Web Scraping para la ciencia de datos
En la actualidad, las organizaciones extraen enormes volúmenes de datos para su análisis, procesamiento y análisis avanzado con el fin de identificar patrones a partir de esos datos para que las partes interesadas puedan extraer conclusiones fundamentadas. Dado que el campo de la Ciencia de Datos está creciendo rápidamente y ha revolucionado tantas industrias, merece la pena conocer cómo extraen las organizaciones estas toneladas de datos. Al día
En la actualidad, las organizaciones extraen enormes volúmenes de datos para su análisis, procesamiento y análisis avanzado con el fin de identificar patrones a partir de esos datos para que las partes interesadas puedan extraer conclusiones fundamentadas. Dado que el campo de la Ciencia de Datos está creciendo rápidamente y ha revolucionado tantas industrias, vale la pena conocer cómo las organizaciones extraen estas toneladas de datos.
Hasta la fecha, el campo de la ciencia de datos ha mirado hacia la web para raspar grandes cantidades de datos para sus necesidades. Por ello, en este artículo nos centraremos en el raspado web para la ciencia de datos.
¿Qué es el Web Scraping en la Ciencia de Datos?
Web Scraping, también conocido como web harvesting o screen scraping, o extracción de datos web, es la forma de extraer grandes cantidades de datos de la web. En la Ciencia de Datos, la precisión de su norma depende de la cantidad de datos de que disponga. De forma más destacada, el conjunto de datos facilitaría el modelo de entrenamiento, ya que se probarían diversos aspectos de los datos.
Independientemente de la escala de su negocio, los datos sobre su mercado y los análisis son esenciales para que su empresa se mantenga por delante de sus competidores. Cada pequeña decisión para mejorar tu negocio está impulsada por los datos.
Una vez extraídos los datos de diversas fuentes de la web, podrá analizarlos inmediatamente, lo que se conoce como análisis en tiempo real. Sin embargo, hay casos en los que el análisis en diferido no serviría de nada. Uno de los ejemplos típicos de una situación que requiere un análisis en tiempo real sería el análisis de datos de cotizaciones bursátiles y CRM (Customer Relationship Management).
¿Por qué es importante el scraping para la ciencia de datos?
La web contiene una plétora de datos sobre cualquier tema, desde datos complejos sobre cómo lanzar una misión espacial hasta datos personales como, por ejemplo, tu publicación en Instagram sobre lo que has comido. Todos estos datos en bruto tienen un inmenso valor para los científicos de datos, que pueden analizarlos y extraer conclusiones valiosas.
Hay un puñado de datos de código abierto y sitios web que proporcionan los datos especializados que necesitan los científicos de datos. Normalmente, la gente puede visitar esos sitios una vez para extraer los datos manualmente, lo que llevaría mucho tiempo. Alternativamente, también se pueden consultar los datos, y el servidor los obtendrá del servidor.
Sin embargo, los datos que necesita para la ciencia de datos o el aprendizaje automático son bastante masivos, y un solo sitio web no es razonablemente suficiente para satisfacer tales necesidades. Aquí es donde tienes que recurrir al web scraping, tu salvador definitivo.
La Ciencia de Datos implica la implementación de tareas sofisticadas como el PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural), el reconocimiento de imágenes, etc., junto con la IA (Inteligencia Artificial), que son de inmenso beneficio para nuestras necesidades diarias. En estas circunstancias, el web scraping es la herramienta más utilizada para descargar, analizar y organizar automáticamente los datos de la web.
En este artículo, nos centraremos en varios escenarios de web scraping para la ciencia de datos.
Buenas prácticas antes de hacer scraping para Data Science
Es fundamental que compruebe con el sitio web al que va a realizar el scraping si permite el scraping por parte de entidades externas. A continuación se indican los pasos específicos que debe seguir antes de hacer scraping:
Archivo robot.txt-Debe comprobar el archivo robot.txt sobre cómo usted o su bot deben interactuar con el sitio web, ya que especifica un conjunto de reglas para hacerlo. En otras palabras, determina a qué páginas de un sitio web puede acceder y a cuáles no.
Puede acceder fácilmente a él escribiendo website_url/robot.txt, ya que se encuentra en la carpeta raíz de un sitio web.
Condiciones de uso: asegúrese de consultar las condiciones de uso del sitio web de destino. Por ejemplo, si en las disposiciones de uso se menciona que el sitio web no limita el acceso a bots y arañas y no prohíbe las solicitudes rápidas al servidor, podrás hacer scraping.
Derechos de autor-Después de extraer los datos, tienes que tener cuidado con dónde pretendes utilizarlos. Esto se debe a que debe asegurarse de no violar las leyes de derechos de autor. Si las condiciones de uso no limitan el uso concreto de los datos, podrás extraerlos sin ningún problema.
Diferentes casos de uso del Web Scraping para la Ciencia de Datos
Análisis en tiempo real
La mayoría de los proyectos de web scraping necesitan disponer de análisis de datos en tiempo real. Cuando decimos datos en tiempo real, son los datos que se pueden presentar a medida que se recogen. En otras palabras, este tipo de datos no se almacenan, sino que se pasan directamente al usuario final.
La analítica en tiempo real es totalmente diferente de la analítica por lotes, ya que esta última tarda horas o retrasos considerables en procesar los datos y producir información valiosa.
Algunos ejemplos de datos en tiempo real son las compras de comercio electrónico, los fenómenos meteorológicos, los archivos de registro, la ubicación geográfica de personas o lugares y la actividad de los servidores, por citar algunos ejemplos.
Veamos algunos casos de uso de los análisis en tiempo real:
- Las entidades financieras utilizan análisis en tiempo real para la calificación crediticia a fin de decidir si renuevan la tarjeta de crédito o la suspenden.
- CRM (Customer Relationship Management) es otro software estándar en el que puede utilizar análisis en tiempo real para optimizar la satisfacción del cliente y mejorar los resultados empresariales.
- El análisis en tiempo real también se utiliza en terminales de punto de venta para detectar fraudes. En los puntos de venta, la analítica en tiempo real es muy útil para gestionar los incentivos de los clientes.
Así que ahora la pregunta es, ¿cómo extraer datos en tiempo real para su análisis?
Dado que todos los casos de uso anteriores indican que la analítica en tiempo real depende del procesamiento de grandes cantidades de datos, es aquí donde entra en juego el web scraping. La analítica en tiempo real no puede tener lugar si no se accede a los datos, se analizan y se extraen al instante.
Como resultado, se utilizará un scraper con baja latencia para raspar rápidamente de los sitios web de destino. Estos raspadores extraen los datos a frecuencias muy altas, equivalentes a la velocidad del sitio web. Como resultado, proporcionarían datos analíticos al menos casi en tiempo real.
Procesamiento del lenguaje natural
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) consiste en proporcionar a los ordenadores datos de entrada sobre lenguajes naturales, como el inglés, en lugar de lenguajes de programación, como Python, para que los entiendan y los procesen. El Procesamiento del Lenguaje Natural es un campo amplio y complicado, ya que no es fácil localizar lo que significan determinadas palabras o frases.
Uno de los casos de uso más comunes de la PNL es el de los científicos de datos que utilizan los comentarios de los clientes en las redes sociales sobre una marca concreta para procesar y evaluar el rendimiento de una marca específica.
Dado que la web constituye recursos dinámicos como blogs, comunicados de prensa, foros y reseñas de clientes, pueden extraerse para formar un vasto corpus textual de datos para el Procesamiento del Lenguaje Natural.
Modelización predictiva
El modelado predictivo consiste en analizar datos y utilizar la teoría de la probabilidad para calcular los resultados predictivos de escenarios futuros. Sin embargo, el análisis predictivo no consiste en una previsión precisa del futuro. Se trata más bien de predecir las probabilidades de que ocurra.
Cada modelo tiene variables predictivas que pueden influir en los resultados futuros. Puedes extraer los datos que necesitas para las predicciones vitales de los sitios web mediante web scraping.
Algunos de los casos de uso del análisis predictivo son:
- Por ejemplo, puede utilizarlo para identificar el comportamiento habitual de los clientes y los productos para entrenar los riesgos y las oportunidades.
- También se puede utilizar para identificar patrones específicos en los datos y predecir determinados resultados y tendencias.
El éxito del análisis predictivo depende en gran medida de la presencia de grandes volúmenes de datos existentes. Se puede formular una analítica una vez completado el tratamiento de los datos.
Preparación para los modelos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es el concepto que permite a las máquinas aprender por sí mismas después de alimentarlas con datos de entrenamiento. Por supuesto, los datos de entrenamiento varían en función de cada caso de uso específico. Pero, una vez más, puedes recurrir a la web para extraer datos de entrenamiento para varios modelos de aprendizaje automático con diferentes casos de uso. Entonces, cuando dispongas de conjuntos de datos de entrenamiento, podrás enseñarles a realizar tareas correlacionadas como agrupación, clasificación y atribución.
Es de suma importancia extraer los datos de fuentes web de alta calidad, ya que el rendimiento del modelo de aprendizaje automático dependerá de la calidad del conjunto de datos de entrenamiento.
Cómo pueden ayudarle los proxies en el web scraping
El propósito de un proxy es enmascarar tu dirección IP cuando haces scraping desde un sitio web de destino. Dado que necesitas hacer scraping desde múltiples fuentes web, lo ideal será utilizar un proxy que vaya rotando. También es muy probable que dichos sitios web impongan el número máximo de veces que podrías conectarte a ellos.
En este sentido, es necesario rotar las direcciones IP utilizando diferentes proxies. Para saber más sobre los proxies, consulta los últimos artículos de nuestro blog.
Conclusión
A estas alturas, ya tienes una idea bastante clara de los tipos de datos que necesitas raspar para la Ciencia de Datos. El campo de la ciencia de datos es realmente complicado y requiere amplios conocimientos y experiencia. Como científico de datos, también es necesario comprender las diversas formas en que se realiza el web scraping.
Esperamos que este artículo le haya proporcionado algunos conocimientos fundamentales sobre el scraping para la ciencia de datos, y que le resulte de gran utilidad.