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Was sind unstrukturierte Daten?
Unstrukturierte Daten hingegen sind ein Sammelsurium von Informationen ohne feste Ordnung oder Organisation. Sie können chaotisch sein, wie z.B. Textdokumente, Beiträge in sozialen Medien, Audioaufzeichnungen, Bilder und andere Daten, die keiner bestimmten Struktur oder einem bestimmten Muster folgen, so dass es schwierig ist, sie mit herkömmlichen Methoden zu klassifizieren oder zu analysieren.
Hier sind einige Beispiele für unstrukturierte Daten:
- Text-Dokumente - wie z.B. E-Mails, Artikel, Berichte oder Freiform-Notizen, denen eine vordefinierte Struktur oder Formatierung fehlt.
- Daten aus sozialen Medien - Inhalte von Social-Media-Plattformen wie Twitter, einschließlich von Benutzern erstellte Beiträge, Kommentare und Nachrichten, haben keine standardisierte Struktur.
- Video - Bei der Analyse von Videoinhalten werden häufig Videoverarbeitungstechniken eingesetzt, um relevante Informationen zu extrahieren.
Obwohl die Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten für die Analyse von Vorteil sein kann, ist sie nicht immer notwendig. Dank der Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und beim maschinellen Lernen können wir jetzt unstrukturierte Daten direkt analysieren.
Allerdings erfordert es ein höheres Maß an Wissen über die Datenanalyse und eine ausgefeiltere Infrastruktur, um aus unstrukturierten Daten Schlussfolgerungen zu ziehen - wie z.B. Modelle für maschinelles Lernen -, was für kleine und mittlere Unternehmen nicht immer verfügbar ist.
Die Strukturierung unstrukturierter Daten durch Techniken wie Text-Parsing oder Entity-Extraktion kann also zusätzliche Erkenntnisse liefern und die Effizienz der Analyse verbessern.
Vorteile von unstrukturierten Daten
Die Analyse unstrukturierter Daten ist definitiv schwieriger, aber das bedeutet nicht, dass sie keinen wertvollen Nutzen bringen kann. Wie bereits erwähnt, sind die meisten alternativen Daten unstrukturiert, und es ist unsere Aufgabe, diese Informationen zu formatieren oder zu verarbeiten, um das zu erhalten, was wir brauchen, um unsere Projekte voranzubringen.
Hier sind einige der Vorteile von unstrukturierten Daten:
- Es ist leicht erhältlich - das Web ist ein Meer von unstrukturierten Daten, an denen es keinen Mangel gibt.
- Es bietet reichhaltige Einblicke - Unstrukturierte Daten bieten eine Fülle ungenutzter Informationen, die tiefere Einblicke in Kundenpräferenzen, Stimmungsanalysen, Markttrends und sich abzeichnende Muster bieten können.
- Es hilft Ihnen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen - Im Gegensatz zu strukturierten Daten bringen unstrukturierte Daten so viel Wert mit sich, wie Unternehmen aus ihnen extrahieren können. Sie ermöglichen es Unternehmen, verborgene Muster, Markttrends oder Kundenstimmungen zu entdecken, die nur ihnen selbst zugänglich sind.
- Es verbessert die Entscheidungsfindung - Durch die Berücksichtigung eines breiteren Spektrums an Informationen können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, Risiken abmildern und neue Chancen erkennen.
Was ist ein Beispiel für unstrukturierte Daten beim Web Scraping?
Wenn wir eine Anfrage an einen Server senden, um eine Webseite aufzurufen, ist die Antwort in der Regel eine lange HTML-Zeichenkette, die ziemlich unverständlich und mit irrelevanten Informationen gefüllt ist.
<!DOCTYPE html>\n<html lang="en">\n<head>\n\t<meta charset="UTF-8">\n\t<title>Zitate zum Kratzen</title>\n <link rel="stylesheet" href="/static/bootstrap.min.css">\n <link rel="stylesheet" href="/static/main.css">\n</head>\n<body>\n <div class="container">\n <div class="row header-box">\n <div class="col-md-8">\n <h1>\n <a href="/de/" style="text-decoration: none">Zitate zum Kratzen</a>\n </h1>\n </div>\n <div class="col-md-4">\n <p>\n \n <a href="/de/login/">Anmeldung</a>\n \n </p>\n </div>\n </div>\n \n\n<div class="row">\n <div class="col-md-8">\n\n <div class="quote" itemscope itemtype="http://schema.org/CreativeWork">\n <span class="text" itemprop="text">\xe2\x80\x9cDie Welt, wie wir sie geschaffen haben, ist ein Prozess unseres Denkens. Sie kann nicht verändert werden, ohne dass wir unser Denken ändern.\xe2\x80\x9d</span>\n <span>von ...</body>\n</html>
Hinweis: Das erhalten wir beim Drucken https://quotes.toscrape.com HTML-Antwort.
Um mit dieser Antwort zu arbeiten und die gewünschten Informationen zu extrahieren, müssen wir den HTML-String parsen und in einen Parse-Baum umwandeln, der es uns ermöglicht, durch die Knoten zu navigieren und bestimmte Elemente auszuwählen.
Natürlich gibt es viele Formen von unstrukturierten Daten, die jeweils eine andere Herausforderung darstellen, wenn es darum geht, die relevanten Datenpunkte zu extrahieren und sie effizient und genau zu analysieren.
Mit ScraperAPI wird die erste Aufgabe jedoch viel einfacher!
Wie Sie beim Scraping unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umwandeln - in zwei Schritten
Es gibt viele Gründe, warum wir das Web scrapen, daher sollte das Format der Informationen dem Ziel entsprechen, das wir zu erreichen versuchen.
In 95% der Fälle ziehen es Unternehmen und Analysten, die Daten aus dem Web sammeln, jedoch vor, direkt mit einem strukturierten Datensatz zu arbeiten, anstatt dies manuell tun zu müssen, insbesondere wenn sie komplexe Websites wie Amazon, Google und Twitter in großem Umfang bearbeiten.
In diesem Beispiel verwenden wir den Twitter Search Endpoint von ScraperAPI, um Twitter-Daten in einem strukturierten JSON-Format mit einem einfachen API-Aufruf zu extrahieren.
Hinweis: Wir werden Python und Requests verwenden, aber ScraperAPI unterstützt jede Programmiersprache.
1. Ihr Projekt einrichten
Erstellen Sie zunächst ein neues Verzeichnis für Ihr Projekt und öffnen Sie es mit Ihrem bevorzugten Code-Editor (wir verwenden VScode). Dann erstellen Sie ein neues twitter_scraper.py Datei und importieren Sie Requests.
Hinweis: Wenn Sie Requests nicht installiert haben, öffnen Sie das Terminal und geben Sie ein pip install Anfragen.
Um ScraperAPI zu verwenden, brauchen Sie nichts weiter zu installieren. Stattdessen senden Sie Ihre Anfragen über unsere Endpunkte und ScraperAPI wird Ihre Anfrage bearbeiten.
response = requests.get('https://api.scraperapi.com/structured/twitter/search')
Es wählt Ihre IP-Adresse und Kopfzeilen intelligent aus und rotiert sie - so wird Ihre echte IP-Adresse davor geschützt, von Ihrer Ziel-Website verbannt zu werden - und kümmert sich um CAPTCHAs und alle anderen Anti-Scraping-Mechanismen, auf die Sie stoßen könnten - und automatisiert den gesamten Prozess des Datenzugriffs.
Wenn Sie jedoch unsere Endpunkte für strukturierte Daten verwenden, wandelt ScraperAPI die gesamte unstrukturierte Antwort in ein benutzerfreundliches JSON-Format um, so dass Sie alle relevanten Informationen mühelos extrahieren können, damit Sie sich auf die Erkenntnisse konzentrieren können, die Sie benötigen, um Ihr Unternehmen voranzubringen.
Wir möchten Ihnen einige zusätzliche Details zu diesem speziellen Endpunkt (Twitter Search Endpoint) geben:
-
- Die Abfrage, aus der wir Daten extrahieren möchten (
query) - Sie können sich das so vorstellen, dass Sie die Suchfunktion von Twitter verwenden. - Unser eindeutiger API-Schlüssel (
api_key) - Sie können diesen Schlüssel erhalten, indem Sie ein kostenloses ScraperAPI-Konto anlegen. Sie finden ihn in Ihrem Dashboard.
- Die Abfrage, aus der wir Daten extrahieren möchten (
- Die maximale Anzahl von Tweets, die wir sammeln möchten (
num) - Der Zeitraum, aus dem wir die Tweets haben möchten (
time_period)
Wir übergeben diesen Kontext als Parameter innerhalb einer Nutzlast und fügen ihn dann als params=payload in unserem get() Anfrage. Hier ist die endgültige Logik:
import requests
payload = {
'api_key': 'YOUR_API_KEY',
'query': 'data science',
'num': '100',
'time_period': '1w'
}
response = requests.get(
'https://api.scraperapi.com/structured/twitter/search', params=payload)
print(response.content)
2. Senden Sie Ihre Anfrage und erhalten Sie die Daten
Wenn Sie diesen einfachen Code ausführen, erhalten Sie Twitter-Suchdaten in einem JSON-Format, das Sie leicht exportieren oder bearbeiten können, um nur die Datenpunkte zu erhalten, die Sie benötigen. Es ist kein Parsing oder zusätzliche Verarbeitung erforderlich und Ihre Scraper werden zu keinem Zeitpunkt blockiert.
Hier ein kurzer Blick auf einen der zurückgesendeten Tweets:
"query":"data science",
"tweets":[
{
"tweet_id":"372350993255518208",
"user":"BigDataBorat",
"title":"Data Science is statistics on a Mac",
"text":"Data Science is statistics on a Mac. Javier Nogales \\xc2\\xb7 @fjnogales. \\xc2\\xb7. Aug 27, 2013. +100 \\xe2\\x80\\x9c. @BigDataBorat. : Data Science is statistics on a Mac.\\xe2\\x80\\x9d.",
"link":"https://twitter.com/BigDataBorat/status/372350993255518208",
"scraperapi_tweet_link":"http://api.scraperapi.com/structured/twitter/tweet?user=BigDataBorat&id=372350993255518208",
"scraperapi_user_tweets_link":"http://api.scraperapi.com/structured/twitter/tweets?user=BigDataBorat",
"scraperapi_user_replies_link":"http://api.scraperapi.com/structured/twitter/replies?user=BigDataBorat"
},
Ein paar Nuancen, die Sie wissen sollten:
- Der Twitter-Such-Endpunkt der ScraperAPI gibt sowohl Tweets als auch Profile zurück, die bei der Suche gefunden wurden.
- Der num-Parameter bestimmt die maximale Anzahl von Tweets und Profilen, die von dem Tool zurückgegeben werden. Die genaue Anzahl der Tweets liegt also bei 70 - 75 Tweets pro 100 zurückgegebene Artikel.
- Sie können die
date_range_startunddate_range_endum in Bezug auf die Zeit genauer zu sein - Format: JJJJ-MM-TT. - Sie können detailliertere Daten für jeden Tweet erhalten, indem Sie unser
https://api.scraperapi.com/structured/twitter/tweetEndpunkt - er benötigt Ihren API-Schlüssel und die ID des Tweets, von dem Sie Daten wünschen.
Wie Sie sehen, ist die Verwendung von ScraperAPI sowohl einfach als auch leistungsstark. Sie sparen Hunderte von Stunden bei der Datenbereinigung und senken Ihre Kosten für die Datenerfassung, indem Sie den technisch aufwendigsten Teil des Prozesses automatisieren.
Wenn Sie bereit sind, Daten in großem Umfang zu sammeln und ungeordnetes HTML in gut strukturierte Daten zu verwandeln, die Sie sofort verwenden können, melden Sie sich kostenlos bei ScraperAPI an und erhalten Sie 5.000 API-Credits, um alles zu testen, was wir zu bieten haben.
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Häufig gestellte Fragen
Sind Twitter-Daten strukturierte oder unstrukturierte Daten?
Twitter-Daten sind meist unstrukturiert. Sie umfassen nutzergenerierte Inhalte wie Tweets, Kommentare und Nachrichten, die keinem festen Format folgen. Das macht es schwierig, genaue, konsistente Daten aus der Plattform zu extrahieren und erfordert Techniken wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Erkenntnisse zu gewinnen. Mit ScraperAPI können Sie jedoch unstrukturierte Twitter-Daten in gebrauchsfertige strukturierte JSON-Daten umwandeln.
Sind CSV-Daten strukturiert oder unstrukturiert?
CSV-Daten (Comma-Separated Values) werden als strukturierte Daten betrachtet. Sie folgen einem bestimmten Format, bei dem jede Zeile einen Datensatz darstellt und die Werte innerhalb jeder Zeile durch Kommas getrennt sind.
Ist HTML strukturierte oder unstrukturierte Daten?
HTML-Daten (Hypertext Markup Language) gelten als halbstrukturierte Daten, da sie vorgegebene Tags verwenden, um Elemente zu definieren (wie <p> Tags, die Absätze definieren). Für das Web Scraping ist HTML in seiner Rohform jedoch kaum zu gebrauchen und erfordert einen Parsing-Prozess und klare Regeln für die Datenextraktion, um die Analyse zu erleichtern.
Sind Videos strukturierte oder unstrukturierte Daten?
Videodaten werden in der Regel als unstrukturierte Daten betrachtet. Videos bestehen aus einer Abfolge von Einzelbildern, die visuelle und auditive Informationen erfassen, oft ohne vordefinierte Struktur oder Format. Um Erkenntnisse aus Videodaten zu gewinnen, müssen Sie Techniken wie Videoverarbeitung, optische Zeichenerkennung, Spracherkennung, inhaltsbasierte Indizierung usw. einsetzen.
Sind PDFs strukturierte oder unstrukturierte Daten?
PDFs werden in der Regel als halbstrukturierte Daten betrachtet, da sie strukturierte Elemente wie Überschriften, Absätze und Tabellen enthalten können. Die Gesamtstruktur ist jedoch nicht so starr wie bei strukturierten Datenformaten wie Datenbanken oder Tabellenkalkulationen. PDFs erfordern oft spezielle Parsing- und Extraktionstechniken, um Informationen abzurufen, was sie eher zu halbstrukturierten oder teilweise strukturierten Daten macht.
