Web Scraping vs. Data Mining - Lösen wir die Verwirrung?

Ștefan Răcila am 10. April 2023

Web Scraping vs. Data Mining - Lösen wir die Verwirrung?

Web Scraping und Data Mining sind zwei Techniken, die zur Extraktion und Analyse von Daten aus dem Internet verwendet werden. Beide Methoden haben ihre eigenen einzigartigen Merkmale und Anwendungen. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen, damit Sie Ihre Karriere als Datenanalyst richtig beginnen können.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist der Prozess der Erkennung von Mustern und Wissen aus großen Datenmengen. Es handelt sich um ein multidisziplinäres Gebiet, das Elemente der Informatik, der Statistik und des Fachwissens kombiniert, um nützliche Informationen aus Daten zu gewinnen. Data Mining kann auf eine Vielzahl von Datenquellen angewendet werden.

Zum Beispiel:

• strukturierte Daten in Datenbanken
• unstrukturierte Daten in Text- und Multimedia-Dateien
• Datenströme von Sensoren und sozialen Medien.

Data Mining ist eine Lösung zur Entdeckung von Trends, Anomalien und Erkenntnissen durch die Umwandlung von Rohdaten in nützliches Wissen für Unternehmen und Einzelpersonen.

Der Begriff "Data Mining" kann irreführend sein, da er impliziert, dass es sich um die Extraktion von Daten selbst handelt. Das würde jedoch eher zu Data Scraping oder Web Scraping passen. Tatsächlich ist Data Mining nur ein Schritt in einem Prozess. Bei diesem Prozess werden bereits gesammelte Datensätze verwendet, um daraus wertvolle Erkenntnisse und Wissen zu extrahieren.

Wie funktioniert Data Mining?

Beim Data Mining gibt es keine Einheitslösung für alle. Viele Datenwissenschaftler folgen einem strukturierten Prozess, wenn sie Geschäftsprobleme angehen. Dieser Prozess kann einen klaren Rahmen bieten, um die Bemühungen zu konzentrieren und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Data Mining ist also ein mehrstufiger Prozess, der mehrere wichtige Schritte umfasst, darunter:

• Vorverarbeitung der Daten. In diesem Schritt werden die Daten bereinigt, integriert und umgewandelt, damit sie für die Analyse geeignet sind. Dies kann Aufgaben wie das Entfernen fehlender oder doppelter Daten, die Behandlung von Ausreißern und die Konvertierung von Daten in ein Format, das leicht analysiert werden kann, umfassen.
• Datenexploration. In diesem Schritt werden die Daten untersucht, um Muster und Beziehungen zu erkennen. Dies kann Aufgaben wie die Erstellung von Visualisierungen umfassen, um die Verteilung der Daten zu verstehen, Korrelationen und Abhängigkeiten zu identifizieren und Ausreißer zu erkennen.
• Datenmodellierung. Dieser Schritt umfasst die Erstellung von Modellen zur Darstellung der Daten und zur Ermittlung von Mustern und Beziehungen. Dies kann Aufgaben wie die Erstellung von Entscheidungsbäumen, Clustering-Algorithmen und die Ermittlung von Assoziationsregeln umfassen.
• Auswertung der Daten. In diesem Schritt werden die Modelle bewertet, um ihre Genauigkeit und Nützlichkeit zu bestimmen. Dies kann Aufgaben wie die Kreuzvalidierung, das Testen der Modelle an ungesehenen Daten und den Vergleich der Leistung verschiedener Modelle umfassen.
• Darstellung und Entdeckung von Wissen. In diesem Schritt geht es darum, das in den Daten entdeckte Wissen darzustellen und es anderen mitzuteilen. Dies kann Aufgaben wie die Erstellung von Visualisierungen, die Zusammenfassung der Ergebnisse und die Erstellung von Berichten umfassen.

Es ist wichtig zu beachten, dass diese Schritte nicht unbedingt der Reihe nach durchgeführt werden und einige von ihnen wiederholt werden können. Außerdem kann der Prozess iterativ sein und es kann erforderlich sein, auf frühere Schritte zurückzugreifen, um die Ergebnisse zu verbessern.

Data Mining vs. Web Scraping

Obwohl sowohl Web Scraping als auch Data Mining dazu dienen, Daten aus dem Internet zu extrahieren, gibt es einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden.

Web Scraping ist der Prozess der automatischen Extraktion von Daten aus Websites. Data Mining ist der Prozess der Entdeckung von Mustern und Wissen aus großen Datenmengen. Es handelt sich nicht um unterschiedliche Lösungen für ein und dasselbe Problem. Sie ergänzen sich gegenseitig. Web Scraping liefert Daten an Datenanalysten. Datenanalysten führen Data Mining mit den bereitgestellten Daten durch.

Anwendungsfälle von Web Scraping und Data Mining

Sowohl beim Web Scraping als auch beim Data Mining geht es letztlich darum, Daten zu nutzen, um einen geschäftlichen Vorteil zu erzielen oder ein Problem zu lösen. Ihre Anwendungen sind unterschiedlich. Web Scraping wird hauptsächlich dazu verwendet, Daten für neue technische Lösungen zu sammeln. Data Mining wird eher mit Data-Science-Projekten und Business Intelligence in Verbindung gebracht, als mit technischen Anwendungen.

Einige häufige Anwendungsfälle von Web Scraping sind:

• Preisvergleich: Extrahieren von Produktinformationen und Preisen von E-Commerce-Websites, um Preise zu vergleichen und die besten Angebote zu ermitteln.
• Lead-Generierung: Extrahieren von Kontaktinformationen aus Websites, um Leads für Vertrieb und Marketing zu generieren.
• Überwachung von Nachrichten: Extrahieren von Nachrichtenartikeln aus Nachrichten-Websites zur Überwachung der Erwähnung bestimmter Schlüsselwörter und Themen.
• Überwachung sozialer Medien: Extrahieren von Daten aus Social-Media-Plattformen zur Überwachung von Erwähnungen bestimmter Schlüsselwörter und Themen.
• Optimierung von Suchmaschinen: Extrahieren von Daten aus Suchmaschinen, um Suchrankings, Backlinks und andere Metriken zu verfolgen.
• Job Scraping: Extrahieren von Stellenangeboten von Websites, um Informationen über Stellenangebote und Gehälter zu sammeln.
• Scraping von Inhalten: Extrahieren von Text, Bildern und anderen Inhalten aus Websites, um sie für andere Websites, Anwendungen oder Analysen zu verwenden.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Anwendungsmöglichkeiten von Web Scraping. Die Möglichkeiten sind endlos, solange die Informationen im Internet öffentlich zugänglich sind, und Web Scraping kann Ihnen helfen, sie zu sammeln.

Data Mining hat eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Finanzen, Gesundheitswesen und Behörden. Einige gängige Anwendungen von Data Mining sind:

Aufdeckung von Betrug: Identifizierung von betrügerischen Transaktionen durch Analyse von Mustern in Finanzdaten.

Kundensegmentierung: Identifizierung verschiedener Kundengruppen auf der Grundlage ihrer Merkmale und Verhaltensweisen.

Marketing: Analyse von Kundendaten zur Ermittlung von Trends und Mustern, die Unternehmen helfen können, bessere Marketingentscheidungen zu treffen.

Gesundheitswesen: Analyse von Patientendaten zur Ermittlung von Mustern und Trends, die zur Verbesserung der Patientenversorgung und -behandlung beitragen können.

Einzelhandel: Analyse von Verkaufsdaten zur Ermittlung von Mustern und Trends, die Unternehmen dabei helfen können, bessere Bestands- und Preisentscheidungen zu treffen.

Lagerbestandsverwaltung: Analyse von Bestandsdaten zur Ermittlung von Mustern und Trends, die Unternehmen dabei helfen können, bessere Entscheidungen zur Bestandsverwaltung zu treffen.

Risikomanagement: Analyse von Finanzdaten zur Ermittlung von Mustern und Trends, die Unternehmen helfen können, bessere Entscheidungen im Risikomanagement zu treffen.

Text Mining: Extrahieren von aussagekräftigen Informationen aus unstrukturierten Textdaten, z. B. Kundenrezensionen, Nachrichtenartikeln und Beiträgen in sozialen Medien.

Prädiktive Modellierung: Verwendung von Data-Mining-Techniken zur Erstellung von Modellen, die zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse vorhersagen können.

Netzwerkanalyse: Identifizierung von Mustern und Beziehungen in Daten aus Netzen, wie z. B. sozialen Netzen, Verkehrsnetzen oder Kommunikationsnetzen.

Zum Mitnehmen

Web Scraping und Data Mining sind zwei leistungsstarke Techniken, mit denen Daten aus dem Internet extrahiert und analysiert werden können. Während Web Scraping in der Regel dazu dient, strukturierte Daten zu extrahieren, wird Data Mining zur Extraktion unstrukturierter Daten verwendet. Beide Techniken haben ein breites Anwendungsspektrum und können zusammen verwendet werden, um Daten aus dem Web zu extrahieren und zu analysieren.

Da das Scrapen und Schürfen großer Datenmengen jedoch komplex sein kann und viel Erfahrung und Wissen erfordert, ist es besser, einen professionellen Scraper zu beauftragen. Sie verfügen über die nötige Erfahrung, die Ressourcen und das Fachwissen, um große Scraping-Projekte durchzuführen und genaue und zuverlässige Daten zu liefern.

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