Phân tích dữ liệu là gì? Định nghĩa, sử dụng và lợi ích

Truy cập vào thông tin liên quan, đặc biệt là khi có số lượng lớn, rất quan trọng để đưa ra các quyết định kinh doanh và phân tích chính xác. Trong các lĩnh vực như nghiên cứu tiếp thị, phân tích tài chính, giám sát cạnh tranh và thậm chí học máy, việc thu thập dữ liệu là vô cùng quan trọng. Vì thực hiện quá trình này theo cách thủ công là không khả thi, chúng tôi sử dụng các kỹ thuật tự động, một trong số đó là phân tích dữ liệu.

Văn bản này nhằm mục đích cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về phân tích cú pháp là gì. Ngoài ra, chúng tôi sẽ bao gồm các phần mềm phân tích dữ liệu và các công cụ như trình phân tích cú pháp được thiết kế sẵn và sẵn sàng.

Phân tích dữ liệu là gì?

Kỹ thuật này được sử dụng để lấy tài liệu từ nhiều nguồn như trang web, cơ sở dữ liệu hoặc API. Hầu hết thời gian, nó là thô và đầy đủ các yếu tố khác không tạo điều kiện cho việc sử dụng thêm. Parsing cung cấp một giải pháp khi nó định dạng đầu ra theo cách có thể sử dụng hơn, giúp thuận tiện cho các quy trình tiếp theo.

Trong một loạt các miền, thông tin không có tổ chức với nhau là một sự xuất hiện phổ biến. Chi tiết nằm từ các nguồn khác nhau rất có khả năng chứa các bản sao và các bộ phận không liên quan. Ví dụ, hãy xem xét việc quét web, bạn sẽ mua nó dưới dạng dịch vụ để cạo và có được nội dung trang web có liên quan và đổi lại, bạn sẽ nhận được HTML lộn xộn, quảng cáo và giao diện điều hướng không hấp dẫn. Trình phân tích cú pháp quét văn bản, loại bỏ các phần không mong muốn và không liên quan, và tổ chức nó một cách có khả năng chống lại hơn.

Đó là những gì phân tích cú pháp trong các tập lệnh lập trình là hữu ích:

• Phân tích kinh doanh - Chi tiết được thu thập có thể được tải lên các hệ thống phân tích và các công cụ BI;
• Tiếp thị - Đánh giá của khách hàng, giá công ty cạnh tranh và dữ liệu chiến lược liên quan khác được phân tích;
• Học máy - Thông tin cần thiết để thiết lập thuật toán được thu thập;
• Tự động hóa - Cập nhật cơ sở dữ liệu của sản phẩm và giám sát tin tức.

Do đó, chúng tôi thấy rằng phân tích dữ liệu phục vụ một mục đích khác nhau, có nghĩa là nó không chỉ tập hợp các điểm bắt giữ cần thiết, mà còn thêm giá trị cho chúng bằng cách làm cho chúng có cấu trúc, có thể sử dụng và dễ dàng cho các quy trình tiếp theo.

Trình phân tích cú pháp làm gì?

Một quy trình làm việc của trình phân tích cú pháp bao gồm một tập hợp các bước được nhắm mục tiêu để nắm bắt các chi tiết liên quan đến một nhu cầu cụ thể.

1. Xác định tham số. Người dùng chỉ định, trong các cài đặt chi tiết của trình phân tích cú pháp, tất cả các địa chỉ của các trang web (hoặc địa chỉ API), các tệp có chứa thông tin hoặc xác định các tiêu chí lựa chọn cho phép chụp các yếu tố thiết yếu, như giá, tiêu đề hoặc mô tả sản phẩm.
2. Nguồn mục tiêu truy cập và phân tích cấu trúc. Chương trình sẽ tải các tệp hoặc trang được xác định, phân tích nội dung của các tệp và sau đó thu thập thông tin để xác định các chi tiết cần thiết. Trình phân tích cú pháp có thể quét các phần tử HTML của trang web, nghe các sự kiện hữu ích từ JavaScript được tạo động hoặc truy cập API.
3. Lọc và trích xuất. Khi thực hiện phân tích cú pháp, các quy tắc được xác định bởi người dùng được tuân theo. Ví dụ, nó loại bỏ các bộ phận không liên quan, thực hiện xử lý các chi tiết, loại bỏ không gian không cần thiết, ký tự đặc biệt và sự lặp lại của nội dung văn bản.
4. Chuyển đổi dữ liệu thành các hình thức có thể sử dụng. Các vật liệu được trích xuất sau đó được xử lý và tổ chức theo các mục tiêu của phân tích cú pháp. Tiết kiệm trong các định dạng như CSV, JSON, XML hoặc Excel cũng có thể.
5. Trả lại cho người dùng hoặc chuyển sang hệ thống. Kết quả phân tích cú pháp cuối cùng có thể được cung cấp cho người dùng để kiểm tra của riêng mình hoặc, tùy thuộc vào nhu cầu, được tải lên một hệ thống phân tích để được tương tác dễ dàng hơn.

Một trình phân tích cú pháp có thể ở dạng tập lệnh hoặc phần mềm cạo được chuẩn bị để đáp ứng bản chất cụ thể của nhiệm vụ và nguồn. Tùy thuộc vào nhu cầu, các công cụ chung hơn có thể được sử dụng, chẳng hạn như Octoparse hoặc Parsehub, và các công cụ linh hoạt hơn cho các nhà phát triển như Scrapy hoặc BeautifulSoup.

Đó là một ví dụ về cách phân tích dữ liệu từ Ngân hàng Trung ương châu Âu thông qua kịch bản có cấu trúc tốt. Mục đích của kịch bản này là thu thập chi tiết về tỷ giá hối đoái.

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  

# URL với tỷ giá hối đoái từ Ngân hàng Trung ương châu Âu
url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"  

# Gửi yêu cầu nhận
response = requests.get(url)  

# Phân tích phản hồi XML
soup = BeautifulSoup(response.content, "xml")  

# Tìm tất cả các thẻ  với các thuộc tính tiền tệ và tỷ lệ  
currencies = soup.find_all("Cube", currency=True)  

# Hiển thị tỷ giá hối đoái
for currency in currencies:  
	name = currency["currency"]  # Mã tiền tệ (USD, GBP, v.v.)  
	value = currency["rate"]  # Tỷ giá hối đoái cho đồng euro 
	print(f"{name}: {value} EUR")  

Kịch bản tạo ra yêu cầu HTTP tự động cho trang web chính thức của ECB, từ đó nó tải xuống một tài liệu XML có chứa tỷ giá hối đoái tính bằng euro. Đẹp sau đó được sử dụng để phân tích tài liệu, trích xuất các thông tin phù hợp nhất và trình bày nó theo cách thân thiện với người dùng.

Đầu ra mẫu:

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

Cách chúng tôi làm điều đó: API Scraper Web

API phục vụ như một giao diện ứng dụng trong đó nhiều chương trình có thể trao đổi dữ liệu thông qua các máy chủ chuyên dụng. Thay vào đó, các trang HTML được phân tích cú pháp thông tin có thể truy cập trực tiếp trong các định dạng JSON, XML hoặc CSV.

Sử dụng công cụ này cho phép phân tích cú pháp nhanh hơn và chính xác hơn bằng cách:

• Loại bỏ tác động của thiết kế trang web hoặc cấu trúc đối với việc thu thập dữ liệu.
• Cải thiện tốc độ xử lý bằng cách loại bỏ sự cần thiết phải tìm kiếm các phần tử trong HTML.
• Giảm cơ hội chặn tài khoản do gửi các yêu cầu thông qua các giao diện chính thức được chỉ định.
• Hỗ trợ tích hợp với nhiều hệ thống bao gồm CRM, ERP, hệ thống phân tích và các công cụ báo cáo tự động.

Phân loại API để trích xuất dữ liệu như sau:

1. Mở - là những người không có bất kỳ hạn chế nào và có thể được sử dụng để tìm nạp thông tin như tỷ giá hối đoái, thời tiết hoặc thậm chí các số liệu thống kê coronavirus.
2. Riêng tư - Những cái này yêu cầu khóa API hoặc ủy quyền thông qua Rust hoặc OAuth như API Google Maps, Instagram hoặc Twitter.
3. Trả tiền - Những cái này cho phép truy cập vào phí hoặc đăng ký hoặc đặt giới hạn về số lượng yêu cầu như SerpApi hoặc RapidApi.

Một số dịch vụ có thể đồng thời riêng tư và được trả tiền, như Google Maps có yêu cầu chính và tính phí cho dịch vụ.

API là tùy chọn phân tích dữ liệu tốt nhất để sử dụng cho các dịch vụ được bảo vệ cao chống lại việc cạo web, sử dụng các thiết bị chống BOT và giới hạn yêu cầu cũng như ủy quyền. Nó cũng cho phép bạn làm việc hợp pháp mà không có nguy cơ chặn.

Ngoài ra, đó là sự lựa chọn ưa thích khi các chi tiết phải được thay đổi trong thời gian thực. Ví dụ, các thương nhân và các công ty tài chính cần có quyền truy cập liên tục vào báo giá cổ phiếu mới nhất trong khi giá vé của hãng hàng không được theo dõi bởi các dịch vụ du lịch.

Chúng ta hãy coi NewsAPI là một ví dụ. Đây là một dịch vụ lấy thông tin từ nhiều nơi khác nhau và biên dịch nó vào định dạng JSON. Tin tức cào là không đơn giản vì các trang web có các thiết kế khác nhau và các biện pháp chống xẹp thường được triển khai. Tuy nhiên, dịch vụ này cung cấp một tùy chọn dễ dàng để lọc các bài báo bằng cách sử dụng các từ khóa, ngày và nguồn cụ thể.

Để trích xuất chi tiết từ NewsAPI:

1. Đầu tiên, đăng ký người dùng trên NewsAPI.org để có được khóa API được yêu cầu để đưa ra yêu cầu.
2. Sử dụng các yêu cầu cài đặt PIP lệnh để cài đặt thư viện.
3. Thực hiện yêu cầu và xử lý phản hồi như được cung cấp trong mã bên dưới:

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()  

# Hiển thị tiêu đề tin tức
for article in data["articles"]:  
	print(f"{article['title']} - {article['source']['name']}")  

Mã này làm gì:

1. Thực hiện một yêu cầu cho Newsapi, chỉ định các từ khóa nên được bao gồm.
2. Chờ các dữ liệu có cấu trúc đến định dạng JSON.
3. Phân tích các thông tin được trả lại để có được các tiêu đề cũng như các nguồn chính.

Một phản hồi phân tích trả về các tiêu đề của các bài báo, tên của các nguồn với ngày và giờ khi nó được xuất bản. Nó cũng có thể chứa một liên kết đến tài liệu hữu ích chính, mô tả hoặc văn bản đầy đủ của bài viết, cũng như danh mục hoặc con trỏ chủ đề. Ngoài ra, phản hồi có thể bao gồm tên, thẻ, hình ảnh và dữ liệu khác của tác giả.

Trình phân tích cú pháp chuyên dụng

Trình phân tích cú pháp chuyên dụng là một công cụ được sử dụng cho các định dạng nguồn hoặc loại thông tin cụ thể. Không giống như các giải pháp tổng thể, các trình phân tích cú pháp này được xây dựng cho các cấu trúc phức tạp, nội dung được tải động và thậm chí đối với các trang web được bảo vệ chống lại các yêu cầu tự động.

Phân tích cú pháp chuyên dụng được sử dụng để cạo khi:

• Có các cấu trúc dữ liệu không chuẩn tại chỗ mà các trình phân tích cú pháp thông thường sẽ không thể xử lý. Ví dụ: các trang web tin tức tải nội dung sử dụng mã JavaScript.
• Các trang web thực hiện bảo vệ chống gian lận bằng cách sử dụng các hệ thống CAPTCHA, các khối IP và yêu cầu xác thực người dùng. Máy chủ proxy, kiểm soát phiên và mô phỏng các hành động của người dùng sẽ giúp phá vỡ các rào cản này.
• Cần phân tích các biểu đồ, bảng và các phản ứng cấu trúc JSON lồng nhau cồng kềnh là bắt buộc. Các định dạng phức tạp như vậy không thể được xử lý hiệu quả bởi các trình phân tích cú pháp phổ quát.
• Không chỉ mã HTML cần được trích xuất, mà còn các tài liệu, hình ảnh, video và tệp âm thanh. Trong các tình huống này, trình phân tích cú pháp phải có khả năng OCR (nhận dạng ký tự quang học) hoặc chuyển đổi tệp.

Ghi chú. Phân tích tập tin là gì? Phân tích tệp là cách tiếp cận đánh giá một tệp và lấy thông tin từ nó. Nó bao gồm, nhưng không giới hạn ở việc đọc tệp và chuyển đổi nội dung của nó thành một định dạng phù hợp cho bất cứ điều gì từ xử lý dữ liệu sang phân tích.

Công cụ chuyên dụng đảm bảo trích xuất đơn giản và trực quan các chi tiết có cấu trúc từ các tài nguyên phức tạp và bảo vệ máy quét. Chẳng hạn, trong bài viết này, người đọc sẽ tìm hiểu các khía cạnh của việc thiết lập trình phân tích cú pháp chuyên dụng để cạo AliExpress.

Trình phân tích cú pháp tùy chỉnh

Một trình phân tích cú pháp tùy chỉnh là một công cụ được thiết kế cho các nhiệm vụ và nhu cầu kinh doanh. Điều này được xây dựng để ghi nhớ cấu trúc dữ liệu, tần số cập nhật và khả năng làm việc với các hệ thống khác như CRM, ERP hoặc BI.

Các tập lệnh tùy chỉnh với trình phân tích cú pháp cụ thể là phù hợp khi:

• Cần phải loại bỏ các định dạng tùy chỉnh. Chẳng hạn, khi trích xuất bảng giá của các đối thủ cạnh tranh, chỉ có phân loại thuộc tính giá và sản phẩm phải được thu thập.
• Cần phải xử lý dữ liệu liên tục và tự động mà không cần nỗ lực của con người. Điều này rất quan trọng cho các doanh nghiệp giao dịch với thông tin cập nhật thời gian thực như tiền tệ hoặc sản phẩm có sẵn.
• Khả năng tương tác với các hệ thống khác như phân tích, quản lý đơn hàng và phát hiện thay đổi là bắt buộc. Cấu hình tùy chỉnh trở thành một điều cần thiết trong các trường hợp các sản phẩm ngoài kệ đơn giản không cấu hình theo các định dạng tích hợp cần thiết.
• Nó chỉ có thể được trích xuất từ ​​giao diện API chính thức. Tại thời điểm này, một phương pháp trích xuất thông tin ổn định và đáng tin cậy hơn được tìm kiếm trái ngược với việc cạo web thông thường.

Thiết kế của trình phân tích cú pháp tùy chỉnh cung cấp tính linh hoạt tối đa trong việc điều chỉnh các quy trình thu thập thông tin cho mục đích kinh doanh và tối đa hóa hiệu quả và dễ sử dụng của nó.

Thông thường, việc thiết lập một trình phân tích cú pháp tùy chỉnh là thách thức hơn so với việc xây dựng một trình chuyên ngành. Nó có thể đáng tin cậy hơn nếu nó có một số tính năng như yêu cầu thử lại. Điều này rất quan trọng trong bối cảnh phân tích dữ liệu dựa trên Python, đặc biệt là khi xử lý trong các môi trường thay đổi liên tục. Cách tiếp cận này cho phép từ bỏ các yêu cầu, giúp các lỗi hoặc khối máy chủ tạm thời và giảm cơ hội mất thông tin. Một trong những phương pháp để giải quyết vấn đề này là phương pháp được trình bày trong một bài viết liên quan đến vấn đề thực hiện các yêu cầu lặp đi lặp lại trong Python. Nó nghiên cứu các mẫu thử lại cơ bản và nâng cao cùng với các cơ chế đối phó lỗi.

Để hiểu được sự khác biệt cơ bản hơn giữa các trình phân tích cú pháp chuyên môn và tùy chỉnh, và mỗi trình phân tích cú pháp phù hợp nhất, hãy nhìn vào bảng bên dưới.

Phần kết luận

Phân tích dữ liệu phục vụ mục đích thu thập nhanh chóng tất cả các loại chi tiết từ các nguồn khác nhau và biến nó thành một định dạng có thể sử dụng. Thay vì tìm kiếm và sao chép vật lý, bản thân ứng dụng đã tìm kiếm, thu thập và tổ chức các thông tin cần thiết. Có các trình phân tích cú pháp độc quyền và bespoke khác nhau hoặc các công cụ trực quan thân thiện với người dùng như Octoparse hoặc Parsehub có thể được sử dụng cho nhiệm vụ này. Tùy thuộc vào loại vật liệu và chi tiết cụ thể của tài nguyên nơi nó được tìm thấy, lựa chọn phù hợp nhất được thực hiện. Để tích hợp với CRM, ERP và các công cụ kinh doanh khác, điều này đặc biệt thuận lợi và API loại bỏ rất nhiều rắc rối liên quan đến việc phân tích dữ liệu vì chúng cung cấp thông tin có cấu trúc không có mã HTML, cho phép tích hợp hệ thống đơn giản hơn.

Ngày nay, phân tích cú pháp vẫn là một khía cạnh quan trọng của phân tích kinh doanh, tiếp thị, giám sát tài chính và nhiều lĩnh vực khác. Các công ty tự động hóa việc thu thập bất kỳ tài liệu nào chắc chắn có lợi thế so với các đối thủ của họ vì họ đang tích cực sử dụng thông tin thời gian thực cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt và chính xác.