データサイエンスのためのウェブスクレイピング

スクレイピング, マー0620245分で読める

組織は現在、膨大な量のデータを抽出し、分析、処理、高度な分析を行い、それらのデータからパターンを特定することで、利害関係者が十分な情報に基づいた結論を導き出せるようにしている。データサイエンス分野は急速に成長し、多くの業界に革命をもたらしているため、組織がどのように大量のデータを抽出しているのかを知ることは価値がある。最新情報

これまでデータ・サイエンスの分野では、大量のデータをスクレイピングするためにウェブに注目してきた。そこで今回は、データサイエンスのためのウェブスクレイピングに焦点を当てる。

データサイエンスにおけるウェブスクレイピングとは？

ウェブ・スクレイピングは、ウェブ・ハーベスティング、スクリーン・スクレイピング、ウェブ・データ抽出とも呼ばれ、ウェブから大量のデータを抽出する方法である。データ・サイエンスでは、その標準の精度はデータ量に依存する。より顕著なのは、データの様々な側面をテストするため、データセットがトレーニングモデルを容易にすることである。

ビジネスの規模に関係なく、競合他社に差をつけるためには、市場に関するデータと分析が不可欠です。ビジネスを強化するためのあらゆる小さな決断は、データによって左右されます。

ウェブ上のさまざまなソースからデータをスクレイピングした後、それを即座に分析する、いわゆるリアルタイム分析が可能になる。しかし、遅れて分析しても意味がない場合もある。リアルタイム分析が必要な状況の典型的な例として、株価データ分析やCRM（顧客関係管理）が挙げられる。

なぜスクレイピングがデータサイエンスにとって重要なのか？

ウェブには、宇宙ミッションの打ち上げ方法に関する複雑なデータから、例えば食べたものに関するインスタグラムへの投稿のような個人的なデータまで、あらゆるトピックに関する大量のデータが含まれている。このような生データはすべて、データから貴重な洞察を抽出することによってデータを分析し、結論を導き出すことができるデータサイエンティストにとって計り知れない価値がある。

データサイエンティストが必要とする専門的なデータを提供するオープンソースのデータやウェブサイトは、ほんの一握りしかない。通常、人々はそのようなサイトを一度訪問し、手動でデータを抽出することができるが、それには時間がかかる。あるいは、データを照会して、サーバーからデータを取得することもできる。

しかし、データサイエンスや機械学習に必要なデータは非常に膨大であり、そのようなニーズに応えるには1つのウェブサイトでは合理的に不十分である。そこで、究極の救世主であるウェブスクレイピングに頼る必要がある。

データサイエンスは、NLP（自然言語処理）、画像認識などの高度なタスクとAI（人工知能）を組み合わせたもので、私たちの日常生活に多大な恩恵をもたらす。このような状況において、ウェブスクレイピングは、ウェブからデータを自動的にダウンロードし、解析し、整理する最も頻繁に使用されるツールである。

この記事では、データ・サイエンスのためのウェブ・スクレイピング・シナリオをいくつか取り上げる。

データサイエンスのためにスクレイピングする前のベストプラクティス

スクレイピングを計画しているウェブサイトが、外部エンティティによるスクレイピングを許可しているかどうかを確認することが重要です。そこで、スクレイピングを行う前に必ず行うべき具体的な手順を紹介しよう：

robot.txtファイル-robot.txtファイルには、あなたやあなたのボットがどのようにウェブサイトとやりとりすべきかのルールが明記されているので、必ずチェックすること。つまり、ウェブサイトのどのページへのアクセスが許可され、どのページへのアクセスが許可されないかを決定します。

ウェブサイトのルート・フォルダーにあるので、website_url/robot.txtと入力すれば簡単にアクセスできる。

利用規約-対象となるウェブサイトの利用規約を必ず確認すること。例えば、そのウェブサイトがボットやスパイダーへのアクセスを制限しておらず、サーバーへの迅速なリクエストを禁止していないことが利用規約に記載されていれば、スクレイピングを行うことができる。

著作権-データを抽出した後、それをどこで使用するかについて注意する必要がある。著作権法に違反しないようにする必要があるからだ。利用規約にデータの特定の使用に関する制限がなければ、何の害もなくスクレイピングできるだろう。

データサイエンスのためのウェブスクレイピングのさまざまな使用例

リアルタイム分析

ウェブ・スクレイピング・プロジェクトの大半は、リアルタイムのデータ分析を必要とする。リアルタイム・データとは、収集したデータをそのまま提示できるデータのことである。言い換えれば、この種のデータは保存されず、エンドユーザーに直接渡される。

リアルタイム・アナリティクスは、バッチ式アナリティクスとは全く異なる。なぜなら、後者はデータを処理し、価値ある洞察を生み出すのに何時間も、あるいはかなりの遅延を要するからだ。

リアルタイムデータの例としては、電子商取引の購入、天候イベント、ログファイル、人や場所の地理的位置、サーバーのアクティビティなどが挙げられる。

それでは、リアルタイム・アナリティクスの使用例をいくつか紹介しよう：

金融機関は、クレジットカードを更新するか廃止するかを決定するために、信用スコアリングのためのリアルタイム分析を使用している。
CRM（カスタマー・リレーションシップ・マネジメント）も、顧客満足度を最適化し、ビジネス成果を向上させるためにリアルタイム分析を利用できる標準的なソフトウェアである。
リアルタイム分析は、不正行為を検出するためにPOS端末でも使用されている。小売店では、リアルタイム分析が顧客のインセンティブに対応する上で便利な役割を果たしています。

そこで今問題になっているのは、アナリティクスのためにリアルタイムのデータをどのようにかき集めるか、ということだ。

上記の使用例はすべて、リアルタイム分析が大量のデータ処理に依存していることを示しているため、ウェブスクレイピングが活躍する場はここにある。データに即座にアクセスし、分析し、抽出しなければ、リアルタイム分析はできません。

その結果、ターゲットのウェブサイトから素早くスクレイピングするために、レイテンシーの低いスクレイパーが使われることになる。これらのスクレーパーは、ウェブサイトの速度と同等の非常に高い頻度でデータを抽出することによってデータをスクレイピングする。その結果、少なくとも分析用のほぼリアルタイムのデータを提供することになる。

自然言語処理

自然言語処理（NLP）とは、Pythonのようなプログラミング言語とは対照的に、英語のような自然言語に関する入力データをコンピュータに提供し、それらを理解して処理させることである。自然言語処理は幅広く複雑な分野であり、特定の単語やフレーズが何を意味するのかを特定するのは容易ではない。

NLPの最も一般的な使用例のひとつは、データサイエンティストが、特定のブランドに関する顧客のソーシャルメディア上のコメントを使用して、特定のブランドのパフォーマンスを処理し評価することである。

ウェブは、ブログ、プレスリリース、フォーラム、カスタマーレビューなどのダイナミックなリソースを構成しているため、これらを抽出することで、自然言語処理のための膨大なテキストコーパスを形成することができる。

予測モデリング

予測モデリングとは、データを分析し、確率論を使って将来のシナリオの予測結果を算出することである。しかし、予測分析とは、将来を正確に予測することではありません。そうではなく、それが起こる確率を予測することなのです。

どのモデルにも、将来の結果に影響を与える予測変数があります。ウェブスクレイピングによってウェブサイトから重要な予測に必要なデータを抽出することができます。

予測分析の使用例としては、以下のようなものがある：

例えば、顧客の一般的な行動や商品を特定し、リスクや機会を探るために使用することができる。
また、データの特定のパターンを特定し、特定の結果や傾向を予測するために使用することもできる。

予測分析の成功は、膨大な量の既存データの存在に大きく左右される。データ処理が完了すれば、分析を策定することができる。

機械学習モデルの準備

機械学習とは、学習データを与えると機械が自ら学習するコンセプトである。もちろん、学習データはそれぞれのユースケースによって異なる。しかし、ユースケースの異なる様々な機械学習モデルのためのトレーニングデータを抽出するために、もう一度ウェブに頼ることができる。そして、訓練用データセットを手に入れたら、クラスタリング、分類、アトリビューションなどの相関タスクを行うように教えることができる。

機械学習モデルの性能は学習データセットの質に依存するため、高品質のウェブソースからデータをスクレイピングすることが最も重要である。

プロキシがウェブスクレイピングに役立つ方法

プロキシの目的は、ターゲットウェブサイトからスクレイピングする際にIPアドレスをマスクすることである。複数のウェブソースからスクレイピングする必要があるので、ローテーションしているプロキシプールを使うのが理想的だろう。また、そのようなウェブサイトは、接続可能な最大回数を課している可能性が高い。

その点では、異なるプロキシを使ってIPアドレスをローテーションする必要がある。プロキシについての詳細は、最新のブログ記事をご参照ください。

結論

ここまでで、データ・サイエンスに必要なデータの種類については、ほぼご理解いただけたと思います。データサイエンスの分野は実に複雑で、幅広い知識と経験を必要とする。データサイエンティストとして、ウェブスクレイピングの様々な方法を把握する必要もある。

この記事が、データ・サイエンスのためのスクレイピングについての基本的な理解を提供し、あなたにとって計り知れない価値があることを願っている。

によるものだ：ProxyScrape