Qu'est-ce que l'analyse de données? Définition, utilisations et avantages

L'accès à des informations pertinentes, en particulier lorsqu'elles se présentent en masse, est essentiel pour prendre des décisions commerciales et analytiques correctes. Dans des domaines tels que la recherche marketing, l'analyse financière, la surveillance de la concurrence et même l'apprentissage automatique, la collecte de données est de la plus haute importance. Comme il n'est pas possible de réaliser ce processus manuellement, nous utilisons des techniques automatisées, dont l'une est l'analyse des données.

Ce texte vise à fournir une vue d'ensemble de ce qu'est l'analyse syntaxique. Nous aborderons également les logiciels et les outils d'analyse de données, tels que les analyseurs personnalisés et les analyseurs prêts à l'emploi.

Qu'est-ce que l'analyse syntaxique des données?

Cette technique est utilisée pour récupérer des documents à partir de sources multiples telles que des sites web, des bases de données ou des API. La plupart du temps, il s'agit de données brutes et pleines d'autres éléments qui ne facilitent pas leur utilisation ultérieure. L'analyse syntaxique offre une solution en formatant les données de sortie d'une manière plus utilisable, ce qui les rend plus pratiques pour les processus ultérieurs.

Dans un grand nombre de domaines, il est courant de trouver des informations non organisées et assemblées. Les détails provenant de différentes sources sont très susceptibles de contenir des doublons et des parties non pertinentes. Prenons l'exemple du web scraping: vous l'achetez en tant que service pour récupérer et obtenir le contenu pertinent d'un site web et, en retour, vous obtenez du HTML encombré, des publicités et des interfaces de navigation peu attrayantes. L'analyseur syntaxique analyse le texte, élimine les parties indésirables et non pertinentes et l'organise de manière plus résistante.

C'est la raison pour laquelle l'analyse syntaxique des scripts de programmation est utile:

• Analyse commerciale - les données collectées peuvent être téléchargées dans des systèmes d'analyse et des outils de veille stratégique;
• Marketing - les avis des clients, les prix pratiqués par les entreprises concurrentes et d'autres données stratégiques pertinentes sont analysés;
• Apprentissage automatique - les informations nécessaires à la mise en place de l'algorithme sont recueillies;
• Automatisation - mise à jour des bases de données de produits et suivi des actualités.

Par conséquent, nous constatons que l'analyse des données sert un objectif différent, c'est-à-dire qu'elle ne se contente pas de rassembler les données nécessaires, mais leur ajoute également de la valeur en les rendant structurées, utilisables et faciles à traiter ultérieurement.

Que fait un analyseur syntaxique?

Le flux de travail d'un analyseur consiste en une série d'étapes visant à capturer les détails pertinents pour un besoin spécifique.

1. Définition des paramètres. L'utilisateur spécifie, dans les paramètres détaillés de l'analyseur, toutes les adresses des pages web (ou les adresses API), les fichiers qui contiennent des informations, ou définit des critères de sélection qui permettront de capturer des éléments essentiels, tels que les prix, les titres ou les descriptions de produits.
2. Visite de la source et de la cible et analyse de la structure. Le programme chargera les fichiers ou les pages définis, analysera le contenu des fichiers et, par la suite, explorera le site pour localiser les détails requis. L'analyseur peut analyser les éléments HTML du site, écouter les événements utiles générés dynamiquement par JavaScript ou accéder à l'API.
3. Filtrage et extraction. Lors de l'analyse syntaxique, les règles définies par l'utilisateur sont suivies. Par exemple, il écarte les parties non pertinentes, exécute le traitement des détails, élimine les espaces inutiles, les caractères spéciaux et les répétitions du contenu du texte.
4. Convertir les données en formes utilisables. Le matériel extrait est ensuite traité et organisé conformément aux objectifs de l'analyse. L'enregistrement dans des formats tels que CSV, JSON, XML ou Excel est également possible.
5. Renvoi à l'utilisateur ou transfert au système. Les résultats finaux de l'analyse peuvent être fournis à l'utilisateur pour qu'il les examine lui-même ou, selon les besoins, être téléchargés dans un système d'analyse pour être utilisés plus facilement.

Un analyseur peut prendre la forme d'un script ou d'un logiciel de scraping préparé pour répondre à la nature particulière de la tâche et de la source. Selon les besoins, des outils plus généraux peuvent être utilisés, comme Octoparse ou ParseHub, et des outils plus flexibles pour les développeurs comme Scrapy ou BeautifulSoup.

Il s'agit d'un exemple sur la façon d'analyser les données de la Banque centrale européenne par le biais d'un script bien structuré. L'objectif de ce script est de recueillir des informations sur les taux de change.

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  

# URL avec les taux de change de la Banque centrale européenne
url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"  

# Envoyer une requête GET
response = requests.get(url)  

# Analyse de la réponse XML
soup = BeautifulSoup(response.content, "xml")  

# Trouver toutes les balises  avec des attributs de devise et de taux  
currencies = soup.find_all("Cube", currency=True)  

# Afficher les taux de change
for currency in currencies:  
	name = currency["currency"]  # Code devise (USD, GBP, etc.)  
	value = currency["rate"]  # Taux de change par rapport à l'euro 
	print(f"{name}: {value} EUR")  

Le script génère une requête HTTP automatique vers le site officiel de la BCE, à partir duquel il télécharge un document XML contenant les taux de change en euros. BeautifulSoup est ensuite utilisé pour analyser le document, extraire les informations les plus pertinentes et les présenter de manière conviviale.

Exemple de sortie:

USD: 1.0857 EUR  
GBP: 0.8579 EUR  
JPY: 162.48 EUR  

Comment nous procédons: API Web Scraper

L'API sert d'interface d'application dans laquelle plusieurs programmes peuvent échanger des données par l'intermédiaire de serveurs dédiés. Les pages HTML sont analysées avec des informations directement accessibles dans les formats JSON, XML ou CSV.

L'utilisation de cet outil permet une analyse plus rapide et plus précise:

• Éliminer l'impact de la conception ou de la structure du site web sur la collecte des données.
• Amélioration de la vitesse de traitement en supprimant la nécessité de rechercher des éléments dans le code HTML.
• Réduire le risque de blocage de compte dû à la soumission de demandes par l'intermédiaire d'interfaces officielles désignées.
• Soutenir l'intégration avec de nombreux systèmes, y compris CRM, ERP, systèmes analytiques et outils de reporting automatisés.

La classification des API pour l'extraction de données est la suivante:

1. Ouverts - sont ceux qui ne font l'objet d'aucune restriction et peuvent être utilisés pour obtenir des informations telles que les taux de change, la météo ou même les statistiques sur les coronavirus.
2. Privées - elles nécessitent une clé API ou une autorisation via rust ou OAuth, comme l'API de Google Maps, Instagram ou Twitter.
3. Payantes - elles permettent l'accès moyennant une redevance ou un abonnement, ou limitent le nombre de requêtes, comme SerpApi ou RapidAPI.

Certains services peuvent être à la fois privés et payants, comme Google Maps qui exige une clé API et fait payer le service.

Les API sont la meilleure option d'outil d'analyse de données à utiliser pour les services qui sont hautement protégés contre le web scraping, en utilisant des dispositifs anti-bots, des limites de requêtes ainsi que des autorisations. Cela vous permet également de travailler légalement sans risque de blocage.

En outre, c'est le choix privilégié lorsque des informations doivent être modifiées en temps réel. Par exemple, les traders et les sociétés financières ont besoin d'avoir un accès constant aux dernières cotations boursières, tandis que les prix des billets d'avion sont contrôlés par les services de voyage.

Prenons l'exemple de NewsAPI. Il s'agit d'un service qui récupère des informations provenant de différents endroits et les compile au format JSON. Le scraping de nouvelles est loin d'être simple car les sites web ont des conceptions variées et les mesures anti-scraping sont est généralement déployé. Ce service permet toutefois de filtrer facilement les articles d'actualité à l'aide de mots-clés, de dates et de sources spécifiques.

Pour extraire des détails de NewsAPI:

1. Tout d'abord, l'utilisateur s'inscrit sur NewsAPI.org pour obtenir une clé API qui est nécessaire pour effectuer des requêtes.
2. Utilisez la commande pip install requests pour installer la bibliothèque.
3. Formulez une demande et traitez la réponse comme indiqué dans le code ci-dessous:

import requests  

api_key = "YOUR_API_KEY"  
url = "https://newsapi.org/v2/everything"  

params = {  
	"q": "technology",  
	"language": "ru",  
	"sortBy": "publishedAt",  
	"apiKey": api_key  
}  

response = requests.get(url, params=params)  
data = response.json()  

# Afficher les titres de l'actualité
for article in data["articles"]:  
	print(f"{article['title']} - {article['source']['name']}")  

Ce que fait ce code:

1. Fait une demande à NewsAPI, en spécifiant les mots-clés qui doivent être inclus.
2. Attend les données structurées qui arrivent au format JSON.
3. Analyse les informations renvoyées pour en extraire les titres et les sources principales.

Une réponse analysée renvoie les titres des articles d'actualité, le nom des sources ainsi que la date et l'heure de publication. Elle peut également contenir un lien vers le matériel principal utile, une description ou le texte intégral de l'article, ainsi que le pointeur de catégorie ou de sujet. En outre, la réponse peut inclure le nom de l'auteur, des balises, des images et d'autres données.

Analyseur dédié

L'analyseur syntaxique spécialisé est un outil utilisé pour des formats de source ou des types d'information particuliers. Contrairement aux solutions globales, ces analyseurs sont conçus pour les structures complexes, les contenus chargés dynamiquement et même pour les sites web qui sont protégés contre les requêtes automatisées.

Des analyses spécialisées sont utilisées pour le grattage quand:

• Il existe des structures de données non standard que les analyseurs syntaxiques ordinaires ne sont pas en mesure de gérer. Par exemple, les sites d'information qui chargent le contenu à l'aide de code JavaScript.
• Les sites web qui mettent en œuvre une protection contre la fraude en utilisant des systèmes CAPTCHA, des blocages d'IP et qui exigent l'authentification de l'utilisateur. Les serveurs proxy, le contrôle des sessions et la simulation des actions de l'utilisateur permettent de contourner ces obstacles.
• L'analyse des graphiques, des tableaux et des structures JSON imbriquées volumineuses est nécessaire. Ces formats complexes ne peuvent pas être traités efficacement par des analyseurs universels.
• Il ne s'agit pas seulement d'extraire du code HTML, mais aussi des documents, des images, des vidéos et des fichiers audio. Dans ces situations, l'analyseur doit être capable de faire de la reconnaissance optique de caractères (OCR) ou de convertir le fichier.

Note. Qu'est-ce que l'analyse syntaxique de fichiers? L'analyse syntaxique d'un fichier est l'approche qui consiste à évaluer un fichier et à en tirer des informations. Elle comprend, entre autres, la lecture du fichier et la transformation de son contenu dans un format adapté au traitement des données et à l'analyse.

Un outil spécialisé garantit l'extraction simple et intuitive de détails structurés à partir de ressources complexes et protégées par un scanner. Par exemple, dans cet article, le lecteur apprendra les aspects de la configuration de l'analyseur spécialisé pour le scraping d'AliExpress.

Analyseur personnalisé

Un analyseur personnalisé est un outil conçu pour des tâches spécialisées et des besoins professionnels. Il est construit en tenant compte de la structure des données, de la fréquence des mises à jour et de la capacité à travailler avec d'autres systèmes tels que les outils CRM, ERP ou BI.

Les scripts personnalisés avec des analyseurs spécifiques sont appropriés dans les cas suivants:

• Il est nécessaire d'extraire des formats personnalisés. Par exemple, lors de l'extraction de listes de prix de concurrents, seules les classifications de prix et d'attributs de produits doivent être collectées.
• Il est nécessaire de traiter constamment et automatiquement les données sans effort humain. Cela est crucial pour les entreprises qui traitent des informations mises à jour en temps réel, telles que les devises ou la disponibilité des produits.
• L'interopérabilité avec d'autres systèmes tels que l'analyse, la gestion des commandes et la détection des changements est nécessaire. Les configurations personnalisées deviennent une nécessité dans les cas où de simples produits prêts à l'emploi ne se configurent pas selon les formats d'intégration requis.
• Elle ne peut être extraite qu'à partir d'une interface API officielle. À ce stade, une méthode d'extraction d'informations plus stable et plus fiable est recherchée par rapport au simple "web scraping".

La conception d'un analyseur personnalisé offre une flexibilité maximale pour adapter les processus de collecte d'informations aux besoins de l'entreprise et maximise l'efficacité et la facilité d'utilisation de l'analyseur.

En général, il est plus difficile d'établir un analyseur personnalisé que de construire un analyseur spécialisé. Il peut être plus fiable s'il dispose d'une fonctionnalité telle que les tentatives de requêtes. C'est important dans le contexte de l'analyse de données basée sur Python, en particulier lorsqu'il s'agit d'environnements en constante évolution. Cette approche permet de renvoyer des requêtes, ce qui facilite les défaillances ou les blocages temporaires du serveur et réduit les risques de perte d'informations. L'une des méthodes pour résoudre ce problème est celle présentée dans un article qui concerne le problème de l'implémentation des requêtes répétées en Python. Il étudie les schémas de relance de base et avancés ainsi que les mécanismes de gestion des erreurs.

Pour comprendre les distinctions plus fondamentales entre les analyseurs spécialisés et personnalisés, et l'analyse que chacun d'entre eux est le mieux à même de réaliser, consultez le tableau ci-dessous.

Conclusion

L'analyse des données a pour but de rassembler rapidement toutes sortes de détails provenant de diverses sources et de les transformer dans un format utilisable. Plutôt que de les rechercher et de les copier physiquement, l'application elle-même récupère, collecte et organise les informations nécessaires. Il existe différents analyseurs propriétaires ou sur mesure ou des outils visuels conviviaux comme Octoparse ou ParseHub qui peuvent être utilisés pour cette tâche. Le choix le plus approprié est fait en fonction du type de matériel et des spécificités de la ressource où il se trouve. Les API éliminent une grande partie des difficultés liées à l'analyse des données, car elles fournissent des informations structurées dépourvues de code HTML, ce qui permet une intégration plus directe des systèmes.

Aujourd'hui, l'analyse syntaxique reste un aspect important de l'analyse commerciale, du marketing, de la surveillance financière et de bien d'autres domaines. Les entreprises qui automatisent la collecte de tout type de matériel ont un avantage certain sur leurs concurrents, car elles utilisent activement des informations en temps réel qui leur permettent de prendre des décisions éclairées et précises.