什么是数据挖掘和数据抓取 – 完整概述
数据挖掘和数据提取（也称为网络爬虫）给出了相似的含义，让很多人感到困惑。大多数时候，数据挖掘的定义经常被误解为抓取和获取数据。但数据挖掘是一个比这更复杂的过程。这篇博文将使您清楚地了解数据提取和数据挖掘。
什么是数据挖掘？
数据挖掘也称为数据库中的知识发现 (KDD)。这是一个用于使用机器学习、统计和数学技术分析大型数据集的过程。
数据挖掘意味着在数据中发现和理解新的和看不见的知识，最终理解模式、趋势和关系，并从中确定价值。
• 数据清理——数据世界并非一直都是干净和结构良好的。它可能不完整、嘈杂，也可能包含错误。因此，确保数据干净和准确至关重要。自动和手动检查、填充缺失值是一些清理技术。
• 数据集成- 此步骤包括从各种来源提取、组合和集成数据。 • 数据选择– 由于所有数据都不实用，将从数据库中检索有用的数据。
• 数据转换– 选定的数据将转换为不同的形式进行挖掘。这包括规范化、聚合、泛化等。
• 数据挖掘– 使用智能方法来查找数据模式。这包括分类、回归、聚类、预测等等。 • 异常检测- 用于识别与预期模式不匹配的数据并检测其真正原因。
• 模式评估——涉及识别易于理解和有用的模式。
• 知识表示– 使用数据可视化技术表示挖掘的数据。
• 目标源选择 – 选择您要从中提取数据的目标源，例如网站。
• 数据收集 – 此步骤涉及向网站发送 GET 请求。然后使用 Python、Ruby、PHP 等编程语言解析 HTML 文档。
• 数据存储 – 提取的数据存储在现场或基于云的位置。
• 数据挖掘也称为 KDD（数据库中的知识发现）、数据/模式分析、知识提取和信息收集。 数据提取与网络抓取、网络数据提取、数据收集、网络爬行等类似。
• 数据挖掘过程的目标是提供有用的数据以产生更多见解。 数据提取涉及收集数据，以便将它们存储起来以供以后处理或分析。
• 数据挖掘通常研究结构化数据。 数据提取主要处理非结构化或结构不良的数据资源。
• 数据挖掘的目标是找到以前被忽略或未知的信息。 数据提取处理现有数据。
• 数据挖掘过程可能很复杂，可能还需要对员工进行培训。 使用正确的工具和技术可以高效且经济地完成数据提取过程。
使用住宅代理进行数据挖掘和数据提取的一些好处。
它们指出如下；
