كشط الويب لعلوم البيانات

تستخرج المؤسسات في الوقت الحالي كميات هائلة من البيانات لتحليلها ومعالجتها وإجراء تحليل متقدم لتحديد الأنماط من تلك البيانات حتى يتمكن أصحاب المصلحة من استخلاص استنتاجات مستنيرة. ونظرًا لأن مجال علم البيانات ينمو بسرعة وقد أحدث ثورة في العديد من الصناعات، فمن الجدير معرفة كيفية استخراج المؤسسات لهذه الأطنان من البيانات. حتى الآن

تستخرج المؤسسات في الوقت الحالي كميات هائلة من البيانات لتحليلها ومعالجتها وإجراء تحليل متقدم لتحديد الأنماط من تلك البيانات حتى يتمكن أصحاب المصلحة من استخلاص استنتاجات مستنيرة. ونظرًا لأن مجال علم البيانات ينمو بسرعة وقد أحدث ثورة في العديد من الصناعات، فمن الجدير معرفة كيفية استخراج المؤسسات لهذه الأطنان من البيانات.

حتى الآن، يتطلع مجال علوم البيانات إلى الويب لكشط كميات كبيرة من البيانات لتلبية احتياجاتهم. لذلك سنركز في هذه المقالة على كشط الويب لعلوم البيانات. 

ما هو مسح الويب في علم البيانات؟

كشط الويب، والمعروف أيضًا باسم حصاد الويب أو كشط الشاشة، أو استخراج بيانات الويب، هو طريقة استخراج كميات كبيرة من البيانات من الويب. في علم البيانات، تعتمد دقة معيارها على كمية البيانات التي لديك. وبشكل أكثر بروزًا، فإن مجموعة البيانات ستسهل نموذج التدريب حيث ستختبر جوانب مختلفة من البيانات.

بغض النظر عن حجم عملك، فإن البيانات المتعلقة بالسوق والتحليلات ضرورية لشركتك لكي تظل متقدمًا على منافسيك. كل قرار صغير لتعزيز أعمالك التجارية يعتمد على البيانات.

بعد أن تقوم بكشط البيانات من مصادر متنوعة على الويب، سيمكنك ذلك من تحليلها على الفور، ويعرف أيضًا باسم التحليل في الوقت الفعلي. ومع ذلك، هناك حالات لا يخدم فيها التحليل المتأخر أي غرض. أحد الأمثلة النموذجية للحالات التي تتطلب تحليلاً في الوقت الفعلي هو تحليل بيانات أسعار الأسهم وإدارة علاقات العملاء (CRM).

ما أهمية الكشط في علم البيانات؟

تحتوي شبكة الإنترنت على كم هائل من البيانات حول أي موضوع معين، بدءًا من البيانات المعقدة المتعلقة بكيفية إطلاق مهمة فضائية إلى البيانات الشخصية مثل منشورك على Instagram حول ما تناولته من طعام على سبيل المثال. كل هذه البيانات الأولية ذات قيمة هائلة لعلماء البيانات الذين يمكنهم تحليلها واستخلاص استنتاجات بشأنها من خلال استخلاص رؤى قيمة منها.

هناك عدد قليل من البيانات مفتوحة المصدر والمواقع الإلكترونية التي توفر البيانات المتخصصة التي يحتاجها علماء البيانات. وعادةً ما يمكن للأشخاص زيارة هذه المواقع مرة واحدة لاستخراج البيانات يدويًا، وهو ما يستغرق وقتًا طويلاً. بدلاً من ذلك، يمكنك أيضًا الاستعلام عن البيانات، وسيقوم الخادم بجلب البيانات من الخادم.

ومع ذلك، فإن البيانات التي تحتاجها لعلوم البيانات أو التعلم الآلي ضخمة للغاية، ولا يكفي موقع ويب واحد بشكل معقول لتلبية هذه الاحتياجات. هذا هو المكان الذي تحتاج فيه إلى اللجوء إلى كشط الويب، منقذك النهائي. 

يتضمن علم البيانات تنفيذ مهام معقدة مثل معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والتعرف على الصور، وما إلى ذلك، إلى جانب الذكاء الاصطناعي (AI)، والتي لها فوائد هائلة لاحتياجاتنا اليومية. في مثل هذه الظروف، يعد تجريف الويب الأداة الأكثر استخدامًا التي تقوم تلقائيًا بتنزيل البيانات من الويب وتحليلها وتنظيمها.

سنركز في هذه المقالة على العديد من سيناريوهات كشط الويب لعلوم البيانات.

أفضل الممارسات قبل الكشط لعلوم البيانات

من الضروري أن تتحقق من الموقع الإلكتروني الذي تخطط لكشطه ما إذا كان يسمح بالكشط من قبل جهات خارجية. لذا إليك الخطوات المحددة التي يجب عليك اتباعها قبل الكشط:

ملف Robot.txt-يجب عليك التحقق من ملف robot.txt حول كيفية تفاعلك أنت أو الروبوت الخاص بك مع الموقع الإلكتروني حيث أنه يحدد مجموعة من القواعد للقيام بذلك. بعبارة أخرى، يحدد صفحات الموقع الإلكتروني المسموح لك وغير المسموح لك بالوصول إليها.

يمكنك الانتقال إليه بسهولة عن طريق كتابة website_url/robot.txt حيث أنه موجود في المجلد الجذر لموقع الويب.

شروط الاستخدام-تأكد من الاطلاع على شروط استخدام الموقع المستهدف. على سبيل المثال، إذا كان مذكورًا في شروط الاستخدام أن الموقع لا يحد من وصول الروبوتات والعناكب ولا يحظر الطلبات السريعة إلى الخادم، فستتمكن من الكشط.

حقوق النشر- بعد استخراج البيانات، عليك أن تكون حذراً بشأن المكان الذي تنوي استخدامها فيه. هذا لأنك تحتاج إلى التأكد من أنك لا تنتهك قوانين حقوق النشر. إذا كانت شروط الاستخدام لا تنص على قيود على استخدام معين للبيانات، فستتمكن من الكشط دون أي ضرر.

حالات الاستخدام المختلفة لكشط الويب لعلوم البيانات

التحليلات في الوقت الحقيقي

تحتاج غالبية مشاريع كشط الويب إلى تحليلات البيانات في الوقت الفعلي. عندما نقول البيانات في الوقت الحقيقي، فهي البيانات التي يمكنك تقديمها أثناء جمعها. بمعنى آخر، لا يتم تخزين هذه الأنواع من البيانات بل يتم تمريرها مباشرةً إلى المستخدم النهائي.

تختلف التحليلات في الوقت الفعلي تمامًا عن التحليلات ذات النمط الدفعي لأن هذه الأخيرة تستغرق ساعات أو تأخيرات كبيرة لمعالجة البيانات وإنتاج رؤى قيمة.  

بعض الأمثلة على البيانات في الوقت الحقيقي هي عمليات الشراء في الوقت الفعلي، ومشتريات التجارة الإلكترونية، وأحداث الطقس، وملفات السجلات، والمواقع الجغرافية للأشخاص أو الأماكن، ونشاط الخادم، على سبيل المثال لا الحصر. 

لذا دعنا نتعمق في بعض حالات استخدام التحليلات في الوقت الفعلي:

• تستخدم المؤسسات المالية التحليلات في الوقت الفعلي لتسجيل الائتمان لتقرير ما إذا كان سيتم تجديد البطاقة الائتمانية أو إيقافها.
• إدارة علاقات العملاء (CRM) هو برنامج قياسي آخر يمكنك من خلاله استخدام التحليلات في الوقت الفعلي لتحسين رضا العملاء وتحسين نتائج الأعمال.
• تُستخدم التحليلات في الوقت الفعلي أيضًا في محطات نقاط البيع للكشف عن الاحتيال. في منافذ البيع بالتجزئة، تلعب التحليلات في الوقت الحقيقي دوراً مفيداً في التعامل مع حوافز العملاء.

والسؤال الآن هو كيف يمكنك كشط البيانات في الوقت الفعلي للتحليلات؟

نظرًا لأن جميع حالات الاستخدام المذكورة أعلاه تشير إلى أن التحليلات في الوقت الفعلي تعتمد على معالجة كميات كبيرة من البيانات، وهنا يأتي دور كشط الويب. لا يمكن أن تتم التحليلات في الوقت الفعلي إذا لم يتم الوصول إلى البيانات وتحليلها واستخراجها على الفور. 

ونتيجة لذلك، سيتم استخدام مكشطة ذات زمن انتقال منخفض لكشط البيانات بسرعة من المواقع الإلكترونية المستهدفة. تقوم أدوات الكشط هذه بكشط البيانات عن طريق استخراج البيانات بترددات عالية جدًا تعادل سرعة الموقع الإلكتروني. ونتيجة لذلك، فإنها ستوفر على الأقل بيانات شبه فورية للتحليلات.

معالجة اللغات الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي تقديم بيانات المدخلات الخاصة باللغات الطبيعية مثل اللغة الإنجليزية على عكس لغات البرمجة مثل بايثون إلى أجهزة الكمبيوتر لكي تفهمها وتعالجها. معالجة اللغات الطبيعية مجال واسع ومعقد حيث أنه ليس من السهل تحديد معنى كلمات أو عبارات معينة.

من أكثر حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية شيوعًا استخدام علماء البيانات للتعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي من قبل العملاء على علامة تجارية معينة لمعالجة وتقييم أداء علامة تجارية معينة. 

نظرًا لأن الويب يشكل موارد ديناميكية مثل المدونات والنشرات الصحفية والمنتديات ومراجعات العملاء، يمكن استخراجها لتكوين مجموعة نصية ضخمة من البيانات لمعالجة اللغة الطبيعية.

النمذجة التنبؤية

تدور النمذجة التنبؤية حول تحليل البيانات واستخدام نظرية الاحتمالات لحساب النتائج التنبؤية للسيناريوهات المستقبلية. ومع ذلك، لا يتعلق التحليل التنبؤي بالتنبؤ الدقيق للمستقبل. بل 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 المواقع الإلكترونية من خلال كشط الويب. 

بعض حالات استخدام التحليل التنبؤي هي:

• على سبيل المثال، يمكنك استخدامه لتحديد سلوكيات العملاء الشائعة والمنتجات لممارسة المخاطر والفرص.
• يمكنك أيضًا استخدامه لتحديد أنماط معينة في البيانات والتنبؤ بنتائج واتجاهات معينة.

يعتمد نجاح التحليل التنبؤي إلى حد كبير على وجود كميات هائلة من البيانات الموجودة. يمكنك صياغة تحليل تنبؤي بمجرد الانتهاء من معالجة البيانات.

التحضير لنماذج التعلم الآلي

التعلم الآلي هو المفهوم الذي يسمح للآلات بالتعلم من تلقاء نفسها بعد أن تقوم بتزويدها ببيانات التدريب. بالطبع، تختلف بيانات التدريب وفقاً لكل حالة استخدام محددة. ولكن يمكنك مرة أخرى اللجوء إلى الويب لاستخراج بيانات التدريب لمختلف نماذج التعلم الآلي ذات حالات الاستخدام المختلفة. بعد ذلك، عندما يكون لديك مجموعات بيانات التدريب، يمكنك تعليمها للقيام بمهام مترابطة مثل التجميع والتصنيف والإسناد.

من المهم للغاية كشط البيانات من مصادر ويب عالية الجودة لأن أداء نموذج التعلم الآلي سيعتمد على جودة مجموعة بيانات التدريب.

كيف يمكن أن تساعدك البروكسيات في تجريف الويب

الغرض من البروكسي هو إخفاء عنوان IP الخاص بك عند الكشط من موقع ويب مستهدف. نظرًا لأنك تحتاج إلى الكشط من مصادر ويب متعددة، سيكون من المثالي استخدام تجمع البروكسي الذي سيكون متناوبًا. من المرجح أيضًا أن تفرض هذه المواقع الإلكترونية الحد الأقصى لعدد المرات التي يمكنك الاتصال بها.

في هذا الصدد، تحتاج إلى تدوير عناوين IP باستخدام وكلاء مختلفين. لمعرفة المزيد عن البروكسيات، يرجى الرجوع إلى أحدث مقالات مدونتنا.

الخاتمة

لديك الآن فكرة لا بأس بها عن أنواع البيانات التي تحتاج إلى كشطها في مجال علم البيانات. إن مجال علم البيانات هو بالفعل مجال معقد ويتطلب معرفة وخبرة واسعة. بصفتك عالم بيانات، تحتاج أيضًا إلى فهم الطرق المختلفة التي يتم بها كشط الويب.

نأمل أن تكون هذه المقالة قد وفرت بعض الفهم الأساسي للكشط من أجل علم البيانات، وأن تكون ذات قيمة كبيرة لك.