Web Scraping cho Khoa học dữ liệu

Các tổ chức hiện đang trích xuất khối lượng dữ liệu khổng lồ để phân tích, xử lý và phân tích nâng cao để xác định các mẫu từ những dữ liệu đó để các bên liên quan có thể đưa ra kết luận sáng suốt. Khi lĩnh vực Khoa học dữ liệu đang phát triển nhanh chóng và đã cách mạng hóa rất nhiều ngành công nghiệp, đáng để tìm hiểu cách các tổ chức trích xuất hàng tấn dữ liệu này. Đến nay

Các tổ chức hiện đang trích xuất khối lượng dữ liệu khổng lồ để phân tích, xử lý và phân tích nâng cao để xác định các mẫu từ những dữ liệu đó để các bên liên quan có thể đưa ra kết luận sáng suốt. Khi lĩnh vực Khoa học dữ liệu đang phát triển nhanh chóng và đã cách mạng hóa rất nhiều ngành công nghiệp, đáng để tìm hiểu cách các tổ chức trích xuất hàng tấn dữ liệu này.

Cho đến nay, lĩnh vực khoa học dữ liệu đã hướng tới web để thu thập số lượng lớn dữ liệu cho nhu cầu của họ. Vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào việc quét web cho khoa học dữ liệu. 

Web Scraping trong Khoa học dữ liệu là gì?

Web Scraping, còn được gọi là thu thập web hoặc quét màn hình, hoặc trích xuất dữ liệu web, là cách trích xuất số lượng lớn dữ liệu từ web. Trong Khoa học dữ liệu, độ chính xác của tiêu chuẩn của nó phụ thuộc vào lượng dữ liệu bạn có. Nổi bật hơn, bộ dữ liệu sẽ giảm bớt mô hình đào tạo vì bạn sẽ kiểm tra các khía cạnh khác nhau của dữ liệu.

Bất kể quy mô doanh nghiệp của bạn là gì, dữ liệu về thị trường và phân tích của bạn là điều cần thiết cho công ty của bạn để bạn đi trước các đối thủ cạnh tranh. Mọi quyết định nhỏ để nâng cao doanh nghiệp của bạn đều được thúc đẩy bởi dữ liệu.

Sau khi bạn thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trên web, nó sẽ cho phép bạn phân tích chúng ngay lập tức, hay còn gọi là phân tích thời gian thực. Tuy nhiên, có những trường hợp phân tích chậm trễ sẽ không phục vụ mục đích. Một trong những ví dụ điển hình về tình huống yêu cầu phân tích thời gian thực sẽ là phân tích dữ liệu giá cổ phiếu và CRM (Quản lý quan hệ khách hàng).

Tại sao cạo lại quan trọng đối với Khoa học dữ liệu?

Web chứa rất nhiều dữ liệu về bất kỳ chủ đề nào, từ dữ liệu phức tạp liên quan đến cách khởi động sứ mệnh không gian đến dữ liệu cá nhân như bài đăng của bạn trên Instagram về những gì bạn đã ăn. Tất cả dữ liệu thô như vậy có giá trị to lớn đối với các nhà khoa học dữ liệu, những người có thể phân tích và rút ra kết luận về dữ liệu bằng cách trích xuất những hiểu biết có giá trị từ chúng.

Có một số ít dữ liệu nguồn mở và các trang web cung cấp dữ liệu chuyên ngành mà các nhà khoa học dữ liệu yêu cầu. Thông thường, mọi người có thể truy cập các trang web như vậy một lần để trích xuất dữ liệu theo cách thủ công, điều này sẽ tốn thời gian. Ngoài ra, bạn cũng có thể truy vấn dữ liệu và máy chủ sẽ lấy dữ liệu từ máy chủ.

Tuy nhiên, dữ liệu mà bạn yêu cầu cho khoa học dữ liệu hoặc học máy là khá lớn và một trang web duy nhất không đủ hợp lý để phục vụ cho các nhu cầu đó. Đây là nơi bạn cần chuyển sang quét web, vị cứu tinh cuối cùng của bạn. 

Khoa học dữ liệu liên quan đến việc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), Nhận dạng hình ảnh, v.v., cùng với AI (Trí tuệ nhân tạo), mang lại lợi ích to lớn cho nhu cầu hàng ngày của chúng ta.  Trong những trường hợp như vậy, quét web là công cụ được sử dụng thường xuyên nhất để tự động tải xuống, phân tích cú pháp và sắp xếp dữ liệu từ web.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào một số kịch bản quét web cho khoa học dữ liệu.

Các phương pháp hay nhất trước khi bạn tìm hiểu về Khoa học dữ liệu

Điều quan trọng là phải kiểm tra với trang web mà bạn dự định cạo xem nó có cho phép cạo bởi các thực thể bên ngoài hay không. Vì vậy, đây là các bước cụ thể mà bạn phải làm theo trước khi cạo:

Robot.txt file-Bạn phải kiểm tra tệp robot.txt về cách bạn hoặc bot của bạn nên tương tác với trang web vì nó chỉ định một bộ quy tắc để làm như vậy. Nói cách khác, nó xác định trang nào của trang web mà bạn được phép và không được phép truy cập.

Bạn có thể dễ dàng điều hướng đến bằng cách nhập website_url / robot.txt vì nó nằm trên thư mục gốc của trang web.

Điều khoản sử dụng – Đảm bảo rằng bạn xem xét các điều khoản sử dụng của trang web mục tiêu. Ví dụ: nếu nó được đề cập trong các điều khoản sử dụng rằng trang web không giới hạn quyền truy cập vào bot và trình thu thập dữ liệu và không cấm các yêu cầu nhanh đến máy chủ, bạn sẽ có thể cạo.

Bản quyền-Sau khi trích xuất dữ liệu, bạn cần cẩn thận về nơi bạn định sử dụng chúng. Điều này là do bạn cần đảm bảo rằng bạn không vi phạm luật bản quyền. Nếu các điều khoản sử dụng không cung cấp giới hạn về việc sử dụng dữ liệu cụ thể, thì bạn sẽ có thể cạo mà không gây hại gì.

Các trường hợp sử dụng khác nhau của Web Scraping cho Khoa học dữ liệu

Phân tích thời gian thực

Phần lớn các dự án quét web cần phải có phân tích dữ liệu thời gian thực. Khi chúng tôi nói Dữ liệu thời gian thực, chúng là dữ liệu mà bạn có thể trình bày khi chúng được thu thập. Nói cách khác, các loại dữ liệu này không được lưu trữ mà được chuyển trực tiếp đến người dùng cuối.

Phân tích thời gian thực hoàn toàn khác với phân tích hàng loạt vì phân tích sau mất hàng giờ hoặc độ trễ đáng kể để xử lý dữ liệu và tạo ra thông tin chi tiết có giá trị.  

Một số ví dụ về dữ liệu thời gian thực là mua hàng thương mại điện tử, sự kiện thời tiết, tệp nhật ký, vị trí địa lý của người hoặc địa điểm và, hoạt động của máy chủ, để đặt tên cho một vài ví dụ. 

Vì vậy, hãy đi sâu vào một số trường hợp sử dụng phân tích thời gian thực:

• Các tổ chức tài chính sử dụng phân tích thời gian thực để chấm điểm tín dụng để quyết định gia hạn thẻ tín dụng hay ngừng thẻ tín dụng.
• CRM (Quản lý quan hệ khách hàng) là một phần mềm tiêu chuẩn khác, nơi bạn có thể sử dụng phân tích thời gian thực để tối ưu hóa sự hài lòng của khách hàng và cải thiện kết quả kinh doanh.
• Phân tích thời gian thực cũng được sử dụng trong các thiết bị đầu cuối Điểm bán hàng để phát hiện gian lận. Trong các cửa hàng bán lẻ, phân tích thời gian thực đóng một vai trò tiện dụng trong việc đối phó với các ưu đãi của khách hàng.

Vì vậy, bây giờ câu hỏi là, làm thế nào để bạn thu thập dữ liệu thời gian thực để phân tích?

Vì tất cả các trường hợp sử dụng ở trên chỉ ra rằng phân tích thời gian thực phụ thuộc vào việc xử lý số lượng lớn dữ liệu, đây là lúc quét web phát huy tác dụng. Phân tích thời gian thực không thể diễn ra nếu dữ liệu không được truy cập, phân tích và trích xuất ngay lập tức. 

Do đó, một trình cạp có độ trễ thấp sẽ được sử dụng để cạo nhanh chóng từ các trang web mục tiêu. Những scraper này cạo dữ liệu bằng cách trích xuất dữ liệu ở tần số rất cao tương đương với tốc độ của trang web. Do đó, họ sẽ cung cấp ít nhất gần dữ liệu thời gian thực để phân tích.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là khi bạn cung cấp dữ liệu đầu vào về các ngôn ngữ tự nhiên như tiếng Anh trái ngược với các ngôn ngữ lập trình như Python cho máy tính để chúng hiểu và xử lý chúng. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực rộng và phức tạp vì không dễ để xác định ý nghĩa của các từ hoặc cụm từ cụ thể.

Một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất của NLP là các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nhận xét trên phương tiện truyền thông xã hội của khách hàng về một thương hiệu cụ thể để xử lý và đánh giá một thương hiệu cụ thể đang hoạt động như thế nào. 

Vì web tạo thành các tài nguyên động như blog, thông cáo báo chí, diễn đàn và đánh giá của khách hàng, chúng có thể được trích xuất để tạo thành một kho dữ liệu văn bản khổng lồ để Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Mô hình dự đoán

Mô hình dự đoán là tất cả về phân tích dữ liệu và sử dụng lý thuyết xác suất để tính toán kết quả dự đoán cho các kịch bản trong tương lai. Tuy nhiên, phân tích dự đoán không phải là về một dự báo chính xác về tương lai. Thay vào đó là tất cả về dự báo xác suất của nó xảy ra.

Mỗi mô hình đều có các biến dự đoán có thể ảnh hưởng đến kết quả trong tương lai. Bạn có thể trích xuất dữ liệu mà bạn cần cho các dự đoán quan trọng từ các trang web thông qua quét web. 

Một số trường hợp sử dụng phân tích dự đoán là:

• Ví dụ: bạn có thể sử dụng nó để xác định hành vi chung của khách hàng và sản phẩm để tập luyện rủi ro và cơ hội.
• Bạn cũng có thể sử dụng nó để xác định các mẫu cụ thể trong dữ liệu và dự đoán các kết quả và xu hướng nhất định.

Sự thành công của phân tích dự đoán phần lớn phụ thuộc vào sự hiện diện của khối lượng lớn dữ liệu hiện có. Bạn có thể xây dựng một phân tích sau khi bạn hoàn tất quá trình xử lý dữ liệu.

Chuẩn bị cho các mô hình học máy

Học máy là khái niệm cho phép máy móc tự học sau khi bạn cung cấp cho chúng dữ liệu đào tạo. Tất nhiên, dữ liệu đào tạo sẽ thay đổi tùy theo từng trường hợp sử dụng cụ thể. Nhưng bạn có thể một lần nữa chuyển sang web để trích xuất dữ liệu đào tạo cho các mô hình học máy khác nhau với các trường hợp sử dụng khác nhau. Sau đó, khi bạn có bộ dữ liệu đào tạo, bạn có thể dạy chúng thực hiện các tác vụ tương quan như phân cụm, phân loại và phân bổ.

Điều quan trọng nhất là phải thu thập dữ liệu từ các nguồn web chất lượng cao vì hiệu suất của mô hình học máy sẽ phụ thuộc vào chất lượng của bộ dữ liệu đào tạo.

Làm thế nào proxy có thể giúp bạn với web scraping

Mục đích của proxy là che giấu địa chỉ IP của bạn khi bạn cạo từ một trang web mục tiêu. Vì bạn cần cạo từ nhiều nguồn web, sẽ là lý tưởng để sử dụng một nhóm proxy sẽ được xoay. Cũng rất có thể các trang web như vậy áp đặt số lần tối đa bạn có thể kết nối chúng.

Về vấn đề đó, bạn cần xoay vòng địa chỉ IP bằng các proxy khác nhau. Để tìm hiểu thêm về proxy, vui lòng tham khảo các bài viết blog mới nhất của chúng tôi.

Kết thúc

Bây giờ, bạn đã có một ý tưởng công bằng về các loại dữ liệu mà bạn cần cạo cho Khoa học dữ liệu. Lĩnh vực khoa học dữ liệu thực sự là một lĩnh vực phức tạp và đòi hỏi kiến thức và kinh nghiệm sâu rộng. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn cũng cần nắm bắt các cách khác nhau để thực hiện quét web.

Chúng tôi hy vọng rằng bài viết này cung cấp một số hiểu biết cơ bản về cạo cho khoa học dữ liệu và nó sẽ có một số giá trị to lớn đối với bạn.