분석가가 갖춰야 할 중요한 능력은 다양합니다. 모든 분석가가 갖춰야 할 기본 지식은 일반적으로 정의되며, 분석가를 구별할 수 있는 전문 분야가 뒤따릅니다.
데이터 구문 분석은 데이터 분석가가 개발을 고려해야 하는 기술 중 하나입니다.
이유는 무엇입니까?
비정형 데이터 해야합니다 정리된 데이터나 새로운 데이터로 변환 사용하기 전에. 데이터 파서는 원시 데이터를 더 쉽게 이해하고, 사용하고, 보관할 수 있는 유형으로 변환하기 위해 데이터 구문 분석을 수행하는 경우가 많습니다.
데이터 구문 분석이란 무엇입니까?
데이터 구문 분석에는 t가 포함됩니다.데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환. 컴퓨터 코드를 읽고 기계어 코드를 생성해야 할 때 컴파일러에서 자주 사용됩니다.
프로그래머가 하드웨어에서 실행되는 코드를 만들 때 이런 일이 자주 발생합니다. SQL 엔진에는 파서도 포함되어 있습니다. SQL 쿼리는 실행되어 결과를 생성하기 전에 SQL 엔진에 의해 구문 분석됩니다.
이는 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 웹 스크래핑 웹 스크래핑을 통해 웹페이지에서 데이터를 가져온 경우.
웹에서 데이터를 스크랩한 후 데이터를 더 쉽게 읽고 분석하기 쉽게 만드는 것이 팀이 결과를 적절하게 활용할 수 있도록 하는 다음 단계입니다.
데이터 구문 분석을 사용하는 사람은 누구입니까?
데이터 분석, 데이터 관리 및 데이터 수집은 모두 API 또는 라이브러리를 통해 수행할 수 있는 데이터 구문 분석을 통해 큰 이점을 얻습니다.
데이터 파서는 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트를 관리 가능한 덩어리로 분할, 처리되지 않은 소스에서 특정 데이터를 추출하고, 데이터를 단일 형식에서 다른 형식으로 변환합니다.
예를 들어, 적절하게 프로그래밍된 데이터 파서는 HTML 웹사이트에 있는 데이터를 CSV와 같은 더 읽기 쉽고 이해하기 쉬운 형식으로 변환할 수 있습니다.
데이터 구문 분석은 상업에서 고등 교육, 교육에 이르기까지 다양한 분야에서 정기적으로 사용됩니다. 빅데이터부터 전자상거래까지. 잘 설계된 데이터 파서는 수동 작업 없이도 처리되지 않은 정보에서 중요한 세부 정보를 기계적으로 추출합니다.
해당 정보는 가격비교, 시장평가 등의 목적으로 활용될 수 있습니다. 이제 데이터 파서의 작동을 살펴보겠습니다.
데이터 파서를 사용하는 이유는 무엇입니까?
데이터 파서라고 알려진 프로그램은 데이터를 한 유형에서 다른 유형으로 변환합니다. 결과적으로 데이터 파서는 데이터를 입력으로 받아 확장한 다음 해당 데이터를 새 구조로 내보냅니다.
다양한 프로그래밍 언어로 생성될 수 있는 데이터 파서는 데이터 파싱 절차의 기초입니다.
데이터 구문 분석을 위한 수많은 도구 또는 API의 가용성에 주목해야 합니다. 데이터 파서가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하기 위해 예를 살펴보겠습니다.
그러면 HTML 프로세서는 다음을 수행합니다.
- HTML 파일을 입력으로 받습니다.
- 문서의 HTML 코드를 검사하고 배열로 저장합니다.
- 관련 데이터를 검색하고 HTML 데이터 문자열을 구문 분석합니다.
필요한 경우 구문 분석하는 동안 관심 있는 데이터를 확장, 처리 또는 삭제합니다. 처리된 데이터를 JSON, CSV, YAML 파일 또는 SQL 또는 NoSQL 데이터베이스.
데이터 파서가 데이터를 구문 분석하고 이를 형식으로 변경하는 방식은 파서가 지시되거나 정의되는 방식에 따라 다르다는 점을 고려하는 것이 중요합니다. 이는 구문 분석 API 또는 소프트웨어에 입력 변수로 제공되는 규칙에 따라 달라집니다.
사용자 정의 스크립트의 경우 데이터 파서가 코딩되는 방식에 따라 결정됩니다. 두 시나리오 모두 사람의 개입이 필요하지 않으며 데이터는 파서에 의해 자동으로 처리됩니다.
데이터 구문 분석이 왜 중요한지 살펴보겠습니다.
데이터 구문 분석의 이점
데이터 구문 분석에는 여러 분야에 적용할 수 있는 여러 가지 장점이 있습니다. 데이터 처리를 사용해야 하는 XNUMX가지 이유를 살펴보겠습니다.
1. 비용 효율적이고 시간 소모가 적습니다.
데이터 구문 분석을 통해 반복적인 작업을 자동화하면 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 또한 데이터를 더 읽기 쉬운 유형으로 변환하면 팀이 데이터를 더 빨리 파악하고 업무를 더 쉽게 수행할 수 있습니다.
2. 더 큰 데이터 다양성
다양한 이유로 구문 분석되고 인간 친화적인 버전으로 변환된 데이터를 재사용할 수 있습니다. 간단히 말해서, 데이터 구문 분석은 데이터 작업 범위를 확장합니다.
3. 고품질 데이터
일반적으로 데이터를 보다 체계적인 형태로 변환하려면 데이터 정리 및 표준화가 필요합니다. 이는 데이터 구문 분석이 전체 품질을 향상시킨다는 것을 의미합니다.
4. 단순화된 데이터 통합
데이터 구문 분석을 사용하면 다양한 소스의 데이터를 고유한 형식으로 변환할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 데이터 소스를 애플리케이션, 기술 또는 프로시저 등 단일 대상에 통합할 수 있습니다.
5. 향상된 데이터 분석
정리된 데이터로 작업하면 데이터 연구 및 분석이 단순화됩니다. 이를 통해 더욱 심층적이고 정확한 분석이 가능해집니다.
데이터 구문 분석의 어려움
데이터를 다루는 것은 어려울 수 있으며 데이터 구문 분석도 예외는 아닙니다. 이에 대한 설명은 데이터 파서가 여러 가지 과제를 극복해야 한다는 것입니다. 명심해야 할 세 가지 과제를 살펴보겠습니다.
1. 불일치 및 오류 관리
데이터 구문 분석 프로세스는 일반적으로 처리되지 않았거나 구성되지 않았거나 반구조화된 데이터를 입력으로 받습니다. 결과적으로 입력 데이터에 오류, 오류 및 불일치가 존재할 가능성이 높습니다.
HTML 문서는 이러한 문제의 가장 빈번한 원인 중 하나입니다. 이는 대부분의 최신 브라우저가 구문 오류가 있는지 여부에 관계없이 HTML 페이지를 적절하게 렌더링할 만큼 지능적이기 때문입니다.
결과적으로 입력 HTML 페이지에는 닫히지 않은 태그, W3C에서 유효하지 않은 HTML 콘텐츠 또는 단지 특수 HTML 문자가 포함될 수 있습니다. 이러한 데이터를 구문 분석하려면 이러한 문제를 자동으로 처리할 수 있는 지능형 구문 분석 엔진이 필요합니다.
2. 방대한 양의 데이터 관리
데이터 구문 분석에는 노력과 시스템 리소스가 소모됩니다. 결과적으로 구문 분석은 특히 빅 데이터를 처리할 때 성능 문제를 일으킬 수 있습니다.
결과적으로, 다양한 입력 문서를 동시에 구문 분석하고 시간을 절약하기 위해 처리된 데이터를 결합해야 할 수도 있습니다.
반면에 이는 자원 소비와 전체 혼란을 야기할 수 있습니다. 결과적으로, 대량의 데이터를 구문 분석하는 것은 고급 도구를 사용해야 하는 어려운 작업입니다.
3. 다양한 데이터 형식 관리
효과적인 데이터 파서는 다양한 입력 및 출력 데이터를 처리할 수 있어야 합니다. 이는 전체 IT 산업과 동일한 속도로 데이터 형식이 변경되기 때문입니다.
간단히 말해서, 데이터 파서를 최신 상태로 유지하고 다양한 형식을 처리할 수 있어야 합니다. 데이터 파서는 다중 문자 인코딩으로 데이터를 수신하고 내보낼 수도 있어야 합니다.
이러한 방식으로 Windows뿐만 아니라 macOS에서도 구문 분석된 데이터를 사용할 수 있습니다.
데이터 분석 도구 생성 및 구매
분명히 알 수 있듯이 데이터 구문 분석 프로세스의 효율성은 사용되는 구문 분석기 유형에 따라 결정됩니다.
결과적으로 기술 직원이 데이터 파서를 만들도록 하는 것이 더 나은지 아니면 단순히 다음과 같은 기존 비즈니스 해결책을 채택하는 것이 더 나은지에 대한 질문이 발생합니다. Bright Data, 발생합니다.
자신만의 파서를 개발하는 것은 사용자 정의가 가능하지만 시간과 노력이 더 많이 드는 반면, 파서를 구입하는 것은 더 빠르지만 옵션이 더 적습니다. 분명히 상황은 그보다 더 복잡합니다.
그렇다면 데이터 파서를 개발해야 할지, 구매해야 할지 알아보도록 하겠습니다.
데이터 프로세서 생성
이 경우 귀하의 회사에는 사용자 정의 데이터 파서를 생성할 수 있는 내부 개발 팀이 있습니다.
장점 :
- 특정 요구 사항에 맞게 수정할 수 있습니다.
- 귀하는 데이터 파서 코드를 소유하고 있으며 그 개발에 대한 완전한 권한을 가지고 있습니다.
- 자주 사용하면 미리 만들어진 제품을 구입하는 것보다 미래에 비용이 더 저렴할 수 있습니다.
단점 :
- 개발, 프로그램 관리, 서버 호스팅 비용을 간과할 수 없습니다.
- 개발자 팀은 이를 설계, 구축 및 유지 관리하는 데 상당한 시간을 투자해야 합니다.
- 특히 효율적인 서버에 대한 지출 계획이 제한되는 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
처음부터 구문 분석 도구를 구축하는 것은 항상 장점이 있습니다. 특히 복잡하거나 특정한 요구 사항을 충족해야 하는 경우에는 더욱 그렇습니다.
동시에 이를 위해서는 상당한 양의 작업과 자원이 필요합니다. 결과적으로, 자금을 조달할 수 없거나 고도로 숙련된 팀이 이러한 도구를 개발하는 데 시간을 낭비하는 것을 원하지 않을 수 있습니다.
데이터 프로세서 구매
이 상황에서는 필요한 데이터 구문 분석 기능을 제공하는 상용 솔루션을 구입합니다. 이는 일반적으로 소프트웨어 라이센스를 구매하거나 API 호출당 소액의 비용을 지불하는 것을 수반합니다.
장점
- 개발팀은 이에 시간이나 자원을 낭비하지 않습니다.
- 비밀은 없으며 비용은 처음부터 명백합니다.
- 직원이 아닌 제공자가 도구 업데이트 및 유지 관리를 담당합니다.
단점
- 이 도구는 향후 요구 사항을 충족하지 못할 수도 있습니다.
- 귀하는 도구에 영향을 미칠 수 없습니다.
- 의도했던 것보다 더 많은 돈을 투자하게 될 수도 있습니다.
구문 분석 애플리케이션을 구입하는 것은 빠르고 간단합니다. 몇 번의 클릭만으로 데이터 구문 분석을 시작하도록 설정되었습니다. 동시에 충분히 발전되지 않은 도구를 선택하면 곧 부족하여 향후 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다.
방금 아시다시피 구축과 구매 사이의 결정은 귀하의 목표와 요구 사항에 따라 크게 영향을 받습니다.
이 질문에 대한 가장 적합한 대답은 맞춤형 데이터 파서를 생성하는 데 도움을 줄 수 있는 비즈니스 도구를 갖는 것입니다. 다행히도 존재하며 다음과 같이 알려져 있습니다. 웹 스크레이퍼 IDE!
웹 스크레이퍼 IDE 사전 구축된 구문 분석 도구 및 접근 방식을 갖춘 모든 기능을 갖춘 개발자 도구입니다. 이를 통해 개발 시간을 단축하고 보다 효과적으로 확장할 수 있습니다.
또한 포함 Bright Data의 프록시 차단 해제 기능, 웹을 개인적으로 스크랩할 수 있습니다.
너무 복잡해 보인다면 다음 사항을 명심하세요. Bright Data 데이터를 서비스로 제공합니다. 구체적으로 물어보실 수 있습니다 Bright Data 요구 사항에 적합한 사용자 정의 데이터세트를 생성합니다.
이는 요청 시 또는 정기적으로 제공될 예정입니다. Bright Data 기본적으로 속도, 품질 및 전달을 보장하면서 필요할 때 필요한 인터넷 데이터를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 데이터 처리가 더욱 단순화됩니다!
빠른 링크:
최종 생각: 데이터 구문 분석 2024
데이터 구문 분석을 사용하면 원시 데이터를 보다 사용 가능한 형식으로 즉시 변환할 수 있습니다. 이는 노동력과 시간을 절약하는 동시에 데이터 품질을 향상시키는 것을 의미합니다.
결과적으로 데이터 분석은 더욱 간단해지고 효율적이 될 것입니다. 동시에 데이터 구문 분석에는 입력 파일의 특수 문자 및 실수를 포함하여 몇 가지 어려움이 있습니다.
결과적으로 효율적인 데이터 파서를 생성하는 것은 간단한 작업이 아닙니다. 이것이 바로 다음과 같은 상용 데이터 구문 분석 도구에 대한 투자를 고려해야 하는 이유입니다. Bright Data의 웹 스크레이퍼 IDE.
또한 Bright Data 바로 사용할 수 있는 대규모 데이터베이스 컬렉션이 있습니다.
