Web Scraping vs Data Mining - Sommes-nous en train de résoudre la confusion ?

Ștefan Răcila le 10 avril 2023

Web Scraping vs Data Mining - Sommes-nous en train de résoudre la confusion ?

Le web scraping et le data mining sont deux techniques utilisées pour extraire et analyser des données du web. Ces deux méthodes ont leurs propres caractéristiques et applications. Il est essentiel de comprendre les différences entre ces deux méthodes afin de pouvoir démarrer correctement votre carrière d'analyste de données.

Qu'est-ce que le Data Mining ?

L'exploration de données est le processus de découverte de modèles et de connaissances à partir de grandes quantités de données. Il s'agit d'un domaine multidisciplinaire qui combine des éléments d'informatique, de statistique et de connaissance du domaine afin d'extraire des informations utiles des données. L'exploration de données peut être appliquée à une variété de sources de données.

Par exemple :

• les données structurées dans les bases de données
• des données non structurées dans des fichiers texte et multimédia
• des flux de données provenant de capteurs et de médias sociaux.

Le data mining est une solution qui permet de découvrir des tendances, des anomalies et des informations en transformant des données brutes en connaissances utiles pour les entreprises et les particuliers.

Le terme "data mining" peut être trompeur, car il laisse entendre qu'il s'agit de l'extraction de données proprement dite. Or, cela correspondrait plutôt à du "data scraping" ou "web scraping". En réalité, l'exploration de données n'est qu'une étape d'un processus. Le processus prend des ensembles de données déjà collectés et en extrait des informations et des connaissances précieuses.

Comment fonctionne le Data Mining ?

Il n'existe pas d'approche unique de l'exploration de données. De nombreux data scientists suivent un processus structuré lorsqu'ils s'attaquent à des problèmes commerciaux. Ce processus peut fournir un cadre clair pour concentrer les efforts et atteindre les résultats souhaités.

L'exploration de données est donc un processus en plusieurs étapes qui comprend plusieurs étapes clés, notamment :

• Le prétraitement des données. Cette étape consiste à nettoyer, intégrer et transformer les données pour les rendre aptes à l'analyse. Il peut s'agir de tâches telles que la suppression des données manquantes ou en double, le traitement des valeurs aberrantes et la conversion des données dans un format qui peut être facilement analysé.
• Exploration des données. Cette étape consiste à examiner les données afin d'identifier des modèles et des relations. Cela peut inclure des tâches telles que la création de visualisations pour comprendre la distribution des données, l'identification des corrélations et des dépendances, et la détection des valeurs aberrantes.
• Modélisation des données. Cette étape consiste à construire des modèles pour représenter les données et identifier les modèles et les relations. Il peut s'agir de tâches telles que la création d'arbres de décision, d'algorithmes de regroupement et d'extraction de règles d'association.
• L'évaluation des données. Cette étape consiste à évaluer les modèles afin de déterminer leur précision et leur utilité. Elle peut inclure des tâches telles que la validation croisée, le test des modèles sur des données inédites et la comparaison des performances de différents modèles.
• Représentation et découverte des connaissances. Cette étape consiste à représenter les connaissances découvertes dans les données et à les communiquer à d'autres. Il peut s'agir de tâches telles que la création de visualisations, la synthèse des résultats et la création de rapports.

Il est important de noter que ces étapes ne sont pas nécessairement suivies de manière séquentielle et que certaines d'entre elles peuvent être répétées. En outre, le processus peut être itératif et nécessiter de revenir aux étapes précédentes pour améliorer les résultats.

Data Mining vs Web Scraping

Si le web scraping et le data mining sont tous deux utilisés pour extraire des données du web, il existe quelques différences essentielles entre les deux.

Le web scraping est le processus d'extraction automatique de données à partir de sites web. L'exploration de données est le processus de découverte de modèles et de connaissances à partir de grandes quantités de données. Il ne s'agit pas de solutions différentes au même problème. Elles se complètent l'une l'autre. Le web scraping fournit des données aux analystes de données. Les analystes de données procèdent à l'exploration de données à partir des données fournies.

Cas d'utilisation du Web Scraping et du Data Mining

L'objectif ultime du web scraping et du data mining est d'utiliser les données pour obtenir un avantage commercial ou pour résoudre un problème. Leurs applications sont différentes. Le web scraping est principalement utilisé pour collecter des données en vue de les utiliser dans de nouvelles solutions techniques. L'exploration de données est plus souvent associée à des projets de science des données et d'intelligence économique qu'à des applications techniques.

Voici quelques exemples d'utilisation courante du web scraping :

• Comparaison des prix: Extraction d'informations sur les produits et les prix à partir de sites de commerce électronique afin de comparer les prix et d'identifier les meilleures offres.
• Génération de leads: Extraction d'informations de contact à partir de sites web afin de générer des prospects pour les ventes et le marketing.
• Suivi de l'actualité : Extraction d'articles de presse à partir de sites web d'information pour surveiller les mentions de mots-clés et de sujets spécifiques.
• Surveillance des médias sociaux: Extraction de données à partir des plateformes de médias sociaux pour surveiller les mentions de mots clés et de sujets spécifiques.
• Optimisation des moteurs de recherche: Extraction de données à partir des moteurs de recherche pour suivre les classements, les liens retour et d'autres paramètres.
• Raclage d'offres d'emploi: Extraction d'offres d'emploi à partir de sites web afin de recueillir des informations sur les offres d'emploi et les salaires.
• Grattage de contenu: Extraction de textes, d'images et d'autres contenus de sites web pour les réutiliser dans d'autres sites web, applications ou analyses.

Ce ne sont là que quelques exemples des nombreuses applications du web scraping. Les possibilités sont infinies tant que l'information est publiquement disponible sur l'internet, le web scraping peut vous aider à la collecter.

L'exploration de données a un large éventail d'applications dans divers domaines, notamment les affaires, la finance, les soins de santé et le gouvernement. Parmi les applications courantes de l'exploration de données, on peut citer

Détection de la fraude: Identifier les transactions frauduleuses en analysant les schémas des données financières.

Segmentation de la clientèle: Identification de différents groupes de clients en fonction de leurs caractéristiques et de leurs comportements.

Marketing: Analyse des données relatives aux clients afin d'identifier les tendances et les modèles qui peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en matière de marketing.

Soins de santé: Analyse des données relatives aux patients afin d'identifier des modèles et des tendances susceptibles d'améliorer les soins et le traitement des patients.

Commerce de détail : L'analyse des données relatives aux ventes permet d'identifier des modèles et des tendances qui peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en matière d'inventaire et de tarification.

Gestion des stocks: Analyse des données d'inventaire afin d'identifier des modèles et des tendances qui peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en matière de gestion des stocks.

Gestion des risques: L'analyse des données financières pour identifier les modèles et les tendances qui peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en matière de gestion des risques.

Exploration de texte: Extraction d'informations significatives à partir de données textuelles non structurées, telles que des commentaires de clients, des articles d'actualité et des messages sur les médias sociaux.

Modélisation prédictive: L'utilisation de techniques d'exploration de données pour construire des modèles qui peuvent prédire des événements ou des résultats futurs.

Analyse de réseau : Identification de modèles et de relations dans les données provenant de réseaux, tels que les réseaux sociaux, les réseaux de transport ou les réseaux de communication.

À emporter

Le web scraping et le data mining sont deux techniques puissantes utilisées pour extraire et analyser des données du web. Alors que le web scraping est généralement utilisé pour extraire des données structurées, le data mining est utilisé pour extraire des données non structurées. Ces deux techniques ont un large éventail d'applications et peuvent être utilisées conjointement pour extraire et analyser des données du web.

Cependant, comme le scraping et l'extraction de grandes quantités de données peuvent être complexes et nécessitent beaucoup d'expertise et de connaissances, il est préférable de faire appel à un scraper professionnel. Ils disposent de l'expérience, des ressources et de l'expertise nécessaires pour gérer des projets de scraping à grande échelle et fournir des données précises et fiables.

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