Web Scraping vs Data Mining - ¿Estamos resolviendo la confusión?

Ștefan Răcila el 10 Abr 2023

Web Scraping vs Data Mining - ¿Estamos resolviendo la confusión?

El web scraping y la minería de datos son dos técnicas utilizadas para extraer y analizar datos de la web. Ambos métodos tienen sus propias características y aplicaciones. Es esencial que entiendas las diferencias entre ellos para que puedas iniciar tu carrera como analista de datos correctamente.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y conocimientos a partir de grandes cantidades de datos. Es un campo multidisciplinar que combina elementos de la informática, la estadística y el conocimiento del dominio para extraer información útil de los datos. La minería de datos puede aplicarse a diversas fuentes de datos.

Por ejemplo:

• datos estructurados en bases de datos
• datos no estructurados en archivos de texto y multimedia
• flujos de datos procedentes de sensores y redes sociales.

La minería de datos es una solución para descubrir tendencias, anomalías y perspectivas mediante la transformación de datos brutos en conocimientos útiles para empresas y particulares.

El término "minería de datos" puede inducir a error, ya que implica que está relacionado con la extracción de datos en sí. Sin embargo, eso estaría más en consonancia con el data scraping o el web scraping. En realidad, la minería de datos es sólo una etapa de un proceso. El proceso toma conjuntos de datos ya recopilados y extrae de ellos ideas y conocimientos valiosos.

¿Cómo funciona la minería de datos?

No existe un enfoque único para la minería de datos. Muchos científicos de datos siguen un proceso estructurado cuando abordan problemas empresariales. Este proceso puede proporcionar un marco claro para centrar los esfuerzos y lograr los resultados deseados.

Así pues, la minería de datos es un proceso que consta de varios pasos clave:

• Preprocesamiento de datos. Este paso consiste en limpiar, integrar y transformar los datos para hacerlos aptos para el análisis. Puede incluir tareas como eliminar los datos que faltan o los duplicados, tratar los valores atípicos y convertir los datos a un formato que pueda analizarse fácilmente.
• Exploración de datos. Este paso consiste en examinar los datos para identificar patrones y relaciones. Puede incluir tareas como crear visualizaciones para comprender la distribución de los datos, identificar correlaciones y dependencias y detectar valores atípicos.
• Modelización de datos. Este paso consiste en construir modelos para representar los datos e identificar patrones y relaciones. Puede incluir tareas como la creación de árboles de decisión, algoritmos de agrupación y minería de reglas de asociación.
• Evaluación de los datos. Este paso consiste en evaluar los modelos para determinar su precisión y utilidad. Puede incluir tareas como la validación cruzada, la comprobación de los modelos con datos no vistos y la comparación del rendimiento de distintos modelos.
• Representación y descubrimiento de conocimientos. Esta etapa consiste en representar los conocimientos descubiertos en los datos y comunicarlos a los demás. Puede incluir tareas como crear visualizaciones, resumir los resultados y crear informes.

Es importante señalar que estos pasos no se siguen necesariamente de forma secuencial y que algunos de ellos pueden repetirse. Además, el proceso puede ser iterativo y requerir volver a pasos anteriores para mejorar los resultados.

Minería de datos frente a Web Scraping

Aunque tanto el web scraping como la minería de datos se utilizan para extraer datos de la web, existen algunas diferencias clave entre ambos.

El web scraping es el proceso de extracción automática de datos de sitios web. La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y conocimientos a partir de grandes cantidades de datos. No son soluciones diferentes al mismo problema. Se completan mutuamente. El web scraping proporciona datos a los analistas de datos. Los analistas de datos realizan minería de datos a partir de los datos proporcionados.

Casos de uso de Web Scraping y Data Mining

El objetivo último tanto del web scraping como de la minería de datos es utilizar los datos para obtener una ventaja comercial o resolver un problema. Sus aplicaciones son diferentes. El web scraping se utiliza principalmente para recopilar datos destinados a nuevas soluciones técnicas. La minería de datos se asocia más a proyectos de ciencia de datos e inteligencia empresarial que a aplicaciones técnicas.

Algunos casos habituales de uso del web scraping son:

• Comparación de precios: Extracción de información y precios de productos de sitios web de comercio electrónico para comparar precios e identificar las mejores ofertas.
• Generación de contactos: Extracción de información de contacto de sitios web para generar clientes potenciales para ventas y marketing.
• Seguimiento de noticias: Extracción de artículos de noticias de sitios web de noticias para supervisar las menciones de palabras clave y temas específicos.
• Supervisión de las redes sociales: Extracción de datos de las plataformas de medios sociales para supervisar las menciones de palabras clave y temas específicos.
• Optimización de motores de búsqueda: Extracción de datos de los motores de búsqueda para realizar un seguimiento de los rankings de búsqueda, backlinks y otras métricas.
• Job scraping: Extracción de ofertas de empleo de sitios web para recopilar información sobre ofertas y salarios.
• Extracción de contenidos: Extracción de texto, imágenes y otros contenidos de sitios web para reutilizarlos en otros sitios web, aplicaciones o análisis.

Estos son sólo algunos ejemplos de las muchas aplicaciones del web scraping. Las posibilidades son infinitas: siempre que la información esté disponible públicamente en Internet, el web scraping puede ayudarle a recopilarla.

La minería de datos tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos campos, como la empresa, las finanzas, la sanidad y la administración pública. Algunas aplicaciones comunes de la minería de datos son:

Detección de fraudes: Identificación de transacciones fraudulentas mediante el análisis de patrones en los datos financieros.

Segmentación de clientes: Identificación de diferentes grupos de clientes en función de sus características y comportamientos.

Marketing: Analizar los datos de los clientes para identificar tendencias y patrones que puedan ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones de marketing.

Sanidad: Analizar los datos de los pacientes para identificar patrones y tendencias que puedan ayudar a mejorar su atención y tratamiento.

Comercio minorista: Analizar los datos de ventas para identificar patrones y tendencias que puedan ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones de inventario y fijación de precios.

Gestión de inventarios: Analizar los datos de inventario para identificar patrones y tendencias que puedan ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones de gestión de inventario.

Gestión de riesgos: Análisis de datos financieros para identificar patrones y tendencias que puedan ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones de gestión de riesgos.

Minería de textos: Extracción de información significativa a partir de datos de texto no estructurados, como opiniones de clientes, artículos de noticias y publicaciones en redes sociales.

Modelización predictiva: Uso de técnicas de minería de datos para construir modelos que puedan predecir eventos o resultados futuros.

Análisis de redes: Identificación de patrones y relaciones en datos procedentes de redes, como redes sociales, redes de transporte o redes de comunicación.

Para llevar

El web scraping y la minería de datos son dos potentes técnicas utilizadas para extraer y analizar datos de la web. Mientras que el web scraping se utiliza normalmente para extraer datos estructurados, la minería de datos se emplea para extraer datos no estructurados. Ambas técnicas tienen una amplia gama de aplicaciones y pueden utilizarse conjuntamente para extraer y analizar datos de la web.

Sin embargo, como el raspado y la extracción de grandes cantidades de datos pueden ser complejos y requieren mucha experiencia y conocimientos, es mejor recurrir a un raspador profesional. Estos cuentan con la experiencia, los recursos y los conocimientos necesarios para gestionar proyectos de scraping a gran escala y proporcionar datos precisos y fiables.

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