Một khía cạnh của web scraping mà vô số tổ chức và cá nhân thường bỏ qua là chất lượng dữ liệu họ trích xuất. Trích xuất dữ liệu chất lượng cao vẫn là một thách thức trong các dự án web scraping quy mô lớn. Mặt khác, nhiều tổ chức cũng không chú ý đến chất lượng dữ liệu cho đến khi nó gây rắc rối cho họ. Trong bài viết này, bạn sẽ
Một khía cạnh của việc thu thập dữ liệu web mà vô số tổ chức và cá nhân thường bỏ qua là chất lượng dữ liệu mà họ trích xuất.
Trích xuất dữ liệu chất lượng cao vẫn là một thách thức trong các dự án thu thập dữ liệu web quy mô lớn. Mặt khác, nhiều tổ chức cũng không chú ý đến chất lượng dữ liệu cho đến khi nó gây rắc rối cho họ.
Trong bài viết này, bạn sẽ hiểu rõ hơn về cách trích xuất dữ liệu chất lượng cao để dự án thu thập dữ liệu web của bạn thành công.
Nhưng trước tiên, chúng ta hãy bắt đầu với các đặc điểm của dữ liệu chất lượng.
Bạn định nghĩa dữ liệu chất lượng như thế nào?
Không có thước đo nào xác định dữ liệu chất lượng vì dữ liệu chất lượng tốt có thể kém đối với người khác. Thay vào đó, việc đo lường chất lượng dữ liệu sẽ phụ thuộc vào việc xác định và cân nhắc các đặc điểm dữ liệu cho các ứng dụng của tổ chức sẽ sử dụng dữ liệu này.
Bạn có thể sử dụng các thuộc tính dưới đây làm hướng dẫn để đánh giá chất lượng dữ liệu:
Độ chính xác và độ chuẩn xác:
Ký tự này chỉ định mức độ chính xác của dữ liệu thể hiện tình trạng thực tế mà không có thông tin gây hiểu lầm. Bạn sẽ không nhận được kết quả mong muốn khi lập kế hoạch hành động tiếp theo trên dữ liệu không chính xác. Hơn nữa, sẽ phải chịu thêm chi phí để sửa các động thái do dữ liệu không chính xác.
Tính đầy đủ và toàn diện:
Đặc điểm chính của dữ liệu đầy đủ là không được chứa các trường trống hoặc không đầy đủ. Giống như dữ liệu không chính xác, dữ liệu không đầy đủ sẽ dẫn đến việc các tổ chức đưa ra quyết định ảnh hưởng xấu đến doanh nghiệp.
Tính hợp lệ/tính toàn vẹn của dữ liệu:
Thông thường, dữ liệu trong một tập dữ liệu hợp lệ có định dạng đúng với các giá trị trong phạm vi và đúng loại. Nó đề cập đến quá trình thu thập dữ liệu chứ không phải bản thân dữ liệu. Dữ liệu không đáp ứng các tiêu chuẩn xác thực sẽ cần thêm nỗ lực để tích hợp với phần còn lại của cơ sở dữ liệu.
Tính nhất quán và độ tin cậy:
Đặc điểm này biểu thị rằng một thông tin từ một nguồn cụ thể không mâu thuẫn với cùng thông tin từ một nguồn khác hoặc một hệ thống. Ví dụ, nếu ngày sinh của một nhân vật nổi tiếng là ngày 7 tháng 9 năm 1986 trong một nguồn, thì trong một nguồn khác, bạn có thể thấy ngày sinh của người đó là ngày 7 tháng 10 năm 1986. Sự không nhất quán trong dữ liệu này cuối cùng sẽ dẫn đến chi phí phát sinh và tổn hại đến uy tín của tổ chức bạn.
Tính kịp thời:
Như tên gọi của nó, tính kịp thời ám chỉ mức độ cập nhật của thông tin. Theo thời gian, độ chính xác của thông tin trong các nguồn trở nên lỗi thời không đáng tin cậy vì nó đại diện cho quá khứ chứ không phải tình hình hiện tại. Do đó, việc trích xuất thông tin kịp thời là rất quan trọng để đạt được kết quả tối ưu cho những nỗ lực của bạn. Nếu không, nếu bạn đưa ra quyết định dựa trên thông tin lỗi thời, điều đó sẽ dẫn đến việc bỏ lỡ các cơ hội cho tổ chức của bạn.
Quét web để đảm bảo chất lượng dữ liệu
Một trong những cách bạn có thể có được dữ liệu chất lượng là thông qua web scraping. Những người không quen thuộc với web scraping có thể tham khảo bài viết này . Tuy nhiên, web scraping không phải là không có thách thức.
Bây giờ là lúc tập trung vào những thách thức khi thu thập dữ liệu web có thể ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu mà chúng ta đã thảo luận ở trên.
Những thách thức của việc thu thập dữ liệu web ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu
1.Yêu cầu
Để có được dữ liệu chất lượng từ web scraper, bạn cần xác định rõ ràng các yêu cầu của mình về dữ liệu bạn cần. Công cụ web scraper khó có thể xác minh chất lượng dữ liệu nếu không có hình ảnh chính xác về dữ liệu bạn cần, dữ liệu đó trông như thế nào và mức độ chính xác bạn yêu cầu.
Để đạt được dữ liệu chất lượng, bạn cần xác định các yêu cầu một cách rõ ràng, thực tế và phải có thể kiểm tra được, chủ yếu là khi ít nhất một trong các điều kiện sau là đúng:
- Trang web mục tiêu mà bạn sẽ thu thập dữ liệu có nhiều bố cục trang và nhiều kết hợp dữ liệu khác nhau.
- Các trường mà bạn yêu cầu cho một mục khá lớn.
- Số lượng mục tiêu là khá lớn.
- Bạn có thể thu thập dữ liệu theo một số hình thức lọc, ví dụ, lọc dữ liệu dựa trên vị trí địa lý.
- Thiết bị di động có thể thu thập dữ liệu.
2. Thay đổi cấu trúc trang web:
Chủ sở hữu trang web và nhà phát triển của họ thường cập nhật phần giao diện của trang web. Kết quả là, cấu trúc HTML của trang thay đổi, liên tục phá vỡ các trình thu thập dữ liệu hoặc trình thu thập trang web. Điều này là do nhà phát triển xây dựng trình thu thập dữ liệu web theo cấu trúc HTML tại thời điểm đó.
Do đó, do sự cố này của trình thu thập dữ liệu, độ chính xác và tính kịp thời của dữ liệu sẽ giảm.
3. Lấy dữ liệu sai:
Giả sử có một trang web phức tạp với quá nhiều thẻ HTML lồng nhau. Vì vậy, khi bạn cần trích xuất dữ liệu từ một phần tử lồng nhau trong cùng, bạn sẽ thấy việc trích xuất nó khá khó khăn. Đó là vì XPath tự động tạo trong trình thu thập dữ liệu web có thể không chính xác.
Kết quả là, trình thu thập thông tin sẽ lấy dữ liệu mà bạn không cần.
4. Không thể theo dõi liên tục
Duy trì chất lượng dữ liệu trong khi thu thập có thể là một thách thức lớn. Các bản ghi dữ liệu không đáp ứng chất lượng mà bạn mong đợi sẽ ảnh hưởng đến tính toàn vẹn tổng thể của dữ liệu. Vì thu thập trực tuyến diễn ra theo thời gian thực, đảm bảo dữ liệu đáp ứng các tiêu chí chất lượng.
Việc giám sát liên tục là điều cần thiết và bạn cần kiểm tra hệ thống đảm bảo chất lượng và xác nhận với các trường hợp mới. Chỉ có một hệ thống kiểm soát chất lượng tuyến tính là chưa đủ; bạn cũng cần một lớp thông minh mạnh mẽ học hỏi từ dữ liệu để duy trì chất lượng ở quy mô lớn.
Nếu bạn sử dụng bất kỳ dữ liệu nào làm cơ sở cho các sáng kiến về máy học hoặc trí tuệ nhân tạo, dữ liệu sai có thể gây ra những khó khăn nghiêm trọng.
5. Yêu cầu đăng nhập
Trước khi trích xuất bất kỳ nội dung nào từ một số trang web, trước tiên bạn phải đăng nhập. Khi trình thu thập dữ liệu yêu cầu đăng nhập, trình thu thập dữ liệu của bạn có thể trở thành chuẩn và nhàn rỗi. Do đó, trình thu thập dữ liệu sẽ không trích xuất bất kỳ dữ liệu nào.
6. Trích xuất dữ liệu không đầy đủ
Bạn đã thấy một số trang web như Twitter hoặc Facebook tải thêm nội dung khi bạn cuộn xuống chưa? Đó là do tải nội dung động thông qua Ajax. Vì vậy, trong các trang web như vậy, nếu bot không cuộn xuống, bạn sẽ không thể lấy được toàn bộ nội dung. Kết quả là, dữ liệu bạn trích xuất sẽ không đầy đủ.
7. Xác minh ngữ nghĩa của dữ liệu
Thật là một thách thức khi xác minh ngữ nghĩa của dữ liệu văn bản mà bạn lấy từ các trang web thông qua một quy trình QA tự động thống nhất. Hầu hết các công ty đang phát triển các hệ thống để giúp xác minh ngữ nghĩa của dữ liệu mà bạn lấy từ các trang web. Tuy nhiên, không có công nghệ nào phù hợp để tìm ngữ nghĩa trong mọi tình huống.
Do đó, thứ tự trong ngày là thử nghiệm thủ công, đây là một thách thức khá lớn.
8. Biện pháp chống Bot
Nếu bạn đang thu thập dữ liệu từ các trang web ở quy mô lớn, chẳng hạn như lên đến 500 trang hoặc hơn, bạn có thể gặp phải các biện pháp đối phó chống bot. Bao gồm lệnh cấm IP khi bạn thực hiện một số lượng lớn yêu cầu.
Nếu bạn đang thu thập dữ liệu từ các trang web thương mại điện tử có uy tín, chẳng hạn như Amazon, bạn thậm chí sẽ phải đối mặt với các biện pháp chống bot tinh vi hơn như Distil Networks hoặc Imperva . Các trang web này có thể nhầm tưởng rằng bạn đang phát động một cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS).
Làm thế nào để đảm bảo chất lượng dữ liệu thông qua quy trình QA tự động
Vì bạn sẽ phải thu thập dữ liệu từ hàng trăm đến hàng nghìn trang web nên cách khả thi duy nhất để xác định chất lượng dữ liệu bạn đã thu thập là thông qua phương pháp tự động.
Sau đây là một số yếu tố bạn cần kiểm tra:
Chất lượng dữ liệu và tính chính xác
Bạn cần đảm bảo rằng bạn đã thu thập thông tin chính xác. Ví dụ, bạn đã lấy các trường mà bạn đã thu thập từ các thành phần trang chính xác. Ngoài ra, sẽ hữu ích nếu bạn đảm bảo rằng quy trình tự động đã xử lý hậu kỳ dữ liệu mà trình thu thập đã thu thập.
Bao gồm xóa thẻ HTML khỏi nội dung, định dạng có liên quan, khoảng cách trắng và xóa các ký tự đặc biệt khỏi văn bản. Tên trường cũng giống hệt với tên bạn đã chỉ định. Quy trình này sẽ đảm bảo dữ liệu chính xác theo định dạng bạn yêu cầu trong giai đoạn yêu cầu.
Phạm vi phủ sóng
Về phạm vi phủ sóng, bạn cần đảm bảo rằng trình thu thập đã thu thập tất cả các mục riêng lẻ. Các mục riêng biệt này bao gồm sản phẩm, bài viết, bài đăng trên blog, danh sách tin tức, v.v.
Sau khi xác định các mục, bạn cần đảm bảo rằng trình thu thập dữ liệu đã thu thập tất cả các trường cho mục đó.
Giám sát nhện
Quá trình giám sát nhện là một thành phần quan trọng của bất kỳ quy trình thu thập dữ liệu web nào để đảm bảo chất lượng dữ liệu mà trình thu thập sẽ thu thập. Trong một hệ thống giám sát như vậy, bạn sẽ có thể theo dõi nhện theo thời gian thực với đầu ra mà chúng thu thập được.
Hơn nữa, hệ thống giám sát nhện cho phép bạn phát hiện nguồn gốc của các vấn đề chất lượng tiềm ẩn ngay sau khi nhện hoàn tất quá trình thực hiện.
Thông thường, hệ thống giám sát spider hoặc scraper sẽ xác minh dữ liệu đã thu thập được so với lược đồ. Lược đồ này sẽ xác định cấu trúc bạn mong đợi, kiểu dữ liệu và các hạn chế về giá trị từ dữ liệu đã thu thập.
Các tính năng nổi bật khác của hệ thống giám sát của spider là phát hiện lỗi, giám sát lệnh cấm, giảm phạm vi bảo vệ vật phẩm và các chức năng quan trọng khác của quá trình thực thi của spider.
Sẽ hữu ích nếu bạn cũng sử dụng các phương pháp xác thực dữ liệu thời gian thực thường xuyên cho các con nhện hoạt động trong thời gian dài. Kỹ thuật này sẽ cho phép bạn dừng một con nhện nếu nó phát hiện ra rằng nó đang thu thập dữ liệu không phù hợp. Sau đó, đánh giá dữ liệu sau khi thực hiện cũng sẽ hữu ích.
Proxy có thể hỗ trợ việc thu thập dữ liệu web như thế nào?
Proxy là thành phần thiết yếu đầu tiên và quan trọng nhất của bất kỳ dự án thu thập dữ liệu web nào. Khi bạn cần thu thập hàng tấn trang từ các trang web thông qua bot, bạn phải gửi nhiều yêu cầu đến trang web mục tiêu.
Như tôi đã đề cập trước đó, vì hầu hết các trang web mục tiêu đều chặn địa chỉ IP của bạn nên bạn cần sử dụng máy chủ proxy để che giấu địa chỉ IP thực của mình.
Tuy nhiên, một proxy duy nhất sẽ không đủ cho công việc này, vì nếu bạn sử dụng một proxy duy nhất, kết quả sẽ là lệnh cấm IP. Thay vào đó, những gì bạn cần là một nhóm proxy dân dụng luân phiên.
Chúng tôi khuyên bạn nên thuê ngoài khía cạnh quản lý proxy của mình trừ khi bạn có một nhóm chuyên trách. Nhiều nhà cung cấp proxy cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau; tuy nhiên, việc tìm một nhà cung cấp proxy đáng tin cậy là một nhiệm vụ khá khó khăn.
Tại ProxyScrape , chúng tôi nỗ lực cung cấp dịch vụ tối ưu với nhiều loại proxy khác nhau để đáp ứng nhu cầu của bạn. Vui lòng truy cập trang dịch vụ của chúng tôi để biết thêm chi tiết.
Vượt ra ngoài Proxy
Sử dụng nhà cung cấp proxy sẽ không đủ để giảm thiểu các biện pháp chống bot mà nhiều trang web hiện đang áp dụng.
Hầu hết các trang web này sử dụng javascript để xác định xem yêu cầu có xuất phát từ bot hay con người không. Vì vậy, trong trường hợp đó, bạn nên hạn chế sử dụng trình duyệt không đầu có thể lập trình như Splash hoặc Puppeteer. Các trình duyệt không đầu này sẽ hiển thị bất kỳ javascript nào trên trang trong khi thu thập dữ liệu ở quy mô lớn vì chúng tốn nhiều tài nguyên và do đó làm giảm tốc độ thu thập dữ liệu của bạn.
Vì vậy, khi sử dụng proxy, bạn phải làm cho trình thu thập dữ liệu hoặc bot của mình cuộn giống như con người.
Phần kết luận
Bây giờ bạn có thể có cái nhìn tổng quan toàn diện về mức độ khó khăn khi đạt được chất lượng dữ liệu. Nếu bạn sử dụng proxy và sử dụng các biện pháp khác như tránh hoàn toàn trình duyệt không có giao diện để thu thập dữ liệu, bạn đang đi đúng hướng.
Ngoài ra, bạn cần phát triển các kỹ thuật xác thực dữ liệu trong và sau khi xác thực để đảm bảo dữ liệu bạn thu thập đạt chất lượng.