Có nhiều khả năng quan trọng khác nhau mà một nhà phân tích cần sở hữu. Kiến thức cơ bản mà tất cả các nhà phân tích nên có thường được xác định, tiếp theo là các chuyên môn sẽ phân biệt một nhà phân tích.
Phân tích dữ liệu là một trong những kỹ năng mà các nhà phân tích dữ liệu nên xem xét phát triển.
Tại sao?
Dữ liệu phi cấu trúc phải được chuyển đổi thành dữ liệu có tổ chức hoặc dữ liệu mới trước khi nó có thể được sử dụng. Trình phân tích cú pháp dữ liệu thường thực hiện phân tích cú pháp dữ liệu để chuyển đổi dữ liệu thô thành các loại dễ hiểu, sử dụng hoặc lưu giữ hơn.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích cú pháp dữ liệu liên quan đến tchuyển đổi dữ liệu từ định dạng này sang định dạng khác. Khi chúng ta cần đọc mã máy tính và tạo mã máy, chúng thường được sử dụng trong trình biên dịch.
Khi các lập trình viên tạo mã được thực thi trên phần cứng, điều này thường xuyên xảy ra. SQL công cụ cũng bao gồm trình phân tích cú pháp. Một truy vấn SQL được phân tích cú pháp bởi các công cụ SQL trước khi được thực thi và tạo ra kết quả.
Điều này thường xảy ra trong trường hợp rút trích nội dung trang web khi dữ liệu đã được lấy từ một trang web thông qua quét web.
Làm cho dữ liệu dễ đọc hơn và tốt hơn để phân tích sau khi bạn lấy dữ liệu từ trang web là bước tiếp theo để đảm bảo rằng nhóm của bạn có thể sử dụng kết quả đúng cách.
Ai sẽ sử dụng phân tích dữ liệu?
Phân tích dữ liệu, quản trị dữ liệu và thu thập dữ liệu đều được hưởng lợi rất nhiều từ việc phân tích dữ liệu, có thể được thực hiện thông qua API hoặc thư viện.
Trình phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để chia các tập dữ liệu lớn thành các phần có thể quản lý được, trích xuất dữ liệu cụ thể từ các nguồn chưa được xử lý và chuyển đổi dữ liệu từ định dạng này sang định dạng khác.
Ví dụ: trình phân tích cú pháp dữ liệu được lập trình phù hợp sẽ có thể chuyển đổi dữ liệu có trong trang web HTML sang định dạng dễ đọc và dễ hiểu hơn, chẳng hạn như CSV.
Phân tích dữ liệu được sử dụng thường xuyên trong các lĩnh vực khác nhau, từ thương mại đến giáo dục đại học, từ Dữ liệu lớn cho thương mại điện tử. Trình phân tích cú pháp dữ liệu được thiết kế tốt sẽ trích xuất một cách máy móc các chi tiết quan trọng từ thông tin chưa được xử lý mà không cần đến lao động thủ công.
Thông tin có thể được sử dụng để so sánh giá, đánh giá thị trường và các mục đích khác. Bây giờ chúng ta hãy kiểm tra hoạt động của bộ phân tích cú pháp dữ liệu.
Tại sao bạn sẽ sử dụng Trình phân tích cú pháp dữ liệu?
Một chương trình được gọi là trình phân tích cú pháp dữ liệu chuyển đổi dữ liệu từ loại này sang loại khác. Do đó, trình phân tích cú pháp dữ liệu lấy dữ liệu khi đầu vào mở rộng dữ liệu đó, sau đó xuất dữ liệu theo cấu trúc mới.
Trình phân tích dữ liệu, có thể được tạo bằng nhiều ngôn ngữ lập trình, là nền tảng của quy trình phân tích dữ liệu.
Cần lưu ý đến sự sẵn có của nhiều công cụ hoặc API để phân tích dữ liệu. Hãy xem một ví dụ để hiểu rõ hơn cách thức hoạt động của trình phân tích cú pháp dữ liệu.
Bộ xử lý HTML sau đó sẽ:
- Nhận tệp HTML làm đầu vào.
- Kiểm tra mã HTML của tài liệu và lưu dưới dạng một mảng.
- truy xuất dữ liệu liên quan và phân tích cú pháp chuỗi dữ liệu HTML.
Nếu cần, hãy mở rộng, xử lý hoặc xóa dữ liệu mà bạn quan tâm trong khi phân tích cú pháp. Chuyển đổi dữ liệu đã xử lý thành Tệp JSON, CSV hoặc YAML hoặc tới cơ sở dữ liệu SQL hoặc NoSQL.
Điều quan trọng cần lưu ý là cách trình phân tích cú pháp dữ liệu phân tích cú pháp dữ liệu và thay đổi nó thành định dạng phụ thuộc vào cách trình phân tích cú pháp được hướng dẫn hoặc định nghĩa. Điều này phụ thuộc vào các quy tắc được cung cấp dưới dạng biến đầu vào cho API hoặc phần mềm phân tích cú pháp.
Trong trường hợp tập lệnh tùy chỉnh, tập lệnh được xác định bằng cách trình phân tích cú pháp dữ liệu được mã hóa. Trong cả hai trường hợp, không cần sự can thiệp của con người và dữ liệu được trình phân tích cú pháp xử lý tự động.
Hãy xem tại sao phân tích cú pháp dữ liệu lại rất cần thiết.
Lợi ích của phân tích cú pháp dữ liệu
Phân tích cú pháp dữ liệu có một số lợi thế được áp dụng trên nhiều lĩnh vực. Chúng ta hãy xem năm lý do hàng đầu tại sao bạn nên sử dụng xử lý dữ liệu.
1. Tiết kiệm chi phí và ít tốn thời gian
Bạn có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức bằng cách tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng phân tích dữ liệu. Hơn nữa, việc chuyển đổi dữ liệu thành các loại dễ đọc hơn cho phép nhóm của bạn nắm bắt dữ liệu nhanh hơn và thực hiện nhiệm vụ của họ dễ dàng hơn.
2. Tính linh hoạt của dữ liệu lớn hơn
Bạn có thể sử dụng lại dữ liệu đã được phân tích cú pháp và chuyển đổi thành phiên bản thân thiện với con người vì nhiều lý do. Tóm lại, phân tích cú pháp dữ liệu mở rộng phạm vi hoạt động dữ liệu của bạn.
3. Dữ liệu chất lượng cao
Thông thường, việc chuyển đổi dữ liệu sang các dạng có tổ chức hơn đòi hỏi phải làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu. Điều này ngụ ý rằng phân tích cú pháp dữ liệu nâng cao chất lượng tổng thể.
4. Tích hợp dữ liệu đơn giản hóa
Phân tích cú pháp dữ liệu thúc giục bạn có thể chuyển đổi dữ liệu từ các nguồn khác nhau thành một định dạng duy nhất. Điều này cho phép bạn kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau vào một đích duy nhất, đó có thể là một ứng dụng, kỹ thuật hoặc quy trình.
5. Phân tích dữ liệu nâng cao
Làm việc với dữ liệu có tổ chức giúp đơn giản hóa dữ liệu để nghiên cứu và phân tích. Điều này cũng dẫn đến phân tích sâu hơn và chính xác hơn.
Khó khăn trong phân tích dữ liệu
Xử lý dữ liệu có thể khó khăn và phân tích cú pháp dữ liệu cũng không ngoại lệ. Giải thích cho điều này là trình phân tích dữ liệu phải vượt qua một số thách thức. Hãy xem xét ba thách thức cần ghi nhớ.
1. Quản lý sự không nhất quán và lỗi
Quá trình phân tích cú pháp dữ liệu thường nhận dữ liệu chưa được xử lý, chưa được sắp xếp hoặc bán cấu trúc làm đầu vào. Do đó, các lỗi, sai sót và sự khác biệt có thể tồn tại trong dữ liệu đầu vào.
Các tài liệu HTML là một trong những nguồn thường gặp nhất của các vấn đề như vậy. Điều này là do hầu hết các trình duyệt hiện đại đều đủ thông minh để hiển thị đúng các trang HTML bất kể chúng có liên quan đến lỗi cú pháp hay không.
Do đó, các trang HTML đầu vào của bạn có thể bao gồm các thẻ không được đóng, nội dung HTML không hợp lệ W3C hoặc chỉ các ký tự HTML đặc biệt. Phân tích cú pháp dữ liệu như vậy, nó yêu cầu một công cụ phân tích cú pháp thông minh có thể tự động xử lý các vấn đề này.
2. Quản lý lượng Data khổng lồ
Phân tích cú pháp dữ liệu tiêu tốn công sức và tài nguyên hệ thống. Do đó, việc phân tích cú pháp có thể gây ra các vấn đề về hiệu suất, đặc biệt khi xử lý Dữ liệu lớn.
Do đó, bạn có thể cần kết hợp dữ liệu được xử lý để phân tích các giấy tờ đầu vào khác nhau cùng một lúc cũng như tiết kiệm thời gian.
Mặt khác, điều này có thể làm tăng mức tiêu thụ tài nguyên và sự nhầm lẫn hoàn toàn. Do đó, việc phân tích một lượng lớn dữ liệu là một công việc khó khăn đòi hỏi phải sử dụng các công cụ nâng cao.
3. Quản lý các định dạng dữ liệu khác nhau
Một bộ phân tích dữ liệu hiệu quả phải có khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu đầu vào và đầu ra. Điều này là do thực tế là các định dạng dữ liệu thay đổi cùng tốc độ với toàn bộ ngành CNTT.
Nói một cách đơn giản, bạn phải cập nhật trình phân tích cú pháp dữ liệu của mình và có khả năng xử lý các định dạng khác nhau. Trình phân tích cú pháp dữ liệu cũng phải có khả năng nhận và xuất dữ liệu ở dạng mã hóa nhiều ký tự.
Bạn sẽ được phép sử dụng dữ liệu được phân tích cú pháp trên macOS cũng như Windows theo cách này.
Tạo so với mua Công cụ phân tích dữ liệu
Rõ ràng, hiệu quả của quá trình phân tích cú pháp dữ liệu được xác định bởi loại trình phân tích cú pháp được sử dụng.
Do đó, câu hỏi đặt ra là liệu có nên để nhân viên kỹ thuật tạo trình phân tích dữ liệu hay chỉ đơn giản sử dụng một biện pháp khắc phục kinh doanh hiện có, chẳng hạn như Bright Data, phát sinh.
Việc phát triển trình phân tích cú pháp của riêng bạn có thể tùy chỉnh nhiều hơn nhưng tốn nhiều thời gian và công sức hơn, trong khi việc mua một trình phân tích cú pháp nhanh hơn nhưng cung cấp cho bạn ít tùy chọn hơn. Rõ ràng, tình hình phức tạp hơn thế.
Vì vậy, hãy cố gắng tìm hiểu xem bạn nên phát triển hay mua một trình phân tích dữ liệu.
Tạo bộ xử lý dữ liệu
Trong trường hợp này, doanh nghiệp của bạn có một nhóm phát triển nội bộ có khả năng tạo trình phân tích cú pháp dữ liệu tùy chỉnh.
Ưu điểm:
- Bạn có thể sửa đổi nó để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của bạn.
- Bạn sở hữu mã trình phân tích dữ liệu và có toàn quyền đối với sự phát triển của nó.
- Nếu được sử dụng thường xuyên, nó có thể rẻ hơn trong tương lai so với việc mua một sản phẩm dựng sẵn.
Nhược điểm:
- Không thể bỏ qua chi phí phát triển, quản lý chương trình và lưu trữ máy chủ.
- Nhóm các nhà phát triển của bạn sẽ phải dành một lượng thời gian đáng kể để thiết kế, xây dựng và bảo trì nó.
- Các vấn đề về hiệu suất có thể phát sinh, đặc biệt nếu kế hoạch chi tiêu cho một máy chủ hiệu quả bị hạn chế.
Xây dựng một công cụ phân tích cú pháp từ đầu luôn có những lợi thế, đặc biệt nếu nó phải đáp ứng các yêu cầu đặc biệt phức tạp hoặc cụ thể.
Đồng thời, điều này đòi hỏi một lượng công việc và nguồn lực đáng kể. Do đó, bạn có thể không đủ tài chính cho nó hoặc đơn giản là không muốn nhóm có tay nghề cao của mình lãng phí thời gian để phát triển một công cụ như vậy.
Mua bộ xử lý dữ liệu
Trong tình huống này, bạn mua một giải pháp thương mại cung cấp các chức năng phân tích cú pháp dữ liệu mà bạn yêu cầu. Điều này thường đòi hỏi phải mua giấy phép phần mềm hoặc trả một khoản phí nhỏ cho mỗi lệnh gọi API.
Ưu điểm
- Nhóm phát triển của bạn sẽ không lãng phí thời gian hoặc tài nguyên cho nó.
- Không có bí mật nào và chi phí rõ ràng ngay từ đầu.
- Nhà cung cấp, không phải nhân viên của bạn, sẽ chịu trách nhiệm cập nhật và bảo trì công cụ.
Nhược điểm
- Công cụ này có thể không đáp ứng các yêu cầu trong tương lai của bạn.
- Bạn không có ảnh hưởng đến công cụ.
- Cuối cùng, bạn có thể đầu tư nhiều tiền hơn dự định.
Mua một ứng dụng phân tích cú pháp là nhanh chóng và đơn giản. Bạn đã sẵn sàng để bắt đầu phân tích cú pháp dữ liệu sau một vài cú nhấp chuột. Đồng thời, nếu bạn chọn một công cụ không đủ tiên tiến, nó có thể sớm bị thiếu và không đáp ứng được nhu cầu trong tương lai của bạn.
Như bạn vừa phát hiện ra, quyết định giữa việc xây dựng và mua nhà bị ảnh hưởng nặng nề bởi các mục tiêu và nhu cầu của bạn.
Câu trả lời phù hợp nhất cho câu hỏi này là có một công cụ kinh doanh có thể hỗ trợ bạn tạo trình phân tích dữ liệu tùy chỉnh. May mắn thay, nó tồn tại và được gọi là IDE quét web!
IDE quét web là một công cụ dành cho nhà phát triển có đầy đủ tính năng với các phương pháp và công cụ phân tích cú pháp dựng sẵn. Điều này cho phép bạn giảm thời gian phát triển cũng như mở rộng quy mô hiệu quả hơn.
Nó cũng bao gồm Bright Datatính năng bỏ chặn proxy của, cho phép bạn quét Web một cách riêng tư.
Nếu điều này có vẻ quá phức tạp, hãy nhớ rằng Bright Data cung cấp Dữ liệu dưới dạng Dịch vụ. Bạn có thể hỏi cụ thể Bright Data để tạo tập dữ liệu tùy chỉnh phù hợp với yêu cầu của bạn.
Điều này sẽ được cung cấp theo yêu cầu hoặc trên cơ sở thường xuyên. Bright Data về cơ bản sẽ cung cấp cho bạn dữ liệu internet mà bạn cần khi bạn cần, đồng thời đảm bảo tốc độ, chất lượng và phân phối. Điều này đơn giản hóa việc xử lý dữ liệu hơn nữa!
Liên kết nhanh:
- Tổng hợp dữ liệu là gì?
- Làm sạch dữ liệu CRM
- Tìm kiếm trang web Wikipedia
- Tại sao nên sử dụng Di chuyển dữ liệu?
Suy nghĩ cuối cùng: Phân tích dữ liệu năm 2024
Phân tích cú pháp dữ liệu cho phép bạn ngay lập tức chuyển đổi dữ liệu thô sang định dạng dễ sử dụng hơn. Điều này có nghĩa là tiết kiệm cả nhân công và thời gian đồng thời cải thiện chất lượng dữ liệu.
Do đó, việc phân tích dữ liệu sẽ trở nên đơn giản và hiệu quả hơn. Đồng thời, việc phân tích cú pháp dữ liệu gặp một số khó khăn, bao gồm các ký tự đặc biệt và lỗi trong tệp đầu vào.
Do đó, việc tạo ra một Trình phân tích dữ liệu hiệu quả không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Đây là lý do tại sao bạn nên cân nhắc đầu tư vào một công cụ phân tích dữ liệu thương mại, chẳng hạn như Bright DataWeb Scraper IDE của.
Ngoài ra, hãy nhớ rằng Bright Data có một bộ sưu tập lớn các cơ sở dữ liệu sẵn sàng sử dụng.
