Има различни решаващи способности, които анализаторът трябва да притежава. Основните познания, които всички анализатори трябва да имат, обикновено са дефинирани, последвани от специализациите, които ще отличат един анализатор.
Разборът на данни е едно такова умение, което анализаторите на данни трябва да обмислят да развият.
Защо?
Неструктурирани данни трябва да бъде преобразувани в организирани данни или нови данни преди да може да се използва. Анализаторът на данни често извършва анализ на данни, за да преобразува необработените данни в типове, които са по-лесни за разбиране, използване или запазване.
Какво представлява анализирането на данни?
Разборът на данни включва tпреобразуване на данни от един формат в друг формат. Когато трябва да прочетем компютърен код и да създадем машинен код, те често се използват в компилаторите.
Когато програмистите създават код, който се изпълнява на хардуер, това често се случва. SQL двигателите също включват анализатори. SQL заявка се анализира от SQL машини, преди да бъде изпълнена и да даде резултати.
Това обикновено се случва в случай на изстъргване в мрежата когато данните са взети от уеб страница чрез уеб скрапинг.
Да направите данните по-лесни за четене и по-добри за анализ, след като сте ги извадили от мрежата, е следващата стъпка към гарантиране, че вашият екип може правилно да използва резултатите.
Кой да използва анализа на данни?
Анализът на данни, администрирането на данни и събирането на данни се възползват значително от анализирането на данни, което може да се осъществи чрез API или библиотеки.
Може да се използва анализатор на данни разделяне на големи набори от данни на управляеми парчета, извличане на конкретни данни от необработени източници и трансформиране на данни от един формат в друг.
Например, правилно програмиран анализатор на данни ще може да трансформира данните, присъстващи в HTML уебсайт, в по-четлив и разбираем формат, като CSV.
Разборът на данни се използва редовно в различни сектори, от търговията до висшето образование Големи данни към електронната търговия. Добре проектиран анализатор на данни механично извлича важни детайли от необработена информация без необходимост от ръчен труд.
Информацията може да се използва за сравняване на цените, пазарна оценка и други цели. Нека сега разгледаме работата на анализатора на данни.
Защо бихте използвали анализатор на данни?
Програма, известна като анализатор на данни, преобразува данни от един тип в друг. В резултат на това анализатор на данни приема данни като вход, разширява ги и след това ги експортира в нова структура.
Анализаторите на данни, които могат да бъдат създадени на различни езици за програмиране, са в основата на процедурата за анализиране на данни.
Трябва да се отбележи наличието на множество инструменти или API за анализиране на данни. Нека да разгледаме пример, за да разберем по-добре как функционира анализатор на данни.
Тогава HTML процесорът ще:
- Получаване на HTML файл като вход.
- Проверете HTML кода на документа и го запазете като масив.
- извлече съответните данни и анализира HTML низа с данни.
Ако е необходимо, разширете, обработете или изчистете данните, които ви интересуват, докато анализирате. Преобразувайте обработените данни в a JSON, CSV или YAML файл или към SQL или NoSQL база данни.
Важно е да се вземе предвид, че начинът, по който анализаторът на данни анализира данните и ги променя във формат, зависи от това как анализаторът е инструктиран или дефиниран. Това зависи от правилата, които се предоставят като входни променливи за анализиращ API или софтуер.
В случай на персонализиран скрипт, това се определя от това как е кодиран анализаторът на данни. И в двата сценария не е необходима човешка намеса и данните се обработват автоматично от анализатора.
Нека да разгледаме защо анализирането на данни е толкова важно.
Предимства на анализа на данни
Разборът на данни има няколко предимства, които са приложими в много сектори. Нека да разгледаме първите пет причини, поради които трябва да използвате обработка на данни.
1. Рентабилен и отнемащ по-малко време
Можете да спестите много от времето и усилията си, като автоматизирате повтарящи се задължения с анализиране на данни. Освен това трансформирането на данни в по-четливи типове позволява на вашия екип да схваща данните по-бързо и да изпълнява задълженията си по-лесно.
2. По-голяма гъвкавост на данните
Можете да използвате повторно данни, които са анализирани и преобразувани в удобна за хората версия по различни причини. С две думи, анализът на данни разширява обхвата на вашите операции с данни.
3. Висококачествени данни
Обикновено преобразуването на данни в по-организирани форми налага почистване и стандартизация на данните. Това означава, че анализирането на данни подобрява общото качество.
4. Опростена интеграция на данни
Разборът на данни настоява да конвертирате данни от различни източници в уникален формат. Това ви позволява да включите различни източници на данни в една дестинация, която може да бъде приложение, техника или процедура.
5. Подобрен анализ на данни
Работата с организирани данни опростява данните за изучаване и анализ. Това води и до по-задълбочен и прецизен анализ.
Трудности при анализа на данни
Работата с данни може да бъде трудна и анализът на данни не е изключение. Обяснението за това е, че анализаторът на данни трябва да преодолее редица предизвикателства. Нека да разгледаме три предизвикателства, които трябва да имате предвид.
1. Управление на несъответствия и грешки
Процесът на анализиране на данни обикновено получава необработени, неорганизирани или полуструктурирани данни като вход. В резултат на това има вероятност да има грешки, грешки и несъответствия във входните данни.
HTML документите са един от най-честите източници на подобни проблеми. Това се дължи на факта, че повечето съвременни браузъри са достатъчно интелигентни, за да рендират правилно HTML страници, независимо дали включват синтактични грешки.
В резултат на това вашите въведени HTML страници може да включват незатворени тагове, W3C-невалидно HTML съдържание или просто специални HTML знаци. Анализирайте такива данни, това изисква интелигентен механизъм за анализ, който може да се справи с тези проблеми автоматично.
2. Управление на огромни количества данни
Разборът на данни отнема усилия и системни ресурси. В резултат на това анализирането може да причини проблеми с производителността, особено когато се работи с големи данни.
В резултат на това може да се наложи да комбинирате обработените си данни, за да анализирате различни входни документи едновременно, както и да спестите време.
От друга страна, това може да увеличи потреблението на ресурси и пълното объркване. В резултат на това анализирането на големи количества данни е трудна работа, която налага използването на усъвършенствани инструменти.
3. Управление на различни формати на данни
Един ефективен анализатор на данни трябва да може да обработва различни входни и изходни данни. Това се дължи на факта, че форматите на данни се променят със същата скорост като цялата ИТ индустрия.
С прости думи, трябва да поддържате своя анализатор на данни актуален и способен да обработва различни формати. Анализаторът на данни също трябва да може да получава и експортира данни в многознаково кодиране.
По този начин ще ви бъде позволено да използвате анализирани данни в macOS, както и в Windows.
Създаване или закупуване на инструмент за анализ на данни
Както трябва да е очевидно, ефикасността на процеса на анализиране на данни се определя от вида на използвания анализатор.
В резултат на това въпросът дали би било за предпочитане да се позволи на техническия персонал да създаде анализатор на данни или просто да се използва съществуващо бизнес средство за защита, като напр. Bright Data, възниква.
Разработването на ваш собствен парсер е по-персонализирано, но отнема повече време и усилия, докато закупуването на такъв е по-бързо, но ви дава по-малко възможности. Очевидно ситуацията е по-сложна от това.
И така, нека се опитаме да разберем дали трябва да разработите или закупите анализатор на данни.
Създаване на процесор за обработка на данни
В този случай вашият бизнес има вътрешен екип за разработка, способен да създаде персонализиран анализатор на данни.
Плюсове:
- Можете да го модифицирате, за да отговаря на вашите конкретни изисквания.
- Вие притежавате кода на анализатора на данни и имате пълна власт над неговото разработване.
- Ако се използва често, може да е по-евтино в бъдеще, отколкото закупуването на предварително изграден продукт.
Минуси:
- Невъзможно е да се пренебрегнат разходите за разработка, управление на програмата и сървърен хостинг.
- Вашият екип от разработчици ще трябва да посвети значително време на проектирането, изграждането и поддръжката му.
- Могат да възникнат проблеми с производителността, особено ако планът за разходи за ефективен сървър е ограничен.
Изграждането на инструмент за анализ от нулата винаги има предимства, особено ако трябва да отговаря на особено сложни или специфични изисквания.
В същото време това отнема значително количество работа и ресурси. В резултат на това може да не сте в състояние да го финансирате или просто да не искате вашият висококвалифициран екип да губи време в разработването на такъв инструмент.
Закупуване на процесор за обработка на данни
В тази ситуация вие купувате търговско решение, което предоставя необходимите функции за анализ на данни. Това обикновено включва закупуване на софтуерен лиценз или плащане на малка такса за API извикване.
Професионалисти
- Вашият екип за разработка няма да губи време или ресурси за това.
- Няма тайни и цената е очевидна от самото начало.
- Доставчикът, а не вашият персонал, ще отговаря за актуализирането и поддържането на инструмента.
Против
- Инструментът може да не задоволи бъдещите ви изисквания.
- Вие нямате влияние върху инструмента.
- В крайна сметка може да инвестирате повече пари, отколкото сте възнамерявали.
Закупуването на приложение за анализ е бързо и лесно. Готови сте да започнете да анализирате данни след няколко кликвания. В същото време, ако изберете инструмент, който не е достатъчно усъвършенстван, той може скоро да се провали и да не успее да отговори на бъдещите ви нужди.
Както току-що разбрахте, решението между изграждане и покупка е силно повлияно от вашите цели и нужди.
Най-подходящият отговор на този въпрос би бил да имате бизнес инструмент, който може да ви помогне при създаването на персонализиран анализатор на данни. За щастие, той съществува и е известен като Web Scraper IDE!
IDE за уеб скрепер е пълнофункционален инструмент за разработчици с предварително вградени инструменти и подходи за анализиране. Това ви позволява да намалите времето за разработка, както и да мащабирате по-ефективно.
Той също така включва Bright Dataфункции за деблокиране на прокси сървър, което ви позволява да изгребвате частно мрежата.
Ако това изглежда твърде сложно, имайте предвид това Bright Data предлага данни като услуга. Можеш конкретно да попиташ Bright Data за създаване на персонализиран набор от данни, отговарящ на вашите изисквания.
Това ще бъде предоставено или при поискване, или редовно. Bright Data по същество ще ви осигури интернет данните, от които се нуждаете, когато имате нужда от тях, като същевременно гарантира скорост, качество и доставка. Това опростява още повече обработката на данни!
Бързи връзки:
- Какво е агрегиране на данни?
- Почистване на CRM данни
- Wikipedia Web Scraping
- Защо да използвате мигриране на данни?
Последни мисли: Анализ на данни 2024 г
Разборът на данни ви позволява незабавно да конвертирате необработените данни в по-използваем формат. Това означава спестяване както на труд, така и на време, като същевременно подобрява качеството на данните.
В резултат на това анализът на данни ще бъде по-прост и по-ефективен. Едновременно с това анализирането на данни създава някои трудности, включително специални знаци и грешки във входните файлове.
В резултат на това създаването на ефективен анализатор на данни не е лесна задача. Ето защо трябва да помислите за инвестиране в търговски инструмент за анализ на данни, като напр Bright DataIDE на Web Scraper.
Освен това имайте предвид, че Bright Data има голяма колекция от готови за използване бази данни.
