Análise de dados - 3 principais benefícios e casos de uso

As tecnologias de análise de dados são responsáveis pela conversão de dados em um formato de dados específico que dá suporte à análise de dados. O Statista prevê que a receita do Big Data Analytics chegará a 274 bilhões de dólares americanos até 2022. Como o Big Data é o principal contribuinte para a ciência de dados, os dados brutos são uma grande fonte para a análise de dados. Mas esses dados não estruturados

As tecnologias de análise de dados são responsáveis pela conversão de dados em um formato de dados específico que dá suporte à análise de dados. O Statista prevê que a receita do Big Data Analytics chegará a 274 bilhões de dólares americanos até 2022. Como o Big Data é o principal contribuinte para a ciência de dados, os dados brutos são uma grande fonte para a análise de dados. Mas esses dados não estruturados não têm utilidade até que sejam analisados em um formato mais legível. É nesse momento que o Data Parsing entra em cena. As pessoas confiam nas técnicas de análise de dados para compreender conjuntos de dados não estruturados. Este artigo explicará as funcionalidades da análise de dados.

Índice

• O que é análise de dados?
• Benefícios da análise de dados?
• Tipos de análise de dados
• Como funciona um analisador de dados?
• Formas de análise de dados
• Casos de uso de análise de dados
• Desafios na análise de dados
• Proxies em Análise de dados
• Por que escolher Proxyscrape Proxies
• Perguntas frequentes
• Considerações finais

O que é análise de dados?

O processo de análise de dados converte dados de um formato de dados em outros formatos de arquivo. Os dados extraídos podem conter dados não estruturados, como código HTML bruto ou outros dados ilegíveis. Os analisadores de dados convertem esses dados brutos em um formato legível por máquina que simplifica o processo de análise.

Os raspadores extraem dados em vários formatos, que não são facilmente legíveis. Esses dados ilegíveis podem ser um arquivo XML, um documento HTML, uma cadeia de caracteres HTML ou outros formatos não legíveis. A técnica de análise de dados lê os formatos de arquivo HTML e extrai informações relevantes deles, que podem ser submetidas a um processo de análise.

Benefícios da análise de dados?

As pessoas geralmente se referem à análise de dados como uma técnica fundamental para aprimorar os dados extraídos. Grandes quantidades de dados extraídos exigem um processo adequado de estruturação de dados para extrair informações relevantes deles. Em vez de generalizar os usos da análise de dados como scraping, vamos explorá-los em detalhes.

Fácil de transformar

A análise de dados ajuda os usuários a transferir cargas de dados do servidor principal para os aplicativos clientes ou de uma origem para um destino. Como leva tempo para transportar dados complexos e não estruturados, as pessoas preferem convertê-los em formatos de dados intercambiáveis, como o JavaScript Object Notation (JSON). Como o JSON é um formato de dados leve, ele é adequado para a transmissão de dados. As tecnologias de análise de dados convertem dados brutos no formato JSON. Leia este blog para saber como ler e analisar JSON com Python.

Exemplo - Na análise de investimentos, os cientistas de dados coletarão dados de clientes de bancos financeiros e contábeis para comparar e escolher o local certo para fazer investimentos. Aqui, o "histórico de crédito do cliente" é representado em um gráfico. Em vez de enviar o gráfico, a cadeia de caracteres e as imagens como estão, é melhor convertê-los em objetos JSON para que sejam leves e consumam menos memória.

Simplifica o processo de análise

Normalmente, o processo de extração de dados coleta dados em massa de várias fontes e formatos. Os analistas de dados podem achar difícil lidar com esses dados complexos não estruturados. Nesse caso, o processo de análise de dados converte os dados em um formato específico que seja adequado para fins analíticos.

Exemplo Os dados financeiros coletados de bancos ou de outras fontes podem ter alguns valores nulos ou valores ausentes, o que pode afetar a qualidade do processo de análise. Usando a técnica de análise de dados, os usuários convertem os valores nulos mapeando-os com valores adequados de outros bancos de dados.

Otimização do fluxo de negócios

A técnica de análise de dados pode simplificar os fluxos de trabalho de negócios. Os cientistas de dados não precisam se preocupar com a qualidade dos dados, pois eles já são tratados pela tecnologia de análise de dados. Os dados convertidos podem contribuir diretamente para a obtenção de insights de negócios.

Exemplo - Considere que uma solução de análise de dados esteja analisando relatórios de crédito dos clientes para encontrar as técnicas comerciais adequadas que funcionaram. Nesse caso, a conversão das pontuações de crédito, do tipo de conta e da duração em um formato amigável ao sistema ajuda a descobrir facilmente quando e onde seus planos funcionaram. Essa análise simplifica o processo de desenvolvimento de um fluxo de trabalho para aprimorar os negócios.

Tipos de análise de dados

Os analisadores podem trabalhar com dados com base em dois métodos diferentes. A análise de dados por meio de árvores de análise funciona em um modelo de abordagem de cima para baixo ou de baixo para cima. A abordagem de cima para baixo começa nos elementos superiores da árvore e vai descendo. Esse método se concentra primeiro nos elementos maiores e depois nos menores. A abordagem de baixo para cima começa com as partes mais ínfimas e depois segue para os elementos maiores.

Análise de dados orientada por gramática - Aqui o analisador converte dados não estruturados em um formato estruturado específico com regras gramaticais.

Análise de dados orientada por dados - nesse tipo, o analisador converte dados com base em modelos de processamento de linguagem natural (NLP), métodos baseados em regras e equações semânticas. 

Como funciona um analisador de dados?

O Data Parser concentra-se principalmente na extração de informações significativas e relevantes de um conjunto de dados não estruturados. O analisador de dados assume o controle total da entrada dos dados indisciplinados e os estrutura nas informações corretas com regras definidas pelo usuário ou fatores de relevância.

Um raspador da Web que extrai um grande conjunto de dados de várias páginas da Web. Isso pode incluir os espaços em branco, as tags de quebra e os dados no formato HTML como estão. Para converter esses dados em um formato facilmente compreensível, um web scraper precisa passar por técnicas de análise.

Um analisador bem desenvolvido analisa e analisa as strings de entrada para verificar as regras gramaticais formais. Esse processo de análise envolve duas etapas principais chamadas análise sintática e análise léxica.

Análise lexical

O analisador cria tokens a partir dos dados da string de entrada. Os tokens são as unidades menores de dados significativos. O analisador elimina dados desnecessários, como espaços em branco e comentários, de um conjunto de caracteres de entrada e cria tokens com as unidades menores e léxicas. Normalmente, o analisador recebe dados em um formato de documento HTML. Com essa entrada, o analisador procura as palavras-chave, os identificadores e os separadores. Ele remove todas as informações irrelevantes do código HTML e cria tokens com dados relevantes.

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>.

Análise sintática

Essa etapa usa os tokens do processo de análise léxica como entrada e analisa os dados posteriormente. Esses tokens são colocados na análise de sintaxe, onde o analisador se concentra mais na sintaxe. Essa etapa verifica se há dados irrelevantes nos tokens, como parênteses e chaves, para criar uma árvore de análise a partir da expressão. Essa árvore de análise inclui os termos e os operadores.

Exemplo: Considere uma expressão matemática (4*2) + (8+3)-1. Agora, essa etapa dividirá os dados de acordo com o fluxo da sintaxe. Aqui, o analisador considera (4*2), (8+3) e - 1 como três termos de uma expressão e constrói uma árvore de análise. No final dessa análise sintática, o analisador extrai os componentes da análise semântica com os dados mais relevantes e significativos.

Análise de dados - Árvore de análise

Formas de análise de dados

Para usar as tecnologias de análise de dados, você pode criar seu próprio analisador de dados ou depender de um analisador de dados de terceiros. Criar seu próprio analisador de dados é a opção mais econômica, pois você não precisa gastar dinheiro para contratar alguém. Porém, o maior desafio de usar uma ferramenta criada por você mesmo é que você deve ter conhecimento de programação ou deve ter uma equipe técnica de programação para criar seu próprio analisador.

É melhor obter uma solução de análise de qualidade que possa criar seu analisador de acordo com suas necessidades. Isso economiza o tempo e o esforço que você dedica à criação de um por conta própria, mas custa mais caro. Examine várias soluções de análise e encontre a mais adequada, que ofereça um serviço de qualidade a um custo razoável.

Casos de uso de análise de dados

Os usuários de dados implementam técnicas de análise de dados com várias tecnologias. A análise de dados desempenha um papel fundamental em muitos aplicativos, como desenvolvimento da Web, análise de dados, comunicação de dados, desenvolvimento de jogos, gerenciamento de mídia social, Web scraping e gerenciamento de banco de dados. A análise de dados pode ser incorporada a muitas tecnologias para melhorar sua qualidade.

• A análise de dados é usada com HTML e outras linguagens de script para criar aplicativos da Web, aplicativos de jogos e aplicativos móveis.
• As técnicas de análise de dados também são usadas junto com o HTTP e outros protocolos de comunicação para aprimorar a comunicação de dados.
• Essa técnica também é compatível com consultas SQL que podem ajudar os usuários nos sistemas de gerenciamento de banco de dados.
• Esse processo é usado com uma linguagem de dados interativa para simplificar o processo de análise de dados.
• A análise de dados também funciona com linguagens de modelagem e analisa os dados de PNL, como voz ou emoções, para aprimorar o processo de análise de sentimentos.
• A análise de dados é compatível com a maioria das linguagens de computador e de programação e promove o processo de análise de vários domínios, como finanças e imóveis, bem como negócios de transporte e logística.

Desafios na análise de dados

Entre todos os benefícios da análise de dados, um grande desafio é lidar com dados dinâmicos. Como a análise é aplicada com o processo de análise e scraping , eles devem lidar com valores dinâmicos que mudam. Por exemplo, um sistema de gerenciamento de mídia social precisa lidar com as curtidas, os comentários e as visualizações que continuam mudando a cada minuto.

Nesse caso, os desenvolvedores precisam atualizar e repetir as funcionalidades do analisador com frequência. Isso pode levar algum tempo e, portanto, os analistas podem ficar presos a valores antigos. Para implementar essas alterações na análise, as pessoas podem usar o site proxies , que aumentará o processo scraping e ajudará o analisador a adotar as alterações rapidamente. Com a alta largura de banda proxies de ProxyScrapeos usuários podem extrair repetidamente dados dos sites para analisar e mantê-los atualizados.

Proxies em Análise de dados

Proxies podem ajudar as pessoas a superar certos desafios. Proxies A Internet, com seus recursos de alta largura de banda, anonimato e capacidade de scraping , simplificará o processo de scraping e ajudará o analisador a adotar as alterações rapidamente.

Por que escolher Proxyscrape Proxies

Proxyscrape é uma solução popular de fornecimento de proxy que ajuda a scrape dados ilimitados. Aqui estão alguns dos recursos exclusivos do proxies que os ajudam na análise de dados. 

• Alta largura de banda - A alta largura de banda do site proxies acelera o processo de coleta e transformação de dados e facilita o manuseio de dados dinâmicos de vários sites. 

• Tempo de atividade - Seu tempo de atividade de 100% garante que o sistema de análise de dados funcione 24 horas por dia, 7 dias por semana.

• Vários tipos - Proxyscrape fornece todos os tipos de proxies , como proxies compartilhado e proxies privado. O proxies compartilhado inclui o data center proxies, o proxies residencial e o proxies dedicado, enquanto o proxies privado se refere ao proxies dedicado. Eles também oferecem pools proxy a partir dos quais os scrapers podem usar endereços IP diferentes para cada solicitação.

• Global Proxy - Oferecemos proxies de mais de 120 países. Há também proxies para diferentes protocolos, como HTTP proxies e Socks proxies.

• Custo-benefício - Aqui, o proxies premium tem custos razoáveis e alta largura de banda. Confira nossos preços atraentes e as enormes opções do proxy .

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes:

Considerações finais

A análise de dados está se tornando um processo necessário implementado em todos os aplicativos. Você pode usar a técnica de análise em dados raspados indisciplinados para estruturá-los em formatos mais legíveis. Se você estiver prestes a lidar com dados estatísticos, isso pode ter um impacto sobre a face e a probabilidade da amostra. É melhor usar o método de análise de dados orientado por dados porque o processo de análise orientado por dados pode lidar efetivamente com os impactos dos modelos probabilísticos. Você também pode escolher a técnica de análise de dados orientada por gramática para verificar e analisar os dados com regras gramaticais. Veja a faixa de preços do site Proxyscrape proxies que pode melhorar a qualidade e a eficiência da análise