Web Scraping vs. Data Mining: Qual é a diferença?

gurinho

Web scraping e data mining são duas frases frequentemente usadas na mesma frase. Mas embora compartilhem muitas semelhanças e casos de uso, são fundamentalmente diferentes um do outro.

Ambos os conceitos estão ganhando popularidade em espaços online. Quer seja uma empresa divulgando seus projetos mais recentes, sejam usuários individuais trabalhando em projetos pessoais, web scraping e mineração de dados são um tema quente.

Mas qual é a diferença e como você sabe qual usar no seu próximo projeto? Vamos dar uma olhada.

O que é Web Scraping?

Web scraping é a prática de extrair dados diretamente de sites. Geralmente, web scraping tem três requisitos principais; site de destino, uma ferramenta de web scraping e um banco de dados para armazenar os dados coletados.

Com o web scraping, você não está limitado às fontes de dados oficiais. Em vez disso, você pode usar todos os dados disponíveis publicamente em sites e plataformas online. Na verdade, se você simplesmente navegar em um site e anotar manualmente seu conteúdo, estará copiando a web.

No entanto, a raspagem manual da web consome muito tempo e energia. Sem mencionar que o front-end de um site raramente tem todos os dados disponíveis publicamente.

Como funciona o Web Scraping?

Com todos os dados disponíveis online, você precisaria de uma quantidade insana para começar a criar algo a partir deles, e a raspagem humana da web simplesmente não resolve.

É aí que as ferramentas especializadas de web scraping entram em ação. Eles lêem automaticamente o código HTML subjacente de um site. Porém, alguns scrapers avançados podem ir tão longe a ponto de incluir elementos CSS e Javascript.

Em seguida, ele lê e duplica todos os dados não criptografados ou proibidos. Uma boa ferramenta de web scraping pode replicar o conteúdo público de um site inteiro. Você pode até mesmo instruir sua ferramenta de web scraping a coletar apenas um tipo específico de dados para exportar para uma planilha do Excel ou CVS.

Uma parte essencial do web scraping é praticá-lo com ética. Ao extrair dados de um site, suas ferramentas estão usando o servidor do site e baixando grandes quantidades de dados. A raspagem excessiva pode não apenas tornar o site inutilizável para outros usuários, mas o proprietário do site também pode confundi-lo com um ataque DDoS e bloquear seu endereço IP.

O scraping ético da web também inclui não forçar o seu caminho em páginas da web que incluem um Robot Exclusion Standard ou conteúdo Robot.txt onde os proprietários de sites indicaram que não querem que seus dados sejam copiados.

Quando se trata de legalidade de web scraping , contanto que você se atenha aos dados disponíveis publicamente, você deve estar seguro. Mas você ainda deve ter cuidado com o plágio e não usar dados para fins indesejados, como a produção de estatísticas discriminatórias ou campanhas de marketing injustificadas.

Para que serve o Web Scraping?

Os dados extraídos por meio de web scraping costumam ser reaproveitados ou usados ​​em aplicativos ativos que exigem um fluxo contínuo de dados. Com as permissões corretas, as informações de contato podem ser usadas com ética como leads em campanhas de marketing.

O mesmo se aplica aos preços. Se você fosse criar um aplicativo que compara preços de produtos ou serviços específicos, pode oferecer uma comparação ao vivo de preços de vários sites copiando seus dados.

O aplicativo de web scraping mais comum é o de dados meteorológicos. A maioria dos aplicativos de clima nos dispositivos Windows, Android e Apple não coleta seus próprios dados de clima. Em vez disso, eles importam dados ao vivo de provedores confiáveis ​​de previsão do tempo e os implementam em sua interface de usuário de aplicativo exclusiva.

O que é mineração de dados?

Web scraping é o ato de colher dados. O foco principal são dados e informações que têm valor. Com a mineração de dados, o objetivo é criar algo novo com seus dados, mesmo que tenha pouco ou nenhum valor para começar.

A mineração de dados se concentra em derivar informações de dados brutos, analisando-os em busca de tendências e anomalias. Você pode obter esse tipo de dados de várias fontes. Embora você possa raspar páginas da web para mineração de dados, isso é feito principalmente por meio de pesquisas online, cookies e registros públicos coletados por indivíduos e instituições terceirizados.

Como funciona a mineração de dados?

Não há maneira certa ou errada de minerar dados. Contanto que você credite suas fontes de dados e produza resultados autênticos, você está fazendo a mineração de dados da maneira certa.

A mineração de dados não se concentra em por que ou onde você obtém seus dados, desde que seja legal e confiável. Na verdade, obter dados é a primeira etapa de cinco na mineração de dados. Os cientistas de dados ainda precisam de um local adequado para armazenar e trabalhar em seus dados enquanto os segmentam em categorias relacionadas antes de visualizá-los.

A mineração de dados real é o processo de mineração de dados para obter informações. Você pode fazer isso usando ferramentas simples como planilhas do Excel ou executá-lo por meio de modelos matemáticos para extrair melhores informações usando linguagens de codificação como Python, SQL e R.

Da mesma forma que o web scraping, a mineração de dados é legal, desde que você use dados públicos ou obtenha permissão explícita de seu proprietário.

A maioria dos problemas com mineração de dados são questões éticas. Mesmo que você tenha obtido seus dados legalmente, não deve usá-los para insights ou pesquisas usadas para discriminar indivíduos com base em sua idade, sexo, sexo, religião ou etnia.

Você também deve garantir que está creditando a fonte de seus dados. Isso é essencial se você baixou de um repositório público de dados ou copiou de páginas da web.

Para que é usada a mineração de dados?

Embora a web scraping seja usada principalmente para reaproveitamento, a mineração de dados se concentra principalmente na criação de valor a partir dos dados. A maioria dos projetos que requerem mineração de dados tende a cair na ciência de dados, em vez de projetos técnicos.

Por um lado, a mineração de dados pode ser usada para marketing online, coletando dados de terceiros ou minerando os dados de sua própria empresa para obter insights. A mineração de dados também tem aplicações científicas e técnicas. Por exemplo, os meteorologistas extraem grandes quantidades de dados meteorológicos para prever o tempo com alta precisão.

Às vezes, você precisa de mineração de dados e web scraping

Web scraping e data mining não são sinônimos e significam coisas completamente diferentes. Mas isso não significa que você tenha que escolher um em vez do outro todas as vezes.

Na maioria das vezes, web scraping pode ser a única maneira de coletar dados confiáveis ​​para mineração. E você pode usar a mineração de dados para obter mais valor dos dados que coletou anteriormente e que já serviram ao seu propósito.