Очистка данных после скрапинга: методы и инструменты

Веб-скрапинг собирает огромное количество данных, но часто исходная информация не структурирована и не готова к использованию. Без тщательной очистки этих данных можно неверно их интерпретировать, сделать ложные выводы и принять ошибочные решения. Вот почему очистка данных так важна. Если качественно провести такую очистку, можно быть уверенным, что информация надежна и пригодна для использования, а полученные данные для анализа заслуживают доверия.

В этой статье мы подробно объясним, почему очистка данных после скрапинга – обязательный шаг, покажем, как это сделать, и рассмотрим инструменты, которые помогут вам в очистке данных. Давайте начнем!

Что такое очистка данных?

Очистка данных – это процесс обнаружения, исправления или удаления неточных или искаженных записей из массива данных. Одна из главных задач при очистке данных – выявить неполные, неправильные, не относящиеся к делу данные или их дубликаты, а затем предпринять действия, такие как изменение, замена или удаление, чтобы улучшить качество данных. Это нужно, чтобы иметь уверенность, что вы располагаете точными, непротиворечивыми и надежными данными для последующего анализа.

Для эффективной очистки данных необходимо выполнить тщательную проверку на предмет устранения ошибок, которые могут исказить результаты или привести к неправильному толкованию. Типичные шаги и методы очистки данных заключаются в стандартизации форматов, исправлении опечаток, заполнении пропущенных значений и проверке логической согласованности данных. 

По сути, в очистке используются необработанные данные, чтобы сделать их пригодными к последующему использованию. Это основа для точной аналитики, составления отчетов и получения информации, позволяющей компаниям максимально эффективно использовать свои информационные ресурсы.

Зачем чистить данные после скрапинга

Веб-скрапинг – это популярный способ сбора больших объемов данных с нескольких (или даже сотен) веб-сайтов. Он помогает организациям получать информацию о конкурентах, тенденциях рынка, мнениях клиентов и многом другом. Однако данные, собранные с помощью скрапинга, часто требуют дополнительной обработки: для их последующего использования нужна очистка. Веб-сайты созданы для использования человеком, а не для автоматического извлечения, что может вызвать ряд проблем в интерпретации полученной информации:

• Несоответствие форматов данных. На разных веб-сайтах или страницах одного и того же сайта могут быть представлены похожие данные в разных форматах. Даты могут отображаться по-разному, числовые значения могут иметь разные десятичные разделители, а текстовые данные могут содержать разные заглавные буквы.
• Неполные данные. Не все веб-страницы содержат всю необходимую вам информацию. Некоторые поля могут отсутствовать или быть оставлены пустыми из-за того, как веб-сайт структурирует свое содержимое, или из-за допущенных владельцем ошибок.
• Дублирующиеся записи. Программы для веб-скрапинга могут неумышленно собирать одни и те же данные несколько раз, например когда данные отображаются в нескольких местах сайта.
• Артефакты HTML и скриптов. Собранная информация может содержать HTML-теги, фрагменты JavaScript или другие элементы, не связанные с искомыми данными, которые необходимо удалить.
• Проблемы с кодировкой. Веб-сайты могут использовать различные кодировки символов, что приводит к искажению текста при неправильной обработке.
• Нерелевантные данные. Во время скрапинга могут быть захвачены рекламные объявления, навигационные меню и другие несущественные элементы, которые вносят беспорядок в ваш набор данных.

Без должной очистки анализ данных после скрапинга может ввести в заблуждение своими результатами. Например, дублирование может повлечь завышение показателей, пропущенные значения могут привести к искажению статистического анализа, а несогласованные форматы могут нарушить работу сценариев обработки данных.

Очистка данных после скрапинга помогает:

• Исправлять ошибки в данных, которые могут привести к ошибочным выводам.
• Стандартизировать форматы для анализа и интеграции данных.
• Сократить время и ресурсы, необходимые для обработки данных.
• Соблюдать правила управления данными и конфиденциальности.
• Предоставлять стейкхолдерам достоверные данные о бизнесе.

В компаниях, где данные являются важнейшим активом, трудно переоценить важность очищенных данных. Это напрямую влияет на качество аналитической информации и эффективность стратегий, сделанных на основе собранной информации.

Какие существуют методы очистки данных?

Чтобы правильно очистить данные, скорее всего вам будет необходимо использовать несколько различных методов, но это зависит от того, какие конкретные проблемы вы хотите решить. Ниже мы перечислим основные способы очистки данных после скрапинга.

Удаление дубликатов

Дубли появляются, когда одна и та же единица данных записывается несколько раз. Это может произойти из-за повторной обработки, избыточных данных на сайте-источнике или ошибок в процессе обработки. Дубли будут искажать результаты анализа – вот почему вы хотите избавиться от них.

Вот как вы можете это сделать:

• Определите уникальные идентификаторы. Определите, какие поля в вашем наборе данных могут уникально идентифицировать запись. Это может быть ID, URL-адрес, временная метка или комбинация нескольких таких атрибутов.
• Используйте функции устранения дублирования. Используйте инструменты обработки данных или языки программирования для того, чтобы отфильтровать дубликаты в рамках процесса очистки данных. Например, в Python Pandas функция drop_duplicates() может удалять повторяющиеся строки на основе указанных столбцов.
• Проверка вручную. Если вы имеете дело с совсем небольшим набором данных, вы можете проверить их вручную и быть уверенными, что не удалите важную информацию.

Обработка пропущенных значений (данных)

Пропущенные значения (данные) возникают, когда в определенных полях отсутствует информация. Это может произойти из-за неполной обработки, отсутствия сведений на сайте-источнике или ошибок скрапинга. Если оставить без внимания отсутствие данных, это может исказить результаты анализа и привести вас к неверным выводам.

Стратегии обработки пропущенных значений выглядят так:

• Удаление. Если недостающих данных не слишком много и они распределены случайным образом, такие записи можно удалить. Но не злоупотребляйте этим методом — он может случайно привести к потере важной информации.
• Условное вычисление. Оцените недостающие значения, используя статистические методы. Распространенные методы включают заполнение средним значением или медианой (для числовых данных) или использовать моды (для категориальных данных). Более продвинутые методы включают регрессионные модели или алгоритмы машинного обучения для прогнозирования недостающих значений на основе других переменных.
• Индикаторные переменные. Создайте новую переменную, указывающую, было ли пропущено значение. Это может быть полезно в моделях, где факт отсутствия данных сам по себе является информативным.
• Оставить как отсутствующие. Некоторые алгоритмы могут обрабатывать отсутствующие данные без необходимости их заполнения. Или вы можете оставить пропущенные значения без изменений, если это соответствует вашим аналитическим методам.

Перечисленные выше методы очистки данных позволят вам эффективно обрабатывать пропущенные значения.

Стандартизация форматов

Несогласованные форматы данных могут затруднить их последующий анализ. Например, даты могут иметь разные форматы ("ММ/ДД/ГГГГ" и "ДД-ММ-ГГГГ"), в числовых значениях могут использоваться разные десятичные разделители, а в текстовых данных могут сочетаться заглавные и строчные буквы.

Популярные методы по стандартизации форматов выглядят так:

• Определите стандартные форматы. Перед очисткой данных выберите стандартные форматы для дат, чисел, текста и т.д..
• Преобразуйте данные. Используйте синтаксический анализ для преобразования данных в стандартный формат. Для переформатирования дат может потребоваться использование специальных библиотек для работы с датами и временем. Для числовых данных необходимо применить соответствие десятичных разделителей (например, точка или запятая) и единиц измерения (например, все длины в метрах или все веса в килограммах).
• Обработайте текстовые данные. Преобразуйте весь текст в один регистр (например, все буквы – строчные), стандартизируйте сокращения или терминологию.
• Валидируйте данные. После преобразования проверьте данные, чтобы убедиться, что все записи соответствуют новому формату.

Применяйте эти методы очистки данных, чтобы добиться согласованности в своем массиве данных и провести их корректный анализ.

Обнаружение несоответствий и их устранение 

Несоответствия – это данные, которые значительно отличаются от остального набора данных. Они могут быть результатом ошибок скрапинга, ошибок при вводе, сбоя оборудования или естественной изменчивости (некоторые значения могут быть действительно уникальными или редкими, но все же правильными). Такие несоответствия могут искажать статистический анализ и потребовать дополнительного внимания.

Стандартные подходы к обработке несоответствий выглядят так:

1. Идентификация. Используйте статистические методы (например, z-оценку, IQR) или инструменты визуализации (например, прямоугольные графики, точечные диаграммы) для выявления несоответствий.
2. Оценка. Выясните, являются ли эти несоответствия результатом ошибок или представляют собой допустимые экстремальные значения.
3. Обработка. В каждом конкретном случае вам будет нужно проанализировать информацию и сохранить, изменить или удалить несоответствие. Методы обработки несоответствий включают преобразование данных (например, преобразование журнала), ограничение экстремальных значений или исключение их из анализа.

Так выглядит стандартный подход очистки данных, где были обнаружены несоответствия.

Нормализация данных

Нормализация данных — это преобразование числовых значений в наборе данных так, чтобы они находились в одном стандартном диапазоне. Особенно она актуальна при объединении переменных в разных масштабах или при подготовке данных для алгоритмов, чувствительных к масштабу.

Методы нормализации:

• Минимальное и максимальное масштабирование. Значения изменяются таким образом, чтобы они попадали в определенный диапазон, обычно от 0 до 1. Наименьшему значению присваивается значение 0, наибольшему - 1, а все остальные значения находятся между ними, что упрощает сравнение. 
• Стандартизация по шкале Z-оценки. Этот метод ориентирован на среднее значение и измеряет, насколько каждое значение отклонено от среднего. Такой подход помогает избежать искажения результатов при наличии больших значений или значительных вариаций в данных.
• Десятичное масштабирование. Перемещение десятичной точки упрощает сравнение больших чисел. Например, значение 1000 можно уменьшить до 1,0, сохраняя относительные пропорции между всеми значениями в наборе данных. Это делает большие числа более удобными для анализа.
• Преобразование журнала. Для сжатия больших значений применяется логарифмическая шкала, которая уменьшает влияние значительных различий. Этот метод хорошо работает для наборов данных с экстремальными диапазонами значений, где присутствуют как очень маленькие, так и очень большие числа.

Проверка согласованности данных 

Целостность данных включает в себя проверку того, что записи в наборе данных логически последовательны и соответствуют установленным правилам. Несогласованность может возникать из-за ошибок при вводе данных или их извлечении, и лучше выявлять их на ранних стадиях анализа. 

Проверка согласованности данных обычно включает в себя:

• Ряд проверок. Убедитесь, что числовые значения находятся в допустимых пределах (например, возраст от 0 до 120 лет).
• Перекрестная проверка полей. Убедитесь, что связанные поля имеют смысл в контексте друг друга. Например, "начальная дата" должна предшествовать "конечной дате". Если это не так, значит, данные могут быть неверными.
• Ограничения уникальности. Убедитесь, что уникальные идентификаторы (например, номера клиентов или заказов) действительно уникальны во всем наборе данных. Наличие дубликатов может указывать на ошибки при вводе данных.
• Ссылочная целостность. В реляционных базах данных проверьте, что внешние ключи соответствуют первичным ключам в связанных таблицах. Например, если у вас есть таблица заказов с внешним ключом на таблицу клиентов, убедитесь, что все значения внешнего ключа существуют в таблице клиентов.

Преобразование данных

Преобразование данных – еще один важный этап очистки данных. Оно включает преобразование данных из одного формата или структуры в другой для их подготовки к анализу или интеграции с другими источниками.

Основные процессы преобразования данных включают:

• Агрегация. Подразумевает объединение подробных данных в более обобщенные сводки. Например, вы можете преобразовать ежедневные данные о продажах в итоговые данные за месяц.
• “Поворот”. Если у вас есть таблица с данными о продажах по месяцам и продуктам, вы можете "повернуть" таблицу так, чтобы продукты стали строками, а месяцы — столбцами. Это позволит использовать разные точки зрения при анализе данных.
• Кодирование категориальных переменных. Этот метод преобразует категориальные данные (например, цвет, тип продукта) в числовой формат.  Это позволит использовать данные в алгоритмах машинного обучения.
• Преобразование типов данных. Убедитесь, что данные имеют правильные типы для дальнейшего анализа. То есть числовые данные должны быть распознаны как числа, даты должны быть распознаны как типы даты и так далее.

Если вы будете в нужные моменты использовать эти методы очистки данных, то сможете получать гораздо более надежные чистые данные, сможете точно анализировать их и получить более глубокое представление о предмете вашего анализа.

Инструменты для очистки данных

Существует десятки инструментов, помогающих в очистке данных. Мы отобрали самые популярные из них, которые отлично подходят для различных нужд и уровней вашей подготовки. 

OpenRefine

OpenRefine – это мощный инструмент с открытым исходным кодом, созданный для очистки и преобразования данных. Он позволяет обрабатывать большие массивы данных даже если у вас нет серьезных навыков программирования.

OpenRefine отлично подходит для управления неупорядоченными данными, благодаря таким функциям, как фасетирование и кластеризация, которые помогают обнаруживать несоответствия и дубликаты в наборе данных.

Функция фасетирования помогает фильтровать и сегментировать данные на основе общих атрибутов, в то время как кластеризация позволяет идентифицировать похожие записи, которые могут быть вариациями одних и тех же данных (например, "Минск" или "Минская область"). OpenRefine также поддерживает расширенные преобразования с использованием General Refine Expression Language (GREL), что позволяет выполнять сложные манипуляции с текстом и преобразования данных.

OpenRefine отлично подходит для:

• Очистки и стандартизации текстовых данных, содержащих несоответствия.
• Сверки данных с внешними источниками или базами данных.
• Проектов, нуждающихся в бесплатном решении с открытым исходным кодом без необходимости кодирования.

Trifacta Wrangler

Trifacta Wrangler – это коммерческая платформа для подготовки данных с визуальным, интерактивным подходом к очистке данных. Trifacta использует машинное обучение, чтобы предлагать модификации и упрощать задачу для пользователей.

Простой интерфейс позволяет напрямую работать с данными и мгновенно наблюдать результаты. Кроме того, продвинутые алгоритмы анализируют наборы данных и предлагают такие действия, как поиск аномалий, стандартизацию форматов и заполнение пропущенных значений. Trifacta также поддерживает командную работу, поэтому несколько пользователей могут совместно работать над подготовкой данных.

Trifacta Wrangler идеально подойдет для:

• Организаций, которым требуются масштабируемые решения для подготовки данных.
• Команд, пользующихся инструментами совместной работы и визуальными интерфейсами.
• Пользователей, которым требуются автоматизированные предложения по оптимизации очистки данных.

WinPure

WinPure — это программное обеспечение, предназначенное для улучшения качества данных, с особым акцентом на данные управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Это отличный вариант для компаний с большими наборами данных о клиентах, предлагающий расширенные инструменты сопоставления и дедупликации.

Интеллектуальные алгоритмы сопоставления WinPure могут обнаруживать дубликаты, даже если записи не идентичны, например, разные варианты написания имен или адресов. Программа также предоставляет подробные отчеты о профилировании данных, чтобы выделить области, требующие улучшения. Функции стандартизации данных помогают поддерживать согласованность набора данных.

WinPure идеально подходит для:

• Компаний, которым требуется очистка и дедупликация данных о клиентах или контактных данных.
• Организаций, стремящихся повысить качество данных CRM для маркетинговых и сбытовых инициатив.
• Пользователей, которые предпочитают специализированный инструмент для сопоставления и очистки данных без необходимости программирования.

Astera Centerprise

Astera Centerprise – это полнофункциональная платформа для интеграции данных и управления ими с мощными встроенными функциями очистки данных. Она работает без использования кода, поэтому пользователи, не умеющие программировать, могут легко ее использовать.

Astera Centerprise располагает передовыми инструментами профилирования данных, которые помогают выявлять проблемы с качеством в наборах данных. Astera Centerprise упрощает регулярную очистку данных за счет автоматизации рабочих процессов. Это позволяет пользователям настраивать процессы, которые можно повторять, что значительно экономит усилия. Плюс, вы можете более эффективно работать с большими наборами данных благодаря возможностям параллельной обработки Astera Centerprise. А учитывая возможность подключения к нескольким источникам данных, платформа хорошо адаптируется к сложным информационным средам.

Astera Centerprise отлично подойдет для:

• Компаний, которым необходимо объединять и очищать данные из разных источников.
• Пользователей, которым нужен простой способ автоматизации задач.
• Проектов, в которых используются большие массивы данных.

Python Pandas

Pandas – это широко используемая библиотека с открытым исходным кодом на Python для обработки и анализа данных. 

В Pandas есть все необходимые инструменты для очистки данных, включая обработку отсутствующих данных, удаление дубликатов, изменение типов данных и многое другое. Структура данных “DataFrame” будет особенно полезна для работы с табличными данными. Также Pandas упрощает индексацию, нарезку и группировку и интегрируется с другими библиотеками Python, такими как NumPy и Matplotlib.

Pandas идеально подходит для:

• Специалистов по обработке данных и аналитики, знакомых с Python.
• Сложных задач по очистке данных, требующие индивидуальных решений.
• Интеграции в рабочие процессы машинного обучения и другие аналитические задачи.

Заключение

Очистка данных после скрапинга превращает необработанные, неструктурированные данные в надежную базу для анализа. Такие проблемы, как дублирование, пропущенные значения и несоответствия, могут серьезно исказить ваши результаты, но некоторые инструменты, такие как OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, Astera Centerprise или Python Pandas, могут помочь преодолеть эти трудности. В результате, очищенные данные повышают операционную эффективность и укрепляют доверие стейкхолдеров.

Качество вашей аналитики зависит от качества самих данных. Поэтому не пренебрегайте очисткой данных, и пусть ваши исследования всегда приводят к принятию наилучших решений.