Back to Question Center
0

Водич за почетнике из Семалт-а

1 answers:

Подаци и информације на интернету расте из дана у дан. Данас већина људи користи Гоогле као први извор знања, било да траже критике о послу или покушавају да разумеју нови термин.

Са количином података доступних на интернету, отвара се доста могућности за научнике података. Нажалост, већина података на вебу није доступна - ricambi per giochi a molla. Представљен је у неструктурисаном формату који се назива ХТМЛ формат који се не може преузети. Стога, потребно је знање и стручност научника података да га искористи.

Веб скрапинг је процес претварања података присутних у ХТМЛ формату у структурирани формат који се лако може приступити и користити. Готово сви програмски језици могу се користити за правилно одлагање веба. Међутим, у овом чланку ћемо користити Р језик.

Постоји неколико начина на који се подаци могу очистити са Интернета. Неки од најпопуларнијих су:

1. Људска копија-пасте

<п стиле = "лине-хеигхт: 1..5, текстуално поравнање: оправдати; "> Ово је спора али веома ефикасна техника чишћења података са веба. У овој технику, особа анализира податке и онда их копира у локално складиште.

( 19) 2. Усклађивање текста са текстом

Ово је још један једноставан али моћан приступ за извлачење информација са веба. Потребно је користити одговарајуће објекте за усклађивање језика програмских језика

3. АПИ интерфејс

)

Мноштво веб локација као што су Твиттер, Фацебоок, ЛинкедИн и сл. Пружају вам јавне или приватне АПИ-е који се могу позвати користећи стандардне кодове за преузимање података у прописаном формату.

4. Разматрање ДОМ-а 20)

Имајте на уму да неки програми могу преузети динамички садржај створени од стране скрипти на клијенту. Могуће је разврстати странице у стабло ДОМ-а које се заснива на програмима које можете користити да бисте извукли неке дијелове ових страница. )

Пре него што почнете да претражујете на вебу у Р, морате имати основно знање о Р. Ако сте почетник, постоје многи извори који могу помоћи. Такође, од вас се захтева да имате знања о ХТМЛ-у и ЦСС-у. Међутим, пошто већина научника на подацима није сасвим звучна са техничким знањем о ХТМЛ-у и ЦСС-у, можете користити отворени софтвер као што је Гадгет Селецтор.

На пример, ако чишћујете податке на ИМДБ веб сајту за 100 најпопуларнијих филмова објављених у датом периоду, потребно је да сакупите следеће податке са сајта: опис, рад, жанр, рејтинг, гласове , бруто зараде, редитељ и глумац. Када једном одложите податке, можете га анализирати на различите начине. На пример, можете направити низ занимљивих визуелизација. Сада када имате општу идеју о томе шта је разарање података, можете се потрудити!

December 7, 2017