מבוא

בעידן הדיגיטלי, איסוף נתונים (Data Scraping) הוא כלי מרכזי לניתוח מידע, חיזוי מגמות וקבלת החלטות מושכלות. Python, בשילוב עם כלי AI ו-Excel, מאפשרת קצירת נתונים ממקורות שונים, עיבודם והסקת מסקנות בצורה אוטומטית ויעילה. מאמר זה יסביר כיצד ניתן לבצע את התהליך החל מאיסוף הנתונים ועד לעיבודם עם בינה מלאכותית, תוך פירוט של טכניקות מתקדמות ותרחישים מעשיים.

---

שלב 1: קצירת נתונים באמצעות Python

בחירת שיטת קצירת הנתונים

קצירת נתונים יכולה להתבצע במספר דרכים, בהתאם למורכבות האתר והגישה לנתונים:

• BeautifulSoup: מתאים לאתרים בעלי מבנה HTML יציב.
• Scrapy: אידיאלי לאתרים גדולים, כאשר יש צורך בקצירת נתונים ממספר עמודים.
• Selenium: משמש כאשר נדרשת אינטראקציה עם האלמנטים בדף, כגון מילוי טפסים או טעינה דינמית של תוכן.

שימוש מתקדם ב-Scrapy לקצירת נתונים מאתרים גדולים

Scrapy מאפשר ביצוע קצירה יעילה של אתרים שלמים תוך ניהול קישורים פנימיים.

התקנת Scrapy:

pip install scrapy

יצירת פרויקט Scrapy:

scrapy startproject my_scraper
cd my_scraper

יצירת SPIDER לקצירת נתונים:

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = ["http://quotes.toscrape.com"]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css(".quote"):
            yield {
                'text': quote.css(".text::text").get(),
                'author': quote.css(".author::text").get(),
                'tags': quote.css(".tags .tag::text").getall(),
            }

        next_page = response.css("li.next a::attr(href)").get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

הרצה של SPIDER תיצור קובץ JSON עם הנתונים שנאספו:

scrapy crawl quotes -o quotes.json

---

שלב 2: שמירת הנתונים וייבוא ל-Excel

לאחר קצירת הנתונים, ניתן לשמור אותם לקובץ CSV או Excel באמצעות pandas:

import pandas as pd

data = {"Title": [header.text for header in headers]}
df = pd.DataFrame(data)

df.to_excel("scraped_data.xlsx", index=False)

עיבוד מתקדם של הנתונים עם Pandas

לאחר ייבוא הנתונים, יש לבצע עיבוד נתונים מתקדם, כגון ניתוח מגמות, נירמול ערכים וחישובים סטטיסטיים:

# המרת עמודה לטיפוס מספרי
if 'Price' in df.columns:
    df['Price'] = df['Price'].str.replace('$', '').astype(float)

# חישוב סטטיסטיקות בסיסיות
print(df.describe())

# סינון ערכים חריגים (אאוטליירים)
df = df[df['Price'] < df['Price'].quantile(0.95)]

# יצירת עמודה חדשה המבוססת על חישוב קיים
df['Discounted Price'] = df['Price'] * 0.9

df.to_excel("processed_data.xlsx", index=False)

---

שלב 3: עיבוד הנתונים עם בינה מלאכותית

שימוש בלמידת מכונה לסיווג נתונים

בשלב זה נשתמש בScikit-learn לסיווג הנתונים שנאספו.

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words="english")
X = vectorizer.fit_transform(df["Title"])

model = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
model.fit(X)
df["Cluster"] = model.labels_

df.to_excel("processed_data.xlsx", index=False)

שימוש ב-GPT להסקת מסקנות מהנתונים

בינה מלאכותית יכולה לעזור בניתוח והסקת מסקנות מהנתונים שנאספו.

import openai

openai.api_key = "your-api-key"
prompt = "נתוני המוצרים הם: {}. מהן התובנות המרכזיות?".format(df.to_string())

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "system", "content": "Analyze the following data and provide insights."},
              {"role": "user", "content": prompt}]
)

print(response["choices"][0]["message"]["content"])

---

סיכום

Python היא כלי עוצמתי לקצירת נתונים ממקורות מגוונים. בשילוב עם Excel וכלי AI, ניתן להפוך נתונים גולמיים לתובנות מעמיקות ולהפיק מהם ערך עסקי רב. שימוש בטכניקות למידת מכונה ובינה מלאכותית מאפשר אוטומציה חכמה של תהליכי ניתוח הנתונים, חיסכון בזמן וקבלת החלטות מבוססות מידע. שילוב של BeautifulSoup, Selenium ו-Scikit-learn מאפשר להתמודד עם אתגרים מורכבים בקצירת וניתוח הנתונים, תוך שיפור איכות התובנות העסקיות.