Mayroong iba't ibang mahahalagang kakayahan na kailangang taglayin ng isang analyst. Ang pangunahing kaalaman na dapat taglayin ng lahat ng mga analyst ay karaniwang tinutukoy, na sinusundan ng mga espesyalisasyon na magpapakilala sa isang analyst.
Ang Pag-parse ng Data ay isang ganoong kasanayan na dapat isaalang-alang ng mga data analyst na bumuo.
Bakit?
Hindi nakabalangkas na data dapat na-convert sa organisadong data o bagong data bago ito magamit. Ang isang data parser ay kadalasang nagsasagawa ng data parsing upang i-convert ang raw data sa mga uri na mas madaling maunawaan, gamitin, o panatilihin.
Ano ang Data Parsing?
Ang pag-parse ng data ay nagsasangkot ng transforming data mula sa isang format patungo sa isa pang format. Kapag kailangan nating magbasa ng computer code at gumawa ng machine code, ang mga ito ay madalas na ginagamit sa mga compiler.
Kapag ang mga programmer ay lumikha ng code na pinaandar sa hardware, ito ay madalas na nangyayari. SQL Kasama rin sa mga makina ang mga parser. Ang isang SQL query ay na-parse ng mga SQL engine bago isagawa at gumawa ng mga resulta.
Ito ay karaniwang nangyayari sa kaso ng web scraping kapag ang data ay kinuha mula sa isang web page sa pamamagitan ng web scraping.
Ang paggawa ng data na mas madaling basahin at mas mahusay para sa pagsusuri pagkatapos mong i-scrap ito mula sa web ay ang susunod na hakbang upang matiyak na magagamit ng iyong koponan nang maayos ang mga resulta.
Sino ang Gumamit ng Pag-parse ng Data?
Ang pagsusuri ng data, pangangasiwa ng data, at pagkolekta ng data ay lubos na nakikinabang mula sa pag-parse ng data, na maaaring magawa sa pamamagitan ng mga API o library.
Maaaring gumamit ng data parser hatiin ang malalaking data set sa mga mapapamahalaang chunks, i-extract ang partikular na data mula sa mga hindi naprosesong source, at ibahin ang data mula sa isang format patungo sa isa pa.
Halimbawa, ang isang maayos na naka-program na data parser ay magagawang baguhin ang data na naroroon sa isang HTML na website sa isang mas nababasa at nauunawaan na format, tulad ng CSV.
Ang pag-parse ng data ay regular na ginagamit sa iba't ibang sektor, mula sa komersyo hanggang sa mas mataas na edukasyon, mula sa Malaking Data sa e-commerce. Ang isang mahusay na dinisenyo na data parser ay mekanikal na kinukuha ang mahahalagang detalye mula sa hindi naprosesong impormasyon nang hindi nangangailangan ng manu-manong paggawa.
Maaaring gamitin ang impormasyon para sa mga paghahambing ng presyo, pagsusuri sa merkado, at iba pang layunin. Suriin natin ngayon ang pagpapatakbo ng isang data parser.
Bakit Ka Gagamit ng Data Parser?
Ang isang program na kilala bilang isang data parser ay nagko-convert ng data mula sa isang uri patungo sa isa pa. Bilang resulta, ang isang data parser ay kumukuha ng data habang pinapalawak ito ng input, at pagkatapos ay ine-export ang data sa isang bagong istraktura.
Ang mga parser ng data, na maaaring malikha sa iba't ibang mga programming language, ay ang pundasyon ng isang pamamaraan ng pag-parse ng data.
Dapat tandaan ang pagkakaroon ng maraming tool o API para sa pag-parse ng data. Tingnan natin ang isang halimbawa upang mas maunawaan kung paano gumagana ang isang data parser.
Ang HTML processor ay:
- Tumanggap ng HTML file bilang input.
- Siyasatin ang HTML code ng dokumento at i-save ito bilang array.
- kunin ang nauugnay na data, at i-parse ang HTML data string.
Kung kinakailangan, palawakin, iproseso, o i-clear ang data na interesado ka habang nag-parse. I-convert ang naprosesong data sa a JSON, CSV, o YAML file, o sa isang database ng SQL o NoSQL.
Mahalagang isaalang-alang na ang paraan ng pag-parse ng data ng parser ng data at pagbabago nito sa isang format ay depende sa kung paano itinuro o tinukoy ang parser. Nakadepende ito sa mga panuntunang ibinibigay bilang input variable sa isang parsing API o software.
Sa halimbawa ng isang custom na script, ito ay tinutukoy sa pamamagitan ng kung paano naka-code ang data parser. Sa parehong mga sitwasyon, walang interbensyon ng tao ang kailangan, at ang data ay awtomatikong pinoproseso ng parser.
Tingnan natin kung bakit napakahalaga ng pag-parse ng data.
Mga Benepisyo ng Pag-parse ng Data
Ang pag-parse ng data ay may ilang mga pakinabang na naaangkop sa maraming sektor. Tingnan natin ang nangungunang limang dahilan kung bakit dapat mong gamitin ang pagpoproseso ng data.
1. Cost-effective at mas kaunting oras
Makakatipid ka ng maraming oras at pagsisikap sa pamamagitan ng pag-automate ng mga paulit-ulit na gawain gamit ang pag-parse ng data. Higit pa rito, ang pagpapalit ng data sa mga mas nababasang uri ay nagbibigay-daan sa iyong team na maunawaan ang data nang mas mabilis at magampanan ang kanilang mga tungkulin nang mas madali.
2. Higit na Kakayahan ng Data
Maaari mong muling gamitin ang data na na-parse at na-convert sa isang human-friendly na bersyon para sa iba't ibang dahilan. Sa madaling sabi, pinalalawak ng pag-parse ng data ang saklaw ng iyong mga pagpapatakbo ng data.
3. Data na Mataas ang Kalidad
Karaniwan, ang pag-convert ng data sa mas organisadong mga form ay nangangailangan ng paglilinis at standardisasyon ng data. Ipinahihiwatig nito na pinahuhusay ng pag-parse ng data ang kabuuang kalidad.
4. Pinasimple ang Pagsasama ng Data
Hinihimok ng pag-parse ng data na maaari mong i-convert ang data mula sa iba't ibang pinagmulan sa isang natatanging format. Nagbibigay-daan ito sa iyo na isama ang iba't ibang data source sa iisang destinasyon, na maaaring isang application, technique, o procedure.
5. Pinahusay na pagsusuri ng datos
Ang pagtatrabaho sa organisadong data ay pinapasimple ang data sa pag-aaral at pagsusuri. Nagreresulta din ito sa mas malalim at tumpak na pagsusuri.
Mga Kahirapan sa Pag-parse ng Data
Ang pagharap sa data ay maaaring maging mahirap, at ang pag-parse ng data ay walang pagbubukod. Ang paliwanag para dito ay kailangang malampasan ng isang data parser ang ilang hamon. Tingnan natin ang tatlong hamon na dapat tandaan.
1. Pamamahala ng mga Hindi pagkakapare-pareho at Mga Error
Ang proseso ng pag-parse ng data ay karaniwang tumatanggap ng hindi pinroseso, hindi organisado, o semi-structured na data bilang input. Bilang resulta, ang mga error, error, at pagkakaiba ay malamang na umiiral sa data ng pag-input.
Ang mga HTML na dokumento ay isa sa mga madalas na pinagmumulan ng mga naturang problema. Ito ay dahil sa ang katunayan na ang karamihan sa mga kontemporaryong browser ay sapat na matalino upang mai-render nang maayos ang mga pahina ng HTML kahit na may kasamang mga error sa syntax ang mga ito.
Bilang resulta, ang iyong input na HTML na mga pahina ay maaaring magsama ng mga hindi nakasarang tag, W3C-invalid na HTML na nilalaman, o mga espesyal na HTML na character lamang. I-parse ang naturang data, nangangailangan ito ng isang matalinong pag-parse engine na awtomatikong makakayanan ang mga isyung ito.
2. Pamamahala ng malaking dami ng Data
Ang pag-parse ng data ay gumagamit ng pagsisikap at mga mapagkukunan ng system. Bilang resulta, ang pag-parse ay maaaring magdulot ng mga isyu sa pagganap, lalo na kapag nakikitungo sa Big Data.
Bilang resulta, maaaring kailanganin mong pagsamahin ang iyong data na naproseso upang mai-parse ang iba't ibang input paper nang sabay-sabay pati na rin ang makatipid ng oras.
Sa kabilang banda, maaari itong magpataas ng pagkonsumo ng mapagkukunan at kabuuang kalituhan. Bilang resulta, ang pag-parse ng malaking halaga ng data ay isang mahirap na trabaho na nangangailangan ng paggamit ng mga advanced na tool.
3. Pamamahala ng Iba't ibang Format ng Data
Ang isang epektibong data parser ay dapat na may kakayahang pangasiwaan ang iba't ibang input at output data. Ito ay dahil sa ang katunayan na ang mga format ng data ay nagbabago sa parehong rate ng buong industriya ng IT.
Sa simpleng mga termino, dapat mong panatilihing napapanahon ang iyong data parser at may kakayahang pangasiwaan ang iba't ibang mga format. Ang isang data parser ay dapat ding makatanggap at makapag-export ng data sa maraming-character na encoding.
Papayagan kang gumamit ng na-parse na data sa macOS pati na rin sa Windows sa ganitong paraan.
Paglikha kumpara sa Pagbili ng Tool sa Pag-parse ng Data
Tulad ng dapat na malinaw, ang bisa ng isang proseso ng pag-parse ng data ay tinutukoy ng uri ng parser na ginamit.
Bilang resulta, ang tanong kung mas mainam na hayaan ang teknikal na kawani na lumikha ng data parser o gumamit lamang ng isang umiiral na remedyo sa negosyo, tulad ng Bright Data, bumangon.
Ang pagbuo ng iyong sariling parser ay mas nako-customize ngunit nangangailangan ng mas maraming oras at pagsisikap, samantalang ang pagbili ng isa ay mas mabilis ngunit nagbibigay sa iyo ng mas kaunting mga pagpipilian. Malinaw, ang sitwasyon ay mas kumplikado kaysa doon.
Kaya, subukan nating malaman kung dapat kang bumuo o bumili ng data parser.
Paglikha ng Data Processor
Sa kasong ito, ang iyong negosyo ay may internal na development team na may kakayahang gumawa ng custom na data parser.
Pros:
- Maaari mo itong baguhin upang matugunan ang iyong mga partikular na kinakailangan.
- Taglay mo ang data parser code at may ganap na awtoridad sa pagbuo nito.
- Kung madalas gamitin, maaaring mas mura ito sa hinaharap kaysa sa pagbili ng pre-built na produkto.
cons:
- Imposibleng makaligtaan ang mga gastos sa pagpapaunlad, pamamahala ng programa, at pagho-host ng server.
- Ang iyong koponan ng mga developer ay kailangang maglaan ng malaking halaga ng oras sa pagdidisenyo, pagbuo, at pagpapanatili nito.
- Maaaring lumitaw ang mga isyu sa pagganap, lalo na kung ang plano sa paggastos para sa isang mahusay na server ay pinaghihigpitan.
Ang pagbuo ng isang tool sa pag-parse mula sa simula ay palaging may mga pakinabang, lalo na kung dapat itong matugunan ang partikular na kumplikado o partikular na mga kinakailangan.
Kasabay nito, nangangailangan ito ng malaking halaga ng trabaho at mapagkukunan. Bilang resulta, maaaring hindi mo ito matustusan o ayaw lang na mag-aksaya ng oras ang iyong highly skilled team sa pagbuo ng naturang tool.
Pagbili ng Data Processor
Sa sitwasyong ito, bumili ka ng isang komersyal na solusyon na nagbibigay ng mga function ng pag-parse ng data na kailangan mo. Karaniwang nangangailangan ito ng pagbili ng lisensya ng software o pagbabayad ng maliit na singil sa bawat tawag sa API.
Mga kalamangan
- Ang iyong development team ay hindi mag-aaksaya ng oras o mapagkukunan dito.
- Walang mga lihim at ang gastos ay halata sa simula.
- Ang tagapagkaloob, hindi ang iyong mga tauhan, ang mamamahala sa pag-update at pagpapanatili ng tool.
Kahinaan
- Maaaring hindi matugunan ng tool ang iyong mga kinakailangan sa hinaharap.
- Wala kang impluwensya sa tool.
- Maaari kang mag-invest ng mas maraming pera kaysa sa iyong nilalayon.
Mabilis at simple ang pagbili ng parsing application. Nakatakda ka nang simulan ang pag-parse ng data kasunod ng ilang pag-click. Sa parehong yugto ng panahon kung pipiliin mo ang isang tool na hindi sapat na advanced, maaari itong magkulang sa lalong madaling panahon at hindi matugunan ang iyong mga pangangailangan sa hinaharap.
Gaya ng nalaman mo lang, ang desisyon sa pagitan ng pagtatayo at pagbili ay lubos na naiimpluwensyahan ng iyong mga layunin at pangangailangan.
Ang pinakaangkop na sagot sa tanong na ito ay ang pagkakaroon ng tool sa negosyo na makakatulong sa iyo sa paggawa ng customized na data parser. Sa kabutihang palad, ito ay umiiral at kilala bilang Web Scraper IDE!
Web Scraper IDE ay isang ganap na tampok na tool ng developer na may mga pre-built na tool at approach sa pag-parse. Nagbibigay-daan ito sa iyo na bawasan ang oras ng pag-unlad pati na rin ang pag-scale nang mas epektibo.
Kasama rin dito Bright DataMga tampok sa pag-unblock ng proxy ni, na nagpapahintulot sa iyo na i-scrape ang Web nang pribado.
Kung ito ay tila masyadong kumplikado, tandaan iyon Bright Data nag-aalok ng Data bilang isang Serbisyo. Maaari kang partikular na magtanong Bright Data para gumawa ng custom na dataset na angkop sa iyong mga kinakailangan.
Ito ay ibibigay alinman sa kahilingan o sa isang regular na batayan. Bright Data ay mahalagang ibibigay sa iyo ang data ng internet na kailangan mo kapag kailangan mo ito habang tinitiyak din ang bilis, kalidad, at paghahatid. Mas pinapasimple nito ang pagproseso ng data!
Quick Links:
- Ano ang Data Aggregation?
- Paglilinis ng Data ng CRM
- Wikipedia Web Scraping
- Bakit Gumamit ng Data Migration?
Mga Pangwakas na Kaisipan: Pag-parse ng Data 2024
Binibigyang-daan ka ng pag-parse ng data na agad na i-convert ang raw data sa isang mas magagamit na format. Nangangahulugan ito ng pag-save ng parehong paggawa at oras habang pinapahusay din ang kalidad ng data.
Bilang resulta, ang pagsusuri ng data ay magiging mas simple at mas mahusay. Kasabay nito, ang pag-parse ng data ay nagpapakita ng ilang mga paghihirap, kabilang ang mga espesyal na character at mga pagkakamali sa mga input file.
Bilang resulta, ang paglikha ng isang mahusay na Data parser ay hindi isang simpleng gawain. Ito ang dahilan kung bakit dapat mong isaalang-alang ang pamumuhunan sa isang komersyal na tool sa pag-parse ng data, gaya ng Bright DataWeb Scraper IDE ni.
Gayundin, tandaan na Bright Data ay may malaking koleksyon ng mga handa nang gamitin na database.
