Процесс агрегации данных с объяснением - 2024

Агрегация данных объединяет данные из различных источников, обрабатывает их и делает пригодными для анализа. Все, что происходит в Интернете, - от простых кликов до сложных транзакций - превращается в данные. Интернет производит тонны данных каждую секунду. По данным Statista, ожидается, что объем создания данных в мире превысит 180 зеттабайт.

Агрегация данных объединяет данные из различных источников, обрабатывает их и делает пригодными для анализа. Все, что происходит в Интернете, - от простых кликов до сложных транзакций - превращается в данные. Интернет производит тонны данных каждую секунду. По данным Statista, ожидается, что к 2025 году объем данных в мире превысит 180 зеттабайт. 

Пока эти многочисленные данные не будут оставлены как есть, они не принесут никакой пользы. При выполнении некоторых важных операций, таких как сбор и обработка данных, эти данные становятся ценным вкладом в бизнес-прогнозы. В этой статье мы расскажем вам, как эффективно использовать данные с помощью методов агрегации данных.

Оглавление

• Что такое агрегация данных?
• Зачем использовать агрегацию данных?
• Типы агрегации данных
• Временные интервалы для агрегирования данных
• Этапы агрегирования данных
• Прокси в агрегации данных
• Что нужно учитывать при выборе системы агрегации данных
• Почему именно ProxyScrape для агрегации данных?
• Часто задаваемые вопросы
• Заключение

Что такое агрегация данных?

Агрегация данных - это процесс объединения данных из нескольких источников. Источниками могут быть социальные сети, исторические базы данных, хранилища данных, наборы данных, RSS-каналы, веб-сервисы или плоские файлы. Данные из этих источников - это не только текст, но и изображения, графики, статистические данные, сложные функции, двоичные значения и IoT-сигналы. Все эти данные - достойный ресурс для маркетологов данных. Они проводят статистический анализ агрегированных данных, чтобы на их основе разработать бизнес-понятия. Маркетологи извлекают данные из различных источников и выполняют процесс агрегации данных.

Зачем использовать агрегацию данных?

Агрегация данных - это ключевой процесс, который помогает обычным пользователям и бизнесменам принимать решения на основе результатов исторических данных. Агрегация данных помогает пользователям работать с несколькими типами данных. Сырые данные без дальнейшей обработки бесполезны. Сырые данные должны пройти процесс очистки, чтобы удалить ненужные шумы и преобразовать их в стандартный формат. Помимо простого сбора данных, ученые, использующие технику агрегации данных, применяют методы бизнес-аналитики, такие как предиктивная аналитика, и визуализируют результаты с помощью маркетинговой панели.

Типы агрегации данных

Агрегация данных - это процесс обобщения и сжатия собранных данных в более простую форму, что позволяет специалистам по исследованию данных легко получить из них критические выводы. В зависимости от того, когда и на чем происходит агрегация, люди классифицируют услуги агрегации двумя способами:

Агрегация времени

Временная агрегация собирает несколько точек данных одного ресурса за определенное время. Например: Предположим, вы управляете торговым комплексом, где в конце дня собираете данные о продажах по одному торговому комплексу. Здесь агрегация происходит на одном ресурсе (торговом комплексе) через регулярный интервал времени (в конце дня).

Пространственная агрегация

Пространственная агрегация собирает данные от нескольких групп ресурсов через регулярные промежутки времени. Здесь сбор данных зависит от нескольких факторов. Например: Считайте, что вы владеете торговым комплексом. Вы выполняете пространственную агрегацию для просмотра данных о продажах во всех магазинах через регулярные промежутки времени. Здесь они работают с несколькими группами ресурсов, например с отдельными магазинами комплекса.

Временные интервалы для агрегирования данных

Существует несколько концепций, которые касаются того, как часто и при каких условиях происходит агрегирование или сбор данных. 

Отчетный период

Отчетный период означает период времени, за который собираются данные. Данные о конкретном устройстве или обстоятельстве собираются в течение определенного периода времени для целей представления. Например, рассмотрим пункт взимания платы за проезд, который записывает данные о транспортных средствах, проезжающих через него каждый день. Здесь один день - это отчетный период. 

Зернистость

Гранулярность несколько отличается от отчетного периода. В этом случае данные собираются за определенный период времени для процесса агрегирования. Гранулярность помогает выполнять операции агрегирования над собранными данными. Пример: Пункт взимания платы регистрирует автомобили, проезжающие по его дороге. Если данные собираются каждые 10 минут, то гранулярность составляет 10 минут, а диапазон гранулярности может варьироваться от 1 минуты, 2 минут, 10 минут до 1 месяца. 

Период голосования

Период опроса - это расширенный процесс гранулярности. Гранулярность - это период времени, в течение которого собираются данные. В то время как период опроса - это время, необходимое для создания данных. Предположим, что системе взимания платы за проезд требуется 10 минут для получения данных о проезжающих мимо автомобилях. Тогда 10 минут - это период опроса. А если мы предпочитаем собирать данные каждые 5 минут, то гранулярность составит 5 минут. 

Этапы агрегирования данных

Агрегация данных - это объединение данных из нескольких источников. Хотя это звучит просто, агрегация данных включает в себя несколько циклов обработки в правильном порядке выполнения.

Коллекция

Первичным этапом объединения данных является сбор данных. На этапе сбора данные извлекаются из нескольких источников. Источники не обязательно всегда статичны, они могут быть и динамичными. Хранилище данных и записи исторических данных - вот несколько статичных источников данных. Они не меняются. Но могут быть и динамические источники, например социальные сети. Общение в социальных сетях - это наиболее интерактивный источник данных, где данные могут меняться с каждой минутой.

Пример: Количество "лайков", комментариев и "долей" постов в социальных сетях, а также посещаемость веб-сайта могут меняться со временем. В этом случае процесс агрегации данных должен работать с потоковыми данными.

Обработка

Сбор данных - это первичная фаза, поэтому инструменты для агрегации данных переходят к фазе обработки. Этот этап отвечает за преобразование необработанных данных в формат, пригодный для анализа данных. Обработка данных включает в себя множество операций, таких как очистка данных от ненужных шумов, выполнение логических или арифметических операций, таких как MIN, MAX, AND, SUM, и других сложных операций по передаче данных.

Пример: Бизнес-маркетолог пытается выяснить спрос на свой продукт через социальные сети. Он размещает пост в социальных сетях и следит за реакцией пользователей. На основании этого он может проанализировать спрос на продукт на рынке. На начальном этапе специалисты по изучению данных будут выполнять арифметические операции, подсчитывая количество "лайков" и "дислайков" в постах. Затем они займутся сложными операциями, такими как анализ чувств. Он фокусируется на комментариях людей и выявляет их настроения или мнения о продукте. Они также отслеживают, какие запоминающиеся слова или ссылки привлекают людей к их продукту.

Презентация

Последний этап агрегации данных - презентация. Агрегаторы данных обычно визуализируют результаты в виде маркетинговой панели, которая отображает бизнес-понятия об успехах и неудачах. На этапе презентации инструменты агрегации данных отображают факторы, оказавшие положительное влияние на бизнес, в виде графиков или таблиц. Такое сравнение нескольких методов проб и ошибок может в конечном итоге помочь пользователям предсказать шаблон дизайна на основе успешных испытаний и построить отчет бизнес-аналитики.

Пример: Посты в социальных сетях - это не только способ рекламы, но и помощь аналитикам данных в прогнозировании поведения людей и их интересов. Бизнес-аналитики составляют отчет, в котором выделяют методы или подходы, сработавшие на клиентах.

Прокси в агрегации данных

Прокси-серверы выступают в роли промежуточных серверов между узлами связи в сети. Прокси-сервер действует от имени клиента и скрывает его личность от сервера и сети. Такая анонимность помогает пользователям получить доступ к сайтам, заблокированным по географическому признаку, и предотвращает IP-запреты. Эти особенности прокси-серверов облегчают процесс агрегирования данных, автоматизируя их извлечение с высокой скоростью. В процессе агрегации данных можно использовать несколько прокси из вращающихся пулов прокси. 

Что нужно учитывать при выборе системы агрегации данных

Сбор данных вручную занимает довольно много времени и требует больших усилий. Агрегаторы данных, работающие вручную, могут посчитать утомительным повторять этапы сбора, обработки и представления такого количества данных, которое у них есть. Именно поэтому люди предпочитают автоматизированное программное обеспечение для агрегации данных или инструменты для агрегации данных, которые могут ускорить процесс агрегации. Выбор правильной системы агрегации данных может повысить качество и стандарты процесса. Вот некоторые факторы, которые следует учитывать, прежде чем принять решение о выборе системы агрегации данных.

Экономическая эффективность - стоимость является основным фактором, на который следует ориентироваться. Выбранные вами инструменты агрегации данных не должны превышать ваш бюджет на установку.

Совместимость - убедитесь, что агрегатор данных поддерживает все форматы данных и совместим со всеми источниками данных. Система должна быть достаточно эффективной для работы с различными форматами данных.

Масштабируемость - бизнесмены расширяют или сокращают масштабы своего бизнеса по мере необходимости. В этом случае выбранная ими система агрегации данных должна учитывать изменения масштабируемости. 

Почему именно ProxyScrape для агрегации данных?

• Proxyscrape предоставляет 7 миллионов жилых прокси, которые могут упростить процесс агрегирования данных. Оцените привлекательные цены и услуги, которые мы предоставляем. 
• Proxyscrape предоставляет эффективные прокси с большой пропускной способностью. Таким образом, прокси может работать над процессом агрегации данных 24 часа в сутки 7 дней в неделю со 100-процентным временем безотказной работы.
• Proxyscrape предлагает высокоскоростные прокси-серверы, работающие без ограничений.
• Они предлагают прокси разных стран и различных протоколов. Это делает их глобальным прокси, который может уменьшить количество запретов IP-адресов. 

Похожие статьи

Сбор данных из социальных сетей

Добыча данных - что нужно знать

Трудности сбора данных

Часто задаваемые вопросы

Вопросы и ответы:

Заключение

Ученые, занимающиеся изучением данных, используют эту технику агрегации данных для работы с атомарными записями данных. Если вам предстоит собирать данные из разных источников и преобразовывать их в ценные сведения, воспользуйтесь этой техникой агрегации данных. Чтобы упростить процесс агрегации данных, при выборе подходящего программного обеспечения для агрегации данных учитывайте такие факторы, как стоимость, совместимость, масштабируемость и другие. Кроме того, настройка подходящего типа прокси может повысить эффективность процесса агрегации данных.