Web Scraping ist in verschiedenen Branchen zu einem unverzichtbaren Werkzeug zum Extrahieren von Daten von Websites geworden.
Allerdings kann es manchmal schwierig sein, die mit Web Scraping verbundene Terminologie zu verstehen.
In diesem Blogbeitrag stellen wir Ihnen ein umfassendes Glossar mit Begriffen zur Verfügung, das Ihnen auf jeden Fall den Einstieg in die Welt des Web Scraping erleichtern wird.
Ganz gleich, ob Sie neu in der Datenextraktion sind oder ein erfahrener Fachmann sind, dieses Glossar dient Ihnen als praktische Referenz, um sicherzustellen, dass Sie gut informiert bleiben.
Inhaltsverzeichnis
1. Konto
Ein Konto stellt ein einzelnes Kundenkonto, ein Unternehmen oder sogar eine Partnerorganisation dar, mit der wir Geschäfte tätigen. Es dient als Grundlage für die Verwaltung und Organisation von Data-Scraping-Projekten.
2. Kontoinhaber
Ebenso ist der Kontoinhaber ein benannter Ansprechpartner von Grepsr, der für die Bereitstellung, den Support und die Kontoerweiterung verantwortlich ist. Diese Rolle ist bestimmten Kontotypen vorbehalten und gewährleistet eine reibungslose Kommunikation und Koordination zwischen dem Kunden und Grepsr.
3. Datenplattform
Die Datenplattform ist Grepsrs proprietäres, unternehmenstaugliches System für das Datenprojektmanagement. Es besteht aus zwei komplementären Teilen: Erstens handelt es sich um die Backend-Infrastruktur, die die Datenextraktion und -verwaltung übernimmt. Darüber hinaus ermöglicht die Frontend-Schnittstelle Benutzern die Konfiguration und Überwachung ihrer Scraping-Projekte.
4. Datenprojekt
Ein Projekt ist ein Vehikel, mit dem Kundenanforderungen in umsetzbare Daten umgesetzt und ein Mehrwert geschaffen wird. Es enthält Datenanforderungen wie URLs und zu extrahierende Datenpunkte sowie zusätzliche Anweisungen, die zum effektiven Abrufen von Daten erforderlich sind.
5. Datenbericht
Projektanforderungen werden in Gruppen mit der Bezeichnung „Berichte“ gruppiert. Ein Bericht stellt einen Anwendungsfall oder einen detaillierten Satz von Daten und Bereitstellungsanforderungen dar. Sie können sofort ausführen und gemeinsam liefern. Jeder Bericht ist mit einer Reihe programmatischer Anweisungen zur Datenquelle verknüpft, die als Crawler oder Dienst bezeichnet werden.
6. Datencrawler (oder Spider)
Ein Crawler öffnet programmgesteuert eine Website und interagiert mit ihr, um Inhalte zu analysieren und Daten zu extrahieren. Es ist versioniert, um Änderungen im Datenumfang im Laufe der Zeit widerzuspiegeln. Daher verfügt ein erfolgreiches Projekt über mindestens einen Bericht, der einer eindeutigen Crawler-Version zugeordnet ist.
7. Laufen
Ein Run ist die Ausführung eines Crawlers. Es ruft Daten von der Zielwebsite basierend auf den definierten Anweisungen und der Konfiguration ab.
8. Datensatz
Ein Datensatz ist die Datenausgabe, die aus einem Lauf resultiert. Es enthält die extrahierten Daten in einem strukturierten Format, das zur Analyse und Verarbeitung bereitsteht.
9. Seite
Seiten innerhalb eines Datensatzes ähneln Blättern in einer Tabellenkalkulation. Jeder Datensatz besteht aus mindestens einer Seite, was die Normalisierung der Endausgabe ermöglicht, ähnlich einer relationalen Datenbank oder der Trennung von Belangen.
10. Spalten
Spalten sind die extrahierten Felder in einem Datensatz oder einer Seite in einem Datensatz. Sie organisieren die Daten und geben den extrahierten Informationen eine klare Struktur.
11. Indizierte Spalte
Das Indizieren einer Spalte ist ein entscheidender Prozess bei der Datenbankverwaltung. Dies bedeutet, dass die generierte Datenausgabe für diese bestimmte Spalte so gespeichert wird, dass das Filtern, Sortieren und Durchsuchen von Millionen von Datensätzen ohne Verzögerung möglich ist.
12. Reihen
Jede Datensatzzeile in einem Datensatz ist eine Zeile. Zeilen enthalten die extrahierten Daten für jede spezifische Instanz oder jeden einzelnen Eintrag.
13. Objekt
In einer JSON-Ausgabe ist eine Datensatzzeile ein Objekt. Im Gegensatz zu einer Zeile kann ein Objekt geschichtet sein, was eine komplexere Struktur der Datendarstellung ermöglicht.
14. Datenqualität
Qualität ist ein Überbegriff zur Messung der quantitativen, qualitativen und allgemeinen Qualität eines Berichts. Dabei werden verschiedene Faktoren berücksichtigt. Es umfasst Genauigkeit, Vollständigkeit, Datenverteilung, Zeilen und Anforderungen.
15. Datengenauigkeit
Genauigkeit ist ein numerischer Wert, ausgedrückt als Prozentsatz, der misst, ob die Quelldaten dem erwarteten Datenformat entsprechen. Regeln, die verschiedenen Spalten in einem Datensatz zugewiesen sind, validieren die Konformität. Daher weist eine höhere Genauigkeit auf eine bessere Einhaltung der Datenstandards hin.
16. Datenvollständigkeit
Vollständigkeit bezieht sich auf den Zustand, in dem die Daten alle Informationen enthalten, die aus der Quelle extrahiert werden können. Eine Füllrate misst es, wodurch die Datendichte innerhalb des Datensatzes berechnet wird.
17. Füllrate
Darüber hinaus ist die Füllrate ein numerischer Wert, ausgedrückt als Prozentsatz, der die Datendichte innerhalb eines Datensatzes misst. Es gibt die Anzahl der leeren Zellen im Vergleich zu Zellen mit Daten an. Darüber hinaus bedeutet eine höhere Füllrate einen vollständigeren Datensatz.
18. Datenverteilung
Die Datenverteilung misst das Vorkommen eines bestimmten Werts in einer Spalte. Es ist besonders nützlich für indizierte Spalten und fungiert als Proxy für die Datenqualität. Wenn die Datenverteilung jedoch von der Norm abweicht, kann dies auf mögliche Probleme mit den Quelldaten hinweisen.
19. Daten-Crawler-Anfragen
Eine Anfrage ist eine HTTP-Anfrage an den Server, um Inhalte abzurufen. Anschließend stellt der Crawler eine Reihe von Anforderungen zum Laden und Interagieren mit einer Webseite, um die erforderlichen Daten zu extrahieren. Anschließend wird die Inhaltsanforderung entweder vom Server bedient oder ist fehlgeschlagen, was auf einen Fehler hinweist.
20. Mannschaft
Ein Team bezieht sich auf eine Gruppe von Benutzern, die demselben Konto angehören. Teams können unterschiedliche Rollen haben, z. B. Teammanager oder Betrachter. Der Teammanager verfügt über Administratorrechte und Zugriff auf alle Projekte im Konto, während der Betrachter über eingeschränkte Rechte und Zugriff nur auf bestimmte hinzugefügte Projekte verfügt.
Abschließend
Tauchen Sie ein in das umfassende Grepsr-Glossar mit Web-Scraping-Begriffen, das darauf zugeschnitten ist, Ihnen das Wissen zu vermitteln, das Sie für eine hervorragende Datenextraktion benötigen. Insgesamt ist Web Scraping eine leistungsstarke Technik zum Extrahieren von Daten aus Websites, und das Verständnis der zugehörigen Terminologie ist unerlässlich. Daher bietet dieses Glossar eine umfassende Liste von Begriffen, die Ihnen dabei helfen, sich sicher in der Welt des Web Scraping zurechtzufinden.
Daher können Sie Web Scraping sowohl als Anfänger als auch als erfahrener Benutzer mit einem klaren Verständnis dieser Begriffe effektiv in Ihren datengesteuerten Projekten einsetzen.
