アナリストが持つ必要があるさまざまな重要な能力があります。 通常、すべてのアナリストが持つべき基本的な知識が定義され、その後にアナリストを区別する専門分野が続きます。
データ解析は、データ アナリストが開発を検討すべきスキルの XNUMX つです。
どうして？
非構造化データ は 整理されたデータまたは新しいデータに変換 使用する前に。 多くの場合、データ パーサーはデータ解析を実行して、生データを理解しやすく、使用しやすく、保持しやすい型に変換します。
データ解析とは
データ解析には t が含まれますあるフォーマットから別のフォーマットへのデータの変換. コンピュータ コードを読み取ってマシン コードを生成する必要がある場合、それらはコンパイラで頻繁に使用されます。
プログラマーがハードウェアで実行されるコードを作成する場合、これは頻繁に発生します。 SQL エンジンにはパーサーも含まれます。 SQL クエリは、実行されて結果が生成される前に、SQL エンジンによって解析されます。
これは通常、次の場合に発生します。 ウェブスクレイピング Web スクレイピングによって Web ページからデータが取得された場合。
Web からスクレイピングした後、データを読みやすく分析しやすくすることは、チームが結果を適切に利用できるようにするための次のステップです。
誰がデータ解析を使用しますか?
データ分析、データ管理、およびデータ収集はすべて、API またはライブラリを介して実行できるデータ解析から大きな恩恵を受けます。
データ パーサーを使用して、 大規模なデータ セットを管理可能なチャンクに分割する、未処理のソースから特定のデータを抽出し、データを XNUMX つの形式から別の形式に変換します。
たとえば、適切にプログラムされたデータ パーサーは、HTML Web サイトに存在するデータを、CSV などのより読みやすく理解しやすい形式に変換できます。
データ解析は、商業から高等教育まで、さまざまな分野で定期的に採用されています。 ビッグデータから e コマースへ. 適切に設計されたデータ パーサーは、手作業を必要とせずに、未処理の情報から重要な詳細を機械的に抽出します。
価格比較や市場評価などにご利用いただけます。 それでは、データ パーサーの動作を調べてみましょう。
データ パーサーを使用する理由
データ パーサーと呼ばれるプログラムは、データをある型から別の型に変換します。 その結果、データ パーサーは入力としてデータを取得し、それを展開してから、新しい構造にデータをエクスポートします。
さまざまなプログラミング言語で作成できるデータ パーサーは、データ解析手順の基盤です。
データ解析用の多数のツールまたは API が利用できることに注意する必要があります。 データ パーサーがどのように機能するかをよりよく理解するために、例を見てみましょう。
次に、HTML プロセッサは次のことを行います。
- 入力として HTML ファイルを受け取ります。
- ドキュメントの HTML コードを検査し、配列として保存します。
- 関連するデータを取得し、HTML データ文字列を解析します。
必要に応じて、解析中に関心のあるデータを展開、処理、またはクリアします。 処理されたデータを JSON、CSV、または YAML ファイル、または SQL または NoSQL データベースへ。
データ パーサーがデータを解析して形式に変換する方法は、パーサーがどのように指示または定義されているかによって異なることを考慮することが重要です。 これは、解析 API またはソフトウェアへの入力変数として提供されるルールに依存します。
カスタム スクリプトのインスタンスでは、データ パーサーのコーディング方法によって決まります。 どちらのシナリオでも、人間の介入は必要なく、データはパーサーによって自動的に処理されます。
なぜデータ解析が非常に重要なのかを見てみましょう。
データ解析の利点
データ解析には、多くの分野に適用できるいくつかの利点があります。 データ処理を使用する必要がある上位 XNUMX つの理由を見てみましょう。
1.費用対効果が高く、時間がかかりません
データ解析を使用して反復作業を自動化することで、時間と労力を大幅に節約できます。 さらに、データをより読みやすいタイプに変換することで、チームはデータをより迅速に把握し、より簡単に職務を遂行できるようになります。
2. データの汎用性の向上
さまざまな理由で、解析されて人間にわかりやすいバージョンに変換されたデータを再利用できます。 一言で言えば、データ解析はデータ操作の範囲を広げます。
3. 高品質のデータ
通常、データをより整理された形式に変換するには、データのクリーニングと標準化が必要です。 これは、データの解析によって全体的な品質が向上することを意味します。
4. データ統合の簡素化
データ解析では、さまざまなソースからのデータを独自の形式に変換できることが求められます。 これにより、さまざまなデータ ソースを XNUMX つの宛先 (アプリケーション、手法、または手順など) に組み込むことができます。
5. 強化されたデータ分析
整理されたデータを操作することで、データの調査と分析が簡素化されます。 これにより、より詳細で正確な分析が可能になります。
データ解析の難しさ
データの処理は困難な場合があり、データの解析も例外ではありません。 これの説明は、データ パーサーが多くの課題を克服しなければならないということです。 心に留めておくべき XNUMX つの課題を見てみましょう。
1. 不整合とエラーの管理
通常、データ解析プロセスは、未処理、未編成、または半構造化されたデータを入力として受け取ります。 結果として、エラー、エラー、および不一致が入力データに存在する可能性があります。
HTML ドキュメントは、このような問題の最も頻繁な原因の XNUMX つです。 これは、最新のブラウザーのほとんどが、構文エラーの有無に関係なく、HTML ページを適切にレンダリングできるほどインテリジェントであるという事実によるものです。
その結果、入力 HTML ページには、閉じられていないタグ、W3C で無効な HTML コンテンツ、または単に特殊な HTML 文字が含まれている可能性があります。 このようなデータを解析するには、これらの問題を自動的に処理できるインテリジェントな解析エンジンが必要です。
2. 膨大な量のデータを管理する
データの解析は労力とシステム リソースを消費します。 その結果、特にビッグ データを扱う場合、解析によってパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。
その結果、さまざまな入力論文を同時に解析し、時間を節約するために、処理されたデータを結合する必要がある場合があります。
一方で、これはリソースの消費と全体的な混乱を引き起こす可能性があります。 その結果、大量のデータを解析することは困難な作業であり、高度なツールの使用が必要になります。
3. 各種データ形式の管理
効果的なデータ パーサーは、さまざまな入力および出力データを処理できなければなりません。 これは、データ形式が IT 業界全体と同じ速度で変化するという事実によるものです。
簡単に言えば、データ パーサーを最新の状態に維持し、さまざまな形式を処理できるようにする必要があります。 データ パーサーは、複数文字のエンコーディングでデータを受信およびエクスポートできる必要もあります。
このようにして、解析されたデータを macOS でも Windows でも利用できるようになります。
データ解析ツールの作成と購入
当然のことながら、データ解析プロセスの有効性は、使用するパーサーのタイプによって決まります。
その結果、技術スタッフにデータ パーサーを作成させるのが望ましいのか、それとも単に次のような既存のビジネス上の救済策を採用するのが望ましいのかという問題が生じます。 Bright Data、発生します。
独自のパーサーを開発すると、カスタマイズが容易になりますが、時間と労力がかかります。一方、パーサーを購入する方が高速ですが、選択肢が少なくなります。 明らかに、状況はそれよりも複雑です。
それでは、データ パーサーを開発するか、購入するかを検討してみましょう。
データ処理者の作成
この場合、あなたの会社には、カスタム データ パーサーを作成できる社内開発チームがあります。
長所：
- 特定の要件を満たすように変更できます。
- あなたはデータ パーサー コードを所有しており、その開発に関して完全な権限を持っています。
- 頻繁に使用する場合、将来的には既製品を購入するよりも安価になる可能性があります。
短所：
- 開発、プログラム管理、およびサーバー ホスティングのコストを見逃すことはできません。
- 開発者チームは、その設計、構築、および保守にかなりの時間を費やす必要があります。
- 特に効率的なサーバーの支出計画が制限されている場合は、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。
特に複雑な要件や特定の要件を満たす必要がある場合は特に、ゼロから解析ツールを構築することには常に利点があります。
同時に、これにはかなりの労力とリソースが必要です。 その結果、資金を調達できなかったり、高度なスキルを持つチームにそのようなツールの開発に時間を浪費させたくない場合があります。
データ プロセッサの購入
この状況では、必要なデータ解析機能を提供する商用ソリューションを購入します。 これには通常、ソフトウェア ライセンスを購入するか、API 呼び出しごとに少額の料金を支払う必要があります。
メリット
- 開発チームが時間やリソースを無駄にすることはありません。
- 秘密はなく、コストは最初から明らかです。
- ツールの更新と保守は、スタッフではなくプロバイダーが担当します。
デメリット
- このツールは、将来の要件を満たさない可能性があります。
- ツールに対する影響力はありません。
- 意図したよりも多くのお金を投資してしまう可能性があります。
解析アプリケーションの購入は迅速かつ簡単です。 数回クリックするだけで、データの解析を開始する準備が整いました。 同時に、十分に進歩していないツールを選択すると、すぐに不十分になり、将来のニーズを満たすことができなくなる可能性があります.
お気づきのように、構築するか購入するかの決定は、目的とニーズに大きく影響されます。
この質問に対する最も適切な答えは、カスタマイズされたデータ パーサーの作成を支援できるビジネス ツールを用意することです。 幸いなことに、それは存在し、として知られています Web スクレイパー IDE!
Web スクレイパー IDE は、構築済みの解析ツールとアプローチを備えたフル機能の開発者ツールです。 これにより、開発時間を短縮し、より効果的にスケーリングできます。
また含まれています Bright Dataのプロキシのブロック解除機能、個人的に Web をスクレイピングできるようにします。
これが複雑すぎると思われる場合は、次のことに留意してください。 Bright Data データをサービスとして提供します。 具体的に質問することができます Bright Data 要件に適したカスタム データセットを作成します。
これは、要求に応じて、または定期的に提供される予定です。 Bright Data は基本的に、必要なときに必要なインターネット データを取得すると同時に、速度、品質、および配信を保証します。 これにより、データ処理がさらに簡素化されます。
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最終的な考え: データ解析 2024
データ解析により、生データをより使いやすい形式に即座に変換できます。 これは、データ品質を向上させながら、労力と時間を節約することを意味します。
結果として、データ分析はよりシンプルで効率的になります。 同時に、データの解析には、特殊文字や入力ファイルの誤りなど、いくつかの問題があります。
そのため、効率的なデータ パーサーを作成するのは簡単な作業ではありません。 このため、次のような商用データ解析ツールへの投資を検討する必要があります。 Bright Dataの Web スクレイパー IDE。
また、それを覚えておいてください Bright Data には、すぐに使用できるデータベースの大規模なコレクションがあります。
