وب اسکرپینگ در مقابل داده کاوی: تفاوت‌ها و کاربردها

اکثر افرادی که دنبال آموزش وب اسکر‍‍پینگ هستند، وب اسکرپینگ و داده کاوی را به عنوان مترادف یکدیگر در نظر می گیرند.

اما این طور نیست. در حالی که هر دو با داده ها سر و کار دارند، آن ها مسائل مختلفی را در مراحل مختلف حل می کنند. وب اسکرپینگ داده ها را از سایت ها استخراج می کند، در حالی که داده کاوی اطلاعات استخراج شده را پردازش می کند تا الگوهای پنهان و بینش های ارزشمند را آشکار سازد.

درک واضح از هر فرایند، توانایی ها و محدودیت های آن، به کسب و کارها کمک می کند تا هرکدام را برای بیشترین تاثیر استفاده کنند.

وب اسکرپینگ داده های خام را از وبسایت ها با استفاده از ابزارها و اپلیکیشن های تخصصی جمع آوری می کند. این ابزارها وبسایت ها را اسکن می کنند، اطلاعات خاصی را استخراج می کنند و آن را برای استفاده های بعدی در دیتابیس یا فایل های اکسل ذخیره می کنند. برای مثال، ابزارهایی مثل Honey و PriceGrabber قیمت محصولات را از شرکت های تجارت الکترونیک استخراج می کنند.

داده کاوی مجموعه داده های بزرگ را تحلیل می کند تا الگوها را پیدا کرده و بینش تولید کند. این کار از تحلیل آماری، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می کند تا ارزش پنهان در داده را کشف کند. داده کاوی به شرکت ها کمک می کند فروش را افزایش دهند، رفتار مشتری را درک کنند و فرصت های بازار را شناسایی کنند. مثلا آمازون میلیون ها تراکنش را داده کاوی می کند تا رشد یا افت خود را تحلیل کند.

به طور خلاصه، وب اسکرپینگ مثل جمع آوری مواد اولیه است، در حالی که داده کاوی مثل پختن غذا با آن مواد است. وب اسکرپینگ مجموعه داده شما را می سازد، و داده کاوی کمک می کند بفهمید این داده ها برای کسب و کار شما چه معنایی دارند.

شرکت ها اغلب از هر دو فرآیند به صورت ترکیبی استفاده می کنند. آن ها قیمت رقبا، نظرات مشتریان یا داده های بازار را استخراج می کنند، و سپس آن اطلاعات را داده کاوی می کنند تا مزیت رقابتی به دست آورند. تفاوت اصلی این است که وب اسکرپینگ داده را جمع آوری می کند، و داده کاوی از آن داده ارزش خلق می کند.

آیا داده کاوی و وب اسکرپینگ قانونی هستند؟

بله. زمانی که طبق قوانین و مقررات موجود انجام شوند. وب اسکرپینگ و داده کاوی ذاتاً غیرقانونی نیستند، اما قانونی بودن آن ها بستگی به نحوه و دلیل استفاده دارد. برای مثال، در پرونده LinkedIn علیه HiQ Labs مشخص شد که جمع آوری داده های عمومی نقض قانون جرایم اینترنتی نیست.

اکثر کسب و کارها از وب اسکرپینگ و داده کاوی به صورت قانونی استفاده می کنند. مثلاً موتورهای جستجو مثل گوگل برای نمایش نتایج، وبسایت ها را اسکرپ می کنند و شرکت های مالی از داده کاوی برای شناسایی کلاهبرداری استفاده می کنند.

شرکت های داده کاوی و وب اسکرپینگ چه تفاوتی دارند؟

شرکت های وب اسکرپینگ زیرساخت قدرتمندی برای جمع آوری داده در اختیار شما قرار می دهند. این سیستم ها قیمت ها، نظرات کاربران و داده های بازار را از وبسایت ها استخراج می کنند و همزمان بار سرورها و کیفیت داده را مدیریت می کنند.

شرکت های داده کاوی در تحلیل داده تخصص دارند. آن ها اطلاعات را با الگوریتم ها و مدل های مختلف پردازش می کنند تا به کسب و کارها در تصمیم گیری کمک کنند. بیشتر این شرکت ها داده های خود را از سوابق داخلی یا منابع شخص ثالث دریافت می کنند، نه اینکه خودشان داده را اسکرپ کنند.

گاهی اوقات این دو حوزه با هم همپوشانی دارند: شرکت های اسکرپینگ ممکن است ابزارهای تحلیل داده پایه را ارائه دهند و شرکت های داده کاوی هم گاهی داده های مورد نیازشان را خودشان جمع آوری می کنند.

چه زمانی باید از وب اسکرپینگ برای داده کاوی استفاده کرد؟

شرکت‌ها از روش‌های مختلفی برای جمع‌آوری داده استفاده می‌کنند، مثل کوکی‌ها، جمع‌آوری داده توسط شخص ثالث، نظرسنجی‌ها و سوابق عمومی.

با این حال، در بسیاری از موارد تنها راه دسترسی به داده‌های مرتبط و قابل اعتماد، استفاده از وب اسکرپینگ است. بسیاری از ارائه دهندگان داده شخص ثالث برای ساخت پایگاه داده خود از وب اسکرپینگ استفاده می‌کنند تا این داده‌ها را به شرکت‌های دیگر بفروشند. مثلاً آژانس‌های تولید سرنخ (لید جنریشن).

برخی از دلایلی که ممکن است از وب اسکرپینگ برای داده کاوی استفاده کنید عبارتند از:

• هدف کسب و کار شما به داده‌های جایگزین نیاز دارد
• نمی‌توانید منبع داده قابل اعتمادی از شخص ثالث پیدا کنید
• خرید داده از یک منبع خارجی گران‌تر از جمع‌آوری مستقیم آن است
• نیاز به جمع‌آوری داده‌های حساس از کانال‌های خصوصی خودتان دارید

چگونه داده کاوی و وب اسکرپینگ کار می‌کنند؟

وب اسکرپینگ با استفاده از فرآیندهای خودکار، داده‌ها را از بخش‌های مشخصی از وبسایت‌ها استخراج می‌کند. مراحل این فرآیند به این شکل است:

• ابتدا یک درخواست HTTP به سرور ارسال می‌کند (در واقع اجازه دسترسی به سایت را می‌خواهد).
• پس از دریافت دسترسی، اسکرپر کد HTML یا XML سایت را که ساختار محتوای سایت را دارد، می‌خواند و استخراج می‌کند.
• اسکرپر این کد را تجزیه می‌کند تا عناصر خاصی مثل متن، امتیازدهی یا شناسه‌ها را پیدا و استخراج کند.
• در نهایت، داده‌های هدف را به صورت محلی و در قالب‌های ساختاریافته مثل فایل‌های .sql، .xls یا .csv ذخیره می‌کند.
• در مورد داده کاوی، رایج‌ترین مدل مورد استفاده، مدل CRISP-DM است. مراحل آن عبارتند از:
• ابتدا، اهداف پروژه و نیازمندی‌ها مشخص می‌شود، وظایف تعریف شده و رویکرد کلی برنامه‌ریزی می‌شود.
• سپس منابع داده در دسترس بررسی شده و کیفیت داده‌ها ارزیابی می‌شود (هم داده‌های ساختاریافته و هم غیرساختاریافته).
• در مرحله سوم، مجموعه داده نهایی که شامل تمام اطلاعات مرتبط برای تحلیل است، انتخاب و آماده‌سازی می‌شود.
• سپس، روش‌های مناسب داده کاوی مثل خوشه‌بندی، مدل‌های پیش‌بینی، طبقه‌بندی و برآورد روی مجموعه داده اعمال می‌شود.
• بعد، مدل‌های ایجادشده با اهداف کسب و کار مقایسه و تست می‌شوند تا گزینه مناسب انتخاب شود.
• در نهایت، مدل اثبات‌شده در سازمان پیاده‌سازی می‌شود یا با ذی‌نفعان به اشتراک گذاشته می‌شود.

برای وب اسکرپینگ و داده ‌کاوی به چه ابزارهایی نیاز دارید؟

ابزارهای زیادی برای وب اسکرپینگ و داده کاوی وجود دارد، اما برای شروع راحت‌تر، برخی از محبوب‌ترین ابزارهای وب اسکرپینگ را در اینجا معرفی می‌کنیم:

ScraperAPI

ScraperAPI قابلیت‌های پیچیده‌ وب اسکرپینگ را از طریق زیرساخت خودکار خود ارائه می‌ دهد. با این ابزار می‌توانید داده‌ها را حتی از سایت‌هایی که با ابزارهایی مثل DataDome و PerimeterX محافظت شده‌اند استخراج کنید. همچنین دارای قابلیت رندر جاوااسکریپت و مدیریت CAPTCHA به صورت داخلی است تا درصد موفقیت بالایی داشته باشید.

ویژگی DataPipeline این امکان را فراهم می‌کند که تا ۱۰,۰۰۰ وظیفه‌ی اسکرپینگ را به‌صورت همزمان زمان‌بندی و اجرا کنید. می‌توانید کارها را از پیش پیکربندی کرده، نتایج را در قالب JSON یا CSV دریافت کنید، یا از طریق webhook آن‌ها را مستقیماً به سیستم‌های خود ارسال نمایید. برای شروع، ۵,۰۰۰ اعتبار رایگان API در اختیار دارید تا این قابلیت‌ها را تست کنید.

Selenium

Selenium تعاملات مرورگر را برای وظایف پیچیده وب اسکرپینگ خودکار می‌کند. این ابزار از زبان‌های برنامه‌نویسی Python، Java و C# پشتیبانی می‌کند و امکان دسترسی به عناصر خاص صفحه از طریق شناسه‌ها و کلاس‌ها را فراهم می‌آورد. Selenium چالش‌های مدرن وب مانند اسکرول نامحدود، بارگذاری محتوای دینامیک و عناصر تعاملی را با شبیه‌سازی اقدامات واقعی کاربران (کلیک کردن، اسکرول کردن و پر کردن فرم‌ها) مدیریت می‌کند. برای پروژه‌های بزرگ، ترکیب Selenium با ابزارهایی مانند ScraperAPI می‌تواند کمک کند تا پروکسی‌ها را مدیریت کرده و محدودیت‌های IP را دور بزند.

Scrapy

Scrapy یک فریم‌ورک منبع باز پایتون برای استخراج داده‌های وب است. اجزای اصلی این فریم‌ورک شامل Spiders، Selectors، Item Pipelines و Middlewares می‌باشد. این فریم‌ورک در اسکرپینگ مقیاس بزرگ با ویژگی‌هایی مانند مدیریت درخواست‌های همزمان، میانه‌افزار داخلی برای کوکی‌ها و ریدایرکت‌ها، و AutoThrottling برای تنظیم سرعت خزیدن، برتری دارد. Scrapy بر روی سیستم‌های Linux، Windows، Mac و BSD اجرا می‌شود و به هیچ وابستگی اضافی نیاز ندارد مگر اینکه بخواهید با JavaScript کار کنید.

موارد استفاده وب اسکرپینگ و داده کاوی

در اینجا مهم‌ترین موارد استفاده وب اسکرپینگ و داده کاوی برای نیازهای مختلف کسب و کار آمده است:

وب اسکرپینگ:

روابط عمومی: استخراج نظرات مشتریان، شکایات و اشاره به برند در پلتفرم‌های مختلف برای پاسخ سریع و محافظت از شهرت برند.

تحقیقات بازار: جمع‌آوری قیمت‌های رقبا، ویژگی‌های محصولات و روندهای بازار برای اطلاع‌رسانی استراتژی‌های قیمت‌گذاری و محصول.

حس مصرف‌کننده: پیگیری بازخوردهای مشتریان به‌صورت زنده و تاریخی برای اندازه‌گیری درک برند و رضایت از محصول.

تولید سرنخ (Lead Generation): ساخت پایگاه داده تماس با مشتریان بالقوه از دایرکتوری‌های کسب و کار و شبکه‌های حرفه‌ای.

عملکرد SEO: نظارت و خودکارسازی جستجوهای کلیدواژه، جمع‌آوری تبلیغات رقبا و تجمیع داده‌های SERP.

بازاریابی تأثیرگذار: شناسایی و پروفایل‌سازی محتوای خاص تولیدکنندگان با توجه به اندازه مخاطب، نرخ تعامل و تمرکز محتوای آن‌ها برای بازاریابی یا ترویج برند.

داده کاوی:

شناسایی الگوهای غیرعادی: شناسایی الگوهای غیرمعمول در تراکنش‌های مالی، ترافیک شبکه و عملکرد محصولات برای جلوگیری از تقلب و نقض امنیت.

ارتقاء خدمات مشتری: پیگیری تعاملات مشتریان از طریق تلفن، ایمیل و چت برای شناسایی مشکلات مشترک و بهبود کیفیت پاسخگویی.

بهره‌وری عملیاتی: نظارت بر عملکرد تجهیزات، شناسایی گلوگاه‌های فرآیندی و بهینه‌سازی تخصیص منابع.

عملکرد فروش: پیگیری الگوهای خرید مشتریان، واکنش‌ها به کمپین‌های بازاریابی، برآورد درآمد و بهبود تقسیم‌بندی برای بهینه‌سازی هدف‌گذاری.

کنترل تولید: پیگیری بهره‌وری تولید، هزینه‌های مواد و منابع مشکلات کیفیت برای تولید.