Cách đảm bảo chất lượng dữ liệu trong web Scraping
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 quét web quy mô lớn. Mặt khác, nhiều tổ chức cũng không chú ý đến chất lượng dữ liệu mong muốn cho đến khi nó gây rắc rối cho họ. Trong bài viết này, bạn":
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 quét web quy mô lớn. Mặt khác, nhiều tổ chức cũng không chú ý đến chất lượng dữ liệu mong muốn cho đến khi nó gây rắc rối cho họ.
Trong bài viết này, bạn sẽ hiểu rõ hơn về việc trích xuất dữ liệu chất lượng cao để dự án quét web của bạn thành công.
Nhưng trước tiên, hãy bắt đầu với các đặc điểm của dữ liệu chất lượng.
Làm thế nào để bạn xác định dữ liệu chất lượng?
Chắc chắn không có thước đo nào xác định dữ liệu chất lượng vì dữ liệu chất lượng tốt có thể kém cho những 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 những dữ liệu này.
Bạn có thể sử dụng các thuộc tính dưới đây làm hướng dẫn để làm cơ sở cho chất lượng dữ liệu:
Độ chính xác và độ chính xác:
Ký tự này chỉ định mức độ chính xác của dữ liệu thể hiện tình trạng trong thế giới thực mà không có thông tin sai lệch. Bạn sẽ không nhận được kết quả mong muốn khi bạn lập kế hoạch hành động tiếp theo của mình trên dữ liệu không chính xác. Hơn nữa, nó sẽ phải chịu thêm chi phí để khắc phục các động thái do dữ liệu không chính xác.
Tính đầy đủ và toàn diện:
Đặc điểm chính của dữ liệu hoàn chỉnh là nó 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 / toàn vẹn dữ liệu:
Thông thường, dữ liệu trong tập dữ liệu hợp lệ có định dạng chính xác với các giá trị trong phạm vi và thuộc loại chính xác. Nó đề cập đến quá trình thu thập dữ liệu hơn là chính dữ liệu. Dữ liệu không đáp ứng các tiêu chuẩn xác thực sẽ yêu cầu nỗ lực bổ sung 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 phần thông tin từ một nguồn cụ thể không mâu thuẫn với cùng một thông tin từ một nguồn hoặc một hệ thống khác. Ví dụ, nếu ngày sinh của một nhân vật nổi bật là ngày 7 tháng 9 năm 1986 trong một nguồn, trong một nguồn khác, bạn có thể thấy rằng ngày sinh của anh ta là ngày 7 tháng 10 năm 1986. Sự không nhất quán trong dữ liệu này cuối cùng sẽ dẫn đến chi phí bổ sung và thiệt hại danh tiếng cho tổ chức của bạn.
Tính kịp thời:
Như tên của nó, tính kịp thời đề cập đến mức độ cập nhật thông tin. Theo thời gian, tính 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, điều quan trọng là phải trích xuất thông tin kịp thời để đạt được kết quả tối ưu cho những nỗ lực của bạn. Mặt khác, nếu bạn đưa ra quyết định dựa trên thông tin lỗi thời, nó sẽ dẫn đến bỏ lỡ cơ hội cho tổ chức của bạn.
Quét web để đảm bảo chất lượng dữ liệu
Một trong những cách mà bạn có thể có được dữ liệu chất lượng là thông qua quét web. Những ai chưa quen với web scraping có thể tham khảo bài viết này. Tuy nhiên, web scraping không phải là không có thách thức.
Vì vậy, bây giờ là lúc để tập trung vào những thách thức đối với việc quét web có thể ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu mà chúng ta đã thảo luận ở trên.
Những thách thức của việc quét web ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu
1.Yêu cầu
Để có được dữ liệu chất lượng từ các trình quét web, bạn cần xác định rõ ràng các yêu cầu của mình về dữ liệu bạn yêu cầu. Công cụ quét web khó xác minh chất lượng dữ liệu mà không có bức tranh 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 rõ ràng và thực tế và phải có thể kiểm tra được, chủ yếu khi có ít nhất một trong các điều kiện sau là đúng:
- Trang web mục tiêu mà bạn sẽ quét có nhiều bố cục trang và kết hợp dữ liệu khác nhau.
- Các trường mà bạn yêu cầu cho một mục khá lớn.
- Số lượng mục tiêu của các mặt hàng là khá lớn.
- Bạn có thể cạo dữ liệu theo một số hình thức lọc, ví dụ: lọc dữ liệu dựa trên vị trí địa lý.
- Một thiết bị di động có thể cạo dữ liệu.
2.Thay đổi cấu trúc website:
Chủ sở hữu trang web và nhà phát triển của họ thường cập nhật phần frontend của trang web. Kết quả là, cấu trúc HTML của một trang thay đổi, liên tục phá vỡ các trình thu thập dữ liệu hoặc trình thu thập dữ liệu trang web. Điều này là do một nhà phát triển xây dựng trình thu thập dữ liệu web theo cấu trúc HTML tại thời điểm đó.
Vì vậy, do sự cố này trong trình thu thập thông tin, độ chính xác và kịp thời của dữ liệu sẽ suy giảm.
3.Tìm nạp 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 được tạo tự động trong trình thu thập dữ liệu web có thể không chính xác.
Do đó, trình thu thập thông tin sẽ tìm nạp dữ liệu mà bạn không cần.
4. Không thể theo dõi liên tục
Duy trì chất lượng dữ liệu trong khi cạo 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. Bởi vì việc cạo trực tuyến xảy ra trong thời gian thực, đảm bảo rằng dữ liệu đáp ứng các tiêu chí chất lượng.
Giám sát liên tục là điều cần thiết và bạn cần kiểm tra hệ thống đảm bảo chất lượng và xác nhận đối với các trường hợp mới. Nó không đủ để có một hệ thống kiểm soát chất lượng tuyến tính; 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 học máy hoặc trí tuệ nhân tạo, dữ liệu sai có thể tạo ra những khó khăn nghiêm trọng.
5. Yêu cầu đăng nhập
Trước khi cạo bất kỳ nội dung nào từ một số trang web, trước tiên bạn phải đăng nhập. Khi trình thu thập thông tin yêu cầu đăng nhập, trình thu thập thông tin của bạn có thể trở thành tiêu chuẩn và không hoạt động. Do đó, trình thu thập thông tin 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 nhiều nội dung hơn 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 có được toàn bộ nội dung. Do đó, dữ liệu mà bạn trích xuất sẽ không đầy đủ.
7.Xác minh ngữ nghĩa của dữ liệu
Đó là một thách thức khá lớn để xác minh ngữ nghĩa của dữ liệu văn bản mà bạn cạo 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 cạo ra khỏi các trang web. Tuy nhiên, không có công nghệ nào phù hợp với việc tìm kiếm ngữ nghĩa trong mọi tình huống.
Do đó, thứ tự trong ngày là kiểm tra thủ công, điều này khá khó khăn.
8. Các biện pháp đối phó chống Bot
Nếu bạn đang quét các trang web ở quy mô lớn, giả sử lên đến 500 trang trở lên, bạn có thể gặp phải các biện pháp đối phó chống bot. Chúng bao gồm các lệnh cấm IP khi bạn thực hiện khá nhiều yêu cầu.
Nếu bạn đang tìm kiếm các trang web Thương mại điện tử có uy tín, giả sử Amazon, bạn thậm chí sẽ phải đối mặt với các biện pháp đối phó chống bot tinh vi hơn như Distil Networks hoặc Imperva. Các trang web này có thể giả định sai rằng bạn đang khởi động một cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS).
Cách đảm bảo chất lượng dữ liệu thông qua quy trình QA tự động
Vì bạn sẽ thu thập dữ liệu từ hàng trăm đến hàng ngàn trang web, cách khả thi duy nhất để xác định chất lượng dữ liệu bạn đã thu thập là thông qua một phương pháp tự động.
Dưới đây là một vài yếu tố mà bạn cần kiểm tra:
Chất lượng và tính chính xác của dữ liệu
Bạn cần đảm bảo rằng bạn đã thu thập thông tin chính xác. Ví dụ: bạn đã lấy các trường mà bạn đã cạo từ các phần tử trang chính xác. Ngoài ra, sẽ rất hữu ích nếu bạn đảm bảo rằng quy trình tự động đã xử lý hậu kỳ dữ liệu mà người phế liệu đã loại bỏ.
Chúng bao gồm xóa thẻ HTML khỏi nội dung, định dạng có liên quan, khoảng cách trắng và loại bỏ các ký tự đặc biệt khỏi văn bản. Tên trường cũng giống với tên trường mà bạn đã chỉ định. Quá trình này sẽ đảm bảo rằng dữ liệu chính xác ở định dạng mà bạn đã yêu cầu trong giai đoạn yêu cầu.
Bảo hiểm
Theo như phạm vi bảo hiểm có liên quan, bạn cần đảm bảo rằng máy cạo đã cạo tất cả các mặt hàng riêng lẻ. Những mặt hàng độc đáo này bao gồm sản phẩm, bài viết, bài đăng trên blog, danh sách tin tức, v.v.
Sau khi xác định các mặt hàng, bạn cần đảm bảo rằng người phế liệu đã loại bỏ tất cả các trường cho mặt hàng đó.
Giám sát nhện
Quá trình giám sát nhện là một thành phần quan trọng của bất kỳ quy trình cạo web nào để đảm bảo đảm bảo chất lượng dữ liệu mà máy cạo sẽ cạo. Trong một hệ thống giám sát như vậy, bạn sẽ có thể côn trùng nhện trong thời gian thực với đầu ra mà chúng bắt được.
Hơn nữa, một hệ thống giám sát nhện cho phép bạn phát hiện nguồn gốc của các vấn đề chất lượng tiềm ẩn ngay sau khi con nhện hoàn thành việc thực hiện.
Thông thường, một hệ thống giám sát nhện hoặc scraper nên xác minh dữ liệu mà nó đã cạo vào 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 được thu thập.
Các tính năng nổi bật khác của hệ thống giám sát nhện sẽ là phát hiện lỗi, lệnh cấm giám sát, giảm phạm vi bảo hiểm vật phẩm và các chức năng quan trọng khác của việc thực hiện nhện.
Sẽ rất 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 ngăn chặn 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 giúp ích.
Làm thế nào proxy có thể hỗ trợ trong việc quét web?
Proxy là thành phần thiết yếu đầu tiên và quan trọng nhất của bất kỳ dự án quét web nào. Khi bạn cần cạo 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 chặn địa chỉ IP của bạn, bạn cần sử dụng máy chủ proxy để ngụy trang địa chỉ IP thực của mình.
Tuy nhiên, một proxy duy nhất sẽ không đủ cho công việc, 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 cư luân phiên.
Chúng tôi khuyên bạn nên thuê ngoài khía cạnh quản lý proxy của mình trừ khi bạn có một nhóm chuyên dụng cho nó. Nhiều nhà cung cấp proxy cung cấp các dịch vụ khác nhau; Tuy nhiên, việc tìm kiếm một nhà cung cấp proxy đáng tin cậy là một nhiệm vụ khá khó khăn.
Tại ProxyScrape, chúng tôi phát triển mạnh để 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 đối phó chống bot mà nhiều trang web hiện đang sử dụng.
Hầu hết các trang web này sử dụng javascript để xác định xem yêu cầu bắt nguồn từ bot hay con người. Vì vậy, trong trường hợp đó, bạn nên hạn chế sử dụng các trình duyệt không đầu có thể tập lệnh như Splash hoặc Puppeteer. Các trình duyệt không đầu này hiển thị bất kỳ javascript nào trên trang trong khi cạo ở quy mô lớn vì chúng tốn nhiều tài nguyên và do đó chúng làm giảm tốc độ bạn cạo dữ liệu.
Vì vậy, với việc sử dụng proxy, bạn phải làm cho trình cạo hoặc bot cuộn như con người.
Kết thúc
Bây giờ bạn có thể có một cái nhìn tổng quan toàn diện về mức độ thách thức để đạt được chất lượng dữ liệu. Nếu bạn sử dụng proxy và sử dụng các biện pháp khác như tránh hoàn toàn các trình duyệt không đầu 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 rằng dữ liệu bạn cạo đạt chất lượng.