Data Mining - Wichtige Details, die Sie im Jahr 2024 wissen müssen
Stellen Sie sich vor, Sie erhalten einen großen Datensatz mit tausend Datenspalten zur Marktanalyse. Auf den ersten Blick sind Sie vielleicht überwältigt. Sie wissen vielleicht nicht, wo Sie anfangen und wie Sie den Datensatz angehen sollen. Wahrscheinlich verstehen Sie den Datensatz und versuchen, eine Beziehung zwischen den Daten im Datensatz zu finden. Die
Stellen Sie sich vor, Sie erhalten einen großen Datensatz mit tausend Datenspalten zur Marktanalyse. Auf den ersten Blick sind Sie vielleicht überwältigt. Sie wissen vielleicht nicht, wo Sie anfangen und wie Sie den Datensatz angehen sollen.
Wahrscheinlich verstehen Sie den Datensatz und versuchen, eine Beziehung zwischen den Daten im Datensatz zu finden. Dieser Prozess wird als "Data Mining" bezeichnet. Bei Ihren täglichen Aufgaben führen Sie unbewusst Data Mining durch. Das Gleiche gilt für die digitale Arbeit.
Unsere Welt dreht sich um Daten, die als eine der wichtigsten Ressourcen auf unserem Planeten gelten. Dateningenieure lernen, wie Daten unsere Zivilisation auf die nächste Stufe heben können. Data Mining ist der erste Schritt auf dem Weg zu diesem Ziel. In den folgenden Abschnitten werden wir uns mit Data Mining befassen und erklären, was Sie über Data Mining im Detail wissen müssen.
Springen Sie einfach zu einem beliebigen Abschnitt, um mehr über Data Mining zu erfahren!
Warum ist Data Mining wichtig?
Ein Proxy-Server: Was ist das?
Welcher ist der beste Proxy-Server für Web Scraping?
Daten: Was sind sie?
Was sind Daten? Einfach ausgedrückt, sind Daten eine Sammlung von Fakten, die in ungeordneter Weise angeordnet sind. Die Sammlung von Daten wird als Information bezeichnet. In der digitalen Welt geht es bei Daten vor allem um Zahlen. Gemeint sind 0 und 1. Sie können entweder qualitativ (Daten zur Beschreibung von etwas) oder quantitativ (Daten über Zahlen) sein. In der Computertechnik ist bekannt, dass Software in zwei Kategorien unterteilt wird: Programme und Daten. Wir wissen, dass Daten und Programme die Anweisungen sind, die Daten auf eine bestimmte Weise manipulieren, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Data Mining: Was ist das?
Beim Data Mining geht es darum, Muster in einem Datensatz zu finden, der eine große Menge an Daten enthält (in der Regel einzelne Daten, die sogenannten Datenpunkte). Das Hauptziel des Data-Mining-Prozesses besteht darin, mit Hilfe intelligenter Methoden (maschinelles Lernen, Deep Learning, Statistik und Datenbanksysteme) genügend Informationen aus dem gegebenen Datensatz zu sammeln und sie in wertvolle und aussagekräftige Informationen umzuwandeln, die Sie später nutzen können. Data Mining ist ein Analyseschritt in KDD (Knowledge Discovery in Database)
Warum ist Data Mining wichtig?
Heute haben die meisten Unternehmen ihre digitale Transformation eingeleitet. Daten werden für alle Unternehmen unverzichtbar, um ihre Strategie zu verbessern und sich gegen die Konkurrenz zu behaupten. Aber mit Daten braucht man ein Werkzeug zur Analyse der Daten, um einen Plan zur Stärkung des Unternehmens zu entwickeln. Data Mining, das "Werkzeug" zur Analyse der Daten, wird für eine erfolgreiche Unternehmensanalyse immer wichtiger.
Data Mining ist so wichtig geworden, dass dieser Analyseschritt in jeder Branche eingesetzt wird, von der Medizin bis zur Lebensmittelindustrie. Der Hauptgrund für diese Bedeutung ist, dass man die aus dem Data Mining gewonnenen Informationen für künstliche Intelligenz, Business Intelligence und andere fortschrittliche Analyseanwendungen/Software nutzen kann, die das Potenzial haben, die Daten in Echtzeit zu streamen, um die Probleme der Menschen mit hoher Genauigkeit in kurzer Zeit zu lösen.
Data Mining ist in mehreren Geschäftsprinzipien und -funktionen enthalten, um effektive organisatorische Entscheidungen zu treffen. Dazu gehören Kundenservice, digitales Marketing, Online- und Offline-Werbung, Fertigung, Wartung, Finanzen und HR (Human Resources).
Wie funktioniert Data Mining?
Data Mining umfasst sechs wichtige Aufgaben, wie z. B.:
Erkennung von Anomalien.Regellernen. Regressionsanalyse, Klassifikationsanalyse, Clustering-Analyse, Visualisierungsanalyse.
Wie funktioniert Data Mining?
Erkennung von Anomalien:
Bei der Erkennung von Anomalien geht es um das Auffinden von Unregelmäßigkeiten in einem bestimmten Datensatz. Diese Unregelmäßigkeiten werden in der Regel als "Ausreißer" bezeichnet, und die Erkennung von Anomalien wird als "Erkennung von Ausreißern" bezeichnet. Das Vorhandensein von Ausreißern im Datensatz beeinflusst die Vorhersage falscher Informationen, die Sie in Zukunft verwenden können. Bei jedem Algorithmus für maschinelles Lernen/Deep Learning sollte der Datenanalytiker, bevor er den Datensatz in den Algorithmus einspeist, den Datensatz durchgehen und prüfen, ob Anomalien/Ausreißer in dem gegebenen Datensatz vorhanden sind. Man kann mit Sicherheit sagen, dass die Erkennung von Anomalien ein wesentlicher Prozess bei allen Aufgaben des maschinellen Lernens bzw. Deep Learning ist.
Lernen nach Regeln:
Regellernen ist auch als assoziatives Lernen bekannt, wobei das Hauptziel darin besteht, die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen in einem großen Datensatz zu finden. Eine E-Commerce-Website wie Amazon oder Walmart beispielsweise nutzt assoziatives Lernen regelmäßig als eine ihrer Kernfunktionen. Es hilft dabei, die Beziehung zwischen den Produkttypen herauszufinden, die Kunden normalerweise auf ihrer Website kaufen. Sie können diese Informationen auch nutzen, um eiserne Marketingstrategien zu entwickeln, um ihr Geschäft bei den Zielkunden zu steigern. Das Regellernen ist ein wesentlicher Prozess sowohl für die marktbasierte Analyse als auch für die Analyse der Wettbewerber.
Regressionsanalyse:
Eine Reihe von Analysen des maschinellen Lernens kann auf der Grundlage des Regellernens durchgeführt werden. Eine dieser Analysen ist die Regressionsanalyse. Bei der Regressionsanalyse geht es darum, eine sinnvolle Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen zu finden. In jedem Datensatz gibt es zwei Arten von Variablen: abhängige und unabhängige. Abhängige Variablen (Merkmale) sind Variablen, die unter einer bestimmten Form von Annahmen oder Regeln untersucht werden. Unabhängige Variablen, wie der Name schon sagt, sind Variablen, die nicht von anderen Variablen im Rahmen der Aufgabenstellung (d. h. der Datenanalyse) abhängen. Die Regressionsanalyse wird hauptsächlich für die Vorhersage oder Prognose der Ergebnisse auf der Grundlage des gegebenen Datensatzes verwendet.
Analyse der Klassifizierung:
Die Klassifizierungsanalyse ist eine weitere Form der Analyse, die auf dem Lernen von Regeln beruht. Das Hauptziel der Klassifizierungsanalyse besteht darin, herauszufinden, zu welchen Kategorien ein Satz von Datenpunkten (d. h. Daten im Datensatz) gehört. Wussten Sie zum Beispiel, dass ein gigantischer Datensatz für Probleme des maschinellen Lernens online verfügbar ist? In diesem Datensatz geht es darum, den Algorithmus mit einer ausreichenden Anzahl von "Trainingsdaten" zu trainieren und mit "Testdaten" zu füttern, um herauszufinden, ob die Person überlebt hat oder nicht. Auf diese Weise können Sie feststellen, wie viele Männer und Frauen überlebt haben, und die Daten nach Geschlecht kategorisieren.
Clustering-Analyse:
Die Clustering-Analyse ist der Klassifizierungsanalyse mehr oder weniger ähnlich, zumindest in ihrer Kernfunktionalität. Bei der Clustering-Analyse besteht Ihr Ziel darin, eine Reihe von Datenpunkten, die in einem Datensatz identisch sind, in einem kleinen "Cluster" zu gruppieren. Ein Beispiel: Sie haben drei Formen, Quadrat, Dreieck und Kreis. In einem Datensatz sind die Daten, die drei Formen repräsentieren, zufällig angeordnet. Sie können beliebige Algorithmen für maschinelles Lernen zum Clustering verwenden, um eine genaue Anzahl von Datenpunkten zu finden, die jede Form repräsentieren, und das Ergebnis visuell darstellen.
Analyse der Visualisierung:
Wie der Name schon sagt, geht es bei der Visualisierungsanalyse darum, eine Beziehung zwischen zwei oder mehr Datenpunkten zu finden. Diese Analyse umfasst auch die Zusammenfassung des gesamten Prozesses durch die Erstellung eines Berichts in einem bestimmten Format. Das Hauptziel besteht darin, eine Zusammenfassung zu erstellen, die den notwendigen Teil der Informationen innerhalb des gesamten Datensatzes visuell darstellt.
Bei all diesen Analysen besteht das gemeinsame Ziel darin, eine Beziehung zwischen zwei Daten zu finden. Beim Data Mining geht es darum, eine Verbindung (Muster) zwischen Daten in einem gegebenen Datensatz zu finden, um ein konkretes und zuverlässiges Ergebnis vorherzusagen und die Entwicklung an ihren jeweiligen Endpunkten einzusetzen.
Data Mining ist ein Prozess, der in den Bereichen DevOps (Developer Operations) und MLOps (Machine Learning Operations) häufiger anzutreffen ist als in anderen Bereichen. Heutzutage existiert Data Mining in Form des CRISP-DM (Cross Industry Standard Process of Data Mining), der sechs Phasen umfasst:
- Geschäftsziel.
- Datenerfassung.
- Datenverarbeitung.
- Modellierung.
- Bewertung.
- Einsatz.
Von der Datenerfassung bis hin zur Modellierung ist Data Mining hier stark involviert. Auch wenn es nicht als eigener Prozess erwähnt wird, spielt Data Mining eine wichtigere Rolle als jeder andere Prozess in MLOps und DevOps.
Wie bereits erwähnt, besteht Data Mining bei MLOps und DevOps aus drei wesentlichen Schritten: Datenerfassung, Datenverarbeitung und Modellierung. Den Schritt der Datenverarbeitung können Sie mit Hilfe verschiedener statistischer Methoden und Ansätze durchführen. Die Entscheidung für eine Modellierung ist einfach, da viele Modellierungsalgorithmen zur Verfügung stehen. Sie müssen die Daten in das Modell eingeben, um das Ergebnis zu erhalten. Der komplexe und langwierige Prozess ist wahrscheinlich die Datenerfassung.
Wenn die Daten leicht verfügbar sind, sollte es ein Kinderspiel sein, weitere Schritte auszuführen. Aber das ist in den meisten Fällen nicht der Fall. Sie müssen die Daten online erfassen. Das ist der Punkt, an dem es mühsam wird. Milliarden von Daten sind online verfügbar, und Sie brauchen nur die für Ihre Aufgaben relevanten Daten. Daten einzeln zu beschaffen, ist nicht möglich. Sie benötigen ein Tool, das Daten aus der Zielquelle sammelt und im gewünschten Format speichert, so dass Sie die benötigten Daten nach dem Sammeln verarbeiten können. Dieses Werkzeug wäre das "Web Scraping".
Web Scraping: Was ist das?
Web Scraping ist mehr als nur ein Werkzeug; es ist eine Technik, die das Sammeln einer großen Datenmenge (in GigaBytes oder TeraBytes) aus der/den Zielquelle(n) beinhaltet. Das Web Scraping besteht aus zwei Teilen: Crawler und Scraper. Crawler und Scraper sind Bots, die durch Programmierskripte wie Python erstellt werden. Zunächst geht der Crawler den Inhalt der Zielquelle durch und sendet die Informationen an den Scraper. Auf der Grundlage der vom Crawler übermittelten Informationen beginnt der Scraper damit, die erforderlichen Informationen aus dem Original zu sammeln und sie in Echtzeit an den Benutzer zu senden. Dieser Vorgang wird auch als "Streaming Data" bezeichnet.
Web Scraping befindet sich in einer Grauzone. In einigen Ländern können Sie Web-Scraping ohne Probleme durchführen. In anderen ist Web Scraping ohne Sicherheitsmaßnahmen nicht möglich. Auch wenn Sie öffentliche Daten auslesen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie dem ursprünglichen Eigentümer der Daten keinen Schaden zufügen, und Sie müssen auch einen Weg finden, Ihre IP-Adresse beim Web-Scraping zu verbergen.
Wie lassen sich Daten am besten auslesen, ohne den Eigentümer zu schädigen und die eigene IP-Adresse zu verbergen?
Die Antwort ist ein Proxyserver.
Ein Proxy-Server: Was ist das?
Ein Proxyserver ist ein Vermittlungsserver, der sich zwischen Sie (den Client) und den Zielserver (online) stellt. Anstatt Ihre Anfrage und Ihren Internetverkehr direkt an den Zielserver zu leiten, kann ein Proxyserver den Verkehr und die Anfrage über seinen Server umleiten und an den Zielserver senden. Dieses "Drei-Wege-Handshake" hilft dabei, Ihre IP-Adresse zu verschleiern und Sie online anonym zu machen. Wie hilft dies also beim Web-Scraping?
Beim Web Scraping müssen Sie in kurzer Zeit viele Anfragen an den Zielserver senden, um eine große Menge an Daten zu sammeln. Es entspricht jedoch nicht dem menschlichen Verhalten, in kurzer Zeit so viele Anfragen an den Zielserver zu senden. Dies wird vom Zielserver als rotes Signal gewertet und Ihre IP-Adresse blockiert. Dadurch wird Ihr Web-Scraping-Prozess behindert, aber die Wahrscheinlichkeit einer IP-Sperre ist gering, wenn Sie Ihre IP-Adresse tief genug verstecken. Hier kann ein Proxyserver seine Stärken ausspielen.
Welcher ist der beste Proxy-Server für Web Scraping?
ProxyScrape ist einer der beliebtesten und zuverlässigsten Proxy-Anbieter im Internet. Zu den drei Proxy-Diensten gehören dedizierte Proxy-Server für Rechenzentren, Proxy-Server für Privatanwender und Premium-Proxy-Server. Welcher ist nun der beste Proxyserver für Web Scraping/Data Mining? Bevor Sie diese Frage beantworten, sollten Sie sich die Merkmale der einzelnen Proxyserver ansehen.
Ein dedizierter Rechenzentrums-Proxy eignet sich am besten für Hochgeschwindigkeits-Online-Aufgaben wie das Streaming großer Datenmengen (in Bezug auf die Größe) von verschiedenen Servern zu Analysezwecken. Dies ist einer der Hauptgründe, warum Unternehmen dedizierte Proxys für die Übertragung großer Datenmengen in kurzer Zeit wählen.
Ein dedizierter Proxy für das Rechenzentrum verfügt über mehrere Funktionen, wie unbegrenzte Bandbreite und gleichzeitige Verbindungen, dedizierte HTTP-Proxys für eine einfache Kommunikation und IP-Authentifizierung für mehr Sicherheit. Mit einer Betriebszeit von 99,9 % können Sie sicher sein, dass das dedizierte Rechenzentrum während jeder Sitzung immer funktioniert. Nicht zuletzt bietet ProxyScrape einen ausgezeichneten Kundenservice und hilft Ihnen, Ihr Problem innerhalb von 24-48 Stunden zu lösen.
Als nächstes folgt ein Proxy für Wohnzwecke. Residential ist ein Proxy für alle Verbraucher. Der Hauptgrund dafür ist, dass die IP-Adresse eines Residential-Proxys der vom ISP bereitgestellten IP-Adresse ähnelt. Das bedeutet, dass es einfacher als sonst ist, vom Zielserver die Erlaubnis für den Zugriff auf seine Daten zu erhalten.
Die andere Funktion des Proxys für Privatanwender von ProxyScrapeist die Rotationsfunktion. Ein rotierender Proxy hilft Ihnen, eine dauerhafte Sperrung Ihres Kontos zu vermeiden, da Ihr Wohn-Proxy Ihre IP-Adresse dynamisch ändert, was es dem Zielserver erschwert, zu überprüfen, ob Sie einen Proxy verwenden oder nicht.
Abgesehen davon sind die anderen Merkmale eines Residential Proxy: unbegrenzte Bandbreite, zusammen mit gleichzeitiger Verbindung, dedizierte HTTP/s Proxys, Proxys zu jeder Zeit Sitzung wegen der 7 Millionen plus Proxys in der Proxy-Pool, Benutzername und Passwort-Authentifizierung für mehr Sicherheit, und nicht zuletzt die Fähigkeit, das Land Server zu ändern. Sie können den gewünschten Server auswählen, indem Sie den Ländercode an die Authentifizierung des Benutzernamens anhängen.
Die letzte Variante ist der Premium-Proxy. Premium-Proxys sind die gleichen wie dedizierte Rechenzentrums-Proxys. Die Funktionalität bleibt die gleiche. Der Hauptunterschied ist die Zugänglichkeit. Bei Premium-Proxys wird die Proxy-Liste (die Liste mit den Proxys) jedem Nutzer im Netz von ProxyScrapezur Verfügung gestellt. Aus diesem Grund kosten Premium-Proxys weniger als dedizierte Rechenzentrums-Proxys.
Welches ist also der beste Proxyserver für Data Mining? Die Antwort lautet "Wohn-Proxy". Der Grund dafür ist einfach. Wie bereits erwähnt, handelt es sich beim Residential Proxy um einen rotierenden Proxy, d. h. Ihre IP-Adresse wird über einen bestimmten Zeitraum dynamisch geändert, was hilfreich sein kann, um den Server auszutricksen, indem Sie viele Anfragen innerhalb eines kurzen Zeitraums senden, ohne eine IP-Sperre zu erhalten. Als Nächstes wäre es am besten, den Proxyserver auf der Grundlage des Landes zu ändern. Fügen Sie einfach den ISO_CODE des Landes am Ende der IP-Authentifizierung oder der Authentifizierung mit Benutzername und Kennwort hinzu.
FAQs:
FAQs:
1. Was ist Data Mining?
2. Gibt es verschiedene Arten von Data Mining?
3. Ist Web Scraping ein Teil des Data Mining?
Schlussfolgerung:
Daten sind eine der wertvollsten Ressourcen der Erde. Um unsere Generation auf die nächste Stufe zu heben, braucht man Daten. Aber nur mit Daten können wir dieses gigantische Ziel nicht erreichen. Am besten wäre es, wenn Sie über bewährte Verfahren und Werkzeuge verfügen, um diese Daten zu entschlüsseln und sinnvoll zu nutzen.
Data Mining ist ein hervorragender Schritt zur Entschlüsselung von Daten. Es gibt Aufschluss darüber, wie Daten miteinander korrelieren und wie wir diese Beziehung zur Entwicklung unserer Technologie nutzen können. Web Scraping hilft beim Sammeln von Daten und dient als Katalysator für die Entschlüsselung von Daten. Es wird empfohlen, während des Web-Scraping-Prozesses einen Proxy-Server zu verwenden, insbesondere einen Proxy für Privatanwender, um die Aufgaben effektiv zu erledigen.
Dieser Artikel soll ausführliche Informationen über Data Mining und den Einfluss von Web Scraping auf Data Mining liefern.