无数组织和个人经常忽视网络搜索的一个方面，那就是所提取数据的质量。 在大规模网络搜索项目中，提取高质量数据仍然是一项挑战。另一方面，许多组织也没有对数据质量给予应有的重视，直到数据质量问题困扰了他们。在本文中，您将
无数组织和个人经常忽视网络搜索的一个方面，那就是所提取数据的质量。
在大规模网络搜索项目中，提取高质量数据仍然是一项挑战。另一方面，许多组织也没有对数据质量给予应有的重视，直到数据质量问题困扰了他们。
在本文中，您将深入了解如何提取高质量数据，以便成功实施网络搜索项目。
但首先，让我们从高质量数据的特点谈起。
如何定义高质量数据？
毫无疑问，没有任何标准可以定义优质数据，因为对其他人来说，优质数据可能很差。相反，衡量数据质量将取决于识别和权衡将使用这些数据的组织应用程序的数据特征。
您可以将以下属性作为数据质量的指导原则：
准确性和精确性：
该字符说明数据如何准确地反映现实世界的状况，而不会产生误导。如果根据不正确的数据计划下一步行动，将无法获得理想的结果。此外，由于数据不准确，纠正行动会产生额外成本。
完整性和全面性：
完整数据的主要特征是不包含空字段或不完整字段。与不准确的数据一样，不完整的数据也会导致企业做出对业务产生不利影响的决策。
有效性/数据完整性：
通常情况下，有效数据集中的数据格式正确，数值在范围之内，类型正确。它指的是数据收集过程，而不是数据本身。不符合验证基准的数据需要额外的工作才能与数据库的其他部分整合。
一致性和可靠性：
这一特性表明，来自某一特定来源的信息不会与来自不同来源或系统的相同信息相矛盾。举例来说，如果某个知名人士的出生日期在一个来源中是 1986 年 9 月 7 日，而在另一个来源中，你可能会发现他的出生日期是 1986 年 10 月 7 日。这种数据的不一致最终会给企业带来额外的成本和声誉损失。
及时性：
顾名思义，及时性指的是信息的最新程度。随着时间的推移，来源信息的准确性就会过时，变得不可靠，因为它代表的是过去而不是现在的情况。因此，及时获取信息对于取得最佳成果至关重要。否则，如果您根据过时的信息做出决策，就会导致组织错失良机。
网络搜索，确保数据质量
获取高质量数据的方法之一是网络搜刮。不熟悉网络搜刮的人可以参考这篇文章。然而，网络搜索并非没有挑战。
因此，现在该重点讨论网络刮擦面临的挑战了，这些挑战可能会影响我们上面讨论的数据质量。
影响数据质量的网络搜刮挑战
1.要求
要想从网络搜刮工具中获取高质量的数据，您需要明确定义您的要求，即您需要哪些数据。如果不能准确了解您需要什么数据、数据的外观以及您要求的准确度，网络搜刮工具就很难验证数据的质量。
要获得高质量的数据，就需要清晰、实用地定义需求，而且必须是可测试的，主要是当以下条件至少有一个为真时：
- 您要抓取的目标网站有各种页面布局和各种数据组合。
- 您申请的项目字段非常多。
- 目标项目数量相当大。
- 您可以根据某种形式的过滤来抓取数据，例如，根据地理位置过滤数据。
- 移动设备可以搜刮数据。
2.网站结构的变化：
网站所有者及其开发人员经常更新网站的前端部分。因此，网页的 HTML 结构会发生变化，不断干扰蜘蛛或网页爬虫。这是因为开发人员会根据当时的 HTML 结构来构建网络爬虫。
因此，由于爬虫的这种故障，数据的准确性和及时性都会下降。
3.获取错误数据
假设有一个复杂的网页，其中有太多嵌套的 HTML 标记。因此，当你需要从最内层的嵌套元素中提取数据时，你会发现提取数据是一个相当大的挑战。这是因为网络爬虫自动生成的 XPath可能并不准确。
因此，爬虫会抓取你不需要的数据。
4.无法持续监测
在扫描过程中保持数据质量是一项巨大的挑战。不符合质量要求的数据记录会影响数据的整体完整性。由于在线搜索是实时进行的，因此必须确保数据符合质量标准。
持续监控至关重要，您需要测试质量保证系统，并根据新案例进行验证。仅有一个线性质量控制系统是不够的，还需要一个强大的智能层，从数据中学习，以保持大规模的质量。
如果您利用任何数据作为机器学习或人工智能计划的基础，错误的数据可能会造成严重的困难。
5.登录要求
在从某些网站抓取任何内容之前，您必须先登录。当爬虫要求登录时，您的爬虫可能会成为标准的闲置爬虫。因此，爬虫将无法提取任何数据。
6.数据提取不完整
你见过 Twitter 或 Facebook 等网站在向下滚动时加载更多内容吗？这是由于通过 Ajax 加载动态内容。因此，在这类网站上，如果机器人不向下滚动，就无法获取全部内容。因此，您提取的数据将是不完整的。
7.验证数据语义
通过统一的自动化质量保证流程来验证从网站上抓取的文本数据的语义是一项相当大的挑战。大多数公司都在开发系统，以帮助验证从网站中抓取的数据的语义。但是，没有一种技术适合在任何情况下查找语义。
因此，当务之急是进行人工测试，这相当具有挑战性。
8. 反僵尸对策
如果你正在大规模地刮擦网站，比如多达 500 页或更多，你很可能会遇到反僵尸对策。这些措施包括在你发出大量请求时禁止 IP。
如果您在搜索著名的电子商务网站，比如亚马逊，您甚至会遇到更复杂的反僵尸措施，如Distil Networks或Imperva。这些网站可能会误以为你在发动分布式拒绝服务（DDoS）攻击。
如何通过自动质量保证流程确保数据质量
由于您要从成百上千的网页中抓取数据，因此唯一可行的方法就是通过自动方法来确定所抓取数据的质量。
以下是您需要检查的几个要素：
数据质量和正确性
您需要确保您采集到的信息是正确的。例如，你已经从正确的页面元素中获取了相应的字段。此外，如果能确保自动化流程已对刮除者刮除的数据进行了后处理，也会有所帮助。
这包括删除内容中的 HTML 标记、相关格式、空白间距以及删除文本中的特殊字符。字段名称也与您指定的字段名称相同。这一过程将确保数据准确符合您在需求阶段所要求的格式。
覆盖范围
就覆盖范围而言，您需要确保搜刮工具已搜刮到所有单个项目。这些独特的项目包括产品、文章、博客文章、新闻列表等。
确定项目后，您需要确保报废程序已经报废了该项目的所有字段。
蜘蛛监测
蜘蛛监控过程是任何网络刮擦过程的关键组成部分，以确保刮擦器会刮擦的数据质量。在这样的监控系统中，你可以通过蜘蛛捕获的输出来实时监控蜘蛛。
此外，蜘蛛监测系统还能让您在蜘蛛完成执行后立即发现潜在质量问题的根源。
通常情况下，蜘蛛或刮擦器监控系统应根据模式验证其刮擦的数据。该模式应定义你所期望的结构、数据类型，以及刮擦数据的值限制。
蜘蛛监控系统的其他突出功能还包括检测错误、监控禁令、项目覆盖率下降以及蜘蛛执行的其他重要功能。
对于长期运行的蜘蛛，如果能经常使用实时数据验证方法，也会有所帮助。如果蜘蛛发现它正在收集不适当的数据，这种技术就能让它停下来。然后，执行后的数据评估也会有所帮助。
代理如何协助网络搜索？
代理是任何网络搜刮项目的首要基本组成部分。如果需要通过机器人从网站上抓取大量网页，就必须向目标网站发送多个请求。
正如我前面提到的，由于大多数目标网站都会屏蔽你的 IP 地址，所以你需要使用代理服务器来伪装你的真实 IP 地址。
但是，单个代理并不能满足要求，因为如果使用单个代理，结果将是 IP 禁用。相反，您需要的是一个轮流使用的住宅代理服务器池。
我们建议您将代理管理外包，除非您有一个专门的团队。许多代理服务器提供商都提供各种服务；但是，寻找一个可靠的代理服务器提供商是一项相当具有挑战性的任务。
在ProxyScrape ，我们致力于提供最佳服务，通过各种代理类型满足您的需求。请访问我们的服务页面了解更多详情。
超越代理
使用代理服务器不足以将许多网站目前采用的反僵尸措施降到最低。
这些网站大多使用 javascript 来判断请求是来自机器人还是人类。因此，您应该限制使用 Splash 或 Puppeteer 等可编写脚本的无头浏览器。这些无头浏览器在大规模刮擦时会在页面上呈现任何 javascript，因为它们是资源密集型的，因此会降低你刮擦数据的速度。
因此，使用代理时，您必须让您的搜刮器或机器人像人类一样滚动。
结论
现在，你可能对实现数据质量的挑战性有了一个全面的了解。如果你使用代理并采取其他措施，比如完全避免使用无头浏览器来抓取数据，那么你就走在了正确的道路上。
此外，您还需要在验证过程中和验证后开发数据验证技术，以确保您搜刮的数据符合质量要求。