Datensätze sind unerlässlich, um fundierte Entscheidungen zu treffen – ganz gleich, ob es sich um private oder geschäftliche Entscheidungen handelt. In diesem umfassenden Leitfaden erfahren Sie, wie Sie Datensätze finden und extrahieren können.
Das Erfassen und Analysieren von Webdaten kann für Unternehmen von unschätzbarem Wert sein. Wenn man versteht, wie Nutzer mit der Website eines Unternehmens interagieren, lassen sich Erkenntnisse gewinnen, die dazu beitragen können, die Benutzererfahrung, das Design, das Marketing und vieles mehr zu verbessern. In diesem Blogbeitrag werden die Grundlagen der Erfassung und Analyse von Webdaten erläutert, darunter die Frage, was Webdaten sind, warum sie unverzichtbar sind und wie man mit ihrer Erfassung beginnt.
Arten von Datensätzen.
Es gibt drei Arten von Datensätzen:
1. Rohdaten– dassind die Daten in ihrer ursprünglichen Form, bevor Sie sie verarbeiten oder bereinigen. Rohdaten sind stets der beste Ausgangspunkt, wenn es um die Gewährleistung der Genauigkeit geht.
2. Aufbereitete Daten– das sind Daten, die bereinigt und für die Analyse bereit sind. In der Regel werden aufbereitete Daten in tabellarischer Form dargestellt.
3. Analytische Daten– dies sind Daten, die verarbeitet und analysiert wurden und nun zur Auswertung bereitstehen.
Wo finden Sie Datensätze?
Es gibt viele verschiedene Quellen, aus denen Sie Datensätze für Data-Science- und Machine-Learning-Projekte beziehen können. Nachstehend finden Sie einige der beliebtesten Quellen.
1. Das UCI Machine Learning Repositoryist eine umfangreiche Sammlung von Datensätzen, darunter Trainings- und Testdaten, für verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens.
2. Kaggle– ist eine Plattform für Datenwissenschaftler und Experten für maschinelles Lernen, auf der sie ihre Datensätze austauschen und an Datenwissenschaftswettbewerben teilnehmen können.
3. Der Data Hub– ist eine Suchmaschine, mit der Sie in verschiedenen Quellen, darunter auch behördlichen, nach Datensätzen suchen können.
So verwenden Sie Datensätze.
Datensätze sind eine wertvolle Ressource für die datengestützte Entscheidungsfindung. Sie können sie zum Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens, zum Treffen geschäftlicher Entscheidungen und für vieles mehr nutzen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Datensätze zu nutzen:
1. Ein Modell für maschinelles Lernen trainieren
Datensätze können zum Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden. Dazu wird der Datensatz in zwei Teile aufgeteilt: den Trainings- und den Validierungssatz. Der Trainingssatz dient zum Trainieren des Modells, während der Validierungssatz zur Bewertung der Genauigkeit des Modells verwendet wird.
2. Geschäftliche Entscheidungen treffen
Datensätze können Unternehmen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. So könnte beispielsweise ein Einzelhändler das Kaufverhalten seiner Kunden analysieren, um zu entscheiden, welche Produkte er in seinen Filialen vorrätig halten soll.
3. Betrug aufdecken
Datensätze können zur Erkennung von Betrugsmustern genutzt werden. So könnte eine Bank beispielsweise Daten aus Kundentransaktionen heranziehen, um verdächtiges Verhalten zu identifizieren, das auf Betrug hindeuten könnte.
4. Die Bedürfnisse der Kunden verstehen
Datensätze können genutzt werden, um die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden zu verstehen. So kann ein Unternehmen beispielsweise Daten aus Kundenbefragungen heranziehen, um zu erfahren, welche Produkte und Dienstleistungen die Kunden wünschen.
Benutzerdefinierte Datensätze.
Manchmal sind Datensätze veraltet oder für Ihre Entscheidungsfindung nicht relevant. In diesem Fall sollten Sie die Daten direkt von der Quelle beziehen. Die einzige Möglichkeit, Echtzeitdaten zu erhalten, besteht darin, Daten von Websites zu extrahieren. Es gibt zwei Möglichkeiten, Daten zu extrahieren:
Manuelles Abkratzen
Verwenden Sie diese Methode, wenn Sie Daten von einer kleinen Anzahl von Websites extrahieren möchten. Dazu müssen Sie die Website in einem Browser öffnen und die Daten manuell kopieren.
1. Öffnen Sie die Website in einem Browser.
2. Wählen Sie die Daten aus, die Sie extrahieren möchten.
3. Kopieren Sie die Daten.
4. Fügen Sie die Daten in eine Tabellenkalkulation oder einen Texteditor ein.
Automatisches Abkratzen
Sie können diese Methode anwenden, wenn Sie Daten von vielen Websites extrahieren möchten. Dazu benötigen Sie ein Tool, das die Daten automatisch für Sie auslesen kann. Es gibt verschiedene Tools, die Ihnen dabei helfen können, und die meisten davon sind relativ einfach zu bedienen.
Sie können automatisches Web-Scraping mithilfe von Softwareprogrammen durchführen, die Sie auf Ihren Computer herunterladen oder über Ihren Webbrowser nutzen können. Web-Scraping-APIs sind am einfachsten zu bedienen, sind jedoch in der Regel teurer. Open-Source-Anwendungen zum Scraping sowie Crawling- und Parsing-Skripte erfordern mehr Programmierkenntnisse, ermöglichen es Ihnen jedoch, große Datenmengen relativ kostengünstig zu erfassen.
Das einzige Problem bei der Verwendung eines automatischen Web-Scrapers besteht darin, dass Websites häufig die IP-Adressen von Besuchern sperren, die sich wie Bots verhalten. Um eine Sperrung zu vermeiden, suchen Sie sich einfach einige hochwertige Residential-Proxys.
Verwenden Sie Proxys, um die Arbeit einfach und präzise zu gestalten.
Die Proxy-Rotation ist das wichtigste Werkzeug, das Sie zum Scrapen von Websites benötigen. Ohne die Rotation Ihrer IP-Adresse werden Sie immer wieder mit IP-Sperren konfrontiert, was Ihren Datenerfassungsprozess verlangsamt und zu suboptimalen Daten führt. Durch den Einsatz rotierender Residential-Proxys können Sie sicher sein, dass Sie keine Probleme haben werden. Ihre Daten sind geschützt, Ihr System ist sicher, und Sie sparen Ihre wertvollste Ressource: Zeit.
Möchten Sie das perfekte Web-Scraping-Tool zum Erfassen von Datensätzen finden? Lesen Sie unseren Beitrag darüber, wie Sie das richtige Tool auswählen.
