Парсинг данных - 3 ключевых преимущества и примеры использования

Технологии парсинга данных отвечают за преобразование данных в определенный формат, который позволяет проводить анализ данных. По прогнозам Statista, к 2022 году доходы от аналитики больших данных составят 274 миллиарда долларов США. Поскольку большие данные являются основным фактором, способствующим развитию Data Science, необработанные данные являются огромным источником для Data Analytics. Но эти неструктурированные данные

Технологии парсинга данных отвечают за преобразование данных в определенный формат, который позволяет проводить анализ данных. По прогнозам Statista, к 2022 году доходы от аналитики больших данных составят 274 миллиарда долларов США. Поскольку большие данные являются основным фактором, способствующим развитию Data Science, необработанные данные являются огромным источником для Data Analytics. Но эти неструктурированные данные бесполезны, пока они не будут разобраны в более читаемый формат. Именно тогда на помощь приходит парсинг данных. Люди полагаются на методы парсинга данных, чтобы понять неструктурированные наборы данных. В этой статье мы подробно расскажем вам о функциях парсинга данных.

Оглавление

• Что такое парсинг данных?
• Преимущества парсинга данных?
• Типы парсинга данных
• Как работает парсер данных?
• Способы разбора данных
• Примеры использования парсинга данных
• Проблемы, связанные с разбором данных
• Прокси в парсинге данных
• Почему стоит выбрать прокси-серверы Proxyscrape
• Часто задаваемые вопросы
• Заключительные размышления

Что такое парсинг данных?

Процесс парсинга данных преобразует данные из одного формата в другие форматы файлов. Извлеченные данные могут содержать неструктурированные данные, такие как необработанный HTML-код или другие нечитаемые данные. Парсеры данных преобразуют эти необработанные данные в машиночитаемый формат, который упрощает процесс анализа.

Скреперы извлекают данные в различных форматах, которые нелегко прочитать. Эти нечитаемые данные могут представлять собой XML-файл, HTML-документ, HTML-строку или другие неуправляемые форматы. Техника разбора данных считывает форматы HTML-файлов и извлекает из них релевантную информацию, которая может быть подвергнута анализу.

Преимущества парсинга данных?

Разбор данных обычно называют ключевой техникой для улучшения качества отсканированных данных. Огромные массивы данных требуют правильной структуризации данных для извлечения из них нужной информации. Вместо того чтобы обобщать использование парсинга данных как скрапинга, давайте рассмотрим их подробнее.

Легко трансформируется

Парсинг данных помогает пользователям передавать большие объемы данных с главного сервера на клиентские приложения или от источника к месту назначения. Поскольку транспортировка сложных и неструктурированных данных занимает много времени, люди предпочитают преобразовывать их во взаимозаменяемые форматы данных, такие как JavaScript Object Notation (JSON). Поскольку JSON - это легкий формат данных, он подходит для их передачи. Технологии парсинга данных преобразуют необработанные данные в формат JSON. Прочитайте этот блог, чтобы узнать , как читать и разбирать JSON с помощью Python.

Пример - в инвестиционном анализе ученые собирают данные о клиентах из финансовых и бухгалтерских банков, чтобы сравнить и выбрать подходящее место для инвестиций. Здесь "кредитная история клиента" представлена в виде графика. Вместо того чтобы отправлять график, строку и изображения как есть, лучше преобразовать их в объекты JSON, чтобы они были легкими и занимали меньше памяти.

Упрощает процесс аналитики

Обычно в процессе извлечения данных происходит сбор большого количества данных из различных источников и форматов. Аналитикам данных бывает сложно работать с такими неструктурированными сложными данными. В этом случае процесс разбора данных преобразует их в определенный формат, подходящий для аналитических целей.

Пример Финансовые данные, собранные в банках или других источниках, могут содержать нулевые или пропущенные значения, что может повлиять на качество процесса анализа. Используя технику разбора данных, пользователи преобразуют нулевые значения, сопоставляя их с подходящими значениями из других баз данных.

Оптимизация бизнес-потоков

Технология парсинга данных позволяет упростить рабочие процессы. Ученым не нужно беспокоиться о качестве данных, так как они уже обработаны технологией парсинга данных. Преобразованные данные могут напрямую способствовать получению бизнес-понятий.

Пример - рассмотрим решение Data Analytic, которое анализирует кредитные отчеты клиентов, чтобы найти подходящие методы ведения бизнеса, которые сработали. В этом случае преобразование кредитных баллов, типа счета и срока действия в удобный для системы формат помогает легко определить, когда и где их планы сработали. Такой анализ упрощает процесс разработки рабочего процесса для улучшения бизнеса.

Типы парсинга данных

Парсеры могут работать с данными на основе двух различных методов. Парсинг данных с помощью деревьев разбора работает либо по принципу "сверху вниз", либо по принципу "снизу вверх". Метод "сверху вниз" начинается с верхних элементов дерева и движется вниз. Этот метод сначала фокусируется на крупных элементах, а затем переходит к более мелким. Подход "снизу вверх" начинается с самых мелких элементов, а затем переходит к более крупным.

Разбор данных с учетом грамматики - здесь парсер преобразует неструктурированные данные в определенный структурированный формат с помощью грамматических правил.

Парсинг данных на основе данных - в этом типе парсер преобразует данные на основе моделей обработки естественного языка (NLP), методов, основанных на правилах, и семантических уравнений. 

Как работает парсер данных?

Парсер данных в первую очередь нацелен на извлечение значимой и релевантной информации из набора неструктурированных данных. Парсер данных полностью контролирует ввод неструктурированных данных и структурирует их в правильную информацию с помощью определенных пользователем правил или факторов релевантности.

Веб-скрепер, который извлекает большой набор данных с различных веб-страниц. Это могут быть пробелы, теги разрыва и данные в формате HTML как они есть. Чтобы преобразовать эти данные в понятный формат, веб-скраперу необходимо применить методы парсинга.

Хорошо построенный синтаксический анализатор анализирует и разбирает входные строки для проверки правил формальной грамматики. Процесс синтаксического разбора включает в себя два основных этапа - синтаксический и лексический анализ.

Лексический анализ

Парсер создает токены из входных строковых данных. Токены - это более мелкие единицы осмысленных данных. Парсер удаляет ненужные данные, такие как пробельные символы и комментарии, из набора входных символов и создает токены с наименьшими лексическими единицами. Обычно парсер получает данные в формате HTML-документа. Принимая эти данные, парсер ищет ключевые слова, идентификаторы и разделители. Он удаляет всю нерелевантную информацию из HTML-кода и создает лексемы с релевантными данными.

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>.

Синтаксический анализ

На этом этапе лексемы, полученные в процессе лексического анализа, принимаются за исходные данные и подвергаются дальнейшему разбору. Эти лексемы попадают в синтаксический анализ, где синтаксический анализатор уделяет больше внимания синтаксису. На этом этапе проверяются нерелевантные данные из лексем, такие как круглые скобки и фигурные скобки, чтобы создать дерево разбора из выражения. Это дерево разбора включает в себя термины и операторы.

Пример: Рассмотрим математическое выражение (4*2) + (8+3)-1. На этом шаге данные будут разделены в соответствии с синтаксическим потоком. Здесь синтаксический анализатор рассматривает (4*2), (8+3) и - 1 как три члена выражения и строит дерево разбора. По окончании синтаксического анализа парсер извлекает компоненты семантического анализа с наиболее релевантными и значимыми данными.

Разбор данных - дерево разбора

Способы разбора данных

Чтобы использовать технологии парсинга данных, вы можете либо создать собственный парсер данных, либо прибегнуть к помощи сторонних парсеров. Создание собственного парсера данных - самый дешевый вариант, так как вам не придется тратить деньги на наем сотрудников. Но основная проблема использования самодельного инструмента заключается в том, что для создания собственного парсера необходимо обладать знаниями в области программирования или иметь команду технических программистов.

Лучше приобрести качественное решение для парсинга, которое сможет создать парсер в соответствии с вашими требованиями. Это сэкономит время и усилия, которые вы потратите на создание парсера самостоятельно, но обойдется вам дороже. Просмотрите множество решений для парсинга и найдите подходящее, которое предоставляет качественные услуги по разумной цене.

Примеры использования парсинга данных

Пользователи данных применяют методы разбора данных с помощью различных технологий. Парсинг данных играет важную роль во многих приложениях, таких как веб-разработка, анализ данных, передача данных, разработка игр, управление социальными сетями, веб-скрепинг и управление базами данных. Парсинг данных может быть использован во многих технологиях для улучшения их качества.

• Парсинг данных используется вместе с HTML и другими скриптовыми языками для создания веб-приложений, игровых и мобильных приложений.
• Методы разбора данных также используются наряду с HTTP и другими коммуникационными протоколами для улучшения передачи данных.
• Эта техника также совместима с SQL-запросами, что может помочь пользователям в работе с системами управления базами данных.
• Этот процесс используется с интерактивным языком данных для упрощения процесса анализа данных.
• Парсинг данных также работает с языками моделирования и анализирует данные NLP, такие как голос или эмоции, чтобы улучшить процесс анализа настроения.
• Разбор данных хорошо сочетается с большинством компьютерных языков и языков программирования и способствует процессу анализа в различных областях, таких как финансы и недвижимость, а также судоходство и логистика.

Проблемы, связанные с разбором данных

Из всех преимуществ парсинга данных одной из главных проблем является работа с динамическими данными. Поскольку синтаксический анализ применяется вместе с процессом соскоба и анализа, он должен обрабатывать динамически меняющиеся значения. Например, система управления социальными сетями должна работать с "лайками", комментариями и просмотрами, которые меняются каждую минуту.

В этом случае разработчикам приходится часто обновлять и повторять функционал парсера. Это может занять некоторое время, и аналитики могут застрять со старыми значениями. Для внедрения изменений в парсер можно использовать прокси-серверы, которые ускорят процесс скраппинга и помогут парсеру быстро принять изменения. С помощью прокси с высокой пропускной способностью ProxyScrapeпользователи могут многократно извлекать данные с сайтов для парсинга и поддерживать их в актуальном состоянии.

Прокси в парсинге данных

Прокси могут помочь людям преодолеть некоторые трудности. Прокси с их высокой пропускной способностью, анонимностью и возможностью скраппинга упростят процесс скраппинга и помогут парсеру быстро принять изменения.

Почему стоит выбрать прокси-серверы Proxyscrape

Proxyscrape это популярный прокси-сервер, который помогает скреативить неограниченное количество данных. Вот некоторые из уникальных особенностей их прокси, которые помогают в парсинге данных. 

• Высокая пропускная способность - прокси-серверы с высокой пропускной способностью ускоряют процесс сбора и преобразования данных и облегчают работу с динамическими данными с нескольких сайтов. 

• Время безотказной работы - 100-процентное время безотказной работы обеспечивает функционирование системы анализа данных в режиме 24/7.

• Несколько типов - Proxyscrape предоставляет все типы прокси, такие как общие прокси и частные прокси. Общие прокси включают в себя прокси для центров обработки данных, прокси для жилых домов и выделенные прокси, в то время как частные прокси относятся к выделенным прокси. Они также предлагают пулы прокси, из которых скреперы могут использовать разные IP-адреса для каждого запроса.

• Global Proxy - Мы предлагаем прокси из более чем 120 стран. Также есть прокси для различных протоколов, таких как HTTP прокси и Socks прокси.

• Экономичность - Здесь премиум-прокси имеют разумную стоимость и высокую пропускную способность. Оцените наши привлекательные цены и огромный выбор прокси.

Часто задаваемые вопросы

Вопросы и ответы:

Заключительные размышления

Парсинг данных становится необходимым процессом, применяемым во всех приложениях. Вы можете использовать технику парсинга на неуправляемых данных, чтобы структурировать их в более читаемые форматы. Если вы собираетесь работать со статистическими данными, это может повлиять на объем выборки и вероятность. Лучше использовать метод синтаксического разбора данных, потому что процесс синтаксического разбора, управляемый данными, может эффективно справиться с влиянием вероятностных моделей. Вы также можете выбрать метод грамматического разбора данных, чтобы проверить и разобрать данные с помощью грамматических правил. Ознакомьтесь с диапазоном цен на прокси-серверы Proxyscrape, которые могут повысить качество и эффективность парсинга.