Există diverse abilități cruciale pe care un analist trebuie să le posede. Cunoștințele de bază pe care ar trebui să le aibă toți analiștii sunt de obicei definite, urmate de specializările care vor distinge un analist.
Analiza datelor este o astfel de abilitate pe care analiștii de date ar trebui să ia în considerare dezvoltarea.
De ce?
Date nestructurate trebuie să fie convertite în date organizate sau date noi înainte de a putea fi folosit. Un analizator de date efectuează adesea analizarea datelor pentru a converti datele brute în tipuri care sunt mai ușor de înțeles, utilizat sau păstrat.
Ce este analiza datelor?
Analiza datelor implică ttransformarea datelor dintr-un format în altul. Când trebuie să citim codul computerului și să producem codul mașinii, ele sunt utilizate frecvent în compilatoare.
Când programatorii creează cod care este executat pe hardware, acest lucru se întâmplă frecvent. SQL motoarele includ și analizoare. O interogare SQL este analizată de motoarele SQL înainte de a fi executată și de a produce rezultate.
Acest lucru se întâmplă de obicei în cazul razuire web atunci când datele au fost preluate de pe o pagină web prin web scraping.
A face datele mai ușor de citit și mai bune pentru analiză după ce le-ați îndepărtat de pe web este următorul pas pentru a vă asigura că echipa dvs. poate utiliza în mod corespunzător rezultatele.
Cine să folosească analiza datelor?
Analiza datelor, administrarea datelor și colectarea datelor beneficiază foarte mult de analiza datelor, care poate fi realizată prin intermediul API-urilor sau bibliotecilor.
Un parser de date poate fi folosit pentru împărțiți seturi mari de date în bucăți gestionabile, extrage anumite date din surse neprocesate și transformă datele dintr-un singur format în altul.
De exemplu, un parser de date programat corespunzător va putea transforma datele prezente într-un site web HTML într-un format mai lizibil și mai ușor de înțeles, cum ar fi CSV.
Analiza datelor este folosită în mod regulat în diverse sectoare, de la comerț până la învățământul superior, de la Big Data către comerțul electronic. Un analizator de date bine conceput extrage mecanic detalii importante din informațiile neprocesate, fără a fi nevoie de muncă manuală.
Informațiile pot fi utilizate pentru compararea prețurilor, evaluarea pieței și alte scopuri. Să examinăm acum funcționarea unui parser de date.
De ce ați folosi un analizator de date?
Un program cunoscut sub numele de analizator de date convertește datele de la un tip la altul. Ca rezultat, un parser de date preia datele pe măsură ce intrarea le extinde și apoi exportă datele într-o nouă structură.
Analizatoarele de date, care pot fi create într-o varietate de limbaje de programare, sunt baza unei proceduri de analizare a datelor.
Trebuie remarcată disponibilitatea numeroaselor instrumente sau API-uri pentru analizarea datelor. Să ne uităm la un exemplu pentru a înțelege mai bine cum funcționează un parser de date.
Procesorul HTML va:
- Primiți un fișier HTML ca intrare.
- Inspectați codul HTML al documentului și salvați-l ca matrice.
- preluați datele relevante și analizați șirul de date HTML.
Dacă este necesar, extindeți, procesați sau ștergeți datele care vă interesează în timpul analizei. Convertiți datele procesate în a Fișier JSON, CSV sau YAML sau într-o bază de date SQL sau NoSQL.
Este important să țineți cont de faptul că modul în care un parser de date analizează datele și le schimbă într-un format depinde de modul în care este instruit sau definit parserul. Acest lucru depinde de regulile care sunt furnizate ca variabile de intrare unui API sau software de analiză.
În cazul unui script personalizat, acesta este determinat de modul în care este codificat analizatorul de date. În ambele scenarii, nu este necesară nicio intervenție umană, iar datele sunt procesate automat de parser.
Să aruncăm o privire la de ce analiza datelor este atât de esențială.
Beneficiile analizării datelor
Analiza datelor are mai multe avantaje care sunt aplicabile în multe sectoare. Să aruncăm o privire la primele cinci motive pentru care ar trebui să utilizați procesarea datelor.
1. Cost-eficient și mai puțin consumator de timp
Puteți economisi mult timp și efort prin automatizarea treburilor repetitive cu analiza datelor. În plus, transformarea datelor în tipuri mai lizibile permite echipei dvs. să înțeleagă datele mai rapid și să își îndeplinească sarcinile mai ușor.
2. Versatilitate mai mare a datelor
Puteți reutiliza datele care au fost analizate și convertite într-o versiune prietenoasă pentru oameni din mai multe motive. Pe scurt, analiza datelor extinde domeniul de aplicare al operațiunilor dvs. de date.
3. Date de înaltă calitate
De obicei, convertirea datelor în forme mai organizate necesită curățarea și standardizarea datelor. Aceasta înseamnă că analiza datelor îmbunătățește calitatea totală.
4. Integrarea datelor simplificată
Analiza datelor vă îndeamnă să puteți converti datele din diferite surse într-un format unic. Acest lucru vă permite să încorporați diferite surse de date într-o singură destinație, care ar putea fi o aplicație, tehnică sau procedură.
5. Analiza îmbunătățită a datelor
Lucrul cu date organizate simplifică datele pentru a fi studiate și analizate. Acest lucru are ca rezultat, de asemenea, o analiză mai aprofundată și mai precisă.
Dificultăți de analizare a datelor
Tratarea datelor poate fi dificilă, iar analiza datelor nu face excepție. Explicația pentru aceasta este că un parser de date trebuie să depășească o serie de provocări. Să ne uităm la trei provocări de care trebuie să ținem cont.
1. Gestionarea inconsecvențelor și erorilor
Un proces de analizare a datelor primește de obicei date neprocesate, neorganizate sau semi-structurate ca intrare. În consecință, erorile, erorile și discrepanțe sunt probabil să existe în datele de intrare.
Documentele HTML sunt una dintre cele mai frecvente surse ale unor astfel de probleme. Acest lucru se datorează faptului că majoritatea browserelor contemporane sunt suficient de inteligente pentru a reda corect paginile HTML, indiferent dacă acestea implică erori de sintaxă.
Ca rezultat, paginile HTML introduse pot include etichete neînchise, conținut HTML nevalid pentru W3C sau doar caractere HTML speciale. Analizați astfel de date, necesită un motor de analizare inteligent care poate gestiona automat aceste probleme.
2. Gestionarea unor cantități uriașe de date
Analiza datelor consumă efort și resurse de sistem. Ca rezultat, analizarea poate cauza probleme de performanță, în special atunci când aveți de-a face cu Big Data.
Ca rezultat, este posibil să fie necesar să combinați datele procesate pentru a analiza simultan diferite documente de intrare și pentru a economisi timp.
Pe de altă parte, acest lucru ar putea crește consumul de resurse și confuzia totală. Ca urmare, analizarea unor cantități mari de date este o muncă dificilă, care necesită utilizarea unor instrumente avansate.
3. Gestionarea diferitelor formate de date
Un parser de date eficient trebuie să fie capabil să gestioneze o varietate de date de intrare și de ieșire. Acest lucru se datorează faptului că formatele de date se schimbă în același ritm ca întreaga industrie IT.
În termeni simpli, trebuie să vă mențineți analizatorul de date la zi și să fie capabil să gestioneze diferite formate. Un parser de date trebuie, de asemenea, să poată primi și exporta date în codificări cu mai multe caractere.
În acest fel, vi se va permite să utilizați datele analizate pe macOS, precum și pe Windows.
Crearea vs achiziționarea unui instrument de analiză a datelor
După cum ar trebui să fie evident, eficacitatea unui proces de analizare a datelor este determinată de tipul de parser utilizat.
Ca urmare, întrebarea dacă ar fi preferabil să se lase personalul tehnic să creeze un parser de date sau pur și simplu să folosească un remediu comercial existent, cum ar fi Bright Data, apare.
Dezvoltarea propriului parser este mai personalizabilă, dar necesită mai mult timp și efort, în timp ce achiziționarea unuia este mai rapidă, dar vă oferă mai puține opțiuni. Evident, situația este mai complicată decât atât.
Deci, să încercăm să ne dăm seama dacă ar trebui să dezvoltați sau să cumpărați un parser de date.
Crearea unui procesor de date
În acest caz, afacerea dvs. are o echipă de dezvoltare internă capabilă să creeze un parser de date personalizat.
Pro-uri:
- Îl puteți modifica pentru a satisface cerințele dvs.
- Dețineți codul de analiză a datelor și aveți autoritate completă asupra dezvoltării acestuia.
- Dacă este folosit frecvent, poate fi mai puțin costisitor în viitor decât achiziționarea unui produs prefabricat.
Contra:
- Este imposibil să treci cu vederea costurile de dezvoltare, managementul programului și găzduirea serverului.
- Echipa ta de dezvoltatori va trebui să dedice o cantitate semnificativă de timp proiectării, construirii și întreținerii acestuia.
- Pot apărea probleme de performanță, mai ales dacă planul de cheltuieli pentru un server eficient este limitat.
Construirea unui instrument de analizare de la zero are întotdeauna avantaje, mai ales dacă trebuie să satisfacă cerințe deosebit de complicate sau specifice.
În același timp, acest lucru necesită o cantitate semnificativă de muncă și resurse. Drept urmare, este posibil să nu reușiți să îl finanțați sau pur și simplu nu doriți ca echipa dvs. de înaltă calificare să piardă timpul dezvoltării unui astfel de instrument.
Achiziționarea unui procesor de date
În această situație, achiziționați o soluție comercială care oferă funcțiile de analizare a datelor de care aveți nevoie. Acest lucru implică, de obicei, achiziționarea unei licențe de software sau plata unei mici taxe pentru fiecare apel API.
Pro-uri
- Echipa ta de dezvoltare nu va pierde timp sau resurse cu asta.
- Nu există secrete și costul este evident de la început.
- Furnizorul, nu personalul dvs., va fi responsabil de actualizarea și întreținerea instrumentului.
Contra
- Este posibil ca instrumentul să nu satisfacă cerințele dvs. viitoare.
- Nu ai nicio influență asupra instrumentului.
- Ai putea ajunge să investești mai mulți bani decât ți-ai propus.
Achiziționarea unei aplicații de analiză este rapidă și simplă. Sunteți setat să începeți să analizați datele după câteva clicuri. În același timp, dacă optați pentru un instrument care nu este suficient de avansat, este posibil să nu vă satisfacă nevoile viitoare.
După cum tocmai ați aflat, decizia dintre construirea și cumpărarea este puternic influențată de obiectivele și nevoile dvs.
Răspunsul cel mai potrivit la această întrebare ar fi să aveți un instrument de afaceri care vă poate ajuta în crearea unui parser de date personalizat. Din fericire, există și este cunoscut ca Web Scraper IDE!
Web Scraper IDE este un instrument de dezvoltator cu funcții complete, cu instrumente și abordări de analiză prefabricate. Acest lucru vă permite să reduceți timpul de dezvoltare, precum și să scalați mai eficient.
De asemenea, include Bright Datacaracteristicile de deblocare a proxy-ului, permițându-vă să răzuiți web în mod privat.
Dacă acest lucru pare prea complicat, rețineți că Bright Data oferă date ca serviciu. Puteți întreba în mod specific Bright Data pentru a crea un set de date personalizat potrivit cerințelor dumneavoastră.
Acesta va fi furnizat fie la cerere, fie în mod regulat. Bright Data În esență, vă va oferi datele de internet de care aveți nevoie atunci când le aveți, asigurând totodată viteza, calitatea și livrarea. Acest lucru simplifică și mai mult prelucrarea datelor!
Link-uri rapide:
- Ce este agregarea datelor?
- Curățarea datelor CRM
- Wikipedia Web Scraping
- De ce să folosiți migrarea datelor?
Gânduri finale: analiza datelor 2024
Analiza datelor vă permite să convertiți instantaneu datele brute într-un format mai utilizabil. Aceasta înseamnă economisirea atât a forței de muncă, cât și a timpului, îmbunătățind și calitatea datelor.
În consecință, analiza datelor va fi mai simplă și mai eficientă. Simultan, analiza datelor prezintă unele dificultăți, inclusiv caractere speciale și greșeli în fișierele de intrare.
Ca rezultat, crearea unui parser de date eficient nu este o sarcină simplă. Acesta este motivul pentru care ar trebui să luați în considerare investiția într-un instrument comercial de analiză a datelor, cum ar fi Bright DataIDE-ul Web Scraper al lui.
De asemenea, rețineți că Bright Data are o colecție mare de baze de date gata de utilizare.
