Les ensembles de données sont essentiels pour faire des choix judicieux, qu'il s'agisse de décisions personnelles ou professionnelles. Découvrez comment trouver et extraire des ensembles de données dans ce guide complet.
La collecte et l'analyse de données web peuvent s'avérer extrêmement précieuses pour les entreprises. Comprendre comment les internautes interagissent avec le site web d'une entreprise permet de glaner des informations qui peuvent aider à améliorer l'expérience utilisateur, la conception, le marketing et bien plus encore. Cet article de blog aborde les bases de la collecte et de l'analyse des données web, notamment ce que sont les données web, pourquoi elles sont essentielles et comment commencer à les extraire.
Types d'ensembles de données.
Il existe trois types d'ensembles de données :
1. Données brutes - il s'agit desdonnées dans leur forme originale, avant qu'elles ne soient traitées ou nettoyées. Les données brutes sont toujours le meilleur point de départ lorsque l'on recherche la précision.
2. Données traitées - il s'agit dedonnées propres et prêtes à être analysées Les données traitées sont généralement présentées sous forme de tableaux.
3. Les données analytiques sontles données qui ont été traitées et analysées et qui sont prêtes à être interprétées.
Où trouver les ensembles de données.
Il existe de nombreux endroits où trouver des ensembles de données pour les projets de science des données et d'apprentissage automatique. Voici quelques-unes des sources les plus populaires.
1. Le UCI Machine Learning Repository estune vaste collection d'ensembles de données, y compris des données d'entraînement et de test, pour divers algorithmes d'apprentissage automatique.
2. Kaggle -Il s'agit d'une plateforme permettant aux scientifiques des données et aux experts en apprentissage automatique de partager leurs ensembles de données et de participer à des concours dans le domaine de la science des données.
3. Le Data Hub estun moteur de recherche qui vous permet de rechercher des ensembles de données provenant de diverses sources, y compris gouvernementales.
Comment utiliser les ensembles de données.
Les ensembles de données constituent une ressource précieuse pour la prise de décision fondée sur les données. Vous pouvez les utiliser pour former des modèles d'apprentissage automatique, prendre des décisions commerciales, etc. Il existe plusieurs façons d'utiliser les ensembles de données :
1. Former un modèle d'apprentissage automatique
Les ensembles de données peuvent être utilisés pour former des modèles d'apprentissage automatique. Pour ce faire, l'ensemble de données est divisé en deux parties : l'ensemble de formation et l'ensemble de validation. L'ensemble de formation est utilisé pour former le modèle, et l'ensemble de validation est utilisé pour évaluer la précision du modèle.
2. Prendre des décisions commerciales
Les ensembles de données peuvent être utilisés pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Par exemple, un détaillant peut analyser les habitudes de consommation de ses clients pour décider des produits à stocker dans ses magasins.
3. Détecter la fraude
Les ensembles de données peuvent être utilisés pour détecter des schémas de fraude. Par exemple, une banque peut utiliser les données des transactions des clients pour identifier un comportement suspect qui pourrait indiquer une fraude.
4. Comprendre les besoins des clients
Les ensembles de données peuvent être utilisés pour comprendre les besoins et les préférences des clients. Par exemple, une entreprise peut utiliser des données provenant d'enquêtes auprès de ses clients pour comprendre quels sont les produits et les services qu'ils souhaitent.
Ensembles de données personnalisés.
Il arrive que des ensembles de données soient obsolètes ou ne soient pas pertinents pour votre prise de décision. Dans ce cas, vous devez obtenir les données directement à la source. Le seul moyen d'obtenir des données en temps réel est de récupérer des données sur des sites web. Il existe deux façons de récupérer des données :
Raclage manuel
Utilisez cette méthode lorsque vous souhaitez extraire des données d'un petit nombre de sites web. Vous devez ouvrir le site web dans un navigateur et copier les données manuellement.
1. Ouvrez le site web dans un navigateur.
2. Sélectionnez les données à extraire.
3. Copier les données.
4. Collez les données dans un tableur ou un éditeur de texte.
Raclage automatique
Vous pouvez utiliser cette méthode lorsque vous souhaitez extraire des données de nombreux sites web. Vous devez trouver un outil capable d'extraire automatiquement les données pour vous. Plusieurs outils différents peuvent vous aider dans cette tâche, et la plupart d'entre eux sont relativement faciles à utiliser.
Vous pouvez effectuer du web scraping automatique à l'aide de logiciels que vous pouvez télécharger sur votre ordinateur ou utiliser par l'intermédiaire de votre navigateur web. Les API de web scraping sont les plus faciles à utiliser mais tendent à être plus chères. Les applications de scraping, les scripts de crawling et d'analyse en libre accès nécessitent davantage de connaissances en matière de codage, mais vous pouvez collecter d'importants volumes de données pour un coût relativement faible.
The only problem with using an automatic web scraper is that websites often ban the IP addresses of site visitors who act like bots. To avoid the ban hammer, simply find some high-quality residential proxies.
Utilisez des procurations pour faciliter le travail et le rendre plus précis.
La rotation de proxy est l'outil numéro un dont vous devez disposer pour récupérer des sites web. Sans rotation de votre adresse IP, vous vous heurterez toujours à des interdictions d'IP, ce qui ralentira votre processus de collecte de données et se traduira par des données sous-optimales. En utilisant des proxys résidentiels rotatifs, vous pouvez être sûr que vous ne rencontrerez aucun problème. Vos données sont en sécurité, votre système est sécurisé et vous économisez votre ressource la plus précieuse : le temps.
Vous souhaitez trouver l'outil de web scraping idéal pour récolter des ensembles de données ? Consultez notre article sur la façon de le choisir.
