Análise de dados - 3 principais benefícios e casos de utilização

As tecnologias de análise de dados são responsáveis pela conversão de dados num formato de dados específico que suporta a análise de dados. O Statista prevê que as receitas da análise de Big Data ascendam a 274 mil milhões de dólares americanos até 2022. Como o Big Data é o principal contribuinte para a Ciência de Dados, os dados brutos são uma enorme fonte para a Análise de Dados. Mas estes dados não estruturados

As tecnologias de análise de dados são responsáveis pela conversão de dados num formato de dados específico que suporta a análise de dados. O Statista prevê que as receitas da análise de Big Data ascendam a 274 mil milhões de dólares americanos até 2022. Como o Big Data é o principal contribuinte para a Ciência dos Dados, os dados brutos são uma enorme fonte para a Análise de Dados. Mas estes dados não estruturados não têm qualquer utilidade até serem analisados num formato mais legível. É nesta altura que a análise de dados entra em cena. As pessoas recorrem a técnicas de análise de dados para compreender conjuntos de dados não estruturados. Este artigo irá explicar-lhe as funcionalidades de análise de dados.

Índice

• O que é a análise de dados?
• Vantagens da análise de dados?
• Tipos de análise de dados
• Como é que um analisador de dados funciona?
• Formas de análise de dados
• Casos de utilização de análise de dados
• Desafios na análise de dados
• Proxies na análise de dados
• Porquê escolher Proxyscrape Proxies
• Perguntas mais frequentes
• Reflexões finais

O que é a análise de dados?

O processo de análise de dados converte dados de um formato de dados para outros formatos de ficheiro. Os dados extraídos podem conter dados não estruturados, como código HTML em bruto ou outros dados ilegíveis. Os analisadores de dados convertem estes dados brutos num formato legível por máquina que simplifica o processo de análise.

Os raspadores extraem dados em vários formatos, que não são facilmente legíveis. Estes dados ilegíveis podem ser um ficheiro XML, um documento HTML, uma cadeia de caracteres HTML ou outros formatos não legíveis. A técnica de análise de dados lê os formatos de ficheiros HTML e extrai deles informações relevantes, que podem ser submetidas a um processo de análise.

Vantagens da análise de dados?

As pessoas referem-se normalmente à análise de dados como uma técnica fundamental para melhorar os dados extraídos. Grandes quantidades de dados extraídos requerem um processo de estruturação de dados adequado para extrair deles informações relevantes. Em vez de generalizar as utilizações da análise de dados como raspagem, vamos explorá-las em pormenor.

Fácil de transformar

A análise de dados permite aos utilizadores transferir cargas de dados do servidor principal para aplicações cliente ou de uma fonte para um destino. Como o transporte de dados complexos e não estruturados é demorado, as pessoas preferem convertê-los em formatos de dados permutáveis, como o JavaScript Object Notation (JSON). Como o JSON é um formato de dados leve, é adequado para a transmissão de dados. As tecnologias de análise de dados convertem dados brutos para o formato JSON. Leia este blogue para saber como ler e analisar JSON com Python.

Exemplo - Na análise de investimentos, os cientistas de dados recolhem dados de clientes de bancos financeiros e contabilísticos para comparar e escolher o local certo para fazer investimentos. Aqui, o "histórico de crédito do cliente" é representado num gráfico. Em vez de enviar o gráfico, a cadeia de caracteres e as imagens tal como estão, é melhor convertê-los em objectos JSON para que sejam leves e consumam menos memória.

Simplifica o processo de análise

Normalmente, o processo de extração de dados recolhe dados em massa de várias fontes e formatos. Os analistas de dados podem ter dificuldade em lidar com esses dados complexos não estruturados. Neste caso, o processo de análise de dados converte os dados num formato específico que é adequado para fins analíticos.

Exemplo Os dados financeiros recolhidos dos bancos ou de outras fontes podem ter alguns valores nulos ou em falta, o que pode afetar a qualidade do processo de análise. Utilizando a técnica de análise de dados, os utilizadores convertem os valores nulos mapeando-os com valores adequados de outras bases de dados.

Otimização do fluxo de negócios

A técnica de análise de dados pode simplificar os fluxos de trabalho das empresas. Os cientistas de dados não têm de se preocupar com a qualidade dos dados, uma vez que estes já são tratados pela tecnologia de análise de dados. Os dados convertidos podem contribuir diretamente para a obtenção de informações comerciais.

Exemplo - Considere que uma solução de análise de dados está a analisar relatórios de crédito dos clientes para encontrar as técnicas comerciais adequadas que funcionaram. Neste caso, a conversão das pontuações de crédito, do tipo de conta e da duração num formato compatível com o sistema ajuda-os a descobrir facilmente quando e onde os seus planos funcionaram. Esta análise simplifica o processo de desenvolvimento de um fluxo de trabalho para melhorar o negócio.

Tipos de análise de dados

Os analisadores podem trabalhar com dados com base em dois métodos diferentes. A análise de dados através de árvores de análise funciona num modelo de abordagem descendente ou ascendente. A abordagem descendente começa nos elementos superiores da árvore e vai descendo. Este método centra-se primeiro nos elementos maiores e depois avança para os mais pequenos. A abordagem de baixo para cima começa nos elementos mais pequenos e depois avança para os elementos maiores.

Análise de dados com base na gramática - Aqui o analisador converte dados não estruturados num formato estruturado específico com regras gramaticais.

Análise de dados baseada em dados - Neste tipo, o analisador converte dados com base em modelos de processamento de linguagem natural (PNL), métodos baseados em regras e equações semânticas. 

Como é que um analisador de dados funciona?

O analisador de dados centra-se principalmente na extração de informações significativas e relevantes de um conjunto de dados não estruturados. O analisador de dados assume o controlo total da entrada dos dados não estruturados e estrutura-os na informação correcta com regras definidas pelo utilizador ou factores de relevância.

Um web scraper que extrai um grande conjunto de dados de várias páginas web. Isto pode incluir os espaços em branco, as etiquetas de quebra e os dados em formato HTML tal como estão. Para converter estes dados num formato facilmente compreensível, um web scraper tem de se submeter a técnicas de análise.

Um analisador bem construído analisa e analisa as cadeias de caracteres de entrada para verificar as regras gramaticais formais. Este processo de análise envolve duas etapas principais denominadas análise sintáctica e análise lexical.

Análise lexical

O analisador cria tokens a partir dos dados da cadeia de entrada. Os tokens são as unidades mais pequenas de dados com significado. O analisador elimina dados desnecessários, como espaços em branco e comentários, de um conjunto de caracteres de entrada e cria tokens com as unidades mais pequenas e léxicas. Normalmente, o analisador recebe dados num formato de documento HTML. Com esta entrada, o analisador procura as palavras-chave, os identificadores e os separadores. Remove toda a informação irrelevante do código HTML e cria tokens com dados relevantes.

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>.

Análise sintáctica

Esta etapa utiliza os tokens do processo de análise lexical como entrada e analisa os dados. Esses tokens são colocados na análise sintática, onde o analisador se concentra mais na sintaxe. Esta etapa verifica se há dados irrelevantes nos tokens, como parênteses e chaves, para criar uma árvore de análise a partir da expressão. Essa árvore de análise inclui os termos e operadores.

Exemplo: Considere uma expressão matemática (4*2) + (8+3)-1. Agora, esta etapa irá dividir os dados de acordo com o fluxo de sintaxe. Aqui, o analisador considera (4*2), (8+3) e - 1 como três termos de uma expressão e constrói uma árvore de análise. No final desta análise sintáctica, o analisador extrai os componentes da análise semântica com os dados mais relevantes e significativos.

Análise de dados - Árvore de análise

Formas de análise de dados

Para utilizar as tecnologias de análise de dados, pode construir o seu próprio analisador de dados ou depender de um analisador de dados de terceiros. Criar o seu próprio analisador de dados é a opção mais económica, uma vez que não tem de gastar dinheiro a contratar alguém. No entanto, o principal desafio da utilização de uma ferramenta criada pelo próprio é a necessidade de ter conhecimentos de programação ou de ter uma equipa técnica de programação para criar o seu próprio analisador.

É melhor obter uma solução de análise de qualidade que possa construir o seu analisador de acordo com os seus requisitos. Isto poupa o tempo e o esforço que despende a criar um por si próprio, mas custa-lhe mais. Procure muitas soluções de análise e encontre a mais adequada, que forneça um serviço de qualidade a um custo razoável.

Casos de utilização de análise de dados

Os utilizadores de dados implementam técnicas de análise de dados com várias tecnologias. A análise de dados desempenha um papel vital em muitas aplicações, como o desenvolvimento Web, a análise de dados, as comunicações de dados, o desenvolvimento de jogos, a gestão de redes sociais, a raspagem da Web e a gestão de bases de dados. A análise de dados pode ser incorporada em muitas tecnologias para melhorar a sua qualidade.

• A análise de dados é utilizada com HTML e outras linguagens de script para criar aplicações Web, aplicações de jogos e aplicações móveis.
• As técnicas de análise de dados são também utilizadas juntamente com o HTTP e outros protocolos de comunicação para melhorar a comunicação de dados.
• Esta técnica também é compatível com as consultas SQL que podem ajudar os utilizadores nos sistemas de gestão de bases de dados.
• Este processo é utilizado com uma linguagem de dados interactiva para simplificar o processo de análise de dados.
• A análise de dados também funciona com linguagens de modelação e analisa os dados de PNL, como voz ou emoções, para melhorar o processo de análise de sentimentos.
• A análise de dados é compatível com a maioria das linguagens informáticas e de programação e promove o processo de análise de vários domínios, como o financeiro e o imobiliário, bem como as empresas de transporte e logística.

Desafios na análise de dados

Entre todas as vantagens da análise de dados, um dos principais desafios é o tratamento de dados dinâmicos. Como a análise é aplicada com o processo de recolha e análise, é suposto lidar com valores dinâmicos em mudança. Por exemplo, um sistema de gestão de redes sociais tem de lidar com os gostos, os comentários e as visualizações que estão sempre a mudar a cada minuto.

Neste caso, os programadores têm de atualizar e repetir frequentemente as funcionalidades do analisador. Isto pode demorar algum tempo e, por isso, os analistas podem ficar presos a valores antigos. Para implementar estas alterações na análise, as pessoas podem utilizar proxies que aumentarão o processo de raspagem e ajudarão o analisador a adotar as alterações rapidamente. Com proxies de alta largura de banda de ProxyScrapeos utilizadores podem extrair repetidamente dados dos sítios para analisar e mantê-los actualizados.

Proxies na análise de dados

Os proxies podem ajudar as pessoas a ultrapassar certos desafios. Os proxies, com as suas características de grande largura de banda, anonimato e capacidade de raspagem, simplificarão o processo de raspagem e ajudarão o analisador a adotar rapidamente as alterações.

Porquê escolher Proxyscrape Proxies

Proxyscrape é uma solução popular de fornecimento de proxy que ajuda a extrair dados ilimitados. Eis algumas das características únicas dos seus proxies que os ajudam na análise de dados. 

• Grande largura de banda - Os proxies de grande largura de banda aceleram o processo de recolha e transformação de dados e facilitam o tratamento de dados dinâmicos de vários sítios. 

• Tempo de atividade - O seu tempo de atividade de 100% garante que o sistema de análise de dados funciona 24 horas por dia, 7 dias por semana.

• Vários tipos - Proxyscrape fornece todos os tipos de proxies, como proxies partilhados e proxies privados. Os proxies partilhados incluem proxies de centros de dados, proxies residenciais e proxies dedicados, enquanto os proxies privados se referem a proxies dedicados. Também oferecem pools de proxy a partir dos quais os scrapers podem utilizar diferentes endereços IP para cada pedido.

• Global Proxy - Oferecemos proxies de mais de 120 países. Existem também proxies para diferentes protocolos, como proxies HTTP e proxies Socks.

• Custo-eficiente - Aqui, os proxies premium têm custos razoáveis e uma elevada largura de banda. Veja os nossos preços atractivos e as nossas enormes opções de proxy.

Perguntas mais frequentes

Perguntas frequentes:

Reflexões finais

A análise de dados está a tornar-se um processo necessário implementado em todas as aplicações. Pode utilizar a técnica de análise em dados raspados indisciplinados para os estruturar em formatos mais legíveis. Se está prestes a lidar com dados estatísticos, isto pode ter um impacto na face da amostra e na probabilidade. É melhor submeter-se ao método de análise de dados orientado para os dados porque o processo de análise orientado para os dados pode tratar eficazmente os impactos dos modelos probabilísticos. Também pode escolher a técnica de análise de dados baseada na gramática para verificar e analisar os dados com regras gramaticais. Consulte a gama de preços dos proxies de Proxyscrapeque podem melhorar a qualidade e a eficiência da análise