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

Các công nghệ Phân tích cú pháp 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 Big Data Analytics sẽ lên tới 274 tỷ đô la Mỹ vào năm 2022. Vì Big Data là người đóng góp chính cho Khoa học dữ liệu, dữ liệu thô là một nguồn khổng lồ cho Phân tích dữ liệu. Nhưng dữ liệu phi cấu trúc này

Các công nghệ Phân tích cú pháp 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 Big Data Analytics sẽ lên tới 274 tỷ đô la Mỹ vào năm 2022. Vì Big Data là người đóng góp chính cho Khoa học dữ liệu, dữ liệu thô là một nguồn khổng lồ cho Phân tích dữ liệu. Nhưng dữ liệu phi cấu trúc này không được sử dụng cho đến khi chúng được phân tích cú pháp thành một định dạng dễ đọc hơn. Đây là khi Phân tích cú pháp dữ liệu xuất hiện trong hình. Mọi người dựa vào các kỹ thuật Phân tích cú pháp dữ liệu để hiểu các bộ dữ liệu phi cấu trúc. Bài viết này sẽ trình bày chi tiết cho bạn các chức năng phân tích cú pháp dữ liệu.

Mục lục

• Phân tích cú pháp dữ liệu là gì?
• Lợi ích của việc phân tích cú pháp dữ liệu?
• Các loại phân tích cú pháp dữ liệu
• Trình phân tích cú pháp dữ liệu hoạt động như thế nào?
• Cách phân tích cú pháp dữ liệu
• Các trường hợp sử dụng phân tích cú pháp dữ liệu
• Những thách thức trong phân tích cú pháp dữ liệu
• Proxy trong phân tích cú pháp dữ liệu
• Tại sao chọn Proxyscrape Proxy
• Các câu hỏi thường gặp
• Bớt tư tưởng

Phân tích cú pháp dữ liệu là gì?

Quá trình phân tích cú pháp 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 phi cấu trúc, như mã HTML thô hoặc dữ liệu không thể đọc được khác. Trình phân tích cú pháp 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.

Scrapers trích xuất dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau, không dễ đọc. Những dữ liệu không thể đọc này có thể là tệp XML, tài liệu HTML, chuỗi HTML hoặc các định dạng ngang ngược khác. Kỹ thuật phân tích cú pháp dữ liệu đọc các định dạng tệp HTML và trích xuất thông tin liên quan từ chúng, có khả năng chịu quá trình phân tích.

Lợi ích của việc phân tích cú pháp dữ liệu?

Mọi người thường đề cập đến phân tích cú pháp dữ liệu như một kỹ thuật chính để nâng cao dữ liệu được cạo. Tải lượng lớn dữ liệu được cạo đòi hỏi một quy trình cấu trúc dữ liệu thích hợp để trích xuất thông tin liên quan từ chúng. Thay vì khái quát hóa việc sử dụng phân tích cú pháp dữ liệu như cạo, chúng ta hãy khám phá chúng một cách chi tiết.

Dễ dàng chuyển đổi

Phân tích cú pháp dữ liệu hỗ trợ người dùng truyền tải dữ liệu từ máy chủ chính sang ứng dụng khách hoặc từ nguồn đến đích. Vì cần có thời gian để vận chuyển dữ liệu phức tạp và phi cấu trúc, mọi người thích chuyển đổi chúng thành các định dạng dữ liệu có thể hoán đổi cho nhau, như Ký hiệu đối tượng JavaScript (JSON). Vì JSON là một định dạng dữ liệu nhẹ, phù hợp với việc truyền dữ liệu. Công nghệ phân tích cú pháp dữ liệu chuyển đổi dữ liệu thô sang định dạng JSON. Xem qua blog này để biết cách đọc và phân tích cú pháp 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 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 một 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 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 hàng loạt từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau. Các nhà phân tích dữ liệu có thể thấy khó xử lý dữ liệu phức tạp phi cấu trúc như vậy. Trong trường hợp này, quá trình phân tích cú pháp 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 được thu thập từ ngân hàng hoặc các nguồn khác có thể có một số giá trị rỗng hoặc thiếu giá trị, điều này có thể ảnh hưởng đến chất lượng của quá trình phân tích. Sử dụng kỹ thuật phân tích cú pháp 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 cú pháp dữ liệu có thể đơn giản hóa quy trình công việc kinh doanh. Các nhà khoa học dữ liệu không phải bận tâm về chất lượng của dữ liệu, vì chúng đã được xử lý bởi công nghệ phân tích dữ liệu. Dữ liệu được chuyển đổi có thể trực tiếp đóng góp vào việc rút ra thông tin chi tiết về doanh nghiệp.

Ví dụ - Hãy xem xét một 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 có hiệu quả. Trong trường hợp này, việc chuyển đổi điểm tín dụng, loại tài khoản và thời lượng sang định dạng thân thiện với hệ thống giúp họ dễ dàng tìm ra thời điểm và địa điểm kế hoạch của họ hoạt động. Phân tích này đơn giản hóa quá trình phát triển quy trình làm việc để nâng cao doanh nghiệp.

Các loại phân tích cú pháp dữ liệu

Trình phân tích cú pháp có thể hoạt động trên dữ liệu dựa trên hai phương pháp khác nhau. Phân tích cú pháp dữ liệu thông qua các chức năng phân tích cú pháp cây theo cách tiếp cận từ trên xuống hoặc mô hình tiếp cận từ dưới lên. Cách tiếp cận từ trên xuống bắt đầu từ các yếu tố trên cùng của cây và đi xuống. Phương pháp này tập trung vào các yếu tố lớn hơn trước và sau đó di chuyển về phía các yếu tố nhỏ hơn. Cách tiếp cận từ dưới lên bắt đầu từ những mảnh nhỏ nhất, sau đó chuyển sang các yếu tố lớn hơn.

Phân tích cú pháp dữ liệu theo hướng ngữ pháp - Ở đây trình phân tích cú pháp chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành một định dạng có cấu trúc cụ thể với các quy tắc ngữ pháp.

Phân tích cú pháp dữ liệu theo hướng dữ liệu - Trong 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 cú pháp 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. Trình phân tích cú pháp dữ liệu kiểm soát hoàn toàn đầu vào của dữ liệu ngang bướng 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 quét web trích xuất một tập hợp lớn dữ liệu mang nó từ các trang web khác nhau. Điều này có thể bao gồm khoảng trắng, thẻ ngắt và dữ liệu ở định dạng HTML như hiện tại. Để chuyển đổi dữ liệu này thành một định dạng dễ hiểu, một trình quét 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

Trình phân tích cú pháp tạo mã thông báo từ dữ liệu chuỗi đầu vào. Token là đơn vị nhỏ hơn của dữ liệu có ý nghĩa. Trình phân tích cú pháp loại bỏ dữ liệu không cần thiết, như khoảng trắng và nhận xét, khỏi một tập hợp các ký tự đầu vào và tạo mã thông báo với các đơn vị từ vựng và nhỏ nhất. Thông thường, trình phân tích cú pháp nhận dữ liệu ở định dạng tài liệu HTML. Lấy đầu vào này, trình phân tích cú pháp tìm kiếm các từ khóa, số nhận dạng và dấu phân cách. Nó loại bỏ tất cả các thông tin không liên quan khỏi mã HTML và tạo 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 mã thông báo của quy trình phân tích Từ vựng làm đầu vào và phân tích thêm dữ liệu. Các mã thông báo này được đưa vào phân tích cú pháp, trong đó trình phân tích cú pháp tập trung nhiều hơn vào cú pháp. Bước này kiểm tra dữ liệu không liên quan từ các mã thông báo, như dấu ngoặc đơn và dấu ngoặc nhọn để tạo cây phân tích cú pháp từ biểu thức. Cây phân tích cú pháp này bao gồm các thuật ngữ và toán tử.

Ví dụ: Xem xét 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 phân tích cú pháp này, trình phân tích cú pháp trích xuất các thành phần phân tích ngữ nghĩa với dữ liệu có liên quan và có ý nghĩa nhất.

Phân tích cú pháp dữ liệu – Parse Tree

Cách phân tích cú pháp dữ liệu

Để sử dụng các công nghệ phân tích cú pháp dữ liệu, bạn có thể xây dựng trình phân tích cú pháp dữ liệu của riêng mình hoặc phụ thuộc vào trình phân tích cú pháp dữ liệu của bên thứ ba. Tạo trình phân tích cú pháp dữ liệu của riêng bạn là lựa chọn rẻ nhất, vì bạn không phải chi tiền cho việc thuê ai đó. Tuy nhiên, thách thức lớn của việc sử dụng một công cụ tự tạo là bạn nên có kiến thức lập trình hoặc nên có một nhóm lập trình kỹ thuật để xây dựng trình phân tích cú pháp của riêng bạn.

Tốt hơn là có được 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 cái, nhưng bạn tốn nhiều chi phí hơn. 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 cú pháp dữ liệu

Người dùng dữ liệu thực hiện các kỹ thuật phân tích cú pháp dữ liệu với nhiều công nghệ. Phân tích cú pháp dữ liệu đóng một 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, quét web và quản lý cơ sở dữ liệu. Phân tích cú pháp dữ liệu có thể được kết hợp với nhiều công nghệ để cải thiện chất lượng của chúng.

• Phân tích cú pháp dữ liệu được sử dụng với HTML và các ngôn ngữ kịch bản khác để xây dựng ứng dụng web, ứng dụng trò chơi và ứng dụng dành cho thiết bị di động.
• Kỹ thuật phân tích cú pháp dữ liệu cũng được sử dụng cùng với HTTP và các giao thức truyền thông khác để tăng cường giao tiếp 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 cú pháp dữ liệu cũng hoạt động với các ngôn ngữ mô hình hóa và phân tích dữ liệu NLP như giọng nói hoặc cảm xúc để cải thiện quá trình phân tích tình cảm.
• Phân tích cú pháp dữ liệu phù hợp 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 cú pháp dữ liệu

Trong số tất cả các lợi ích của việc phân tích cú pháp dữ liệu, một thách thức lớn là xử lý dữ liệu động. Khi phân tích cú pháp được áp dụng với quá trình cạo và phân tích, chúng được cho là xử lý các giá trị thay đổi động. Ví dụ: một hệ thống quản lý phương tiện truyền thông xã hội phải đối phó với lượt thích, nhận xét và lượt xem liên tục thay đổi mỗi phút.

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

Proxy trong phân tích cú pháp dữ liệu

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

Tại sao chọn Proxyscrape Proxy

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

• Băng thông cao - Proxy băng thông cao tăng tốc quá trình thu thập dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu và 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. Các proxy được chia sẻ bao gồm proxy trung tâm dữ liệu, proxy dân dụng và proxy chuyên dụng, trong khi proxy riêng đề cập đến proxy chuyên dụng. Họ cũng cung cấp các nhóm proxy mà từ đó người quét 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 - Ở đây, các proxy cao cấp có chi phí hợp lý và có băng thông cao. Kiểm tra giá hấp dẫn của chúng tôi và các tùy chọn proxy lớn.

Các câu hỏi thường gặp

Câu hỏi thường gặp:

Bớt tư tưởng

Phân tích cú pháp dữ liệu đang trở thành một quá trình cần thiết được thực hiện trong tất cả các ứng dụng. Bạn có thể sử dụng kỹ thuật phân tích cú pháp trên dữ liệu được cạo ngược để cấu trúc chúng thành các định dạng dễ đọc hơn. Nếu bạn sắp xử lý dữ liệu thống kê, điều này có thể có tác động đến mặt mẫu và xác suất. Tốt hơn là trải qua phương pháp phân tích cú pháp dữ liệu theo hướng dữ liệu vì quá trình phân tích cú pháp 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 cú pháp 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 ProxyscrapeCác proxy có thể nâng cao chất lượng và hiệu quả phân tích cú pháp