تجريف الويب مقابل التنقيب عن البيانات

ستساعدك المقالة التالية: تجريف الويب مقابل التنقيب عن البيانات

في عالم اليوم ، أصبح العمل مع البيانات جزءًا أساسيًا من كل صناعة. يتم جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها لأغراض البحث والعمل.

لتعظيم إمكانات البيانات ، ظهر حقل جديد يسمى Data Science يتكون من تقنيات مختلفة مثل كشط ومعالجة المعلومات التي تم جمعها.

يتيح تجريف البيانات إمكانية جمع كميات كبيرة من مجموعات البيانات ذات الصلة ، والتي تُستخدم بعد ذلك لمزيد من التحليل لاستخلاص استنتاجات ذات مغزى.

ومع ذلك ، فإن الكثير من المعلومات الزائدة عن الحاجة يمكن أن تربك وتؤدي إلى نتائج غير دقيقة – وهذا هو سبب تشغيل التنقيب عن البيانات – فهي تساعد في تحديد الأنماط عن طريق تصفية التفاصيل غير الضرورية من مجموعة البيانات الخاصة بك حتى تتمكن من التركيز على ما هو أكثر أهمية: الحصول على نتائج دقيقة.

في حين أن لديهم وظائف مختلفة في عمليات علم البيانات ، يجب استخدام الكشط والتعدين معًا لاستخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات الخام بكفاءة.

ما هو التنقيب عن البيانات

يعد التنقيب عن البيانات أداة لا تقدر بثمن لتحليل كميات كبيرة من البيانات. يساعد في معالجة جميع المعلومات المتاحة بسرعة واستخلاص استنتاجات ذات مغزى.

تستخدم الشبكات العصبية ، وهي تقنية شائعة للتعلم الآلي ، نفس النهج – فهي تجمع الكثير من البيانات ، وتطبق نماذج اللغة لتصفيتها ، وتتعرف على الأنماط في المعلومات التي تم جمعها قبل إنشاء رؤى تستند إلى تلك الملاحظات.

يمكن للشركات الاستفادة من هذه القدرات لبناء استراتيجيات التسويق ، وتقييم عمليات تحليل مخاطر الائتمان ، واكتشاف عمليات الاحتيال ، أو تحديد شعور المستخدم.

على الرغم من قوتها عند التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة ، لا يمكن التنقيب في البيانات كعملية مستقلة ؛ تكمن قوتها في كيفية تكاملها مع الأنظمة والتقنيات الأخرى داخل المنظمات. دعنا نلقي نظرة فاحصة على إمكانيات التنقيب عن البيانات:

بمعنى آخر ، يعد التنقيب عن البيانات جيدًا في معالجة وتحليل كميات كبيرة من المعلومات ، لكنه لا يمكنه إنشاء بيانات جديدة بدون أساس واقعي.

ما هو تجريف الويب

تجريف البيانات ، أو تجريف الويب ، هو عملية جمع وتنظيم أي معلومات. بشكل عام ، يتم استخدامه لجمع البيانات من مواقع الويب.

يتضمن التفاعل مع مواقع الويب (إرسال استعلامات لاسترداد كود HTML) ومعالجة كود HTML – المعروف أيضًا باسم التحليل.

يمكنك استخدام البرامج النصية ذاتية الصنع أو أدوات البرامج الجاهزة للتجريف. تساعدك في الحصول على البيانات المطلوبة وتخزينها بتنسيق يمكن الوصول إليه مثل الجداول أو قواعد البيانات.

بهذه الطريقة ، يمكنك الحصول على جميع أنواع المحتوى – النصوص والروابط والصور وملفات الفيديو والتسجيلات الصوتية. يمكن أن يكون تجريف الويب مفيدًا في العديد من السيناريوهات ، مثل جمع الأسعار والمراجعات لشركات التجارة الإلكترونية أو البحث عن العملاء المتوقعين وجمعهم في أسواق العقارات.

ومع ذلك ، هناك بعض القيود المرتبطة بكشط الويب جنبًا إلى جنب مع بعض التحديات التي يتم مواجهتها أثناء القيام بذلك ؛ على الرغم من أنه يساعد في جمع البيانات المتاحة وهيكلها بكفاءة ، إلا أنه يفشل في تحليلها بشكل أكبر ولا يستخلص استنتاجات قاطعة من تلقاء نفسه – حيث يأتي دور التنقيب عن البيانات. لذلك دعونا نلخص:

وبالتالي ، يعتبر الكشط أداة ممتازة لجمع البيانات وهيكلتها. ومع ذلك ، سوف تحتاج إلى استخدام التنقيب عن البيانات لتحليلها.

الفرق بين التنقيب عن البيانات وتجريف البيانات

دعنا نلقي نظرة على مثال لفهم الفرق بين التنقيب عن البيانات وكشط البيانات. بشكل عام ، يتم استخدام هاتين العمليتين معًا لتحقيق النتيجة المرجوة.

تخيل أنك تريد معرفة الدولة التي بها أكبر تركيز للأشخاص المهتمين بعلامتك التجارية. يعد استخدام Google باعتباره محرك البحث الأكثر شيوعًا مثاليًا لكشط صفحة نتائج محرك البحث SERP وجمع هذه المعلومات.

يعد تجميع البيانات الخطوة الأولى التي يجب اتخاذها عندما يتعلق الأمر باستخراج البيانات وتحليلها. باستخدام google scrape API ، يمكنك استخراج البيانات الضرورية باستخدام وكلاء والحصول على نتائج لدول مختلفة.

ثم يمكنك استخدام أدوات مساعدة خاصة لتحليل البيانات واستخدام التنقيب في البيانات للتوصل إلى استنتاجات بناءً على المعلومات التي تم الحصول عليها.

وبالتالي ، استخدمنا تجريف الويب لجمع البيانات واستخراج البيانات لتحليلها. من الضروري أن نفهم أن استخراج البيانات ، مثل جمع البيانات ، يسمح لك بجمع البيانات وتحليلها ليس فقط من مصادر النصوص ولكن أيضًا من الصور أو الفيديو أو التسجيلات الصوتية.

افكار اخيرة

يعد التنقيب عن البيانات وكشط البيانات عمليتين منفصلتين ولكنهما متكاملتان. يمكّنك تجريف البيانات من استرداد المعلومات وتخزينها. من الأفضل استخدام التنقيب في البيانات لتحليل وفهم البيانات التي تم جمعها والتوصل إلى استنتاجات. في حين أن كشط البيانات يمكن أن يجمع المواد الخام ، فإنه يتطلب التنقيب في البيانات لاستخدام البيانات المجمعة.