Phân tích cú pháp dữ liệu - 3 lợi ích chính và trường hợp sử dụng

Công nghệ Phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu thành định dạng dữ liệu cụ thể hỗ trợ Phân tích dữ liệu. Statista dự đoán doanh thu Phân tích dữ liệu lớn sẽ đạt 274 tỷ đô la Mỹ vào năm 2022. Vì Dữ liệu lớn là yếu tố đóng góp chính cho Khoa học dữ liệu, dữ liệu thô là nguồn dữ liệu khổng lồ cho Phân tích dữ liệu. Nhưng dữ liệu phi cấu trúc này

Công nghệ Phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng dữ liệu cụ thể hỗ trợ Phân tích dữ liệu. Statista dự đoán doanh thu Phân tích dữ liệu lớn sẽ đạt 274 tỷ đô la Mỹ vào năm 2022. Vì Dữ liệu lớn là yếu tố đóng góp chính cho Khoa học dữ liệu, dữ liệu thô là nguồn khổng lồ cho Phân tích dữ liệu. Nhưng dữ liệu phi cấu trúc này sẽ vô dụng cho đến khi chúng được phân tích thành định dạng dễ đọc hơn. Đây là lúc Phân tích dữ liệu xuất hiện. Mọi người dựa vào các kỹ thuật Phân tích dữ liệu để hiểu các tập dữ liệu phi cấu trúc. Bài viết này sẽ trình bày chi tiết cho bạn các chức năng phân tích dữ liệu.

Mục lục

• Phân tích dữ liệu là gì?
• Lợi ích của việc phân tích dữ liệu?
• Các loại phân tích dữ liệu
• Trình phân tích dữ liệu hoạt động như thế nào?
• Các cách phân tích dữ liệu
• Các trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu
• Những thách thức trong phân tích dữ liệu
• Proxy trong Phân tích dữ liệu
• Tại sao chọn Proxyscrape Proxy
• Những câu hỏi thường gặp
• Suy nghĩ kết thúc

Phân tích dữ liệu là gì?

Quá trình Phân tích dữ liệu chuyển đổi dữ liệu từ một định dạng dữ liệu sang các định dạng tệp khác. Dữ liệu được trích xuất có thể chứa dữ liệu không có cấu trúc, như mã HTML thô hoặc dữ liệu không thể đọc được khác. Trình phân tích dữ liệu chuyển đổi dữ liệu thô này thành định dạng có thể đọc được bằng máy giúp đơn giản hóa quá trình phân tích.

Scraper trích xuất dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau, không dễ đọc. Dữ liệu không thể đọc này có thể là tệp XML, tài liệu HTML, chuỗi HTML hoặc các định dạng không theo quy tắc khác. Kỹ thuật phân tích dữ liệu đọc các định dạng tệp HTML và trích xuất thông tin có liên quan từ chúng, có khả năng chịu một quy trình phân tích.

Lợi ích của việc phân tích dữ liệu?

Mọi người thường coi phân tích dữ liệu là một kỹ thuật chính để nâng cao dữ liệu đã thu thập. Lượng lớn dữ liệu đã thu thập đòi hỏi một quy trình cấu trúc dữ liệu phù hợp để trích xuất thông tin có liên quan từ chúng. Thay vì khái quát hóa việc sử dụng phân tích dữ liệu như là thu thập, chúng ta hãy khám phá chúng một cách chi tiết.

Dễ dàng chuyển đổi

Data Parsing hỗ trợ người dùng chuyển tải dữ liệu từ máy chủ chính sang ứng dụng máy khách hoặc từ nguồn sang đích. Vì mất thời gian để vận chuyển dữ liệu phức tạp và không có cấu trúc nên mọi người thích chuyển đổi chúng thành các định dạng dữ liệu có thể hoán đổi cho nhau, như JavaScript Object Notation (JSON). Vì JSON là định dạng dữ liệu nhẹ, phù hợp với việc truyền dữ liệu. Các công nghệ phân tích dữ liệu chuyển đổi dữ liệu thô thành định dạng JSON. Hãy xem qua blog này để biết cách đọc và phân tích JSON bằng Python .

Ví dụ – Trong phân tích đầu tư, các nhà khoa học dữ liệu sẽ thu thập dữ liệu khách hàng từ các ngân hàng tài chính và kế toán để so sánh và chọn đúng nơi để đầu tư. Ở đây, “lịch sử tín dụng của khách hàng” được mô tả trong biểu đồ. Thay vì gửi biểu đồ, chuỗi và hình ảnh như hiện tại, tốt hơn là chuyển đổi chúng thành các đối tượng JSON để chúng nhẹ hơn và tiêu tốn ít bộ nhớ hơn.

Đơn giản hóa quy trình phân tích

Thông thường, quá trình trích xuất dữ liệu thu thập dữ liệu số lượng lớn từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau. Các nhà phân tích dữ liệu có thể thấy khó xử lý dữ liệu phức tạp không có cấu trúc như vậy. Trong trường hợp này, quá trình phân tích dữ liệu chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng cụ thể phù hợp cho mục đích phân tích.

Ví dụ Dữ liệu tài chính thu thập từ ngân hàng hoặc các nguồn khác có thể có một số giá trị null hoặc giá trị bị thiếu, điều này có thể ảnh hưởng đến chất lượng của quá trình phân tích. Sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu, người dùng chuyển đổi các giá trị null bằng cách ánh xạ chúng với các giá trị phù hợp của các cơ sở dữ liệu khác.

Tối ưu hóa luồng kinh doanh

Kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể đơn giản hóa quy trình làm việc kinh doanh. Các nhà khoa học dữ liệu không phải bận tâm về chất lượng dữ liệu vì chúng đã được xử lý bằng công nghệ phân tích dữ liệu. Dữ liệu được chuyển đổi có thể trực tiếp đóng góp vào việc đưa ra thông tin chi tiết về kinh doanh.

Ví dụ – Hãy xem xét giải pháp Phân tích dữ liệu là phân tích báo cáo tín dụng của khách hàng để tìm ra các kỹ thuật kinh doanh phù hợp đã hiệu quả. Trong trường hợp này, việc chuyển đổi điểm tín dụng, loại tài khoản và thời hạn thành định dạng thân thiện với hệ thống giúp họ dễ dàng tìm ra thời điểm và địa điểm các kế hoạch của họ hiệu quả. Phân tích này đơn giản hóa quy trình phát triển quy trình làm việc để nâng cao hoạt động kinh doanh.

Các loại phân tích dữ liệu

Trình phân tích cú pháp có thể làm việc trên dữ liệu dựa trên hai phương pháp khác nhau. Phân tích cú pháp dữ liệu thông qua cây phân tích cú pháp hoạt động theo mô hình tiếp cận từ trên xuống hoặc tiếp cận từ dưới lên. Phương pháp tiếp cận từ trên xuống bắt đầu từ các phần tử trên cùng của cây và đi xuống. Phương pháp này tập trung vào các phần tử lớn hơn trước rồi mới di chuyển đến các phần tử nhỏ hơn. Phương pháp tiếp cận từ dưới lên bắt đầu từ các phần nhỏ nhất, sau đó di chuyển đến các phần tử lớn hơn.

Phân tích dữ liệu theo ngữ pháp – Tại đây, trình phân tích cú pháp chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành định dạng có cấu trúc cụ thể với các quy tắc ngữ pháp.

Phân tích dữ liệu theo hướng dữ liệu – Ở loại này, trình phân tích cú pháp chuyển đổi dữ liệu dựa trên các mô hình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phương pháp dựa trên quy tắc và phương trình ngữ nghĩa. 

Trình phân tích dữ liệu hoạt động như thế nào?

Data Parser chủ yếu tập trung vào việc trích xuất thông tin có ý nghĩa và có liên quan từ một tập hợp dữ liệu phi cấu trúc. Data Parser kiểm soát hoàn toàn dữ liệu đầu vào không theo quy tắc và cấu trúc chúng thành thông tin chính xác với các quy tắc do người dùng xác định hoặc các yếu tố liên quan.

Một trình thu thập dữ liệu web trích xuất một tập dữ liệu lớn từ nhiều trang web khác nhau. Điều này có thể bao gồm các khoảng trắng, thẻ ngắt và dữ liệu ở định dạng HTML. Để chuyển đổi dữ liệu này thành định dạng dễ hiểu, trình thu thập dữ liệu web phải trải qua các kỹ thuật phân tích cú pháp.

Một trình phân tích cú pháp được xây dựng tốt sẽ phân tích và phân tích cú pháp các chuỗi đầu vào để kiểm tra các quy tắc ngữ pháp chính thức. Quá trình phân tích cú pháp này bao gồm hai bước chính được gọi là phân tích cú pháp và phân tích từ vựng.

Phân tích từ vựng

Bộ phân tích cú pháp tạo ra các mã thông báo từ dữ liệu chuỗi đầu vào. Mã thông báo là các đơn vị dữ liệu có ý nghĩa nhỏ hơn. Bộ phân tích cú pháp loại bỏ dữ liệu không cần thiết, như khoảng trắng và chú thích, khỏi một tập hợp các ký tự đầu vào và tạo ra các mã thông báo với các đơn vị từ vựng và nhỏ nhất. Thông thường, bộ phân tích cú pháp nhận dữ liệu ở định dạng tài liệu HTML. Lấy dữ liệu đầu vào này, bộ phân tích cú pháp tìm kiếm các từ khóa, mã định danh và dấu phân cách. Nó loại bỏ tất cả thông tin không liên quan khỏi mã HTML và tạo ra các mã thông báo với dữ liệu có liên quan.

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>.

Phân tích cú pháp

Bước này lấy các token của quy trình phân tích từ vựng làm đầu vào và phân tích dữ liệu thêm. Các token này được đưa vào phân tích cú pháp, trong đó trình phân tích tập trung nhiều hơn vào cú pháp. Bước này kiểm tra dữ liệu không liên quan từ các token, như dấu ngoặc đơn và dấu ngoặc nhọn để tạo cây phân tích từ biểu thức. Cây phân tích này bao gồm các thuật ngữ và toán tử.

Ví dụ: Xét một biểu thức toán học (4*2) + (8+3)-1. Bây giờ, bước này sẽ chia dữ liệu theo luồng cú pháp. Ở đây, trình phân tích cú pháp coi (4*2), (8+3) và – 1 là ba số hạng của một biểu thức và xây dựng một cây phân tích cú pháp. Vào cuối quá trình phân tích cú pháp này, trình phân tích cú pháp trích xuất các thành phần phân tích ngữ nghĩa có dữ liệu có liên quan và có ý nghĩa nhất.

Phân tích dữ liệu – Cây phân tích

Các cách phân tích dữ liệu

Để sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu, bạn có thể tự xây dựng trình phân tích dữ liệu hoặc phụ thuộc vào trình phân tích dữ liệu của bên thứ ba. Tự tạo trình phân tích dữ liệu là lựa chọn rẻ nhất vì bạn không phải tốn tiền thuê người. Nhưng thách thức lớn nhất khi sử dụng công cụ tự tạo là bạn phải có kiến thức lập trình hoặc phải có nhóm lập trình kỹ thuật để xây dựng trình phân tích của riêng mình.

Tốt hơn là nên có một giải pháp phân tích cú pháp chất lượng có thể xây dựng trình phân tích cú pháp theo yêu cầu của bạn. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và công sức bạn bỏ ra để tự tạo một trình phân tích cú pháp, nhưng lại tốn kém hơn. Hãy xem qua nhiều giải pháp phân tích cú pháp và tìm ra giải pháp phù hợp cung cấp dịch vụ chất lượng với chi phí hợp lý.

Các trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu

Người dùng dữ liệu triển khai các kỹ thuật phân tích dữ liệu với nhiều công nghệ. Phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng, như phát triển web, phân tích dữ liệu, truyền thông dữ liệu, phát triển trò chơi, quản lý phương tiện truyền thông xã hội, thu thập dữ liệu web và quản lý cơ sở dữ liệu. Phân tích dữ liệu có thể được kết hợp với nhiều công nghệ để cải thiện chất lượng của chúng.

• Phân tích dữ liệu được sử dụng với HTML và các ngôn ngữ lập trình khác để xây dựng ứng dụng web, ứng dụng trò chơi và ứng dụng di động.
• Các kỹ thuật phân tích dữ liệu cũng được sử dụng cùng với HTTP và các giao thức truyền thông khác để tăng cường truyền dữ liệu.
• Kỹ thuật này cũng tương thích với các truy vấn SQL có thể giúp người dùng trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu.
• Quá trình này được sử dụng với ngôn ngữ dữ liệu tương tác để đơn giản hóa quá trình phân tích dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu cũng hoạt động với các ngôn ngữ mô hình và phân tích dữ liệu NLP như giọng nói hoặc cảm xúc để cải thiện quy trình phân tích tình cảm.
• Phân tích dữ liệu tương thích với hầu hết các ngôn ngữ máy tính và lập trình và thúc đẩy quá trình phân tích của nhiều lĩnh vực, như tài chính và bất động sản, cũng như các doanh nghiệp vận chuyển và hậu cần.

Những thách thức trong phân tích dữ liệu

Trong số tất cả các lợi ích của việc phân tích dữ liệu, một thách thức lớn là xử lý dữ liệu động. Khi phân tích được áp dụng với quy trình thu thập và phân tích, chúng được cho là xử lý các giá trị thay đổi động. Ví dụ, hệ thống quản lý phương tiện truyền thông xã hội phải xử lý các lượt thích, bình luận và lượt xem liên tục thay đổi từng phút.

Trong trường hợp này, các nhà phát triển phải cập nhật và lặp lại các chức năng của trình phân tích cú pháp thường xuyên. Điều này có thể mất một thời gian và do đó các nhà phân tích có thể bị kẹt với các giá trị cũ. Để triển khai những thay đổi này trong quá trình phân tích cú pháp, mọi người có thể sử dụng các proxy sẽ tăng quy trình thu thập dữ liệu và giúp trình phân tích cú pháp áp dụng các thay đổi một cách nhanh chóng. Với các proxy băng thông cao của ProxyScrape , người dùng có thể trích xuất dữ liệu nhiều lần từ các trang web để phân tích cú pháp và cập nhật chúng.

Proxy trong Phân tích dữ liệu

Proxy có thể giúp mọi người vượt qua những thách thức nhất định. Proxy, với băng thông cao, tính ẩn danh và khả năng thu thập dữ liệu sẽ đơn giản hóa quá trình thu thập dữ liệu và giúp trình phân tích cú pháp áp dụng các thay đổi nhanh chóng.

Tại sao chọn Proxyscrape Proxy

Proxyscrape là giải pháp cung cấp proxy phổ biến giúp thu thập dữ liệu không giới hạn. Sau đây là một số tính năng độc đáo của proxy giúp họ phân tích dữ liệu. 

• Băng thông cao – Proxy băng thông cao giúp tăng tốc quá trình thu thập dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu, đồng thời giúp xử lý dữ liệu động từ nhiều trang web dễ dàng hơn. 

• Thời gian hoạt động – Thời gian hoạt động 100% của họ đảm bảo hệ thống phân tích dữ liệu hoạt động 24/7.

• Nhiều loại – Proxyscrape cung cấp tất cả các loại proxy như proxy dùng chung và proxy riêng. Proxy dùng chung bao gồm proxy trung tâm dữ liệu, proxy dân dụng và proxy chuyên dụng , trong khi proxy riêng đề cập đến proxy chuyên dụng. Chúng cũng cung cấp nhóm proxy mà từ đó trình thu thập có thể sử dụng các địa chỉ IP khác nhau cho mỗi yêu cầu.

• Global Proxy – Chúng tôi cung cấp proxy từ hơn 120 quốc gia. Ngoài ra còn có proxy cho các giao thức khác nhau, như proxy HTTP và proxy Socks.

• Tiết kiệm chi phí – Tại đây, các proxy cao cấp có chi phí hợp lý và có băng thông cao. Hãy xem giá hấp dẫn và các tùy chọn proxy lớn của chúng tôi.

Những câu hỏi thường gặp

Câu hỏi thường gặp:

Suy nghĩ kết thúc

Phân tích dữ liệu đang trở thành một quy trình cần thiết được triển khai trong mọi ứng dụng. Bạn có thể sử dụng kỹ thuật phân tích trên dữ liệu được thu thập không theo quy tắc để cấu trúc chúng thành các định dạng dễ đọc hơn. Nếu bạn sắp xử lý dữ liệu thống kê, điều này có thể ảnh hưởng đến khuôn mặt mẫu và xác suất. Tốt hơn là nên trải qua phương pháp phân tích dữ liệu theo hướng dữ liệu vì quy trình phân tích dữ liệu theo hướng dữ liệu có thể xử lý hiệu quả các tác động của các mô hình xác suất. Bạn cũng có thể chọn kỹ thuật phân tích dữ liệu theo hướng ngữ pháp để kiểm tra và phân tích dữ liệu bằng các quy tắc ngữ pháp. Xem qua phạm vi giá của Proxyscrape các proxy có thể nâng cao chất lượng và hiệu quả phân tích cú pháp