分析师需要具备多种关键能力。 通常定义所有分析师应具备的基本知识，然后是区分分析师的专业知识。
数据解析是数据分析师应该考虑发展的一项技能。
为什么？
非结构化数据 必须 转换成有组织的数据或新数据 在它可以被使用之前。 数据解析器通常执行数据解析以将原始数据转换为更易于理解、使用或保留的类型。
什么是数据解析？
数据解析涉及到将数据从一种格式转换为另一种格式. 当我们需要阅读计算机代码并生成机器代码时，它们经常在编译器中使用。
当程序员创建在硬件上执行的代码时，这种情况经常发生。 SQL 引擎还包括解析器。 SQL 查询在执行和产生结果之前由 SQL 引擎解析。
这通常发生在 网络抓取 当通过网络抓取从网页中获取数据时。
从网络上抓取数据后，让数据更易于阅读和更好地进行分析是确保您的团队能够正确利用结果的下一步。
谁使用数据解析？
数据分析、数据管理和数据收集都极大地受益于数据解析，这可以通过 API 或库来完成。
数据解析器可用于 将大型数据集拆分为可管理的块，从未处理的源中提取特定数据，并将数据从一种格式转换为另一种格式。
例如，一个正确编程的数据解析器将能够将 HTML 网站中的数据转换为更易读和理解的格式，例如 CSV。
数据解析经常用于各个领域，从商业到高等教育，从 大数据到电子商务. 一个设计良好的数据解析器可以自动地从未处理的信息中提取重要的细节，而不需要人工劳动。
该信息可用于价格比较、市场评估和其他目的。 现在让我们检查数据解析器的操作。
为什么要使用数据解析器？
称为数据解析器的程序将数据从一种类型转换为另一种类型。 结果，数据解析器将数据作为输入对其进行扩展，然后以新结构导出数据。
可以用多种编程语言创建的数据解析器是数据解析过程的基础。
应注意大量用于数据解析的工具或 API 的可用性。 让我们看一个示例，以更好地理解数据解析器的功能。
然后 HTML 处理器将：
- 接收 HTML 文件作为输入。
- 检查文档的 HTML 代码并将其保存为数组。
- 检索相关数据，解析HTML数据字符串。
如有必要，在解析时扩展、处理或清除您感兴趣的数据。 将处理后的数据转换为 JSON、CSV 或 YAML 文件，或到 SQL 或 NoSQL 数据库。
重要的是要考虑到数据解析器解析数据并将其更改为某种格式的方式取决于解析器的指令或定义方式。 这取决于作为输入变量提供给解析 API 或软件的规则。
在自定义脚本的实例中，它由数据解析器的编码方式决定。 在这两种情况下，都不需要人工干预，数据由解析器自动处理。
让我们来看看为什么数据解析如此重要。
数据解析的好处
数据解析有几个适用于许多部门的优势。 让我们来看看您应该使用数据处理的前五个原因。
1. 成本效益低，耗时少
通过使用数据解析自动执行重复性杂务，您可以节省大量时间和精力。 此外，将数据转换为更具可读性的类型可以让您的团队更快地掌握数据并更轻松地履行职责。
2. 更大的数据通用性
出于各种原因，您可以重用已解析并转换为人类友好版本的数据。 简而言之，数据解析拓宽了数据操作的范围。
3. 高质量数据
通常，将数据转换为更有条理的形式需要数据清理和标准化。 这意味着数据解析提高了整体质量。
4. 简化数据集成
数据解析促使您可以将来自不同来源的数据转换成一种独特的格式。 这允许您将各种数据源合并到一个目标中，该目标可以是应用程序、技术或过程。
5. 增强数据分析
使用有组织的数据可以简化数据的研究和分析。 这也导致更深入和精确的分析。
数据解析困难
处理数据可能很困难，数据解析也不例外。 对此的解释是数据解析器必须克服许多挑战。 让我们看看要牢记的三个挑战。
1. 管理不一致和错误
数据解析过程通常接收未处理的、未组织的或半结构化的数据作为输入。 因此，输入数据中很可能存在错误、错误和差异。
HTML 文档是此类问题最常见的来源之一。 这是因为大多数现代浏览器都足够智能，可以正确呈现 HTML 页面，而不管它们是否涉及语法错误。
因此，您的输入 HTML 页面可能包含未关闭的标记、W3C 无效的 HTML 内容或仅仅是特殊的 HTML 字符。 解析这样的数据，需要一个能够自动处理这些问题的智能解析引擎。
2. 管理海量数据
数据解析消耗精力和系统资源。 因此，解析可能会导致性能问题，尤其是在处理大数据时。
因此，您可能需要合并处理的数据，以便同时解析各种输入文件并节省时间。
另一方面，这可能会增加资源消耗和完全混乱。 因此，解析大量数据是一项艰巨的工作，需要使用高级工具。
3.管理各种数据格式
有效的数据解析器必须能够处理各种输入和输出数据。 这是因为数据格式的变化速度与整个 IT 行业的变化速度相同。
简而言之，您必须保持您的数据解析器是最新的并且能够处理各种格式。 数据解析器还必须能够接收和导出多字符编码的数据。
您将被允许以这种方式在 macOS 和 Windows 上使用解析的数据。
创建与购买数据解析工具
显而易见，数据解析过程的有效性取决于所使用的解析器类型。
因此，问题是让技术人员创建数据解析器还是简单地使用现有的业务补救措施，例如 Bright Data，出现。
开发自己的解析器更易于定制，但需要更多时间和精力，而购买解析器速度更快，但选择更少。 显然，情况要复杂得多。
因此，让我们尝试弄清楚您是应该开发还是购买数据解析器。
创建数据处理器
在这种情况下，您的企业有一个能够创建自定义数据解析器的内部开发团队。
优点：
- 您可以对其进行修改以满足您的特定要求。
- 您拥有数据解析器代码并对其开发拥有完全的授权。
- 如果经常使用，将来可能比购买预制产品更便宜。
缺点：
- 不可能忽视开发、程序管理和服务器托管的成本。
- 您的开发团队将不得不投入大量时间来设计、构建和维护它。
- 可能会出现性能问题，尤其是在高效服务器的支出计划受到限制的情况下。
从头开始构建解析工具总是有优势的，尤其是当它必须满足特别复杂或特定的要求时。
同时，这需要大量的工作和资源。 因此，您可能无法为其提供资金，或者只是不想让您的高技能团队浪费时间开发此类工具。
购买数据处理器
在这种情况下，您购买了提供所需数据解析功能的商业解决方案。 这通常需要购买软件许可证或为每次 API 调用支付少量费用。
优点
- 您的开发团队不会在上面浪费时间或资源。
- 没有秘密，成本从一开始就显而易见。
- 供应商，而不是您的员工，将负责更新和维护该工具。
缺点
- 该工具可能无法满足您未来的需求。
- 您对该工具没有任何影响。
- 您最终可能会投入比预期更多的钱。
购买解析应用程序既快速又简单。 单击几下即可开始解析数据。 同时，如果您选择了一个不够先进的工具，那么它可能很快就会功亏一篑，无法满足您未来的需求。
正如您刚刚发现的，构建和购买之间的决定在很大程度上受到您的目标和需求的影响。
这个问题最合适的答案是拥有一个可以帮助您创建自定义数据解析器的业务工具。 幸运的是，它确实存在并被称为 Web 抓取工具 IDE！
Web 抓取工具 IDE 是一个功能齐全的开发人员工具，带有预构建的解析工具和方法。 这使您能够减少开发时间并更有效地扩展。
它还包括 Bright Data的代理解锁功能，允许您私下抓取网络。
如果这看起来太复杂，请记住 Bright Data 提供数据即服务。 你可以具体问 Bright Data 创建适合您要求的自定义数据集。
这将根据要求或定期提供。 Bright Data 基本上可以在您需要时为您提供所需的互联网数据，同时还能确保速度、质量和交付。 这进一步简化了数据处理！
快速链接：
最后的想法：数据解析 2024
数据解析使您能够立即将原始数据转换为更有用的格式。 这意味着既节省了人力和时间，又提高了数据质量。
因此，数据分析将变得更加简单和高效。 同时，数据解析存在一些困难，包括输入文件中的特殊字符和错误。
因此，创建高效的数据解析器并不是一项简单的任务。 这就是为什么您应该考虑投资商业数据解析工具，例如 Bright Data的 Web Scraper IDE。
另外，请记住 Bright Data 拥有大量随时可用的数据库。
