프로젝트/방법론명:

데이터 웹 스크래핑

유형:

프로젝트 및 방법론

개요:

데이터 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 자동으로 추출하여 수집하는 기술입니다.

추진/개발 주체:

주로 데이터 분석가, 소프트웨어 개발자, 그리고 데이터 과학자들이 추진합니다.

추진 시기:

2000년대 초반부터 본격적으로 활용되기 시작했습니다.

적용 분야:

전자상거래, 금융, 마케팅, 연구 및 개발 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

핵심 내용 및 구성:

데이터 웹 스크래핑은 웹 페이지의 HTML 구조를 분석하여 원하는 데이터를 자동으로 추출하는 방법론입니다. 이를 위해 주로 파이썬의 BeautifulSoup, Scrapy와 같은 라이브러리가 사용됩니다. 이러한 도구들은 웹 페이지의 구조를 파악하고, 특정 태그나 속성을 기준으로 데이터를 추출할 수 있도록 지원합니다. 웹 스크래핑은 대량의 데이터를 빠르게 수집할 수 있어 데이터 분석 및 머신러닝 모델 학습에 필요한 대규모 데이터셋 구축에 유용합니다. 그러나 웹사이트의 이용 약관을 준수해야 하며, 법적 문제를 피하기 위해 적절한 사용이 중요합니다.

성과 및 영향:

데이터 웹 스크래핑은 대량의 데이터를 손쉽게 수집할 수 있게 하여 데이터 기반 의사결정 및 비즈니스 인사이트 도출에 기여했습니다.

관련 사례:

아마존 가격 추적, 구글 뉴스 기사 수집, 소셜 미디어 트렌드 분석 등이 있습니다.

이칭(alias):

웹 크롤링(Web Crawling), 웹 데이터 추출(Web Data Extraction)

참고 정보:

데이터 웹 스크래핑은 웹사이트의 로봇 배제 표준(robots.txt)을 준수하며, 법적 및 윤리적 고려사항을 반드시 검토해야 합니다.