Le Web Scraping au service de la science des données

Les organisations extraient actuellement d'énormes volumes de données à des fins d'analyse, de traitement et d'analyse avancée pour identifier des modèles à partir de ces données afin que les parties prenantes puissent tirer des conclusions éclairées. Comme le domaine de la science des données se développe rapidement et a révolutionné de nombreux secteurs, il est intéressant de savoir comment les organisations extraient ces tonnes de données. À jour

Les organisations extraient actuellement d'énormes volumes de données à des fins d'analyse, de traitement et d'analyse avancée pour identifier des modèles à partir de ces données afin que les parties prenantes puissent tirer des conclusions éclairées. Le domaine de la science des données se développant rapidement et ayant révolutionné de nombreux secteurs, il est intéressant de savoir comment les organisations extraient ces tonnes de données.

Jusqu'à présent, le domaine de la science des données s'est tourné vers le web pour récupérer de grandes quantités de données pour ses besoins. Dans cet article, nous nous concentrerons donc sur le web scraping pour la science des données. 

Qu'est-ce que le Web Scraping dans la science des données ?

Le Web Scraping, également connu sous le nom de web harvesting ou screen scraping, ou encore web data extraction, est la manière d'extraire de grandes quantités de données du web. Dans le domaine de la science des données, la précision de la norme dépend de la quantité de données dont on dispose. Plus précisément, l'ensemble des données facilitera le modèle d'entraînement, car vous testerez divers aspects des données.

Quelle que soit la taille de votre entreprise, les données relatives à votre marché et les analyses sont essentielles pour vous permettre de garder une longueur d'avance sur vos concurrents. Chaque petite décision visant à améliorer votre entreprise est motivée par des données.

Une fois que vous avez récupéré des données de diverses sources sur le web, vous pouvez les analyser immédiatement, c'est-à-dire en temps réel. Cependant, dans certains cas, l'analyse différée ne sert à rien. L'un des exemples typiques d'une situation nécessitant une analyse en temps réel est l'analyse des données sur le cours des actions et la gestion de la relation client (CRM).

Pourquoi le scraping est-il important pour la science des données ?

Le web contient une pléthore de données sur n'importe quel sujet, allant de données complexes concernant la manière de lancer une mission spatiale à des données personnelles telles que votre post sur Instagram sur ce que vous avez mangé, par exemple. Toutes ces données brutes sont d'une immense valeur pour les data scientists, qui peuvent les analyser et en tirer des conclusions en extrayant des informations précieuses.

Il existe une poignée de données open-source et de sites web fournissant des données spécialisées dont les data scientists ont besoin. En général, il suffit de visiter ces sites une seule fois pour extraire les données manuellement, ce qui prend beaucoup de temps. Il est également possible d'interroger les données et le serveur se chargera de les récupérer.

Cependant, les données dont vous avez besoin pour la science des données ou l'apprentissage automatique sont très nombreuses, et un seul site web ne suffit pas à répondre à ces besoins. C'est là que vous devez vous tourner vers le web scraping, votre sauveur ultime. 

La science des données implique la mise en œuvre de tâches sophistiquées telles que le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance d'images, etc., ainsi que l'intelligence artificielle (AI), qui sont d'une grande utilité pour nos besoins quotidiens. Dans de telles circonstances, le web scraping est l'outil le plus fréquemment utilisé pour télécharger, analyser et organiser automatiquement les données du web.

Dans cet article, nous nous concentrerons sur plusieurs scénarios de scraping web pour la science des données.

Meilleures pratiques avant de scraper pour la science des données

Il est essentiel de vérifier auprès du site web sur lequel vous envisagez de faire du scraping s'il autorise le scraping par des entités extérieures. Voici donc les étapes spécifiques que vous devez suivre avant de procéder au scrape :

Fichier robot.txt - Vous devez vérifier le fichier robot.txt pour savoir comment vous ou votre robot devez interagir avec le site web, car il spécifie un ensemble de règles à cet effet. En d'autres termes, il détermine les pages d'un site web auxquelles vous êtes autorisé ou non à accéder.

Vous pouvez facilement y accéder en tapant website_url/robot.txt, car il se trouve dans le dossier racine d'un site web.

Conditions d'utilisation - Veillez à consulter les conditions d'utilisation du site web cible. Par exemple, s'il est mentionné dans les conditions d'utilisation que le site web ne limite pas l'accès aux robots et aux araignées et n'interdit pas les requêtes rapides sur le serveur, vous pourrez faire du scrape.

Droits d'auteur - Après avoir extrait des données, vous devez faire attention à l'endroit où vous avez l'intention de les utiliser. En effet, vous devez vous assurer que vous ne violez pas les lois sur les droits d'auteur. Si les conditions d'utilisation ne prévoient pas de limitation sur une utilisation particulière des données, vous pourrez alors procéder à l'extraction sans aucun problème.

Différents cas d'utilisation du Web Scraping pour la Data Science

Analyse en temps réel

La majorité des projets de web scraping nécessitent une analyse des données en temps réel. Par données en temps réel, nous entendons les données que vous pouvez présenter au fur et à mesure qu'elles sont collectées. En d'autres termes, ces types de données ne sont pas stockés mais directement transmis à l'utilisateur final.

L'analyse en temps réel est totalement différente de l'analyse par lots, car cette dernière prend des heures ou des délais considérables pour traiter les données et produire des informations utiles.  

Parmi les exemples de données en temps réel, on peut citer les achats en ligne, les phénomènes météorologiques, les fichiers journaux, la géolocalisation de personnes ou de lieux et l'activité des serveurs, pour n'en citer que quelques-uns. 

Voyons donc quelques cas d'utilisation de l'analyse en temps réel :

• Les institutions financières utilisent des analyses en temps réel pour l'évaluation de la solvabilité afin de décider de renouveler la carte de crédit ou de la supprimer.
• Le CRM (Customer Relationship Management) est un autre logiciel standard dans lequel vous pouvez utiliser des analyses en temps réel pour optimiser la satisfaction des clients et améliorer les résultats de l'entreprise.
• L'analyse en temps réel est également utilisée dans les terminaux de point de vente pour détecter les fraudes. Dans les points de vente, l'analyse en temps réel joue un rôle pratique dans la gestion des incitations des clients.

La question est donc de savoir comment récupérer des données en temps réel à des fins d'analyse.

Comme tous les cas d'utilisation susmentionnés indiquent que l'analyse en temps réel dépend du traitement de grandes quantités de données, c'est là que le web scraping entre en jeu. L'analyse en temps réel n'est pas possible si les données ne sont pas accessibles, analysées et extraites instantanément. 

Par conséquent, un scraper à faible latence sera utilisé pour extraire rapidement des données des sites web cibles. Ces racleurs extraient des données à des fréquences très élevées, équivalentes à la vitesse du site web. Ils fournissent donc des données en temps quasi réel pour l'analyse.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) consiste à fournir aux ordinateurs des données d'entrée relatives à des langues naturelles telles que l'anglais, par opposition à des langages de programmation tels que Python, afin qu'ils les comprennent et les traitent. Le traitement du langage naturel est un domaine vaste et complexe, car il n'est pas facile de déterminer la signification de certains mots ou de certaines phrases.

L'un des cas d'utilisation les plus courants du NLP est celui des scientifiques des données qui utilisent les commentaires des clients sur les médias sociaux à propos d'une marque particulière pour traiter et évaluer les performances de cette marque. 

Étant donné que le web constitue des ressources dynamiques telles que les blogs, les communiqués de presse, les forums et les avis de clients, elles peuvent être extraites pour former un vaste corpus de données textuelles pour le traitement du langage naturel.

Modélisation prédictive

La modélisation prédictive consiste à analyser des données et à utiliser la théorie des probabilités pour calculer les résultats prédictifs de scénarios futurs. Cependant, l'analyse prédictive ne consiste pas en une prévision précise de l'avenir. Il s'agit plutôt de prévoir les probabilités qu'un événement se produise.

Chaque modèle comporte des variables prédictives qui peuvent avoir un impact sur les résultats futurs. Vous pouvez extraire les données dont vous avez besoin pour les prédictions vitales à partir de sites web grâce au web scraping. 

Voici quelques-uns des cas d'utilisation de l'analyse prédictive :

• Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour identifier le comportement commun des clients et des produits afin d'identifier les risques et les opportunités.
• Vous pouvez également l'utiliser pour identifier des modèles spécifiques dans les données et prédire certains résultats et tendances.

Le succès de l'analyse prédictive dépend largement de la présence de vastes volumes de données existantes. Vous pouvez formuler une analyse une fois que vous avez terminé le traitement des données.

Préparation aux modèles d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un concept qui permet aux machines d'apprendre par elles-mêmes après avoir été alimentées en données d'entraînement. Bien entendu, les données d'entraînement varient en fonction de chaque cas d'utilisation spécifique. Mais vous pouvez à nouveau vous tourner vers le web pour extraire des données de formation pour divers modèles d'apprentissage automatique avec différents cas d'utilisation. Ensuite, lorsque vous disposez d'ensembles de données d'entraînement, vous pouvez leur apprendre à effectuer des tâches corrélées telles que le regroupement, la classification et l'attribution.

Il est extrêmement important de récupérer des données à partir de sources web de haute qualité, car les performances du modèle d'apprentissage automatique dépendent de la qualité de l'ensemble de données d'entraînement.

Comment proxys peut vous aider avec le web scraping

L'objectif d'un proxy est de masquer votre adresse IP lorsque vous faites du scrapping à partir d'un site web cible. Étant donné que vous avez besoin de scraper à partir de plusieurs sources web, il sera idéal d'utiliser un pool de proxy qui sera rotatif. Il est également très probable que ces sites web imposent le nombre maximum de fois que vous pouvez vous y connecter.

À cet égard, vous devez procéder à une rotation des adresses IP à l'aide de différentes adresses proxys. Pour en savoir plus sur proxys, veuillez consulter nos derniers articles de blog.

Conclusion

Vous avez maintenant une bonne idée des types de données que vous devez collecter pour la science des données. Le domaine de la science des données est en effet un domaine complexe qui nécessite des connaissances et une expérience approfondies. En tant que data scientist, vous devez également comprendre les différentes façons dont le web scraping est effectué.

Nous espérons que cet article vous a permis d'acquérir une compréhension fondamentale du scraping pour la science des données, et qu'il vous sera d'une grande utilité.