Постоје различите кључне способности које аналитичар треба да поседује. Обично се дефинише основно знање које сви аналитичари треба да имају, а затим следе специјализације које ће разликовати аналитичара.
Парсинг података је једна таква вештина коју аналитичари података треба да размотре да развију.
Зашто?
Неструктурирани подаци мора бити претворене у организоване податке или нове податке пре него што се може користити. Парсер података често врши рашчлањивање података да би претворио необрађене податке у типове које је лакше разумети, користити или чувати.
Шта је рашчлањивање података?
Парсинг података укључује тпретварање података из једног формата у други формат. Када треба да прочитамо рачунарски код и произведемо машински код, они се често користе у компајлерима.
Када програмери креирају код који се извршава на хардверу, то се често дешава. СКЛ мотори такође укључују парсере. СКЛ упит анализирају СКЛ машине пре него што га изврше и дају резултате.
Ово се обично дешава у случају стругање по мрежи када су подаци преузети са веб странице путем веб скрепинга.
Учинити податке лакшим за читање и боље за анализу након што их скинете са веба је следећи корак да осигурате да ваш тим може правилно да искористи резултате.
Ко да користи рашчлањивање података?
Анализа података, администрација података и прикупљање података имају велике користи од рашчлањивања података, што се може постићи преко АПИ-ја или библиотека.
Парсер података се може користити за поделити велике скупове података у делове којима се може управљати, издвајање одређених података из необрађених извора и претварање података из једног формата у други.
На пример, правилно програмирани парсер података ће моћи да трансформише податке присутне на ХТМЛ веб локацији у читљивији и разумљивији формат, као што је ЦСВ.
Парсинг података се редовно користи у разним секторима, од трговине до високог образовања, од Велики подаци за е-трговину. Добро дизајниран парсер података механички издваја важне детаље из необрађених информација без потребе за ручним радом.
Информације се могу користити за поређење цена, процену тржишта и друге сврхе. Хајде да сада испитамо рад парсера података.
Зашто бисте користили парсер података?
Програм познат као парсер података претвара податке из једног типа у други. Као резултат, анализатор података узима податке док их улаз проширује, а затим их извози у нову структуру.
Парсери података, који се могу креирати у различитим програмским језицима, представљају основу процедуре рашчлањивања података.
Треба напоменути доступност бројних алата или АПИ-ја за рашчлањивање података. Хајде да погледамо пример да боље разумемо како функционише парсер података.
ХТМЛ процесор ће тада:
- Примите ХТМЛ датотеку као улаз.
- Прегледајте ХТМЛ код документа и сачувајте га као низ.
- преузети релевантне податке и рашчланити ХТМЛ низ података.
Ако је потребно, проширите, обрадите или обришите податке који вас занимају док анализирате. Претворите обрађене податке у а ЈСОН, ЦСВ или ИАМЛ датотеку или у СКЛ или НоСКЛ базу података.
Важно је узети у обзир да начин на који парсер података анализира податке и мења их у формат зависи од тога како је парсер упућен или дефинисан. Ово зависи од правила која су обезбеђена као улазне променљиве за АПИ или софтвер за рашчлањивање.
У случају прилагођене скрипте, одређује се на основу тога како је кодиран парсер података. У оба сценарија није потребна људска интервенција, а податке аутоматски обрађује парсер.
Хајде да погледамо зашто је рашчлањивање података толико битно.
Предности рашчлањивања података
Парсинг података има неколико предности које су применљиве у многим секторима. Хајде да погледамо првих пет разлога зашто би требало да користите обраду података.
1. Исплативо и мање времена
Можете уштедети много свог времена и труда тако што ћете аутоматизовати послове који се понављају помоћу рашчлањивања података. Штавише, претварање података у читљивије типове омогућава вашем тиму да брже схвати податке и лакше обавља своје дужности.
2. Већа свестраност података
Можете поново да користите податке који су рашчлањени и конвертовани у верзију прилагођену људима из различитих разлога. Укратко, рашчлањивање података проширује обим ваших операција са подацима.
3. Висококвалитетни подаци
Обично претварање података у организованије форме захтева чишћење и стандардизацију података. Ово имплицира да рашчлањивање података побољшава укупан квалитет.
4. Поједностављена интеграција података
Рашчлањивање података захтева да податке из различитих извора конвертујете у јединствени формат. Ово вам омогућава да уградите различите изворе података у једно одредиште, што може бити апликација, техника или процедура.
5. Побољшана анализа података
Рад са организованим подацима поједностављује податке за проучавање и анализу. Ово такође резултира дубљом и прецизнијом анализом.
Потешкоће при рашчлањивању података
Рад са подацима може бити тежак, а рашчлањивање података није изузетак. Објашњење за ово је да парсер података мора да превазиђе бројне изазове. Погледајмо три изазова које треба имати на уму.
1. Управљање недоследностима и грешкама
Процес рашчлањивања података обично прима необрађене, неорганизоване или полуструктуриране податке као улаз. Као последица тога, грешке, грешке и неслагања ће вероватно постојати у улазним подацима.
ХТМЛ документи су један од најчешћих извора таквих проблема. Ово је због чињенице да је већина савремених претраживача довољно интелигентна да правилно прикаже ХТМЛ странице без обзира на то да ли садрже синтаксичке грешке.
Као резултат тога, ваше улазне ХТМЛ странице могу да садрже незатворене ознаке, В3Ц-неважећи ХТМЛ садржај или само посебне ХТМЛ знакове. Парсирајте такве податке, за то је потребан интелигентни механизам за рашчлањивање који може аутоматски да реши ове проблеме.
2. Управљање огромним количинама података
Парсинг података троши напор и системске ресурсе. Као резултат тога, рашчлањивање може да изазове проблеме са перформансама, посебно када се ради о великим подацима.
Као резултат тога, можда ћете морати да комбинујете своје обрађене податке да бисте истовремено анализирали различите папире за унос и уштедели време.
С друге стране, ово би могло повећати потрошњу ресурса и потпуну конфузију. Као резултат тога, рашчлањивање великих количина података је тежак посао који захтева употребу напредних алата.
3. Управљање различитим форматима података
Ефикасан парсер података мора бити способан да рукује различитим улазним и излазним подацима. То је због чињенице да се формати података мењају истом брзином као и цела ИТ индустрија.
Једноставно речено, морате одржавати свој парсер података ажурираним и способним за руковање различитим форматима. Парсер података такође мора бити у стању да прими и извезе податке у кодирању са више знакова.
Биће вам дозвољено да користите рашчлањене податке на мацОС-у као и на Виндовс-у на овај начин.
Креирање и куповина алата за рашчлањивање података
Као што би требало да буде очигледно, ефикасност процеса рашчлањивања података одређена је типом коришћеног парсера.
Као резултат тога, поставља се питање да ли би било боље препустити техничком особљу да направи парсер података или једноставно употреби постојећи пословни лек, као нпр. Bright Data, настаје.
Развој сопственог парсера је прилагодљивији, али захтева више времена и труда, док је куповина бржа, али вам даје мање опција. Очигледно, ситуација је компликованија од тога.
Дакле, хајде да покушамо да схватимо да ли треба да развијете или купите парсер података.
Креирање процесора података
У овом случају, ваше предузеће има интерни развојни тим способан да креира прилагођени парсер података.
Предности:
- Можете га модификовати тако да испуни ваше посебне захтеве.
- Ви поседујете код за рашчлањивање података и имате потпуну власт над његовим развојем.
- Ако се користи често, може бити јефтиније у будућности од куповине унапред направљеног производа.
Против:
- Немогуће је превидети трошкове развоја, управљања програмом и хостинга сервера.
- Ваш тим програмера ће морати да посвети значајну количину времена његовом пројектовању, изградњи и одржавању.
- Могу се појавити проблеми са перформансама, посебно ако је план потрошње за ефикасан сервер ограничен.
Изградња алата за рашчлањивање од темеља увек има предности, посебно ако мора да задовољи посебно компликоване или специфичне захтеве.
Истовремено, ово захтева значајну количину рада и ресурса. Као резултат тога, можда нећете моћи да га финансирате или једноставно не желите да ваш висококвалификовани тим губи време на развој таквог алата.
Куповина процесора података
У овој ситуацији купујете комерцијално решење које обезбеђује функције рашчлањивања података које су вам потребне. Ово обично подразумева куповину лиценце за софтвер или плаћање мале накнаде по АПИ позиву.
Прозодија
- Ваш развојни тим неће губити време или ресурсе на то.
- Нема тајни и цена је очигледна од самог почетка.
- Провајдер, а не ваше особље, биће задужен за ажурирање и одржавање алата.
Против
- Алат можда неће задовољити ваше будуће захтеве.
- Немате утицаја на алат.
- На крају бисте могли уложити више новца него што сте намеравали.
Куповина апликације за рашчлањивање је брза и једноставна. Спремни сте да почнете да анализирате податке након неколико кликова. Истовремено, у одређеном временском периоду, ако се одлучите за алат који није довољно напредан, он може ускоро бити кратак и неће задовољити ваше будуће потребе.
Као што сте управо сазнали, на одлуку између изградње и куповине у великој мери утичу ваши циљеви и потребе.
Најприкладнији одговор на ово питање би био да имате пословни алат који вам може помоћи у креирању прилагођеног парсера података. На срећу, постоји и познат је као Веб Сцрапер ИДЕ!
Веб Сцрапер ИДЕ је алатка за програмере са свим функцијама са унапред изграђеним алатима и приступима за рашчлањивање. Ово вам омогућава да смањите време развоја као и ефикасније скалирање.
Такође укључује Bright DataФункције деблокирања проксија, што вам омогућава да приватно скраћујете веб.
Ако вам ово изгледа превише компликовано, имајте то на уму Bright Data нуди Податке као услугу. Можете конкретно питати Bright Data да креирате прилагођени скуп података који одговара вашим захтевима.
Ово ће бити обезбеђено или на захтев или на редовној основи. Bright Data ће вам у суштини обезбедити интернет податке који су вам потребни када су вам потребни, а истовремено ће обезбедити брзину, квалитет и испоруку. Ово још више поједностављује обраду података!
Линкови:
- Шта је агрегација података?
- Чишћење ЦРМ података
- Википедиа Веб Сцрапинг
- Зашто користити миграцију података?
Завршне мисли: Парсинг података 2024
Парсинг података вам омогућава да тренутно конвертујете необрађене податке у употребљивији формат. То значи уштеду рада и времена уз истовремено побољшање квалитета података.
Као последица тога, анализа података ће бити једноставнија и ефикаснија. Истовремено, рашчлањивање података представља неке потешкоће, укључујући посебне знакове и грешке у улазним датотекама.
Као резултат тога, стварање ефикасног парсера података није једноставан задатак. Због тога би требало да размислите о улагању у комерцијални алат за рашчлањивање података, као што је Bright Data'с Веб Сцрапер ИДЕ.
Такође имајте на уму да Bright Data има велику колекцију база података спремних за употребу.
