Ci sono varie abilità cruciali che un analista deve possedere. La conoscenza di base che tutti gli analisti dovrebbero avere è tipicamente definita, seguita dalle specializzazioni che distingueranno un analista.
L'analisi dei dati è una di queste abilità che gli analisti di dati dovrebbero considerare di sviluppare.
Come mai?
Dati non strutturati deve essere convertiti in dati organizzati o nuovi dati prima che possa essere utilizzato. Un parser di dati esegue spesso l'analisi dei dati per convertire i dati grezzi in tipi più facili da comprendere, utilizzare o conservare.
Cos'è l'analisi dei dati?
L'analisi dei dati coinvolge ttrasformazione dei dati da un formato a un altro formato. Quando abbiamo bisogno di leggere il codice del computer e produrre codice macchina, vengono spesso utilizzati nei compilatori.
Quando i programmatori creano codice che viene eseguito sull'hardware, ciò si verifica frequentemente. SQL i motori includono anche parser. Una query SQL viene analizzata dai motori SQL prima di essere eseguita e produrre risultati.
Ciò si verifica in genere nel caso di raschiatura del web quando i dati sono stati presi da una pagina web tramite web scraping.
Rendere i dati più facili da leggere e migliori per l'analisi dopo averli prelevati dal Web è il passo successivo per garantire che il tuo team possa utilizzare correttamente i risultati.
Chi utilizzare l'analisi dei dati?
L'analisi dei dati, l'amministrazione dei dati e la raccolta dei dati traggono grandi vantaggi dall'analisi dei dati, che può essere eseguita tramite API o librerie.
È possibile utilizzare un parser di dati dividere grandi set di dati in blocchi gestibili, estrarre dati particolari da fonti non elaborate e trasformare i dati da un singolo formato a un altro.
Ad esempio, un data parser opportunamente programmato sarà in grado di trasformare i dati presenti in un sito HTML in un formato più leggibile e comprensibile, come il CSV.
L'analisi dei dati è impiegata regolarmente in vari settori, dal commercio all'istruzione superiore, da Big Data all'e-commerce. Un parser di dati ben progettato estrae meccanicamente dettagli importanti da informazioni non elaborate senza la necessità di lavoro manuale.
Le informazioni possono essere utilizzate per confronti di prezzi, valutazioni di mercato e altri scopi. Esaminiamo ora il funzionamento di un parser di dati.
Perché dovresti usare un analizzatore di dati?
Un programma noto come parser di dati converte i dati da un tipo all'altro. Di conseguenza, un parser di dati accetta i dati man mano che l'input li espande e quindi li esporta in una nuova struttura.
I parser di dati, che possono essere creati in una varietà di linguaggi di programmazione, sono la base di una procedura di analisi dei dati.
Si noti la disponibilità di numerosi strumenti o API per l'analisi dei dati. Diamo un'occhiata a un esempio per comprendere meglio come funziona un parser di dati.
Il processore HTML quindi:
- Ricevi un file HTML come input.
- Esamina il codice HTML del documento e salvalo come matrice.
- recuperare i dati pertinenti e analizzare la stringa di dati HTML.
Se necessario, espandi, elabora o cancella i dati che ti interessano durante l'analisi. Converti i dati elaborati in a JSON, CSV o YAML o in un database SQL o NoSQL.
È importante tenere presente che il modo in cui un parser di dati analizza i dati e li modifica in un formato dipende da come viene istruito o definito il parser. Ciò dipende dalle regole fornite come variabili di input a un'API o un software di analisi.
Nell'istanza di uno script personalizzato, è determinato dal modo in cui è codificato il parser di dati. In entrambi gli scenari non è necessario alcun intervento umano ei dati vengono elaborati automaticamente dal parser.
Diamo un'occhiata al motivo per cui l'analisi dei dati è così essenziale.
Vantaggi dell'analisi dei dati
L'analisi dei dati presenta numerosi vantaggi applicabili in molti settori. Diamo un'occhiata ai cinque principali motivi per cui dovresti utilizzare l'elaborazione dei dati.
1. Economico e meno dispendioso in termini di tempo
Puoi risparmiare molto tempo e fatica automatizzando le faccende ripetitive con l'analisi dei dati. Inoltre, la trasformazione dei dati in tipi più leggibili consente al tuo team di afferrare i dati più velocemente e svolgere i propri compiti più facilmente.
2. Maggiore versatilità dei dati
È possibile riutilizzare i dati che sono stati analizzati e convertiti in una versione user-friendly per una serie di motivi. In poche parole, l'analisi dei dati amplia l'ambito delle operazioni sui dati.
3. Dati di alta qualità
Di solito, la conversione dei dati in forme più organizzate richiede la pulizia e la standardizzazione dei dati. Ciò implica che l'analisi dei dati migliora la qualità totale.
4. Integrazione dei dati semplificata
L'analisi dei dati richiede di convertire i dati provenienti da fonti diverse in un formato univoco. Ciò consente di incorporare varie origini dati in un'unica destinazione, che potrebbe essere un'applicazione, una tecnica o una procedura.
5. Analisi dei dati migliorata
Lavorare con dati organizzati semplifica lo studio e l'analisi dei dati. Ciò si traduce anche in un'analisi più approfondita e precisa.
Difficoltà di analisi dei dati
La gestione dei dati può essere difficile e l'analisi dei dati non fa eccezione. La spiegazione di ciò è che un parser di dati deve superare una serie di sfide. Diamo un'occhiata a tre sfide da tenere a mente.
1. Gestione delle incoerenze e degli errori
Un processo di analisi dei dati di solito riceve come input dati non elaborati, non organizzati o semi-strutturati. Di conseguenza, è probabile che esistano errori, errori e discrepanze nei dati di input.
I documenti HTML sono una delle fonti più frequenti di tali problemi. Ciò è dovuto al fatto che la maggior parte dei browser contemporanei è abbastanza intelligente da eseguire correttamente il rendering delle pagine HTML indipendentemente dal fatto che implichino errori di sintassi.
Di conseguenza, le pagine HTML di input potrebbero includere tag non chiusi, contenuto HTML non valido per W3C o semplicemente caratteri HTML speciali. Analizzare tali dati richiede un motore di analisi intelligente in grado di gestire automaticamente questi problemi.
2. Gestire enormi quantità di dati
L'analisi dei dati consuma sforzi e risorse di sistema. Di conseguenza, l'analisi può causare problemi di prestazioni, in particolare quando si tratta di Big Data.
Di conseguenza, potrebbe essere necessario combinare i dati elaborati per analizzare contemporaneamente vari documenti di input e risparmiare tempo.
D'altra parte, ciò potrebbe aumentare il consumo di risorse e la confusione totale. Di conseguenza, l'analisi di grandi quantità di dati è un lavoro difficile che richiede l'uso di strumenti avanzati.
3. Gestione di vari formati di dati
Un parser di dati efficace deve essere in grado di gestire una varietà di dati di input e output. Ciò è dovuto al fatto che i formati dei dati cambiano alla stessa velocità dell'intero settore IT.
In termini semplici, devi mantenere aggiornato il tuo parser di dati e in grado di gestire vari formati. Un parser di dati deve anche essere in grado di ricevere ed esportare dati in codifiche a più caratteri.
Ti sarà consentito utilizzare i dati analizzati su macOS e Windows in questo modo.
Creazione vs acquisto di uno strumento di analisi dei dati
Come dovrebbe essere ovvio, l'efficacia di un processo di analisi dei dati è determinata dal tipo di parser utilizzato.
Di conseguenza, la questione se sia preferibile lasciare che il personale tecnico crei un analizzatore di dati o semplicemente utilizzi un rimedio aziendale esistente, come Bright Data, sorge.
Sviluppare il proprio parser è più personalizzabile ma richiede più tempo e impegno, mentre acquistarne uno è più veloce ma offre meno opzioni. Ovviamente la situazione è più complicata di così.
Quindi, proviamo a capire se dovresti sviluppare o acquistare un parser di dati.
Creazione di un responsabile del trattamento dei dati
In questo caso, la tua azienda dispone di un team di sviluppo interno in grado di creare un analizzatore di dati personalizzato.
PRO:
- È possibile modificarlo per soddisfare le proprie esigenze particolari.
- Possiedi il codice del parser di dati e hai piena autorità sul suo sviluppo.
- Se utilizzato frequentemente, in futuro potrebbe essere meno costoso rispetto all'acquisto di un prodotto preassemblato.
Contro:
- È impossibile trascurare i costi di sviluppo, gestione del programma e hosting del server.
- Il tuo team di sviluppatori dovrà dedicare una notevole quantità di tempo alla progettazione, costruzione e manutenzione.
- Possono sorgere problemi di prestazioni, in particolare se il piano di spesa per un server efficiente è limitato.
Costruire uno strumento di parsing da zero ha sempre dei vantaggi, soprattutto se deve soddisfare requisiti particolarmente complessi o specifici.
Allo stesso tempo, ciò richiede una notevole quantità di lavoro e risorse. Di conseguenza, potresti non essere in grado di finanziarlo o semplicemente non vuoi che il tuo team altamente qualificato perda tempo a sviluppare uno strumento del genere.
Acquisto di un elaboratore di dati
In questa situazione, si acquista una soluzione commerciale che fornisce le funzioni di analisi dei dati necessarie. Questo di solito comporta l'acquisto di una licenza software o il pagamento di un piccolo addebito per chiamata API.
Vantaggi
- Il tuo team di sviluppo non sprecherà tempo o risorse su di esso.
- Non ci sono segreti e il costo è evidente fin dall'inizio.
- Il fornitore, non il tuo personale, sarà responsabile dell'aggiornamento e della manutenzione dello strumento.
Svantaggi
- Lo strumento potrebbe non soddisfare le tue esigenze future.
- Non hai alcuna influenza sullo strumento.
- Potresti finire per investire più denaro di quanto intendevi.
L'acquisto di un'applicazione di analisi è semplice e veloce. Sei pronto per iniziare l'analisi dei dati dopo pochi clic. Allo stesso tempo, se opti per uno strumento non sufficientemente avanzato, potrebbe presto fallire e non soddisfare le tue esigenze future.
Come hai appena scoperto, la decisione tra la costruzione e l'acquisto è fortemente influenzata dai tuoi obiettivi e dalle tue esigenze.
La risposta più adatta a questa domanda sarebbe disporre di uno strumento aziendale che possa assisterti nella creazione di un analizzatore di dati personalizzato. Fortunatamente, esiste ed è conosciuto come IDE di Web Scraper!
IDE raschietto web è uno strumento di sviluppo completo con strumenti e approcci di analisi predefiniti. Ciò consente di ridurre i tempi di sviluppo e di scalare in modo più efficace.
Include anche Bright DataFunzionalità di sblocco proxy di, permettendoti di raschiare il Web in privato.
Se questo sembra troppo complicato, tienilo a mente Bright Data offre i dati come servizio. Puoi chiedere espressamente Bright Data per creare un set di dati personalizzato adatto alle tue esigenze.
Questo sarà fornito su richiesta o su base regolare. Bright Data ti fornirà essenzialmente i dati Internet di cui hai bisogno quando ne hai bisogno, garantendo al contempo velocità, qualità e consegna. Ciò semplifica ulteriormente l'elaborazione dei dati!
Link veloci:
- Cos'è l'aggregazione dei dati?
- Pulizia dati CRM
- Scraping web di Wikipedia
- Perché utilizzare la migrazione dei dati?
Considerazioni finali: analisi dei dati 2024
L'analisi dei dati consente di convertire istantaneamente i dati grezzi in un formato più utilizzabile. Ciò significa risparmiare manodopera e tempo, migliorando al contempo la qualità dei dati.
Di conseguenza, l'analisi dei dati sarà più semplice ed efficiente. Allo stesso tempo, l'analisi dei dati presenta alcune difficoltà, inclusi caratteri speciali ed errori nei file di input.
Di conseguenza, la creazione di un analizzatore di dati efficiente non è un compito semplice. Questo è il motivo per cui dovresti considerare di investire in uno strumento di analisi dei dati commerciale, come ad esempio Bright DataIDE Web Scraper di .
Inoltre, tienilo a mente Bright Data dispone di un'ampia raccolta di database pronti all'uso.
