Існують різноманітні важливі здібності, якими повинен володіти аналітик. Зазвичай визначаються базові знання, якими повинні володіти всі аналітики, а потім і спеціалізації, які відрізнятимуть аналітика.
Аналіз даних — це одна з таких навичок, яку аналітики даних повинні розвивати.
Чому?
Неструктуровані дані повинно бути перетворені в організовані дані або нові дані перед використанням. Синтаксичний аналізатор даних часто виконує синтаксичний аналіз даних, щоб перетворити необроблені дані в типи, які легше зрозуміти, використовувати або зберігати.
Що таке аналіз даних?
Аналіз даних включає tперетворення даних з одного формату в інший. Коли нам потрібно прочитати комп’ютерний код і створити машинний код, вони часто використовуються в компіляторах.
Коли програмісти створюють код, який виконується апаратно, це часто трапляється. SQL движки також включають аналізатори. SQL-запит аналізується механізмами SQL перед виконанням і отриманням результатів.
Зазвичай це відбувається у випадку веб-вискоблювання коли дані були взяті з веб-сторінки за допомогою веб-збирання.
Зробити дані легшими для читання та кращими для аналізу після того, як ви зібрали їх з Інтернету, є наступним кроком до того, щоб ваша команда могла правильно використовувати результати.
Кому використовувати аналіз даних?
Аналіз даних, адміністрування та збір даних отримують значні переваги від аналізу даних, який можна виконати за допомогою API або бібліотек.
Можна використовувати аналізатор даних розділяти великі набори даних на керовані блоки, отримувати певні дані з необроблених джерел і перетворювати дані з одного формату в інший.
Наприклад, належним чином запрограмований аналізатор даних зможе перетворити дані, наявні на веб-сайті HTML, у більш читабельний і зрозумілий формат, наприклад CSV.
Розбір даних регулярно використовується в різних секторах, від торгівлі до вищої освіти Великі дані для електронної комерції. Добре розроблений аналізатор даних механічно витягує важливі деталі з необробленої інформації без необхідності ручної праці.
Інформацію можна використовувати для порівняння цін, оцінки ринку та інших цілей. Давайте тепер розглянемо роботу аналізатора даних.
Навіщо вам використовувати аналізатор даних?
Програма, відома як аналізатор даних, перетворює дані з одного типу на інший. У результаті аналізатор даних приймає дані як вхідні дані, розширює їх, а потім експортує дані в новій структурі.
Парсери даних, які можуть бути створені на різних мовах програмування, є основою процедури аналізу даних.
Слід зазначити наявність численних інструментів або API для аналізу даних. Давайте розглянемо приклад, щоб краще зрозуміти, як працює аналізатор даних.
Тоді процесор HTML:
- Отримати файл HTML як вхідні дані.
- Перевірте HTML-код документа та збережіть його як масив.
- отримати відповідні дані та проаналізувати рядок даних HTML.
Якщо необхідно, розгорніть, обробіть або очистіть дані, які вас цікавлять під час аналізу. Перетворити оброблені дані в a файл JSON, CSV або YAML або до бази даних SQL або NoSQL.
Важливо взяти до уваги, що те, як синтаксичний аналізатор аналізує дані та змінює їх у формат, залежить від того, як синтаксичний аналізатор отримав інструкцію або визначено. Це залежить від правил, які надаються як вхідні змінні для API аналізу або програмного забезпечення.
У випадку спеціального сценарію це визначається тим, як закодовано аналізатор даних. В обох сценаріях втручання людини не потрібне, і дані автоматично обробляються синтаксичним аналізатором.
Давайте подивимося, чому аналіз даних є таким важливим.
Переваги аналізу даних
Аналіз даних має кілька переваг, які застосовуються в багатьох секторах. Давайте розглянемо п’ять головних причин, чому варто використовувати обробку даних.
1. Економічно ефективний і менш трудомісткий
Ви можете заощадити багато часу та зусиль, автоматизувавши повторювані роботи за допомогою аналізу даних. Крім того, перетворення даних у більш читабельні типи дозволяє вашій команді швидше сприймати дані та легше виконувати свої обов’язки.
2. Більша універсальність даних
Ви можете повторно використовувати дані, які були проаналізовані та перетворені на зручну для людини версію з різних причин. У двох словах, аналіз даних розширює сферу ваших операцій з даними.
3. Високоякісні дані
Зазвичай перетворення даних у більш упорядковані форми потребує очищення та стандартизації даних. Це означає, що аналіз даних покращує загальну якість.
4. Спрощена інтеграція даних
Синтаксичний аналіз даних вимагає конвертувати дані з різних джерел в унікальний формат. Це дозволяє вам об’єднати різні джерела даних в єдине цільове призначення, яким може бути програма, техніка або процедура.
5. Розширений аналіз даних
Робота з упорядкованими даними спрощує їх вивчення та аналіз. Це також призводить до більш глибокого та точного аналізу.
Труднощі аналізу даних
Робота з даними може бути складною, і аналіз даних не є винятком. Пояснення цього полягає в тому, що аналізатор даних повинен подолати ряд проблем. Давайте розглянемо три проблеми, про які слід пам’ятати.
1. Управління невідповідностями та помилками
Процес аналізу даних зазвичай отримує необроблені, неорганізовані або напівструктуровані дані як вхідні дані. Як наслідок, у вхідних даних, ймовірно, будуть існувати помилки, помилки та розбіжності.
Документи HTML є одним із найпоширеніших джерел таких проблем. Це пов’язано з тим, що більшість сучасних браузерів достатньо інтелектуальні, щоб належним чином відтворювати сторінки HTML незалежно від того, чи містять вони синтаксичні помилки.
У результаті ваші вхідні сторінки HTML можуть містити незакриті теги, недійсний HTML-контент W3C або просто спеціальні символи HTML. Для аналізу таких даних потрібен інтелектуальний механізм аналізу, який може автоматично вирішувати ці проблеми.
2. Управління величезною кількістю даних
Розбір даних споживає зусилля та системні ресурси. Як наслідок, аналіз може спричинити проблеми з продуктивністю, особливо під час роботи з великими даними.
У результаті вам може знадобитися об’єднати оброблені дані, щоб одночасно проаналізувати різні вхідні документи та заощадити час.
З іншого боку, це може збільшити споживання ресурсів і повну плутанину. Як наслідок, аналіз великих обсягів даних є важкою роботою, яка потребує використання вдосконалених інструментів.
3. Управління різними форматами даних
Ефективний аналізатор даних повинен бути здатний обробляти різноманітні вхідні та вихідні дані. Це пов’язано з тим, що формати даних змінюються з такою ж швидкістю, як і вся ІТ-галузь.
Простіше кажучи, ви повинні підтримувати свій аналізатор даних в актуальному стані та здатний обробляти різні формати. Синтаксичний аналізатор даних також повинен мати можливість отримувати та експортувати дані в багатосимвольному кодуванні.
Таким чином вам буде дозволено використовувати аналізовані дані в macOS і Windows.
Створення чи придбання інструменту аналізу даних
Як повинно бути очевидно, ефективність процесу аналізу даних визначається типом використовуваного аналізатора.
Як наслідок, питання про те, чи було б краще дозволити технічному персоналу створити синтаксичний аналізатор даних чи просто застосувати існуючий бізнес-засіб, наприклад Bright Data, виникає.
Розробка власного синтаксичного аналізатора є більш настроюваною, але потребує більше часу та зусиль, тоді як придбання одного швидше, але дає менше можливостей. Очевидно, що ситуація складніша.
Отже, давайте спробуємо з’ясувати, чи варто вам розробляти чи купувати аналізатор даних.
Створення процесора даних
У цьому випадку ваш бізнес має внутрішню команду розробників, здатну створити спеціальний аналізатор даних.
Плюси:
- Ви можете змінити його відповідно до ваших конкретних вимог.
- Ви володієте кодом аналізатора даних і маєте повну владу над його розробкою.
- Якщо використовувати його часто, у майбутньому це може бути дешевше, ніж придбання готового продукту.
Мінуси:
- Неможливо залишити без уваги витрати на розробку, управління програмою та розміщення сервера.
- Вашій команді розробників доведеться приділяти значну кількість часу його проектуванню, створенню та обслуговуванню.
- Можуть виникнути проблеми з продуктивністю, особливо якщо план витрат на ефективний сервер обмежений.
Створення інструменту аналізу з нуля завжди має переваги, особливо якщо він повинен задовольняти особливо складні або специфічні вимоги.
Водночас це потребує значної праці та ресурсів. Як наслідок, ви можете бути не в змозі профінансувати це або просто не хочете, щоб ваша висококваліфікована команда витрачала час на розробку такого інструменту.
Придбання процесора даних
У цій ситуації ви купуєте комерційне рішення, яке надає необхідні вам функції аналізу даних. Зазвичай це передбачає придбання ліцензії на програмне забезпечення або сплату невеликої плати за виклик API.
профі
- Ваша команда розробників не буде витрачати на це ні час, ні ресурси.
- Секретів немає, а вартість очевидна з самого початку.
- Постачальник, а не ваш персонал, буде відповідати за оновлення та підтримку інструменту.
мінуси
- Інструмент може не відповідати вашим майбутнім вимогам.
- Ви не маєте впливу на інструмент.
- Ви можете вкласти більше грошей, ніж планували.
Придбати програму аналізу швидко та просто. Після кількох клацань ви можете розпочати аналіз даних. У той же час, якщо ви виберете недостатньо вдосконалений інструмент, незабаром він може виявитися недостатнім і не відповідати вашим майбутнім потребам.
Як ви щойно з’ясували, рішення між будівництвом і покупкою значною мірою залежить від ваших цілей і потреб.
Найкращою відповіддю на це запитання було б мати бізнес-інструмент, який міг би допомогти вам створити налаштований аналізатор даних. На щастя, він існує і відомий як Web Scraper IDE!
Web Scraper IDE — це повнофункціональний інструмент розробника з уже вбудованими інструментами та підходами аналізу. Це дозволяє скоротити час розробки, а також ефективніше масштабувати.
Це також включає Bright Dataфункції розблокування проксі, що дозволяє конфіденційно переглядати веб-сторінки.
Якщо це здається надто складним, майте це на увазі Bright Data пропонує дані як послугу. Можна конкретно запитати Bright Data щоб створити спеціальний набір даних відповідно до ваших вимог.
Це надаватиметься або на запит, або на регулярній основі. Bright Data по суті, ви отримаєте необхідні Інтернет-дані, коли вони вам потрібні, а також забезпечать швидкість, якість і доставку. Це ще більше спрощує обробку даних!
Швидкі посилання:
- Що таке агрегація даних?
- Очищення даних CRM
- Вікіпедія Web Scraping
- Навіщо використовувати міграцію даних?
Останні думки: Аналіз даних 2024
Синтаксичний аналіз даних дозволяє миттєво конвертувати необроблені дані в більш зручний формат. Це означає економію праці та часу, а також покращує якість даних.
Як наслідок, аналіз даних буде простішим і ефективнішим. Одночасно розбір даних викликає деякі труднощі, включаючи спеціальні символи та помилки у вхідних файлах.
Як наслідок, створення ефективного аналізатора даних не є простим завданням. Ось чому вам слід розглянути можливість інвестування в комерційний інструмент аналізу даних, наприклад Bright DataIDE Web Scraper.
Також майте на увазі, що Bright Data має велику колекцію готових до використання баз даних.
