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 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, thì việc tìm hiểu cách các tổ chức trích xuất những khối lượng dữ liệu này là điều đáng giá. Cập nhật

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 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, thì việc tìm hiểu cách các tổ chức trích xuất những khối lượng dữ liệu này là điều đáng giá.

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

Web Scraping trong khoa học dữ liệu là gì?

Web Scraping, còn được gọi là web harvest hoặc screen scraping, hoặc web data excerpt, là cách trích xuất một lượng lớn dữ liệu từ web. Trong Data Science, độ chính xác của tiêu chuẩn này phụ thuộc vào lượng dữ liệu bạn có. Quan trọng hơn, tập dữ liệu sẽ giúp mô hình đào tạo dễ dàng hơn khi bạn kiểm tra nhiều khía cạnh khác nhau của dữ liệu.

Bất kể quy mô doanh nghiệp của bạn như thế nào, dữ liệu về thị trường và phân tích của bạn đều rất cần thiết cho công ty của bạn để bạn luôn đi trước 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, bạn có thể phân tích chúng ngay lập tức, hay còn gọi là phân tích theo thời gian thực. Tuy nhiên, có những trường hợp phân tích chậm trễ sẽ không có tác dụng gì. Một trong những ví dụ điển hình về tình huống cần phân tích theo thời gian thực là phân tích dữ liệu giá cổ phiếu và CRM (Quản lý quan hệ khách hàng).

Tại sao việc thu thập dữ liệu 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 về cách phóng một sứ mệnh không gian đến dữ liệu cá nhân như bài đăng trên Instagram về những gì bạn đã ăn, chẳng hạn. Tất cả dữ liệu thô như vậy đều có giá trị to lớn đối với các nhà khoa học dữ liệu, những người có thể phân tích và đưa ra kết luận về dữ liệu bằng cách trích xuất những hiểu biết có giá trị từ chúng.

Có một số ít dữ liệu và trang web nguồn mở cung cấp dữ liệu chuyên biệt 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 bạn cần cho khoa học dữ liệu hoặc học máy khá lớn và một trang web duy nhất không đủ để đáp ứng các nhu cầu như vậy. Đây là lúc bạn cần chuyển sang web scraping, vị cứu tinh cuối cùng của bạn. 

Khoa học dữ liệu bao gồm việc triển khai các tác 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, web scraping là công cụ được sử dụng thường xuyên nhất để tự động tải xuống, phân tích và sắp xếp dữ liệu từ web.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tập trung vào một số tình huống thu thập dữ liệu web cho khoa học dữ liệu.

Các biện pháp thực hành tốt nhất trước khi bạn thu thập dữ liệu Khoa học dữ liệu

Điều quan trọng là phải kiểm tra với trang web mà bạn định thu thập dữ liệu xem trang web đó có cho phép các thực thể bên ngoài thu thập dữ liệu hay không. Vì vậy, đây là các bước cụ thể mà bạn phải thực hiện trước khi thu thập dữ liệu:

Tệp Robot.txt - Bạn phải kiểm tra tệp robot.txt về cách bạn hoặc bot của bạn tương tác với trang web vì tệp này chỉ định một bộ quy tắc để thực hiện việc đó. Nói cách khác, tệp này xác định những trang nào của trang web mà bạn được phép và không được phép truy cập.

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

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

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 có thể thu thập 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 trích xuất dữ liệu web cần có phân tích dữ liệu thời gian thực. Khi chúng tôi nói Dữ liệu thời gian thực, đó 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 truyền trực tiếp đến người dùng cuối.

Phân tích thời gian thực hoàn toàn khác với phân tích theo kiểu hàng loạt vì kiểu phân tích này mất nhiều giờ hoặc chậm trễ đáng kể để xử lý dữ liệu và đưa ra những thông tin chi tiết có giá trị.  

Một số ví dụ về dữ liệu thời gian thực bao gồm các giao dịch 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, v.v. 

Vậy hãy cùng tìm hiểu 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 nhằm quyết định có nên gia hạn thẻ tín dụng hay ngừng sử dụng thẻ.
• CRM (Quản lý quan hệ khách hàng) là một phần mềm tiêu chuẩn khác cho phép bạn 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 Point of Sale để phát hiện gian lận. Trong các cửa hàng bán lẻ, phân tích thời gian thực đóng vai trò hữu ích trong việc giải quyết các ưu đãi của khách hàng.

Vậy câu hỏi bây giờ là làm thế nào để thu thập dữ liệu thời gian thực để phân tích?

Vì tất cả các trường hợp sử dụng trên chỉ ra rằng phân tích thời gian thực phụ thuộc vào việc xử lý lượng lớn dữ liệu, đây là lúc web scraping 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. 

Kết quả là, một trình thu thập dữ liệu có độ trễ thấp sẽ được sử dụng để thu thập nhanh chóng từ các trang web mục tiêu. Các trình thu thập dữ liệu này thu thập dữ liệu bằng cách trích xuất dữ liệu ở tần suất rất cao tương đương với tốc độ của trang web. Kết quả là, chúng sẽ cung cấp ít nhất dữ liệu gần 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 ngôn ngữ tự nhiên như tiếng Anh trái ngược với ngôn ngữ lập trình như Python cho máy tính để chúng có thể 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 được ý nghĩa của các từ hoặc cụm từ cụ thể.

Một trong những trường hợp sử dụng NLP phổ biến nhất là các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các bình luận trên mạng xã hội của khách hàng về một thương hiệu cụ thể để xử lý và đánh giá hiệu quả hoạt động của thương hiệu đó. 

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

Mô hình dự đoán

Mô hình dự đoán là tất cả về việc 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 dự báo chính xác về tương lai. Thay vào đó, tất cả là về dự báo xác suất xảy ra của nó.

Mỗi mô hình đều có các biến dự đoán có thể tác động đến kết quả trong tương lai. Bạn có thể trích xuất dữ liệu cần thiết cho các dự đoán quan trọng từ các trang web thông qua web scraping. 

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 các sản phẩm để phân tích 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 một số 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 hoàn tất quá trình xử lý dữ liệu.

Chuẩn bị cho các mô hình học máy

Học máy là khái niệm cho phép máy 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 nhiều mô hình học máy khác nhau với các trường hợp sử dụng khác nhau. Sau đó, khi bạn có các tập dữ liệu đào tạo, bạn có thể dạy chúng thực hiện các tác vụ có liên quan như phân cụm, phân loại và ghi nhận.

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

Proxy có thể giúp bạn thu thập dữ liệu web như thế nào

Mục đích của proxy là che giấu địa chỉ IP của bạn khi bạn thu thập dữ liệu từ một trang web mục tiêu. Vì bạn cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn web, nên lý tưởng nhất là sử dụng một nhóm proxy luân phiên. Rất có thể các trang web như vậy sẽ áp đặt số lần tối đa bạn có thể kết nối đến chúng.

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

Phần kết luận

Đến bây giờ, bạn đã có một ý tưởng khá rõ ràng về các loại dữ liệu mà bạn cần thu thập 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 mà việc thu thập dữ liệu web được thực hiện.

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