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
В настоящее время организации извлекают огромные объемы данных для анализа, обработки и расширенного анализа с целью выявления закономерностей в этих данных, чтобы заинтересованные стороны могли сделать обоснованные выводы. Поскольку область Data Science стремительно развивается и произвела революцию во многих отраслях, стоит узнать, как организации извлекают эти тонны данных.
До сих пор специалисты в области науки о данных обращались к Интернету, чтобы соскрести большое количество данных для своих нужд. Поэтому в этой статье мы сосредоточимся на веб-скреппинге для науки о данных.
Веб-скраппинг, также известный как веб-сборка, экранный скраппинг или извлечение веб-данных, - это способ извлечения больших объемов данных из Интернета. В Data Science точность стандарта зависит от количества данных, которыми вы располагаете. В первую очередь, набор данных облегчает обучение модели, поскольку вы тестируете различные аспекты данных.
Независимо от масштаба вашего бизнеса, данные о рынке и аналитика необходимы вашей компании, чтобы опередить конкурентов. Каждое мельчайшее решение, направленное на развитие вашего бизнеса, принимается на основе данных.
После того как вы соскребете данные из различных источников в Интернете, вы сможете сразу же проанализировать их, что называется, в режиме реального времени. Однако бывают случаи, когда отложенный анализ не приносит никакой пользы. Одним из типичных примеров ситуации, требующей анализа в реальном времени, является анализ данных о ценах на акции и CRM (Customer Relationship Management).
В Интернете содержится огромное количество данных по любой теме - от сложных данных о том, как запустить космическую миссию, до личных данных, таких как, например, ваш пост в Instagram о том, что вы съели. Все эти необработанные данные представляют огромную ценность для специалистов по исследованию данных, которые могут анализировать их и делать выводы, извлекая из них ценные сведения.
Существует несколько открытых источников данных и веб-сайтов, предоставляющих специализированные данные, необходимые специалистам по исследованию данных. Обычно люди могут посетить такие сайты один раз, чтобы извлечь данные вручную, что отнимает много времени. В качестве альтернативы вы можете запросить данные, и сервер получит их от вас.
Однако данные, которые вам нужны для науки о данных или машинного обучения, довольно массивны, и одного веб-сайта недостаточно для удовлетворения таких потребностей. Вот тут-то вам и придется обратиться к веб-скреппингу - вашему главному спасителю.
Data Science включает в себя реализацию сложных задач, таких как NLP (Natural Language Processing), распознавание изображений и т. д., а также AI (Artificial Intelligence), которые приносят огромную пользу для наших повседневных нужд. В таких условиях наиболее часто используется инструмент веб-скреппинга, который автоматически загружает, анализирует и упорядочивает данные из Интернета.
В этой статье мы рассмотрим несколько сценариев использования веб-скраппинга в науке о данных.
Очень важно уточнить у сайта, который вы планируете скреативить, разрешает ли он скреативить сторонним организациям. Итак, вот конкретные шаги, которые вы должны выполнить перед тем, как приступить к скрапбукингу:
Файл Robot.txt - выдолжны проверить файл robot.txt на предмет того, как вы или ваш бот должны взаимодействовать с веб-сайтом, поскольку он определяет набор правил для этого. Другими словами, он определяет, к каким страницам сайта вам разрешено, а к каким нет.
Вы можете легко перейти к нему, набрав website_url/robot.txt, поскольку он находится в корневой папке сайта.
Условияиспользования- убедитесь, что вы изучили условия использования целевого сайта. Например, если в условиях использования указано, что сайт не ограничивает доступ для ботов и пауков и не запрещает быстрые запросы к серверу, вы сможете скрапить.
Авторские права - послеизвлечения данных необходимо тщательно продумать, где вы собираетесь их использовать. Это связано с тем, что вам нужно убедиться, что вы не нарушаете законы об авторском праве. Если условия использования не предусматривают ограничений на конкретное использование данных, то вы сможете делать скрап без какого-либо ущерба.
Большинство проектов, связанных с веб-скреппингом, нуждаются в аналитике данных в реальном времени. Когда мы говорим "данные в реальном времени", это данные, которые вы можете представить в момент их сбора. Другими словами, эти типы данных не хранятся, а напрямую передаются конечному пользователю.
Аналитика в реальном времени полностью отличается от пакетной аналитики, поскольку последней требуются часы или значительные задержки для обработки данных и получения ценных выводов.
Примерами данных, получаемых в режиме реального времени, являются покупки в электронной коммерции, погодные явления, файлы журналов, географическое местоположение людей или мест, активность серверов и т. д.
Итак, давайте рассмотрим несколько вариантов использования аналитики в реальном времени:
Теперь вопрос в том, как собирать данные в реальном времени для аналитики?
Поскольку все вышеперечисленные варианты использования показывают, что аналитика в реальном времени зависит от обработки больших объемов данных, именно здесь в игру вступает веб-скрепинг. Аналитика в реальном времени невозможна, если данные не доступны, не анализируются и не извлекаются мгновенно.
В результате для быстрого сбора данных с целевых веб-сайтов будет использоваться скрепер с низкой задержкой. Такие скреперы извлекают данные с очень высокой частотой, эквивалентной скорости веб-сайта. В результате они будут предоставлять данные для аналитики, по крайней мере, почти в режиме реального времени.
Обработка естественного языка (NLP) - это предоставление компьютеру входных данных о естественных языках, таких как английский, в отличие от языков программирования, таких как Python, для того, чтобы он их понял и обработал. Обработка естественного языка - широкая и сложная область, поскольку нелегко определить, что означают те или иные слова или фразы.
Один из наиболее распространенных примеров использования NLP - это использование учеными данных с помощью комментариев в социальных сетях, оставленных покупателями в отношении определенного бренда, для обработки и оценки его эффективности.
Поскольку в Интернете есть динамические ресурсы, такие как блоги, пресс-релизы, форумы и отзывы покупателей, их можно извлечь и сформировать обширную текстовую базу данных для обработки естественного языка.
Предсказательное моделирование - это анализ данных и использование теории вероятности для расчета прогнозируемых результатов будущих сценариев. Однако предиктивный анализ - это не точный прогноз будущего. Вместо этого речь идет о прогнозировании вероятности того, что это произойдет.
В каждой модели есть прогнозируемые переменные, которые могут повлиять на будущие результаты. Данные, необходимые для прогнозирования, можно извлечь из веб-сайтов с помощью веб-скреппинга.
К числу примеров использования предиктивного анализа относятся:
Успех предиктивного анализа во многом зависит от наличия огромных объемов существующих данных. Сформулировать аналитику можно после завершения обработки данных.
Машинное обучение - это концепция, позволяющая машинам обучаться самостоятельно после того, как вы предоставите им обучающие данные. Конечно, обучающие данные зависят от конкретного случая использования. Но вы можете снова обратиться к Интернету для извлечения обучающих данных для различных моделей машинного обучения с разными вариантами использования. Затем, когда у вас будут наборы обучающих данных, вы сможете научить их выполнять корреляционные задачи, такие как кластеризация, классификация и атрибуция.
Крайне важно собирать данные из качественных веб-источников, поскольку производительность модели машинного обучения будет зависеть от качества обучающего набора данных.
Цель прокси - замаскировать ваш IP-адрес, когда вы скребёте с целевого сайта. Поскольку вам нужно скрапить с нескольких веб-источников, идеально будет использовать пул прокси, который будет ротироваться. Кроме того, скорее всего, такие сайты устанавливают максимальное количество раз, которое вы можете к ним подключиться.
В связи с этим вам необходимо чередовать IP-адреса с помощью различных прокси-серверов. Чтобы узнать больше о прокси-серверах, обратитесь к нашим последним статьям в блоге.
К этому моменту вы уже имеете представление о типах данных, которые необходимо собирать для Data Science. Область науки о данных действительно сложна и требует обширных знаний и опыта. Как специалист по изучению данных, вы также должны понимать различные способы, которыми осуществляется веб-скреппинг.
Мы надеемся, что эта статья дала фундаментальное представление о скраппинге для науки о данных и будет очень полезна для вас.