Web Scraping für Datenwissenschaft

Unternehmen extrahieren derzeit enorme Datenmengen für die Analyse, Verarbeitung und erweiterte Analyse, um aus diesen Daten Muster zu erkennen, damit die Beteiligten fundierte Schlussfolgerungen ziehen können. Da der Bereich der Datenwissenschaft rasant wächst und viele Branchen revolutioniert hat, lohnt es sich zu erfahren, wie Unternehmen diese Unmengen von Daten extrahieren. Auf dem neuesten Stand

Unternehmen extrahieren derzeit enorme Datenmengen für die Analyse, Verarbeitung und erweiterte Analyse, um aus diesen Daten Muster zu erkennen, damit die Beteiligten fundierte Schlussfolgerungen ziehen können. Da der Bereich der Datenwissenschaft rasant wächst und viele Branchen revolutioniert hat, lohnt es sich zu erfahren, wie Unternehmen diese Unmengen an Daten extrahieren.

Bis heute hat sich die Datenwissenschaft auf das Web konzentriert, um große Datenmengen für ihre Zwecke zu scrapen. In diesem Artikel konzentrieren wir uns daher auf Web-Scraping für die Datenwissenschaft. 

Was ist Web Scraping in der Datenwissenschaft?

Web Scraping, auch bekannt als Web Harvesting, Screen Scraping oder Webdatenextraktion, ist die Art und Weise, wie große Datenmengen aus dem Internet extrahiert werden. In der Datenwissenschaft hängt die Genauigkeit des Standards von der Menge der Daten ab, die Ihnen zur Verfügung stehen. Vor allem aber erleichtert die Datenmenge das Trainingsmodell, da Sie verschiedene Aspekte der Daten testen.

Unabhängig von der Größe Ihres Unternehmens sind Daten über Ihren Markt und Analysen für Ihr Unternehmen unerlässlich, damit Sie Ihren Mitbewerbern immer einen Schritt voraus sind. Jede noch so kleine Entscheidung zur Verbesserung Ihres Unternehmens wird von Daten bestimmt.

Nachdem Sie Daten aus verschiedenen Quellen im Internet gesammelt haben, können Sie diese sofort analysieren, auch als Echtzeitanalyse bezeichnet. Es gibt jedoch Fälle, in denen eine verzögerte Analyse sinnlos wäre. Eines der typischen Beispiele für eine Situation, die eine Echtzeitanalyse erfordert, ist die Analyse von Aktienkursdaten und CRM (Customer Relationship Management).

Warum ist Scraping für Data Science wichtig?

Das Internet enthält eine Fülle von Daten zu jedem beliebigen Thema, von komplexen Daten über den Start einer Weltraummission bis hin zu persönlichen Daten, wie z. B. Ihr Posting auf Instagram über das, was Sie gegessen haben. All diese Rohdaten sind für Datenwissenschaftler von unschätzbarem Wert, denn sie können die Daten analysieren und Schlussfolgerungen daraus ziehen, indem sie wertvolle Erkenntnisse daraus gewinnen.

Es gibt eine Handvoll Open-Source-Daten und Websites, die spezielle Daten bereitstellen, die Datenwissenschaftler benötigen. Normalerweise kann man solche Websites einmal besuchen, um Daten manuell zu extrahieren, was sehr zeitaufwändig ist. Alternativ können Sie die Daten auch abfragen, und der Server holt die Daten dann vom Server ab.

Die Daten, die Sie für Data Science oder maschinelles Lernen benötigen, sind jedoch ziemlich umfangreich, und eine einzige Website reicht nicht aus, um diesen Bedarf zu decken. An dieser Stelle müssen Sie sich an Web Scraping wenden, Ihren ultimativen Retter. 

Data Science umfasst die Umsetzung anspruchsvoller Aufgaben wie NLP (Natural Language Processing), Bilderkennung usw. sowie künstliche Intelligenz (AI), die für unseren täglichen Bedarf von großem Nutzen sind. Unter diesen Umständen ist Web Scraping das am häufigsten verwendete Tool, das automatisch Daten aus dem Internet herunterlädt, analysiert und organisiert.

In diesem Artikel werden wir uns auf verschiedene Web-Scraping-Szenarien für die Datenwissenschaft konzentrieren.

Bewährte Praktiken vor dem Scrapen für Data Science

Es ist wichtig, dass Sie sich bei der Website, die Sie scrapen wollen, erkundigen, ob sie das Scrapen durch Dritte erlaubt. Hier sind also bestimmte Schritte, die Sie vor dem Scrapen befolgen müssen:

Robot.txt-Datei - Sie müssen in der Datei robot.txt überprüfen, wie Sie oder Ihr Bot mit der Website interagieren sollen, da sie eine Reihe von Regeln dafür festlegt. Mit anderen Worten: Sie legt fest, auf welche Seiten einer Website Sie zugreifen dürfen und auf welche nicht.

Sie können ganz einfach navigieren, indem Sie website_url/robot.txt eingeben, da es sich im Stammverzeichnis einer Website befindet.

Nutzungsbedingungen - Vergewissern Sie sich, dass Sie sich die Nutzungsbedingungen der Ziel-Website ansehen. Wenn zum Beispiel in den Nutzungsbedingungen steht, dass die Website den Zugang für Bots und Spider nicht einschränkt und schnelle Anfragen an den Server nicht verbietet, können Sie scrapen.

Urheberrechte - Nachdem Sie Daten extrahiert haben, müssen Sie vorsichtig sein, wo Sie sie verwenden wollen. Denn Sie müssen sicherstellen, dass Sie nicht gegen das Urheberrecht verstoßen. Wenn die Nutzungsbedingungen keine Einschränkung für eine bestimmte Verwendung der Daten vorsehen, können Sie die Daten ohne Schaden nutzen.

Verschiedene Anwendungsfälle von Web Scraping für Data Science

Echtzeit-Analytik

Die meisten Web-Scraping-Projekte benötigen eine Echtzeit-Datenanalyse. Wenn wir von Echtzeitdaten sprechen, meinen wir damit Daten, die Sie unmittelbar nach ihrer Erfassung präsentieren können. Mit anderen Worten, diese Arten von Daten werden nicht gespeichert, sondern direkt an den Endnutzer weitergegeben.

Die Echtzeitanalyse unterscheidet sich völlig von der Batch-Analyse, da letztere Stunden oder erhebliche Verzögerungen benötigt, um Daten zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.  

Einige Beispiele für Echtzeitdaten sind Einkäufe im elektronischen Handel, Wetterereignisse, Protokolldateien, geografische Standorte von Personen oder Orten und Serveraktivitäten, um nur einige Beispiele zu nennen. 

Lassen Sie uns also einige Anwendungsfälle der Echtzeit-Analytik näher betrachten:

• Finanzinstitute nutzen Echtzeitanalysen für die Kreditwürdigkeitsprüfung, um zu entscheiden, ob die Kreditkarte verlängert oder eingestellt wird.
• CRM (Customer Relationship Management) ist eine weitere Standardsoftware, mit der Sie Echtzeit-Analysen zur Optimierung der Kundenzufriedenheit und zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse nutzen können.
• Die Echtzeitanalyse wird auch in POS-Terminals eingesetzt, um Betrug zu erkennen. In Einzelhandelsgeschäften spielt die Echtzeitanalyse eine praktische Rolle beim Umgang mit den Anreizen der Kunden.

Nun stellt sich die Frage, wie man Echtzeitdaten für Analysen auslesen kann.

Da alle oben genannten Anwendungsfälle darauf hindeuten, dass Echtzeitanalysen von der Verarbeitung großer Datenmengen abhängen, kommt hier das Web Scraping ins Spiel. Echtzeit-Analysen können nicht stattfinden, wenn die Daten nicht sofort abgerufen, analysiert und extrahiert werden. 

Daher wird ein Scraper mit niedriger Latenzzeit verwendet, um schnell von den Ziel-Websites zu scrapen. Diese Scraper extrahieren die Daten mit einer sehr hohen Frequenz, die der Geschwindigkeit der Website entspricht. Damit würden sie zumindest nahezu Echtzeitdaten für die Analyse liefern.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) werden die Eingabedaten in natürlichen Sprachen wie Englisch im Gegensatz zu Programmiersprachen wie Python an Computer weitergegeben, damit diese sie verstehen und verarbeiten können. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein weites und kompliziertes Feld, da es nicht einfach ist, die Bedeutung bestimmter Wörter oder Ausdrücke zu ermitteln.

Einer der häufigsten Anwendungsfälle von NLP ist, dass Datenwissenschaftler Kommentare von Kunden zu einer bestimmten Marke in sozialen Medien nutzen, um die Leistung einer bestimmten Marke zu verarbeiten und zu bewerten. 

Da das Internet dynamische Ressourcen wie Blogs, Pressemitteilungen, Foren und Kundenrezensionen enthält, können diese extrahiert werden, um eine riesige Textkorporation von Daten für die natürliche Sprachverarbeitung zu bilden.

Prädiktive Modellierung

Bei der prädiktiven Modellierung geht es um die Analyse von Daten und die Verwendung der Wahrscheinlichkeitstheorie zur Berechnung der voraussichtlichen Ergebnisse für zukünftige Szenarien. Bei der prädiktiven Analyse geht es jedoch nicht um eine genaue Vorhersage der Zukunft. Stattdessen geht es um die Vorhersage der Wahrscheinlichkeiten, dass etwas passiert.

Jedes Modell hat Vorhersagevariablen, die sich auf zukünftige Ergebnisse auswirken können. Sie können die Daten, die Sie für wichtige Vorhersagen benötigen, durch Web Scraping aus Websites extrahieren. 

Einige der Anwendungsfälle der prädiktiven Analyse sind:

• So können Sie beispielsweise das allgemeine Kundenverhalten und die Produkte identifizieren, um Risiken und Chancen zu erarbeiten.
• Sie können damit auch bestimmte Muster in Daten erkennen und bestimmte Ergebnisse und Trends vorhersagen.

Der Erfolg der prädiktiven Analyse hängt weitgehend vom Vorhandensein großer Mengen vorhandener Daten ab. Sobald Sie die Datenverarbeitung abgeschlossen haben, können Sie eine analytische Analyse formulieren.

Vorbereitung auf Modelle für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist das Konzept, das es Maschinen ermöglicht, selbständig zu lernen, nachdem man sie mit Trainingsdaten gefüttert hat. Natürlich variieren die Trainingsdaten je nach spezifischem Anwendungsfall. Aber auch hier könnte man sich an das Internet wenden, um Trainingsdaten für verschiedene Modelle des maschinellen Lernens mit unterschiedlichen Anwendungsfällen zu extrahieren. Wenn Sie dann über Trainingsdatensätze verfügen, können Sie ihnen korrelierte Aufgaben wie Clustering, Klassifizierung und Attribution beibringen.

Es ist von größter Bedeutung, Daten aus qualitativ hochwertigen Webquellen zu scrapen, da die Leistung des maschinellen Lernmodells von der Qualität des Trainingsdatensatzes abhängt.

Wie Proxys Ihnen beim Web Scraping helfen können

Der Zweck eines Proxys ist es, Ihre IP-Adresse zu maskieren, wenn Sie von einer Ziel-Website scrapen. Da Sie von mehreren Webquellen scrapen müssen, ist es ideal, einen Proxy-Pool zu verwenden, der rotiert. Es ist auch sehr wahrscheinlich, dass solche Websites die maximale Anzahl von Verbindungen, die Sie herstellen können, beschränken.

In diesem Zusammenhang müssen Sie die IP-Adressen mit verschiedenen Proxys rotieren. Weitere Informationen über Proxys finden Sie in unseren letzten Blog-Artikeln.

Schlussfolgerung

Inzwischen haben Sie eine Vorstellung davon, welche Arten von Daten Sie für Data Science auslesen müssen. Der Bereich der Datenwissenschaft ist in der Tat ein kompliziertes Gebiet, das umfangreiche Kenntnisse und Erfahrungen erfordert. Als Datenwissenschaftler müssen Sie auch die verschiedenen Arten des Web Scraping verstehen.

Wir hoffen, dass dieser Artikel ein grundlegendes Verständnis von Scraping für Data Science vermittelt hat und für Sie von großem Nutzen sein wird.