Algunas personas pueden tener una pregunta como esta, “¿Podemos usar los datos de Internet?” No hay duda de que Internet proporciona tanta información increíble hoy que podríamos descubrir qué tan valiosa podría ser. Por eso surge el web data scraping. El Web data scraping, el proceso de algo así como copiar y pegar automáticamente, es un campo en crecimiento que puede proporcionar información poderosa para respaldar el análisis y la inteligencia empresarial.
En este blog, analizaré múltiples casos de uso y herramientas esenciales de minería de datos para recolectar datos web. Ahora, comencemos.
¿Cómo podemos usar el web scraping?
Algunas personas pueden saber que los grandes datos podrían ayudarnos mucho en muchos campos (consulte Data Mining Explicada con 10 Historias Interesantes), pero algunos pueden no tener idea de cómo podemos aprovechar el web scraping. Aquí te daré algunos ejemplos reales.
#1. Agregación de Contenido
Para la mayoría de los sitios web de medios, el acceso a la información de tendencias en la web de manera continua y la rapidez en informar noticias es importante para ellos. Web scraping hace posible monitorear los portales de noticias populares y las redes sociales para obtener la información actualizada con tendencias de palabras clave o temas. Con la ayuda del web scraping, la velocidad de actualización podría ser muy alta.
Otro ejemplo para usar este tipo de agregación de contenido es generalmente el grupo de desarrollo de negocios que identifica qué compañías planean expandir o reubicarse al leer un artículo de noticias. Las personas siempre pueden obtener información actualizada utilizando técnicas de web scraping.
#2. Monitoreo de la Competencia
El comercio electrónico generalmente necesita estar atento a los competidores para obtener datos en tiempo real de ellos y ajustar sus propios catálogos con una estrategia competitiva. El web scraping permite monitorear de cerca las actividades de los competidores, sin importar que sean las actividades de promoción o la información actualizada del producto de sus competidores. Incluso podría ganar popularidad cada día que pasa al obtener detalles de los productos y ofertas dado el endurecimiento de la competencia en el espacio en línea. Y conecte los datos extraídos a su propio sistema automatizado que asigna precios ideales para cada producto después de analizar toda esta información.
#3. Análisis de los Sentimientos
El contenido User-generated es lo básico del proyecto de análisis de sentimientos. Por lo general, este tipo de datos implica revisiones, opiniones o quejas sobre los productos, servicios, música, películas, libros, eventos o cualquier otro servicio centrado en el consumidor o eventos particulares. Toda esta información podría adquirirse fácilmente mediante la implementación de múltiples web crawlers programados para crawl datos de diferentes fuentes.
#4. Market research
Casi todas las empresas necesitan realizar estudios de mercado. Hay diferentes tipos de datos disponibles en línea, que incluyen información de productos, etiquetas, reseñas en redes sociales u otras plataformas de revisión, noticias, etc. Con los métodos tradicionales de adquisición de datos, la realización de estudios de mercado es un trabajo costoso y que requiere mucho tiempo. La extracción de datos web es, con mucho, la forma más fácil de reunir un gran volumen de datos relevantes para la investigación de mercado.
#5. Aprendizaje Automático
Al igual que el análisis de sentimientos, los datos web disponibles podrían ser un buen material para el aprendizaje automático. El contenido extraído etiquetado o la extracción de entidades de los campos y valores de metadatos podrían ser las fuentes del procesamiento del lenguaje natural; El etiquetado estadístico o los clustering systems podrían realizarse con información de categorías y etiquetas. El raspado web lo ayuda a obtener los datos extraídos de una manera más eficiente y precisa.‘
Herramientas y métodos de web scraping
Con mucho, la mejor manera de extraer datos de la web es externalizar su proyecto de data scraping a un DaaS provider. Dado que las empresas DaaS tendrían la experiencia y la infraestructura necesarias para una extracción de datos fluida y sin inconvenientes, está completamente liberado de la responsabilidad del web crawling.
Sin embargo, hay otra forma más conveniente de hacer el proyecto: ¡usar las herramientas de web scraping! Hemos introducido muchos scrapers en nuestros blogs anteriores, Las Mejores Datos Scraping Herramientas para 2020 (10 Reseñas Principales) y la comparación de Comparación de Las 5 Mejores Herramientas de Web Scraping. Enumeramos casi todas las características requeridas para un buen raspador web. Sin embargo, encontrará que no hay una herramienta perfecta. Todas las herramientas tienen sus pros y sus contras y de alguna manera son más adecuadas para diferentes personas. Octoparse y Mozenda, creados para no programadores, son más fáciles de usar que cualquier otro raspador. Podrías dominarlo fácilmente navegando por algunos tutoriales.
La forma más flexible para el web scraping es escribir los raspadores usted mismo. La mayoría de los web scrapers están escritos en Python para facilitar el proceso de procesamiento adicional de los datos recopilados. Pero no es fácil para la mayoría de las personas. Se requiere conocimiento de programación, e incluso, debe lidiar con cualquier nivel de complejidad, desde loiterer hasta Captcha, al construir el scraper.
