Nem sempre é fácil entender as diferenças entre raspagem de dados e análise de dados . Afinal, ambos parecem envolver a extração de informações de fontes de dados, certo? Bem, como se vê, existem algumas distinções importantes entre esses dois processos. Neste artigo, veremos as principais diferenças entre a extração de dados e a análise de dados e exploraremos quando cada abordagem é mais apropriada.
O que é Raspagem de Dados?
A raspagem de dados é o processo de extração de informações de sites de forma automatizada. Ele pode ser usado para coletar dados disponíveis publicamente, como análises de produtos. A raspagem da Web também pode ser usada para extrair dados que não são facilmente acessíveis, como informações de contato ou dados de preços.
É verdade que a raspagem de dados é uma ferramenta eficaz para coletar dados, mas os proprietários de sites não gostam muito disso. Como resultado, muitos sites tomam medidas para se proteger contra a raspagem da web . Algumas das técnicas comuns são CAPTCHAs, limitação de taxa e armadilhas de honeypot. Para contornar a proteção sofisticada, os raspadores da web fazem o possível para fingir que são usuários regulares da Internet navegando na web. Isso pode ser feito com proxies residenciais , que ocultam seu IP atrás de um pool de endereços IP reais de usuários finais.
Processo de Raspagem de Dados
Na maioria dos casos, a raspagem da Web envolve as seguintes etapas:
- Selecione sites de destino,
- Identifique os dados desejados,
- Escreva um raspador – um programa para coletar automaticamente os dados necessários,
- Como alternativa, você pode usar uma ferramenta de raspagem da Web, como Selenium ou Scrapy, sem escrever código.
- Configure uma rede proxy para permanecer anônimo e evitar ser bloqueado.
- Teste e melhore o processo de raspagem para contornar efetivamente a proteção dos sites.
O que é análise de dados?
A análise de dados é o processo de pegar dados brutos não estruturados e organizá-los em um formato que possa ser facilmente entendido e analisado. Existem muitos métodos diferentes de análise de dados, e o método mais adequado depende do tipo de dados que você deseja analisar. Por exemplo, os dados na forma de texto podem ser analisados usando técnicas de mineração de texto, enquanto os dados na forma de números podem ser analisados usando métodos estatísticos.
Processo de análise de dados
A análise de dados envolve as seguintes etapas:
- Recebendo dados em um formato bruto, por exemplo, como um conjunto de strings HTML,
- Limpeza de dados: removendo informações irrelevantes,
- Identificando padrões,
- Criando uma estrutura legível que pode ser usada para análise posterior no formato desejado (JSON, CSV ou uma tabela)
Essas etapas podem ser realizadas programando seu próprio analisador ou comprando uma solução pronta. Você pode construir o seu próprio – mas leva muito tempo e recursos. Especialmente se você deseja desenvolver analisadores sofisticados para lidar com grandes volumes. Manter um levará mais tempo e recursos, e você precisará de muitos desenvolvedores altamente qualificados para fazê-lo.
A análise de dados é uma etapa importante na análise de dados e é crucial para garantir que os dados sejam precisos e confiáveis. Pode ser um processo demorado, mas é essencial para obter insights de dados.
Raspagem de dados versus análise de dados: principais diferenças
Então, aqui estão as diferenças mais importantes entre raspagem de dados da web e análise de dados que você deve saber:
- A raspagem de dados é sobre coletar dados, enquanto a análise de dados é sobre analisá -los;
- O resultado da raspagem de dados geralmente são strings HTML brutas. Depois de analisar os dados, você deve receber dados estruturados em um formato mais legível, como JSON ou CSV;
- A raspagem de dados requer o acesso à Web e o desvio de blocos , enquanto a análise de dados pode ser realizada em um único dispositivo sem ficar online.
No geral, a raspagem e a análise de dados são dois dos aspectos mais importantes de qualquer projeto de análise de dados. Como os dados não estruturados não têm utilidade, a análise sempre vem junto com a raspagem. Se você configurar seu processo de coleta de dados de uma maneira que combine efetivamente essas duas técnicas, estará no caminho certo.
Coleta de dados facilitada
A única maneira de coletar dados de sites avançados é alterar com eficiência seu endereço IP fingindo ser um usuário regular da Internet. Sem agilizar esse processo e enfrentar os desafios do web scraping, você pode nem chegar ao estágio de analisar seus dados.
Conclusão
Em conclusão, raspagem de dados e análise de dados são duas coisas muito diferentes. A raspagem de dados é o processo de extração de dados de fontes que não devem ser acessadas ou usadas. A análise de dados, por outro lado, é o processo de compreensão, limpeza e transformação dos dados para que possam ser usados na tomada de decisões. Como você pode ver, esses dois processos são bastante diferentes e servem a propósitos diferentes.
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