Los conjuntos de datos son esenciales para tomar decisiones acertadas, tanto si nos referimos a decisiones personales como empresariales. Aprende a encontrar y extraer conjuntos de datos en esta completa guía.
Recopilar y analizar datos web puede ser increíblemente valioso para las empresas. Comprender cómo interactúan las personas con el sitio web de una empresa permite obtener información que puede ayudar a mejorar la experiencia del usuario, el diseño, el marketing y mucho más. En esta entrada del blog se tratan los aspectos básicos de la recopilación y el análisis de datos web, incluyendo qué son los datos web, por qué son esenciales y cómo empezar a extraerlos.
Tipos de conjuntos de datos.
Existen tres tipos de conjuntos de datos:
1. Datos brutos:son los datos en su forma original antes de procesarlos o limpiarlos. Los datos brutos son siempre el mejor punto de partida para buscar precisión.
2. Por lo general, los datos procesadosse presentan en forma de tabla.
3. Datos analíticos: son los datos que se han procesado y analizado y están listos para su interpretación.
Dónde encontrar conjuntos de datos.
Hay muchos lugares diferentes donde encontrar conjuntos de datos para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Algunas de las fuentes más populares son las siguientes.
1. El Repositorio de Aprendizaje Automático de la UCI esuna amplia colección de conjuntos de datos, incluidos datos de entrenamiento y de prueba, para diversos algoritmos de aprendizaje automático.
2. Kaggle-es una plataforma para que científicos de datos y expertos en aprendizaje automático compartan sus conjuntos de datos y compitan en concursos de ciencia de datos.
3. El Data Hub esun motor de búsqueda que permite buscar conjuntos de datos en diversas fuentes, incluida la Administración.
Cómo utilizar los conjuntos de datos.
Los conjuntos de datos son un recurso valioso para la toma de decisiones basada en datos. Puede utilizarlos para entrenar modelos de aprendizaje automático, tomar decisiones empresariales y mucho más. Hay varias formas de utilizar los conjuntos de datos:
1. Entrenar un modelo de aprendizaje automático
Los conjuntos de datos pueden utilizarse para entrenar modelos de aprendizaje automático. Para ello, se divide el conjunto de datos en dos partes: el conjunto de entrenamiento y el conjunto de validación. El conjunto de entrenamiento se utiliza para entrenar el modelo, y el conjunto de validación se utiliza para evaluar la precisión del modelo.
2. Tomar decisiones empresariales
Los conjuntos de datos pueden utilizarse para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. Por ejemplo, un minorista puede analizar las pautas de gasto de sus clientes para decidir qué productos almacenar en sus tiendas.
3. Detectar el fraude
Los conjuntos de datos pueden utilizarse para detectar patrones de fraude. Por ejemplo, un banco podría utilizar datos de transacciones de clientes para identificar comportamientos sospechosos que pudieran indicar fraude.
4. Comprender las necesidades del cliente
Los conjuntos de datos pueden utilizarse para conocer las necesidades y preferencias de los clientes. Por ejemplo, una empresa puede utilizar datos de encuestas a clientes para saber qué productos y servicios desean.
Conjuntos de datos personalizados.
A veces, los conjuntos de datos no están actualizados o no son relevantes para la toma de decisiones. En este caso, debe obtener los datos directamente de la fuente. La única forma de obtener datos en tiempo real es extrayéndolos de sitios web. Hay dos formas de hacerlo:
Raspado manual
Utilice este método cuando desee extraer datos de un número reducido de sitios web. Tienes que abrir el sitio web en un navegador y copiar los datos manualmente.
1. Abra el sitio web en un navegador.
2. Seleccione los datos que desea extraer.
3. Copie los datos.
4. Pega los datos en una hoja de cálculo o en un editor de texto.
Raspado automático
Puede utilizar este método cuando desee extraer datos de muchos sitios web. Tienes que encontrar una herramienta que pueda extraer los datos automáticamente. Hay varias herramientas que pueden ayudarte, y la mayoría son razonablemente fáciles de usar.
Puede realizar el web scraping automático con la ayuda de programas de software que puede descargar en su ordenador o utilizar a través de su navegador web. Las API de raspado web son las más fáciles de usar, pero suelen ser más caras. Las aplicaciones de scraping de código abierto y los scripts de rastreo y análisis requieren más conocimientos de codificación, pero permiten recopilar grandes volúmenes de datos por un precio relativamente bajo.
El único inconveniente de utilizar un rastreador web automático es que los sitios web suelen bloquear las direcciones IP de los visitantes que actúan como bots. Para evitar el bloqueo, basta con buscar algunos proxies residenciales de alta calidad.
Utiliza proxies para hacer el trabajo fácil y preciso.
La rotación de proxies es la herramienta imprescindible para extraer datos de sitios web. Si no rotas tu dirección IP, siempre te encontrarás con bloqueos de IP, lo que ralentizará tu proceso de recopilación de datos y dará lugar a datos de calidad inferior. Al utilizar proxies residenciales rotativos, puedes estar seguro de que no tendrás ningún problema. Tus datos están a salvo, tu sistema está protegido y ahorras tu recurso más valioso: el tiempo.
¿Quieres encontrar la herramienta de web scraping perfecta para recopilar conjuntos de datos? Echa un vistazo a nuestra publicación sobre cómo elegirla.
