Наборы данных необходимы для принятия разумных решений, будь то личные или деловые решения. В этом полном руководстве вы узнаете, как находить и извлекать наборы данных.
Сбор и анализ веб-данных может быть невероятно полезен для бизнеса. Понимание того, как люди взаимодействуют с веб-сайтом компании, позволяет получить сведения, которые помогут улучшить пользовательский опыт, дизайн, маркетинг и многое другое. В этом блоге рассматриваются основы сбора и анализа веб-данных, в том числе что такое веб-данные, почему они важны и как начать их получать.
Типы наборов данных.
Существует три типа наборов данных:
1. Сырые данные - этоданные в их исходном виде до обработки или очистки. Исходные данные - это всегда лучшее место, с которого следует начинать поиск точности.
2. Обработанные данные - эточистые данные, готовые к анализу Обычно обработанные данные представлены в табличной форме.
3. Аналитические данные - этоданные, которые были обработаны и проанализированы и готовы к интерпретации.
Где найти наборы данных.
Существует множество различных мест, где можно найти наборы данных для проектов в области науки о данных и машинного обучения. Ниже приведены некоторые из наиболее популярных источников.
1. Репозиторий UCI Machine Learning Repository -обширная коллекция наборов данных, включая обучающие и тестовые данные для различных алгоритмов машинного обучения.
2. Kaggle -это платформа для ученых, изучающих данные, и специалистов по машинному обучению, которые могут делиться своими наборами данных и участвовать в соревнованиях по науке о данных.
3. Data Hub -поисковая система, позволяющая искать наборы данных в различных источниках, включая государственные.
Как использовать наборы данных.
Наборы данных являются ценным ресурсом для принятия решений на основе данных. Их можно использовать для обучения моделей машинного обучения, принятия бизнес-решений и т.д. Существует несколько способов использования наборов данных:
1. Обучение модели машинного обучения
Наборы данных можно использовать для обучения моделей машинного обучения. Для этого набор данных разбивается на две части: обучающую и проверочную. Обучающий набор используется для обучения модели, а проверочный набор - для оценки точности модели.
2. Принимать бизнес-решения
Наборы данных могут использоваться для принятия более эффективных решений. Например, розничная компания может проанализировать структуру расходов покупателей, чтобы решить, какие товары следует иметь в своих магазинах.
3. Обнаружить мошенничество
Наборы данных могут использоваться для выявления признаков мошенничества. Например, банк может использовать данные о транзакциях клиентов для выявления подозрительного поведения, которое может свидетельствовать о мошенничестве.
4. Понимание потребностей клиента
Наборы данных могут использоваться для понимания потребностей и предпочтений клиентов. Например, компания может использовать данные опросов клиентов, чтобы понять, какие продукты и услуги им нужны.
Пользовательские наборы данных.
Иногда наборы данных оказываются устаревшими или неактуальными для принятия решений. В этом случае необходимо получать данные непосредственно из источника. Единственным способом получения данных в реальном времени является скрапинг данных с веб-сайтов. Существует два способа соскабливания данных:
Ручное скрапинг
Этот метод используется, когда необходимо извлечь данные с небольшого количества сайтов. Необходимо открыть сайт в браузере и скопировать данные вручную.
1. Откройте веб-сайт в браузере.
2. Выберите данные, которые необходимо извлечь.
3. Скопируйте данные.
4. Вставьте полученные данные в электронную таблицу или текстовый редактор.
Автоматическое скрапинг
Этот метод можно использовать, когда требуется извлечь данные с большого количества сайтов. Для этого необходимо найти инструмент, который будет автоматически соскабливать данные. В этом могут помочь несколько различных инструментов, и большинство из них достаточно просты в использовании.
Автоматический веб-скрапинг можно осуществлять с помощью программ, которые можно загрузить на компьютер или использовать через браузер. Наиболее простыми в использовании, но, как правило, более дорогостоящими являются API-интерфейсы веб-скрапинга. Открытые приложения для скраппинга, скрипты для скраппинга и парсинга требуют более глубоких знаний в области кодирования, но позволяют собирать большие объемы данных относительно недорого.
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.
Используйте прокси-серверы, чтобы сделать работу простой и точной.
Proxy rotation is the number one tool you must have to scrape websites. Without rotating your IP address, you will always run into IP bans, which will slow down your data collection process and result in suboptimal data. By employing rotating residential proxies, you can feel confident that you won’t run into any problems. Your data is safe, your system is secure, and you save your most valuable resource: time.
Хотите найти идеальный инструмент для сбора данных с помощью веб-скрапинга? Ознакомьтесь с нашей статьей о том, как его выбрать.
