網頁抓取 - 新的前進方式

第一個 Web 瀏覽器創建於 1990 年，第一個 Web 機器人創建於 1993 年。它只是用於測量 Web 的大小。 到 1993 年 12 月，第一個基於網絡爬蟲的搜索引擎JumpStation已經創建，儘管數據沒有被抓取。 Python 的BeautifulSoup是一個易於使用的網頁抓取庫，創建於 2004 年。但這些只是我們今天在網頁抓取領域所看到的形式和範圍的墊腳石。

一些正在進行的最大的數據科學項目，無論是社交媒體數據還是圖像檢測，都在使用互聯網上的大量數據來構建數據庫，然後再驗證哪種算法運行得最好。 因此，網絡抓取是一種新的前進方式——無論是在醫學科學還是營銷領域。 它交到人們手中的大量數據有助於做出更多數據支持和智能的決策。

Web Scraping 的未來將帶來新的機遇：

1. 隨著更新更快的網絡抓取技術開始發揮作用，數據將隨著時間的推移而變得更便宜。 因此，更多的公司和個人將能夠更好地訪問市場數據。 今天，雖然在不同部門使用數據抓取、機器學習和預測算法的大多數公司都是大中型，但隨著網絡抓取變得越來越普遍，即使是初創公司或剛剛成立業務的公司也將在他們的決策過程。 公司甚至在開店之前就開始使用數據。 例如，如果一個人想開一家新咖啡館。 他不會去請房地產經理幫助他決定地點。 取而代之的是，他將從網絡上抓取數據，以查找城鎮中最受歡迎的咖啡館和咖啡館密度最大的地區。 然後，他將找到具有人口統計特徵的理想位置。 那很可能會訪問咖啡館，並且現有咖啡館的集中度也不高。 通過這種方式，企業主將決定最適合他即將開展的業務的位置。
2. 當我們今天談論網絡抓取或數據抓取時，在大多數情況下，我們談論的是文本數據評論、推文、消息、情緒分析等等。 然而，網絡抓取已經遠遠超出了這些。 分析衛星圖像以預測自然災害，使用採訪視頻訓練計算機。 目前，更多此類項目正在進行中。 其中大多數使用從網絡上抓取的數據來構建訓練集。 最流行的研究方法之一。 其中使用的這種非結構化數據是面部識別。 這些項目需要大量的非結構化數據，並且通常需要穩定的數據源——這些數據只能通過網絡抓取來收集。
3. 網頁抓取只是公司製定業務解決方案的第一步。 如今，使用Amazon AWS提供的雲基礎設施，可以在幾分鐘內構建完整的決策引擎或預測模型。 這對於沒有資源通過購買專用服務器在內部構建整個基礎架構的公司來說是有益的。 通過這種方式，更便宜且更易於訪問的基礎設施將幫助公司充分利用海量數據集。 他們從互聯網上刮下來的。 機器學習算法可以在雲中的完全託管實例上 24×7 運行，並且可以處理使用您穩定的網絡抓取數據源。
4. 隨著網絡抓取的增長，協作精神將增強。 無論您是試圖查找案件相關信息的律師，還是試圖查找他發現的新型病毒株是否存在任何數據的醫生，您都可以使用自動蜘蛛從網絡上抓取數據，該蜘蛛可以提供您以所需格式提供相關信息。 如果獲得的公開信息不夠，您可以聯繫編寫您抓取的文本的專業人士，這樣，數據將使相距數千英里的人們更加接近。
5. 今天，大多數業務決策仍然基於董事會會議的結果，最終容易做出錯誤的決策。 但數據支持的決策正變得越來越普遍，隨著時間的推移，我們可以預期，決策和計劃將很快被輸入預測引擎，該引擎將使用歷史和當前市場數據來預測可行性和成功機會。 儘管它不會完全消除風險和問題，但您的決策將基於實際數據，您將對場景有更好的理解，並且可以及早預測可以支撐的問題。
6. 由於未來幾天網絡抓取領域的進步，投資者將受益最大。 無論是業餘投資者還是對沖基金經理，與市場相關的實時數據將揭示醜聞、慘敗和與公司相關的新聞。 他們想要的股票將有助於加快決策速度，並使人們能夠進行有數據支持的投資。 來自網絡抓取提要的實時數據將減少投資者對錯過的恐懼。

挑戰：

1. 隨著時間的推移，數據清理將變得更具挑戰性。 隨著越來越多類型的媒體內容被添加到網頁中。 結構化和非結構化數據的分離變得更多。 他們還將從網站上抓取的數據轉換為數據庫服務器中的數據。 這將導致需要專門的數據清洗解決方案，以便處理海量數據庫。 即使有一小部分不干淨的數據，它們也不會變得無用。
2. 當公司插入多個流或網絡抓取源時，冗餘管理和處理重複將成為一個問題。 重複數據可能導致數字膨脹或預測模型有偏差。 即使在將數據添加到數據庫之前，也可以通過運行重複數據刪除邏輯來處理重複項。 另一方面，當您有多個來源時，您可以使用來自一個來源的數據來驗證另一個來源。
3. 就網絡抓取而言，較新的前端技術的興起可能導致網站更加複雜。
4. 每次出現新技術時，網絡抓取蜘蛛都需要配置和訓練以抓取數據。 如果整個佈局也發生了變化，這將變得特別困難和耗時。
5. 許多網站通過只允許通過登錄頁面訪問數據來防止抓取。 當你登錄時，你接受了某些通常否定網絡抓取的規則和條件。 這會使網絡抓取更加複雜。
6. 隨著今天抓取的數據類型越來越多，需要更多類型的存儲解決方案。 此外，數據將以易於檢索的方式存儲。 另一個問題是，隨著我們添加越來越多的數據源，我們抓取的數據存儲量也會增加。 但我們最終只使用總數據的一小部分進行決策。 因此，需要有效的數據抓取和存儲，以便可以節省金錢和時間。

結論：

隨著網絡抓取變得如此普遍，幾乎每個行業和部門。 他們試圖充分利用龐大的數據存儲庫來恢復和改造自己。 無論您是從事辦公空間租賃業務，還是只是在線銷售書籍。 您將不得不利用數據來發揮自己的優勢，而對於最終沒有這樣做的企業而言。 這只會為他們的競爭對手留下更多的數據。

如果您是一家以技術為基礎的公司，您應該嘗試將抓取的數據合併到您的工作流程中。 如果沒有，您應該嘗試使用基於雲的解決方案來抓取數據並將其用於您的優勢。 Amazon AWS提供的不同 SaaS 解決方案有助於數據的存儲和轉換，甚至可以讓您在它們上運行機器學習算法來構建預測模型。 而在獲取網絡抓取數據時，您所需要的只是像PromptCloud這樣的 DaaS 解決方案。 我們提供完全託管的企業級網絡抓取解決方案，可以改變您的業務。