Organizations currently extract enormous volumes of data for analysis, processing, and advanced analysis to identify patterns from those data so stakeholders can draw informed conclusions. As the Data Science field is growing rapidly and has revolutionized so many industries, it is worth getting to know how organizations extract these tons of data. Up to date
Atualmente, as organizações extraem enormes volumes de dados para análise, processamento e análise avançada a fim de identificar padrões nesses dados para que as partes interessadas possam tirar conclusões fundamentadas. Como o campo da ciência de dados está crescendo rapidamente e revolucionou muitos setores, vale a pena conhecer como as organizações extraem essas toneladas de dados.
Até o momento, o campo da ciência de dados tem procurado a Web para scrape grandes quantidades de dados para suas necessidades. Portanto, neste artigo, vamos nos concentrar na Web scraping para a ciência de dados.
A Web Scraping, também conhecida como web harvesting ou screen scraping, ou extração de dados da Web, é a forma de extrair grandes quantidades de dados da Web. Na ciência de dados, a precisão de seu padrão depende da quantidade de dados que você tem. Mais importante ainda, o conjunto de dados facilitaria o modelo de treinamento, pois você testaria vários aspectos dos dados.
Independentemente da escala de seus negócios, os dados sobre seu mercado e a análise são essenciais para que sua empresa fique à frente da concorrência. Cada pequena decisão para aprimorar seus negócios é orientada por dados.
Depois de acessar scrape dados de diversas fontes na Web, você poderá analisá-los imediatamente, também conhecido como análise em tempo real. No entanto, há casos em que a análise atrasada não serviria para nada. Um dos exemplos típicos de uma situação que exige análise em tempo real seria a análise de dados de preços de ações e CRM (Customer Relationship Management).
A Web contém uma infinidade de dados sobre qualquer tópico, desde dados complexos sobre como lançar uma missão espacial até dados pessoais, como sua publicação no Instagram sobre o que você comeu, por exemplo. Todos esses dados brutos são de imenso valor para os cientistas de dados, que podem analisar e tirar conclusões sobre os dados, extraindo insights valiosos deles.
Há um punhado de dados e sites de código aberto que fornecem dados especializados de que os cientistas de dados precisam. Normalmente, as pessoas podem visitar esses sites uma vez para extrair os dados manualmente, o que consome muito tempo. Como alternativa, você também pode consultar os dados, e o servidor buscará os dados no servidor.
No entanto, os dados necessários para a ciência de dados ou o aprendizado de máquina são bastante volumosos, e um único site não é suficiente para atender a essas necessidades. É nesse ponto que você precisa recorrer à Web scraping, seu salvador definitivo.
A ciência de dados envolve a implementação de tarefas sofisticadas, como NLP (Natural Language Processing, processamento de linguagem natural), reconhecimento de imagens etc., juntamente com IA (Artificial Intelligence, inteligência artificial), que são imensamente benéficas para nossas necessidades diárias. Nessas circunstâncias, a Web scraping é a ferramenta usada com mais frequência para baixar, analisar e organizar automaticamente os dados da Web.
Neste artigo, vamos nos concentrar em vários cenários da Web scraping para a ciência de dados.
É fundamental verificar com o site que você planeja scrape se ele permite scraping por entidades externas. Portanto, aqui estão as etapas específicas que você deve seguir antes de scrape:
Arquivorobot.txt - Vocêdeve verificar o arquivo robot.txt sobre como você ou seu bot deve interagir com o site, pois ele especifica um conjunto de regras para isso. Em outras palavras, ele determina quais páginas de um site você tem permissão ou não para acessar.
Você pode navegar facilmente digitando website_url/robot.txt, pois ele está localizado na pasta raiz de um site.
Termos de uso-Certifique-se de verificar os termos de uso do site de destino. Por exemplo, se for mencionado nas cláusulas de uso que o site não limita o acesso a bots e spiders e não proíbe solicitações rápidas ao servidor, você poderá acessar scrape.
Direitos autorais - Depois deextrair os dados, você precisa ter cuidado com o local onde pretende usá-los. Isso ocorre porque você precisa ter certeza de que não violará as leis de direitos autorais. Se os termos de uso não limitarem o uso específico dos dados, você poderá scrape sem nenhum dano.
A maioria dos projetos da Web scraping precisa ter análise de dados em tempo real. Quando dizemos "dados em tempo real", estamos falando de dados que podem ser apresentados no momento em que são coletados. Em outras palavras, esses tipos de dados não são armazenados, mas transmitidos diretamente ao usuário final.
A análise em tempo real é totalmente diferente da análise em lote, pois esta última leva horas ou atrasos consideráveis para processar os dados e produzir insights valiosos.
Alguns dos exemplos de dados em tempo real são compras de comércio eletrônico, eventos climáticos, arquivos de registro, localizações geográficas de pessoas ou lugares e atividade do servidor, para citar alguns exemplos.
Então, vamos nos aprofundar em alguns casos de uso da análise em tempo real:
Portanto, a questão agora é: como você scrape dados em tempo real para análise?
Como todos os casos de uso acima indicam que a análise em tempo real depende do processamento de grandes quantidades de dados, é aqui que a Web scraping entra em ação. A análise em tempo real não pode ser realizada se os dados não forem acessados, analisados e extraídos instantaneamente.
Como resultado, um raspador com baixa latência será usado para scrape rapidamente dos sites-alvo. Esses raspadores scrape extraem dados em frequências muito altas, equivalentes à velocidade do site. Como resultado, eles forneceriam, no mínimo, dados quase em tempo real para análise.
Processamento de linguagem natural (NLP) é quando você fornece os dados de entrada sobre linguagens naturais, como o inglês, em oposição a linguagens de programação, como Python, para que os computadores os entendam e processem. O processamento de linguagem natural é um campo amplo e complicado, pois não é fácil localizar o significado de determinadas palavras ou frases.
Um dos casos de uso mais comuns de NLP é o de cientistas de dados que usam comentários nas mídias sociais de clientes sobre uma determinada marca para processar e avaliar o desempenho de uma marca específica.
Como a Web constitui recursos dinâmicos, como blogs, comunicados à imprensa, fóruns e avaliações de clientes, eles podem ser extraídos para formar um vasto corpora de dados de texto para o Processamento de Linguagem Natural.
A modelagem preditiva consiste em analisar dados e usar a teoria da probabilidade para calcular os resultados preditivos de cenários futuros. Entretanto, a análise preditiva não se refere a uma previsão precisa do futuro. Em vez disso, trata-se de prever as probabilidades de isso acontecer.
Todo modelo tem variáveis preditivas que podem afetar os resultados futuros. Você pode extrair os dados necessários para previsões vitais de sites por meio da Web scraping.
Alguns dos casos de uso da análise preditiva são:
O sucesso da análise preditiva depende em grande parte da presença de grandes volumes de dados existentes. Você pode formular uma análise depois de concluir o processamento de dados.
O aprendizado de máquina é o conceito que permite que as máquinas aprendam por conta própria depois que você as alimenta com dados de treinamento. Obviamente, os dados de treinamento variam de acordo com cada caso de uso específico. Mas você pode mais uma vez recorrer à Web para extrair dados de treinamento para vários modelos de aprendizado de máquina com diferentes casos de uso. Então, quando você tiver conjuntos de dados de treinamento, poderá ensiná-los a realizar tarefas correlacionadas, como agrupamento, classificação e atribuição.
É de extrema importância acessar scrape dados de fontes da Web de alta qualidade, pois o desempenho do modelo de aprendizado de máquina dependerá da qualidade do conjunto de dados de treinamento.
A finalidade de um proxy é mascarar seu endereço IP ao acessar scrape de um site de destino. Como você precisa acessar scrape de várias fontes da Web, o ideal é usar um pool proxy que seja rotativo. Também é muito provável que esses sites imponham o número máximo de vezes que você pode se conectar a eles.
Nesse sentido, você precisa alternar os endereços IP usando diferentes proxies. Para saber mais sobre o proxies, consulte nossos artigos mais recentes no blog.
A esta altura, você já tem uma boa ideia dos tipos de dados que precisa scrape para a ciência de dados. O campo da ciência de dados é, de fato, um campo complicado e que exige amplo conhecimento e experiência. Como cientista de dados, você também precisa entender as várias maneiras pelas quais a Web scraping é executada.
Esperamos que este artigo tenha proporcionado uma compreensão fundamental do scraping para a ciência de dados e que seja de grande valia para você.