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.