Data Parsing - 3 avantages clés et cas d'utilisation

Les technologies d'analyse des données sont chargées de convertir les données dans un format particulier qui permet l'analyse des données. Statista prévoit que le chiffre d'affaires de l'analyse des Big Data s'élèvera à 274 milliards de dollars américains d'ici à 2022. Le Big Data étant le principal contributeur à la science des données, les données brutes constituent une source importante pour l'analyse des données. Mais ces données non structurées

Les technologies d'analyse des données sont chargées de convertir les données dans un format particulier qui permet l'analyse des données. Statista prévoit que le chiffre d'affaires de l' analyse des Big Data s'élèvera à 274 milliards de dollars américains d'ici à 2022. Le Big Data étant le principal contributeur à la science des données, les données brutes constituent une source considérable pour l'analyse des données. Mais ces données non structurées ne sont d'aucune utilité tant qu'elles ne sont pas analysées dans un format plus lisible. C'est à ce moment-là que le Data Parsing entre en jeu. Les gens s'appuient sur les techniques de Data Parsing pour comprendre les ensembles de données non structurées. Cet article vous expliquera les fonctionnalités de l'analyse de données.

Table des matières

• Qu'est-ce que l'analyse de données ?
• Avantages de l'analyse de données ?
• Types d'analyse de données
• Comment fonctionne un analyseur de données ?
• Méthodes d'analyse des données
• Cas d'utilisation de l'analyse de données
• Défis liés à l'analyse des données
• proxys dans Data Parsing
• Pourquoi choisir Proxyscrape proxys
• Questions fréquemment posées
• Réflexions finales

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

Le processus d'analyse des données convertit les données d'un format de données en d'autres formats de fichiers. Les données extraites peuvent contenir des données non structurées, comme du code HTML brut ou d'autres données illisibles. Les analyseurs de données convertissent ces données brutes en un format lisible par une machine, ce qui simplifie le processus d'analyse.

Les scrapeurs extraient des données dans différents formats, qui ne sont pas facilement lisibles. Ces données illisibles peuvent être un fichier XML, un document HTML, une chaîne HTML ou d'autres formats indisciplinés. La technique d'analyse syntaxique des données lit les formats de fichiers HTML et en extrait des informations pertinentes qui peuvent être soumises à un processus d'analyse.

Avantages de l'analyse de données ?

L'analyse des données est généralement considérée comme une technique clé pour améliorer les données récupérées. D'énormes quantités de données récupérées nécessitent un processus de structuration des données approprié afin d'en extraire des informations pertinentes. Plutôt que de généraliser les utilisations de l'analyse de données comme étant du scraping, explorons-les en détail.

Facile à transformer

L'analyse de données permet aux utilisateurs de transférer des masses de données du serveur principal aux applications clientes ou d'une source à une destination. Comme le transport de données complexes et non structurées prend du temps, les utilisateurs préfèrent les convertir en formats de données interchangeables, tels que JavaScript Object Notation (JSON). JSON étant un format de données léger, il convient à la transmission des données. Les technologies d'analyse de données convertissent les données brutes en format JSON. Consultez ce blog pour savoir comment lire et analyser JSON avec Python.

Exemple - Dans le cadre de l'analyse des investissements, les scientifiques des données collectent des données sur les clients auprès des banques financières et comptables afin de les comparer et de choisir le bon endroit pour effectuer des investissements. Ici, les "antécédents de crédit du client" sont représentés dans un graphique. Au lieu d'envoyer le graphique, la chaîne de caractères et les images tels quels, il est préférable de les convertir en objets JSON afin qu'ils soient plus légers et consomment moins de mémoire.

Simplification du processus d'analyse

En général, le processus d'extraction de données permet de collecter des données en vrac à partir de sources et de formats divers. Les analystes de données peuvent éprouver des difficultés à traiter ces données complexes non structurées. Dans ce cas, le processus d'analyse des données convertit les données dans un format particulier qui convient à des fins d'analyse.

Exemple Les données financières collectées auprès des banques ou d'autres sources peuvent comporter des valeurs nulles ou manquantes, ce qui peut affecter la qualité du processus d'analyse. En utilisant la technique d'analyse des données, les utilisateurs convertissent les valeurs nulles en les mettant en correspondance avec les valeurs appropriées d'autres bases de données.

Optimisation des flux d'affaires

La technique d'analyse des données peut simplifier les flux de travail des entreprises. Les data scientists n'ont pas à se préoccuper de la qualité des données, car celle-ci est déjà prise en charge par la technologie d'analyse de données. Les données converties peuvent directement contribuer à l'obtention d'informations commerciales.

Exemple - Considérons qu'une solution d'analyse de données analyse les rapports de crédit des clients pour trouver les techniques commerciales appropriées qui ont fonctionné. Dans ce cas, la conversion des scores de crédit, du type de compte et de la durée dans un format adapté au système permet de déterminer facilement quand et où leurs plans ont fonctionné. Cette analyse simplifie le processus de développement d'un flux de travail pour améliorer l'activité.

Types d'analyse de données

Les analyseurs peuvent travailler sur les données selon deux méthodes différentes. L'analyse syntaxique des données par le biais d'arbres d'analyse fonctionne selon une approche descendante ou ascendante. L'approche descendante part des éléments supérieurs de l'arbre et va vers le bas. Cette méthode se concentre d'abord sur les éléments les plus grands, puis sur les plus petits. L'approche ascendante part des éléments les plus petits, puis se dirige vers les éléments plus grands.

Analyse grammaticale des données - L'analyseur convertit les données non structurées en un format structuré particulier à l'aide de règles de grammaire.

Analyse de données pilotée par les données - Dans ce type d'analyse, l'analyseur convertit les données sur la base de modèles de traitement du langage naturel (NLP), de méthodes fondées sur des règles et d'équations sémantiques. 

Comment fonctionne un analyseur de données ?

L'analyseur de données se concentre principalement sur l'extraction d'informations significatives et pertinentes à partir d'un ensemble de données non structurées. L'analyseur de données prend le contrôle total de l'entrée des données non structurées et les structure en informations correctes à l'aide de règles ou de facteurs de pertinence définis par l'utilisateur.

Un web scraper qui extrait un grand nombre de données de différentes pages web. Il peut s'agir d'espaces blancs, de balises de rupture et de données au format HTML tel quel. Pour convertir ces données dans un format facilement compréhensible, un scraper web doit utiliser des techniques d'analyse.

Un analyseur syntaxique bien conçu analyse les chaînes d'entrée pour vérifier les règles de grammaire formelles. Ce processus d'analyse syntaxique comprend deux étapes principales : l'analyse syntaxique et l'analyse lexicale.

Analyse lexicale

L'analyseur syntaxique crée des jetons à partir des données de la chaîne d'entrée. Les jetons sont les plus petites unités de données significatives. L'analyseur syntaxique élimine les données inutiles, comme les espaces blancs et les commentaires, d'un ensemble de caractères d'entrée et crée des jetons avec les unités lexicales les plus petites. En général, l'analyseur syntaxique reçoit des données sous la forme d'un document HTML. À partir de ces données, l'analyseur syntaxique recherche les mots-clés, les identificateurs et les séparateurs. Il supprime toutes les informations non pertinentes du code HTML et crée des jetons contenant des données pertinentes.

Example: In an HTML code, the parser starts analyzing from the HTML tag. Then, they route to the head and body tag and further find the keywords and identifiers. The parser creates tokes with lexical keywords by eliminating the comments, space, and tags, like <b> or <p>.

Analyse syntaxique

Cette étape prend les tokens du processus d'analyse lexicale en entrée et poursuit l'analyse des données. Ces jetons sont placés dans l'analyse syntaxique, où l'analyseur syntaxique se concentre davantage sur la syntaxe. Cette étape vérifie les données non pertinentes des jetons, comme les parenthèses et les accolades, afin de créer un arbre d'analyse à partir de l'expression. Cet arbre d'analyse comprend les termes et les opérateurs.

Exemple : Considérons une expression mathématique (4*2) + (8+3)-1. Cette étape divise les données en fonction du flux syntaxique. Ici, l'analyseur syntaxique considère (4*2), (8+3) et - 1 comme trois termes d'une expression et construit un arbre d'analyse. À la fin de cette analyse syntaxique, l'analyseur syntaxique extrait les composants de l'analyse sémantique contenant les données les plus pertinentes et les plus significatives.

Analyse des données - Arbre d'analyse

Méthodes d'analyse des données

Pour utiliser les technologies d'analyse de données, vous pouvez soit créer votre propre analyseur de données, soit dépendre d'un analyseur de données tiers. La création de votre propre analyseur de données est le choix le plus économique, car vous n'avez pas besoin de dépenser de l'argent pour engager quelqu'un. Cependant, la principale difficulté liée à l'utilisation d'un outil créé par vous-même est que vous devez avoir des connaissances en programmation ou disposer d'une équipe de programmation technique pour créer votre propre analyseur.

Il est préférable d'obtenir une solution d'analyse syntaxique de qualité qui peut construire votre analyseur syntaxique en fonction de vos besoins. Cela vous permet d'économiser le temps et les efforts que vous avez consacrés à la création de votre propre analyseur, mais cela vous coûte plus cher. Passez en revue de nombreuses solutions d'analyse syntaxique et trouvez celle qui vous fournira un service de qualité à un prix raisonnable.

Cas d'utilisation de l'analyse de données

Les utilisateurs de données mettent en œuvre des techniques d'analyse de données à l'aide de plusieurs technologies. L'analyse de données joue un rôle essentiel dans de nombreuses applications, telles que le développement web, l'analyse de données, la communication de données, le développement de jeux, la gestion des médias sociaux, le web scraping et la gestion de bases de données. L'analyse de données peut être intégrée à de nombreuses technologies afin d'en améliorer la qualité.

• L'analyse de données est utilisée avec HTML et d'autres langages de script pour créer des applications web, des applications de jeux et des applications mobiles.
• Des techniques d'analyse des données sont également utilisées avec le protocole HTTP et d'autres protocoles de communication pour améliorer la communication des données.
• Cette technique est également compatible avec les requêtes SQL qui peuvent aider les utilisateurs dans les systèmes de gestion de base de données.
• Ce processus est utilisé avec un langage de données interactif pour simplifier le processus d'analyse des données.
• L'analyse de données fonctionne également avec des langages de modélisation et analyse les données NLP telles que la voix ou les émotions afin d'améliorer le processus d'analyse des sentiments.
• L'analyse de données est compatible avec la plupart des langages informatiques et de programmation et favorise le processus d'analyse dans de nombreux domaines, tels que la finance et l'immobilier, ainsi que l'expédition et la logistique.

Défis liés à l'analyse des données

Parmi tous les avantages de l'analyse syntaxique des données, l'un des principaux défis est la gestion des données dynamiques. Comme l'analyse syntaxique est appliquée au processus de scraping et d'analyse, elle est censée traiter des valeurs dynamiques changeantes. Par exemple, un système de gestion des médias sociaux doit gérer les likes, les commentaires et les vues qui changent à chaque minute.

Dans ce cas, les développeurs doivent mettre à jour et répéter fréquemment les fonctionnalités de l'analyseur. Cela peut prendre un certain temps et les analystes risquent de rester bloqués avec d'anciennes valeurs. Pour mettre en œuvre ces changements dans l'analyse syntaxique, les gens peuvent utiliser proxys qui augmentera le processus de récupération et aidera l'analyseur syntaxique à adopter les changements rapidement. Grâce à la bande passante élevée de proxys , les utilisateurs peuvent extraire des données de manière répétée. ProxyScrapeles utilisateurs peuvent extraire de manière répétée les données des sites à analyser et les tenir à jour.

proxys dans Data Parsing

proxys peuvent aider les gens à relever certains défis. proxys Par exemple, les sites web de l'Union européenne, avec leurs caractéristiques de large bande passante, d'anonymat et d'aptitude au scraping, simplifieront le processus de scraping et aideront l'analyseur syntaxique à adopter rapidement les changements.

Pourquoi choisir Proxyscrape proxys

Proxyscrape est une solution de proxy populaire qui permet de récupérer un nombre illimité de données. Voici quelques-unes des caractéristiques uniques de leur site proxys qui les aident à analyser les données. 

• Largeur de bande élevée - La largeur de bande élevée de proxys accélère le processus de collecte et de transformation des données et facilite le traitement des données dynamiques provenant de plusieurs sites. 

• Temps de disponibilité - Le temps de disponibilité de 100 % garantit que le système d'analyse des données fonctionne 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

• Types multiples - Proxyscrape fournit tous les types de proxys comme proxys partagé et proxys privé. Les sites partagés proxys comprennent les centres de données proxys, les sites résidentiels proxys et les sites dédiés proxys, tandis que les sites privés proxys font référence aux sites dédiés proxys. Ils proposent également des pools de serveurs mandataires à partir desquels les "scrapers" peuvent utiliser différentes adresses IP pour chaque demande.

• Global Proxy - Nous offrons proxys à partir de plus de 120 pays. Il existe également des proxys pour différents protocoles, comme HTTP proxys et Socks proxys.

• Rentable - Ici, les proxys premium sont d'un coût raisonnable et disposent d'une large bande passante. Consultez nos prix attractifs et nos nombreuses options de proxy.

Questions fréquemment posées

FAQs :

Réflexions finales

L'analyse des données devient un processus nécessaire mis en œuvre dans toutes les applications. Vous pouvez utiliser la technique d'analyse syntaxique sur des données brutes indisciplinées pour les structurer dans des formats plus lisibles. Si vous êtes sur le point de traiter des données statistiques, cela peut avoir un impact sur la taille de l'échantillon et la probabilité. Il est préférable d'utiliser la méthode d'analyse de données pilotée par les données, car le processus d'analyse de données piloté par les données peut gérer efficacement les impacts des modèles probabilistes. Vous pouvez également choisir la technique d'analyse grammaticale des données pour vérifier et analyser les données à l'aide de règles de grammaire. Consultez la gamme de prix de Proxyscrape's proxys qui peut améliorer la qualité et l'efficacité de l'analyse syntaxique.