Data Parsing - 3 wichtige Vorteile und Anwendungsfälle

Data Parsing-Technologien sind für die Konvertierung von Daten in ein bestimmtes Datenformat verantwortlich, das die Datenanalyse unterstützt. Statista sagt voraus, dass sich der Umsatz mit Big Data Analytics bis 2022 auf 274 Milliarden US-Dollar belaufen wird. Da Big Data den größten Beitrag zu Data Science leistet, sind Rohdaten eine wichtige Quelle für Data Analytics. Aber diese unstrukturierten Daten

Data Parsing-Technologien sind für die Konvertierung von Daten in ein bestimmtes Datenformat verantwortlich, das die Datenanalyse unterstützt. Statista sagt voraus, dass sich der Umsatz mit Big Data Analytics bis 2022 auf 274 Milliarden US-Dollar belaufen wird. Da Big Data den größten Beitrag zu Data Science leistet, sind Rohdaten eine wichtige Quelle für Data Analytics. Diese unstrukturierten Daten sind jedoch erst dann von Nutzen, wenn sie in ein besser lesbares Format gebracht werden. An dieser Stelle kommt Data Parsing ins Spiel. Menschen verlassen sich auf Data Parsing-Techniken, um unstrukturierte Datensätze zu verstehen. In diesem Artikel werden die Funktionen des Data Parsing erläutert.

Inhaltsübersicht

• Was ist Data Parsing?
• Vorteile von Data Parsing?
• Arten der Datenanalyse
• Wie funktioniert ein Datenparser?
• Wege des Data Parsing
• Daten-Parsing Anwendungsfälle
• Herausforderungen beim Parsen von Daten
• Proxies bei der Datenanalyse
• Warum Proxyscrape Proxies wählen?
• Häufig gestellte Fragen
• Abschließende Überlegungen

Was ist Data Parsing?

Der Data Parsing-Prozess konvertiert Daten aus einem Datenformat in andere Dateiformate. Die extrahierten Daten können unstrukturierte Daten wie rohen HTML-Code oder andere unlesbare Daten enthalten. Datenparser konvertieren diese Rohdaten in ein maschinenlesbares Format, das den Analyseprozess vereinfacht.

Scraper extrahieren Daten in verschiedenen Formaten, die nicht leicht lesbar sind. Bei diesen unlesbaren Daten kann es sich um eine XML-Datei, ein HTML-Dokument, eine HTML-Zeichenkette oder andere widerspenstige Formate handeln. Die Datenparsing-Technik liest die HTML-Dateiformate und extrahiert daraus relevante Informationen, die einem Analyseprozess unterzogen werden können.

Vorteile von Data Parsing?

In der Regel wird das Parsen von Daten als eine Schlüsseltechnik zur Verbesserung der gescrapten Daten bezeichnet. Riesige Mengen an gescrapten Daten erfordern einen geeigneten Datenstrukturierungsprozess, um relevante Informationen aus ihnen zu extrahieren. Anstatt die Verwendung der Datenanalyse als Scraping zu verallgemeinern, sollten wir sie im Detail untersuchen.

Leicht zu transformieren

Data Parsing unterstützt Benutzer bei der Übertragung von Datenmengen vom Hauptserver zu Client-Anwendungen oder von einer Quelle zu einem Ziel. Da die Übertragung komplexer und unstrukturierter Daten viel Zeit in Anspruch nimmt, werden diese bevorzugt in austauschbare Datenformate wie JavaScript Object Notation (JSON) konvertiert. Da JSON ein leichtgewichtiges Datenformat ist, eignet es sich gut für die Datenübertragung. Daten-Parsing-Technologien konvertieren Rohdaten in das JSON-Format. In diesem Blog erfahren Sie, wie Sie JSON mit Python lesen und parsen können.

Beispiel - Bei der Investitionsanalyse sammeln Datenwissenschaftler Kundendaten von Finanz- und Buchhaltungsbanken, um sie zu vergleichen und den richtigen Ort für Investitionen zu wählen. Hier wird die "Kreditgeschichte des Kunden" in einem Diagramm dargestellt. Anstatt das Diagramm, die Zeichenkette und die Bilder so zu senden, wie sie sind, ist es besser, sie in JSON-Objekte zu konvertieren, damit sie leichtgewichtig sind und weniger Speicherplatz verbrauchen.

Vereinfacht den Analyseprozess

Bei der Datenextraktion werden normalerweise Massendaten aus verschiedenen Quellen und Formaten gesammelt. Für Datenanalysten kann es schwierig sein, mit solchen unstrukturierten komplexen Daten umzugehen. In diesem Fall konvertiert der Daten-Parsing-Prozess die Daten in ein bestimmtes Format, das für analytische Zwecke geeignet ist.

Beispiel Die von Banken oder anderen Quellen gesammelten Finanzdaten können einige Nullwerte oder fehlende Werte enthalten, die die Qualität des Analyseprozesses beeinträchtigen können. Mithilfe der Datenparsing-Technik konvertieren die Benutzer die Nullwerte, indem sie sie mit geeigneten Werten aus anderen Datenbanken abbilden.

Optimierung der Geschäftsabläufe

Die Technik der Datenanalyse kann die Geschäftsabläufe vereinfachen. Datenwissenschaftler müssen sich nicht um die Qualität der Daten kümmern, da sie bereits von der Datenparsing-Technologie verarbeitet werden. Die konvertierten Daten können direkt zur Gewinnung von Geschäftserkenntnissen beitragen.

Beispiel: Eine Datenanalyselösung analysiert die Kreditberichte der Kunden, um die geeigneten Geschäftsmethoden zu finden, die sich bewährt haben. In diesem Fall hilft die Konvertierung der Kreditscores, des Kontotyps und der Laufzeit in ein systemfreundliches Format, um leicht herauszufinden, wann und wo ihre Pläne erfolgreich waren. Diese Analyse vereinfacht den Prozess der Entwicklung eines Arbeitsablaufs zur Verbesserung des Geschäfts.

Arten der Datenanalyse

Parser können Daten auf der Grundlage von zwei verschiedenen Methoden bearbeiten. Das Parsen von Daten durch Parse-Bäume funktioniert entweder in einem Top-Down-Ansatz oder in einem Bottom-Up-Ansatz-Modell. Der Top-Down-Ansatz beginnt mit den obersten Elementen des Baums und arbeitet sich nach unten vor. Diese Methode konzentriert sich zunächst auf die größeren Elemente und wendet sich dann den kleineren zu. Der Bottom-up-Ansatz beginnt bei den kleinsten Teilen und geht dann zu den größeren Elementen über.

Grammatikgestütztes Daten-Parsing - Hier wandelt der Parser unstrukturierte Daten in ein bestimmtes strukturiertes Format mit Grammatikregeln um.

Datengesteuertes Data Parsing - Bei diesem Typ konvertiert der Parser Daten auf der Grundlage von Natural Language Processing (NLP)-Modellen, regelbasierten Methoden und semantischen Gleichungen. 

Wie funktioniert ein Datenparser?

Data Parser konzentriert sich in erster Linie auf die Extraktion sinnvoller und relevanter Informationen aus einem Satz unstrukturierter Daten. Der Daten-Parser übernimmt die vollständige Kontrolle über die Eingabe der widerspenstigen Daten und strukturiert sie mit benutzerdefinierten Regeln oder Relevanzfaktoren in die richtigen Informationen.

Ein Web Scraper, der eine große Menge an Daten extrahiert, bringt diese von verschiedenen Webseiten mit. Dazu können Leerzeichen, Umbruch-Tags und Daten im HTML-Format gehören, so wie sie sind. Um diese Daten in ein leicht verständliches Format umzuwandeln, muss ein Web Scraper Parsing-Techniken anwenden.

Ein gut entwickelter Parser analysiert und parst die Eingabestrings, um die formalen Grammatikregeln zu überprüfen. Dieser Parsing-Prozess umfasst zwei Hauptschritte, die syntaktische Analyse und die lexikalische Analyse.

Lexikalische Analyse

Der Parser erzeugt aus den eingegebenen Zeichenkettendaten Token. Token sind die kleineren Einheiten von sinnvollen Daten. Der Parser entfernt überflüssige Daten, wie Leerzeichen und Kommentare, aus einem Satz von Eingabezeichen und erstellt Token mit den kleinsten lexikalischen Einheiten. Normalerweise erhält der Parser Daten in einem HTML-Dokumentenformat. Anhand dieser Eingabe sucht der Parser nach Schlüsselwörtern, Bezeichnern und Trennzeichen. Er entfernt alle irrelevanten Informationen aus dem HTML-Code und erstellt Token mit relevanten Daten.

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>.

Syntaktische Analyse

In diesem Schritt werden die Token der lexikalischen Analyse als Eingabe verwendet und die Daten weiter geparst. Diese Token werden der Syntaxanalyse zugeführt, bei der sich der Parser mehr auf die Syntax konzentriert. In diesem Schritt werden die Token auf irrelevante Daten wie Klammern und geschweifte Klammern überprüft, um aus dem Ausdruck einen Parse-Baum zu erstellen. Dieser Parse-Baum enthält die Terme und Operatoren.

Beispiel: Nehmen wir einen mathematischen Ausdruck (4*2) + (8+3)-1. In diesem Schritt werden die Daten nun entsprechend dem Syntaxfluss aufgeteilt. Hier betrachtet der Parser (4*2), (8+3) und - 1 als drei Terme eines Ausdrucks und erstellt einen Parse-Baum. Am Ende dieser syntaktischen Analyse extrahiert der Parser die semantischen Analysekomponenten mit den wichtigsten und aussagekräftigsten Daten.

Daten-Parsing - Parse-Baum

Wege des Data Parsing

Um Datenparsing-Technologien zu nutzen, können Sie entweder Ihren eigenen Datenparser erstellen oder sich auf einen Datenparser eines Drittanbieters verlassen. Die Erstellung eines eigenen Datenparsers ist die kostengünstigste Variante, da Sie kein Geld für die Einstellung eines Mitarbeiters ausgeben müssen. Die größte Herausforderung bei der Verwendung eines selbst erstellten Tools ist jedoch, dass Sie über Programmierkenntnisse verfügen oder ein technisches Programmierteam haben sollten, um Ihren eigenen Parser zu erstellen.

Es ist besser, eine qualitativ hochwertige Parsing-Lösung zu erwerben, die Ihren Parser nach Ihren Anforderungen erstellen kann. Dies erspart Ihnen die Zeit und Mühe, die Sie in die Erstellung eines eigenen Parsers stecken, kostet Sie aber mehr. Schauen Sie sich viele Parsing-Lösungen an und finden Sie die passende, die einen Qualitätsservice zu einem vernünftigen Preis bietet.

Daten-Parsing Anwendungsfälle

Datennutzer implementieren Datenanalyseverfahren mit verschiedenen Technologien. Data Parsing spielt in vielen Anwendungen eine wichtige Rolle, z. B. in der Webentwicklung, der Datenanalyse, der Datenkommunikation, der Spieleentwicklung, der Verwaltung sozialer Medien, dem Web Scraping und der Datenbankverwaltung. Data Parsing kann mit vielen Technologien kombiniert werden, um deren Qualität zu verbessern.

• Data Parsing wird mit HTML und anderen Skriptsprachen verwendet, um Webanwendungen, Spieleanwendungen und mobile Anwendungen zu erstellen.
• Datenanalyseverfahren werden auch zusammen mit HTTP und anderen Kommunikationsprotokollen verwendet, um die Datenkommunikation zu verbessern.
• Diese Technik ist auch mit SQL-Abfragen kompatibel, die den Benutzern in den Datenbankverwaltungssystemen helfen können.
• Dieses Verfahren wird mit der interaktiven Datensprache verwendet, um die Datenanalyse zu vereinfachen.
• Data Parsing arbeitet auch mit Modellierungssprachen und analysiert die NLP-Daten wie Sprache oder Emotionen, um den Stimmungsanalyseprozess zu verbessern.
• Das Parsen von Daten ist mit den meisten Computer- und Programmiersprachen kompatibel und fördert den Analyseprozess in verschiedenen Bereichen wie Finanzen und Immobilien sowie Versand- und Logistikunternehmen.

Herausforderungen beim Parsen von Daten

Bei all den Vorteilen der Datenanalyse besteht eine der größten Herausforderungen in der Verarbeitung dynamischer Daten. Da das Parsing beim Scraping- und Analyseprozess angewendet wird, müssen sie mit sich dynamisch ändernden Werten umgehen können. Ein Social-Media-Verwaltungssystem muss zum Beispiel mit Likes, Kommentaren und Ansichten umgehen, die sich jede Minute ändern.

In diesem Fall müssen die Entwickler die Parserfunktionalitäten häufig aktualisieren und wiederholen. Dies kann einige Zeit in Anspruch nehmen, so dass die Analysten möglicherweise mit alten Werten feststecken. Um diese Änderungen im Parser zu implementieren, kann man Proxys verwenden, die den Scraping-Prozess beschleunigen und dem Parser helfen, die Änderungen schnell zu übernehmen. Mit Proxies mit hoher Bandbreite von ProxyScrapekönnen die Nutzer wiederholt Daten von den zu parsenden Websites extrahieren und sie auf dem neuesten Stand halten.

Proxies bei der Datenanalyse

Proxies können helfen, bestimmte Herausforderungen zu meistern. Proxys mit ihrer hohen Bandbreite, Anonymität und Scraping-Fähigkeit vereinfachen den Scraping-Prozess und helfen dem Parser, die Änderungen schnell zu übernehmen.

Warum Proxyscrape Proxies wählen?

Proxyscrape ist eine beliebte Proxy-Lösung, die beim Scrapen unbegrenzter Daten hilft. Hier sind einige der einzigartigen Merkmale ihrer Proxys, die ihnen beim Parsen von Daten helfen. 

• Hohe Bandbreite - Proxys mit hoher Bandbreite beschleunigen die Datenerfassung und -umwandlung und erleichtern die Verarbeitung dynamischer Daten von mehreren Standorten. 

• Betriebszeit - Die 100%ige Betriebszeit gewährleistet, dass das Datenanalysesystem rund um die Uhr funktioniert.

• Mehrere Arten - Proxyscrape bietet alle Arten von Proxys wie gemeinsame Proxys und private Proxys. Zu den gemeinsam genutzten Proxys gehören Proxys für Rechenzentren, Proxys für Wohngebiete und dedizierte Proxys, während private Proxys sich auf dedizierte Proxys beziehen. Sie bieten auch Proxy-Pools an, aus denen Scraper verschiedene IP-Adressen für jede Anfrage verwenden können.

• Global Proxy - Wir bieten Proxys aus mehr als 120 Ländern an. Es gibt auch Proxys für verschiedene Protokolle, wie HTTP-Proxys und Socks-Proxys.

• Kosteneffizient - Hier sind die Premium-Proxys von angemessenen Kosten und haben eine hohe Bandbreite. Schauen Sie sich unsere attraktiven Preise und riesigen Proxy-Optionen an.

Häufig gestellte Fragen

FAQs:

Abschließende Überlegungen

Data Parsing ist ein notwendiger Prozess, der in allen Anwendungen implementiert wird. Mit Hilfe der Parsing-Technik können Sie widerspenstige Daten in besser lesbare Formate umwandeln. Wenn Sie mit statistischen Daten arbeiten, kann dies Auswirkungen auf die Stichprobenfläche und die Wahrscheinlichkeit haben. Es ist besser, sich der datengesteuerten Datenparsing-Methode zu unterziehen, da der datengesteuerte Parsing-Prozess die Auswirkungen probabilistischer Modelle effektiv handhaben kann. Sie können sich auch für die grammatikgesteuerte Datenanalyse entscheiden, um Daten anhand von Grammatikregeln zu prüfen und zu analysieren. Informieren Sie sich über die Preise der Proxys von Proxyscrape, die die Qualität und Effizienz des Parsings verbessern können