Estás leyendo la publicación: Web Scraping vs Minería de Datos
En el mundo actual, trabajar con datos se ha convertido en una parte esencial de todas las industrias. Los datos se recopilan, procesan y analizan con fines comerciales y de investigación.
Para maximizar el potencial de los datos, ha surgido un nuevo campo llamado Data Science que consta de varias técnicas, como el raspado y el procesamiento de la información recopilada.
El raspado de datos hace posible recopilar grandes cantidades de conjuntos de datos relevantes, que luego se utilizan para un análisis posterior para sacar conclusiones significativas.
Sin embargo, demasiada información redundante puede confundir y conducir a resultados inexactos; por eso entra en juego la minería de datos: ayuda a identificar patrones al filtrar detalles innecesarios de su conjunto de datos para que pueda concentrarse en lo que más importa: obtener resultados precisos.
Si bien tienen diferentes funciones dentro de los procesos de ciencia de datos, el raspado y la minería deben usarse juntos para extraer información valiosa de conjuntos de datos sin procesar de manera eficiente.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es una herramienta invaluable para analizar grandes cantidades de datos. Ayuda a procesar rápidamente toda la información disponible y sacar conclusiones significativas.
Las redes neuronales, una técnica popular de aprendizaje automático, utilizan el mismo enfoque: recopilan muchos datos, aplican modelos de lenguaje para filtrarlos y reconocen patrones en la información recopilada antes de generar información basada en esas observaciones.
Las empresas pueden aprovechar estas capacidades para crear estrategias de marketing, evaluar procesos de análisis de riesgo crediticio, detectar fraudes o determinar la opinión del usuario.
Aunque es poderoso cuando se trata de conjuntos de datos masivos, la minería de datos no puede existir como un proceso independiente; su poder radica en cómo se integra con otros sistemas y tecnologías dentro de las organizaciones. Echemos un vistazo más de cerca a las capacidades de minería de datos:
| Lata de minería de datos | La minería de datos no puede |
| 1. Identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos. | 1. Reemplazar el juicio humano al tomar decisiones comerciales complejas. |
| 2. Descubra relaciones desconocidas entre variables en un conjunto de datos. | 2. Crear nuevos conocimientos de la nada. |
| 3. Analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes. | 3. Automatizar los procesos de toma de decisiones. |
| 4. Predecir resultados futuros basados en puntos de datos anteriores. | 4. Garantía 100% de precisión. |
En otras palabras, la minería de datos es buena para procesar y analizar grandes cantidades de información, pero no puede crear nuevos datos sin una base fáctica.
¿Qué es el raspado web?
El raspado de datos, o raspado web, es el proceso de recopilación y organización de cualquier información. En términos generales, se utiliza para recopilar datos de sitios web.
Implica interactuar con sitios web (enviar consultas para recuperar código HTML) y procesar ese código HTML, también conocido como análisis.
Puede usar secuencias de comandos hechas por usted mismo o herramientas de software listas para usar para raspar. Lo ayudan a adquirir los datos necesarios y almacenarlos en un formato accesible, como tablas o bases de datos.
De esta manera, puede obtener todo tipo de contenido: texto, enlaces, imágenes, archivos de video y grabaciones de audio. El web scraping podría ser útil en muchos escenarios, como la recopilación de precios y reseñas para empresas de comercio electrónico o la búsqueda y recopilación de clientes potenciales en los mercados inmobiliarios.
Sin embargo, existen ciertas limitaciones asociadas con el raspado web junto con algunos desafíos que se enfrentan al hacerlo; aunque ayuda a recopilar y estructurar los datos disponibles de manera eficiente, no los analiza más a fondo ni elabora inferencias concluyentes por sí solo, que es donde entra en juego la minería de datos. Entonces, resumamos:
| Lata de raspado de datos | El raspado de datos no puede |
| – Extraer datos estructurados de páginas web (p. ej., catálogos de productos) | – Manipular el código del sitio web o la estructura de la base de datos de cualquier forma |
| – Recopilar información de contacto (p. ej., correos electrónicos) de páginas web | – Interferir con la funcionalidad o el rendimiento del sitio web original |
| – Recopilar publicaciones y comentarios en las redes sociales. | |
| – Supervise las revisiones en línea en múltiples plataformas |
Por lo tanto, el raspado es una excelente herramienta para recopilar y estructurar datos. Sin embargo, deberá utilizar la minería de datos para analizarlos.
La diferencia entre la minería de datos y el raspado de datos
Veamos un ejemplo para comprender la diferencia entre la minería de datos y el raspado de datos. En términos generales, estos dos procesos se usan juntos para lograr el resultado deseado.
Imagina que quieres saber qué país tiene la mayor concentración de personas interesadas en tu marca. Usar Google como el motor de búsqueda más popular es ideal para raspar SERP (página de resultados del motor de búsqueda) y recopilar esta información.
El raspado de datos es el primer paso a tomar cuando se trata de minería y análisis de datos. Con la API de raspado de Google, puede raspar los datos necesarios utilizando proxies y obtener resultados para diferentes países.
Luego, puede usar utilidades especiales para analizar los datos y usar la minería de datos para sacar conclusiones basadas en la información obtenida.
Por lo tanto, empleamos raspado web para recopilar los datos y minería de datos para analizarlos. Es esencial comprender que la minería de datos, como el raspado de datos, le permite recopilar datos y analizarlos no solo de fuentes de texto sino también de imágenes, videos o grabaciones de audio.
Pensamientos finales
La minería de datos y el raspado de datos son dos procesos distintos pero complementarios. El raspado de datos le permite recuperar y almacenar información. La minería de datos se utiliza mejor para analizar y dar sentido a los datos recopilados y sacar conclusiones. Si bien el raspado de datos puede recopilar la materia prima, requiere la extracción de datos para usar los datos recopilados.
