Webスクレイピング - 新しい道
公開: 2020-02-20最初の Web ブラウザーは1990 年に作成され、最初の Web ロボットは 1993 年に作成されました。これは、Web のサイズを測定するためだけのものでした。 1993 年 12 月までに、最初の Web クローラー ベースの検索エンジンであるJumpStationが作成されましたが、データはスクレイピングされていませんでした。 使いやすい Web スクレイピング ライブラリであるPython のBeautifulSoupは、2004 年に作成されました。
ソーシャル メディア データや画像検出など、現在進行中の最大のデータ サイエンス プロジェクトでは、インターネット上で入手可能な膨大な量のデータを使用してデータベースを構築し、どのアルゴリズムが最適かを検証しています。 したがって、Webスクレイピングは、医学分野でもマーケティング分野でも、新しい前進です。 人々の手に渡った膨大な量のデータは、よりデータに裏打ちされたインテリジェントな意思決定を行うのに役立ちました.
Web スクレイピングの未来は、新しい機会につながります。
- より新しく高速な Web スクレイピング技術が登場するにつれて、データは時間の経過とともに安くなります。 この結果、より多くの企業や人々が市場データにアクセスしやすくなります。 今日、さまざまな部門でデータ スクレイピング、機械学習、予測アルゴリズムを使用している企業のほとんどは中規模から大規模ですが、Web スクレイピングがより一般的になるにつれて、スタートアップやビジネスを立ち上げたばかりの企業でさえ、さまざまな分野でデータを使用するようになります。彼らの意思決定プロセス。 企業は、店舗を構える前からデータを使用し始めています。 たとえば、ある人が新しいカフェを開きたいとします。 彼は、不動産管理者に場所を決めるのを手伝ってくれるよう頼むつもりはありません。 代わりに、彼は Web からデータをクロールして、町で最も人気のあるカフェと、カフェの密度が最大の地域を見つけます。 次に、人口統計に基づいて理想的な場所を見つけます。 それはカフェを訪れる可能性が最も高く、既存のカフェの集中度も高くありません。 このようにして、事業主は、今後の事業に最適な場所を決定します。
- 今日、Web スクレイピングまたはデータ スクレイピングについて話すとき、ほとんどの場合、コメント、ツイート、メッセージ、センチメント分析などのテキスト データについて話しています。 しかし、Web スクレイピングはこれらをはるかに超えています。 自然災害を予測するための衛星画像の分析、インタビューのビデオを使用したコンピューターのトレーニング。 そして、そのようなプロジェクトが今まさに進行中です。 これらのほとんどは、トレーニング セットを構築するために Web から収集したデータを使用します。 最も一般的な調査方法の 1 つ。 そのような非構造化データが使用されるのは、顔認識です。 これらのプロジェクトでは、膨大な量の非構造化データと、多くの場合、その安定したフィードが必要です。これは、Web スクレイピングによってのみ収集できるものです。
- Webスクレイピングは企業が策定するビジネスソリューションへの第一歩に過ぎません。 今日では、 Amazon AWSが提供するようなクラウド インフラストラクチャを使用して、意思決定エンジン全体または予測モデルを数分で構築できます。 これは、専用サーバーを購入してインフラストラクチャ全体を社内で構築するリソースを持たない企業にとって有益です。 このように、より安価でアクセスしやすいインフラストラクチャは、企業が大規模なデータセットを最大限に活用するのに役立ちます。 彼らがインターネットからかき集めたこと。 機械学習アルゴリズムは、クラウド内の完全に管理されたインスタンスで 24 時間 365 日実行でき、安定した Web スクレイピング データ フィードの消費を処理できます。
- Webスクレイピングの成長に伴い、協力精神が高まります。 事件に関する関連情報を見つけようとしている弁護士であろうと、発見した新しいタイプのウイルス株に関するデータが存在するかどうかを調べようとしている医師であろうと、自動化されたスパイダーを使用して Web からデータをクロールできます。必要な形式で関連情報を提供します。 得られた公開された情報が十分でない場合は、スクレイピングしたテキストを書いた専門家に連絡することができます。このようにして、データは何千マイルも離れて住んでいる人々をより近くに連れて行きます.
- 今日、ほとんどのビジネス上の意思決定は依然として取締役会の結果に基づいており、最終的には誤った意思決定を行う傾向があります。 しかし、データに裏付けられた意思決定はますます一般的になりつつあり、時間の経過とともに、意思決定と計画が予測エンジンにフィードされ、過去と現在の市場データを使用して実行可能性と成功の可能性を予測するようになると期待できます。 リスクや問題を完全に取り除くことはできませんが、意思決定は実際のデータに基づいており、シナリオをよりよく理解し、発生する可能性のある問題を早期に予測できます。
- 投資家は、今後数日間でWebスクレイピングの分野が進歩するため、最も恩恵を受けるでしょう. アマチュア投資家であろうとヘッジファンドのマネージャーであろうと、企業に関連するスキャンダル、大失敗、ニュースに光を当てる市場に関連するライブデータフィード. 彼らが望む株式は、より迅速な意思決定に役立ち、人々がデータに裏打ちされた投資を行うことも可能にします。 Web スクレイピング フィードからのライブ データは、投資家が見逃す恐れを減らします。
課題:
- データのクリーニングは、時間の経過とともに難しくなります。 Web ページに追加されるメディア コンテンツの種類がますます増えています。 構造化データと非構造化データの分離がさらに進んでいます。 また、ウェブサイトからスクレイピングしたデータをデータベース サーバーのデータに変換します。 これにより、専用のデータ クリーニング ソリューションが必要になり、大規模なデータベースが必要になります。 汚れたデータがわずかな割合であっても、それらが役に立たなくなることはありません。
- 企業が複数のストリームまたは Web スクレイピング ソースをプラグインする場合、冗長性の管理と重複の処理が問題になります。 データが重複していると、数値が膨らんだり、予測モデルに偏りが生じたりする可能性があります。 データがデータベースに追加される前であっても、重複除外ロジックを実行して重複を処理します。 一方、複数のソースがある場合は、一方のソースのデータを使用して他方を検証できます。
- 新しいフロントエンド テクノロジの台頭により、Web スクレイピングに関して、Web サイトがより複雑になる可能性があります。
- 新しいテクノロジーが登場するたびに、Web スクレイピング スパイダーは、データをクロールするように構成してトレーニングする必要があります。 レイアウト全体も変更された場合、これは特に困難で時間がかかります。
- 多くの Web サイトでは、ログイン ページからのみデータへのアクセスを許可することで、スクレイピングを防止しています。 ログインすると、通常は Web スクレイピングを無効にする特定のルールと条件を受け入れることになります。 これにより、Web スクレイピングがより複雑になる可能性があります。
- 現在、スクレイピングされるデータの種類が増えているため、より多くの種類のストレージ ソリューションが必要になっています。 また、データは簡単に取得できるように保存されます。 もう 1 つの問題は、データ ソースを追加するにつれて、スクレイピングされたデータ ストレージが増加することです。 しかし、最終的に意思決定に使用するデータは全体のほんの一部に過ぎません。 したがって、お金と時間を節約できるように、効率的なデータのスクレイピングとストレージが必要です。
結論：
Webスクレイピングが非常に一般的になり、ほぼすべての業界とセクター. 彼らは、データの巨大なリポジトリを最大限に活用して、自分自身を復活させ、変容させようとします。 ワークスペースの賃貸ビジネスを行っている場合でも、オンラインで書籍を販売している場合でも、 データを有利に活用する必要がありますが、それを行わない企業のためにも必要です。 これにより、競合他社のテーブルにより多くのデータが残るだけです.
あなたがテクノロジーベースの企業である場合は、スクレイピングしたデータをワークフローに組み込むようにしてください。 そうでない場合は、クラウドベースのソリューションを使用してデータをクロールし、それを有利に利用するようにしてください。 Amazon AWSのさまざまな SaaS ソリューションは、データの保存と変換に役立ち、それらに対して機械学習アルゴリズムを実行して予測モデルを構築することさえできます。 また、Web スクレイピングされたデータを取得する場合、必要なのはPromptCloudのような DaaS ソリューションだけです。 ビジネスを変革できる、完全に管理されたエンタープライズ レベルの Web スクレイピング ソリューションを提供します。