Веб-парсинг против интеллектуального анализа данных: в чем разница?

Дядя Влад

Веб-скрапинг и интеллектуальный анализ данных – это две фразы, которые часто используются в одном предложении. Но хотя они имеют много общего и имеют много общего, они принципиально отличаются друг от друга.

Обе концепции набирают популярность в онлайн-пространстве. Будь то компания, публикующая свои последние проекты, или отдельные пользователи, работающие над личными проектами, парсинг веб-страниц и интеллектуальный анализ данных – горячая тема.

Но в чем разница и как узнать, какой из них использовать для следующего проекта? Давайте взглянем.

Что такое веб-парсинг?

Веб-скрапинг – это практика извлечения данных непосредственно с веб-сайтов. Как правило, парсинг веб-страниц имеет три основных требования; целевой веб-сайт, инструмент для очистки веб-страниц и база данных для хранения собранных данных.

С помощью веб-скрапинга вы не ограничены официальными источниками данных. Вместо этого вы можете использовать все общедоступные данные на веб-сайтах и ​​онлайн-платформах. Фактически, если вы просто просматриваете веб-сайт и вручную записываете его содержимое, вы выполняете парсинг.

Однако ручная очистка веб-страниц отнимает много времени и энергии. Не говоря уже о том, что передняя часть веб-сайта редко содержит все общедоступные данные.

Как работает веб-парсинг?

Со всеми доступными данными в Интернете вам понадобится безумная сумма, чтобы начать что-то из них, и человеческий веб-парсинг просто не помогает.

Вот где в игру вступают специализированные инструменты для парсинга. Они автоматически считываются в базовый HTML-код веб-сайта. Хотя некоторые продвинутые парсеры могут даже включать элементы CSS и Javascript.

Затем он считывает и дублирует любые незашифрованные или запрещенные данные. Хороший инструмент для парсинга может воспроизвести общедоступный контент всего веб-сайта. Вы даже можете указать своему инструменту для очистки веб-страниц собирать данные только определенного типа для экспорта в электронную таблицу Excel или CVS.

Существенная часть веб-скрапинга – это соблюдение этических норм. При извлечении данных с веб-сайта ваши инструменты используют сервер веб-сайта и загружают огромные объемы данных. Излишний скрапинг может не только сделать сайт непригодным для использования другими пользователями, но владелец сайта также может принять вас за DDoS-атаку и заблокировать ваш IP-адрес.

Этичный парсинг веб-сайтов также включает запрет на проникновение на веб-страницы, содержащие контент, содержащий стандарты исключения для роботов или содержимое файла Robot.txt, где владельцы сайтов указали, что не хотят, чтобы их данные были извлечены.

Когда дело доходит до законности парсинга веб-страниц , если вы придерживаетесь общедоступных данных, вы должны быть в курсе. Но вам все равно следует опасаться плагиата и не использовать данные в непреднамеренных целях, таких как создание дискриминационной статистики или необоснованные маркетинговые кампании.

Для чего используется веб-скрапинг?

Данные, извлеченные с помощью веб-скрейпинга, часто перенаправляются или используются в реальных приложениях, требующих непрерывного потока данных. При наличии необходимых разрешений контактная информация может использоваться в качестве потенциальных клиентов в маркетинговых кампаниях с соблюдением этических норм.

То же касается и цен. Если вам нужно было создать приложение, которое сравнивает цены на определенные продукты или услуги, вы можете предложить сравнение цен с разных веб-сайтов в реальном времени, очищая их данные.

Наиболее распространенное приложение для сбора данных в реальном времени – это данные о погоде. Большинство погодных приложений на устройствах Windows, Android и Apple не собирают собственные данные о погоде. Вместо этого они импортируют данные в реальном времени от надежных поставщиков прогнозов погоды и внедряют их в свой уникальный пользовательский интерфейс приложения.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Веб-скрапинг – это сбор данных. Основное внимание уделяется ценным данным и информации. При интеллектуальном анализе данных цель состоит в том, чтобы создать что-то новое из ваших данных, даже если они не имеют большого значения или вообще не имеют никакой ценности.

Интеллектуальный анализ данных направлен на получение информации из необработанных данных путем их анализа на наличие тенденций и аномалий. Вы можете получить этот тип данных из множества источников. Хотя вы можете очищать веб-страницы для интеллектуального анализа данных, в основном это делается с помощью онлайн-опросов, файлов cookie и общедоступных записей, собираемых сторонними лицами и организациями.

Как работает интеллектуальный анализ данных?

Нет правильного или неправильного способа добывать данные. Пока вы доверяете своим источникам данных и получаете достоверные результаты, вы правильно занимаетесь интеллектуальным анализом данных.

Интеллектуальный анализ данных не сосредотачивается на том, почему и где вы получаете свои данные, если он законен и заслуживает доверия. Фактически, получение данных – это первый из пяти шагов в интеллектуальном анализе данных. Специалистам по данным по-прежнему нужно подходящее место для хранения данных и работы с ними, поскольку они сегментируют их на связанные категории, прежде чем визуализировать.

Фактический интеллектуальный анализ данных – это процесс интеллектуального анализа данных для получения информации. Вы можете сделать это с помощью простых инструментов, таких как электронные таблицы Excel, или прогнать их с помощью математических моделей, чтобы получить более точную информацию, используя такие языки программирования, как Python, SQL и R.

Подобно веб-скрапингу, интеллектуальный анализ данных является законным, если вы используете общедоступные данные или получаете явное разрешение от их владельца.

Большинство проблем с интеллектуальным анализом данных – это этические вопросы. Даже если вы получили свои данные легальным путем, вы не должны использовать их для аналитических целей или исследований, используемых для дискриминации людей по признаку их возраста, пола, пола, религии или этнической принадлежности.

Вы также должны убедиться, что указываете источник своих данных. Это важно независимо от того, скачали ли вы его из общедоступного хранилища данных или соскребли с веб-страниц.

Для чего используется интеллектуальный анализ данных?

В то время как веб-парсинг в основном используется для перепрофилирования, интеллектуальный анализ данных в основном сосредоточен на создании ценности из данных. Большинство проектов, требующих интеллектуального анализа данных, как правило, относятся к науке о данных, а не к техническим проектам.

Во-первых, интеллектуальный анализ данных может использоваться для онлайн-маркетинга, либо путем сбора сторонних данных, либо путем анализа данных вашего собственного бизнеса для понимания. Интеллектуальный анализ данных также имеет научные и технические приложения. Например, метеорологи собирают огромные массивы данных о погоде, чтобы прогнозировать погоду с высокой точностью.

Иногда вам нужны как интеллектуальный анализ данных, так и веб-парсинг

Веб-скрапинг и интеллектуальный анализ данных не являются синонимами и означают совершенно разные вещи. Но это не значит, что вам нужно каждый раз выбирать одно другому.

Чаще всего парсинг веб-страниц может быть единственным способом сбора достоверных данных для майнинга. И вы можете использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы извлекать больше пользы из ранее собранных данных, которые уже выполнили свою задачу.