A medida que la tecnología cambia, influye en las empresas que dependen de ella y provoca enormes cambios funcionales. Esta tendencia fue testigo de un crecimiento exponencial en las últimas décadas y se prevé que solo seguirá creciendo. Con el auge de la inteligencia artificial y las empresas que recurren a los negocios en línea, existe una gran necesidad de datos.
Trabajar con una gran cantidad de datos es algo que no se puede tomar a la ligera. Con esto en mente, se creó la herramienta de extracción de sitios web para recopilar datos, ayudarlo a comprender a los clientes y cumplir con diferentes propósitos comerciales.
Sin embargo, los datos y sus frases asociadas se lanzan a nuestro alrededor de manera confusa y conducen a malas interpretaciones. En este sentido, aquí está arrojando algo de luz sobre las diferencias entre el web scraping y las técnicas de minería de datos.
¿Qué es Web Scraping?
También denominado extracción de datos, el web scraping funciona para extraer datos de fuentes de datos mal estructuradas o no estructuradas a una ubicación centralizada para su posterior procesamiento. Estas fuentes de datos no estructuradas pueden incluir correos electrónicos, páginas web, PDF, documentos, informes de mainframe, texto escaneado, clasificados, archivos de cola, etc. Las técnicas basadas en la nube, en el sitio o un híbrido de las dos sirven para fines de almacenamiento centralizado.
Si bien es posible hacer web scraping manualmente, elija herramientas de software de web scraping para mejorar la velocidad y la conveniencia. Por lo general, el web scraping también formatea los datos recopilados en un formato más conveniente, como una hoja de Excel. Pero recuerde, solo extrae datos y no incluye el análisis o procesamiento que sigue más adelante.
A diferencia de otras técnicas de extracción de datos, la recopilación de datos con una herramienta de raspado de sitios web es bastante simple. No es necesario trabajar con algoritmos complicados, sino solo con un raspador para obtener la información deseada.
¿Qué ocurre con el web scraping?
El proceso de extracción de datos con la técnica de scraping se puede resumir en tres sencillos pasos:
Solicitar respuesta
El primer paso de cualquier programa de raspado web es solicitar un sitio web para obtener información de una URL específica. La respuesta viene en formato HTML y muestra toda la información textual de la página web especificada.
Analizar y extraer
Ahora, HTML tiene una estructura simple y es un lenguaje de computadora. Un analizador funciona con cualquier lenguaje de computadora y transforma el texto en un formato útil en memoria para que la computadora lo entienda y lo solucione. Con el análisis de HTML, el código HTML se extrae para obtener información significativa como encabezados, enlaces, texto en negrita y párrafos de texto.
Almacenamiento de datos
Los datos finalmente se descargan y guardan en un JSON, CSV o una base de datos para su posterior aplicación o recuperación.
¿Cuándo debería utilizar Web Scraping?
El web scraping ahora se usa ampliamente en muchas industrias para satisfacer diferentes demandas como las que se mencionan aquí:
Recopilación de contenido y noticias: es posible obtener fuentes de datos regulares de múltiples fuentes utilizando sitios web de agregación de contenido. De esta manera, puede mantener su sitio actualizado y actualizado.
Generación líder: El web scraping le ayuda a extraer datos de varios directorios para generar oportunidades comerciales.
Análisis de los sentimientos: la extracción de datos de fuentes en línea le ayuda a analizar las actitudes subyacentes de un producto, marca o fenómeno.
¿Qué es la minería de datos?
Contrariamente a la noción popular, la minería de datos no es solo el proceso de adquisición de datos. El proceso de minería comienza después de la recopilación de datos, cuando la información se clasifica y analiza para el reconocimiento de patrones. También denominado KDD o Knowledge Discovery from Data, el proceso utiliza algoritmos complejos, modelos matemáticos y estadísticos para descubrir tendencias y obtener valor de ellas.
¿Qué sucede en la minería de datos?
Hay siete pasos para un proceso de minería de datos:
Limpieza de datos: Los datos del mundo real suelen ser incompletos, ruidosos y propensos a errores. Por lo tanto, el primer paso es limpiar estos datos para obtener resultados precisos. Aquí se utilizan métodos como el llenado de los valores faltantes, la inspección manual y automática.
Integrar los datos: En este paso, se extraen e integran datos de diversas fuentes como archivos de texto, bases de datos, hojas de cálculo, cubos de datos, Internet, etc.
Selección de datos: Es posible que no se necesiten todos los datos integrados para la minería de datos. Por lo tanto, este paso selecciona solo información útil de la base de datos.
Transformación de datos: Aquí, métodos como la normalización y la agregación transforman los datos seleccionados en formas adecuadas para la minería.
Minería: Incluye procesos inteligentes como clasificación, regresión, agrupamiento, etc. para encontrar patrones de datos.
Evaluación de patrones: Este paso identifica patrones que validan hipótesis y aquellos que son fáciles de entender y útiles.
Presentación de conocimientos: Los datos extraídos finalmente se presentan con una presentación de conocimientos utilizando técnicas de visualización.
¿Cuándo debería utilizar la minería de datos?
Segmentación de clientes: la minería de datos ayuda a las empresas a identificar las características de los clientes objetivo y clasificarlos para ofrecer ofertas especiales que satisfagan sus necesidades.
Detectar fraude: la minería ayuda a recopilar informes fraudulentos y no fraudulentos y permite a las empresas identificar transacciones sospechosas.
Descubra los patrones de fabricación: los fabricantes pueden utilizar la minería de datos para diseñar sistemas basados en las relaciones entre las necesidades del cliente, la arquitectura del producto y la cartera. También predice el tiempo y los costos de desarrollo de productos futuros.
Gracias a algunas similitudes indistinguibles, encontrará conceptos erróneos sobre una herramienta de raspado de sitios web que funciona en líneas similares a la minería de datos. Sin embargo, son intrínsecamente contrastantes y, a menudo, las empresas que cuentan con datos de mejora empresarial los utilizan juntos.
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