Data Mining - Dettagli importanti da conoscere nel 2024
Immaginate di avere a disposizione un grande set di dati contenente un migliaio di colonne di dati per l'analisi di mercato. A prima vista, potreste essere sopraffatti. Potreste non sapere da dove iniziare e come affrontare il set di dati. Probabilmente si comprende il dataset e si cerca di trovare una relazione tra i dati presenti nel dataset. Il
Immaginate di avere a disposizione un grande set di dati contenente un migliaio di colonne di dati per l'analisi di mercato. A prima vista, potreste essere sopraffatti. Potreste non sapere da dove cominciare e come affrontare il set di dati.
Probabilmente si comprende il set di dati e si cerca di trovare qualsiasi relazione tra i dati nel set di dati. Questo processo è noto come "Data Mining". Nelle vostre attività quotidiane eseguite inconsapevolmente il data mining. La stessa cosa vale per il lavoro digitale.
Il nostro mondo ruota attorno ai dati, considerati una delle risorse più critiche del pianeta. Gli ingegneri dei dati stanno imparando come i dati possano far evolvere la nostra civiltà al livello successivo. Il data mining è il primo passo verso questo obiettivo. Nelle prossime sezioni esamineremo il data mining e ciò che è necessario sapere sul data mining in modo approfondito.
Non esitate a saltare a qualsiasi sezione per saperne di più sul data mining!
Estrazione dei dati: Che cos'è?
Perché il data mining è importante?
Come funziona l'estrazione dei dati?
Analisi della classificazione:
Analisi della visualizzazione:
Qual è il miglior server proxy per il web scraping?
I dati: Che cosa sono?
Che cosa sono i dati? In termini semplici, i dati sono una raccolta di fatti disposti in modo non organizzato. La raccolta di dati è nota come informazione. Nel mondo digitale, i dati sono numeri. Ovvero 0 e 1. Possono essere qualitativi (dati sulla descrizione di qualcosa) o quantitativi (dati sui numeri). Quando si parla di ingegneria informatica, è risaputo che il software si divide in due categorie: programmi e dati. Sappiamo che i dati e i programmi sono le istruzioni che manipolano i dati nel modo richiesto per ottenere il risultato desiderato.
Estrazione dei dati: Che cos'è?
Il data mining è la ricerca di schemi in un insieme di dati che contiene una grande quantità di dati (di solito singoli dati chiamati punti di dati). L'obiettivo principale del processo di data mining è quello di raccogliere un numero sufficiente di informazioni da un dato insieme di dati, utilizzando qualsiasi metodo intelligente (apprendimento automatico, apprendimento profondo, statistica e sistema di database), e trasformarle in un pezzo di informazioni preziose e significative da utilizzare in una fase successiva. Il data mining è una fase di analisi del KDD (Knowledge Discovery in Database).
Perché il data mining è importante?
Oggi la maggior parte delle aziende ha avviato la trasformazione digitale. I dati diventano essenziali per tutte le aziende per migliorare la loro strategia e rimanere a galla rispetto alla concorrenza. Ma con i dati è necessario uno strumento per analizzarli e sviluppare un piano per rafforzare la propria attività. Il data mining, lo "strumento" per analizzare i dati, sta diventando fondamentale per il successo dell'analisi aziendale.
Il data mining è diventato così importante che questa fase di analisi viene utilizzata in ogni settore, dalla medicina all'alimentazione. Il motivo principale per cui è così importante è che è possibile utilizzare le informazioni raccolte dal data mining nell'intelligenza artificiale, nella business intelligence e in altre applicazioni/software di analisi avanzata che hanno il potenziale di trasmettere i dati in tempo reale per risolvere i problemi delle persone con un'elevata precisione in un breve periodo.
Il data mining è incluso in diversi principi e funzioni aziendali fondamentali per prendere decisioni organizzative efficaci. Tra queste figurano il servizio clienti, il marketing digitale, la pubblicità online e offline, la produzione, la manutenzione, la finanza e le risorse umane.
Come funziona l'estrazione dei dati?
L'estrazione dei dati comporta sei compiti importanti, quali:
Rilevamento di anomalie, apprendimento di regole. Analisi di regressione.Analisi di classificazione.Analisi di clustering.Analisi di visualizzazione.
Come funziona l'estrazione dei dati?
Rilevamento delle anomalie:
Il rilevamento delle anomalie è il processo di individuazione di eventuali irregolarità in un dato set di dati. Le irregolarità sono solitamente note come "outlier" e il rilevamento delle anomalie è noto come "rilevamento degli outlier". La presenza di outlier nel set di dati influenza la previsione di informazioni errate che possono essere utilizzate in futuro. In qualsiasi algoritmo di machine learning/deep learning, prima di dare in pasto il set di dati all'algoritmo, l'analista dei dati deve esaminare il set di dati e verificare la presenza di anomalie/outlier nel set di dati in questione. Si può affermare che il rilevamento delle anomalie è un processo essenziale in tutte le attività di machine learning/deep learning.
Apprendimento delle regole:
L'apprendimento di regole è noto anche come apprendimento associativo, in cui l'obiettivo primario è trovare la relazione tra due o più variabili in un ampio insieme di dati. Ad esempio, un sito di commercio elettronico come Amazon o Walmart utilizza regolarmente l'apprendimento associativo come una delle sue funzionalità principali. Serve a trovare la relazione tra i tipi di prodotti che i clienti acquistano abitualmente dal loro sito web. È inoltre possibile utilizzare queste informazioni per elaborare strategie di marketing di ferro per aumentare il loro business tra i clienti target. L'apprendimento delle regole è un processo essenziale sia per l'analisi del mercato che per l'analisi dei concorrenti.
Analisi di regressione:
È possibile effettuare una serie di analisi di apprendimento automatico basate sull'apprendimento di regole. Una di queste analisi è l'analisi di regressione. L'analisi di regressione consiste nel trovare una relazione significativa tra variabili dipendenti e indipendenti. In qualsiasi set di dati esistono due tipi di variabili: dipendenti e indipendenti. Le variabili dipendenti (caratteristiche) sono variabili che vengono studiate in base a una qualche forma di ipotesi o regola. Le variabili indipendenti, dal nome, possono essere facilmente interpretate come variabili che non dipendono da nessun'altra variabile nell'ambito del compito (che è l'analisi dei dati). L'analisi di regressione viene utilizzata principalmente per prevedere o predire i risultati sulla base di un insieme di dati.
Analisi della classificazione:
L'analisi di classificazione è un'altra forma di analisi basata sull'apprendimento di regole. L'obiettivo principale dell'analisi di classificazione è trovare a quali categorie appartiene un insieme di punti di dati (ovvero i dati del dataset). Ad esempio, sapevate che è disponibile online un set di dati titanico per i problemi di apprendimento automatico? In questo set di dati, l'obiettivo è addestrare l'algoritmo con un numero sufficiente di punti di dati "train" e alimentare i punti di dati "test" per scoprire se la persona è sopravvissuta o meno. In questo modo è possibile classificare quanti uomini e quante donne sono sopravvissuti e classificare i dati in base al sesso.
Analisi di clustering:
L'analisi di clustering è più o meno simile all'analisi di classificazione o almeno nelle sue funzionalità principali. Nell'analisi di clustering, l'obiettivo è quello di raggruppare un insieme di punti dati identici tra loro in un set di dati in un piccolo "cluster". Ad esempio, abbiamo tre forme: quadrato, triangolo e cerchio. In un set di dati, i dati che rappresentano le tre forme sono disposti in modo casuale. È possibile utilizzare qualsiasi algoritmo di apprendimento automatico del clustering per trovare un numero esatto di punti di dati che rappresentano ciascuna forma e fornire visivamente il risultato.
Analisi della visualizzazione:
Dal nome si può intuire che l'analisi di visualizzazione è un processo di ricerca di relazioni tra due o più punti di dati. Questa analisi comprende anche la sintesi dell'intero processo, generando un rapporto nel formato desiderato. L'obiettivo principale è quello di creare una sintesi visiva che rappresenti la parte necessaria delle informazioni all'interno dell'intero set di dati.
In tutte queste analisi, l'obiettivo comune è trovare una relazione tra due dati. Il data mining consiste nel trovare una connessione (pattern) tra i dati in un dato set di dati per prevedere un risultato concreto e affidabile e implementare lo sviluppo nei rispettivi punti finali.
Il data mining è un processo che si può vedere più in DevOps (Developer Operations) e MLOps (Machine Learning Operations) che in altri settori. Oggi il data mining esiste sotto forma di CRISP-DM (Cross Industry Standard Process of Data Mining), che prevede sei fasi:
- Obiettivo aziendale.
- Raccolta dati.
- Elaborazione dei dati.
- Modellazione.
- Valutazione.
- Distribuzione.
Qui, dalla raccolta dei dati alla modellazione, il data mining è profondamente coinvolto. Anche se non viene menzionato come processo dedicato, il data mining svolge un ruolo più importante di qualsiasi altro processo in MLOps e DevOps.
Come già detto, il data mining si presenta sotto forma di tre fasi significative in MLOps e DevOps: raccolta dei dati, elaborazione dei dati e modellazione. La fase di elaborazione dei dati può essere eseguita con l'aiuto di vari metodi e approcci statistici. Scegliere di modellare è facile, poiché sono disponibili molti algoritmi di modellazione. È necessario iniettare i dati nel modello per ottenere il risultato. Il processo complesso e noioso è probabilmente la raccolta dei dati.
Se i dati sono prontamente disponibili, dovrebbe essere un gioco da ragazzi eseguire gli altri passaggi. Ma nella maggior parte dei casi non è così. È necessario raccogliere i dati online. È qui che arriva la noia. Sono disponibili miliardi di dati online e vi servono solo quelli rilevanti per le vostre attività. Procurarsi i dati uno per uno non è possibile. È necessario uno strumento in grado di raccogliere i dati dalla fonte di destinazione e di salvarli nel formato desiderato, in modo da poter elaborare i dati richiesti dopo averli raccolti. Questo strumento è il "Web Scraping".
Scraping del web: Che cos'è?
Il web scraping è più di uno strumento: è una tecnica che prevede la raccolta di una grande quantità di dati (in GigaByte o TeraByte) dalla/e fonte/i di destinazione. Le parti coinvolte nello scraping del Web sono due: Crawler e Scraper. Crawler e Scraper sono bot costruiti da script di programmazione, come Python. In primo luogo, il Crawler esamina il contenuto della fonte di destinazione e invia le informazioni allo Scraper. Sulla base delle informazioni fornite da Crawler, lo Scraper inizia a raccogliere le informazioni richieste dall'originale e le invia all'utente in tempo reale. Questo processo è chiamato anche "streaming di dati".
Il web scraping si trova in una zona grigia. In alcuni Paesi è possibile effettuare il web scraping senza alcuna difficoltà. In altri, invece, non è possibile effettuare lo scraping senza misure di sicurezza. Anche se state effettuando lo scraping di dati pubblici, dovete assicurarvi di non danneggiare in alcun modo il proprietario originale dei dati e dovete anche trovare un modo per nascondere il vostro indirizzo IP durante lo scraping.
Qual è il modo migliore per effettuare lo scraping dei dati senza danneggiare il proprietario e nascondendo il proprio indirizzo IP?
La risposta è un server proxy.
Un server proxy: Che cos'è?
Un server proxy è un server intermedio che si colloca tra l'utente (il cliente) e il server di destinazione (online). Invece di instradare la richiesta e il traffico Internet direttamente al server di destinazione, un server proxy può reindirizzare il traffico e la richiesta attraverso il proprio server e inviarlo al server di destinazione. Questo "three-way handshake" aiuta a mascherare il vostro indirizzo IP e a rendervi anonimi online. Quindi, come può essere utile per il web scraping?
Nel web scraping, è necessario inviare molte richieste al server di destinazione in un breve lasso di tempo, in modo da poter raccogliere una grande quantità di dati. Ma non è un comportamento umano inviare un numero così elevato di richieste al server di destinazione in un breve lasso di tempo. Questo viene considerato un segnale di allarme dal server di destinazione e blocca il vostro indirizzo IP. Questo ostacola il processo di scraping del Web, ma la probabilità di ottenere un blocco IP è bassa se si nasconde il proprio indirizzo IP abbastanza in profondità. È qui che un server proxy dà il meglio di sé.
Qual è il miglior server proxy per il web scraping?
ProxyScrape è uno dei più popolari e affidabili fornitori di proxy online. I tre servizi proxy includono server proxy dedicati ai centri dati, server proxy residenziali e server proxy premium. Qual è il miglior server proxy per il web scraping/data mining? Prima di rispondere a questa domanda, è meglio vedere le caratteristiche di ciascun server proxy.
Un proxy dedicato per datacenter è più adatto per attività online ad alta velocità, come lo streaming di grandi quantità di dati (in termini di dimensioni) da vari server a scopo di analisi. È uno dei motivi principali per cui le organizzazioni scelgono i proxy dedicati per trasmettere grandi quantità di dati in breve tempo.
Un proxy dedicato per datacenter ha diverse caratteristiche, come la larghezza di banda illimitata e le connessioni simultanee, i proxy HTTP dedicati per facilitare la comunicazione e l'autenticazione IP per una maggiore sicurezza. Con un uptime del 99,9%, potete essere certi che il datacenter dedicato funzionerà sempre durante qualsiasi sessione. Infine, ma non meno importante, ProxyScrape fornisce un eccellente servizio clienti e vi aiuterà a risolvere i vostri problemi entro 24-48 ore lavorative.
Il prossimo è un proxy residenziale. Quello residenziale è il proxy ideale per tutti i consumatori. Il motivo principale è che l'indirizzo IP di un proxy residenziale assomiglia all'indirizzo IP fornito dall'ISP. Ciò significa che ottenere il permesso dal server di destinazione per accedere ai suoi dati sarà più facile del solito.
L'altra caratteristica del proxy residenziale di ProxyScrapeè la funzione di rotazione. Un proxy a rotazione vi aiuta a evitare un divieto permanente sul vostro account perché il proxy residenziale cambia dinamicamente il vostro indirizzo IP, rendendo difficile per il server di destinazione verificare se state usando un proxy o meno.
Oltre a questo, le altre caratteristiche di un proxy residenziale sono: larghezza di banda illimitata, insieme alla connessione concorrente, proxy HTTP/s dedicati, proxy in qualsiasi sessione di tempo grazie agli oltre 7 milioni di proxy presenti nel pool di proxy, autenticazione con nome utente e password per una maggiore sicurezza e, ultimo ma non meno importante, la possibilità di cambiare il server nazionale. È possibile selezionare il server desiderato aggiungendo il codice del paese all'autenticazione del nome utente.
L'ultimo è il proxy premium. I proxy premium sono identici ai proxy dedicati ai datacenter. La funzionalità rimane la stessa. La differenza principale è l'accessibilità. Nei proxy premium, l'elenco dei proxy (l'elenco che contiene i proxy) è reso disponibile a tutti gli utenti della rete ProxyScrape. Per questo motivo i proxy premium costano meno dei proxy dedicati ai data center.
Quindi, qual è il miglior server proxy per il data mining? La risposta è "proxy residenziale". Il motivo è semplice. Come detto in precedenza, il proxy residenziale è un proxy a rotazione, il che significa che il vostro indirizzo IP cambierà dinamicamente nel corso di un periodo di tempo, il che può essere utile per ingannare il server inviando molte richieste in un breve lasso di tempo senza ottenere un blocco dell'IP. La cosa migliore è cambiare il server proxy in base al Paese. È sufficiente aggiungere il codice ISO_CODE del Paese alla fine dell'autenticazione IP o dell'autenticazione con nome utente e password.
Domande frequenti:
Domande frequenti:
1. Che cos'è il data mining?
2. Esistono tipi di data mining?
3. Il web scraping fa parte del data mining?
Conclusione:
I dati sono una delle risorse più preziose del pianeta. Per far evolvere la nostra generazione al livello successivo, sono necessari i dati. Ma solo con i dati non si può raggiungere l'obiettivo. La cosa migliore sarebbe disporre di best practice e strumenti per decodificare i dati e utilizzarli in modo significativo.
Il data mining è un passo eccellente verso la decodifica dei dati. Fornisce informazioni su come i dati sono correlati e su come possiamo utilizzare questa relazione per sviluppare la nostra tecnologia. Il web scraping aiuta a raccogliere i dati e funge da catalizzatore per la decodifica dei dati. L'uso di un server proxy, in particolare di un proxy residenziale, è consigliato durante il processo di web scraping per svolgere le attività in modo efficace.
Questo articolo si propone di fornire informazioni approfondite sul data mining e su come il web scraping influisce sul data mining.