Data Mining - Detalhes importantes que precisa de saber em 2024
Imagine que lhe é fornecido um grande conjunto de dados com mil colunas de dados para análise de mercado. À primeira vista, pode sentir-se sobrecarregado. Pode não saber por onde começar e como abordar o conjunto de dados. É provável que compreenda o conjunto de dados e tente encontrar qualquer relação entre os dados do conjunto de dados. A
Imagine que lhe é fornecido um grande conjunto de dados com mil colunas de dados para análise de mercado. À primeira vista, pode sentir-se sobrecarregado. Pode não saber por onde começar e como abordar o conjunto de dados.
Provavelmente, o utilizador compreende o conjunto de dados e tenta encontrar qualquer relação entre os dados do conjunto de dados. O processo é conhecido como "Extração de dados". Está, sem saber, a fazer data mining nas suas tarefas diárias. O mesmo se aplica ao trabalho digital.
O nosso mundo gira em torno dos dados, considerados um dos recursos mais importantes do planeta. Os engenheiros de dados estão a aprender como os dados podem fazer evoluir a nossa civilização para o nível seguinte. A extração de dados é o primeiro passo para atingir esse objetivo. Nas próximas secções, analisaremos a extração de dados e o que precisa de saber sobre a extração de dados em profundidade.
Para saber mais sobre a prospeção de dados, pode ir a qualquer secção!
Porque é que a extração de dados é importante?
Como funciona a extração de dados?
Qual é o melhor servidor proxy para Web Scraping?
Dados: O que são?
O que são dados? Em termos simples, os dados são uma coleção de factos dispostos de forma não organizada. A coleção de dados é conhecida como informação. No mundo digital, os dados são números. Ou seja, 0's e 1's. Podem ser qualitativos (dados sobre a descrição de algo) ou quantitativos (dados sobre números). No que diz respeito à engenharia informática, é um facto bem conhecido que o software se divide em duas categorias: programa e dados. Sabemos que os dados e os programas são as instruções que manipulam os dados de uma forma necessária para obter o resultado pretendido.
Extração de dados: O que é?
A extração de dados consiste em encontrar os padrões no conjunto de dados, que contém uma grande quantidade de dados (normalmente dados únicos designados por pontos de dados). O principal objetivo do processo de extração de dados consiste em recolher informações suficientes do conjunto de dados, utilizando quaisquer métodos inteligentes (aprendizagem automática, aprendizagem profunda, estatística e sistema de bases de dados), e transformá-las numa informação valiosa e significativa que possa ser utilizada numa fase posterior. A extração de dados é uma etapa de análise no KDD (Knowledge Discovery in Database)
Porque é que a extração de dados é importante?
Atualmente, a maioria das empresas iniciou a sua transformação digital. Os dados tornaram-se essenciais para que todas as empresas melhorem a sua estratégia e se mantenham à tona da concorrência. Mas com os dados, é necessária uma ferramenta para os analisar e desenvolver um plano para reforçar o seu negócio. A extração de dados, a "ferramenta" para analisar os dados, está a tornar-se crucial para uma análise empresarial bem sucedida.
A extração de dados tornou-se tão importante que esta etapa de análise é utilizada em todos os sectores, da medicina à alimentação. A principal razão para ser tão importante é o facto de se poder utilizar a informação recolhida a partir da extração de dados na inteligência artificial, na inteligência empresarial e noutras aplicações/software de análise avançada que têm o potencial de transmitir os dados em tempo real para resolver os problemas das pessoas com elevada precisão num curto espaço de tempo.
A extração de dados está incluída em vários princípios e funções fundamentais das empresas para tomar decisões organizacionais eficazes. Isso inclui o serviço ao cliente, o marketing digital, a publicidade em linha e fora de linha, o fabrico, a manutenção, as finanças e os RH (recursos humanos)
Como funciona a extração de dados?
A extração de dados envolve seis tarefas importantes, tais como
Deteção de anomalias. Aprendizagem de regras. Análise de regressão. Análise de classificação. Análise de agrupamento. Análise de visualização.
Como funciona a extração de dados?
Deteção de anomalias:
A deteção de anomalias é o processo de encontrar quaisquer irregularidades num determinado conjunto de dados. A irregularidade é normalmente conhecida como "outliers", e a deteção de anomalias é conhecida como "deteção de outliers". A presença de valores anómalos no conjunto de dados influencia a previsão de informações erradas que podem ser utilizadas no futuro. Em qualquer algoritmo de aprendizagem automática/aprendizagem profunda, antes de alimentar o conjunto de dados com o algoritmo, o analista de dados deve analisar o conjunto de dados e verificar se existem anomalias/outliers no conjunto de dados em causa. É seguro dizer que a deteção de anomalias é um processo essencial em todas as tarefas de aprendizagem automática/aprendizagem profunda.
Aprendizagem de regras:
A aprendizagem de regras é também conhecida como aprendizagem associativa, em que o objetivo principal é encontrar a relação entre duas ou mais variáveis num grande conjunto de dados. Por exemplo, um sítio Web de comércio eletrónico como a Amazon ou a Walmart utiliza regularmente a aprendizagem associativa como uma das suas principais funcionalidades. Esta ajuda a encontrar a relação entre os tipos de produtos que os clientes compram habitualmente no seu sítio Web. Também pode utilizar esta informação para conceber estratégias de marketing rigorosas para aumentar o seu negócio entre os clientes-alvo. A aprendizagem de regras é um processo essencial tanto para a análise baseada no mercado como para a análise da concorrência.
Análise de regressão:
É possível efetuar uma série de análises de aprendizagem automática com base na aprendizagem de regras. Uma dessas análises é a análise de regressão. A análise de regressão consiste em encontrar uma relação significativa entre variáveis dependentes e independentes. Existem dois tipos de variáveis em qualquer conjunto de dados: dependentes e independentes. As variáveis dependentes (características) são variáveis que são estudadas sob alguma forma de pressuposto ou regra. Variável independente, a partir do nome, podemos facilmente interpretar que as variáveis não dependem de qualquer outra variável no âmbito das tarefas (que é a análise de dados). A análise de regressão é utilizada principalmente para prever ou prognosticar o resultado com base num determinado conjunto de dados.
Análise de classificação:
A análise de classificação é outra forma de análise baseada na aprendizagem de regras. O principal objetivo da análise de classificação é descobrir a que categorias pertence um conjunto de pontos de dados (que são os dados do conjunto de dados). Por exemplo, sabia que está disponível online um conjunto de dados do Titanic para problemas de aprendizagem automática? Nesse conjunto de dados, o objetivo é treinar o algoritmo com um número suficiente de pontos de dados de "treino" e alimentar os pontos de dados de "teste" para determinar se a pessoa sobreviveu ou não. Com isso, é possível classificar quantos homens e mulheres sobreviveram e categorizar os dados com base no género.
Análise de agrupamento:
A análise de agrupamento é mais ou menos semelhante à análise de classificação ou, pelo menos, na sua funcionalidade principal. Na análise de agrupamento, o seu objetivo é agrupar um conjunto de pontos de dados idênticos entre si num conjunto de dados num pequeno "agrupamento". Por exemplo, existem três formas: quadrado, triângulo e círculo. Num conjunto de dados, os dados que representam as três formas estão dispostos aleatoriamente. Pode utilizar qualquer algoritmo de aprendizagem automática de agrupamento para encontrar um número exato de pontos de dados que representam cada forma e apresentar visualmente o resultado.
Análise de visualização:
A partir do nome, pode adivinhar que a análise de visualização é um processo para encontrar qualquer relação entre dois ou mais pontos de dados. Esta análise também inclui o resumo de todo o processo, gerando um relatório num formato necessário. O principal objetivo é criar um resumo visual que represente a parte necessária da informação de todo o conjunto de dados.
Em todas estas análises, o objetivo comum é encontrar uma relação entre dois dados. A prospeção de dados consiste em encontrar uma ligação (padrões) entre os dados de um determinado conjunto de dados para prever um resultado concreto e fiável e implementar o desenvolvimento nos respectivos pontos finais.
A extração de dados é um processo que se pode ver mais em DevOps (Operações de Desenvolvimento) e MLOps (Operações de Aprendizagem de Máquina) do que noutros sectores. Atualmente, a extração de dados existe sob a forma de CRISP-DM (Cross Industry Standard Process of Data Mining), que tem seis fases:
- Objetivo comercial.
- Recolha de dados.
- Processamento de dados.
- Modelação.
- Avaliação.
- Implantação.
Aqui, desde a recolha de dados até à modelação, a extração de dados está profundamente envolvida. Embora não esteja a ser mencionado como um processo específico, a extração de dados desempenha um papel mais importante do que qualquer outro processo em MLOps e DevOps.
Tal como referido anteriormente, a extração de dados existe sob a forma de três passos significativos em MLOps e DevOps: recolha de dados, processamento de dados e modelação. A etapa de processamento de dados pode ser efectuada com a ajuda de vários métodos e abordagens estatísticas. Escolher a modelação é fácil, uma vez que estão disponíveis muitos algoritmos de modelação. É necessário injetar os dados no modelo para obter o resultado. O processo mais complexo e fastidioso será provavelmente a recolha de dados.
Se os dados estiverem prontamente disponíveis, deve ser fácil efetuar outras etapas. Mas, na maioria das vezes, não é esse o caso. É necessário recolher dados em linha. É aqui que entra o tédio. Há milhares de milhões de dados disponíveis em linha e só precisa de dados relevantes para as suas tarefas. Não é possível obter dados um a um. É necessária uma ferramenta que possa recolher dados da fonte de destino e guardá-los no formato pretendido, para que possa processar os dados necessários depois de os recolher. Esta ferramenta seria o "Web Scraping".
Raspagem da Web: O que é?
O Web scraping é mais do que uma ferramenta; é uma técnica que envolve a recolha de uma grande quantidade de dados (em GigaBytes ou TeraBytes) da(s) fonte(s) de destino. Há duas partes envolvidas no web scraping: Crawler e Scraper. O Crawler e o Scraper são bots construídos por scripts de programação, como o Python. Em primeiro lugar, o Crawler analisa o conteúdo da fonte de destino e envia as informações para o Scraper. Com base nas informações fornecidas pelo Crawler, o Scraper começa a recolher as informações necessárias do original e a enviá-las ao utilizador em tempo real. Este processo é também designado por "streaming data".
A raspagem da Web encontra-se numa zona cinzenta. Em alguns países, pode efetuar a recolha de dados da Web sem quaisquer dificuldades. Noutros, não pode efetuar a recolha de dados da Web sem medidas de segurança. Mesmo que esteja a recolher dados públicos, tem de se certificar de que não está a prejudicar o proprietário original dos dados de qualquer forma ou feitio, e também tem de encontrar uma forma de ocultar o seu endereço IP durante a recolha de dados na Web.
Qual é a melhor forma de recolher dados sem prejudicar o proprietário e sem ocultar o seu endereço IP?
A resposta é um servidor proxy.
Um servidor proxy: O que é?
Um servidor proxy é um servidor intermediário que se situa entre o utilizador (o cliente) e o servidor de destino (online). Em vez de encaminhar o seu pedido e o tráfego da Internet diretamente para o servidor de destino, um servidor proxy pode reencaminhar o tráfego e o pedido através do seu servidor e enviá-lo para o servidor de destino. Este "aperto de mão de três vias" ajuda a mascarar o seu endereço IP e a torná-lo anónimo em linha. Então, como é que isto ajuda na recolha de dados da Web?
No web scraping, é necessário enviar muitos pedidos para o servidor de destino num curto espaço de tempo, para que se possa recolher uma grande quantidade de dados. Mas não é comportamento humano enviar tantos pedidos para o servidor de destino num curto espaço de tempo. Isto é considerado uma bandeira vermelha do servidor de destino e bloqueia o seu endereço IP. Isto dificulta o seu processo de recolha de dados da Web, mas a probabilidade de obter um bloqueio de IP é baixa se esconder suficientemente o seu endereço IP. É aqui que um servidor proxy dá o seu melhor.
Qual é o melhor servidor proxy para Web Scraping?
ProxyScrape é um dos mais populares e fiáveis fornecedores de proxy online. Os três serviços proxy incluem servidores proxy dedicados a centros de dados, servidores proxy residenciais e servidores proxy premium. Então, qual é o melhor servidor proxy para a extração de dados da Web? Antes de responder a essa pergunta, é melhor ver as características de cada servidor proxy.
Um proxy de centro de dados dedicado é mais adequado para tarefas online de alta velocidade, como a transmissão de grandes quantidades de dados (em termos de tamanho) de vários servidores para fins de análise. Esta é uma das principais razões pelas quais as organizações escolhem proxies dedicados para transmitir grandes quantidades de dados num curto espaço de tempo.
Um proxy de centro de dados dedicado tem várias características, tais como largura de banda ilimitada e ligações simultâneas, proxies HTTP dedicados para facilitar a comunicação e autenticação IP para maior segurança. Com 99,9% de tempo de atividade, pode ter a certeza de que o centro de dados dedicado funcionará sempre durante qualquer sessão. Por último, mas não menos importante, ProxyScrape fornece um excelente serviço de apoio ao cliente e ajudá-lo-á a resolver o seu problema no prazo de 24-48 horas úteis.
O próximo é um proxy residencial. O proxy residencial é um proxy de referência para todos os consumidores em geral. A principal razão é que o endereço IP de um proxy residencial se assemelha ao endereço IP fornecido pelo ISP. Isto significa que obter permissão do servidor de destino para aceder aos seus dados será mais fácil do que o habitual.
A outra caraterística do proxy residencial do ProxyScrapeé uma funcionalidade rotativa. Um proxy rotativo ajuda-o a evitar uma proibição permanente da sua conta porque o seu proxy residencial altera dinamicamente o seu endereço IP, tornando difícil para o servidor de destino verificar se está a utilizar um proxy ou não.
Para além disso, as outras características de um proxy residencial são: largura de banda ilimitada, juntamente com ligação simultânea, proxies HTTP/s dedicados, proxies em qualquer sessão de tempo devido aos mais de 7 milhões de proxies no pool de proxies, autenticação de nome de utilizador e palavra-passe para maior segurança e, por último, mas não menos importante, a capacidade de mudar o servidor do país. Pode selecionar o servidor pretendido anexando o código do país à autenticação do nome de utilizador.
O último é o proxy premium. Os proxies premium são iguais aos proxies dedicados de centros de dados. A funcionalidade permanece a mesma. A principal diferença é a acessibilidade. Nos proxies premium, a lista de proxies (a lista que contém proxies) é disponibilizada a todos os utilizadores da rede ProxyScrape. É por isso que os proxies premium custam menos do que os proxies dedicados de centros de dados.
Então, qual é o melhor servidor proxy para extração de dados? A resposta seria "proxy residencial". A razão é simples. Como foi dito acima, o proxy residencial é um proxy rotativo, o que significa que o seu endereço IP seria alterado dinamicamente durante um período de tempo, o que pode ser útil para enganar o servidor, enviando muitos pedidos num curto espaço de tempo sem obter um bloqueio de IP. A seguir, o melhor seria mudar o servidor proxy com base no país. Basta acrescentar o ISO_CODE do país no final da autenticação IP ou da autenticação do nome de utilizador e da palavra-passe.
Perguntas frequentes:
Perguntas frequentes:
1. O que é a extração de dados?
2. Existem alguns tipos de extração de dados?
3. A recolha de dados da Web faz parte da extração de dados?
Conclusão:
Os dados são um dos recursos mais valiosos do planeta. Para fazer evoluir a nossa geração para o nível seguinte, são necessários dados. Mas só com dados não podemos atingir esse objetivo gigantesco. O melhor seria dispor das melhores práticas e ferramentas para descodificar esses dados e utilizá-los de forma significativa.
A extração de dados é um excelente passo para descodificar dados. Fornece informações sobre a forma como os dados se correlacionam e como podemos utilizar essa relação para desenvolver a nossa tecnologia. A raspagem da Web ajuda a recolher dados e actua como um catalisador na descodificação de dados. Recomenda-se a utilização de um servidor proxy, especificamente um proxy residencial, durante o processo de recolha de dados da Web para realizar as tarefas de forma eficaz.
Este artigo pretende fornecer informações aprofundadas sobre a extração de dados e sobre a influência da raspagem da Web na extração de dados.