มีความสามารถที่สำคัญหลายประการที่นักวิเคราะห์จำเป็นต้องมี โดยทั่วไปแล้วความรู้พื้นฐานที่นักวิเคราะห์ทุกคนควรมีนั้นจะถูกกำหนด ตามด้วยความเชี่ยวชาญเฉพาะทางที่จะสร้างความแตกต่างให้กับนักวิเคราะห์
การแยกวิเคราะห์ข้อมูลเป็นทักษะหนึ่งที่นักวิเคราะห์ข้อมูลควรพิจารณาพัฒนา
ทำไม?
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง จะต้องเป็น แปลงเป็นข้อมูลที่จัดระเบียบหรือข้อมูลใหม่ ก่อนที่จะสามารถใช้งานได้ ตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลมักจะดำเนินการแยกวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแปลงข้อมูลดิบให้เป็นประเภทที่ง่ายต่อการเข้าใจ ใช้งาน หรือเก็บรักษา
การแยกวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?
การแยกวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับทีการแปลงข้อมูลจากรูปแบบหนึ่งไปเป็นอีกรูปแบบหนึ่ง. เมื่อเราต้องการอ่านโค้ดคอมพิวเตอร์และสร้างโค้ดเครื่อง มักใช้ในคอมไพเลอร์
เมื่อโปรแกรมเมอร์สร้างโค้ดที่รันบนฮาร์ดแวร์ สิ่งนี้มักเกิดขึ้น SQL เครื่องยนต์ยังรวมถึงตัวแยกวิเคราะห์ด้วย แบบสอบถาม SQL จะถูกแยกวิเคราะห์โดยกลไก SQL ก่อนที่จะดำเนินการและสร้างผลลัพธ์
ซึ่งมักเกิดขึ้นในกรณีของ การขูดเว็บ เมื่อข้อมูลจากเว็บเพจผ่านการขูดเว็บ
การทำให้ข้อมูลอ่านง่ายขึ้นและวิเคราะห์ได้ดีขึ้นหลังจากที่คุณคัดลอกมาจากเว็บแล้วเป็นขั้นตอนถัดไปเพื่อให้แน่ใจว่าทีมของคุณสามารถใช้ผลลัพธ์ได้อย่างเหมาะสม
ใครบ้างที่จะใช้การแยกวิเคราะห์ข้อมูล?
การวิเคราะห์ข้อมูล การจัดการข้อมูล และการรวบรวมข้อมูลล้วนได้รับประโยชน์อย่างมากจากการแยกวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งสามารถทำได้ผ่าน API หรือไลบรารี
สามารถใช้ตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลได้ แบ่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นส่วนๆ ที่สามารถจัดการได้แยกข้อมูลเฉพาะจากแหล่งที่ยังไม่ได้ประมวลผล และแปลงข้อมูลจากรูปแบบเดียวไปเป็นอีกรูปแบบหนึ่ง
ตัวอย่างเช่น โปรแกรมแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่ตั้งโปรแกรมไว้อย่างถูกต้องจะสามารถแปลงข้อมูลที่มีอยู่ในเว็บไซต์ HTML ให้เป็นรูปแบบที่อ่านและเข้าใจได้ง่ายขึ้น เช่น CSV
การแยกวิเคราะห์ข้อมูลถูกนำมาใช้เป็นประจำในภาคส่วนต่างๆ ตั้งแต่การพาณิชย์ไปจนถึงการศึกษาระดับอุดมศึกษา ข้อมูลขนาดใหญ่สู่อีคอมเมิร์ซ. โปรแกรมแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการออกแบบมาอย่างดีจะแยกรายละเอียดที่สำคัญออกจากข้อมูลที่ยังไม่ได้ประมวลผลโดยไม่จำเป็นต้องใช้แรงงานคน
ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้ในการเปรียบเทียบราคา การประเมินตลาด และวัตถุประสงค์อื่นๆ ตอนนี้เรามาตรวจสอบการทำงานของตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูล
เหตุใดคุณจึงใช้ตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูล?
โปรแกรมที่เรียกว่า data parser จะแปลงข้อมูลจากประเภทหนึ่งไปเป็นอีกประเภทหนึ่ง ผลที่ได้คือตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลจะใช้ข้อมูลในขณะที่อินพุตขยายข้อมูล จากนั้นจึงส่งออกข้อมูลในโครงสร้างใหม่
ตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งอาจถูกสร้างขึ้นในภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายเป็นพื้นฐานของขั้นตอนการแยกวิเคราะห์ข้อมูล
ควรสังเกตความพร้อมใช้งานของเครื่องมือหรือ API จำนวนมากสำหรับการแยกวิเคราะห์ข้อมูล ลองดูตัวอย่างเพื่อทำความเข้าใจวิธีการทำงานของตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลให้ดียิ่งขึ้น
โปรเซสเซอร์ HTML จะ:
- รับไฟล์ HTML เป็นอินพุต
- ตรวจสอบโค้ด HTML ของเอกสารและบันทึกเป็นอาร์เรย์
- ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและแยกวิเคราะห์สตริงข้อมูล HTML
หากจำเป็น ให้ขยาย ประมวลผล หรือล้างข้อมูลที่คุณสนใจขณะแยกวิเคราะห์ แปลงข้อมูลที่ประมวลผลเป็น JSON, CSV หรือ YAML หรือไปยังฐานข้อมูล SQL หรือ NoSQL
สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงว่าวิธีที่ parser ข้อมูลแยกวิเคราะห์ข้อมูลและเปลี่ยนเป็นรูปแบบนั้นขึ้นอยู่กับวิธีการสั่งหรือกำหนด parser ขึ้นอยู่กับกฎที่ให้ไว้เป็นตัวแปรอินพุตสำหรับการแยกวิเคราะห์ API หรือซอฟต์แวร์
ในอินสแตนซ์ของสคริปต์แบบกำหนดเอง จะถูกกำหนดโดยวิธีเข้ารหัสตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูล ในทั้งสองสถานการณ์ ไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ และข้อมูลจะถูกประมวลผลโดยอัตโนมัติโดยโปรแกรมแยกวิเคราะห์
มาดูกันว่าเหตุใดการแยกวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญมาก
ประโยชน์ของการแยกวิเคราะห์ข้อมูล
การแยกวิเคราะห์ข้อมูลมีข้อดีหลายประการที่สามารถใช้ได้กับหลายภาคส่วน มาดูเหตุผลห้าอันดับแรกว่าทำไมคุณจึงควรใช้การประมวลผลข้อมูล
1. คุ้มค่าและใช้เวลาน้อยลง
คุณสามารถประหยัดเวลาและความพยายามได้มากโดยการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติด้วยการแยกวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ การแปลงข้อมูลให้เป็นประเภทที่อ่านง่ายขึ้นช่วยให้ทีมของคุณสามารถเข้าใจข้อมูลได้เร็วขึ้นและปฏิบัติหน้าที่ได้ง่ายขึ้น
2. ความคล่องตัวของข้อมูลที่มากขึ้น
คุณอาจนำข้อมูลที่แยกวิเคราะห์และแปลงเป็นเวอร์ชันที่เป็นมิตรต่อมนุษย์กลับมาใช้ใหม่ได้ด้วยเหตุผลหลายประการ โดยสรุป การแยกวิเคราะห์ข้อมูลจะขยายขอบเขตการดำเนินการข้อมูลของคุณให้กว้างขึ้น
3. ข้อมูลคุณภาพสูง
โดยปกติแล้ว การแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่มีการจัดระเบียบมากขึ้น จำเป็นต้องทำความสะอาดข้อมูลและกำหนดมาตรฐาน นี่หมายความว่าการแยกวิเคราะห์ข้อมูลช่วยเพิ่มคุณภาพโดยรวม
4. การรวมข้อมูลง่ายขึ้น
การแยกวิเคราะห์ข้อมูลกระตุ้นให้คุณสามารถแปลงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ให้อยู่ในรูปแบบที่ไม่ซ้ำใครได้ ซึ่งจะทำให้คุณสามารถรวมแหล่งข้อมูลต่างๆ ไว้ในที่เดียว ซึ่งอาจเป็นแอปพลิเคชัน เทคนิค หรือขั้นตอน
5. การวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง
การทำงานกับข้อมูลที่จัดระเบียบทำให้ข้อมูลในการศึกษาและวิเคราะห์ง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังส่งผลให้มีการวิเคราะห์เชิงลึกและแม่นยำยิ่งขึ้น
ความยากลำบากในการแยกวิเคราะห์ข้อมูล
การจัดการกับข้อมูลอาจเป็นเรื่องยาก และการแยกวิเคราะห์ข้อมูลก็ไม่มีข้อยกเว้น คำอธิบายสำหรับเรื่องนี้ก็คือตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องเอาชนะความท้าทายหลายประการ มาดูความท้าทายสามประการที่ต้องคำนึงถึง
1. การจัดการความไม่สอดคล้องและข้อผิดพลาด
กระบวนการแยกวิเคราะห์ข้อมูลมักจะได้รับข้อมูลที่ยังไม่ได้ประมวลผล ไม่มีการจัดระเบียบ หรือกึ่งโครงสร้างเป็นอินพุต ผลที่ตามมาคือ ข้อผิดพลาด ข้อผิดพลาด และความคลาดเคลื่อนมีแนวโน้มที่จะมีอยู่ในข้อมูลอินพุต
เอกสาร HTML เป็นหนึ่งในสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดของปัญหาดังกล่าว เนื่องจากเบราว์เซอร์ร่วมสมัยส่วนใหญ่ฉลาดพอที่จะแสดงหน้า HTML ได้อย่างถูกต้อง โดยไม่คำนึงว่าจะมีข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์หรือไม่
ด้วยเหตุนี้ หน้า HTML ที่คุณป้อนอาจมีแท็กที่ไม่ปิด เนื้อหา HTML ที่ไม่ถูกต้องของ W3C หรือเพียงอักขระ HTML พิเศษเท่านั้น แยกวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าว โดยต้องใช้กลไกแยกวิเคราะห์อัจฉริยะที่สามารถจัดการปัญหาเหล่านี้ได้โดยอัตโนมัติ
2. การจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาล
การแยกวิเคราะห์ข้อมูลต้องใช้ความพยายามและทรัพยากรระบบ ด้วยเหตุนี้ การแยกวิเคราะห์อาจทำให้เกิดปัญหาด้านประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่
เป็นผลให้คุณอาจต้องรวมข้อมูลที่ประมวลผลเพื่อแยกวิเคราะห์เอกสารอินพุตต่างๆ ในเวลาเดียวกันและประหยัดเวลา
ในทางกลับกัน สิ่งนี้อาจเพิ่มการใช้ทรัพยากรและความสับสนโดยสิ้นเชิง ด้วยเหตุนี้ การแยกวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากจึงเป็นเรื่องยากและจำเป็นต้องใช้เครื่องมือขั้นสูง
3. การจัดการรูปแบบข้อมูลต่างๆ
ตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจะต้องสามารถจัดการข้อมูลอินพุตและเอาต์พุตที่หลากหลายได้ เนื่องจากรูปแบบข้อมูลเปลี่ยนแปลงไปในอัตราเดียวกับอุตสาหกรรมไอทีทั้งหมด
กล่าวง่ายๆ ก็คือ คุณต้องรักษาตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลของคุณให้ทันสมัยและสามารถจัดการรูปแบบต่างๆ ได้ ตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องสามารถรับและส่งออกข้อมูลด้วยการเข้ารหัสหลายอักขระได้
คุณจะได้รับอนุญาตให้ใช้ข้อมูลที่แยกวิเคราะห์บน macOS และ Windows ด้วยวิธีนี้
การสร้างและการซื้อเครื่องมือแยกวิเคราะห์ข้อมูล
ตามที่ควรจะชัดเจน ประสิทธิภาพของกระบวนการแยกวิเคราะห์ข้อมูลถูกกำหนดโดยประเภทของ parser ที่ใช้
ด้วยเหตุนี้ จึงเกิดคำถามว่า จะดีกว่าถ้าให้เจ้าหน้าที่ด้านเทคนิคสร้างตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูล หรือเพียงใช้วิธีการแก้ไขทางธุรกิจที่มีอยู่ เช่น Bright Data, เกิดขึ้น.
การพัฒนา parser ของคุณเองนั้นปรับแต่งได้ง่ายกว่า แต่ต้องใช้เวลาและความพยายามมากกว่า ในขณะที่การซื้อ parser นั้นเร็วกว่าแต่ให้ตัวเลือกน้อยลง แน่นอนว่าสถานการณ์มีความซับซ้อนมากกว่านั้น
ลองมาลองคิดดูว่าคุณควรพัฒนาหรือซื้อตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูล
การสร้างตัวประมวลผลข้อมูล
ในกรณีนี้ ธุรกิจของคุณมีทีมพัฒนาภายในที่สามารถสร้างตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลแบบกำหนดเองได้
จุดเด่น:
- คุณสามารถปรับเปลี่ยนให้ตรงตามความต้องการเฉพาะของคุณได้
- คุณมีโค้ดตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลและมีสิทธิ์ในการพัฒนาโค้ดโดยสมบูรณ์
- หากใช้บ่อยๆ อนาคตอาจมีราคาถูกกว่าการซื้อผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป
จุดด้อย:
- เป็นไปไม่ได้ที่จะมองข้ามต้นทุนการพัฒนา การจัดการโปรแกรม และการโฮสต์เซิร์ฟเวอร์
- ทีมนักพัฒนาของคุณจะต้องทุ่มเทเวลาจำนวนมากในการออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษา
- ปัญหาด้านประสิทธิภาพอาจเกิดขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีการจำกัดแผนการใช้จ่ายสำหรับเซิร์ฟเวอร์ที่มีประสิทธิภาพ
การสร้างเครื่องมือแยกวิเคราะห์ตั้งแต่ต้นจะมีข้อดีเสมอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากต้องเป็นไปตามข้อกำหนดที่ซับซ้อนหรือเฉพาะเจาะจงเป็นพิเศษ
ในขณะเดียวกันก็ต้องใช้งานและทรัพยากรจำนวนมาก เป็นผลให้คุณอาจไม่สามารถจัดหาเงินทุนได้หรือเพียงไม่ต้องการให้ทีมงานที่มีทักษะสูงของคุณเสียเวลาในการพัฒนาเครื่องมือดังกล่าว
การจัดซื้อเครื่องประมวลผลข้อมูล
ในสถานการณ์นี้ คุณซื้อโซลูชันเชิงพาณิชย์ที่มีฟังก์ชันการแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณต้องการ ซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับการซื้อลิขสิทธิ์ซอฟต์แวร์หรือการชำระค่าใช้จ่ายเล็กน้อยต่อการเรียก API
ข้อดี
- ทีมพัฒนาของคุณจะไม่เสียเวลาหรือทรัพยากรไปกับมัน
- ไม่มีความลับและต้นทุนชัดเจนตั้งแต่เริ่มต้น
- ผู้ให้บริการจะเป็นผู้รับผิดชอบในการอัปเดตและบำรุงรักษาเครื่องมือ ไม่ใช่พนักงานของคุณ
จุดด้อย
- เครื่องมืออาจไม่ตรงตามข้อกำหนดในอนาคตของคุณ
- คุณไม่มีอิทธิพลเหนือเครื่องมือนี้
- คุณสามารถลงเอยด้วยการลงทุนเงินมากกว่าที่คุณตั้งใจไว้
การซื้อแอปพลิเคชันแยกวิเคราะห์นั้นรวดเร็วและง่ายดาย คุณพร้อมที่จะเริ่มแยกวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง ในขณะเดียวกัน หากคุณเลือกใช้เครื่องมือที่ไม่ก้าวหน้าเพียงพอ ในไม่ช้า เครื่องมือนั้นอาจขาดและไม่สามารถตอบสนองความต้องการในอนาคตของคุณได้
ตามที่คุณเพิ่งค้นพบ การตัดสินใจระหว่างการสร้างและการซื้อได้รับอิทธิพลอย่างมากจากวัตถุประสงค์และความต้องการของคุณ
คำตอบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคำถามนี้คือการมีเครื่องมือทางธุรกิจที่สามารถช่วยคุณในการสร้างตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่กำหนดเองได้ โชคดีที่มันมีอยู่จริงและเป็นที่รู้จักในนาม เว็บขูด IDE!
เว็บขูด IDE เป็นเครื่องมือนักพัฒนาที่มีคุณสมบัติครบถ้วนพร้อมเครื่องมือและวิธีการแยกวิเคราะห์ที่สร้างไว้ล่วงหน้า สิ่งนี้ช่วยให้คุณลดเวลาในการพัฒนาและขยายขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
รวมไปถึง Bright Dataคุณสมบัติการปลดบล็อกพรอกซีของช่วยให้คุณสามารถขูดเว็บแบบส่วนตัวได้
หากสิ่งนี้ดูซับซ้อนเกินไป โปรดจำไว้ว่า Bright Data เสนอข้อมูลเป็นบริการ คุณสามารถถามโดยเฉพาะ Bright Data เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่กำหนดเองที่เหมาะกับความต้องการของคุณ
จะมีให้เมื่อมีการร้องขอหรือเป็นประจำ Bright Data โดยพื้นฐานแล้วจะให้ข้อมูลอินเทอร์เน็ตที่คุณต้องการเมื่อคุณต้องการ ในขณะเดียวกันก็รับประกันความเร็ว คุณภาพ และการจัดส่ง ทำให้การประมวลผลข้อมูลง่ายขึ้นมากยิ่งขึ้น!
ลิงค์ด่วน:
ความคิดสุดท้าย: การแยกวิเคราะห์ข้อมูล 2024
การแยกวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้คุณสามารถแปลงข้อมูลดิบเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้มากขึ้นทันที ซึ่งหมายถึงการประหยัดทั้งแรงงานและเวลาในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงคุณภาพข้อมูลด้วย
ผลที่ตามมาคือการวิเคราะห์ข้อมูลจะง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในขณะเดียวกัน การแยกวิเคราะห์ข้อมูลทำให้เกิดปัญหาบางประการ รวมถึงอักขระพิเศษและข้อผิดพลาดในไฟล์อินพุต
ด้วยเหตุนี้ การสร้างตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจึงไม่ใช่เรื่องง่าย นี่คือเหตุผลที่คุณควรพิจารณาลงทุนในเครื่องมือแยกวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพาณิชย์ เช่น Bright DataWeb Scraper IDE ของ
นอกจากนี้โปรดทราบว่า Bright Data มีฐานข้อมูลที่พร้อมใช้งานจำนวนมาก
