Organizations currently extract enormous volumes of data for analysis, processing, and advanced analysis to identify patterns from those data so stakeholders can draw informed conclusions. As the Data Science field is growing rapidly and has revolutionized so many industries, it is worth getting to know how organizations extract these tons of data. Up to date
Organizacje pozyskują obecnie ogromne ilości danych do analizy, przetwarzania i zaawansowanej analizy w celu zidentyfikowania wzorców z tych danych, aby interesariusze mogli wyciągać świadome wnioski. Ponieważ dziedzina Data Science szybko się rozwija i zrewolucjonizowała wiele branż, warto dowiedzieć się, w jaki sposób organizacje pozyskują te tony danych.
Do tej pory dziedzina nauki o danych zwróciła się w stronę sieci, aby zeskrobać duże ilości danych na swoje potrzeby. W tym artykule skupimy się więc na skrobaniu stron internetowych na potrzeby nauki o danych.
Web Scraping, znany również jako web harvesting, screen scraping lub web data extraction, to sposób pozyskiwania dużych ilości danych z sieci. W nauce o danych dokładność jego standardu zależy od ilości posiadanych danych. Co ważniejsze, zestaw danych ułatwiłby model treningowy, ponieważ testowałbyś różne aspekty danych.
Niezależnie od skali prowadzonej działalności, dane na temat rynku i analityka są niezbędne, aby Twoja firma mogła wyprzedzić konkurencję. Każda najmniejsza decyzja mająca na celu usprawnienie działalności jest podejmowana na podstawie danych.
Po zeskrobaniu danych z różnych źródeł w Internecie, umożliwiłoby to ich natychmiastową analizę, czyli analizę w czasie rzeczywistym. Istnieją jednak przypadki, w których opóźniona analiza nie miałaby sensu. Jednym z typowych przykładów sytuacji wymagającej analizy w czasie rzeczywistym jest analiza danych dotyczących cen akcji i CRM (zarządzanie relacjami z klientami).
Sieć zawiera mnóstwo danych na dowolny temat, począwszy od złożonych danych dotyczących tego, jak uruchomić misję kosmiczną, po dane osobowe, takie jak na przykład Twój post na Instagramie o tym, co zjadłeś. Wszystkie takie surowe dane mają ogromną wartość dla naukowców zajmujących się danymi, którzy mogą je analizować i wyciągać z nich wnioski, wydobywając z nich cenne spostrzeżenia.
Istnieje garść danych open-source i stron internetowych dostarczających specjalistycznych danych, których potrzebują naukowcy zajmujący się danymi. Zwykle ludzie mogą odwiedzić takie strony raz, aby ręcznie wyodrębnić dane, co byłoby czasochłonne. Alternatywnie, można również zapytać o dane, a serwer pobierze je z serwera.
Jednak dane potrzebne do nauki o danych lub uczenia maszynowego są dość ogromne, a pojedyncza strona internetowa nie jest wystarczająca, aby zaspokoić takie potrzeby. W tym miejscu musisz zwrócić się do web scrapingu, swojego ostatecznego wybawiciela.
Nauka o danych obejmuje wdrażanie zaawansowanych zadań, takich jak NLP (przetwarzanie języka naturalnego), rozpoznawanie obrazów itp. wraz z AI (sztuczna inteligencja), które przynoszą ogromne korzyści dla naszych codziennych potrzeb. W takich okolicznościach skrobanie stron internetowych jest najczęściej używanym narzędziem, które automatycznie pobiera, analizuje i organizuje dane z sieci.
W tym artykule skupimy się na kilku scenariuszach skrobania stron internetowych dla nauki o danych.
Ważne jest, aby sprawdzić na stronie internetowej, którą planujesz scrape'ować, czy zezwala ona na scraping przez podmioty zewnętrzne. Oto konkretne kroki, które należy wykonać przed scrapingiem:
Plikrobots.txt - Należy sprawdzić plik robots.txt, aby dowiedzieć się, w jaki sposób użytkownik lub jego bot powinien wchodzić w interakcje z witryną, ponieważ określa on zestaw reguł. Innymi słowy, określa on, do których stron witryny użytkownik może uzyskać dostęp, a do których nie.
Możesz łatwo przejść do niego, wpisując website_url/robot.txt, ponieważ znajduje się on w folderze głównym witryny.
Warunkiużytkowania- upewnij się, że zapoznałeś się z warunkami użytkowania strony docelowej. Na przykład, jeśli w warunkach użytkowania wspomniano, że witryna nie ogranicza dostępu do botów i pająków oraz nie zabrania szybkich żądań do serwera, będziesz mógł scrape'ować.
Prawa autorskie - powyodrębnieniu danych należy uważać na to, gdzie zamierza się je wykorzystać. Należy bowiem upewnić się, że nie narusza się praw autorskich. Jeśli warunki użytkowania nie przewidują ograniczeń dotyczących określonego wykorzystania danych, wówczas można je skrobać bez żadnych szkód.
Większość projektów web scrapingowych wymaga analizy danych w czasie rzeczywistym. Kiedy mówimy o danych w czasie rzeczywistym, są to dane, które można zaprezentować w momencie ich gromadzenia. Innymi słowy, tego typu dane nie są przechowywane, ale bezpośrednio przekazywane do użytkownika końcowego.
Analityka w czasie rzeczywistym całkowicie różni się od analityki wsadowej, ponieważ ta ostatnia wymaga godzin lub znacznych opóźnień, aby przetworzyć dane i uzyskać cenne spostrzeżenia.
Niektóre z przykładów danych w czasie rzeczywistym to zakupy w handlu elektronicznym, zdarzenia pogodowe, pliki dziennika, lokalizacje geograficzne osób lub miejsc oraz aktywność serwera, by wymienić tylko kilka przykładów.
Przyjrzyjmy się zatem niektórym przypadkom użycia analityki w czasie rzeczywistym:
Pozostaje więc pytanie, w jaki sposób skrobać dane w czasie rzeczywistym do celów analitycznych?
Ponieważ wszystkie powyższe przypadki użycia wskazują, że analityka w czasie rzeczywistym zależy od przetwarzania dużych ilości danych, w tym miejscu do gry wkracza web scraping. Analityka w czasie rzeczywistym nie może mieć miejsca, jeśli dane nie są dostępne, analizowane i wyodrębniane natychmiast.
W rezultacie skrobak o niskim opóźnieniu będzie używany do szybkiego skrobania z docelowych stron internetowych. Te skrobaki skrobią dane, wyodrębniając dane z bardzo wysoką częstotliwością równoważną prędkości strony internetowej. W rezultacie dostarczają one dane do analizy w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) polega na dostarczaniu komputerom danych wejściowych dotyczących języków naturalnych, takich jak angielski, w przeciwieństwie do języków programowania, takich jak Python, w celu ich zrozumienia i przetworzenia. Przetwarzanie języka naturalnego jest szeroką i skomplikowaną dziedziną, ponieważ nie jest łatwo zlokalizować, co oznaczają poszczególne słowa lub frazy.
Jednym z najczęstszych przypadków użycia NLP są naukowcy zajmujący się danymi, którzy wykorzystują komentarze klientów w mediach społecznościowych na temat konkretnej marki do przetwarzania i oceny jej wyników.
Ponieważ sieć stanowi dynamiczne zasoby, takie jak blogi, komunikaty prasowe, fora i opinie klientów, można je wyodrębnić, tworząc rozległy korpus danych tekstowych do przetwarzania języka naturalnego.
Modelowanie predykcyjne polega na analizie danych i wykorzystaniu teorii prawdopodobieństwa do obliczenia przewidywanych wyników dla przyszłych scenariuszy. Analiza predykcyjna nie polega jednak na precyzyjnym prognozowaniu przyszłości. Zamiast tego polega na prognozowaniu prawdopodobieństwa jej wystąpienia.
Każdy model ma zmienne predykcyjne, które mogą mieć wpływ na przyszłe wyniki. Dane potrzebne do istotnych prognoz można wyodrębnić z witryn internetowych za pomocą skrobania stron internetowych.
Niektóre z przypadków użycia analizy predykcyjnej to:
Sukces analizy predykcyjnej w dużej mierze zależy od obecności ogromnych ilości istniejących danych. Po zakończeniu przetwarzania danych można sformułować analizę.
Uczenie maszynowe to koncepcja, która pozwala maszynom uczyć się samodzielnie po dostarczeniu im danych szkoleniowych. Oczywiście dane szkoleniowe różnią się w zależności od konkretnego przypadku użycia. Można jednak ponownie skorzystać z Internetu, aby wyodrębnić dane szkoleniowe dla różnych modeli uczenia maszynowego z różnymi przypadkami użycia. Następnie, mając zestawy danych szkoleniowych, można nauczyć je wykonywania skorelowanych zadań, takich jak grupowanie, klasyfikacja i przypisywanie.
Niezwykle ważne jest, aby pobierać dane z wysokiej jakości źródeł internetowych, ponieważ wydajność modelu uczenia maszynowego będzie zależeć od jakości zestawu danych szkoleniowych.
Celem serwera proxy jest maskowanie adresu IP użytkownika podczas skrobania z docelowej strony internetowej. Ponieważ musisz skrobać z wielu źródeł internetowych, idealnym rozwiązaniem będzie użycie puli proxy, która będzie się obracać. Najprawdopodobniej takie strony internetowe narzucają maksymalną liczbę połączeń.
W związku z tym należy zmieniać adresy IP przy użyciu różnych serwerów proxy. Aby dowiedzieć się więcej na temat serwerów proxy, zapoznaj się z naszymi najnowszymi artykułami na blogu.
Do tej pory masz już pojęcie o typach danych, które musisz pozyskać w ramach Data Science. Dziedzina nauki o danych jest rzeczywiście skomplikowana i wymaga rozległej wiedzy i doświadczenia. Jako naukowiec zajmujący się danymi, musisz również zrozumieć różne sposoby, w jakie wykonywane jest skrobanie stron internetowych.
Mamy nadzieję, że ten artykuł dostarczył fundamentalnego zrozumienia scrapingu dla nauki o danych i będzie miał dla ciebie ogromną wartość.