Istnieją różne kluczowe umiejętności, które analityk musi posiadać. Zazwyczaj określa się podstawową wiedzę, którą powinien posiadać każdy analityk, a następnie specjalizacje, które będą wyróżniać analityka.
Analiza danych to jedna z takich umiejętności, którą analitycy danych powinni rozważyć.
Dlaczego?
Dane nieustrukturyzowane musi być przekształcone w uporządkowane dane lub nowe dane zanim będzie można go użyć. Parser danych często przeprowadza analizę danych w celu przekształcenia nieprzetworzonych danych w typy, które są łatwiejsze do zrozumienia, użycia lub przechowywania.
Co to jest parsowanie danych?
Analiza danych obejmuje tprzekształcanie danych z jednego formatu do innego formatu. Kiedy musimy odczytać kod komputerowy i stworzyć kod maszynowy, są one często używane w kompilatorach.
Często zdarza się to, gdy programiści tworzą kod wykonywany na sprzęcie. SQL silniki obejmują również parsery. Zapytanie SQL jest analizowane przez silniki SQL przed wykonaniem i wygenerowaniem wyników.
Zwykle ma to miejsce w przypadku skrobanie sieci gdy dane zostały pobrane ze strony internetowej za pomocą web scrapingu.
Uczynienie danych łatwiejszymi do odczytania i lepszego do analizy po zeskrobaniu ich z sieci to kolejny krok do zapewnienia, że Twój zespół może właściwie wykorzystać wyniki.
Kto może korzystać z analizowania danych?
Analiza danych, administrowanie danymi i gromadzenie danych przynoszą ogromne korzyści z analizowania danych, które można wykonać za pomocą interfejsów API lub bibliotek.
Można użyć parsera danych podzielić duże zestawy danych na łatwe do zarządzania fragmenty, wyodrębniać określone dane z nieprzetworzonych źródeł i przekształcać dane z jednego formatu do innego.
Na przykład odpowiednio zaprogramowany parser danych będzie w stanie przekształcić dane obecne w witrynie HTML do bardziej czytelnego i zrozumiałego formatu, takiego jak CSV.
Analiza danych jest regularnie stosowana w różnych sektorach, od handlu po szkolnictwo wyższe, od Big Data do e-commerce. Dobrze zaprojektowany parser danych mechanicznie wyodrębnia ważne szczegóły z nieprzetworzonych informacji bez potrzeby pracy ręcznej.
Informacje mogą być wykorzystywane do porównywania cen, oceny rynku i innych celów. Przyjrzyjmy się teraz działaniu parsera danych.
Dlaczego miałbyś używać parsera danych?
Program znany jako parser danych konwertuje dane z jednego typu na inny. W rezultacie parser danych pobiera dane jako dane wejściowe, rozszerza je, a następnie eksportuje dane w nowej strukturze.
Parsery danych, które można tworzyć w różnych językach programowania, stanowią podstawę procedury analizowania danych.
Należy zwrócić uwagę na dostępność wielu narzędzi lub interfejsów API do analizowania danych. Spójrzmy na przykład, aby lepiej zrozumieć, jak działa parser danych.
Procesor HTML będzie wtedy:
- Odbierz plik HTML jako dane wejściowe.
- Sprawdź kod HTML dokumentu i zapisz go jako tablicę.
- pobrać odpowiednie dane i przeanalizować ciąg danych HTML.
W razie potrzeby rozwiń, przetwórz lub wyczyść dane, które Cię interesują podczas analizowania. Konwertuj przetworzone dane do formatu a JSON, CSV lub YAML albo do bazy danych SQL lub NoSQL.
Ważne jest, aby wziąć pod uwagę, że sposób, w jaki parser danych analizuje dane i zmienia je na format, zależy od tego, jak parser jest instruowany lub zdefiniowany. Zależy to od reguł, które są dostarczane jako zmienne wejściowe do parsującego interfejsu API lub oprogramowania.
W przypadku skryptu niestandardowego jest to określane przez sposób kodowania parsera danych. W obu przypadkach interwencja człowieka nie jest wymagana, a dane są przetwarzane automatycznie przez parser.
Przyjrzyjmy się, dlaczego analiza danych jest tak ważna.
Korzyści z analizy danych
Analiza danych ma kilka zalet, które można zastosować w wielu sektorach. Przyjrzyjmy się pięciu najważniejszym powodom, dla których warto korzystać z przetwarzania danych.
1. Opłacalne i mniej czasochłonne
Możesz zaoszczędzić dużo czasu i wysiłku, automatyzując powtarzalne czynności za pomocą analizy danych. Co więcej, przekształcanie danych w bardziej czytelne typy pozwala Twojemu zespołowi szybciej uchwycić dane i łatwiej wykonywać swoje obowiązki.
2. Większa wszechstronność danych
Możesz ponownie wykorzystać dane, które zostały przeanalizowane i przekonwertowane na wersję przyjazną dla człowieka z różnych powodów. Krótko mówiąc, parsowanie danych poszerza zakres operacji na danych.
3. Dane wysokiej jakości
Zwykle konwersja danych do bardziej zorganizowanych form wymaga oczyszczenia i standaryzacji danych. Oznacza to, że analiza danych poprawia ogólną jakość.
4. Uproszczona integracja danych
Analiza danych zachęca do konwertowania danych z różnych źródeł do unikalnego formatu. Pozwala to na włączenie różnych źródeł danych do jednego miejsca docelowego, którym może być aplikacja, technika lub procedura.
5. Ulepszona analiza danych
Praca z uporządkowanymi danymi upraszcza badanie i analizę danych. Skutkuje to również bardziej dogłębną i precyzyjną analizą.
Trudności w przetwarzaniu danych
Radzenie sobie z danymi może być trudne, a analiza danych nie jest wyjątkiem. Wyjaśnieniem tego jest to, że parser danych musi pokonać szereg wyzwań. Przyjrzyjmy się trzem wyzwaniom, o których warto pamiętać.
1. Zarządzanie niespójnościami i błędami
Proces analizowania danych zwykle otrzymuje jako dane wejściowe nieprzetworzone, niezorganizowane lub częściowo ustrukturyzowane dane. W rezultacie w danych wejściowych mogą występować błędy, pomyłki i rozbieżności.
Dokumenty HTML są jednym z najczęstszych źródeł takich problemów. Wynika to z faktu, że większość współczesnych przeglądarek jest wystarczająco inteligentna, aby prawidłowo wyświetlać strony HTML niezależnie od tego, czy zawierają one błędy składniowe.
W rezultacie wejściowe strony HTML mogą zawierać niezamknięte tagi, zawartość HTML nieprawidłową przez W3C lub tylko specjalne znaki HTML. Przetwarzanie takich danych wymaga inteligentnego silnika analizującego, który może automatycznie obsłużyć te problemy.
2. Zarządzanie ogromnymi ilościami danych
Analiza danych pochłania wysiłek i zasoby systemowe. W rezultacie parsowanie może powodować problemy z wydajnością, szczególnie w przypadku Big Data.
W rezultacie może być konieczne połączenie przetwarzanych danych w celu jednoczesnego przeanalizowania różnych dokumentów wejściowych, a także zaoszczędzenia czasu.
Z drugiej strony może to zwiększyć zużycie zasobów i całkowite zamieszanie. W rezultacie analizowanie dużych ilości danych jest zadaniem trudnym i wymagającym użycia zaawansowanych narzędzi.
3. Zarządzanie różnymi formatami danych
Skuteczny parser danych musi być w stanie obsłużyć różnorodne dane wejściowe i wyjściowe. Wynika to z faktu, że formaty danych zmieniają się w takim samym tempie, jak cała branża IT.
Mówiąc prościej, musisz aktualizować swój parser danych i obsługiwać różne formaty. Parser danych musi również odbierać i eksportować dane w kodowaniu wieloznakowym.
W ten sposób będziesz mógł korzystać z przeanalizowanych danych w systemie macOS i Windows.
Tworzenie a kupowanie narzędzia do analizy danych
Jak powinno być oczywiste, skuteczność procesu analizy danych zależy od typu użytego parsera.
W rezultacie pytanie, czy lepiej byłoby pozwolić personelowi technicznemu stworzyć parser danych, czy po prostu zastosować istniejące rozwiązanie biznesowe, takie jak Bright Data, powstaje.
Opracowanie własnego parsera jest bardziej konfigurowalne, ale wymaga więcej czasu i wysiłku, podczas gdy zakup takiego parsera jest szybszy, ale daje mniej opcji. Oczywiście sytuacja jest bardziej skomplikowana.
Spróbujmy więc dowiedzieć się, czy powinieneś opracować, czy kupić parser danych.
Tworzenie procesora danych
W takim przypadku Twoja firma ma wewnętrzny zespół programistów, który jest w stanie stworzyć niestandardowy parser danych.
Plusy:
- Możesz go zmodyfikować, aby spełnić Twoje szczególne wymagania.
- Posiadasz kod parsera danych i masz całkowitą władzę nad jego rozwojem.
- Przy częstym używaniu może być w przyszłości tańszy niż zakup gotowego produktu.
Wady:
- Nie sposób pominąć kosztów rozwoju, zarządzania programami i hostingu serwerów.
- Twój zespół programistów będzie musiał poświęcić znaczną ilość czasu na zaprojektowanie, zbudowanie i utrzymanie go.
- Mogą pojawić się problemy z wydajnością, zwłaszcza jeśli plan wydatków na wydajny serwer jest ograniczony.
Budowanie narzędzia parsującego od podstaw zawsze ma zalety, zwłaszcza jeśli musi spełniać szczególnie skomplikowane lub specyficzne wymagania.
Jednocześnie wymaga to znacznych nakładów pracy i zasobów. W rezultacie możesz nie być w stanie go sfinansować lub po prostu nie chcesz, aby Twój wysoko wykwalifikowany zespół tracił czas na tworzenie takiego narzędzia.
Zakup procesora danych
W tej sytuacji kupujesz rozwiązanie komercyjne, które zapewnia wymagane funkcje analizowania danych. Zwykle wiąże się to z zakupem licencji na oprogramowanie lub uiszczeniem niewielkiej opłaty za wywołanie interfejsu API.
ZALETY
- Twój zespół programistów nie będzie marnował na to czasu ani zasobów.
- Nie ma tajemnic, a koszt jest oczywisty od samego początku.
- Dostawca, a nie Twój personel, będzie odpowiedzialny za aktualizację i konserwację narzędzia.
Wady
- Narzędzie może nie spełniać Twoich przyszłych wymagań.
- Nie masz wpływu na narzędzie.
- Możesz w końcu zainwestować więcej pieniędzy, niż zamierzałeś.
Zakup aplikacji parsującej jest szybki i prosty. Możesz zacząć analizować dane po kilku kliknięciach. Jednocześnie, jeśli zdecydujesz się na narzędzie, które nie jest wystarczająco zaawansowane, może wkrótce okazać się niewystarczające i nie spełniać Twoich przyszłych potrzeb.
Jak właśnie się dowiedziałeś, na decyzję między budową a zakupem duży wpływ mają Twoje cele i potrzeby.
Najodpowiedniejszą odpowiedzią na to pytanie byłoby posiadanie narzędzia biznesowego, które może pomóc w stworzeniu dostosowanego parsera danych. Na szczęście istnieje i jest znany jako IDE skrobaka sieciowego!
IDE skrobaka sieciowego to w pełni funkcjonalne narzędzie programistyczne z gotowymi narzędziami i podejściami do analizowania. Pozwala to skrócić czas programowania, a także efektywniej skalować.
Obejmuje to również Bright Datafunkcje odblokowywania proxy, co pozwala na prywatne przeglądanie sieci.
Jeśli wydaje ci się to zbyt skomplikowane, pamiętaj o tym Bright Data oferuje dane jako usługę. Możesz konkretnie zapytać Bright Data aby stworzyć niestandardowy zestaw danych dostosowany do Twoich wymagań.
Będzie to udostępniane na żądanie lub regularnie. Bright Data zasadniczo zapewni Ci potrzebne dane internetowe, gdy ich potrzebujesz, zapewniając jednocześnie szybkość, jakość i dostawę. To jeszcze bardziej upraszcza przetwarzanie danych!
Szybkie linki:
- Czym jest agregacja danych?
- Czyszczenie danych CRM
- Skrobanie sieci Wikipedii
- Dlaczego warto korzystać z migracji danych?
Ostatnie przemyślenia: analiza danych 2024
Analiza danych umożliwia natychmiastową konwersję nieprzetworzonych danych do bardziej użytecznego formatu. Oznacza to oszczędność pracy i czasu przy jednoczesnej poprawie jakości danych.
Dzięki temu analiza danych będzie prostsza i wydajniejsza. Jednocześnie parsowanie danych nastręcza pewnych trudności, w tym znaków specjalnych i błędów w plikach wejściowych.
W rezultacie stworzenie wydajnego parsera danych nie jest zadaniem prostym. Dlatego warto rozważyć inwestycję w komercyjne narzędzie do analizowania danych, takie jak np Bright DataWeb Scraper IDE.
Pamiętaj też o tym Bright Data posiada duży zbiór gotowych do użycia baz danych.
