Web Scraping per la scienza dei dati

Attualmente le organizzazioni estraggono enormi volumi di dati per l'analisi, l'elaborazione e l'analisi avanzata per identificare i modelli da questi dati in modo che gli stakeholder possano trarre conclusioni informate. Poiché il campo della Data Science è in rapida crescita e ha rivoluzionato molti settori, vale la pena di sapere come le organizzazioni estraggono queste tonnellate di dati. Aggiornati

Attualmente le organizzazioni estraggono enormi volumi di dati per l'analisi, l'elaborazione e l'analisi avanzata per identificare i modelli da questi dati in modo che gli stakeholder possano trarre conclusioni informate. Poiché il campo della Data Science sta crescendo rapidamente e ha rivoluzionato molti settori, vale la pena di sapere come le organizzazioni estraggono queste tonnellate di dati.

Fino ad oggi, il settore della scienza dei dati si è rivolto al web per raccogliere grandi quantità di dati per le proprie esigenze. In questo articolo, quindi, ci concentreremo sul web scraping per la scienza dei dati. 

Che cos'è il web scraping nella scienza dei dati?

Il Web Scraping, noto anche come web harvesting o screen scraping, o estrazione di dati dal web, è il modo di estrarre grandi quantità di dati dal web. Nella scienza dei dati, l'accuratezza del suo standard dipende dalla quantità di dati disponibili. In particolare, il set di dati facilita il modello di addestramento, in quanto vengono testati vari aspetti dei dati.

Indipendentemente dalle dimensioni della vostra attività, i dati sul mercato e le analisi sono essenziali per la vostra azienda, affinché possiate stare davanti ai vostri concorrenti. Ogni piccola decisione per migliorare la vostra attività è guidata dai dati.

Dopo aver raccolto i dati da diverse fonti sul web, è possibile analizzarli immediatamente, ovvero in tempo reale. Tuttavia, ci sono casi in cui l'analisi ritardata non serve a nulla. Uno degli esempi tipici di una situazione che richiede un'analisi in tempo reale è l'analisi dei prezzi delle azioni e il CRM (Customer Relationship Management).

Perché lo scraping è importante per la scienza dei dati?

Il web contiene una pletora di dati su qualsiasi argomento, che vanno da dati complessi su come lanciare una missione spaziale a dati personali come il vostro post su Instagram su ciò che avete mangiato, per esempio. Tutti questi dati grezzi sono di immenso valore per i data scientist, che possono analizzarli e trarne conclusioni, estraendone preziose intuizioni.

Esiste una manciata di siti web e di dati open-source che forniscono i dati specializzati di cui gli scienziati dei dati hanno bisogno. Di solito, le persone possono visitare questi siti una volta per estrarre i dati manualmente, il che richiede molto tempo. In alternativa, è possibile interrogare i dati e il server li recupera.

Tuttavia, i dati necessari per la scienza dei dati o l'apprendimento automatico sono piuttosto massicci e un singolo sito web non è ragionevolmente sufficiente per soddisfare tali esigenze. È qui che è necessario ricorrere al web scraping, il vostro salvatore definitivo. 

La scienza dei dati implica l'implementazione di compiti sofisticati come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento delle immagini e così via, insieme all'intelligenza artificiale (AI), che sono di immensa utilità per le nostre esigenze quotidiane. In queste circostanze, il web scraping è lo strumento più utilizzato per scaricare, analizzare e organizzare automaticamente i dati dal web.

In questo articolo ci concentreremo su diversi scenari di web scraping per la scienza dei dati.

Le migliori pratiche prima di eseguire lo scraping per la scienza dei dati

È fondamentale verificare con il sito web che si intende scrappare se consente lo scraping da parte di entità esterne. Ecco quindi i passi specifici da seguire prima di effettuare lo scraping:

File robot.txt: è necessario controllare il file robot.txt per sapere come voi o il vostro bot dovete interagire con il sito web, in quanto specifica una serie di regole per farlo. In altre parole, determina quali pagine di un sito web sono consentite e quali no.

Si può facilmente raggiungere digitando website_url/robot.txt, poiché si trova nella cartella principale di un sito web.

Condizioni d'uso - Assicuratevi di esaminare le condizioni d'uso del sito web di destinazione. Ad esempio, se nelle condizioni d'uso è indicato che il sito web non limita l'accesso a bot e spider e non vieta le richieste rapide al server, sarete in grado di effettuare lo scraping.

Copyright: dopo aver estratto i dati, è necessario prestare attenzione a dove si intende utilizzarli. Questo perché bisogna assicurarsi di non violare le leggi sul copyright. Se i termini d'uso non prevedono limitazioni su un particolare utilizzo dei dati, si potrà effettuare lo scraping senza alcun danno.

Diversi casi d'uso del Web Scraping per la scienza dei dati

Analisi in tempo reale

La maggior parte dei progetti di scraping del web richiede un'analisi dei dati in tempo reale. Quando si parla di dati in tempo reale, si intendono i dati che è possibile presentare nel momento stesso in cui vengono raccolti. In altre parole, questi tipi di dati non vengono memorizzati ma trasmessi direttamente all'utente finale.

L'analisi in tempo reale è completamente diversa dall'analisi di tipo batch, perché quest'ultima richiede ore o ritardi considerevoli per elaborare i dati e produrre informazioni preziose.  

Alcuni esempi di dati in tempo reale sono gli acquisti di e-commerce, gli eventi meteorologici, i file di log, la geo-localizzazione di persone o luoghi e l'attività dei server, per citare alcuni esempi. 

Vediamo quindi alcuni casi d'uso dell'analisi in tempo reale:

• Gli istituti finanziari utilizzano analisi in tempo reale per il credit scoring per decidere se rinnovare la carta di credito o interromperla.
• Il CRM (Customer Relationship Management) è un altro software standard che consente di utilizzare le analisi in tempo reale per ottimizzare la soddisfazione dei clienti e migliorare i risultati aziendali.
• L'analisi in tempo reale viene utilizzata anche nei terminali dei punti vendita per rilevare le frodi. Nei punti vendita al dettaglio, l'analisi in tempo reale svolge un ruolo utile nel gestire gli incentivi dei clienti.

Ora la domanda è: come si fa a raccogliere i dati in tempo reale per l'analisi?

Poiché tutti i casi d'uso sopra descritti indicano che l'analisi in tempo reale dipende dall'elaborazione di grandi quantità di dati, è qui che entra in gioco il web scraping. L'analisi in tempo reale non può avere luogo se i dati non sono accessibili, analizzati ed estratti istantaneamente. 

Di conseguenza, si utilizzerà uno scraper a bassa latenza per effettuare uno scraping rapido dai siti web di destinazione. Questi scraper effettuano lo scraping dei dati estraendo i dati a frequenze molto elevate, equivalenti alla velocità del sito web. Di conseguenza, forniranno dati in tempo quasi reale per l'analisi.

Elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consiste nel fornire ai computer dati di input relativi a lingue naturali, come l'inglese, o a linguaggi di programmazione, come Python, affinché li comprendano e li elaborino. L'elaborazione del linguaggio naturale è un campo ampio e complicato, poiché non è facile individuare il significato di determinate parole o frasi.

Uno dei casi d'uso più comuni dell'NLP è l'utilizzo da parte dei data scientist dei commenti sui social media da parte dei clienti su un determinato marchio per elaborare e valutare l'andamento di un marchio specifico. 

Poiché il web costituisce risorse dinamiche come blog, comunicati stampa, forum e recensioni dei clienti, esse possono essere estratte per formare un vasto corpus di dati testuali per l'elaborazione del linguaggio naturale.

Modellazione predittiva

La modellazione predittiva consiste nell'analisi dei dati e nell'utilizzo della teoria delle probabilità per calcolare i risultati predittivi di scenari futuri. Tuttavia, l'analisi predittiva non consiste in una previsione precisa del futuro. Si tratta invece di prevedere le probabilità che si verifichino.

Ogni modello ha variabili predittive che possono avere un impatto sui risultati futuri. È possibile estrarre i dati necessari per le previsioni vitali dai siti web attraverso il web scraping. 

Alcuni dei casi di utilizzo dell'analisi predittiva sono:

• Ad esempio, è possibile utilizzarlo per identificare il comportamento comune dei clienti e dei prodotti per individuare rischi e opportunità.
• Si può anche utilizzare per identificare modelli specifici nei dati e prevedere determinati risultati e tendenze.

Il successo dell'analisi predittiva dipende in larga misura dalla presenza di grandi volumi di dati esistenti. È possibile formulare un'analisi una volta completata l'elaborazione dei dati.

Preparazione per i modelli di apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è il concetto che consente alle macchine di imparare da sole dopo averle alimentate con dati di addestramento. Naturalmente, i dati di addestramento variano a seconda di ogni caso d'uso specifico. Ma ancora una volta si può ricorrere al web per estrarre dati di addestramento per vari modelli di apprendimento automatico con diversi casi d'uso. Quindi, una volta ottenute le serie di dati di addestramento, si può insegnare loro a svolgere compiti correlati come il clustering, la classificazione e l'attribuzione.

È di fondamentale importanza effettuare lo scraping dei dati da fonti web di alta qualità, perché le prestazioni del modello di apprendimento automatico dipendono dalla qualità del set di dati di addestramento.

Come i proxy possono aiutarvi con lo scraping del web

Lo scopo di un proxy è quello di mascherare il proprio indirizzo IP quando si effettua lo scraping da un sito web di destinazione. Poiché è necessario eseguire lo scraping da più fonti web, l'ideale è utilizzare un pool di proxy a rotazione. Inoltre, è molto probabile che tali siti web impongano il numero massimo di volte in cui è possibile connettersi.

A questo proposito, è necessario ruotare gli indirizzi IP utilizzando diversi proxy. Per saperne di più sui proxy, consultate i nostri ultimi articoli del blog.

Conclusione

Ormai avete un'idea precisa dei tipi di dati da analizzare per la scienza dei dati. Il campo della scienza dei dati è infatti un campo complicato che richiede conoscenze ed esperienze approfondite. In qualità di data scientist, dovete anche comprendere i vari modi in cui viene eseguito lo scraping del web.

Ci auguriamo che questo articolo abbia fornito alcune nozioni fondamentali sullo scraping per la scienza dei dati e che possa essere di grande utilità per voi.