Imagine you are provided with a large dataset containing a thousand columns of data for market analysis. At first glance, you may be overwhelmed. You may not know where to start and how to approach the dataset. You probably understand the dataset and try to find any relationship between the data in the dataset. The
Представьте, что вам предоставлен большой набор данных, содержащий тысячу столбцов данных для анализа рынка. На первый взгляд, вы можете быть ошеломлены. Вы можете не знать, с чего начать и как подступиться к набору данных.
Вероятно, вы разбираетесь в наборе данных и пытаетесь найти какие-либо взаимосвязи между данными в этом наборе. Этот процесс известен как "добыча данных". Вы неосознанно занимаетесь добычей данных в своих повседневных задачах. То же самое относится и к цифровой работе.
Наш мир вращается вокруг данных, которые считаются одним из самых важных ресурсов на планете. Инженеры по обработке данных изучают, как данные могут вывести нашу цивилизацию на новый уровень. Добыча данных - это первый шаг к достижению этой цели. В следующих разделах мы рассмотрим добычу данных и то, что вам нужно знать о добыче данных в деталях.
Не стесняйтесь переходить к любому разделу, чтобы узнать больше о добыче данных!
Какой лучший прокси-сервер для веб-скрапинга?
Что такое данные? Говоря простым языком, данные - это совокупность фактов, расположенных в неорганизованном порядке. Совокупность данных называется информацией. В цифровом мире данные - это цифры. То есть 0 и 1. Они могут быть как качественными (данные об описании чего-либо), так и количественными (данные о числах). Когда речь идет о компьютерной технике, хорошо известно, что программное обеспечение делится на две категории: программы и данные. Мы знаем, что данные и программы - это инструкции, которые манипулируют данными нужным образом, чтобы получить желаемый результат.
Добыча данных - это поиск закономерностей в наборе данных, который содержит большое количество данных (обычно это отдельные данные, называемые точками данных). Основная цель процесса добычи данных - собрать достаточное количество информации из заданного набора данных, используя любые интеллектуальные методы (машинное обучение, глубокое обучение, статистика и системы баз данных), и преобразовать ее в часть ценной и значимой информации, которую можно использовать на последующем этапе. Добыча данных - это этап анализа в KDD (Knowledge Discovery in Database).
Сегодня большинство компаний приступили к цифровой трансформации. Данные становятся важными для всех предприятий, чтобы улучшить свою стратегию и остаться на плаву в борьбе с конкурентами. Но вместе с данными вам нужен инструмент для их анализа, чтобы разработать план по укреплению вашего бизнеса. Data mining, "инструмент" для анализа данных, становится решающим для успешной бизнес-аналитики.
Добыча данных стала настолько важной, что этот этап анализа используется во всех отраслях, от медицины до пищевой промышленности. Основная причина такой важности заключается в том, что информацию, полученную в результате анализа данных, можно использовать в искусственном интеллекте, бизнес-аналитике и других передовых аналитических приложениях/программном обеспечении, которые способны обрабатывать данные в режиме реального времени и решать проблемы людей с высокой точностью за короткий промежуток времени.
Анализ данных входит в ряд основных принципов и функций бизнеса для принятия эффективных организационных решений. Это и обслуживание клиентов, и цифровой маркетинг, и онлайн и офлайн реклама, и производство, и техническое обслуживание, и финансы, и HR (человеческие ресурсы).
Добыча данных включает в себя шесть важных задач, таких как:
Обнаружение аномалий - это процесс поиска любых нарушений в заданном наборе данных. Неровности обычно называют "выбросами", а обнаружение аномалий - "обнаружением выбросов". Наличие выбросов в наборе данных влияет на предсказание неверной информации, которую можно использовать в будущем. В любом алгоритме машинного обучения/глубокого обучения, прежде чем передать набор данных алгоритму, аналитик данных должен просмотреть его и проверить, нет ли в нем аномалий/выбросов. Можно с уверенностью сказать, что обнаружение аномалий - важный процесс во всех задачах машинного обучения/глубокого обучения.
Обучение правилам также известно как ассоциативное обучение, когда основной целью является поиск взаимосвязи между двумя или более переменными в большом наборе данных. Например, такие сайты электронной коммерции, как Amazon или Walmart, регулярно используют ассоциативное обучение в качестве одной из своих основных функций. Оно помогает найти взаимосвязь между типами товаров, которые клиенты обычно покупают на их сайте. Эту информацию также можно использовать для разработки надежных маркетинговых стратегий, направленных на увеличение бизнеса среди целевых покупателей. Изучение правил - важный процесс как для анализа рынка, так и для анализа конкурентов.
На основе обучения правилам можно провести ряд анализов машинного обучения. Одним из таких анализов является регрессионный анализ. Регрессионный анализ - это поиск значимой связи между зависимыми и независимыми переменными. В любом наборе данных есть два типа переменных: зависимые и независимые. Зависимые переменные (признаки) - это переменные, которые изучаются в соответствии с каким-либо предположением или правилом. Независимая переменная, исходя из названия, легко интерпретируется как переменная, не зависящая ни от какой другой переменной в рамках поставленной задачи (которой является анализ данных). Регрессионный анализ в основном используется для предсказания или прогнозирования результатов на основе заданного набора данных.
Классификационный анализ - это еще одна форма анализа, основанная на обучении правилам. Основная цель классификационного анализа - определить, к каким категориям относится набор точек данных (то есть данные в наборе данных). Например, знаете ли вы, что в Интернете доступен титанический набор данных для решения задач машинного обучения? В этом наборе данных задача состоит в том, чтобы обучить алгоритм с помощью достаточного количества "обучающих" точек данных и подать "тестовые" точки данных, чтобы определить, выжил человек или нет. Таким образом, можно определить, сколько мужчин и женщин выжило, и классифицировать данные по половому признаку.
Анализ кластеризации более или менее похож на анализ классификации или, по крайней мере, на его основную функциональность. В кластерном анализе ваша цель - сгруппировать набор точек данных, идентичных друг другу в наборе данных, в небольшой "кластер". Например, у вас есть три фигуры - квадрат, треугольник и круг. В наборе данных данные, представляющие три фигуры, расположены в случайном порядке. Вы можете использовать любые алгоритмы машинного обучения кластеризации, чтобы найти точное количество точек данных, представляющих каждую фигуру, и наглядно представить результат.
Как можно догадаться из названия, анализ визуализации - это процесс поиска взаимосвязи между двумя или более точками данных. Этот анализ также включает в себя подведение итогов всего процесса путем создания отчета в требуемом формате. Главная цель здесь - создать наглядное резюме, представляющее необходимую часть информации в рамках всего набора данных.
Во всех этих анализах общей целью является поиск взаимосвязи между двумя частями данных. Data mining - это поиск связи (закономерностей) между данными в заданном наборе данных для предсказания конкретного и надежного результата и развертывания разработки в соответствующих конечных точках.
Добыча данных - это процесс, который чаще встречается в DevOps (Developer Operations) и MLOps (Machine Learning Operations), чем в других отраслях. В настоящее время добыча данных существует в виде CRISP-DM (Cross Industry Standard Process of Data Mining), который состоит из шести этапов:
Начиная со сбора данных и заканчивая их моделированием, в процесс вовлекается добыча данных. Несмотря на то, что он не упоминается как отдельный процесс, добыча данных играет более важную роль, чем любой другой процесс в MLOps и DevOps.
Как уже говорилось выше, добыча данных в MLOps и DevOps состоит из трех важных этапов: сбор данных, их обработка и моделирование. Шаг обработки данных можно выполнить с помощью различных статистических методов и подходов. Выбрать моделирование несложно, поскольку существует множество алгоритмов моделирования. Чтобы получить результат, необходимо ввести данные в модель. Сложным и утомительным процессом, скорее всего, будет сбор данных.
Если данные легко доступны, выполнение других шагов не составит труда. Но в большинстве случаев это не так. Вам нужно собрать данные в Интернете. Вот тут-то и начинается утомительная работа. Миллиарды данных доступны в Интернете, а вам нужны только релевантные данные для ваших задач. Собирать данные по одному не представляется возможным. Вам нужен инструмент, который может собирать данные из целевого источника и сохранять их в нужном формате, чтобы вы могли обрабатывать нужные данные после их сбора. Таким инструментом будет " веб-скраппинг" .
Веб-скрепинг Это не просто инструмент, это техника, которая предполагает сбор большого количества данных (в гигабайтах или терабайтах) из целевого источника (источников). В веб-скраппинге участвуют две части: Crawler и Scraper. Crawler и Scraper - это боты, созданные с помощью программных скриптов, например Python. Сначала Crawler просматривает содержимое целевого источника и отправляет информацию на Scraper. На основе информации, полученной от Crawler, Scraper начинает собирать необходимую информацию из оригинала и отправлять ее пользователю в режиме реального времени. Этот процесс также называют "потоковыми данными".
Веб-скреппинг находится в серой зоне. В некоторых странах вы можете заниматься веб-скреппингом без каких-либо трудностей. В других странах вы не можете заниматься веб-скреппингом без соблюдения мер безопасности. Даже если вы собираете общедоступные данные, вы должны быть уверены, что ни в какой форме не нанесете ущерб владельцу данных, а также найти способ скрыть свой IP-адрес во время веб-скреппинга.
Как лучше всего соскребать данные, не причиняя вреда владельцу и скрывая свой IP-адрес?
Ответ - прокси-сервер.
Прокси-сервер - это сервер-посредник, который находится между вами (клиентом) и целевым сервером (онлайн). Вместо того чтобы направлять ваш запрос и интернет-трафик непосредственно на целевой сервер, прокси-сервер может перенаправить трафик и запрос через свой сервер и отправить его на целевой сервер. Это "трехстороннее рукопожатие" помогает скрыть ваш IP-адрес и сделать вас анонимным в Интернете. Как же это помогает в веб-скреппинге?
При веб-скреппинге вам нужно отправить множество запросов на целевой сервер за короткий промежуток времени, чтобы собрать большой объем данных. Но отправлять такое количество запросов на целевой сервер за короткое время - это не человеческое поведение. Это считается тревожным сигналом со стороны целевого сервера и блокирует ваш IP-адрес. Это мешает процессу веб-скреппинга, но вероятность блокировки IP-адреса невелика, если вы достаточно глубоко скрываете свой IP-адрес. Именно здесь прокси-сервер проявляет себя с лучшей стороны.
ProxyScrape является одним из самых популярных и надежных прокси-провайдеров в Интернете. Три прокси-сервиса включают в себя выделенные прокси-серверы в дата-центрах, прокси-серверы для жилых домов и премиум-прокси-серверы. Итак, какой же прокси-сервер лучше для веб-скреппинга/добычи данных? Прежде чем ответить на этот вопрос, лучше всего ознакомиться с особенностями каждого прокси-сервера.
Выделенный прокси-сервер в центре обработки данных лучше всего подходит для высокоскоростных онлайн-задач, таких как потоковая передача больших объемов данных (по размеру) с различных серверов для анализа. Это одна из основных причин, по которой организации выбирают выделенные прокси для передачи больших объемов данных за короткий промежуток времени.
Выделенный прокси-центр имеет несколько функций, таких как неограниченная пропускная способность и одновременные соединения, выделенные HTTP-прокси для удобного общения и IP-аутентификация для большей безопасности. Благодаря 99,9% времени безотказной работы, вы можете быть уверены, что выделенный центр данных всегда будет работать во время любой сессии. И последнее, но не менее важное: ProxyScrape предоставляет отличную службу поддержки клиентов и поможет вам решить проблему в течение 24-48 рабочих часов.
Далее жилой прокси. Резидентный прокси - это прокси для всех обычных потребителей. Основная причина в том, что IP-адрес резидентного прокси похож на IP-адрес, предоставляемый провайдером. Это означает, что получить разрешение от целевого сервера на доступ к его данным будет проще, чем обычно.
Еще одна особенность жилого прокси ProxyScrape- это вращающийся прокси. Вращающийся прокси поможет вам избежать перманентного бана вашего аккаунта, потому что ваш резидентный прокси динамически меняет ваш IP-адрес, что затрудняет проверку целевым сервером того, используете вы прокси или нет.
Помимо этого, другими особенностями жилого прокси являются: неограниченная пропускная способность, наряду с одновременным подключением, выделенные HTTP/s прокси, прокси в любое время сессии из-за 7 миллионов плюс прокси в пуле прокси, имя пользователя и пароль аутентификации для большей безопасности, и последнее, но не менее важное, возможность изменить страну сервера. Вы можете выбрать нужный вам сервер, добавив код страны к имени пользователя при аутентификации.
Последний - это премиум-прокси. Премиум-прокси - это то же самое, что и прокси для выделенных центров обработки данных. Функциональность остается прежней. Основное отличие - доступность. В премиум-прокси список прокси (список, содержащий прокси) доступен каждому пользователю в сети ProxyScrape. Именно поэтому премиум-прокси стоят дешевле, чем выделенные прокси для дата-центров.
Итак, какой же прокси-сервер лучше всего подходит для добычи данных? Ответом будет "жилой прокси". Причина проста. Как уже говорилось выше, "жилой" прокси - это вращающийся прокси, то есть ваш IP-адрес будет динамически меняться в течение определенного периода времени, что может помочь обмануть сервер, отправив много запросов за небольшой промежуток времени и не получив блокировку IP-адреса. Далее лучше всего сменить прокси-сервер в зависимости от страны. Для этого достаточно добавить ISO_CODE страны в конце IP-аутентификации или аутентификации по имени пользователя и паролю.
Данные - один из самых ценных ресурсов на Земле. Чтобы вывести наше поколение на новый уровень, нужны данные. Но только с помощью данных мы не сможем достичь этой грандиозной цели. Лучше всего, если у вас будут лучшие практики и инструменты, позволяющие расшифровать эти данные и использовать их по назначению.
Добыча данных - это отличный шаг к расшифровке данных. Он дает информацию о том, как данные коррелируют между собой и как мы можем использовать эту взаимосвязь для развития наших технологий. Веб-скраппинг помогает собирать данные и служит катализатором для их расшифровки. Для эффективного выполнения задач в процессе веб-скреппинга рекомендуется использовать прокси-сервер, в частности прокси-сервер для жилых районов.
В этой статье мы надеемся дать подробную информацию о добыче данных и о том, как веб-скреппинг влияет на добычу данных.