
教育首先是一个个性化问题，这使其与定价和研究指南颇为相似。