Web scraping e data mining: qual è la differenza?

Il web scraping e il data mining sono due frasi spesso usate nella stessa frase. Ma mentre condividono molte somiglianze e casi d’uso, sono fondamentalmente diversi l’uno dall’altro.

Entrambi i concetti stanno guadagnando popolarità negli spazi online. Che si tratti di un’azienda che pubblicizza i propri progetti più recenti, i singoli utenti lavorano su progetti personali, il web scraping e il data mining sono un argomento scottante.

Ma qual è la differenza e come fai a sapere quale usare per il tuo prossimo progetto? Diamo un’occhiata.

Che cos’è il web scraping?

Il web scraping è la pratica di estrarre i dati direttamente dai siti web. Generalmente, il web scraping ha tre requisiti principali; sito web di destinazione, uno strumento di web scraping e un database per memorizzare i dati raccolti.

Con il web scraping, non sei limitato alle fonti di dati ufficiali. Invece, puoi utilizzare tutti i dati disponibili pubblicamente su siti Web e piattaforme online. In effetti, se navighi semplicemente in un sito Web e scrivi manualmente i suoi contenuti, stai facendo un web scraping.

Tuttavia, lo scraping manuale del web è incredibilmente dispendioso in termini di tempo ed energia. Per non parlare del fatto che raramente il front-end di un sito Web ha tutti i dati disponibili pubblicamente.

Come funziona il web scraping?

Con tutti i dati disponibili online, avresti bisogno di una quantità folle per iniziare a crearci qualcosa, e il web scraping umano semplicemente non lo taglia.

È qui che entrano in gioco strumenti di web scraping specializzati . Leggono automaticamente il codice HTML sottostante di un sito web. Tuttavia, alcuni scraper avanzati potrebbero arrivare a includere elementi CSS e Javascript.

Quindi legge e duplica tutti i dati non crittografati o vietati. Un buon strumento di web scraping può replicare il contenuto pubblico di un intero sito web. Puoi anche indicare al tuo strumento di web scraping di raccogliere solo un tipo specifico di dati da esportare in un foglio di calcolo Excel o CVS.

Una parte essenziale del web scraping è praticarlo eticamente. Durante l’estrazione di dati da un sito Web, i tuoi strumenti utilizzano il server del sito Web e scaricano enormi quantità di dati. Non solo uno scraping eccessivo può rendere il sito Web inutilizzabile per altri utenti, ma il proprietario del sito Web potrebbe anche scambiarti per un attacco DDoS e bloccare il tuo indirizzo IP.

Lo scraping web etico include anche il non forzare l’accesso alle pagine web che includono un contenuto Robot Exclusion Standard o Robot.txt in cui i proprietari dei siti hanno indicato che non vogliono che i loro dati vengano cancellati.

Quando si tratta di legalità del web scraping , a patto di attenersi a dati disponibili pubblicamente, dovresti essere in chiaro. Ma dovresti comunque diffidare del plagio e non utilizzare i dati per scopi non intenzionali, come produrre statistiche discriminatorie o campagne di marketing ingiustificate.

A cosa serve il web scraping?

I dati estratti tramite web scraping vengono spesso riutilizzati o utilizzati in applicazioni live che richiedono un flusso continuo di dati. Con le giuste autorizzazioni, le informazioni di contatto possono essere utilizzate eticamente come lead nelle campagne di marketing.

Lo stesso vale per i prezzi. Se dovessi creare un’app che confronta i prezzi di prodotti o servizi specifici, puoi offrire un confronto in tempo reale dei prezzi da vari siti Web raschiando i loro dati.

L’applicazione di scraping web in tempo reale più comune sono i dati meteorologici. La maggior parte delle applicazioni meteo su dispositivi Windows, Android e Apple non raccolgono i propri dati meteo. Invece, importano dati in tempo reale da fornitori di previsioni del tempo credibili e li implementano nella loro interfaccia utente unica dell’app.

Che cos’è il data mining?

Il web scraping è l’atto di raccolta dei dati. L’obiettivo principale sono i dati e le informazioni che hanno valore. Con il data mining, l’obiettivo è creare qualcosa di nuovo dai tuoi dati, anche se ha poco o nessun valore per cominciare.

Il data mining si concentra sul ricavare informazioni dai dati grezzi analizzandoli per tendenze e anomalie. Puoi ottenere questo tipo di dati da una varietà di fonti. Sebbene sia possibile raschiare pagine Web per l’estrazione di dati, ciò avviene principalmente tramite sondaggi online, cookie e registri pubblici raccolti da individui e istituzioni di terze parti.

Come funziona il data mining?

Non esiste un modo giusto o sbagliato per estrarre i dati. Finché accrediti le tue fonti di dati e produci risultati autentici, stai eseguendo il data mining nel modo giusto.

Il data mining non si concentra sul perché o dove ottieni i tuoi dati, purché sia ​​legale e credibile. In effetti, ottenere dati è il primo passo di cinque nel data mining. Gli scienziati dei dati hanno ancora bisogno di una posizione adeguata per archiviare e lavorare sui propri dati mentre li segmentano in categorie correlate prima di visualizzarli.

Il data mining effettivo è il processo di estrazione dei dati per le informazioni. Puoi farlo utilizzando strumenti semplici come fogli di calcolo Excel o eseguirlo attraverso modelli matematici per estrarre informazioni migliori utilizzando linguaggi di codifica come Python, SQL e R.

Analogamente al web scraping, il data mining è legale purché si utilizzino dati pubblici o si ottenga l’autorizzazione esplicita dal proprietario.

La maggior parte dei problemi con il data mining sono problemi etici. Anche se hai ottenuto i tuoi dati legalmente, non dovresti utilizzare tali dati per approfondimenti o ricerche utilizzate per discriminare gli individui in base alla loro età, sesso, sesso, religione o etnia.

Dovresti anche assicurarti di accreditare la fonte dei tuoi dati. È essenziale sia che tu lo abbia scaricato da un archivio pubblico di dati o che lo abbia rimosso da pagine web.

A cosa serve il data mining?

Mentre il web scraping viene utilizzato principalmente per il riutilizzo, il data mining si concentra principalmente sulla creazione di valore dai dati. La maggior parte dei progetti che richiedono il data mining tendono a rientrare nella scienza dei dati anziché nei progetti tecnici.

Per uno, il data mining potrebbe essere utilizzato per il marketing online, raccogliendo dati di terze parti o estraendo i dati della propria attività per approfondimenti. Il data mining ha anche applicazioni scientifiche e tecniche. Ad esempio, i meteorologi estraggono enormi quantità di dati meteorologici per prevedere il tempo con elevata precisione.

A volte, hai bisogno sia di data mining che di web scraping

Web scraping e data mining non sono sinonimi e significano cose completamente diverse. Ma questo non significa che devi sceglierne uno piuttosto che l’altro ogni volta.

Il più delle volte, il web scraping può essere l’unico modo per raccogliere dati credibili per il mining. E puoi utilizzare il data mining per ricavare più valore dai dati precedentemente raschiati che hanno già raggiunto il loro scopo.