数据科学的网络抓取
目前，各组织都在提取大量数据进行分析、处理和高级分析，以便从这些数据中找出模式，从而让利益相关者得出明智的结论。由于数据科学领域发展迅速，并给许多行业带来了革命性的变化，因此，了解企业如何提取这些海量数据是非常有必要的。最新信息
目前，各组织都在提取大量数据进行分析、处理和高级分析，以便从这些数据中找出模式，从而让利益相关者得出明智的结论。由于数据科学领域发展迅速，并给许多行业带来了革命性的变化，因此，了解企业如何提取这些海量数据是非常有必要的。
迄今为止，数据科学领域一直在寻求通过网络获取大量数据来满足其需求。因此，在本文中，我们将重点讨论数据科学中的网络刮擦。
什么是数据科学中的网络抓取？
网络抓取（Web Scraping），又称网络采集或屏幕抓取，或网络数据提取，是从网络中提取大量数据的方式。在数据科学中，其标准的准确性取决于你所拥有的数据量。更重要的是，数据集将便于训练模型，因为您将测试数据的各个方面。
无论您的企业规模如何，要想在竞争中保持领先地位，有关市场和分析的数据都是必不可少的。提升业务的每一个微小决定都是由数据驱动的。
从网络上的不同来源抓取数据后，可以立即对其进行分析，也就是实时分析。不过，在某些情况下，延迟分析并没有任何作用。股价数据分析和客户关系管理（CRM）就是需要实时分析的典型例子之一。
为什么刮削对数据科学很重要？
网络包含大量有关任何特定主题的数据，从有关如何发射太空任务的复杂数据到个人数据，例如您在 Instagram 上发布的有关您吃了什么的帖子。对于数据科学家来说，所有这些原始数据都具有巨大的价值，他们可以通过从中提取有价值的见解，对数据进行分析并得出结论。
有一些开源数据和网站提供数据科学家所需的专业数据。通常情况下，人们可以访问一次此类网站，手动提取数据，这将非常耗时。或者，你也可以查询数据，服务器会从服务器上获取数据。
然而，数据科学或机器学习所需的数据量相当庞大，单靠一个网站是无法满足这些需求的。这时，您就需要求助于网络搜索，它是您的终极救星。
数据科学涉及执行复杂的任务，如自然语言处理（NLP）、图像识别等，以及人工智能（AI），这对我们的日常需求大有裨益。 在这种情况下，网络搜刮是最常用的工具，它能自动下载、解析和整理网络数据。
在本文中，我们将重点讨论数据科学中的几种网络刮擦应用场景。
数据科学搜索前的最佳实践
请务必向您计划进行搜刮的网站确认其是否允许外部实体进行搜刮。因此，以下是您在搜刮前必须遵循的具体步骤：
Robot.txt文件--您必须检查robot.txt文件，了解您或您的机器人应如何与网站进行交互，因为它规定了这样做的一系列规则。换句话说，它决定了允许和不允许您访问网站的哪些页面。
键入 website_url/robot.txt，即可轻松导航到该网站，因为它位于网站的根文件夹中。
使用条款--确保了解目标网站的使用条款。例如，如果使用条款中提到该网站不限制机器人和蜘蛛的访问，也不禁止对服务器的快速请求，那么您就可以进行刮擦。
版权--提取数据后，您需要注意在何处使用这些数据。这是因为你需要确保不违反版权法。如果使用条款没有对数据的特定用途做出限制，那么你就可以无损地进行搜刮。
数据科学中网络抓取的不同用例
实时分析
大多数网络搜索项目都需要进行实时数据分析。我们所说的实时数据，是指在收集到数据的同时就能展示的数据。换句话说，这些类型的数据并不存储，而是直接传递给最终用户。
实时分析与批处理式分析完全不同，因为后者需要数小时或相当长的延迟才能处理数据并产生有价值的见解。
实时数据的一些例子包括电子商务购物、天气事件、日志文件、人或地点的地理位置以及服务器活动等。
因此，让我们深入了解一下实时分析的一些使用案例：
- 金融机构利用实时分析进行信用评分，以决定是否续办或停办信用卡。
- CRM（客户关系管理）是另一种标准软件，您可以利用实时分析来优化客户满意度和改善业务成果。
- 实时分析还可用于销售点终端，以检测欺诈行为。在零售店中，实时分析技术在处理顾客的激励措施方面发挥着得心应手的作用。
那么现在的问题是，如何获取实时数据进行分析？
上述所有使用案例都表明，实时分析依赖于对大量数据的处理，而这正是网络搜索发挥作用的地方。如果不能即时访问、分析和提取数据，就无法进行实时分析。
因此，要想从目标网站快速搜刮数据，就必须使用低延迟的搜刮器。这些刮擦器会以与网站速度相当的极高频率提取数据，从而刮擦数据。因此，它们至少可以为分析提供接近实时的数据。
自然语言处理
自然语言处理（NLP）是指向计算机提供英语等自然语言的输入数据，而不是 Python 等编程语言的输入数据，以便计算机理解和处理这些数据。自然语言处理是一个广泛而复杂的领域，因为要找到特定单词或短语的含义并不容易。
NLP 最常见的使用案例之一是数据科学家利用客户在社交媒体上对某一品牌的评论来处理和评估特定品牌的表现。
由于网络包含博客、新闻稿、论坛和客户评论等动态资源，因此可以将其提取出来，形成一个庞大的文本数据集，用于自然语言处理。
预测建模
预测建模就是分析数据并利用概率论来计算未来情景的预测结果。然而，预测分析并不是对未来的精确预测。而是预测发生的概率。
每个模型都有可能影响未来结果的预测变量。您可以通过网络搜刮从网站中提取重要预测所需的数据。
预测分析的一些用例包括
- 例如，您可以用它来识别常见的客户行为和产品，以锻炼风险和机遇。
- 您还可以用它来识别数据中的特定模式，并预测某些结果和趋势。
预测分析的成功在很大程度上取决于大量现有数据的存在。一旦完成数据处理，就可以制定分析方案。
为机器学习模型做准备
机器学习（Machine Learning）的概念是在向机器提供训练数据后，让机器自己学习。当然，训练数据会根据每个具体的使用案例而有所不同。不过，你可以再次求助于网络，为不同用例的各种机器学习模型提取训练数据。然后，当你有了训练数据集，就可以教它们完成相关任务，如聚类、分类和归因。
从高质量的网络资源中抓取数据至关重要，因为机器学习模型的性能取决于训练数据集的质量。
代理如何帮助您进行网络搜索
代理的目的是在您从目标网站进行搜刮时掩盖您的 IP 地址。由于您需要从多个网站来源进行搜刮，因此理想的做法是使用一个轮换的代理池。此外，这些网站很可能会限制您连接它们的最大次数。
在这方面，您需要使用不同的代理来轮换 IP 地址。要了解有关代理的更多信息，请参阅我们最新的博客文章。
结论
现在，您已经对数据科学所需的数据类型有了一定的了解。数据科学领域的确是一个复杂的领域，需要丰富的知识和经验。作为一名数据科学家，你还需要掌握进行网络搜刮的各种方法。
我们希望这篇文章能让大家从根本上了解数据科学中的刮擦技术，并对大家有所帮助。