Minería de datos - Detalles importantes que debe conocer en 2024
Imagínese que se le proporciona un gran conjunto de datos que contiene mil columnas de datos para el análisis del mercado. A primera vista, puede sentirse abrumado. Puede que no sepa por dónde empezar ni cómo abordar el conjunto de datos. Probablemente comprenda el conjunto de datos e intente encontrar alguna relación entre los datos del conjunto. En
Imagínese que se le proporciona un gran conjunto de datos que contiene mil columnas de datos para el análisis del mercado. A primera vista, puede sentirse abrumado. Puede que no sepa por dónde empezar ni cómo abordar el conjunto de datos.
Probablemente entienda el conjunto de datos e intente encontrar alguna relación entre los datos del conjunto. El proceso se conoce como "Minería de Datos". En tus tareas cotidianas realizas minería de datos sin saberlo. Lo mismo ocurre con el trabajo digital.
Nuestro mundo gira en torno a los datos, considerados uno de los recursos más críticos del planeta. Los ingenieros de datos están aprendiendo cómo los datos pueden hacer evolucionar nuestra civilización al siguiente nivel. La minería de datos es el primer paso hacia ese objetivo. En las próximas secciones, veremos en profundidad la minería de datos y lo que hay que saber sobre ella.
Siéntase libre de saltar a cualquier sección para aprender más sobre la minería de datos.
¿Por qué es importante la minería de datos?
¿Cómo funciona la minería de datos?
¿Cuál es el mejor servidor proxy para Web Scraping?
Los datos: ¿Qué son?
¿Qué son los datos? En términos sencillos, los datos son una colección de hechos dispuestos de forma desordenada. La colección de datos se conoce como información. En el mundo digital, los datos son números. Es decir, 0 y 1. Pueden ser cualitativos (datos sobre la descripción de algo) o cuantitativos (datos sobre números). En ingeniería informática, es bien sabido que el software se divide en dos categorías: programas y datos. Sabemos que los datos y los programas son las instrucciones que manipulan los datos de la forma requerida para obtener el resultado deseado.
Minería de datos: ¿Qué es?
La minería de datos consiste en encontrar los patrones en el conjunto de datos, que contiene una gran cantidad de datos (normalmente datos únicos denominados puntos de datos). El objetivo principal del proceso de minería de datos es recopilar suficiente información del conjunto de datos dado, utilizando cualquier método inteligente (aprendizaje automático, aprendizaje profundo, estadística y sistema de base de datos), y transformarla en una pieza de información valiosa y significativa que pueda utilizar en una etapa posterior. La minería de datos es un paso del análisis en KDD (Knowledge Discovery in Database)
¿Por qué es importante la minería de datos?
Hoy en día, la mayoría de las empresas han iniciado su transformación digital. Los datos se vuelven esenciales para que todas las empresas mejoren su estrategia y se mantengan a flote frente a la competencia. Pero con los datos, se necesita una herramienta para analizarlos y desarrollar un plan que refuerce el negocio. La minería de datos, la "herramienta" para analizar los datos, se está convirtiendo en crucial para el éxito de la analítica empresarial.
La minería de datos se ha vuelto tan importante que este paso del análisis se utiliza en todas las industrias, desde la medicina hasta la alimentación. La razón principal de que sea tan importante es que la información obtenida de la minería de datos se puede utilizar en inteligencia artificial, inteligencia empresarial y otras aplicaciones/software de análisis avanzado que tienen el potencial de transmitir los datos en tiempo real para resolver los problemas de las personas con gran precisión en un breve periodo de tiempo.
La minería de datos se incluye en varios principios y funciones empresariales fundamentales para tomar decisiones organizativas eficaces. Esto incluye la atención al cliente, el marketing digital, la publicidad en línea y fuera de línea, la fabricación, el mantenimiento, las finanzas y los recursos humanos.
¿Cómo funciona la minería de datos?
La minería de datos implica seis tareas importantes
Detección de anomalías.Aprendizaje de reglas. Análisis de regresión.Análisis de clasificación.Análisis de clustering.Análisis de visualización.
¿Cómo funciona la minería de datos?
Detección de anomalías:
La detección de anomalías es el proceso de encontrar cualquier irregularidad en el conjunto de datos dado. Las irregularidades suelen denominarse "valores atípicos", y la detección de anomalías se conoce como "detección de valores atípicos". La presencia de valores atípicos en el conjunto de datos influye en la predicción de información errónea que puede utilizar en el futuro. En cualquier algoritmo de aprendizaje automático/aprendizaje profundo, antes de alimentar el conjunto de datos al algoritmo, el analista de datos debe revisar el conjunto de datos y comprobar si hay anomalías/anómalos en el conjunto de datos dado. Cabe afirmar que la detección de anomalías es un proceso esencial en todas las tareas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Aprendizaje de reglas:
El aprendizaje de reglas también se conoce como aprendizaje asociativo, en el que el objetivo principal es encontrar la relación entre dos o más variables en un gran conjunto de datos. Por ejemplo, un sitio web de comercio electrónico como Amazon o Walmart utiliza habitualmente el aprendizaje asociativo como una de sus principales funcionalidades. Ayuda a encontrar la relación entre los tipos de productos que los clientes suelen comprar en su sitio web. También puede utilizar esta información para idear estrategias de marketing férreas para aumentar su negocio entre los clientes objetivo. El aprendizaje de reglas es un proceso esencial tanto para el análisis basado en el mercado como para el análisis de la competencia.
Análisis de regresión:
Se pueden realizar una serie de análisis de aprendizaje automático basados en el aprendizaje de reglas. Uno de esos análisis es el análisis de regresión. El análisis de regresión consiste en encontrar una relación significativa entre variables dependientes e independientes. Hay dos tipos de variables en cualquier conjunto de datos: dependientes e independientes. Las variables dependientes (características) son variables que se estudian bajo algún tipo de supuesto o regla. Variable independiente, por el nombre, podemos interpretar fácilmente que las variables no dependen de ninguna otra variable en el ámbito de tareas (que es el análisis de datos). El análisis de regresión se utiliza principalmente para predecir o pronosticar el resultado basándose en el conjunto de datos dado.
Análisis de clasificación:
El análisis de clasificación es otra forma de análisis basado en el aprendizaje de reglas. El objetivo principal del análisis de clasificación es encontrar a qué categorías pertenece un conjunto de puntos de datos (que son los datos del conjunto de datos). Por ejemplo, ¿sabías que existe un titánico conjunto de datos en línea para problemas de aprendizaje automático? En ese conjunto de datos, el objetivo es entrenar el algoritmo con suficientes puntos de datos de "entrenamiento" y alimentar los puntos de datos de "prueba" para encontrar el resultado de si la persona sobrevivió o no. Con eso, se puede clasificar cuántos hombres y mujeres sobrevivieron y categorizar los datos en función del género.
Análisis de agrupaciones:
El análisis de clustering es más o menos similar al análisis de clasificación, o al menos en su funcionalidad básica. En el análisis de clustering, su objetivo es agrupar un conjunto de puntos de datos idénticos entre sí en un conjunto de datos en un pequeño "cluster". Por ejemplo, tenemos tres formas: cuadrado, triángulo y círculo. En un conjunto de datos, los datos que representan las tres formas se ordenan aleatoriamente. Puede utilizar cualquier algoritmo de aprendizaje automático de clustering para encontrar un número exacto de puntos de datos que representen cada forma y dar visualmente el resultado.
Análisis de visualización:
Por su nombre, el análisis de visualización es un proceso de búsqueda de relaciones entre dos o más puntos de datos. Este análisis también incluye resumir todo el proceso generando un informe en el formato requerido. El objetivo principal aquí es crear un resumen visual que represente la parte necesaria de la información dentro de todo el conjunto de datos.
En todos estos análisis, el objetivo común es encontrar una relación entre dos datos. La minería de datos consiste en encontrar una conexión (patrones) entre los datos del conjunto de datos dado para predecir un resultado concreto y fiable y desplegar el desarrollo en sus respectivos puntos finales.
La minería de datos es un proceso que se puede ver más en DevOps (Developer Operations) y MLOps (Machine Learning Operations) que en otros sectores. Hoy en día, la minería de datos existe en forma de CRISP-DM (Cross Industry Standard Process of Data Mining), que consta de seis fases:
- Objetivo empresarial.
- Recogida de datos.
- Procesamiento de datos.
- Modelado.
- Evaluación.
- Despliegue.
Aquí, desde la recopilación de datos hasta el modelado, la minería de datos está profundamente implicada. Aunque no se menciona como un proceso específico, la minería de datos desempeña un papel más importante que cualquier otro proceso en MLOps y DevOps.
Como se mencionó anteriormente, la minería de datos existe en forma de tres pasos significativos en MLOps y DevOps: recopilación de datos, procesamiento de datos y modelado. Puede realizar el paso de procesamiento de datos con la ayuda de varios métodos y enfoques estadísticos. La elección del modelo es fácil, ya que hay muchos algoritmos de modelado disponibles. Es necesario inyectar los datos en el modelo para obtener el resultado. El proceso complejo y tedioso probablemente sea la recopilación de datos.
Si los datos están fácilmente disponibles, debería ser pan comido llevar a cabo otros pasos. Pero no será así la mayoría de las veces. Hay que recopilar datos en línea. Aquí es donde entra el tedio. Hay miles de millones de datos disponibles en Internet, y usted sólo necesita los datos relevantes para sus tareas. Recopilar datos uno por uno no es posible. Necesitas una herramienta que pueda recopilar datos de la fuente de destino y guardarlos en el formato deseado, para que puedas procesar los datos necesarios después de recopilarlos. Esta herramienta sería el "Web Scraping".
Web Scraping: ¿Qué es?
El web scraping es más que una herramienta: es una técnica que consiste en recopilar una gran cantidad de datos (en GigaBytes o TeraBytes) de la(s) fuente(s) de destino. En el web scraping intervienen dos partes: Crawler y Scraper. Crawler y Scraper son robots construidos mediante scripts de programación, como Python. En primer lugar, el Crawler examina el contenido de la fuente de destino y envía la información al Scraper. Basándose en la información proporcionada por el Crawler, el Scraper comienza a recopilar la información requerida del original y la envía al usuario en tiempo real. Este proceso también se denomina "streaming de datos".
El web scraping se encuentra en la zona gris. En algunos países se puede realizar sin problemas. En otros, no puede hacerlo sin medidas de seguridad. Aunque se trate de datos públicos, hay que asegurarse de no perjudicar al propietario original de los datos de ninguna forma, y también hay que encontrar la manera de ocultar la dirección IP mientras se realiza el web scraping.
¿Cuál es la mejor manera de raspar datos sin perjudicar al propietario y ocultando tu dirección IP?
La respuesta es un servidor proxy.
Un servidor proxy: ¿Qué es?
Un servidor proxy es un servidor intermediario que se sitúa entre usted (el cliente) y el servidor de destino (en línea). En lugar de dirigir su solicitud y el tráfico de Internet directamente al servidor de destino, un servidor proxy puede redirigir el tráfico y la solicitud a través de su servidor y enviarla al servidor de destino. Este "apretón de manos a tres bandas" ayuda a enmascarar tu dirección IP y te hace anónimo en Internet. Entonces, ¿cómo ayuda esto al web scraping?
En el web scraping, es necesario enviar muchas peticiones al servidor de destino en poco tiempo para poder recopilar una gran cantidad de datos. Pero no es un comportamiento humano enviar tantas peticiones al servidor de destino en poco tiempo. Esto se considera una bandera roja del servidor de destino y bloquea su dirección IP. Esto dificulta su proceso de web scraping, pero la probabilidad de obtener un bloqueo de IP es baja si oculta su dirección IP lo suficientemente profundo. Aquí es donde un servidor proxy brilla con luz propia.
¿Cuál es el mejor servidor proxy para Web Scraping?
ProxyScrape es uno de los proveedores de proxy en línea más populares y fiables. Tres servicios de proxy incluyen servidores proxy de centros de datos dedicados, servidores proxy residenciales y servidores proxy premium. Entonces, ¿cuál es el mejor servidor proxy para web scraping/minería de datos? Antes de responder a esta pregunta, lo mejor es ver las características de cada servidor proxy.
Un proxy dedicado de centro de datos es el más adecuado para tareas en línea de alta velocidad, como la transmisión de grandes cantidades de datos (en términos de tamaño) desde varios servidores con fines de análisis. Es una de las principales razones por las que las organizaciones eligen proxies dedicados para transmitir grandes cantidades de datos en poco tiempo.
Un proxy dedicado de centro de datos tiene varias características, como ancho de banda ilimitado y conexiones concurrentes, proxies HTTP dedicados para facilitar la comunicación y autenticación IP para mayor seguridad. Con un tiempo de actividad del 99,9%, puede estar seguro de que el centro de datos dedicado siempre funcionará durante cualquier sesión. Por último, pero no por ello menos importante, ProxyScrape ofrece un excelente servicio de atención al cliente y le ayudará a resolver su problema en un plazo de 24-48 horas laborables.
El siguiente es un proxy residencial. Residencial es un proxy para todos los consumidores en general. La razón principal es que la dirección IP de un proxy residencial se parece a la dirección IP proporcionada por el ISP. Esto significa que obtener el permiso del servidor de destino para acceder a sus datos será más fácil de lo habitual.
La otra característica del proxy residencial de ProxyScrapees la rotación. Un proxy rotativo te ayuda a evitar un bloqueo permanente de tu cuenta porque tu proxy residencial cambia dinámicamente tu dirección IP, dificultando que el servidor de destino compruebe si estás usando un proxy o no.
Aparte de eso, las otras características de un proxy residencial son: ancho de banda ilimitado, junto con la conexión concurrente, dedicado HTTP / s proxies, proxies en cualquier sesión de tiempo debido a los más de 7 millones de proxies en la piscina de proxy, nombre de usuario y contraseña de autenticación para mayor seguridad, y por último pero no menos importante, la capacidad de cambiar el servidor de país. Puede seleccionar el servidor que desee añadiendo el código del país a la autenticación del nombre de usuario.
El último es el proxy premium. Los proxies premium son iguales que los proxies de centro de datos dedicados. La funcionalidad sigue siendo la misma. La principal diferencia es la accesibilidad. En los proxies premium, la lista de proxies (la lista que contiene los proxies) se pone a disposición de todos los usuarios de la red ProxyScrape. Por eso los proxies premium cuestan menos que los proxies de centro de datos dedicados.
Entonces, ¿cuál es el mejor servidor proxy para la extracción de datos? La respuesta sería "proxy residencial". La razón es simple. Como se dijo anteriormente, el proxy residencial es un proxy rotativo, lo que significa que su dirección IP se cambiaría dinámicamente durante un período de tiempo que puede ser útil para engañar al servidor mediante el envío de una gran cantidad de solicitudes dentro de un marco de tiempo pequeño sin obtener un bloqueo de IP. A continuación, lo mejor sería cambiar el servidor proxy basado en el país. Sólo tienes que añadir el país ISO_CODE al final de la autenticación IP o autenticación de nombre de usuario y contraseña.
Preguntas frecuentes:
Preguntas frecuentes:
1. ¿Qué es la minería de datos?
2. ¿Existen tipos de minería de datos?
3. ¿El web scraping forma parte de la minería de datos?
Conclusión:
Los datos son uno de los recursos más valiosos de la Tierra. Para hacer evolucionar nuestra generación al siguiente nivel, hacen falta datos. Pero sólo con datos no podremos alcanzar ese objetivo gigantesco. Lo mejor sería disponer de las mejores prácticas y herramientas para descodificar esos datos y utilizarlos con sentido.
La minería de datos es un paso excelente hacia la descodificación de los datos. Proporciona información sobre cómo se correlacionan los datos y cómo podemos utilizar esa relación para desarrollar nuestra tecnología. El web scraping ayuda a recopilar datos y actúa como catalizador en la descodificación de datos. Se recomienda utilizar un servidor proxy, concretamente un proxy residencial, durante el proceso de web scraping para llevar a cabo las tareas con eficacia.
Este artículo pretende ofrecer información en profundidad sobre la minería de datos y cómo influye el web scraping en la minería de datos.