Organizations currently extract enormous volumes of data for analysis, processing, and advanced analysis to identify patterns from those data so stakeholders can draw informed conclusions. As the Data Science field is growing rapidly and has revolutionized so many industries, it is worth getting to know how organizations extract these tons of data. Up to date
تستخرج المؤسسات حاليا كميات هائلة من البيانات للتحليل والمعالجة والتحليل المتقدم لتحديد الأنماط من تلك البيانات حتى يتمكن أصحاب المصلحة من استخلاص استنتاجات مستنيرة. نظرا لأن مجال علوم البيانات ينمو بسرعة وقد أحدث ثورة في العديد من الصناعات ، فإن الأمر يستحق التعرف على كيفية استخراج المؤسسات لهذه الأطنان من البيانات.
حتى الآن ، تطلع مجال علوم البيانات نحو الويب لكشط كميات كبيرة من البيانات لاحتياجاتهم. لذلك في هذه المقالة ، سنركز على تجريف الويب لعلوم البيانات.
تجريف الويب ، المعروف أيضا باسم حصاد الويب أو تجريف الشاشة ، أو استخراج بيانات الويب ، هو طريقة لاستخراج كميات كبيرة من البيانات من الويب. في علم البيانات ، تعتمد دقة معياره على كمية البيانات التي لديك. والأهم من ذلك ، أن مجموعة البيانات ستخفف من نموذج التدريب كما ستختبر جوانب مختلفة من البيانات.
بغض النظر عن حجم عملك ، تعد البيانات المتعلقة بالسوق والتحليلات ضرورية لشركتك حتى تظل متقدما على منافسيك. كل قرار صغير لتعزيز عملك مدفوع بالبيانات.
بعد كشط البيانات من مصادر متنوعة على الويب ، سيمكنك ذلك من تحليلها على الفور ، ويعرف أيضا باسم التحليل في الوقت الفعلي. ومع ذلك ، هناك حالات لا يخدم فيها التحليل المتأخر أي غرض. أحد الأمثلة النموذجية للموقف الذي يتطلب تحليلا في الوقت الفعلي هو تحليل بيانات أسعار الأسهم و CRM (إدارة علاقات العملاء).
يحتوي الويب على عدد كبير من البيانات حول أي موضوع معين ، بدءا من البيانات المعقدة المتعلقة بكيفية إطلاق مهمة فضائية إلى البيانات الشخصية مثل مشاركتك على Instagram حول ما أكلته ، على سبيل المثال. كل هذه البيانات الخام ذات قيمة هائلة لعلماء البيانات الذين يمكنهم تحليل البيانات واستخلاص استنتاجات بشأنها من خلال استخراج رؤى قيمة منها.
هناك عدد قليل من البيانات مفتوحة المصدر ومواقع الويب التي توفر بيانات متخصصة يطلبها علماء البيانات. عادة ، يمكن للأشخاص زيارة هذه المواقع مرة واحدة لاستخراج البيانات يدويا ، الأمر الذي سيستغرق وقتا طويلا. بدلا من ذلك ، يمكنك أيضا الاستعلام عن البيانات ، وسيقوم الخادم بجلب البيانات من الخادم.
ومع ذلك ، فإن البيانات التي تحتاجها لعلوم البيانات أو التعلم الآلي ضخمة جدا ، ولا يكفي موقع ويب واحد بشكل معقول لتلبية هذه الاحتياجات. هذا هو المكان الذي تحتاج فيه إلى اللجوء إلى تجريف الويب ، منقذك النهائي.
يتضمن علم البيانات تنفيذ مهام معقدة مثل البرمجة اللغوية العصبية (معالجة اللغة الطبيعية) ، والتعرف على الصور ، وما إلى ذلك ، جنبا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) ، والتي لها فوائد هائلة لاحتياجاتنا اليومية. في مثل هذه الظروف ، يعد تجريف الويب هو الأداة الأكثر استخداما التي تقوم تلقائيا بتنزيل البيانات وتحليلها وتنظيمها من الويب.
في هذه المقالة ، سنركز على العديد من سيناريوهات تجريف الويب لعلوم البيانات.
من الضروري التحقق من موقع الويب الذي تخطط لكشطه ما إذا كان يسمح بالتجريف من قبل كيانات خارجية. إذن ، إليك خطوات محددة يجب عليك اتباعها قبل الكشط:
Robot.txt ملف-يجب عليك التحقق من ملف robot.txt حول كيفية تفاعلك أنت أو الروبوت الخاص بك مع موقع الويب لأنه يحدد مجموعة من القواعد للقيام بذلك. بمعنى آخر ، يحدد صفحات موقع الويب المسموح لك وغير المسموح لك بالوصول إليها.
يمكنك التنقل بسهولة عن طريق كتابة website_url / robot.txt لأنه موجود في المجلد الجذر لموقع الويب.
شروط الاستخدام - تأكد من النظر في شروط استخدام موقع الويب المستهدف. على سبيل المثال ، إذا ذكر في أحكام الاستخدام أن موقع الويب لا يحد من الوصول إلى برامج الروبوت والعناكب ولا يحظر الطلبات السريعة إلى الخادم ، فستتمكن من الكشط.
حقوق التاليف-بعد استخراج البيانات ، يجب أن تكون حذرا بشأن المكان الذي تنوي استخدامها فيه. هذا لأنك تحتاج إلى التأكد من أنك لا تنتهك قوانين حقوق النشر. إذا كانت شروط الاستخدام لا توفر قيودا على استخدام معين للبيانات ، فستتمكن من الكشط دون أي ضرر.
تحتاج غالبية مشاريع تجريف الويب إلى تحليلات بيانات في الوقت الفعلي. عندما نقول بيانات في الوقت الفعلي ، فهي البيانات التي يمكنك تقديمها أثناء جمعها. بمعنى آخر ، لا يتم تخزين هذه الأنواع من البيانات ولكن يتم تمريرها مباشرة إلى المستخدم النهائي.
تختلف التحليلات في الوقت الفعلي تماما عن التحليلات على غرار الدفعات لأن الأخيرة تستغرق ساعات أو تأخيرات كبيرة لمعالجة البيانات وإنتاج رؤى قيمة.
بعض الأمثلة على البيانات في الوقت الفعلي هي مشتريات التجارة الإلكترونية ، وأحداث الطقس ، وملفات السجل ، والمواقع الجغرافية للأشخاص أو الأماكن ، ونشاط الخادم ، على سبيل المثال لا الحصر.
لذلك دعونا نتعمق في بعض حالات استخدام التحليلات في الوقت الفعلي:
لذا فإن السؤال الآن هو ، كيف يمكنك كشط البيانات في الوقت الفعلي للتحليلات؟
نظرا لأن جميع حالات الاستخدام المذكورة أعلاه تشير إلى أن التحليلات في الوقت الفعلي تعتمد على معالجة كميات كبيرة من البيانات ، فهذا هو المكان الذي يلعب فيه تجريف الويب. لا يمكن إجراء التحليلات في الوقت الفعلي إذا لم يتم الوصول إلى البيانات وتحليلها واستخراجها على الفور.
نتيجة لذلك ، سيتم استخدام مكشطة ذات زمن انتقال منخفض للكشط بسرعة من مواقع الويب المستهدفة. تقوم هذه الكاشطات بكشط البيانات عن طريق استخراج البيانات بترددات عالية جدا تعادل سرعة موقع الويب. نتيجة لذلك ، سيقدمون على الأقل بيانات في الوقت الفعلي تقريبا للتحليلات.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي عندما تقدم بيانات الإدخال حول اللغات الطبيعية مثل اللغة الإنجليزية بدلا من لغات البرمجة مثل Python إلى أجهزة الكمبيوتر حتى يتمكنوا من فهمها ومعالجتها. تعد معالجة اللغة الطبيعية مجالا واسعا ومعقدا لأنه ليس من السهل تحديد معنى الكلمات أو العبارات المعينة.
واحدة من أكثر حالات الاستخدام شيوعا للبرمجة اللغوية العصبية هي استخدام علماء البيانات للتعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي من قبل العملاء على علامة تجارية معينة لمعالجة وتقييم كيفية أداء علامة تجارية معينة.
نظرا لأن الويب يشكل موارد ديناميكية مثل المدونات والبيانات الصحفية والمنتديات ومراجعات العملاء ، فيمكن استخراجها لتشكيل مجموعة نصية واسعة من البيانات لمعالجة اللغة الطبيعية.
تدور النمذجة التنبؤية حول تحليل البيانات واستخدام نظرية الاحتمالات لحساب النتائج التنبؤية للسيناريوهات المستقبلية. ومع ذلك ، فإن التحليل التنبئي لا يتعلق بتوقعات دقيقة للمستقبل. بدلا من ذلك ، يتعلق الأمر كله بالتنبؤ باحتمالات حدوثه.
يحتوي كل نموذج على متغيرات تنبؤية يمكن أن تؤثر على النتائج المستقبلية. يمكنك استخراج البيانات التي تحتاجها للتنبؤات الحيوية من مواقع الويب من خلال تجريف الويب.
بعض حالات استخدام التحليل التنبئي هي:
يعتمد نجاح التحليل التنبئي إلى حد كبير على وجود كميات هائلة من البيانات الموجودة. يمكنك صياغة تحليلية بمجرد إكمال معالجة البيانات.
التعلم الآلي هو المفهوم الذي يسمح للآلات بالتعلم من تلقاء نفسها بعد تغذيتها ببيانات التدريب. بالطبع ، ستختلف بيانات التدريب وفقا لكل حالة استخدام محددة. ولكن يمكنك اللجوء مرة أخرى إلى الويب لاستخراج بيانات التدريب لنماذج التعلم الآلي المختلفة مع حالات استخدام مختلفة. بعد ذلك، عندما يكون لديك مجموعات بيانات تدريبية، يمكنك تعليمهم القيام بمهام مترابطة مثل التجميع والتصنيف والإسناد.
من الأهمية بمكان كشط البيانات من مصادر الويب عالية الجودة لأن أداء نموذج التعلم الآلي سيعتمد على جودة مجموعة بيانات التدريب.
الغرض من الوكيل هو إخفاء عنوان IP الخاص بك عند الكشط من موقع ويب مستهدف. نظرا لأنك تحتاج إلى الكشط من مصادر ويب متعددة ، فسيكون من المثالي استخدام تجمع وكيل يتم تدويره. من المرجح أيضا أن تفرض مواقع الويب هذه الحد الأقصى لعدد المرات التي يمكنك فيها توصيلها.
في هذا الصدد ، تحتاج إلى تدوير عناوين IP باستخدام وكلاء مختلفين. لمعرفة المزيد حول الوكلاء ، يرجى الرجوع إلى أحدث مقالات المدونة الخاصة بنا.
الآن ، لديك فكرة عادلة عن أنواع البيانات التي تحتاج إلى كشطها لعلوم البيانات. مجال علوم البيانات هو في الواقع مجال معقد ويتطلب معرفة وخبرة واسعة. بصفتك عالم بيانات ، تحتاج أيضا إلى فهم الطرق المختلفة التي يتم بها إجراء تجريف الويب.
نأمل أن تكون هذه المقالة قد قدمت بعض الفهم الأساسي للتجريف لعلم البيانات ، وستكون ذات قيمة هائلة بالنسبة لك.