Milano, 13.12.2012Milano, 13.12.2012

DATA SCRAPING, DATA ORGANIZATION

OvveroPERCHÉ EXCEL È NOSTRO AMICO

Milano, 13.12.2012

Chi sono?

• Marco Montanari@ingmmo, marco.montanari@gmail.com, sirmmo.blogspot.com

• Sviluppatore, Appassionato di giochi, Nerd…– passione per i dati

• “I am a journalist looking for coder friends.”– Jens Finnäs (HacksHackers Helsinki)

• “I am a coder with journalist friends.”– Marco Montanari

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Indice

• Il Fatto• Le Dimensioni

• DEMO• Descrivere fatti• Aggregazioni

• DEMO

• I Formati

• DEMO• Trovare dati on-line

• DEMO

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Il Fatto

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Il Fatto

• 5W: – Who is it about?– What happened?– When did it take place?– Where did it take place?– Why did it happen?

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Le Dimensioni

Fatto

Chi

Cosa

QuandoPerché

Dove

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Le Dimensioni

Vendita di un

prodotto

Cliente1

ProdottoX

12.12.2012 09:24:22

Amazon.it

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Le Dimensioni

Utente visita sito

Nome utente: sirmmo

Pagina: /area1/p2

Orario di ingresso:

13.12.2012 09:24:22

Orario di uscita:

13.12.2012 09:27:12

Durata: 2m50s

Modalità di uscita: clic su

link

Destinazione: /area1/p3

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Analisi delle dimensioni del fatto

DEMO

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Descrivere i fatti

Pro• Disaggregato• Semplice• Atomico

Contro• Disaggregato• Tanti elementi • Da tenere sempre

organizzato

Ogni dimensione è una colonna

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Descrivere i fatti

Pro• Disaggregato• Semplice• Atomico

Contro• Disaggregato• Tanti elementi • Da tenere sempre

organizzato

Ogni dimensione è una colonna

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• Dal mondo del management

• Tabella Pivot (analisi multidimensionale)– Impossibile con dati già aggregati– Le dimensioni sono correlabili come si vuole

Aggregazioni

DataCube

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AggregazioniPivoting

Dati disaggregati

Pivoting

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AggregazioniPivoting

Criteri di aggregazione

Risultato: la tabella pivot

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AggregazioniPivoting

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Si utilizza un dataset molto disaggregato per vedere come giocare con le tabelle pivot

DEMO

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I Formati

• Tabellari– xls xlsx csv tsv ods dbf

• Strutturati– xml json (shp)

• Linked data– RDF

• Altro…– HTML

75%

20%

5%

50%

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I Formati

• Tabellari– xls xlsx csv tsv ods dbf

• Strutturati– xml json (shp)

• Linked data– RDF

• Altro…– HTML

75%

20%

5%

50%

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Analisi rapida dei principali formati: • CSV, TSV• SHP• HTML

DEMO

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• Il browser (non IE) come strumento di analisi • Chrome

– Scraper • https://

chrome.google.com/webstore/detail/scraper/mbigbapnjcgaffohmbkdlecaccepngjd

– Table Capture• https://chrome.google.com/webstore/detail/table-capt

ure/iebpjdmgckacbodjpijphcplhebcmeop

Trovare dati on-lineLa versione facile

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• Firefox– Outwit

• http://www.outwit.com/products/hub/

Trovare dati on-lineLa versione facile

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• Strumenti più specialistici ma anche più «fragili»• Excel

Trovare dati on-lineLa versione intermedia

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• Google Refine - https://code.google.com/p/google-refine/

Trovare dati on-lineLa versione intermedia

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Trovare dati on-lineLa versione difficile

Amico sviluppatore

(Vincenzo Patruno)

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Esperimenti di importazione dati• Plugin per Chrome• Excel• Refine

DEMO

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• Decidere le dimensioni di interesse

• Descrivere i fatti in base alle dimensioni

• Trovare i dati, pulirli e adattarli alle dimensioni

• Analizzare le aggregazioni

Riassumendo

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• Decidere le dimensioni di interesse

• Descrivere i fatti in base alle dimensioni

• Trovare i dati, pulirli e adattarli alle dimensioni

• Analizzare le aggregazioni

Riassumendo

Parlate con il

vostro amico

programmatore!!!

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Qualche link utile

• http://dataist.wordpress.com/ - Jens Finnäs– Ottimo blog dove seguire le escursioni in terra di

codice di un giornalista• https://code.google.com/p/google-refine/ -

Google Refine – Strumento di Google per l’elaborazione e la pulizia

dei dati

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Qualche link utile

• https://scraperwiki.com/ - ScraperWiki– Strumento per trovare e collezionare script di

scraping scritti in python, ruby o php• https://github.com/ - GitHub

– Repository di progetti open source tra i quali anche tantissimi strumenti di scraping più specifici

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GRAZIE!

Per qualsiasi domanda:

That’s all folks!

@ingmmomarco.montanari@gmail.comsirmmo.blogspot.com, …sirmmohttp://it.linkedin.com/in/montanarim/

marco.montanari