Imagine you are provided with a large dataset containing a thousand columns of data for market analysis. At first glance, you may be overwhelmed. You may not know where to start and how to approach the dataset. You probably understand the dataset and try to find any relationship between the data in the dataset. The
Imaginez que l'on vous fournisse un grand ensemble de données contenant un millier de colonnes de données pour l'analyse du marché. À première vue, vous pouvez être submergé. Vous ne savez peut-être pas par où commencer et comment aborder l'ensemble de données.
Vous comprenez probablement l'ensemble de données et essayez de trouver une relation entre les données de l'ensemble de données. Ce processus est connu sous le nom de "Data Mining". Dans vos tâches quotidiennes, vous pratiquez sans le savoir l'exploration de données. Il en va de même pour le travail numérique.
Notre monde tourne autour des données, considérées comme l'une des ressources les plus critiques de la planète. Les ingénieurs en données apprennent comment les données peuvent faire évoluer notre civilisation vers un niveau supérieur. L'exploration de données est la première étape vers cet objectif. Dans les sections suivantes, nous examinerons le data mining et ce qu'il faut savoir à ce sujet en profondeur.
N'hésitez pas à passer d'une section à l'autre pour en savoir plus sur le data mining !
Les données : Qu'est-ce que c'est ?
L'exploration de données : Qu'est-ce que c'est ?
Pourquoi le Data Mining est-il important ?
Comment fonctionne le Data Mining ?
Analyse de la classification :
Récupération de données sur le web : Qu'est-ce que c'est ?
Un serveur proxy : Qu'est-ce que c'est ?
Quel est le meilleur serveur proxy pour le Web Scraping ?
Qu'est-ce qu'une donnée ? En termes simples, les données sont un ensemble de faits disposés de manière non organisée. L'ensemble des données est connu sous le nom d'information. Dans le monde numérique, les données sont des nombres. C'est-à-dire des 0 et des 1. Elles peuvent être qualitatives (données relatives à la description de quelque chose) ou quantitatives (données relatives à des nombres). Dans le domaine de l'ingénierie informatique, il est bien connu que les logiciels se divisent en deux catégories : les programmes et les données. Nous savons que les données et les programmes sont les instructions qui manipulent les données d'une certaine manière afin d'obtenir le résultat souhaité.
L'exploration de données consiste à trouver des modèles dans l'ensemble de données, qui contient une grande quantité de données (généralement des données uniques appelées points de données). L'objectif principal du processus d'exploration de données est de rassembler suffisamment d'informations à partir de l'ensemble de données donné, à l'aide de méthodes intelligentes (apprentissage automatique, apprentissage profond, statistiques et système de base de données), et de les transformer en informations précieuses et significatives que vous pourrez utiliser à un stade ultérieur. Le data mining est une étape d'analyse dans le KDD (Knowledge Discovery in Database).
Aujourd'hui, la plupart des entreprises ont entamé leur transformation numérique. Les données deviennent essentielles pour toutes les entreprises afin d'améliorer leur stratégie et de rester à flot face à la concurrence. Mais avec les données, vous avez besoin d'un outil pour analyser les données afin de développer un plan pour renforcer votre entreprise. Le data mining, l'"outil" permettant d'analyser les données, devient crucial pour une analyse commerciale réussie.
Le data mining est devenu si important que cette étape d'analyse est utilisée dans toutes les industries, de la médecine à l'alimentation. La raison principale de cette importance est que vous pouvez utiliser les informations recueillies par l'exploration de données dans l'intelligence artificielle, l'intelligence économique et d'autres applications/logiciels d'analyse avancée qui ont le potentiel de diffuser les données en temps réel pour résoudre les problèmes des gens avec une grande précision dans un court laps de temps.
L'exploration de données est incluse dans plusieurs principes et fonctions de base des entreprises afin de prendre des décisions organisationnelles efficaces. Cela comprend le service à la clientèle, le marketing numérique, la publicité en ligne et hors ligne, la fabrication, la maintenance, la finance et les RH (ressources humaines).
L'exploration des données comporte six tâches importantes, à savoir
La détection des anomalies consiste à trouver des irrégularités dans un ensemble de données donné. Ces irrégularités sont généralement appelées "valeurs aberrantes" et la détection des anomalies est appelée "détection des valeurs aberrantes". La présence de valeurs aberrantes dans l'ensemble de données influence la prédiction d'informations erronées que vous pouvez utiliser à l'avenir. Dans tout algorithme d'apprentissage automatique/apprentissage profond, avant d'introduire l'ensemble de données dans l'algorithme, l'analyste de données doit parcourir l'ensemble de données et vérifier s'il y a des anomalies/des valeurs aberrantes dans l'ensemble de données donné. On peut affirmer sans risque que la détection des anomalies est un processus essentiel dans toutes les tâches d'apprentissage automatique/apprentissage profond.
L'apprentissage par règles est également connu sous le nom d'apprentissage associatif, dont l'objectif principal est de trouver la relation entre deux ou plusieurs variables dans un grand ensemble de données. Par exemple, un site de commerce électronique comme Amazon ou Walmart utilise régulièrement l'apprentissage associatif comme l'une de ses principales fonctionnalités. Il permet de trouver la relation entre les types de produits que les clients achètent habituellement sur leur site web. Vous pouvez également utiliser ces informations pour concevoir des stratégies de marketing infaillibles afin d'augmenter leur chiffre d'affaires auprès des clients cibles. L'apprentissage par les règles est un processus essentiel tant pour l'analyse du marché que pour l'analyse de la concurrence.
Une série d'analyses d'apprentissage automatique peut être effectuée sur la base de l'apprentissage par règles. L'une de ces analyses est l'analyse de régression. L'analyse de régression consiste à trouver une relation significative entre des variables dépendantes et indépendantes. Il existe deux types de variables dans tout ensemble de données : les variables dépendantes et les variables indépendantes. Les variables dépendantes (caractéristiques) sont des variables étudiées en fonction d'une certaine forme d'hypothèse ou de règle. Les variables indépendantes, de par leur nom, peuvent facilement être interprétées comme des variables qui ne dépendent d'aucune autre variable dans le cadre des tâches (c'est-à-dire l'analyse des données). L'analyse de régression est principalement utilisée pour prédire ou prévoir les résultats sur la base d'un ensemble de données donné.
L'analyse de classification est une autre forme d'analyse basée sur l'apprentissage de règles. L'objectif premier de l'analyse de classification est de déterminer les catégories auxquelles appartient un ensemble de points de données (qui sont les données de l'ensemble de données). Par exemple, saviez-vous qu'un ensemble de données titanesque est disponible en ligne pour les problèmes d'apprentissage automatique ? Dans cet ensemble de données, l'objectif est d'entraîner l'algorithme avec suffisamment de points de données "d'entraînement" et d'alimenter les points de données "de test" pour déterminer si la personne a survécu ou non. Vous pouvez ainsi déterminer combien d'hommes et de femmes ont survécu et classer les données en fonction du sexe.
L'analyse de regroupement est plus ou moins similaire à l'analyse de classification, du moins dans sa fonctionnalité de base. Dans l'analyse de regroupement, l'objectif est de regrouper un ensemble de points de données identiques les uns aux autres dans un ensemble de données en une petite "grappe". Par exemple, vous avez trois formes, le carré, le triangle et le cercle. Dans un ensemble de données, les données représentant trois formes sont disposées de manière aléatoire. Vous pouvez utiliser n'importe quel algorithme d'apprentissage automatique de clustering pour trouver un nombre exact de points de données représentant chaque forme et présenter visuellement le résultat.
D'après son nom, l'analyse de visualisation est un processus qui consiste à trouver une relation entre deux ou plusieurs points de données. Cette analyse consiste également à résumer l'ensemble du processus en générant un rapport dans le format requis. L'objectif principal est de créer un résumé qui représente visuellement la partie nécessaire des informations contenues dans l'ensemble des données.
Dans toutes ces analyses, l'objectif commun est de trouver une relation entre deux éléments de données. L'exploration de données consiste à trouver un lien (des modèles) entre les données dans l'ensemble de données donné afin de prédire un résultat concret et fiable et de déployer le développement dans leurs points finaux respectifs.
Le data mining est un processus que l'on retrouve davantage dans les DevOps (Developer Operations) et les MLOps (Machine Learning Operations) que dans d'autres secteurs. Aujourd'hui, le data mining existe sous la forme de CRISP-DM (Cross Industry Standard Process of Data Mining), qui comporte six phases :
Ici, de la collecte des données à la modélisation, le data mining est profondément impliqué. Même s'il n'est pas mentionné comme un processus dédié, le data mining joue un rôle plus important que tout autre processus dans MLOps et DevOps.
Comme indiqué plus haut, l'exploration de données se présente sous la forme de trois étapes importantes dans MLOps et DevOps : la collecte de données, le traitement des données et la modélisation. Vous pouvez effectuer l'étape de traitement des données à l'aide de diverses méthodes et approches statistiques. Le choix de la modélisation est facile car de nombreux algorithmes de modélisation sont disponibles. Vous devez injecter les données dans le modèle pour obtenir le résultat. Le processus complexe et fastidieux est probablement la collecte des données.
Si les données sont facilement disponibles, les autres étapes ne devraient pas poser de problème. Mais la plupart du temps, ce n'est pas le cas. Vous devez recueillir des données en ligne. C'est là que le travail devient fastidieux. Des milliards de données sont disponibles en ligne et vous n'avez besoin que des données pertinentes pour vos tâches. Il n'est pas possible d'obtenir les données une par une. Vous avez besoin d'un outil capable de collecter des données à partir de la source cible et de les enregistrer dans le format souhaité, de sorte que vous puissiez traiter les données requises après les avoir collectées. Cet outil serait le "Web Scraping".
Le web scraping est plus qu'un outil, c'est une technique qui consiste à collecter une grande quantité de données (en GigaOctets ou TeraOctets) à partir de la (des) source(s) cible(s). Le web scraping se divise en deux parties : Le crawler et le scraper. Le Crawler et le Scraper sont des robots construits par des scripts de programmation, tels que Python. Tout d'abord, le Crawler parcourt le contenu de la source cible et envoie les informations au Scraper. Sur la base des informations fournies par le crawler, le scraper commence à rassembler les informations requises à partir de l'original et les envoie à l'utilisateur en temps réel. Ce processus est également appelé "flux de données".
Le web scraping se situe dans une zone grise. Dans certains pays, vous pouvez effectuer du web scraping sans aucune difficulté. Dans d'autres, vous ne pouvez pas le faire sans mesures de sécurité. Même si vous récupérez des données publiques, vous devez vous assurer que vous ne portez pas préjudice au propriétaire initial des données, sous quelque forme que ce soit, et vous devez également trouver un moyen de masquer votre adresse IP lorsque vous faites du web scraping.
Quelle est la meilleure façon de récupérer des données sans nuire au propriétaire et en cachant votre adresse IP ?
La réponse est un serveur proxy.
Un serveur proxy est un serveur intermédiaire qui se situe entre vous (le client) et le serveur cible (en ligne). Au lieu d'acheminer votre demande et votre trafic internet directement vers le serveur cible, un serveur proxy peut réacheminer le trafic et la demande via son serveur et l'envoyer au serveur cible. Cette "poignée de main à trois voies" permet de masquer votre adresse IP et de vous rendre anonyme en ligne. En quoi cela est-il utile pour le web scraping ?
Dans le cadre du web scraping, vous devez envoyer un grand nombre de requêtes au serveur cible dans un court laps de temps afin de recueillir une grande quantité de données. Mais ce n'est pas un comportement humain que d'envoyer autant de requêtes au serveur cible en peu de temps. Le serveur cible considère cela comme un signal d'alarme et bloque votre adresse IP. Cela entrave votre processus de web scraping, mais la probabilité d'obtenir un blocage d'IP est faible si vous cachez votre adresse IP suffisamment profondément. C'est là qu'un serveur proxy donne le meilleur de lui-même.
ProxyScrape est l'un des fournisseurs de proxy les plus populaires et les plus fiables en ligne. Les trois services proxy comprennent les serveurs proxy dédiés aux centres de données, les serveurs proxy résidentiels et les serveurs proxy premium. Quel est donc le meilleur serveur proxy pour le web scraping/le data mining ? Avant de répondre à cette question, il est préférable d'examiner les caractéristiques de chaque serveur proxy.
Un proxy dédié à un centre de données est le mieux adapté aux tâches en ligne à grande vitesse, telles que la transmission en continu de grandes quantités de données (en termes de taille) à partir de divers serveurs à des fins d'analyse. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles les organisations choisissent proxys pour transmettre de grandes quantités de données en peu de temps.
Un proxy dédié à un centre de données possède plusieurs caractéristiques, telles qu'une bande passante illimitée et des connexions simultanées, un site HTTP dédié proxys pour faciliter la communication et une authentification IP pour plus de sécurité. Avec un temps de disponibilité de 99,9 %, vous pouvez être assuré que le centre de données dédié fonctionnera toujours, quelle que soit la session. Enfin, ProxyScrape offre un excellent service à la clientèle et vous aidera à résoudre votre problème dans les 24-48 heures ouvrables.
Ensuite, il y a un proxy résidentiel. Le proxy résidentiel est le proxy de référence pour tous les consommateurs. La raison principale est que l'adresse IP d'un proxy résidentiel ressemble à l'adresse IP fournie par le FAI. Cela signifie qu'il sera plus facile d'obtenir l'autorisation du serveur cible pour accéder à ses données.
L'autre caractéristique du proxy résidentiel de ProxyScrapeest une fonction rotative. Un proxy rotatif vous permet d'éviter une interdiction permanente de votre compte car votre proxy résidentiel change dynamiquement votre adresse IP, ce qui rend difficile pour le serveur cible de vérifier si vous utilisez un proxy ou non.
En outre, les autres caractéristiques d'un proxy résidentiel sont les suivantes : bande passante illimitée, connexion simultanée, HTTP/s dédié proxys, proxys à tout moment de la session en raison des 7 millions de proxys dans le pool de proxy, authentification par nom d'utilisateur et mot de passe pour plus de sécurité, et enfin, la possibilité de changer le serveur du pays. Vous pouvez sélectionner le serveur de votre choix en ajoutant le code du pays à l'authentification du nom d'utilisateur.
Le dernier est le proxy premium. Les proxys Premium sont les mêmes que les proxys dédiés aux centres de données. La fonctionnalité reste la même. La principale différence est l'accessibilité. Dans le cas du proxy premium proxys, la liste des mandataires (la liste qui contient proxys) est mise à la disposition de tous les utilisateurs du réseau ProxyScrape. C'est pourquoi le premium proxys coûte moins cher que le centre de données dédié proxys.
Quel est donc le meilleur serveur proxy pour l'exploration de données ? La réponse serait "proxy résidentiel". La raison en est simple. Comme nous l'avons dit plus haut, le proxy résidentiel est un proxy rotatif, ce qui signifie que votre adresse IP change dynamiquement sur une période donnée, ce qui peut être utile pour tromper le serveur en envoyant un grand nombre de requêtes dans un court laps de temps sans subir de blocage d'IP. Ensuite, la meilleure chose à faire est de changer le serveur proxy en fonction du pays. Il suffit d'ajouter le code ISO_CODE du pays à la fin de l'authentification IP ou de l'authentification par nom d'utilisateur et mot de passe.
Les données sont l'une des ressources les plus précieuses de la planète. Pour faire passer notre génération au niveau supérieur, il faut des données. Mais ce n'est qu'avec des données que nous pourrons atteindre cet objectif colossal. Il serait préférable de disposer des meilleures pratiques et des meilleurs outils pour décoder ces données et les utiliser à bon escient.
L'exploration des données est une excellente étape vers le décodage des données. Il fournit des informations sur la corrélation des données et sur la manière dont nous pouvons utiliser cette relation pour développer notre technologie. Le web scraping permet de collecter des données et agit comme un catalyseur dans le décodage des données. L'utilisation d'un serveur proxy, en particulier d'un proxy résidentiel, est recommandée pendant le processus d'exploration du web afin d'effectuer les tâches de manière efficace.
Cet article vise à fournir des informations approfondies sur le data mining et sur l'influence du web scraping sur le data mining.