Yra įvairių esminių gebėjimų, kuriuos analitikas turi turėti. Paprastai apibrėžiamos pagrindinės žinios, kurias turėtų turėti visi analitikai, o po to pateikiamos specializacijos, kurios išskirs analitiką.
Duomenų analizavimas yra vienas iš tokių įgūdžių, kuriuos duomenų analitikai turėtų apsvarstyti.
Kodėl?
Nestruktūrizuoti duomenys turi būti konvertuoti į organizuotus duomenis arba naujus duomenis prieš pradedant jį naudoti. Duomenų analizatorius dažnai atlieka duomenų analizę, kad neapdorotus duomenis konvertuotų į tokius tipus, kuriuos lengviau suprasti, naudoti ar išlaikyti.
Kas yra duomenų analizė?
Duomenų analizė apima tduomenų perkėlimas iš vieno formato į kitą formatą. Kai mums reikia skaityti kompiuterio kodą ir sukurti mašininį kodą, jie dažnai naudojami kompiliatoriuose.
Kai programuotojai sukuria kodą, kuris vykdomas aparatinėje įrangoje, tai dažnai nutinka. SQL varikliai taip pat apima analizatorius. SQL užklausą išanalizuoja SQL varikliai, prieš vykdydami ir pateikdami rezultatus.
Paprastai tai atsitinka, kai žiniatinklio grandymas kai duomenys buvo paimti iš tinklalapio naudojant žiniatinklio nuskaitymą.
Kitas žingsnis siekiant užtikrinti, kad jūsų komanda galėtų tinkamai panaudoti rezultatus, padarius duomenis lengviau skaitomus ir geresnius analizei, kai ištraukėte juos iš žiniatinklio.
Kam naudoti duomenų analizę?
Duomenų analizė, duomenų administravimas ir duomenų rinkimas yra labai naudingi duomenų analizei, kurią galima atlikti naudojant API arba bibliotekas.
Galima naudoti duomenų analizatorių padalinti didelius duomenų rinkinius į valdomus gabalus, išskirti tam tikrus duomenis iš neapdorotų šaltinių ir konvertuoti duomenis iš vieno formato į kitą.
Pavyzdžiui, tinkamai suprogramuotas duomenų analizatorius galės paversti HTML svetainėje esančius duomenis į lengviau skaitomą ir suprantamą formatą, pvz., CSV.
Duomenų analizavimas reguliariai naudojamas įvairiuose sektoriuose, nuo komercijos iki aukštojo mokslo, nuo Dideli duomenys elektroninei prekybai. Gerai suprojektuotas duomenų analizatorius mechaniškai ištraukia svarbias detales iš neapdorotos informacijos, nereikalaujant rankų darbo.
Informacija gali būti naudojama kainų palyginimui, rinkos įvertinimui ir kitiems tikslams. Dabar panagrinėkime duomenų analizatoriaus veikimą.
Kodėl turėtumėte naudoti duomenų analizatorių?
Programa, žinoma kaip duomenų analizatorius, konvertuoja duomenis iš vieno tipo į kitą. Dėl to duomenų analizatorius ima duomenis, kai įvestis juos išplečia, o tada eksportuoja duomenis į naują struktūrą.
Duomenų analizatoriai, kurie gali būti sukurti įvairiomis programavimo kalbomis, yra duomenų analizės procedūros pagrindas.
Reikėtų pažymėti, kad yra daugybė duomenų analizavimo įrankių arba API. Pažvelkime į pavyzdį, kad geriau suprastume, kaip veikia duomenų analizatorius.
Tada HTML procesorius:
- Gaukite HTML failą kaip įvestį.
- Patikrinkite dokumento HTML kodą ir išsaugokite jį kaip masyvą.
- nuskaityti atitinkamus duomenis ir išanalizuoti HTML duomenų eilutę.
Jei reikia, išplėskite, apdorokite arba išvalykite jus dominančius duomenis analizuodami. Konvertuoti apdorotus duomenis į a JSON, CSV arba YAML failą arba į SQL arba NoSQL duomenų bazę.
Svarbu atsižvelgti į tai, kad tai, kaip duomenų analizatorius analizuoja duomenis ir pakeičia juos į formatą, priklauso nuo to, kaip analizatorius yra nurodytas arba apibrėžtas. Tai priklauso nuo taisyklių, kurios pateikiamos kaip įvesties kintamieji į analizavimo API arba programinę įrangą.
Pasirinktinio scenarijaus atveju jis nustatomas pagal tai, kaip koduojamas duomenų analizatorius. Abiem atvejais nereikia žmogaus įsikišimo, o analizatorius apdoroja duomenis automatiškai.
Pažiūrėkime, kodėl duomenų analizė yra tokia svarbi.
Duomenų analizės pranašumai
Duomenų analizė turi keletą privalumų, kurie taikomi daugelyje sektorių. Pažvelkime į penkias pagrindines priežastis, kodėl turėtumėte naudoti duomenų apdorojimą.
1. Ekonomiškas ir mažiau laiko atimantis
Galite sutaupyti daug laiko ir pastangų automatizuodami pasikartojančius darbus naudodami duomenų analizę. Be to, pakeitus duomenis į lengviau skaitomus tipus, jūsų komanda gali greičiau suvokti duomenis ir lengviau atlikti savo pareigas.
2. Didesnis duomenų universalumas
Dėl įvairių priežasčių galite pakartotinai naudoti duomenis, kurie buvo išanalizuoti ir konvertuoti į žmonėms pritaikytą versiją. Trumpai tariant, duomenų analizė išplečia jūsų duomenų operacijų apimtį.
3. Aukštos kokybės duomenys
Paprastai norint konvertuoti duomenis į labiau organizuotas formas, reikia išvalyti ir standartizuoti duomenis. Tai reiškia, kad duomenų analizė pagerina bendrą kokybę.
4. Supaprastintas duomenų integravimas
Duomenų analizė skatina duomenis iš skirtingų šaltinių konvertuoti į unikalų formatą. Tai leidžia įtraukti įvairius duomenų šaltinius į vieną paskirties vietą, kuri gali būti programa, technika ar procedūra.
5. Patobulinta duomenų analizė
Darbas su organizuotais duomenimis supaprastina duomenų tyrimą ir analizę. Tai taip pat leidžia atlikti išsamesnę ir tikslesnę analizę.
Duomenų analizės sunkumai
Duomenų tvarkymas gali būti sudėtingas, o duomenų analizė nėra išimtis. Tai paaiškinama tuo, kad duomenų analizatorius turi įveikti daugybę iššūkių. Pažvelkime į tris iššūkius, į kuriuos reikia atsižvelgti.
1. Neatitikimų ir klaidų valdymas
Duomenų analizės procesas paprastai gauna neapdorotus, nesutvarkytus arba pusiau struktūrinius duomenis kaip įvestį. Dėl to įvesties duomenyse gali atsirasti klaidų, klaidų ir neatitikimų.
HTML dokumentai yra vienas dažniausių tokių problemų šaltinių. Taip yra dėl to, kad dauguma šiuolaikinių naršyklių yra pakankamai protingos, kad tinkamai pateiktų HTML puslapius, nepaisant to, ar juose yra sintaksės klaidų.
Dėl to jūsų įvesties HTML puslapiuose gali būti neuždarytų žymų, W3C netinkamo HTML turinio arba tik specialių HTML simbolių. Išanalizuoti tokius duomenis reikalingas išmanusis analizės variklis, galintis automatiškai išspręsti šias problemas.
2. Didžiulio duomenų kiekio valdymas
Duomenų analizavimas reikalauja pastangų ir sistemos išteklių. Todėl analizuojant gali kilti našumo problemų, ypač dirbant su dideliais duomenimis.
Dėl to gali tekti sujungti tvarkomus duomenis, kad vienu metu būtų galima analizuoti įvairius įvesties popierius ir sutaupyti laiko.
Kita vertus, tai gali padidinti išteklių suvartojimą ir visišką painiavą. Todėl didelio duomenų kiekio analizavimas yra sudėtingas darbas, dėl kurio reikia naudoti pažangius įrankius.
3. Įvairių duomenų formatų valdymas
Veiksmingas duomenų analizatorius turi gebėti apdoroti įvairius įvesties ir išvesties duomenis. Taip yra dėl to, kad duomenų formatai keičiasi tokiu pat greičiu kaip ir visa IT pramonė.
Paprastais žodžiais tariant, turite atnaujinti savo duomenų analizatorių ir gebėti apdoroti įvairius formatus. Duomenų analizatorius taip pat turi turėti galimybę gauti ir eksportuoti duomenis kelių simbolių koduotėmis.
Tokiu būdu jums bus leista naudoti analizuotus duomenis „MacOS“ ir „Windows“.
Duomenų analizės įrankio kūrimas ir pirkimas
Kaip turėtų būti akivaizdu, duomenų analizės proceso efektyvumą lemia naudojamo analizatoriaus tipas.
Dėl to kyla klausimas, ar būtų geriau leisti techniniams darbuotojams sukurti duomenų analizatorių, ar tiesiog panaudoti esamą verslo priemonę, pvz. Bright Data, kyla.
Sukurti savo analizatorių galima labiau tinkinti, tačiau reikia daugiau laiko ir pastangų, o jo įsigijimas yra greitesnis, bet suteikia mažiau galimybių. Akivaizdu, kad situacija yra sudėtingesnė.
Taigi, pabandykime išsiaiškinti, ar turėtumėte sukurti ar įsigyti duomenų analizatorių.
Duomenų procesoriaus kūrimas
Tokiu atveju jūsų įmonė turi vidinę kūrimo komandą, galinčią sukurti tinkintą duomenų analizatorių.
Argumentai "už":
- Galite jį modifikuoti, kad atitiktų jūsų konkrečius reikalavimus.
- Jūs turite duomenų analizatoriaus kodą ir visiškai valdote jo kūrimą.
- Jei naudosite dažnai, ateityje jis gali būti pigesnis nei iš anksto pagaminto gaminio pirkimas.
Trūkumai:
- Neįmanoma nepastebėti kūrimo, programų valdymo ir serverio prieglobos išlaidų.
- Jūsų kūrėjų komanda turės daug laiko skirti jo projektavimui, statybai ir priežiūrai.
- Gali kilti našumo problemų, ypač jei efektyvaus serverio išlaidų planas yra ribotas.
Analizavimo įrankio kūrimas nuo pat pradžių visada turi privalumų, ypač jei jis turi atitikti ypač sudėtingus ar specifinius reikalavimus.
Tuo pačiu metu tai reikalauja daug darbo ir išteklių. Dėl to jums gali nepavykti to finansuoti arba tiesiog nenorite, kad jūsų aukštos kvalifikacijos komanda gaištų laiko kurdama tokį įrankį.
Duomenų procesoriaus pirkimas
Esant tokiai situacijai, perkate komercinį sprendimą, teikiantį jums reikalingas duomenų analizavimo funkcijas. Paprastai tai reiškia, kad reikia įsigyti programinės įrangos licenciją arba sumokėti nedidelį mokestį už API skambutį.
Argumentai "už"
- Jūsų kūrimo komanda tam negailės nei laiko, nei išteklių.
- Paslapčių nėra, o kaina akivaizdi nuo pat pradžių.
- Teikėjas, o ne jūsų darbuotojai, bus atsakingas už įrankio atnaujinimą ir priežiūrą.
Trūkumai
- Įrankis gali neatitikti jūsų būsimų reikalavimų.
- Jūs neturite įtakos įrankiui.
- Galų gale galite investuoti daugiau pinigų, nei ketinote.
Įsigyti analizavimo programą yra greita ir paprasta. Galite pradėti analizuoti duomenis keliais paspaudimais. Tuo pačiu metu, jei pasirinksite įrankį, kuris nėra pakankamai pažangus, jis gali greitai sugesti ir neatitiks jūsų būsimų poreikių.
Kaip ką tik sužinojote, sprendimą tarp statybos ir pirkimo labai įtakoja jūsų tikslai ir poreikiai.
Tinkamiausias atsakymas į šį klausimą būtų turėti verslo įrankį, kuris padėtų sukurti pritaikytą duomenų analizatorių. Laimei, jis egzistuoja ir yra žinomas kaip Web Scraper IDE!
Web Scraper IDE yra visų funkcijų kūrėjo įrankis su iš anksto sukurtais analizavimo įrankiais ir metodais. Tai leidžia sutrumpinti kūrimo laiką ir efektyviau padidinti mastelį.
Tai taip pat apima Bright Datatarpinio serverio atblokavimo funkcijas, leidžiančią privačiai naršyti žiniatinklį.
Jei tai atrodo per sudėtinga, turėkite tai omenyje Bright Data siūlo duomenis kaip paslaugą. Galite konkrečiai paklausti Bright Data sukurti tinkintą duomenų rinkinį, atitinkantį jūsų poreikius.
Tai bus teikiama pagal pageidavimą arba reguliariai. Bright Data iš esmės gausite reikalingus interneto duomenis, kai jų prireiks, kartu užtikrindami greitį, kokybę ir pristatymą. Tai dar labiau supaprastina duomenų apdorojimą!
Nuorodos:
- Kas yra duomenų kaupimas?
- CRM duomenų valymas
- Vikipedijos žiniatinklio įbrėžimas
- Kodėl verta naudoti duomenų perkėlimą?
Paskutinės mintys: duomenų analizė, 2024 m
Duomenų analizė leidžia akimirksniu konvertuoti neapdorotus duomenis į patogesnį formatą. Tai reiškia, kad sutaupysite darbo ir laiko, taip pat pagerinsite duomenų kokybę.
Dėl to duomenų analizė bus paprastesnė ir efektyvesnė. Tuo pačiu metu analizuojant duomenis kyla tam tikrų sunkumų, įskaitant specialiuosius simbolius ir klaidas įvesties failuose.
Todėl sukurti efektyvų duomenų analizatorių nėra paprasta užduotis. Štai kodėl turėtumėte apsvarstyti galimybę investuoti į komercinį duomenų analizavimo įrankį, pvz Bright DataWeb Scraper IDE.
Be to, nepamirškite to Bright Data turi didelę paruoštų naudoti duomenų bazių kolekciją.
