Khai thác dữ liệu - Những chi tiết quan trọng bạn cần biết vào năm 2024
Hãy tưởng tượng bạn được cung cấp một tập dữ liệu lớn chứa một nghìn cột dữ liệu để phân tích thị trường. Thoạt nhìn, bạn có thể bị choáng ngợp. Bạn có thể không biết bắt đầu từ đâu và làm thế nào để tiếp cận tập dữ liệu. Bạn có thể hiểu tập dữ liệu và cố gắng tìm bất kỳ mối quan hệ nào giữa dữ liệu trong tập dữ liệu. Các
Hãy tưởng tượng bạn được cung cấp một tập dữ liệu lớn chứa một nghìn cột dữ liệu để phân tích thị trường. Thoạt nhìn, bạn có thể bị choáng ngợp. Bạn có thể không biết bắt đầu từ đâu và làm thế nào để tiếp cận tập dữ liệu.
Bạn có thể hiểu tập dữ liệu và cố gắng tìm bất kỳ mối quan hệ nào giữa dữ liệu trong tập dữ liệu. Quá trình này được gọi là "Khai thác dữ liệu". Bạn đang vô tình thực hiện khai thác dữ liệu trong các công việc hàng ngày của mình. Điều tương tự cũng áp dụng cho công việc kỹ thuật số.
Thế giới của chúng ta xoay quanh dữ liệu, được coi là một trong những tài nguyên quan trọng nhất trên hành tinh. Các kỹ sư dữ liệu đang học cách dữ liệu có thể phát triển nền văn minh của chúng ta lên một tầm cao mới. Khai thác dữ liệu là bước đầu tiên hướng tới mục tiêu đó. Trong các phần sắp tới, chúng ta sẽ xem xét khai thác dữ liệu và những gì bạn cần biết về khai thác dữ liệu chuyên sâu.
Vui lòng chuyển đến bất kỳ phần nào để tìm hiểu thêm về khai thác dữ liệu!
Tại sao khai thác dữ liệu lại quan trọng?
Khai thác dữ liệu hoạt động như thế nào?
Máy chủ proxy nào tốt nhất để quét web?
Dữ liệu: Nó là gì?
Dữ liệu là gì? Nói một cách đơn giản, dữ liệu là một tập hợp các sự kiện được sắp xếp một cách không có tổ chức. Việc thu thập dữ liệu được gọi là thông tin. Trong thế giới kỹ thuật số, dữ liệu là tất cả về các con số. Có nghĩa là 0 và 1. Nó có thể là định tính (dữ liệu về mô tả một cái gì đó) hoặc định lượng (dữ liệu về các con số). Khi nói đến kỹ thuật máy tính, một thực tế nổi tiếng là phần mềm được chia thành hai loại: chương trình và dữ liệu. Chúng tôi biết rằng dữ liệu và chương trình là các hướng dẫn thao tác dữ liệu theo cách cần thiết để có được kết quả mong muốn.
Khai thác dữ liệu: nó là gì?
Khai thác dữ liệu là tìm kiếm các mẫu trong tập dữ liệu, chứa một lượng lớn dữ liệu (thường là dữ liệu đơn lẻ được gọi là điểm dữ liệu). Mục tiêu chính của quá trình khai thác dữ liệu là thu thập đủ thông tin từ tập dữ liệu nhất định, sử dụng bất kỳ phương pháp thông minh nào (học máy, học sâu, thống kê và hệ thống cơ sở dữ liệu) và biến nó thành một phần thông tin có giá trị và có ý nghĩa mà bạn có thể sử dụng giai đoạn sau. Khai thác dữ liệu là một bước phân tích trong KDD (Knowledge Discovery in Database)
Tại sao khai thác dữ liệu lại quan trọng?
Ngày nay, hầu hết các doanh nghiệp đã bắt đầu chuyển đổi số. Dữ liệu trở nên cần thiết cho tất cả các doanh nghiệp để cải thiện chiến lược của họ và duy trì hoạt động chống lại đối thủ cạnh tranh. Nhưng với dữ liệu, bạn cần một công cụ phân tích dữ liệu để xây dựng kế hoạch củng cố doanh nghiệp của mình. Khai thác dữ liệu, "công cụ" để phân tích dữ liệu, đang trở nên quan trọng để phân tích kinh doanh thành công.
Khai thác dữ liệu đã trở nên quan trọng đến mức bước phân tích này được sử dụng trong mọi ngành công nghiệp, từ y học đến thực phẩm. Lý do chính để trở nên quan trọng là bạn có thể sử dụng thông tin thu thập được từ khai thác dữ liệu trong trí tuệ nhân tạo, kinh doanh thông minh và các ứng dụng / phần mềm phân tích tiên tiến khác có khả năng truyền dữ liệu trong thời gian thực để giải quyết vấn đề của mọi người với độ chính xác cao trong một thời gian ngắn.
Khai thác dữ liệu được bao gồm trong một số nguyên tắc và chức năng cốt lõi của doanh nghiệp để đưa ra quyết định tổ chức hiệu quả. Điều đó bao gồm dịch vụ khách hàng, tiếp thị kỹ thuật số, cả quảng cáo trực tuyến và ngoại tuyến, sản xuất, bảo trì, tài chính và nhân sự (Nhân sự)
Khai thác dữ liệu hoạt động như thế nào?
Khai thác dữ liệu bao gồm sáu nhiệm vụ quan trọng như:
Phát hiện bất thường. Học quy tắc. Phân tích hồi quy. Phân tích phân loại. Phân tích phân cụm. Phân tích trực quan.
Khai thác dữ liệu hoạt động như thế nào?
Phát hiện bất thường:
Phát hiện bất thường là quá trình tìm kiếm bất kỳ sự bất thường nào trong tập dữ liệu đã cho. Sự bất thường thường thường được gọi là "ngoại lệ" và phát hiện bất thường được gọi là "phát hiện ngoại lệ". Sự hiện diện của các ngoại lệ trong tập dữ liệu ảnh hưởng đến việc dự đoán thông tin sai mà bạn có thể sử dụng trong tương lai. Trong bất kỳ thuật toán học máy / học sâu nào, trước khi đưa tập dữ liệu vào thuật toán, nhà phân tích dữ liệu nên xem qua tập dữ liệu và kiểm tra xem có bất kỳ sự bất thường / ngoại lệ nào trong tập dữ liệu nhất định hay không. Có thể nói rằng phát hiện bất thường là một quá trình thiết yếu trong tất cả các tác vụ học máy / học sâu.
Học quy tắc:
Học quy tắc còn được gọi là học tập kết hợp, trong đó mục tiêu chính là tìm mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến trong một tập dữ liệu lớn. Ví dụ: một trang web Thương mại điện tử như Amazon hoặc Walmart thường xuyên sử dụng học tập kết hợp làm một trong những chức năng cốt lõi của nó. Nó giúp tìm ra mối quan hệ giữa các loại sản phẩm khách hàng thường mua từ trang web của họ. Bạn cũng có thể sử dụng thông tin này để đưa ra các chiến lược tiếp thị bọc sắt để tăng doanh nghiệp của họ trong số các khách hàng mục tiêu. Học quy tắc là một quá trình thiết yếu cho cả phân tích dựa trên thị trường và phân tích đối thủ cạnh tranh.
Phân tích hồi quy:
Một loạt các phân tích học máy có thể được thực hiện dựa trên học quy tắc. Một trong những phân tích đó là phân tích hồi quy. Phân tích hồi quy là tìm kiếm một mối quan hệ có ý nghĩa giữa các biến phụ thuộc và độc lập. Có hai loại biến trong bất kỳ tập dữ liệu nào: phụ thuộc và độc lập. Biến phụ thuộc (tính năng) là các biến được nghiên cứu dưới một số dạng giả định hoặc quy tắc. Biến độc lập, ngay từ cái tên, chúng ta có thể dễ dàng giải thích rằng các biến không phụ thuộc vào bất kỳ biến nào khác trong phạm vi nhiệm vụ (đó là phân tích dữ liệu). Phân tích hồi quy chủ yếu được sử dụng để dự đoán hoặc dự báo kết quả dựa trên tập dữ liệu đã cho.
Phân tích phân loại:
Phân tích phân loại là một hình thức phân tích khác dựa trên việc học quy tắc. Mục tiêu chính của phân tích phân loại là tìm ra loại nào mà một tập hợp các điểm dữ liệu (là dữ liệu trong tập dữ liệu) thuộc về. Ví dụ: bạn có biết một bộ dữ liệu khổng lồ có sẵn trực tuyến cho các vấn đề học máy không? Trong tập dữ liệu đó, mục tiêu là đào tạo thuật toán với đủ các điểm dữ liệu "đào tạo" và cung cấp các điểm dữ liệu "thử nghiệm" để tìm ra kết quả liệu người đó có sống sót hay không. Cùng với đó, bạn có thể phân loại có bao nhiêu đàn ông và phụ nữ sống sót và phân loại dữ liệu dựa trên giới tính.
Phân tích phân cụm:
Phân tích phân cụm ít nhiều tương tự như phân tích phân loại hoặc ít nhất là trong chức năng cốt lõi của nó. Trong phân tích phân cụm, mục tiêu của bạn là nhóm một tập hợp các điểm dữ liệu giống hệt nhau trong một tập dữ liệu trong một "cụm" nhỏ. Ví dụ: bạn có ba hình dạng, hình vuông, hình tam giác và hình tròn. Trong một tập dữ liệu, dữ liệu đại diện cho ba hình dạng được sắp xếp ngẫu nhiên. Bạn có thể sử dụng bất kỳ thuật toán học máy phân cụm nào để tìm số lượng điểm dữ liệu chính xác đại diện cho từng hình dạng và đưa ra kết quả một cách trực quan.
Phân tích trực quan:
Từ cái tên bạn có thể đoán, phân tích trực quan hóa là một quá trình tìm kiếm bất kỳ mối quan hệ nào giữa hai hoặc nhiều điểm dữ liệu. Phân tích này cũng bao gồm tóm tắt toàn bộ quá trình bằng cách tạo báo cáo ở định dạng bắt buộc. Mục tiêu chính ở đây là tạo ra một bản tóm tắt trực quan đại diện cho phần cần thiết của thông tin trong toàn bộ tập dữ liệu.
Trong tất cả các phân tích này, mục tiêu chung là tìm ra mối quan hệ giữa hai phần dữ liệu. Khai thác dữ liệu là tìm kiếm một kết nối (mẫu) giữa dữ liệu trong tập dữ liệu nhất định để dự đoán kết quả cụ thể và đáng tin cậy và triển khai sự phát triển trong các điểm cuối tương ứng của chúng.
Khai thác dữ liệu là một quá trình mà bạn có thể thấy nhiều hơn trong DevOps (Hoạt động của nhà phát triển) và MLOps (Hoạt động học máy) so với các lĩnh vực khác. Ngày nay, khai thác dữ liệu tồn tại dưới dạng CRISP-DM (Quy trình khai thác dữ liệu tiêu chuẩn công nghiệp chéo), có sáu giai đoạn:
- Mục tiêu kinh doanh.
- Thu thập dữ liệu.
- Xử lý dữ liệu.
- Mô hình.
- Đánh giá.
- Triển khai.
Ở đây từ thu thập dữ liệu đến mô hình hóa, khai thác dữ liệu có liên quan sâu sắc. Mặc dù nó không được đề cập như một quy trình chuyên dụng, khai thác dữ liệu đóng một vai trò quan trọng hơn bất kỳ quy trình nào khác trong MLOps và DevOps.
Như đã đề cập ở trên, khai thác dữ liệu tồn tại dưới dạng ba bước quan trọng trong MLOps và DevOps: Thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu và mô hình hóa. Bạn có thể thực hiện bước xử lý dữ liệu với sự trợ giúp của các phương pháp và phương pháp thống kê khác nhau. Chọn mô hình rất dễ dàng vì nhiều thuật toán mô hình hóa có sẵn. Bạn cần đưa dữ liệu vào mô hình để có kết quả. Quá trình phức tạp và tẻ nhạt có thể sẽ là thu thập dữ liệu.
Nếu dữ liệu có sẵn, nó phải là một miếng bánh để thực hiện các bước khác. Nhưng đó sẽ không phải là trường hợp hầu hết thời gian. Bạn cần thu thập dữ liệu trực tuyến. Đây là lúc sự tẻ nhạt xuất hiện. Hàng tỷ dữ liệu có sẵn trực tuyến và bạn chỉ cần dữ liệu liên quan cho các nhiệm vụ của mình. Mua sắm dữ liệu từng cái một là không thể. Bạn cần một công cụ có thể thu thập dữ liệu từ nguồn đích và lưu nó ở định dạng mong muốn, vì vậy bạn có thể xử lý dữ liệu cần thiết sau khi thu thập. Công cụ này sẽ là "Web Scraping".
Web Scraping: Nó là gì?
Web scraping không chỉ là một công cụ; đó là một kỹ thuật liên quan đến việc thu thập một lượng lớn dữ liệu (tính bằng GigaBytes hoặc TeraBytes) từ (các) nguồn đích. Có hai phần liên quan đến web scraping: Crawler và Scraper. Trình thu thập thông tin và Trình cạp là các bot được xây dựng bởi các tập lệnh lập trình, chẳng hạn như Python. Đầu tiên, Crawler sẽ đi qua nội dung trong nguồn đích và gửi thông tin đến Scraper. Dựa trên thông tin được cung cấp bởi Trình thu thập thông tin, Trình thu thập thông tin cần thiết từ bản gốc và gửi cho người dùng trong thời gian thực. Quá trình này còn được gọi là "dữ liệu phát trực tuyến".
Quét web nằm trong vùng xám. Ở một số quốc gia, bạn có thể thực hiện quét web mà không gặp bất kỳ khó khăn nào. Ở những người khác, bạn không thể thực hiện quét web mà không có biện pháp bảo mật. Mặc dù bạn đang thu thập dữ liệu công khai, bạn cần đảm bảo rằng bạn không gây hại cho chủ sở hữu ban đầu của dữ liệu dưới bất kỳ hình thức hoặc hình thức nào và bạn cũng cần tìm cách ẩn địa chỉ IP của mình trong khi quét web.
Cách tốt nhất để thu thập dữ liệu mà không gây hại cho chủ sở hữu và ẩn địa chỉ IP của bạn là gì?
Câu trả lời là một máy chủ proxy.
Một máy chủ proxy: Nó là gì?
Máy chủ proxy là một máy chủ trung gian nằm giữa bạn (máy khách) và máy chủ đích (trực tuyến). Thay vì định tuyến yêu cầu và lưu lượng truy cập internet của bạn trực tiếp đến máy chủ đích, máy chủ proxy có thể định tuyến lại lưu lượng truy cập và yêu cầu thông qua máy chủ của nó và gửi nó đến máy chủ đích. "Cái bắt tay ba chiều" này giúp che giấu địa chỉ IP của bạn và làm cho bạn ẩn danh trực tuyến. Vì vậy, làm thế nào để điều này giúp trong việc quét web?
Trong web scraping, bạn cần gửi rất nhiều yêu cầu đến máy chủ mục tiêu trong một khoảng thời gian ngắn để bạn có thể thu thập một lượng lớn dữ liệu. Nhưng nó không phải là hành vi của con người để gửi nhiều yêu cầu đến máy chủ mục tiêu trong một thời gian ngắn. Đây được coi là một lá cờ đỏ từ máy chủ mục tiêu và chặn địa chỉ IP của bạn. Điều này cản trở quá trình quét web của bạn, nhưng xác suất bị chặn IP là thấp nếu bạn ẩn địa chỉ IP của mình đủ sâu. Đây là nơi một máy chủ proxy tỏa sáng tốt nhất.
Máy chủ proxy nào tốt nhất để quét web?
ProxyScrape là một trong những nhà cung cấp proxy trực tuyến phổ biến và đáng tin cậy nhất. Ba dịch vụ proxy bao gồm máy chủ proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng, máy chủ proxy dân dụng và máy chủ proxy cao cấp. Vì vậy, đâu là máy chủ proxy tốt nhất để quét web / khai thác dữ liệu? Trước khi trả lời câu hỏi đó, tốt nhất bạn nên xem các tính năng của từng máy chủ proxy.
Một proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng phù hợp nhất cho các tác vụ trực tuyến tốc độ cao, chẳng hạn như truyền một lượng lớn dữ liệu (về kích thước) từ các máy chủ khác nhau cho mục đích phân tích. Đó là một trong những lý do chính khiến các tổ chức chọn proxy chuyên dụng để truyền một lượng lớn dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn.
Một proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng có một số tính năng, chẳng hạn như băng thông không giới hạn và kết nối đồng thời, proxy HTTP chuyên dụng để giao tiếp dễ dàng và xác thực IP để bảo mật hơn. Với 99,9% thời gian hoạt động, bạn có thể yên tâm rằng trung tâm dữ liệu chuyên dụng sẽ luôn hoạt động trong bất kỳ phiên nào. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng ProxyScrape Cung cấp dịch vụ khách hàng tuyệt vời và sẽ giúp bạn giải quyết vấn đề của mình trong vòng 24-48 giờ làm việc.
Tiếp theo là proxy dân cư. Khu dân cư là một proxy đi đến cho mọi người tiêu dùng nói chung. Lý do chính là địa chỉ IP của proxy khu dân cư giống với địa chỉ IP do ISP cung cấp. Điều này có nghĩa là việc xin phép máy chủ mục tiêu để truy cập dữ liệu của nó sẽ dễ dàng hơn bình thường.
Các tính năng khác của ProxyScrapeProxy khu dân cư của là một tính năng xoay. Proxy xoay vòng giúp bạn tránh bị cấm vĩnh viễn đối với tài khoản của mình vì proxy khu dân cư của bạn tự động thay đổi địa chỉ IP của bạn, khiến máy chủ đích khó kiểm tra xem bạn có đang sử dụng proxy hay không.
Ngoài ra, các tính năng khác của proxy dân cư là: băng thông không giới hạn, cùng với kết nối đồng thời, proxy HTTP / s chuyên dụng, proxy bất cứ lúc nào vì 7 triệu cộng với proxy trong nhóm proxy, xác thực tên người dùng và mật khẩu để bảo mật hơn và cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, khả năng thay đổi máy chủ quốc gia. Bạn có thể chọn máy chủ mong muốn của mình bằng cách thêm mã quốc gia vào xác thực tên người dùng.
Cái cuối cùng là proxy cao cấp. Proxy cao cấp cũng giống như proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng. Các chức năng vẫn giữ nguyên. Sự khác biệt chính là khả năng tiếp cận. Trong proxy cao cấp, danh sách proxy (danh sách chứa proxy) được cung cấp cho mọi người dùng trên ProxyScrape'mạng lưới. Đó là lý do tại sao các proxy cao cấp có chi phí thấp hơn so với proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng.
Vì vậy, đâu là máy chủ proxy tốt nhất để khai thác dữ liệu? Câu trả lời sẽ là "proxy dân cư". Lý do rất đơn giản. Như đã nói ở trên, proxy khu dân cư là một proxy luân phiên, có nghĩa là địa chỉ IP của bạn sẽ được thay đổi động trong một khoảng thời gian, điều này có thể hữu ích để đánh lừa máy chủ bằng cách gửi nhiều yêu cầu trong một khung thời gian nhỏ mà không nhận được khối IP. Tiếp theo, điều tốt nhất sẽ là thay đổi máy chủ proxy dựa trên quốc gia. Bạn chỉ cần thêm quốc gia ISO_CODE vào cuối xác thực IP hoặc xác thực tên người dùng và mật khẩu.
Câu hỏi thường gặp:
Câu hỏi thường gặp:
1. Khai thác dữ liệu là gì?
2. Có bất kỳ loại khai thác dữ liệu nào không?
3. Web scraping có phải là một phần của khai thác dữ liệu không?
Kết thúc:
Dữ liệu là một trong những nguồn tài nguyên quý giá nhất trên Trái đất. Để phát triển thế hệ của chúng ta lên một tầm cao mới, bạn cần dữ liệu. Nhưng chỉ với dữ liệu, chúng ta mới không thể đạt được mục tiêu khổng lồ đó. Sẽ là tốt nhất nếu bạn có các phương pháp và công cụ tốt nhất để giải mã dữ liệu đó và sử dụng nó một cách có ý nghĩa.
Khai thác dữ liệu là một bước tuyệt vời để giải mã dữ liệu. Nó cung cấp thông tin về cách dữ liệu tương quan và cách chúng ta có thể sử dụng mối quan hệ đó để phát triển công nghệ của mình. Web scraping giúp thu thập dữ liệu và hoạt động như một chất xúc tác trong việc giải mã dữ liệu. Sử dụng máy chủ proxy, cụ thể là proxy dân cư, được khuyến nghị trong quá trình quét web để thực hiện các tác vụ một cách hiệu quả.
Bài viết này hy vọng sẽ cung cấp thông tin chuyên sâu về khai thác dữ liệu và cách quét web ảnh hưởng đến khai thác dữ liệu.