Imagine you are provided with a large dataset containing a thousand columns of data for market analysis. At first glance, you may be overwhelmed. You may not know where to start and how to approach the dataset. You probably understand the dataset and try to find any relationship between the data in the dataset. The
Stel je voor dat je een grote dataset krijgt met duizend kolommen gegevens voor marktanalyse. Op het eerste gezicht ben je misschien overweldigd. Je weet misschien niet waar je moet beginnen en hoe je de dataset moet benaderen.
Waarschijnlijk begrijp je de dataset en probeer je een verband te vinden tussen de gegevens in de dataset. Dit proces staat bekend als "Data Mining". Je voert onbewust datamining uit in je dagelijkse taken. Hetzelfde geldt voor digitaal werk.
Onze wereld draait om gegevens, die worden beschouwd als een van de meest cruciale bronnen op aarde. Data-ingenieurs leren hoe gegevens onze beschaving naar een hoger niveau kunnen tillen. Datamining is de eerste stap naar dat doel. In de volgende secties zullen we dieper ingaan op datamining en wat je moet weten over datamining.
Spring gerust naar een willekeurige sectie om meer te leren over datamining!
Waarom is datamining belangrijk?
Wat is de beste Proxy server voor web scrapen?
Wat zijn gegevens? Eenvoudig gezegd zijn gegevens een verzameling feiten die op een ongeorganiseerde manier zijn gerangschikt. De verzameling gegevens staat bekend als informatie. In de digitale wereld draait alles om getallen. Dat wil zeggen 0's en 1's. Het kan zowel kwalitatief (gegevens over het beschrijven van iets) als kwantitatief (gegevens over getallen) zijn. Op het gebied van computertechniek is het algemeen bekend dat software in twee categorieën wordt verdeeld: programma's en gegevens. We weten dat gegevens en programma's de instructies zijn die gegevens op een vereiste manier manipuleren om het gewenste resultaat te krijgen.
Datamining is het vinden van patronen in de dataset, die een grote hoeveelheid gegevens bevat (meestal enkelvoudige gegevens die datapunten worden genoemd). Het primaire doel van het dataminingproces is het verzamelen van voldoende informatie uit de gegeven dataset met behulp van intelligente methoden (machinaal leren, deep learning, statistiek en databasesysteem) en deze om te zetten in waardevolle en zinvolle informatie die je later kunt gebruiken. Datamining is een analysestap in KDD (Knowledge Discovery in Database).
Tegenwoordig zijn de meeste bedrijven begonnen met hun digitale transformatie. Gegevens worden essentieel voor alle bedrijven om hun strategie te verbeteren en de concurrentie het hoofd te bieden. Maar met gegevens heb je een hulpmiddel nodig om de gegevens te analyseren en een plan te ontwikkelen om je bedrijf te versterken. Datamining, het "gereedschap" om de gegevens te analyseren, wordt cruciaal voor een succesvolle bedrijfsanalyse.
Datamining is zo belangrijk geworden dat deze analysestap in elke industrie wordt gebruikt, van medicijnen tot voeding. De belangrijkste reden dat het zo belangrijk is, is dat je de informatie die je verzamelt met datamining kunt gebruiken in kunstmatige intelligentie, business intelligence en andere geavanceerde analysetoepassingen/software die de potentie hebben om de gegevens in real-time te streamen om problemen van mensen met hoge nauwkeurigheid in korte tijd op te lossen.
Datamining is opgenomen in verschillende bedrijfskernprincipes en -functies om effectieve organisatorische beslissingen te nemen. Dat omvat klantenservice, digitale marketing, zowel online als offline reclame, productie, onderhoud, financiën en HR (Human Resources).
Datamining omvat zes belangrijke taken zoals:
Anomaliedetectie is het proces van het vinden van onregelmatigheden in de gegeven dataset. De onregelmatigheid staat meestal bekend als "uitschieters" en de opsporing van anomalieën staat bekend als "de opsporing van uitschieters". De aanwezigheid van uitschieters in de dataset beïnvloedt de voorspelling van verkeerde informatie die je in de toekomst kunt gebruiken. In elk machine learning/deep learning-algoritme moet de data-analist, voordat hij de dataset aan het algoritme geeft, de dataset doornemen en controleren of er anomalieën/outliers aanwezig zijn in de gegeven dataset. We kunnen gerust stellen dat het opsporen van anomalieën een essentieel proces is in alle taken op het gebied van machinaal leren/diep leren.
Rule learning staat ook bekend als associatief leren, waarbij het primaire doel is om de relatie te vinden tussen twee of meer variabelen in een grote dataset. Een e-commerce website zoals Amazon of Walmart maakt bijvoorbeeld regelmatig gebruik van associatief leren als een van de kernfuncties. Het helpt om de relatie te vinden tussen de soorten producten die klanten meestal op hun website kopen. Je kunt deze informatie ook gebruiken om ijzersterke marketingstrategieën te bedenken om hun omzet onder de beoogde klanten te vergroten. Rule learning is een essentieel proces voor zowel marktanalyse als concurrentieanalyse.
Een reeks machine learning-analyses kan worden uitgevoerd op basis van regel-leren. Een van die analyses is regressieanalyse. Regressieanalyse is het vinden van een betekenisvolle relatie tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen. Er zijn twee soorten variabelen in elke dataset: afhankelijke en onafhankelijke. Afhankelijke variabelen (kenmerken) zijn variabelen die worden bestudeerd onder een bepaalde aanname of regel. Onafhankelijke variabelen, uit de naam, kunnen we gemakkelijk interpreteren dat de variabelen niet afhankelijk zijn van andere variabelen in het takenpakket (dat data-analyse is). Regressieanalyse wordt voornamelijk gebruikt voor het voorspellen van resultaten op basis van de gegeven dataset.
Classificatieanalyse is een andere vorm van analyse gebaseerd op het leren van regels. Het primaire doel van classificatieanalyse is om te achterhalen tot welke categorieën een set datapunten (gegevens in de dataset) behoort. Wist je bijvoorbeeld dat er online een gigantische dataset beschikbaar is voor problemen met machinaal leren? In die dataset is het de bedoeling om het algoritme te trainen met voldoende "train" datapunten en de "test" datapunten te voeden om de uitkomst te vinden of de persoon het overleefd heeft of niet. Daarmee kun je classificeren hoeveel mannen en vrouwen overleefden en de gegevens categoriseren op basis van geslacht.
Clusteringsanalyse lijkt min of meer op classificatieanalyse of op zijn minst op de kernfunctionaliteit. Bij clusteringanalyse is het de bedoeling om een reeks gegevenspunten die identiek zijn aan elkaar in een dataset te groeperen in een kleine "cluster". Je hebt bijvoorbeeld drie vormen: vierkant, driehoek en cirkel. In een dataset worden gegevens die drie vormen vertegenwoordigen willekeurig gerangschikt. Je kunt een willekeurig algoritme voor machinaal leren clusteren gebruiken om een exact aantal gegevenspunten te vinden die elke vorm vertegenwoordigen en het resultaat visueel weergeven.
De naam zegt het al: visualisatieanalyse is een proces waarbij een verband wordt gevonden tussen twee of meer gegevenspunten. Deze analyse omvat ook het samenvatten van het hele proces door het genereren van een rapport in een gewenst formaat. Het belangrijkste doel hier is om een visuele samenvatting te maken die het noodzakelijke deel van de informatie binnen de hele dataset weergeeft.
In al deze analyses is het gemeenschappelijke doel het vinden van een verband tussen twee gegevens. Datamining is het vinden van een verband (patronen) tussen gegevens in de gegeven dataset om een concreet en betrouwbaar resultaat te voorspellen en de ontwikkeling in te zetten in hun respectieve eindpunten.
Datamining is een proces dat je meer ziet in DevOps (Developer Operations) en MLOps (Machine Learning Operations) dan in andere sectoren. Tegenwoordig bestaat datamining in de vorm van CRISP-DM (Cross Industry Standard Process of Data Mining), dat zes fasen kent:
Van gegevensverzameling tot modellering, datamining is hier nauw bij betrokken. Hoewel het niet wordt genoemd als een specifiek proces, speelt datamining een belangrijkere rol dan elk ander proces in MLOps en DevOps.
Zoals hierboven vermeld, bestaat datamining in MLOps en DevOps uit drie belangrijke stappen: gegevens verzamelen, gegevens verwerken en modelleren. Je kunt de gegevensverwerkingsstap uitvoeren met behulp van verschillende statistische methoden en benaderingen. De keuze om te modelleren is eenvoudig omdat er veel modelleringsalgoritmen beschikbaar zijn. Je moet de gegevens in het model injecteren om het resultaat te krijgen. Het complexe en vervelende proces is waarschijnlijk het verzamelen van gegevens.
Als de gegevens direct beschikbaar zijn, zou het een fluitje van een cent moeten zijn om andere stappen uit te voeren. Maar dat zal meestal niet het geval zijn. Je moet gegevens online verzamelen. Dit is waar de saaiheid om de hoek komt kijken. Miljarden gegevens zijn online beschikbaar en je hebt alleen relevante gegevens nodig voor je taken. Gegevens één voor één verzamelen is niet mogelijk. Je hebt een tool nodig die gegevens kan verzamelen van de doelbron en ze kan opslaan in het gewenste formaat, zodat je de vereiste gegevens kunt verwerken nadat je ze hebt verzameld. Dit hulpmiddel is "Web Scraping" .
Schrapen van het web Het is een techniek waarbij een grote hoeveelheid gegevens (in GigaBytes of TeraBytes) van de doelbron(nen) wordt verzameld. Er zijn twee onderdelen betrokken bij web scraping: Crawler en Scraper. Crawler en Scraper zijn bots die worden gebouwd door programmeerscripts, zoals Python. Eerst doorzoekt de Crawler de inhoud in de doelbron en stuurt de informatie naar de Scraper. Op basis van de informatie die door de Crawler wordt gegeven, begint de Scraper de benodigde informatie van het origineel te verzamelen en in realtime naar de gebruiker te sturen. Dit proces wordt ook wel "streaming data" genoemd.
Web scraping bevindt zich in het grijze gebied. In sommige landen kun je zonder problemen aan web scraping doen. In andere landen kun je geen web scraping uitvoeren zonder veiligheidsmaatregelen. Ook al schrap je openbare gegevens, je moet ervoor zorgen dat je de oorspronkelijke eigenaar van de gegevens op geen enkele manier schade berokkent en je moet ook een manier vinden om je IP-adres te verbergen tijdens het schrapen.
Wat is de beste manier om gegevens te scrapen zonder de eigenaar schade te berokkenen en je IP-adres te verbergen?
Het antwoord is een proxy server.
Een proxy server is een tussenliggende server die tussen jou (de client) en de doelserver (online) staat. In plaats van je verzoek en internetverkeer rechtstreeks naar de doelserver te leiden, kan een proxy server het verkeer en het verzoek via zijn server omleiden en naar de doelserver sturen. Deze "driewegs handdruk" helpt om je IP-adres te maskeren en je online anoniem te maken. Dus, hoe helpt dit bij web scraping?
Bij web scraping moet je in korte tijd veel verzoeken naar de doelserver sturen zodat je een grote hoeveelheid gegevens kunt verzamelen. Maar het is niet menselijk om in korte tijd zoveel aanvragen naar de doelserver te sturen. Dit wordt beschouwd als een rode vlag van de doelserver en blokkeert je IP-adres. Dit belemmert je web scraping-proces, maar de kans op een IP-blokkering is klein als je je IP-adres diep genoeg verbergt. Dit is waar een proxy server op zijn best schittert.
ProxyScrape is een van de populairste en betrouwbaarste proxy providers online. Drie proxy services omvatten dedicated datacenter proxy servers, residentiële proxy servers en premium proxy servers. Dus, wat is de beste proxy server voor web scraping/data mining? Voordat u die vraag beantwoordt, kunt u het beste eerst de functies van elke proxy server bekijken.
Een dedicated datacenter proxy is het meest geschikt voor snelle online taken, zoals het streamen van grote hoeveelheden gegevens (qua grootte) vanaf verschillende servers voor analysedoeleinden. Dit is een van de belangrijkste redenen waarom organisaties kiezen voor dedicated proxies voor het verzenden van grote hoeveelheden gegevens in korte tijd.
Een dedicated datacenter proxy heeft verschillende functies, zoals onbeperkte bandbreedte en gelijktijdige verbindingen, dedicated HTTP proxies voor eenvoudige communicatie en IP-authenticatie voor meer beveiliging. Met 99,9% uptime kunt u er zeker van zijn dat het dedicated datacenter altijd werkt tijdens elke sessie. Last but not least, ProxyScrape biedt een uitstekende klantenservice en zal je helpen om je probleem binnen 24-48 kantooruren op te lossen.
De volgende is een residentiële proxy. residentiële is een go-to proxy voor elke algemene consument. De belangrijkste reden hiervoor is dat het IP-adres van een residentiële proxy lijkt op het IP-adres van de ISP. Dit betekent dat het verkrijgen van toestemming van de doelserver om toegang te krijgen tot zijn gegevens gemakkelijker zal zijn dan normaal.
De andere functie van ProxyScrape's residentiële proxy is een roterende functie. Een roterende proxy helpt je een permanente ban op je account te voorkomen omdat je residentiële proxy dynamisch je IP-adres verandert, waardoor het voor de doelserver moeilijk is om te controleren of je een proxy gebruikt of niet.
Afgezien daarvan zijn de andere kenmerken van een residentiële proxy : onbeperkte bandbreedte, samen met gelijktijdige verbinding, toegewijde HTTP/s proxies, proxies op elk moment sessie vanwege 7 miljoen plus proxies in de proxy pool, gebruikersnaam en wachtwoord authenticatie voor meer veiligheid, en last but not least, de mogelijkheid om de landserver te wijzigen. Je kunt de gewenste server selecteren door de landcode toe te voegen aan de gebruikersnaamauthenticatie.
De laatste is de premium proxy. Premium proxies zijn hetzelfde als dedicated datacenter proxies. De functionaliteit blijft hetzelfde. Het belangrijkste verschil is de toegankelijkheid. In premium proxies wordt de lijst proxy (de lijst die proxies bevat) beschikbaar gemaakt voor elke gebruiker op ProxyScrape's netwerk. Daarom kost premium proxies minder dan dedicated datacenter proxies.
Dus wat is de beste proxy server voor datamining? Het antwoord zou zijn "residentiële proxy ." De reden is eenvoudig. Zoals hierboven gezegd, is de residentiële proxy een roterende proxy, wat betekent dat je IP-adres dynamisch wordt gewijzigd over een periode van tijd, wat handig kan zijn om de server te misleiden door veel aanvragen te verzenden binnen een klein tijdsbestek zonder een IP-blokkering te krijgen. Vervolgens kun je het beste de server proxy wijzigen op basis van het land. Je hoeft alleen maar het land ISO_CODE toe te voegen aan het einde van de IP authenticatie of gebruikersnaam en wachtwoord authenticatie.
Gegevens zijn een van de meest waardevolle bronnen op aarde. Om onze generatie naar het volgende niveau te brengen, heb je gegevens nodig. Maar alleen met gegevens kunnen we dat kolossale doel niet bereiken. Het zou het beste zijn als je best practices en tools had om die gegevens te decoderen en zinvol te gebruiken.
Datamining is een uitstekende stap in het decoderen van gegevens. Het geeft informatie over hoe gegevens correleren en hoe we die relatie kunnen gebruiken om onze technologie te ontwikkelen. Web scraping helpt bij het verzamelen van gegevens en werkt als een katalysator bij het decoderen van gegevens. Het gebruik van een proxy server, in het bijzonder een residentiële proxy , wordt aanbevolen tijdens het schrapen van het web om de taken effectief uit te voeren.
Dit artikel hoopt diepgaande informatie te geven over datamining en hoe web scraping datamining beïnvloedt.