Hướng dẫn cho người mới bắt đầu từ Semalt trên trang web

Dữ liệu và thông tin trên web đang phát triển từng ngày. Ngày nay, hầu hết mọi người sử dụng Google làm nguồn kiến thức đầu tiên, cho dù họ đang tìm kiếm các đánh giá về một doanh nghiệp hoặc cố gắng hiểu một thuật ngữ mới.

Với lượng dữ liệu có sẵn trên web, nó mở ra rất nhiều cơ hội cho các nhà khoa học dữ liệu. Thật không may, hầu hết các dữ liệu trên web là không có sẵn. Nó được trình bày theo định dạng phi cấu trúc được gọi là định dạng HTML không thể tải xuống. Vì vậy, nó đòi hỏi kiến thức và chuyên môn của một nhà khoa học dữ liệu để sử dụng nó.

Quét web là quá trình chuyển đổi dữ liệu có định dạng HTML thành định dạng có cấu trúc có thể dễ dàng truy cập và sử dụng. Hầu như tất cả các ngôn ngữ lập trình có thể được sử dụng để loại bỏ web thích hợp. Tuy nhiên, trong bài viết này, chúng tôi sẽ sử dụng ngôn ngữ R.

Có một số cách mà dữ liệu có thể được loại bỏ khỏi web. Một số trong những phổ biến nhất bao gồm:

1. Sao chép-Dán người

Đây là một kỹ thuật chậm nhưng rất hiệu quả để lấy dữ liệu từ web. Trong kỹ thuật này, một người sẽ phân tích dữ liệu của mình và sau đó sao chép nó vào bộ lưu trữ cục bộ.

2. Kết hợp mẫu văn bản

Đây là một cách tiếp cận đơn giản nhưng mạnh mẽ khác để trích xuất thông tin từ một trang web. Nó đòi hỏi sử dụng các phương tiện kết hợp biểu thức chính quy của các ngôn ngữ lập trình.

3. Giao diện API

Rất nhiều trang web như Twitter, Facebook, LinkedIn, v.v. cung cấp cho bạn các API công khai hoặc riêng tư có thể được gọi bằng cách sử dụng mã tiêu chuẩn để truy xuất dữ liệu theo định dạng quy định.

4. Phân tích cú pháp DOM

Lưu ý rằng một số chương trình có thể truy xuất nội dung động được tạo bởi các tập lệnh phía máy khách. Có thể phân tích các trang thành một cây DOM dựa trên các chương trình bạn có thể sử dụng để truy xuất một số phần của các trang này.

Trước khi bắt tay vào quét web trong R, bạn cần có kiến thức cơ bản về R. Nếu bạn là người mới bắt đầu, có rất nhiều nguồn tuyệt vời có thể giúp đỡ. Ngoài ra, bạn được yêu cầu phải có kiến thức về HTML và CSS. Tuy nhiên, vì hầu hết các nhà khoa học dữ liệu không có nhiều kiến thức kỹ thuật về HTML và CSS, bạn có thể sử dụng một phần mềm mở như Selector Utility.

Chẳng hạn, nếu bạn đang quét dữ liệu trên trang web IMDB cho 100 bộ phim nổi tiếng nhất được phát hành trong một khoảng thời gian nhất định, bạn cần phải loại bỏ các dữ liệu sau từ một trang web: mô tả, thời gian chạy, thể loại, xếp hạng, bình chọn, tổng thu nhập, đạo diễn và diễn viên. Khi bạn đã loại bỏ dữ liệu, bạn có thể phân tích dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Chẳng hạn, bạn có thể tạo ra một số hình ảnh trực quan thú vị. Bây giờ khi bạn có một ý tưởng chung về việc loại bỏ dữ liệu là gì, bạn có thể thực hiện theo cách của mình!