O que é análise de dados?

Mar-06-20245 minutos de leitura

Análise de dados é um termo com o qual você frequentemente se depara quando trabalha com grandes quantidades de dados, especialmente para aqueles que scrape dados da Web, bem como para engenheiros de software. Entretanto, a análise de dados é um tópico que precisa ser discutido com mais profundidade. Por exemplo, o que exatamente é análise de dados e como

Este artigo responderá a todas as perguntas acima e fornecerá uma visão geral das terminologias importantes associadas à análise de dados.

O que significa análise?

Quando você extrai grandes quantidades de dados da Web scraping, eles estão no formato HTML. Infelizmente, esse não é um formato legível para qualquer não programador. Portanto, é preciso trabalhar mais nos dados para torná-los em um formato legível por humanos, o que os torna convenientes para análise por cientistas de dados. É o analisador que realiza a maior parte desse trabalho pesado de análise.

O que um analisador de dados faz?

Um analisador converterá dados em um formato em dados em outro formato. Por exemplo, o analisador converterá os dados HTML que você obteve por meio do site scraping em JSON, CSV e até mesmo em uma tabela, de modo que estejam em um formato que você possa ler e analisar. Também vale a pena mencionar que o analisador não está vinculado a nenhum formato de dados específico.

O analisador não analisa todas as cadeias de caracteres HTML porque um bom analisador distinguirá os dados necessários nas tags HTML do restante.

Diferentes tecnologias que usam o analisador

Conforme mencionado na seção anterior, como o analisador não está vinculado a uma tecnologia específica, ele é excepcionalmente flexível por natureza. Portanto, uma grande variedade de tecnologias o utiliza:

Linguagens de script - são as linguagens que não precisam de um compilador para execução, pois são executadas com base em uma série de comandos em um arquivo. Exemplos típicos são PHP, Python e JavaScript.

Java e outras linguagens de programação - Linguagens de programação de alto nível, como Java, usam um compilador para converter o código-fonte em linguagem Assembly. O analisador é um componente importante desses compiladores, que cria uma representação interna do código-fonte.

HTML e XML - no caso do HTML, o analisador extrai o texto em tags HTML, como título, cabeçalhos, parágrafos etc. Já um analisador de XML é uma biblioteca que facilita a leitura e a manipulação de documentos XML.

Linguagens SQL e de banco de dados - O analisador SQL, por exemplo, analisa uma consulta SQL e gera os campos definidos na consulta SQL.

Linguagens de modelagem - o analisador em linguagens de modelagem permite que desenvolvedores, analistas e partes interessadas entendam a estrutura do sistema que está sendo modelado.

Linguagens de dados interativas - são usadas no processamento interativo de grandes quantidades de dados, incluindo ciência espacial e física solar.

Por que você precisa de análise de dados?

O principal motivo da necessidade de análise é que várias entidades precisam de dados em diferentes formatos. Assim, a análise permite transformar os dados para que um ser humano ou, em alguns casos, o software possa entendê-los. Um exemplo importante desse último caso são os programas de computador. Primeiro, os humanos os escrevem em um formato que possam entender com uma linguagem de alto nível análoga a uma linguagem natural, como o inglês, que usamos diariamente. Em seguida, os computadores os traduzem em um formato até o código de nível de máquina que os computadores compreendem.

A análise também é necessária em situações em que a comunicação é necessária entre dois softwares diferentes - por exemplo, a serialização e a desserialização de uma classe.

A terminologia de análise e a estrutura do analisador

Até este ponto, você conhece os conceitos fundamentais da análise de dados. Agora é hora de explorar os conceitos significativos associados à análise de dados e como o analisador funciona.

Terminologia

Expressões regulares

Expressões regulares são uma série de caracteres que definem um padrão específico. Elas são mais comumente usadas por linguagens de alto nível e de script para validar um endereço de e-mail ou uma data de nascimento. Embora sejam consideradas inadequadas para a análise de dados, elas ainda podem ser usadas para analisar entradas simples. Essa concepção errônea surge porque alguns programadores usam expressões regulares para todas as tarefas de análise, mesmo quando não deveriam ser usadas. Nessas circunstâncias, o resultado é uma série de expressões regulares que são hackeadas juntas.

Você pode usar expressões regulares para analisar algumas linguagens de programação simples, também conhecidas como linguagens regulares. No entanto, isso não inclui o HTML, que pode ser considerado uma linguagem simples. Isso se deve ao fato de que, dentro das tags HTML, você encontrará qualquer número de tags arbitrárias. Além disso, de acordo com sua gramática, ele tem elementos recursivos e aninhados que não podem ser classificados como linguagem regular. Portanto, não é possível analisá-los, por mais inteligente que você seja.

Gramáticas

A gramática é um conjunto de regras que descreve um idioma sintaticamente. Portanto, ela se aplica somente à sintaxe e não à semântica de um idioma. Em outras palavras, a gramática se aplica à estrutura de um idioma e não ao seu significado. Vamos considerar o exemplo abaixo:

HI: "HI"

NOME: [a-zA-z] +

Saudação: HI NAME

Dois dos possíveis resultados para o trecho de código acima podem ser "HI SARA" ou "HI Coding". No que diz respeito à estrutura da linguagem, ambos estão corretos. Entretanto, no segundo resultado, como "Coding" não é o nome de uma pessoa, está incorreto semanticamente.

Anatomia da gramática

Podemos observar a anatomia da gramática com as formas comumente usadas, como a Forma Backus-Naur (BNF). Essa forma tem suas variantes, que é a Extended Backus-Naur Form (Forma Backus-Naur Estendida), e indica repetição. Outra variante da BNF é a Augmented Backus-Naur Form (Forma Backus-Naur Aumentada). Ela é usada na descrição de protocolos de comunicação bidirecionais.

Quando você usa uma regra típica no formulário Backus-Naur, ela tem a seguinte aparência:

<symbol> : : _expression_

The <symbol> is nonterminal, which means you can replace it with elements on the right, _expression_. The _expression_ could contain terminal symbols as well as nonterminal symbols.

Agora você deve estar se perguntando o que são símbolos terminais? Bem, eles são aqueles que não aparecem como símbolo em nenhum componente da gramática. Um exemplo típico de um símbolo terminal é uma sequência de caracteres, como "Program".

Como a regra como a acima define tecnicamente a transformação entre o não terminal e o grupo de não terminais e terminais à direita, ela pode ser chamada de regra de produção.

Tipos de gramáticas

Há dois tipos de gramáticas: a gramática regular e a gramática livre de contexto. As gramáticas regulares são usadas para definir uma linguagem comum. Há também um tipo mais recente de gramática conhecido como Parsing Expression Grammar (PEG), que representa linguagens livres de contexto e também são poderosas como gramáticas livres de contexto. De qualquer forma, a diferença entre os dois tipos depende da notação e de como as regras estão sendo implementadas.

Uma maneira mais fácil de diferenciar entre duas gramáticas é a _expressão_, ou o lado direito da regra pode estar na forma de :

Uma string vazia
Um símbolo de terminal único
Um único símbolo de terminal é seguido por um símbolo não terminal.

Na realidade, é mais fácil falar do que fazer, pois uma determinada ferramenta pode permitir mais símbolos de terminal em uma definição. Então, ela poderia transformar a expressão em uma série correta de expressões que pertencem a qualquer um dos casos acima.

Portanto, até mesmo uma expressão vulgar que você escrever será transformada em uma forma adequada, embora não seja compatível com uma linguagem natural.

Componentes de um analisador

Como o analisador é responsável por analisar uma sequência de símbolos em uma linguagem de programação em conformidade com as regras gramaticais que acabamos de discutir, podemos dividir a funcionalidade do analisador em um processo de duas etapas. Normalmente, o analisador é instruído a ler, analisar e transformar programaticamente os dados não estruturados em um formato estruturado.

Os dois principais componentes que formam um analisador são a análise léxica e a análise sintática. Além disso, alguns analisadores também implementam um componente de análise semântica que pega os dados estruturados e os filtra como: positivos ou negativos, completos ou incompletos. Embora você possa supor que esse processo aprimore ainda mais o processo de análise de dados, nem sempre é esse o cenário.

A análise semântica não está incorporada na maioria dos analisadores devido às práticas mais favorecidas de análise semântica humana. Portanto, a análise semântica deve ser uma etapa adicional e, se você planeja realizá-la, ela deve complementar suas metas comerciais.

Vamos então discutir os dois principais processos do analisador.

Análise lexical

Ele é executado pelo Lexar, que também é chamado de scanners ou tokenizadores, e sua função é transformar uma sequência de dados brutos não estruturados ou caracteres em tokens. Geralmente, essa sequência de caracteres que entra no analisador está no formato HTML. Em seguida, o analisador cria tokens utilizando unidades léxicas, incluindo palavras-chave, identificadores e delimitadores. Ao mesmo tempo, o analisador ignora os dados lexicalmente irrelevantes que mencionamos na seção introdutória. Por exemplo, eles incluem espaços em branco e comentários em um documento HTML.

Depois que o analisador descarta os tokens irrelevantes durante o processo lexical, o restante do processo de análise lida com a análise sintática.

Análise sintática

Essa fase da análise de dados consiste na construção de uma árvore de análise. Isso significa que, depois que o analisador cria os tokens, ele os organiza em uma árvore. Durante esse processo, os tokens irrelevantes também são capturados na estrutura de aninhamento da própria árvore. Os tokens irrelevantes incluem parênteses, ponto e vírgula e colchetes.

Para que você entenda isso melhor, vamos ilustrar com uma equação matemática simples: (a*2)+4

o Lexer do analisador os dividirá em tokens da seguinte forma:

( => Parênteses

a => Valor

* => Multiplicar

2 => Valor

)=> Parênteses

+ => Plus

4 => Valor

Depois disso, a árvore de análise seria construída como abaixo:

Quando o analisador extrair dados de elementos HTML, ele seguirá o mesmo princípio.

Parser interno ou terceirizado?

Agora você compreendeu os aspectos fundamentais de um analisador. Chegou a hora do aspecto empolgante de construir seu analisador ou terceirizá-lo. Primeiro, vamos analisar os prós e os contras de cada método.

Prós de um analisador interno

Há vários benefícios para você ao criar um analisador interno. Um dos principais benefícios é ter mais controle sobre as especificações. Além disso, como os analisadores não estão restritos a um único formato de dados, você pode se dar ao luxo de personalizá-los para atender a diferentes formatos de dados.

Alguns dos outros benefícios significativos incluem a economia de custos e o controle sobre a atualização e a manutenção do analisador integrado.

Contras do analisador interno

O analisador interno tem suas armadilhas. Uma das principais desvantagens é que ele consumiria muito do seu valioso tempo quando você tem controle substancial sobre sua manutenção, atualizações e testes. A outra desvantagem seria a possibilidade de comprar e construir um servidor potente para analisar todos os seus dados mais rapidamente do que você precisa. Por fim, você precisaria treinar toda a sua equipe interna para criar o analisador e fornecer treinamento sobre ele.

Prós de um analisador terceirizado

Ao terceirizar um analisador, você economizará o dinheiro que gasta com recursos humanos, pois a empresa compradora fornecerá todas as tarefas, inclusive servidores e o analisador. Além disso, é menos provável que você se depare com erros significativos, pois a empresa que o criou tem mais chances de testar todos os cenários antes de lançá-lo no mercado.

Se ocorrer algum erro, haverá suporte técnico da empresa da qual você comprou o analisador. Você também economizará muito tempo, pois a tomada de decisões sobre a criação do melhor analisador será terceirizada.

Contras de um analisador terceirizado

Embora a terceirização tenha inúmeros benefícios, ela também tem suas desvantagens. As principais desvantagens estão na forma de personalização e custo. Como a empresa de análise criou a funcionalidade completa, isso acarretaria um custo maior. Além disso, seu controle total da funcionalidade do analisador seria limitado.

Conclusão

Neste extenso artigo, você aprendeu como funciona o analisador e o processo de análise de dados em geral, além de seus fundamentos. A análise de dados é um processo longo e complicado. Quando tiver a chance de experimentar a análise de dados na prática, você estará bem equipado com uma grande quantidade de conhecimento sobre como realizá-la com eficiência.

Esperamos que você use esse conhecimento de forma eficaz.

Por: ProxyScrape