С момента внедрения больших данных в наши современные бизнес-модели необходимость в извлечении, анализе и обработке данных становится все более важной для компаний во всех отраслях промышленности. По мере увеличения объема сбора данных возрастает и потребность в их чтении и понимании.
Аналогичным образом, естественные языки требуют перевода для эффективного межличностного общения, компьютерные языки и языки программирования также требуют таких процессов. Вот тут-то и начинается анализ данных. В своей простейшей форме анализ данных преобразует неструктурированные, а иногда и нечитаемые данные в структурированные и легко читаемые данные.
Независимо от того, работаете ли вы в команде разработчиков компании или берете на себя обязанности, связанные с клиентами, такие как маркетинговые роли, понимание данных и того, как они преобразуются, имеет важное значение для долгосрочного успеха бизнеса.
В этой статье будет объяснен анализ данных на более глубоком уровне, разбита структура анализатора и отличие заказа парсера в такой компании как A-Parser от создание решения для анализа данных вашей компании. Кроме того, в этой статье будут рассмотрены варианты использования данных в бизнесе, включая оптимизацию рабочих процессов, веб-скрейпинг и инвестиционный анализ.
Структура синтаксического анализатора
Вообще говоря, синтаксический анализ или синтаксический анализ-это процесс анализа строки символов на языке, соответствующий правилам формальной грамматики. Синтаксический анализ с точки зрения анализа данных расширяет это определение до двухэтапного процесса, в ходе которого анализатор программно инструктируется, какие данные следует считывать, анализировать или преобразовывать. В результате обычно получается более структурированный формат.
Два компонента, из которых состоит анализатор данных, известны как лексический анализ и синтаксический анализ. Некоторые анализаторы также предлагают компонент семантического анализа, который принимает оставшиеся проанализированные и структурированные данные и применяет значение. Например, семантический анализ может дополнительно фильтровать данные, такие как: положительные или отрицательные, полные или неполные и т.д. Семантический анализ может еще больше улучшить процесс анализа данных, но это не всегда так.
Важно отметить, что, хотя некоторые анализаторы дают полезную информацию, семантический анализ по своей сути не встроен в структуру большинства анализаторов из-за предпочтительной практики семантического анализа человека. Этот шаг следует рассматривать как дополнительный шаг, если вы его выберете, поскольку он может дополнить ваши бизнес-цели.
Анализ данных состоит из двух основных этапов. Вместе эти шаги преобразуют строку неструктурированных данных в дерево данных, правила и синтаксис которого встроены в структуру дерева. Давайте рассмотрим оба шага.
Лексический анализ
Первый этап анализа данных происходит во время лексического анализа. Лексический анализ в своей простейшей форме создает токены с помощью лексера из последовательности символов, которые вводятся в анализатор в виде строки необработанных неструктурированных данных. Часто эта строка данных поступает в анализатор в формате HTML. Синтаксический анализатор создает токены, используя лексические единицы (ключевые слова, идентификаторы и разделители), одновременно игнорируя лексически не относящуюся информацию (например, пробелы и комментарии).
Затем синтаксический анализатор отбрасывает все нерелевантные маркеры, установленные в ходе лексического процесса. Остальная часть процесса синтаксического анализа относится к категории синтаксического анализа.
Синтаксический анализ
Компонент синтаксического анализа анализа данных состоит из построения дерева синтаксического анализа. Что это значит? Синтаксический анализатор берет вышеупомянутые токены и упорядочивает их в дерево синтаксического анализа, в котором любые нерелевантные токены фиксируются в структуре вложенности самого дерева. Не относящиеся к делу маркеры включают такие элементы, как круглые скобки, фигурные скобки и точки с запятой.
Чтобы дополнительно проиллюстрировать эту концепцию, давайте рассмотрим общий математический пример, такой как (x + 4) * 5.
В случае понимания этой иллюстрации с точки зрения реальных приложений анализатор данных применил бы ту же логику к более сложным данным. В своей простейшей форме анализатор данных будет создавать токены из данных в документе HTML и преобразовывать эти токены в дерево синтаксического анализа.
Технологии синтаксического анализа
Итак, с какими технологиями и языками можно использовать методы синтаксического анализа? Благодаря чрезвычайно гибкому характеру анализаторов данных, их можно использовать в сочетании со многими технологиями. Некоторые из этих технологий включают:
Языки сценариев
- Языки сценариев создают серию команд, которые могут быть выполнены без необходимости компиляции.
- Эти языки используются в веб-приложениях, играх и мультимедиа, а также в плагинах и расширениях.
HTML и XML
- Также известный как язык разметки гипертекста, HTML используется для создания веб-страниц и приложений веб-страниц, отображающих данные.
- Аналогичным образом, XML (расширяемый язык разметки) используется для передачи данных внутри веб-страниц и веб-приложений.
Интерактивный язык данных
- Эти языки используются для интерактивной обработки больших объемов данных, включая интерактивную обработку.
- Его применение широко распространено в космических науках и физике Солнца.
Языки моделирования
- Используются для определения системных требований, структур и поведения.
- Эти языки используются заинтересованными сторонами (разработчиками, аналитиками, инвесторами) для понимания работы моделируемой системы.
Языки SQL и базы данных
- Язык структурированных запросов, или SQL, – это язык программирования, используемый для управления данными в системах баз данных.
HTTPS и Интернет-протоколы
- Протокол передачи гипертекста и другие языки интернет-протокола используются в качестве протокола связи и являются основой передачи данных для всемирной паутины.
Варианты использования для анализа данных
Соскабливание паутины
Прежде чем приступить к процессу анализа данных, компании должны получить данные существенного качества. Извлечение данных в виде веб-очистки является необходимым предварительным условием для процесса очистки данных. Во время процесса очистки веб-страниц скребок извлекает неразработанный HTML-документ (см. Выше для использования) с посторонней информацией, такой как теги списка. В этом случае анализатор преобразует данные, взятые из веб-скребка, и удаляет такие теги в дополнение к выполнению других основных задач, упомянутых ранее (создание токенов и синтаксический анализ).
Оптимизация рабочего процесса
Оптимизация рабочего процесса встроена в основную функцию анализаторов данных. Преобразуя неструктурированные данные в более читаемые, компании могут улучшить свой рабочий процесс.
Некоторые команды, которые могут значительно повысить производительность, включают аналитиков данных, программистов, маркетологов и инвесторов.
Инвестиционный анализ
Получение данных для инвестиционных усилий, таких как исследование акционерного капитала, оценка стартапов, прогнозы прибыли и анализ конкуренции, требует много времени. Аналогичным образом, анализ данных требует доступа к значительным ресурсам обработки данных. Можно сократить эти ресурсы, используя инструменты веб-очистки в сочетании с анализатором данных. Это позволит оптимизировать рабочий процесс и, следовательно, позволит вам направить ресурсы в другое место или сосредоточить их на более глубоком анализе данных.
Более конкретно, инвесторы и аналитики данных могут использовать анализ данных таким образом, чтобы лучше понимать бизнес-решения. Инвесторы, хедж-фонды и другие профессионалы, которые оценивают стартапы, прогнозируют доходы и даже отслеживают социальные настроения, полагаются на веб-анализ, за которым следует надежный анализ данных для получения актуальной информации о рынке.
Собственный или аутсорсинг?
Существует множество причин для создания или покупки анализатора данных. Давайте подробнее рассмотрим каждый вариант.
Внутренние профессионалы
Есть много преимуществ в создании собственного синтаксического анализатора. Во-первых, создание собственного анализатора дает вам больше контроля над спецификациями вашего анализатора данных. Как упоминалось ранее, важно помнить, что средства синтаксического анализа данных не ограничены определенным форматом данных. Вместо этого анализаторы преобразуют один формат данных в другой. Кроме того, способ преобразования данных зависит от того, как был построен анализатор. По этой причине собственные парсеры полезны благодаря их настраиваемой природе.
Внутренние минусы
Аналогичным образом, внутренний поиск анализатора данных позволит вам полностью контролировать техническое обслуживание и обновления. Этот метод также потенциально может быть более экономичным. Однако у создания вашего парсера есть несколько минусов. Для собственного анализатора потребуется сервер, достаточно мощный для ваших нужд в анализе. Кроме того, поскольку вы будете иметь полный контроль над своим анализатором, обслуживание, обновление и тестирование вашего анализатора может потребовать драгоценного времени и ресурсов.
Профессионалы аутсорсинга
Покупка парсера может быть выгодна во многих отношениях. В первую очередь, поскольку анализатор будет создан компанией, специализирующейся на извлечении и анализе данных, у вас будет меньше шансов столкнуться с какими-либо проблемами. Кроме того, у вас будет больше свободного времени и ресурсов, так как вам не нужно будет инвестировать в команду анализаторов или тратить время на обслуживание вашего анализатора.
Минусы аутсорсинга
Некоторые проблемы, которые могут возникнуть при аутсорсинге вашего анализатора, могут включать стоимость и возможность настройки. Поскольку поставщики анализа данных предлагают решение для обработки файлов cookie, вы, скорее всего, упустите возможность настроить свой анализатор в соответствии с вашими конкретными бизнес-потребностями.
Основной сигнал и анализ данных
Coresignal предлагает надежные необработанные данные, которые помогут вам получить максимальную информацию. В частности, Coresignal анализирует данные, извлеченные из Интернета, и упаковывает их в формат JSON (обозначение объектов JavaScript). Форматы данных JSON полезны тем, что они очищают данные от ненужных HTML-тегов. Пакеты необработанных данных Coresignal не анализируются семантически, что обеспечивает максимальный потенциал для анализа и анализа.
В конечном счете, если ваша компания обрабатывает данные в любом качестве, понимание анализа данных поможет вам выбрать лучший анализатор данных для ваших бизнес-потребностей.