Web Scraping vs. Data Mining: Was ist der Unterschied?

Web Scraping und Data Mining sind zwei Ausdrücke, die oft im selben Satz verwendet werden. Aber obwohl sie viele Gemeinsamkeiten und Anwendungsfälle aufweisen, unterscheiden sie sich grundlegend voneinander.

Beide Konzepte erfreuen sich im Online-Bereich zunehmender Beliebtheit. Ob Unternehmen, die ihre neuesten Projekte veröffentlichen, ob einzelne Benutzer an persönlichen Projekten arbeiten, Web-Scraping und Data Mining sind ein heißes Thema.

Aber was ist der Unterschied und woher wissen Sie, welche Sie für Ihr nächstes Projekt verwenden? Lass uns mal sehen.

Was ist Web-Scraping?

Web Scraping ist die Praxis, Daten direkt von Websites zu extrahieren. Im Allgemeinen hat Web Scraping drei Hauptanforderungen; Zielwebsite, ein Web-Scraping-Tool und eine Datenbank zum Speichern der gesammelten Daten.

Beim Web Scraping sind Sie nicht auf offizielle Datenquellen beschränkt. Stattdessen können Sie alle öffentlich zugänglichen Daten auf Websites und Online-Plattformen nutzen. In der Tat, wenn Sie einfach eine Website durchsuchen und ihren Inhalt manuell aufschreiben, sind Sie Web-Scraping.

Das manuelle Web-Scraping ist jedoch unglaublich zeit- und energieaufwendig. Ganz zu schweigen davon, dass das Frontend einer Website selten alle öffentlich verfügbaren Daten enthält.

Wie funktioniert Web-Scraping?

Bei all den online verfügbaren Daten bräuchte man eine wahnsinnige Menge, um etwas daraus zu machen, und menschliches Web-Scraping reicht einfach nicht aus.

Hier kommen spezielle Web-Scraping-Tools ins Spiel. Sie lesen automatisch in den zugrunde liegenden HTML-Code einer Website ein. Einige fortgeschrittene Scraper könnten jedoch so weit gehen, CSS- und Javascript-Elemente einzuschließen.

Es liest und dupliziert dann alle unverschlüsselten oder verbotenen Daten. Ein gutes Web-Scraping-Tool kann den öffentlichen Inhalt einer ganzen Website replizieren. Sie können Ihr Web-Scraping-Tool sogar anweisen, nur einen bestimmten Datentyp zu sammeln, um ihn in eine Excel-Tabelle oder einen CVS zu exportieren.

Ethisches und rechtliches Scraping

Ein wesentlicher Teil des Web-Scrapings besteht darin, es ethisch zu praktizieren. Beim Extrahieren von Daten von einer Website verbrauchen Ihre Tools den Server der Website und laden riesige Datenmengen herunter. Übermäßiges Scraping kann die Website nicht nur für andere Benutzer unbrauchbar machen, sondern der Websitebesitzer könnte Sie auch für einen DDoS-Angriff halten und Ihre IP-Adresse blockieren.

Ethisches Web-Scraping beinhaltet auch, dass Sie nicht in Webseiten eindringen, die einen Robot Exclusion Standard- oder Robot.txt-Inhalt enthalten, bei denen Website-Besitzer angegeben haben, dass ihre Daten nicht gescrapt werden sollen.

Wenn es um die Legalität von Web-Scraping geht , sollten Sie sich im Klaren sein, solange Sie sich an öffentlich zugängliche Daten halten. Dennoch sollten Sie sich vor Plagiaten hüten und Daten nicht für unbeabsichtigte Zwecke verwenden, z. B. um diskriminierende Statistiken oder ungerechtfertigte Marketingkampagnen zu erstellen.

Wofür wird Web Scraping verwendet?

Per Web-Scraping extrahierte Daten werden häufig umfunktioniert oder in Live-Anwendungen verwendet, die einen kontinuierlichen Datenstrom erfordern. Mit den richtigen Berechtigungen können Kontaktinformationen ethisch als Leads in Marketingkampagnen verwendet werden.

Gleiches gilt für Preise. Wenn Sie eine App erstellen, die die Preise bestimmter Produkte oder Dienstleistungen vergleicht, können Sie einen Live-Preisvergleich von verschiedenen Websites anbieten, indem Sie deren Daten abkratzen.

Die gebräuchlichste Live-Web-Scraping-Anwendung sind Wetterdaten. Die meisten Wetteranwendungen auf Windows-, Android- und Apple-Geräten sammeln keine eigenen Wetterdaten. Stattdessen importieren sie Live-Daten von glaubwürdigen Wettervorhersageanbietern und implementieren sie in ihre einzigartige App-Benutzeroberfläche.

Was ist Data-Mining?

Web Scraping ist das Sammeln von Daten. Im Mittelpunkt stehen Daten und Informationen mit Wert. Beim Data Mining besteht das Ziel darin, aus Ihren Daten etwas Neues zu schaffen, auch wenn es zunächst wenig oder keinen Wert hat.

Data Mining konzentriert sich darauf, Informationen aus Rohdaten abzuleiten, indem diese auf Trends und Anomalien analysiert werden. Sie können diese Art von Daten aus einer Vielzahl von Quellen beziehen. Während Sie Webseiten für das Data Mining durchsuchen können, geschieht dies hauptsächlich durch Online-Umfragen, Cookies und öffentliche Aufzeichnungen, die von Dritten und Institutionen gesammelt werden.

Wie funktioniert Data-Mining?

Es gibt keinen richtigen oder falschen Weg, um Daten zu minen. Solange Sie Ihre Datenquellen gutschreiben und authentische Ergebnisse liefern, machen Sie Data Mining richtig.

Data Mining konzentriert sich nicht darauf, warum oder woher Sie Ihre Daten erhalten, solange sie legal und glaubwürdig sind. Tatsächlich ist das Abrufen von Daten der erste von fünf Schritten beim Data Mining. Data Scientists benötigen immer noch einen geeigneten Ort, um ihre Daten zu speichern und zu bearbeiten, da sie diese in verwandte Kategorien segmentieren, bevor sie sie visualisieren.

Tatsächliches Data Mining ist der Prozess des Mining von Daten nach Informationen. Sie können dies mit einfachen Tools wie Excel-Tabellen tun oder mathematische Modelle durchlaufen, um mithilfe von Programmiersprachen wie Python, SQL und R bessere Informationen zu extrahieren.

Ethischer und legaler Bergbau

Ähnlich wie beim Web-Scraping ist Data Mining legal, solange Sie öffentliche Daten verwenden oder die ausdrückliche Erlaubnis des Eigentümers einholen.

Die meisten Probleme beim Data Mining sind ethische Fragen. Auch wenn Sie Ihre Daten rechtmäßig erhalten haben, sollten Sie diese Daten nicht für Erkenntnisse oder Recherchen verwenden, um Personen aufgrund ihres Alters, Geschlechts, Geschlechts, ihrer Religion oder ethnischen Zugehörigkeit zu diskriminieren.

Sie sollten auch sicherstellen, dass Sie die Quelle Ihrer Daten angeben. Das ist wichtig, egal ob Sie es aus einem öffentlichen Datenarchiv heruntergeladen oder von Webseiten gescrapt haben.

Wofür wird Data Mining verwendet?

Während Web Scraping hauptsächlich für die Wiederverwendung verwendet wird, konzentriert sich Data Mining hauptsächlich auf die Wertschöpfung aus Daten. Die meisten Projekte, die Data Mining erfordern, fallen eher unter Data Science als unter technische Projekte.

Zum einen könnte Data Mining für Online-Marketing verwendet werden, entweder durch das Sammeln von Daten von Drittanbietern oder durch das Durchsuchen der Daten Ihres eigenen Unternehmens, um Erkenntnisse zu gewinnen. Data Mining hat auch wissenschaftliche und technische Anwendungen. Meteorologen sammeln beispielsweise riesige Mengen an Wetterdaten, um das Wetter mit hoher Genauigkeit vorherzusagen.

Manchmal benötigen Sie sowohl Data Mining als auch Web Scraping

Web Scraping und Data Mining sind keine Synonyme und bedeuten völlig unterschiedliche Dinge. Aber das bedeutet nicht, dass Sie sich jedes Mal für eines entscheiden müssen.

In den meisten Fällen kann Web-Scraping die einzige Möglichkeit sein, glaubwürdige Daten für das Mining zu sammeln. Und Sie können Data Mining verwenden, um mehr Wert aus Daten zu gewinnen, die Sie zuvor gesammelt haben und die bereits ihren Zweck erfüllt haben.