Web Scraping para a ciência dos dados

Atualmente, as organizações extraem enormes volumes de dados para análise, processamento e análise avançada para identificar padrões a partir desses dados, para que as partes interessadas possam tirar conclusões informadas. Como o campo da ciência de dados está a crescer rapidamente e revolucionou muitas indústrias, vale a pena saber como as organizações extraem estas toneladas de dados. Atualização

Atualmente, as organizações extraem enormes volumes de dados para análise, processamento e análise avançada para identificar padrões a partir desses dados, para que as partes interessadas possam tirar conclusões informadas. Como o campo da Ciência de Dados está a crescer rapidamente e revolucionou muitas indústrias, vale a pena saber como as organizações extraem estas toneladas de dados.

Até à data, o campo da ciência dos dados tem procurado a Web para extrair grandes quantidades de dados para as suas necessidades. Por isso, neste artigo, vamos centrar-nos na recolha de dados da Web para a ciência dos dados. 

O que é Web Scraping na ciência dos dados?

A Web Scraping, também conhecida como web harvesting ou screen scraping, ou extração de dados da Web, é a forma de extrair grandes quantidades de dados da Web. Na ciência dos dados, a exatidão do seu padrão depende da quantidade de dados que possui. Mais proeminentemente, o conjunto de dados facilitaria o modelo de treino, uma vez que se testariam vários aspectos dos dados.

Independentemente da escala do seu negócio, os dados sobre o seu mercado e a análise são essenciais para a sua empresa para se manter à frente dos seus concorrentes. Cada pequena decisão para melhorar o seu negócio é orientada por dados.

Depois de extrair dados de diversas fontes na Web, pode analisá-los imediatamente, também conhecido como análise em tempo real. No entanto, há casos em que a análise atrasada não serve para nada. Um dos exemplos típicos de uma situação que requer uma análise em tempo real é a análise de dados sobre o preço das acções e o CRM (Customer Relationship Management).

Porque é que a recolha de dados é importante para a ciência dos dados?

A Web contém uma infinidade de dados sobre qualquer tópico, desde dados complexos sobre como lançar uma missão espacial até dados pessoais, como a sua publicação no Instagram sobre o que comeu, por exemplo. Todos esses dados brutos são de imenso valor para os cientistas de dados, que podem analisar e tirar conclusões sobre os dados, extraindo deles informações valiosas.

Há uma mão-cheia de dados e sítios Web de fonte aberta que fornecem dados especializados de que os cientistas de dados necessitam. Normalmente, as pessoas podem visitar esses sítios uma vez para extrair os dados manualmente, o que consome muito tempo. Em alternativa, também é possível consultar os dados e o servidor vai buscá-los.

No entanto, os dados de que necessita para a ciência dos dados ou para a aprendizagem automática são bastante vastos e um único sítio Web não é suficiente para satisfazer essas necessidades. É aqui que tem de recorrer à recolha de dados da Web, o seu salvador supremo. 

A ciência dos dados envolve a implementação de tarefas sofisticadas, como o PNL (Processamento de Linguagem Natural), o reconhecimento de imagens, etc., juntamente com a IA (Inteligência Artificial), que são extremamente úteis para as nossas necessidades quotidianas. Nestas circunstâncias, a recolha de dados da Web é a ferramenta mais frequentemente utilizada para descarregar, analisar e organizar automaticamente os dados da Web.

Neste artigo, vamos centrar-nos em vários cenários de recolha de dados da Web para a ciência dos dados.

Melhores práticas antes de fazer scraping para a ciência dos dados

É vital verificar com o sítio Web que planeia extrair dados se este permite a extração por entidades externas. Eis os passos específicos que deve seguir antes de efetuar a recolha de dados:

Ficheiro robot.txt - Deve verificar o ficheiro robot.txt sobre a forma como você ou o seu bot devem interagir com o sítio Web, uma vez que este especifica um conjunto de regras para o fazer. Por outras palavras, determina quais as páginas de um sítio Web a que é permitido ou não aceder.

Pode navegar facilmente escrevendo website_url/robot.txt, uma vez que está localizado na pasta de raiz de um sítio Web.

Termos de utilização - Certifique-se de que analisa os termos de utilização do sítio Web alvo. Por exemplo, se for mencionado nas condições de utilização que o sítio Web não limita o acesso a bots e spiders e não proíbe pedidos rápidos ao servidor, poderá fazer scraping.

Direitos de autor - Depois de extrair os dados, é necessário ter cuidado com o local onde os pretende utilizar. Isto porque tem de se certificar de que não viola as leis de direitos de autor. Se os termos de utilização não impuserem uma limitação a uma determinada utilização dos dados, poderá efetuar a extração sem qualquer prejuízo.

Diferentes casos de utilização de Web Scraping para a ciência dos dados

Análise em tempo real

A maioria dos projectos de recolha de dados da Web necessita de uma análise de dados em tempo real. Quando dizemos dados em tempo real, referimo-nos aos dados que podem ser apresentados à medida que são recolhidos. Por outras palavras, estes tipos de dados não são armazenados, mas diretamente transmitidos ao utilizador final.

A análise em tempo real é totalmente diferente da análise em lote, uma vez que esta última demora horas ou atrasos consideráveis a processar os dados e a produzir informações valiosas.  

Alguns dos exemplos de dados em tempo real são as compras de comércio eletrónico, eventos meteorológicos, ficheiros de registo, localizações geográficas de pessoas ou locais e atividade do servidor, para citar alguns exemplos. 

Vamos então analisar alguns casos de utilização da análise em tempo real:

• As instituições financeiras utilizam análises em tempo real para a pontuação de crédito para decidir se devem renovar o cartão de crédito ou descontinuá-lo.
• O CRM (Customer Relationship Management) é outro software padrão que permite utilizar análises em tempo real para otimizar a satisfação do cliente e melhorar os resultados comerciais.
• A análise em tempo real também é utilizada nos terminais de ponto de venda para detetar fraudes. Nos pontos de venda a retalho, a análise em tempo real desempenha um papel útil no tratamento dos incentivos dos clientes.

A questão que se coloca agora é: como recolher dados em tempo real para análise?

Uma vez que todos os casos de utilização acima referidos indicam que a análise em tempo real depende do processamento de grandes quantidades de dados, é aqui que a recolha de dados da Web entra em jogo. A análise em tempo real não pode ser efectuada se os dados não forem acedidos, analisados e extraídos instantaneamente. 

Consequentemente, será utilizado um raspador com baixa latência para raspar rapidamente os sítios Web alvo. Estes raspadores extraem os dados com uma frequência muito elevada, equivalente à velocidade do sítio Web. Consequentemente, forneceriam, pelo menos, dados em tempo quase real para análise.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural (PNL) consiste em fornecer dados de entrada sobre línguas naturais, como o inglês, em oposição a linguagens de programação, como o Python, aos computadores, para que estes os compreendam e processem. O processamento de linguagem natural é um domínio vasto e complicado, uma vez que não é fácil localizar o significado de determinadas palavras ou frases.

Um dos casos de utilização mais comuns da PNL é o de cientistas de dados que utilizam comentários nas redes sociais de clientes sobre uma determinada marca para processar e avaliar o desempenho de uma marca específica. 

Uma vez que a Web constitui recursos dinâmicos, como blogues, comunicados de imprensa, fóruns e críticas de clientes, estes podem ser extraídos para formar um vasto corpus de texto de dados para o Processamento de Linguagem Natural.

Modelação preditiva

A modelação preditiva consiste na análise de dados e na utilização da teoria das probabilidades para calcular os resultados preditivos de cenários futuros. No entanto, a análise preditiva não tem a ver com uma previsão exacta do futuro. Em vez disso, trata-se de prever as probabilidades de ocorrência.

Todos os modelos têm variáveis de previsão que podem afetar os resultados futuros. É possível extrair os dados necessários para previsões vitais de sítios Web através da recolha de dados da Web. 

Alguns dos casos de utilização da análise preditiva são:

• Por exemplo, pode utilizá-lo para identificar o comportamento habitual dos clientes e os produtos para avaliar riscos e oportunidades.
• Também pode ser utilizado para identificar padrões específicos nos dados e prever determinados resultados e tendências.

O sucesso da análise preditiva depende em grande medida da presença de grandes volumes de dados existentes. É possível formular uma análise quando o tratamento dos dados estiver concluído.

Preparação para modelos de aprendizagem automática

A aprendizagem automática é o conceito que permite às máquinas aprenderem por si próprias depois de as alimentar com dados de formação. Naturalmente, os dados de treino variam consoante cada caso de utilização específico. Mas pode recorrer mais uma vez à Web para extrair dados de formação para vários modelos de aprendizagem automática com diferentes casos de utilização. Depois, quando tiver conjuntos de dados de formação, pode ensiná-los a realizar tarefas correlacionadas, como agrupamento, classificação e atribuição.

É extremamente importante extrair dados de fontes Web de elevada qualidade, uma vez que o desempenho do modelo de aprendizagem automática dependerá da qualidade do conjunto de dados de treino.

Como é que os proxies o podem ajudar na recolha de dados da Web

O objetivo de um proxy é mascarar o seu endereço IP quando faz scraping de um sítio Web alvo. Uma vez que precisa de fazer scraping de várias fontes Web, o ideal será utilizar um conjunto de proxies que seja rotativo. É também muito provável que esses sítios web imponham o número máximo de vezes que se pode ligar a eles.

Nesse sentido, é necessário rodar os endereços IP utilizando diferentes proxies. Para saber mais sobre os proxies, consulte os artigos mais recentes do nosso blogue.

Conclusão

Neste momento, já tem uma boa ideia dos tipos de dados que precisa de extrair para a ciência dos dados. O domínio da ciência dos dados é, de facto, um domínio complicado e que requer um vasto conhecimento e experiência. Como cientista de dados, também precisa de compreender as várias formas de efetuar a recolha de dados na Web.

Esperamos que este artigo tenha proporcionado uma compreensão fundamental do scraping para a ciência dos dados e que seja de grande valor para si.