(РУКОВОДСТВО) Веб-скрейпинг и интеллектуальный анализ данных: основные различия

Данные можно собирать из разных источников и использовать по-разному. Хотя веб-скрапинг считается одним из наиболее эффективных способов сбора данных из нескольких источников, большинство людей часто путают эту фразу с интеллектуальным анализом данных. Они используют веб-скрапинг и интеллектуальный анализ данных как синонимы и утверждают, что оба термина относятся к одному и тому же процессу.

Мы должны, однако, заявить, что это не может быть дальше от истины, поскольку оба термина имеют различные значения и очень разные применения. Но чтобы указать на их различие, давайте сначала посмотрим, что означают оба термина и сколько разных способов их можно применять. Возможно, это даст нам подсказку об их различиях, прежде чем мы сведем их в табличную форму.

Что такое веб-скрейпинг?

Веб-скрапинг можно определить как метод, используемый для сбора большого количества пользовательских данных из Интернета. Процесс работает автоматически для многократного сбора данных из нескольких источников. Эти данные собираются в необработанной форме, известной как HTML, перед анализом и преобразованием в легко понятный формат, такой как CSV или JSON. Затем он сохраняется в любой единице хранения, которую вы предоставили для дальнейшего анализа или использования.

Веб-скрапинг работает с использованием сложных ботов и прокси-серверов. В то время как прокси расчищают путь к источнику данных и автоматизируют процесс, боты отвечают за сканирование различных источников и сбор любых данных, которые вам нужны. Следовательно, он наиболее популярен для облегчения утомительного процесса и устранения ошибок и задержек, обычно связанных со сбором данных вручную.

Каковы основные варианты использования веб-скрейпинга?

Существует несколько способов, которыми как предприятия, так и частные лица могут применять веб-скрапинг, и ниже приведены некоторые из основных:

• Мониторинг репутации бренда

Веб-скрапинг обычно применяется для мониторинга обзоров и обсуждений бренда на нескольких платформах. Когда необходимые данные собраны, бренд может предпринять необходимые действия для решения этих проблем и постоянного поддержания безупречного имиджа бренда.

Мониторинг конкуренции на современном рынке — это, по сути, то, как бренды остаются впереди и лучше конкурируют. А веб-скрапинг можно легко использовать для сбора данных о конкуренции с веб-сайтов и поисковых систем.

Извлечение изображений с веб-сайтов также является еще одним очень распространенным использованием процесса веб-скрейпинга с использованием прокси-серверов для обхода ограничений и ботов для сбора изображений. Узнайте больше о том, как собирать изображения с веб-сайтов с помощью Python.

Компании должны регулярно генерировать потенциальных клиентов, поскольку они часто всегда превращаются в клиентов. А поскольку эти лиды часто разбросаны по разным платформам, веб-скрапинг оказался очень эффективным способом их сбора.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных можно определить как метод, используемый для анализа и сортировки уже собранных больших наборов данных. Этот процесс часто выполняется с использованием искусственного интеллекта (ИИ) или других инструментов машинного обучения для поиска и выявления закономерностей в огромном количестве пользовательских данных. После идентификации данные можно сгруппировать в разные классы, чтобы упростить применение.

Вкратце, интеллектуальный анализ данных — это процесс, используемый для осмысления большого объема данных, собранных во время парсинга веб-страниц. Таким образом, мы можем сказать, что интеллектуальный анализ данных следует за очисткой веб-страниц, и после того, как данные были собраны, для их интеллектуального анализа используются следующие шаги:

• Собранные данные предварительно обрабатываются
• Затем делаются рассуждения, указывающие на модель и выводы
• Применяются определенные показатели, такие как интересность данных.
• Учитывается сложность каждого подмножества данных
• Различные структуры, обнаруженные в данных, подвергаются постобработке.
• Отсортированные классы отображаются с помощью визуализации данных

Примеры использования интеллектуального анализа данных

Есть много примеров того, как используется интеллектуальный анализ данных. Можно даже с уверенностью сказать, что до того, как любые собранные данные можно будет правильно интерпретировать или использовать по назначению; сначала он должен пройти через интеллектуальный анализ данных, и ниже приведены некоторые из наиболее распространенных вариантов использования интеллектуального анализа данных на современном цифровом рынке:

• Проведение анализа потребительской корзины и использование покупательского поведения и предпочтений клиентов для прогнозирования будущих рыночных тенденций.
• Это также может быть составление прогноза продаж и предсказание того, что клиенты будут покупать в ближайшее время на основе текущих данных.
• Создание различных маркетинговых стратегий для компаний на основе данных

Различия между веб-скрейпингом и интеллектуальным анализом данных

А теперь давайте подытожим основные различия между веб-скрапингом и интеллектуальным анализом данных в таблице.

Веб-скрейпинг

Сбор данных

Процесс сбора данных. Процесс анализа и сортировки собранных данных. Предшествует интеллектуальному анализу данных. Происходит после парсинга веб-страниц. Использует такие инструменты, как парсинг-боты и прокси. веб-сайт, конкуренция и мониторинг рынка и т. д. Варианты использования включают проведение анализа рынка, прогнозирование продаж, разработку стратегии компании и т. д.

Заключение

Веб-скрапинг и интеллектуальный анализ данных становятся все более важными в основном из-за того, насколько легко они упрощают сбор данных и их смысл. И хотя оба понятия работают рука об руку и их легко спутать одно с другим, мы можем видеть, насколько они разительно отличаются.