Parsing dei dati - 3 vantaggi e casi d'uso principali

Le tecnologie di parsing dei dati sono responsabili della conversione dei dati in un formato particolare che supporta l'analisi dei dati. Statista prevede che il fatturato della Big Data Analytics ammonterà a 274 miliardi di dollari entro il 2022. Poiché i Big Data sono il principale contributo alla Data Science, i dati grezzi sono una fonte enorme per la Data Analytics. Ma questi dati non strutturati

Le tecnologie di parsing dei dati sono responsabili della conversione dei dati in un formato particolare che supporta l'analisi dei dati. Statista prevede che il fatturato della Big Data Analytics ammonterà a 274 miliardi di dollari entro il 2022. Poiché i Big Data sono il principale contributo alla Data Science, i dati grezzi sono una fonte enorme per la Data Analytics. Ma questi dati non strutturati sono inutili finché non vengono analizzati in un formato più leggibile. È qui che entra in gioco il Data Parsing. Le persone si affidano alle tecniche di Data Parsing per comprendere gli insiemi di dati non strutturati. Questo articolo illustra le funzionalità di data parsing.

Indice dei contenuti

• Che cos'è il parsing dei dati?
• Vantaggi del parsing dei dati?
• Tipi di parsing dei dati
• Come funziona un parser di dati?
• Modalità di parsing dei dati
• Casi d'uso dell'analisi dei dati
• Sfide nel parsing dei dati
• Le deleghe nel parsing dei dati
• Perché scegliere Proxyscrape Proxy
• Domande frequenti
• Pensieri conclusivi

Che cos'è il parsing dei dati?

Il processo di parsing dei dati converte i dati da un formato di dati in altri formati di file. I dati estratti possono contenere dati non strutturati, come codice HTML grezzo o altri dati non leggibili. I parser dei dati convertono questi dati grezzi in un formato leggibile dalla macchina che semplifica il processo di analisi.

Gli scrapers estraggono i dati in vari formati, che non sono facilmente leggibili. Questi dati illeggibili possono essere file XML, documenti HTML, stringhe HTML o altri formati non leggibili. La tecnica di parsing dei dati legge i formati dei file HTML e ne estrae le informazioni rilevanti, che possono essere sottoposte a un processo di analisi.

Vantaggi del parsing dei dati?

Il parsing dei dati è una tecnica fondamentale per migliorare i dati scraped. Enormi carichi di dati di scraping richiedono un adeguato processo di strutturazione dei dati per estrarne le informazioni rilevanti. Piuttosto che generalizzare gli usi del data parsing come scraping, analizziamoli in dettaglio.

Facile da trasformare

Il parsing dei dati aiuta gli utenti a trasferire carichi di dati dal server principale alle applicazioni client o da un'origine a una destinazione. Poiché il trasporto di dati complessi e non strutturati richiede tempo, si preferisce convertirli in formati di dati intercambiabili, come JavaScript Object Notation (JSON). Poiché JSON è un formato di dati leggero, è adatto alla trasmissione dei dati. Le tecnologie di parsing dei dati convertono i dati grezzi in formato JSON. Leggete questo blog per sapere come leggere e analizzare JSON con Python.

Esempio - Nell'analisi degli investimenti, gli scienziati dei dati raccolgono i dati dei clienti dalle banche finanziarie e contabili per confrontare e scegliere il posto giusto per fare investimenti. Qui la "storia creditizia del cliente" è rappresentata in un grafico. Invece di inviare il grafico, la stringa e le immagini così come sono, è meglio convertirli in oggetti JSON, in modo che siano leggeri e consumino meno memoria.

Semplifica il processo di analisi

Di solito, il processo di estrazione dei dati raccoglie dati in blocco da varie fonti e formati. Per gli analisti dei dati può essere difficile gestire questi dati complessi e non strutturati. In questo caso, il processo di parsing dei dati converte i dati in un formato particolare, adatto a scopi analitici.

Esempio I dati finanziari raccolti dalle banche o da altre fonti possono presentare alcuni valori nulli o mancanti, che possono compromettere la qualità del processo di analisi. Utilizzando la tecnica di parsing dei dati, gli utenti convertono i valori nulli mappandoli con i valori adatti di altri database.

Ottimizzazione dei flussi aziendali

La tecnica di parsing dei dati può semplificare i flussi di lavoro aziendali. I data scientist non devono preoccuparsi della qualità dei dati, in quanto sono già gestiti dalla tecnologia di parsing dei dati. I dati convertiti possono contribuire direttamente a ricavare gli insight aziendali.

Esempio - Si consideri che una soluzione di Data Analytic stia analizzando i rapporti di credito dei clienti per trovare le tecniche commerciali adatte che hanno funzionato. In questo caso, la conversione dei punteggi di credito, del tipo di conto e della durata in un formato compatibile con il sistema aiuta a capire facilmente quando e dove i loro piani hanno funzionato. Questa analisi semplifica il processo di sviluppo di un flusso di lavoro per migliorare l'attività.

Tipi di parsing dei dati

I parser possono lavorare sui dati in base a due metodi diversi. Il parsing dei dati attraverso gli alberi di parsing funziona con un approccio top-down o bottom-up. L'approccio top-down parte dagli elementi più alti dell'albero e scende verso il basso. Questo metodo si concentra prima sugli elementi più grandi e poi si sposta verso quelli più piccoli. L'approccio dal basso verso l'alto parte dagli elementi più piccoli per poi passare a quelli più grandi.

Grammar-Driven Data Parsing - Qui il parser converte i dati non strutturati in un particolare formato strutturato con regole grammaticali.

Data-Driven Data Parsing - In questo tipo, il parser converte i dati sulla base di modelli di Natural Language Processing (NLP), metodi basati su regole ed equazioni semantiche. 

Come funziona un parser di dati?

Il parser di dati si concentra principalmente sull'estrazione di informazioni significative e rilevanti da un insieme di dati non strutturati. Il data parser assume il controllo completo dell'input dei dati non strutturati e li struttura in informazioni corrette con regole o fattori di rilevanza definiti dall'utente.

Un web scraper che estrae un grande insieme di dati da varie pagine web. Questo potrebbe includere gli spazi bianchi, i tag di interruzione e i dati in formato HTML così come sono. Per convertire questi dati in un formato facilmente comprensibile, un web scraper deve sottoporsi a tecniche di parsing.

Un parser ben costruito analizza e analizza le stringhe in ingresso per verificare le regole grammaticali formali. Il processo di parsing prevede due fasi principali, chiamate analisi sintattica e analisi lessicale.

Analisi lessicale

Il parser crea i token dai dati delle stringhe in ingresso. I token sono le unità più piccole di dati significativi. Il parser elimina i dati non necessari, come gli spazi bianchi e i commenti, da un insieme di caratteri in ingresso e crea token con le unità lessicali più piccole. Di solito, il parser riceve i dati in un documento in formato HTML. Prendendo questo input, il parser cerca le parole chiave, gli identificatori e i separatori. Rimuove tutte le informazioni irrilevanti dal codice HTML e crea token con dati rilevanti.

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>.

Analisi sintattica

Questa fase prende in input i token del processo di analisi lessicale e analizza ulteriormente i dati. Questi token vengono inseriti nell'analisi sintattica, dove il parser si concentra maggiormente sulla sintassi. Questa fase controlla la presenza di dati irrilevanti nei token, come parentesi e parentesi graffe, per creare un albero di parsing dall'espressione. Questo albero di parsing include i termini e gli operatori.

Esempio: Considerate un'espressione matematica (4*2) + (8+3)-1. Ora, questo passo dividerà i dati in base al flusso sintattico. In questo caso, il parser considera (4*2), (8+3) e - 1 come tre termini di un'espressione e costruisce un albero di parsing. Al termine dell'analisi sintattica, il parser estrae i componenti dell'analisi semantica con i dati più rilevanti e significativi.

Parsing dei dati - Albero di parsing

Modalità di parsing dei dati

Per utilizzare le tecnologie di parsing dei dati, è possibile creare un proprio parser di dati o dipendere da un parser di terze parti. Creare un proprio parser di dati è la scelta più economica, in quanto non è necessario spendere soldi per assumere qualcuno. Tuttavia, il problema principale dell'utilizzo di uno strumento autocostruito è che bisogna avere conoscenze di programmazione o disporre di un team tecnico di programmazione per costruire il proprio parser.

È meglio rivolgersi a una soluzione di parsing di qualità, in grado di costruire il parser in base alle proprie esigenze. In questo modo si risparmia il tempo e lo sforzo che si fa per crearne uno da soli, ma si spende di più. Esaminate molte soluzioni di parsing e trovatene una che fornisca un servizio di qualità a un costo ragionevole.

Casi d'uso dell'analisi dei dati

Gli utenti dei dati implementano le tecniche di parsing dei dati con diverse tecnologie. Il parsing dei dati svolge un ruolo fondamentale in molte applicazioni, come lo sviluppo web, l'analisi dei dati, la comunicazione dei dati, lo sviluppo di giochi, la gestione dei social media, il web scraping e la gestione dei database. Il parsing dei dati può essere incorporato in molte tecnologie per migliorarne la qualità.

• Il Data Parsing viene utilizzato con l'HTML e altri linguaggi di scripting per creare applicazioni web, applicazioni di gioco e applicazioni mobili.
• Vengono utilizzate anche tecniche di parsing dei dati insieme a HTTP e ad altri protocolli di comunicazione per migliorare la comunicazione dei dati.
• Questa tecnica è anche compatibile con le query SQL che possono aiutare gli utenti nei sistemi di gestione dei database.
• Questo processo viene utilizzato con un linguaggio dati interattivo per semplificare il processo di analisi dei dati.
• Il parsing dei dati funziona anche con i linguaggi di modellazione e analizza i dati NLP come la voce o le emozioni per migliorare il processo di sentiment analysis.
• Il parsing dei dati si adatta alla maggior parte dei linguaggi informatici e di programmazione e favorisce il processo di analisi di diversi settori, come quello finanziario e immobiliare, nonché le attività di spedizione e logistica.

Sfide nel parsing dei dati

Tra tutti i vantaggi del parsing dei dati, una sfida importante è la gestione dei dati dinamici. Poiché il parsing viene applicato al processo di scraping e di analisi, si suppone che debba gestire valori dinamici che cambiano. Ad esempio, un sistema di gestione dei social media deve gestire i like, i commenti e le visualizzazioni che cambiano continuamente ogni minuto.

In questo caso, gli sviluppatori devono aggiornare e ripetere frequentemente le funzionalità del parser. Questo potrebbe richiedere del tempo e quindi gli analisti potrebbero rimanere bloccati con i vecchi valori. Per implementare queste modifiche nel parser, si possono usare dei proxy che aumentano il processo di scraping e aiutano il parser ad adottare rapidamente le modifiche. Con i proxy ad alta larghezza di banda di ProxyScrapegli utenti possono estrarre ripetutamente i dati dai siti da analizzare e tenerli aggiornati.

Le deleghe nel parsing dei dati

I proxy possono aiutare a superare alcune sfide. I proxy, con le loro caratteristiche di larghezza di banda elevata, anonimato e capacità di scraping, semplificano il processo di scraping e aiutano il parser ad adottare rapidamente le modifiche.

Perché scegliere Proxyscrape Proxy

Proxyscrape è una famosa soluzione di fornitura di proxy che aiuta a raschiare un numero illimitato di dati. Ecco alcune delle caratteristiche uniche dei loro proxy che li aiutano nell'analisi dei dati. 

• Larghezza di banda elevata - I proxy a larghezza di banda elevata accelerano il processo di raccolta e trasformazione dei dati e facilitano la gestione di dati dinamici provenienti da più siti. 

• Uptime - L'uptime del 100% garantisce il funzionamento del sistema di parsing dei dati 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

• Tipi multipli - Proxyscrape fornisce tutti i tipi di proxy, come i proxy condivisi e i proxy privati. I proxy condivisi includono proxy per centri dati, proxy residenziali e proxy dedicati, mentre i proxy privati si riferiscono a proxy dedicati. Offrono anche pool di proxy da cui gli scrapers possono utilizzare indirizzi IP diversi per ogni richiesta.

• Global Proxy - Offriamo proxy da oltre 120 Paesi. Ci sono anche proxy per diversi protocolli, come i proxy HTTP e i proxy Socks.

• Efficiente dal punto di vista dei costi - I proxy premium hanno costi ragionevoli e un'elevata larghezza di banda. Date un'occhiata ai nostri prezzi interessanti e alle nostre numerose opzioni di proxy.

Domande frequenti

Domande frequenti:

Pensieri conclusivi

Il parsing dei dati sta diventando un processo necessario in tutte le applicazioni. È possibile utilizzare la tecnica del parsing su dati scraped non regolari per strutturarli in formati più leggibili. Se state per gestire dati statistici, questo può avere un impatto sulla faccia del campione e sulla probabilità. È meglio scegliere il metodo di parsing dei dati guidato dai dati, perché il processo di parsing guidato dai dati può gestire efficacemente gli impatti dei modelli probabilistici. È anche possibile scegliere la tecnica di data parsing guidata dalla grammatica per controllare e analizzare i dati con regole grammaticali. Scoprite la gamma di prezzi dei proxy di Proxyscrapeche possono migliorare la qualità e l'efficienza del parsing.