Bekerja dengan data adalah bagian penting dari bisnis, bisnis, atau penelitian apa pun. Ilmu data membantu kita mengumpulkan, mengatur, dan menganalisis data untuk menarik kesimpulan yang tepat. Ini telah menjadi bidang studi tersendiri dalam beberapa tahun terakhir, dan dua bidang utama di dalamnya adalah prospeksi dan pertambangan. Scraping adalah proses mengekstraksi data mentah dari situs web atau sumber lain, sedangkan penambangan adalah menggali lebih dalam kumpulan data yang ada untuk mendapatkan wawasan berharga yang dapat digunakan untuk tujuan pengambilan keputusan.
Daftar Isi
Pengikisan web
Pengikisan web Web scraping adalah proses pengumpulan data dari situs web. Ini melibatkan pengumpulan informasi yang berguna, menyusunnya dan menyimpannya dalam format yang lebih nyaman. Hal ini dapat mencakup menyalin teks dari situs web atau mengunduh gambar dari sumber online.
Selain itu, web scraping digunakan jika diperlukan untuk terus mengumpulkan data dari situs web, menyusunnya, dan memastikan pembersihan.
Teknik dan alat untuk web scraping
Banyak teknik pengikisan web yang berbeda memungkinkan Anda mengumpulkan semua jenis konten yang Anda perlukan – baik itu kode HTML, daftar produk, atau bahkan seluruh database.
Ada tiga pendekatan utama untuk web scraping:
- Penggunaan alat yang tersedia secara komersial – web scraper.
- Tulis kode Anda sendiri.
- Penggunaan API (Antarmuka Pemrograman Aplikasi).
Alat pengikis web standar nyaman tetapi mahal, sedangkan pengkodean menawarkan lebih banyak fleksibilitas tetapi memerlukan keterampilan teknis dan pengetahuan bahasa pemrograman seperti Python. API pengikisan web mewakili jalan tengah di mana penyedia layanan menangani tugas-tugas kompleks dan Anda dapat fokus pada pemrosesan data yang diekstraksi untuk tujuan yang diinginkan.
Pada akhirnya, opsi mana yang paling berhasil bergantung pada tujuan proyek dan keterampilan individu Anda. Jika Anda memiliki pengalaman pemrograman yang kuat, menulis scraper Anda sendiri mungkin bekerja lebih baik daripada mengandalkan opsi standar. Namun, pengguna yang kurang berpengalaman mungkin mempertimbangkan scraper tanpa kode atau tutorial kami tentang cara terbaik menggunakan API web scraping.
Kasus penggunaan umum web scraping
Scraping digunakan jika diperlukan untuk terus-menerus terlibat dalam pengumpulan informasi yang relevan.
Namun, ada area di mana web scraping lebih sering digunakan:
- Riset pasar
- Generasi pemimpin
- Pemantauan dan perbandingan harga
- Analisis sentimen
- Riset e-niaga dan SEO
- Analisis data keuangan
- Penelitian ilmiah
Data memainkan peran penting di banyak industri dan menjadi dasar pengambilan keputusan. Tanpa akses terhadap informasi yang relevan dan tepat waktu, perusahaan akan kesulitan memberikan penawaran yang menarik dan kehilangan peluang untuk memahami perubahan lanskap industri dan pesaing mereka.
Keuntungan dan Manfaat Web Scraping
Pengikisan web memungkinkan perusahaan mengumpulkan data tentang pesaing, tren pasar, informasi harga, dan umpan balik pelanggan. Informasi ini dapat membantu mengidentifikasi peluang, membuat keputusan bisnis yang tepat, dan tetap kompetitif.
Pengikisan web juga bagus untuk mengekstrak informasi kontak (seperti alamat email, nomor telepon, dan profil media sosial) dari situs web, Google Maps, direktori, dan platform sosial.
Scraping memungkinkan perusahaan berhasil mencari perusahaan target, menyesuaikan strategi penetapan harga, mengidentifikasi tren pasar, dan memberikan penawaran kompetitif kepada pelanggannya.
Tantangan dan keterbatasan web scraping
Namun, web scraping memiliki beberapa keterbatasan, termasuk karena alasan teknis. Banyak situs web mempunyai langkah-langkah untuk membatasi atau mencegah aktivitas bot, yang menimbulkan masalah bagi perusahaan web scraping.
Ukuran keamanan umum yang diketahui kebanyakan orang adalah CAPTCHA. Hal ini dimaksudkan untuk membedakan antara pengguna manusia dan program otomatis. Selain itu, situs web dapat memblokir alamat IP jika mereka mendeteksi permintaan berlebihan dari sumber tertentu.
Beberapa situs web menggunakan halaman dinamis yang menghasilkan sebagian kodenya untuk lebih mencegah bot. Contohnya adalah mesin pencari Google. Elemen dinamis ini menyulitkan pengikisan otomatis.
Untungnya, berbagai metode dapat mengatasi keterbatasan ini dan berhasil mengekstraksi data.
Penambangan data
Penambangan data adalah proses yang ampuh untuk mengekstraksi wawasan dan pengetahuan berharga dari data dalam jumlah besar. Ini melibatkan pemrosesan dan analisis informasi yang cermat, memungkinkan peneliti dan analis mengidentifikasi pola, hubungan, dan tren data.
Perbedaan utama antara data mining dan data scraping adalah bahwa data mining berfokus terutama pada analisis data yang tersedia daripada mengumpulkannya. Penambangan data bekerja dengan kumpulan data yang ada untuk menarik kesimpulan yang bermakna dan membuat keputusan yang tepat. Berbeda dengan pengikisan data, yang mengumpulkan data dari berbagai sumber, penambangan memanfaatkan data yang ada untuk mendapatkan wawasan berharga.
Teknik dan algoritma untuk data mining
Pada dasarnya ada dua opsi yang tersedia bagi Anda untuk penambangan data. Opsi pertama adalah menggunakan alat yang sudah ada yang dirancang khusus untuk tugas penambangan data. Alat-alat ini adalah solusi siap pakai dengan berbagai fitur dan algoritma untuk membantu Anda memecahkan masalah penambangan data Anda. Mereka biasanya memiliki antarmuka yang ramah pengguna yang membuat pemrosesan dan analisis data menjadi lebih mudah.
Anda dapat membuat alat analisis data sendiri jika Anda memiliki kebutuhan yang lebih kompleks atau lebih memilih pendekatan yang disesuaikan. Kami menggunakan teknik pembelajaran mesin dan bahasa pemrograman seperti Python atau R untuk mengembangkan solusi yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda. Pendekatan ini memberikan fleksibilitas dan kontrol atas seluruh proses penambangan data, memungkinkan Anda mengembangkan algoritme dan alur kerja untuk mencapai tujuan individual Anda.
Pada akhirnya, pilihan antara menggunakan alat standar atau membuat alat Anda sendiri bergantung pada faktor-faktor seperti tingkat keahlian Anda, kompleksitas tugas pengambilan data, dan kebutuhan spesifik proyek Anda. Kedua opsi tersebut memiliki kelebihan dan harus dipandu oleh solusi yang paling sesuai dengan keadaan Anda.
Aplikasi umum dan industri tempat penambangan data digunakan
Data mining banyak digunakan di berbagai industri dan aktivitas serta memiliki banyak aplikasi praktis.
Mari kita lihat beberapa aplikasi penambangan data yang paling umum dan berharga:
- Memahami dan mengidentifikasi pengetahuan
- Pengambilan keputusan dan pengembangan strategi
- Analisis prediktif
- Meningkatkan efisiensi dan produktivitas
- Personalisasi dan segmentasi pelanggan
- Penelitian dan penemuan
- Visualisasi data.
Dengan memanfaatkan kekuatan data, perusahaan dan ilmuwan data dapat memperoleh wawasan berharga dan meningkatkan kinerja mereka di berbagai bidang seperti intelijen bisnis atau penelitian big data.
Manfaat dan kelebihan data mining
Penambangan data membantu mengungkap wawasan tersembunyi dan pengetahuan berharga dari sejumlah besar data. Penambangan data memungkinkan perusahaan membuat keputusan berdasarkan data dan mengembangkan strategi yang efektif. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengoptimalkan operasi, meningkatkan proses, dan mencapai hasil yang lebih baik.
Dengan menganalisis pola dan tren, perusahaan dapat memprediksi perilaku pelanggan, memprediksi tren pasar, menjalankan kampanye pemasaran yang baik, dan membuat prediksi yang akurat. Dengan menggunakan teknik dan alat penambangan data, perusahaan dapat mengoptimalkan pemrosesan data, mengidentifikasi pola dengan lebih efektif, dan mengambil keputusan dengan lebih cepat. Hal ini mengarah pada peningkatan efisiensi, produktivitas dan penghematan biaya.
Tantangan dan keterbatasan penambangan data
Penambangan data bisa menjadi proses yang kompleks dan sulit dengan tantangan tersendiri. Pertama, data mining tidak dapat menentukan keakuratan atau kebenaran data yang dianalisis. Artinya, penggunaan data yang salah atau salah untuk analisis akan menghasilkan kesimpulan yang salah. Sangat penting untuk berhati-hati dan memastikan bahwa data yang disediakan untuk analisis dapat diandalkan dan akurat.
Kedua, Anda perlu menghindari analisis data yang belum diproses sebelumnya. Menganalisis data yang tidak terstruktur seperti itu mungkin membuat mustahil memperoleh hasil yang dapat diandalkan atau kesimpulan yang bermakna. Pra-pemrosesan mencakup tugas-tugas seperti penataan, pemrosesan nilai yang hilang, dan penanganan data yang salah ditangkap dan kesalahan ketik, yang sangat penting untuk memastikan keakuratan dan keandalan analisis.
Untuk mengatasi tantangan ini, penting untuk memprioritaskan kualitas data, memverifikasi keakuratannya, dan melakukan langkah-langkah prapemrosesan. Hal ini memungkinkan untuk meningkatkan keandalan proses penambangan data dan membuat keputusan berdasarkan informasi yang dapat diandalkan.
Perbandingan web scraping dan data mining
Sekarang kita telah melihat web scraping dan data mining secara terpisah, mari kita bandingkan dan kontraskan kedua proses tersebut. Ini adalah dua metode yang didukung dengan baik dan sering digunakan bersamaan.
Pengikisan web dan penambangan data bekerja sama untuk mengekstrak dan menganalisis data dari berbagai sumber. Pengikisan web memungkinkan kami mengumpulkan data dari situs web target dan platform online lainnya, dan penambangan data membantu kami mengidentifikasi pola, hubungan, dan wawasan berharga dalam data yang dikumpulkan.
Tujuan dan fokus masing-masing metode
Kedua proses tersebut penting dan memiliki tujuan yang berbeda. Pengikisan web memungkinkan kita mengumpulkan data secara efektif, sementara penambangan data membantu kita menemukan pola tersembunyi dan wawasan berharga dalam data yang dikumpulkan.
Jadi daripada melihat web scraping dan data mining sebagai metode yang berlawanan, lebih masuk akal untuk melihatnya sebagai alat pelengkap dalam perangkat analisis data. Bersama-sama, mereka memungkinkan kita mengumpulkan, menyempurnakan, dan mengekstraksi wawasan berharga dari lautan informasi Internet yang luas.
Sumber data dan jenis data yang dikumpulkan
Pengikisan web memungkinkan Anda bekerja dengan data mentah dalam bentuk aslinya. Baik itu halaman HTML atau daftar, web scraping memungkinkan Anda mengumpulkan data ini secara efisien. Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah menganalisisnya. Parsing adalah proses pengorganisasian dan penataan data ke dalam format yang sesuai (misalnya spreadsheet Excel) untuk digunakan lebih lanjut.
Fokus data mining adalah bekerja dengan data yang sudah terstruktur sebelumnya. Data ini sudah diatur dan disimpan sebagai tabel, database, atau kumpulan data. Berbeda dengan web scraping, data mining tidak mengumpulkan atau memproses data mentah.
Teknik dan alat yang digunakan
Seperti yang telah disebutkan, web scraping dan data mining menggunakan teknik dan alat yang berbeda. Alat yang bagus untuk web scraping mungkin tidak bagus untuk penambangan data dan sebaliknya.
Pengikisan web memerlukan alat khusus untuk mengekstrak data secara efisien dari situs web dan sumber online lainnya. Alat-alat ini memiliki fitur seperti penguraian HTML, memproses permintaan HTTP, dan mengekstraksi konten.
Di sisi lain, alat penambangan data dirancang khusus untuk menganalisis data terstruktur seperti database, kumpulan data, atau tabel. Fokus dari alat-alat ini adalah pada pemrosesan dan eksplorasi kumpulan data yang ada dan penggunaan algoritma dan metode statistik untuk mengidentifikasi pola, hubungan dan wawasan.
Memilih alat yang tepat untuk setiap tugas sangat penting untuk memastikan kinerja optimal dan hasil web scraping dan penambangan data yang sukses.
Proses pra-pemrosesan dan pembersihan data
Dalam hal pembersihan dan penyiapan data, tugas-tugas ini biasanya dilakukan selama fase pengikisan data. Hal ini termasuk menghapus data yang tidak relevan atau bermasalah, memproses nilai yang hilang, memperbaiki ketidakkonsistenan, dan memastikan konsistensi data.
Di sisi lain, tahap penambangan data mencakup pemrosesan lebih lanjut dan analisis data yang disiapkan. Teknik penambangan data seperti pengelompokan, klasifikasi, pencarian asosiasi atau prediksi digunakan untuk mengidentifikasi hubungan dan tren yang bermakna dan membuat keputusan berdasarkan data.
Kesimpulan dan temuan
Pengikisan web dan penambangan data bukanlah metode yang berlawanan, melainkan alat yang saling melengkapi dalam perangkat analisis data. Pengikisan web berfokus pada pengumpulan dan penataan data mentah dari situs web, sementara penambangan data menganalisis data terstruktur yang ada untuk mendapatkan wawasan berharga.
Singkatnya, mari kita buat tabel yang membandingkan kedua proses tersebut:
| aspek | Pengikisan web | Penambangan data |
|---|---|---|
| Tujuan | Kumpulkan dan susun data mentah | Analisis data terstruktur yang ada |
| Sumber data | Website, platform online, berbagai sumber | Data pra-terstruktur (tabel, database, dll.) |
| Teknik dan alat | Alat ekstraksi data khusus | Alat untuk menganalisis data terstruktur |
| Pemrosesan awal data | Membersihkan dan menata sambil mengikis | Pemrosesan dan analisis lebih lanjut |
| Pendekatan utama | Alat standar, kode khusus, API | Alat yang ada atau solusi individual |
| kasus penggunaan | Riset pasar, perolehan prospek, penetapan harga, dll. | Memahami pengetahuan, membuat keputusan, dll. |
| Keuntungan | Mengumpulkan data kompetitif, tren pasar, dll. | Dapatkan wawasan, ambil keputusan berdasarkan data |
| pembatasan | Langkah-langkah keamanan, CAPTCHA, pemblokiran IP, dll. | Akurasi data, persyaratan pra-pemrosesan |
Alat yang tepat sangat penting untuk kinerja web scraping dan penambangan data yang optimal. Pengikisan web memungkinkan Anda mengumpulkan data untuk dianalisis, sedangkan penambangan data memungkinkan Anda memeriksa kumpulan data yang ada untuk mengidentifikasi pola dan memahami hasil akhirnya. Memahami tujuan, metode, alat, dan proses web scraping dan penambangan data akan membantu perusahaan mendapatkan hasil maksimal dari data mereka dan membuat keputusan yang tepat.
