Wie extrahiert man strukturierte Daten aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Webseiten?

1 Web Scraping und Crawling

Der erste Schritt zum Extrahieren strukturierter Daten aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Webseiten besteht darin, auf die Webseiten zuzugreifen und diese herunterzuladen, an denen Sie interessiert sind. Dies geschieht in der Regel mithilfe von Web-Scraping- und Crawling-Techniken. Web Scraping ist der Prozess des Extrahierens bestimmter Daten aus Webseiten, z. B. Text, Tabellen oder Bildern, mit verschiedenen Methoden, wie z. B. dem Parsen von HTML-, CSS- oder JavaScript-Code oder dem Simulieren von Benutzerinteraktionen. Web-Crawling ist der Prozess des Folgens von Links und des Entdeckens neuer Webseiten mithilfe automatisierter Programme, die als Webcrawler oder Spider bezeichnet werden. Web Scraping und Crawling kann mit verschiedenen Tools und Frameworks durchgeführt werden, z. B. Scrapy, BeautifulSoup, Selenium oder Requests in Python oder Puppeteer, Cheerio oder Axios in JavaScript.

2 Datenextraktion und -analyse

Der nächste Schritt zum Extrahieren strukturierter Daten aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Webseiten besteht darin, die Daten, die Sie gescrapt und gecrawlt haben, zu verarbeiten und zu transformieren. Dies geschieht in der Regel mithilfe von Datenextraktions- und Analysetechniken. Datenextraktion ist der Prozess der Identifizierung und Extraktion der relevanten Daten von den Webseiten, wie z. B. Namen, Daten, Preise oder Bewertungen, mithilfe verschiedener Methoden, wie z. B. regulärer Ausdrücke, Verarbeitung natürlicher Sprache oder maschinellem Lernen. Bei der Datenanalyse werden die extrahierten Daten mithilfe verschiedener Methoden wie DOM-Manipulation, XPath oder JSONPath in ein strukturiertes Format wie JSON, CSV oder XML konvertiert. Die Datenextraktion und -analyse kann mit verschiedenen Tools und Bibliotheken erfolgen, z. B. NLTK, spaCy oder TextBlob in Python oder Natural, Compromise oder Node-XML2JS in JavaScript.

3 Datenbereinigung und -validierung

Der letzte Schritt zum Extrahieren strukturierter Daten aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Webseiten besteht darin, die extrahierten und analysierten Daten zu bereinigen und zu validieren. Dies geschieht in der Regel mithilfe von Datenbereinigungs- und Validierungstechniken. Bei der Datenbereinigung werden Fehler, Inkonsistenzen, Duplikate oder fehlende Werte aus den Daten mithilfe verschiedener Methoden wie Kürzen, Filtern oder Imputieren entfernt oder korrigiert. Die Datenvalidierung ist der Prozess der Überprüfung und Sicherstellung der Qualität, Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten unter Verwendung verschiedener Methoden, wie z. B. Regeln, Einschränkungen oder Tests. Die Datenbereinigung und -validierung kann mit verschiedenen Tools und Paketen erfolgen, z. B. Pandas, NumPy oder PySpark in Python oder Lodash, Validator oder Joi in JavaScript.