Webページの廃棄に関するSemaltの初心者向けガイド

ウェブ上のデータと情報は日々増え続けています。今日では、ビジネスに関するレビューを探している場合でも、新しい用語を理解しようとしている場合でも、ほとんどの人が最初の知識源としてGoogleを使用しています。

Web上で利用可能なデータの量により、データサイエンティストにとって多くの機会が開かれます。残念ながら、ウェブ上のほとんどのデータはすぐには利用できません。これは、ダウンロードできないHTML形式と呼ばれる非構造化形式で表示されます。したがって、それを利用するにはデータサイエンティストの知識と専門知識が必要です。

Webスクレイピングは、HTML形式で存在するデータを、簡単にアクセスして使用できる構造化形式に変換するプロセスです。ほとんどすべてのプログラミング言語は、適切なWeb廃棄に使用できます。ただし、この記事ではR言語を使用します。

Webからデータを取得する方法はいくつかあります。最も人気のあるものは次のとおりです。

1.人間のコピーペースト

これは遅いですが、ウェブからデータをスクレイピングする非常に効率的な手法です。この手法では、人が自分でデータを分析し、それをローカルストレージにコピーします。

2.テキストパターンマッチング

これは、Webから情報を抽出するためのもう1つのシンプルですが強力なアプローチです。プログラミング言語の正規表現マッチング機能を使用する必要があります。

3. APIインターフェース

Twitter、Facebook、LinkedInなどの多くのWebサイトは、標準のコードを使用して呼び出されるパブリックまたはプライベートのAPIを提供し、所定の形式でデータを取得します。

4. DOM解析

一部のプログラムは、クライアント側のスクリプトによって作成された動的コンテンツを取得できることに注意してください。これらのページの一部を取得するために使用できるプログラムに基づいて、ページをDOMツリーに解析することが可能です。

RでWebスクレイピングを開始する前に、Rに関する基本的な知識が必要です。初心者の場合は、役立つ多くの優れた情報源があります。また、HTMLとCSSの知識も必要です。ただし、ほとんどのデータサイエンティストはHTMLとCSSの技術的知識に精通していないため、セレクタガジェットなどのオープンソフトウェアを使用できます。

たとえば、IMDB Webサイトで、特定の期間にリリースされた最も人気のある100本の映画のデータをスクレイピングする場合、サイトから次のデータをスクレイピングする必要があります:説明、ランタイム、ジャンル、評価、投票、総収入、監督、キャスト。データを廃棄したら、さまざまな方法で分析できます。たとえば、いくつかの興味深い視覚化を作成できます。これで、データの廃棄とは何かについての一般的な考えがわかったら、それを回避することができます。