Organizations currently extract enormous volumes of data for analysis, processing, and advanced analysis to identify patterns from those data so stakeholders can draw informed conclusions. As the Data Science field is growing rapidly and has revolutionized so many industries, it is worth getting to know how organizations extract these tons of data. Up to date
현재 조직은 분석, 처리 및 고급 분석을 위해 방대한 양의 데이터를 추출하여 해당 데이터에서 패턴을 식별함으로써 이해관계자가 정보에 입각한 결론을 도출할 수 있도록 합니다. 데이터 과학 분야가 빠르게 성장하고 많은 산업에 혁신을 일으키고 있는 만큼, 조직에서 이러한 방대한 데이터를 어떻게 추출하는지 알아볼 필요가 있습니다.
지금까지 데이터 과학 분야에서는 필요에 따라 대량의 데이터를 스크랩하기 위해 웹으로 눈을 돌렸습니다. 따라서 이 글에서는 데이터 과학을 위한 웹 스크래핑에 초점을 맞추겠습니다.
웹 스크래핑은 웹 하베스팅 또는 스크린 스크래핑 또는 웹 데이터 추출이라고도 하며, 웹에서 대량의 데이터를 추출하는 방법입니다. 데이터 과학에서 표준의 정확도는 보유한 데이터의 양에 따라 달라집니다. 데이터 세트가 많을수록 데이터의 다양한 측면을 테스트할 때 학습 모델을 더 쉽게 만들 수 있습니다.
비즈니스 규모에 관계없이 경쟁사보다 앞서 나가기 위해서는 시장과 분석에 대한 데이터가 필수적입니다. 비즈니스를 개선하기 위한 모든 사소한 결정은 데이터에 의해 좌우됩니다.
웹의 다양한 소스에서 데이터를 스크랩한 후 즉시 분석할 수 있다면 실시간 분석이라고도 할 수 있습니다. 그러나 지연된 분석이 아무런 소용이 없는 경우도 있습니다. 실시간 분석이 필요한 상황의 대표적인 예로 주가 데이터 분석과 CRM(고객 관계 관리)을 들 수 있습니다.
웹에는 우주 임무를 수행하는 방법에 관한 복잡한 데이터부터 무엇을 먹었는지에 대한 인스타그램 게시물과 같은 개인 데이터에 이르기까지 특정 주제에 대한 수많은 데이터가 포함되어 있습니다. 이러한 모든 원시 데이터는 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출하여 데이터를 분석하고 결론을 도출할 수 있는 데이터 과학자에게는 엄청난 가치가 있습니다.
데이터 과학자가 필요로 하는 전문 데이터를 제공하는 오픈 소스 데이터와 웹사이트가 몇 군데 있습니다. 일반적으로 사람들은 이러한 사이트를 한 번 방문하여 수동으로 데이터를 추출하는데, 이는 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 또는 데이터를 쿼리하면 서버에서 데이터를 가져오는 방법을 사용할 수도 있습니다.
하지만 데이터 과학이나 머신 러닝에 필요한 데이터는 상당히 방대하며, 단일 웹 사이트만으로는 이러한 요구를 충족시키기에 충분하지 않습니다. 바로 이 지점에서 궁극의 구세주인 웹 스크래핑을 활용해야 합니다.
데이터 과학은 자연어 처리(NLP), 이미지 인식 등과 같은 정교한 작업을 AI(인공 지능)와 함께 구현하는 것을 포함하며, 이는 우리의 일상 생활에 큰 도움이 됩니다. 이러한 상황에서 웹 스크래핑은 웹에서 데이터를 자동으로 다운로드하고, 구문 분석하고, 정리하는 가장 자주 사용되는 도구입니다.
이 글에서는 데이터 과학을 위한 몇 가지 웹 스크래핑 시나리오에 초점을 맞추겠습니다.
스크랩하려는 웹사이트가 외부 기관의 스크랩을 허용하는지 여부를 반드시 확인해야 합니다. 따라서 스크랩하기 전에 따라야 할 구체적인 단계는 다음과 같습니다:
로봇.txt 파일 -로봇.txt 파일은 일련의 규칙을 지정하므로 사용자 또는 봇이 웹사이트와 상호 작용하는 방법에 대해 확인해야 합니다. 즉, 이 파일은 웹사이트의 어떤 페이지에 액세스할 수 있고 어떤 페이지에 액세스할 수 없는지를 결정합니다.
웹사이트의 루트 폴더에 있으므로 website_url/robot.txt를 입력하면 쉽게 이동할 수 있습니다.
이용 약관-대상 웹사이트의 이용 약관을 살펴보세요. 예를 들어, 웹사이트가 봇과 스파이더에 대한 액세스를 제한하지 않고 서버에 대한 빠른 요청을 금지하지 않는다고 사용 조항에 명시되어 있다면 스크래핑을 할 수 있을 것입니다.
저작권 -데이터를 추출한 후에는사용처에 대해 주의해야 합니다. 저작권법을 위반하지 않는지 확인해야 하기 때문입니다. 사용 약관에 데이터의 특정 사용에 대한 제한이 없다면 아무런 피해 없이 스크랩할 수 있습니다.
대부분의 웹 스크래핑 프로젝트에는 실시간 데이터 분석이 필요합니다. 실시간 데이터란 수집되는 즉시 표시할 수 있는 데이터를 말합니다. 즉, 이러한 유형의 데이터는 저장되지 않고 최종 사용자에게 직접 전달됩니다.
실시간 분석은 배치 방식의 분석과는 완전히 다른데, 후자는 데이터를 처리하고 가치 있는 인사이트를 도출하는 데 몇 시간 또는 상당한 지연이 발생하기 때문입니다.
실시간 데이터의 몇 가지 예로는 전자상거래 구매, 날씨 이벤트, 로그 파일, 사람이나 장소의 지리적 위치, 서버 활동 등을 들 수 있습니다.
이제 실시간 분석의 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다:
이제 문제는 분석을 위해 실시간 데이터를 어떻게 스크랩할 것인가 하는 것입니다.
위의 모든 사용 사례는 실시간 분석이 대량의 데이터 처리에 의존한다는 것을 나타내므로, 웹 스크래핑이 중요한 역할을 합니다. 데이터에 즉시 액세스하여 분석하고 추출하지 않으면 실시간 분석을 수행할 수 없습니다.
따라서 지연 시간이 짧은 스크레이퍼를 사용하여 대상 웹사이트를 빠르게 스크랩합니다. 이러한 스크레이퍼는 웹사이트의 속도와 동일한 매우 높은 빈도로 데이터를 추출하여 데이터를 스크레이핑합니다. 그 결과, 분석을 위해 최소한 실시간에 가까운 데이터를 제공할 수 있습니다.
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 파이썬과 같은 프로그래밍 언어가 아닌 영어와 같은 자연어에 대한 입력 데이터를 컴퓨터에 제공하는 것을 말합니다. 자연어 처리는 특정 단어나 구문의 의미를 찾기가 쉽지 않기 때문에 광범위하고 복잡한 분야입니다.
NLP의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 데이터 과학자가 특정 브랜드에 대한 고객의 소셜 미디어 댓글을 사용하여 특정 브랜드의 실적을 처리하고 평가하는 것입니다.
웹은 블로그, 보도 자료, 포럼, 고객 리뷰와 같은 동적 리소스로 구성되어 있으므로 이를 추출하여 자연어 처리를 위한 방대한 텍스트 말뭉치를 구성할 수 있습니다.
예측 모델링은 데이터를 분석하고 확률 이론을 사용하여 미래 시나리오에 대한 예측 결과를 계산하는 것입니다. 그러나 예측 분석은 미래를 정확하게 예측하는 것이 아닙니다. 대신 미래에 일어날 확률을 예측하는 것입니다.
모든 모델에는 미래 결과에 영향을 미칠 수 있는 예측 변수가 있습니다. 웹 스크래핑을 통해 웹 사이트에서 중요한 예측에 필요한 데이터를 추출할 수 있습니다.
예측 분석의 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다:
예측 분석의 성공 여부는 방대한 양의 기존 데이터가 있느냐에 따라 크게 좌우됩니다. 데이터 처리를 완료하면 분석을 공식화할 수 있습니다.
머신 러닝은 기계에 학습 데이터를 제공한 후 기계가 스스로 학습할 수 있도록 하는 개념입니다. 물론 학습 데이터는 각각의 특정 사용 사례에 따라 달라질 수 있습니다. 하지만 웹에서 다양한 사용 사례를 가진 다양한 머신 러닝 모델에 대한 학습 데이터를 추출할 수 있습니다. 그런 다음 학습 데이터 세트가 있으면 클러스터링, 분류, 어트리뷰션과 같은 상호 연관된 작업을 수행하도록 학습시킬 수 있습니다.
머신 러닝 모델의 성능은 학습 데이터 세트의 품질에 따라 달라지므로 고품질 웹 소스에서 데이터를 스크랩하는 것이 가장 중요합니다.
프록시의 목적은 대상 웹사이트에서 스크랩할 때 IP 주소를 마스킹하는 것입니다. 여러 웹 소스에서 스크랩해야 하므로 순환하는 프록시 풀을 사용하는 것이 이상적입니다. 또한 이러한 웹사이트는 연결할 수 있는 최대 횟수를 제한할 가능성이 높습니다.
이를 위해서는 다른 프록시를 사용해 IP 주소를 바꿔야 합니다. 프록시에 대해 자세히 알아보려면 최신 블로그 게시글을 참조하세요.
이제 데이터 과학을 위해 스크랩해야 하는 데이터 유형에 대해 어느 정도 이해하셨을 것입니다. 데이터 과학 분야는 실제로 복잡한 분야이며 광범위한 지식과 경험이 필요한 분야입니다. 데이터 과학자는 웹 스크래핑이 수행되는 다양한 방법도 파악해야 합니다.
이 글이 데이터 과학을 위한 스크래핑에 대한 기본적인 이해를 돕고, 여러분에게 큰 도움이 되기를 바랍니다.
