數據解析 2023：定義、優勢和挑戰！

已發表: 2023-03-27

分析師需要具備多種關鍵能力。通常定義所有分析師應具備的基本知識，然後是區分分析師的專業知識。

數據解析是數據分析師應該考慮發展的一項技能。

為什麼？

非結構化數據必須先轉換為有組織的數據或新數據，然後才能使用。數據解析器通常執行數據解析以將原始數據轉換為更易於理解、使用或保留的類型。

什麼是數據解析？

數據解析涉及將數據從一種格式轉換為另一種格式。當我們需要閱讀計算機代碼並生成機器代碼時，它們經常在編譯器中使用。

當程序員創建在硬件上執行的代碼時，這種情況經常發生。 SQL 引擎還包括解析器。 SQL 查詢在執行和產生結果之前由 SQL 引擎解析。

數據解析

當通過網絡抓取從網頁中獲取數據時，這通常發生在網絡抓取的情況下。

從網絡上抓取數據後，讓數據更易於閱讀和更好地進行分析是確保您的團隊能夠正確利用結果的下一步。

誰使用數據解析？

數據分析、數據管理和數據收集都極大地受益於數據解析，這可以通過 API 或庫來完成。

數據解析器可用於將大型數據集拆分為可管理的塊，從未處理的源中提取特定數據，並將數據從一種格式轉換為另一種格式。

例如，一個正確編程的數據解析器將能夠將 HTML 網站中的數據轉換為更易讀和理解的格式，例如 CSV。

從商業到高等教育，從大數據到電子商務，數據解析被廣泛應用於各個領域。一個設計良好的數據解析器可以自動地從未處理的信息中提取重要的細節，而不需要人工勞動。

該信息可用於價格比較、市場評估和其他目的。現在讓我們檢查數據解析器的操作。

為什麼要使用數據解析器？

稱為數據解析器的程序將數據從一種類型轉換為另一種類型。結果，數據解析器將數據作為輸入對其進行擴展，然後以新結構導出數據。

可以用多種編程語言創建的數據解析器是數據解析過程的基礎。

應注意大量用於數據解析的工具或 API 的可用性。讓我們看一個示例，以更好地理解數據解析器的功能。

然後 HTML 處理器將：

接收 HTML 文件作為輸入。
檢查文檔的 HTML 代碼並將其保存為數組。
檢索相關數據，解析HTML數據字符串。

如有必要，在解析時擴展、處理或清除您感興趣的數據。將處理後的數據轉換為JSON、CSV 或 YAML 文件，或者轉換為 SQL 或 NoSQL 數據庫。

重要的是要考慮到數據解析器解析數據並將其更改為某種格式的方式取決於解析器的指令或定義方式。這取決於作為輸入變量提供給解析 API 或軟件的規則。

在自定義腳本的實例中，它由數據解析器的編碼方式決定。在這兩種情況下，都不需要人工干預，數據由解析器自動處理。

讓我們來看看為什麼數據解析如此重要。

數據解析的好處

數據解析有幾個適用於許多部門的優勢。讓我們來看看您應該使用數據處理的前五個原因。

1. 成本效益低，耗時少

通過使用數據解析自動執行重複性雜務，您可以節省大量時間和精力。此外，將數據轉換為更具可讀性的類型可以讓您的團隊更快地掌握數據並更輕鬆地履行職責。

2. 更大的數據通用性

出於各種原因，您可以重用已解析並轉換為人類友好版本的數據。簡而言之，數據解析拓寬了數據操作的範圍。

3. 高質量數據

通常，將數據轉換為更有條理的形式需要數據清理和標準化。這意味著數據解析提高了整體質量。

4. 簡化數據集成

數據解析促使您可以將來自不同來源的數據轉換成一種獨特的格式。這允許您將各種數據源合併到一個目標中，該目標可以是應用程序、技術或過程。

5. 增強數據分析

使用有組織的數據可以簡化數據的研究和分析。這也導致更深入和精確的分析。

數據解析困難

處理數據可能很困難，數據解析也不例外。對此的解釋是數據解析器必須克服許多挑戰。讓我們看看要牢記的三個挑戰。

1. 管理不一致和錯誤

數據解析過程通常接收未處理的、未組織的或半結構化的數據作為輸入。因此，輸入數據中很可能存在錯誤、錯誤和差異。

HTML 文檔是此類問題最常見的來源之一。這是因為大多數現代瀏覽器都足夠智能，可以正確呈現 HTML 頁面，而不管它們是否涉及語法錯誤。

因此，您的輸入 HTML 頁面可能包含未關閉的標記、W3C 無效的 HTML 內容或僅僅是特殊的 HTML 字符。解析這樣的數據，需要一個能夠自動處理這些問題的智能解析引擎。

2. 管理海量數據

數據解析消耗精力和系統資源。因此，解析可能會導致性能問題，尤其是在處理大數據時。

因此，您可能需要合併處理的數據，以便同時解析各種輸入文件並節省時間。

另一方面，這可能會增加資源消耗和完全混亂。因此，解析大量數據是一項艱鉅的工作，需要使用高級工具。

3.管理各種數據格式

有效的數據解析器必須能夠處理各種輸入和輸出數據。這是因為數據格式的變化速度與整個 IT 行業的變化速度相同。

簡而言之，您必須保持您的數據解析器是最新的並且能夠處理各種格式。數據解析器還必須能夠接收和導出多字符編碼的數據。

您將被允許以這種方式在 macOS 和 Windows 上使用解析的數據。

創建與購買數據解析工具

顯而易見，數據解析過程的有效性取決於所使用的解析器類型。

因此，問題是讓技術人員創建數據解析器還是簡單地使用現有的業務補救措施（例如 Bright Data）更可取。

開發自己的解析器更易於定制，但需要更多時間和精力，而購買解析器速度更快，但選擇更少。顯然，情況要復雜得多。

因此，讓我們嘗試弄清楚您是應該開發還是購買數據解析器。

創建數據處理器

在這種情況下，您的企業有一個能夠創建自定義數據解析器的內部開發團隊。

優點：

您可以對其進行修改以滿足您的特定要求。
您擁有數據解析器代碼並對其開發擁有完全的授權。
如果經常使用，將來可能比購買預製產品更便宜。

缺點：

不可能忽視開發、程序管理和服務器託管的成本。
您的開發團隊將不得不投入大量時間來設計、構建和維護它。
可能會出現性能問題，尤其是在高效服務器的支出計劃受到限制的情況下。

從頭開始構建解析工具總是有優勢的，尤其是當它必須滿足特別複雜或特定的要求時。

同時，這需要大量的工作和資源。因此，您可能無法為其提供資金，或者只是不想讓您的高技能團隊浪費時間開發此類工具。

數據中心

購買數據處理器

在這種情況下，您購買了提供所需數據解析功能的商業解決方案。這通常需要購買軟件許可證或為每次 API 調用支付少量費用。

優點

您的開發團隊不會在上面浪費時間或資源。
沒有秘密，成本從一開始就顯而易見。
供應商，而不是您的員工，將負責更新和維護該工具。

缺點

該工具可能無法滿足您未來的需求。
您對該工具沒有任何影響。
您最終可能會投入比預期更多的錢。

購買解析應用程序既快速又簡單。單擊幾下即可開始解析數據。同時，如果您選擇了一個不夠先進的工具，那麼它可能很快就會功虧一簣，無法滿足您未來的需求。

正如您剛剛發現的，構建和購買之間的決定在很大程度上受到您的目標和需求的影響。

這個問題最合適的答案是擁有一個可以幫助您創建自定義數據解析器的業務工具。幸運的是，它確實存在並且被稱為Web Scraper IDE！

Web Scraper IDE 是一個功能齊全的開發人員工具，具有預構建的解析工具和方法。這使您能夠減少開發時間並更有效地擴展。

它還包括Bright Data 的代理解鎖功能，允許您私下抓取 Web。

如果這看起來太複雜，請記住 Bright Data 提供數據即服務。您可以專門要求 Bright Data 創建適合您要求的自定義數據集。

這將根據要求或定期提供。 Bright Data 基本上可以在您需要時為您提供所需的互聯網數據，同時確保速度、質量和交付。這進一步簡化了數據處理！

快速鏈接：

什麼是數據聚合？
客戶關係管理數據清理
維基百科網頁抓取
為什麼要使用數據遷移？

最後的想法：數據解析 2023

數據解析使您能夠立即將原始數據轉換為更有用的格式。這意味著既節省了人力和時間，又提高了數據質量。

因此，數據分析將變得更加簡單和高效。同時，數據解析存在一些困難，包括輸入文件中的特殊字符和錯誤。

因此，創建高效的數據解析器並不是一項簡單的任務。這就是為什麼您應該考慮投資商業數據解析工具，例如 Bright Data 的 Web Scraper IDE。

此外，請記住，Bright Data 擁有大量隨時可用的數據庫。