データ解析 - 3つの主な利点と使用例

データ解析技術は、データをデータ解析をサポートする特定のデータ形式に変換する役割を担っている。Statistaは、ビッグデータ分析の収益は2022年までに2,740億米ドルに達すると予測している。ビッグデータがデータサイエンスの主要な貢献者であるように、生データはデータ分析のための巨大なソースである。しかし、この非構造化データ

データ解析技術は、データをデータ解析をサポートする特定のデータ形式に変換する役割を担っている。Statistaは、 ビッグデータ分析の収益は2022年までに2,740億米ドルに達すると予測している。ビッグデータがデータ・サイエンスの主要な貢献者であるように、生データはデータ分析のための巨大なソースである。しかし、この非構造化データは、より読みやすい形式に解析されるまでは何の役にも立たない。そこでデータ解析の出番となる。構造化されていないデータセットを理解するために、人々はデータ解析技術に頼っている。この記事では、データ解析の機能について詳しく説明する。

目次

• データ解析とは何か？
• データ解析のメリット
• データ解析の種類
• データ・パーサーはどのように機能するのか？
• データ解析の方法
• データ解析の使用例
• データ解析の課題
• データ解析におけるプロキシ
• Proxyscrape プロキシを選ぶ理由
• よくある質問
• 閉会の辞

データ解析とは何か？

データ解析プロセスは、あるデータ形式から他のファイル形式にデータを変換します。抽出されたデータには、生のHTMLコードやその他の読み取り不可能なデータのような非構造化データが含まれている場合があります。データ・パーサーは、この生データを解析プロセスを簡素化する機械可読形式に変換します。

スクレーパーは様々な形式のデータを抽出するが、それらは容易に読むことができない。これらの読めないデータは、XMLファイル、HTML文書、HTML文字列、または他の手に負えないフォーマットである。データ解析技術は、HTMLファイル形式を読み取り、そこから関連情報を抽出する。

データ解析のメリット

人々は通常、スクレイピングされたデータを強化するための重要な技術としてデータ解析を参照してください。膨大な量のスクレイピング・データから関連情報を抽出するには、適切なデータ構造化プロセスが必要だ。データ解析の用途をスクレイピングとして一般化するのではなく、その詳細を探ってみよう。

簡単に変身

データ解析は、メイン・サーバーからクライアント・アプリケーションへ、あるいはソースから宛先へのデータ転送をサポートする。複雑で構造化されていないデータを転送するには時間がかかるため、JavaScript Object Notation (JSON)のような交換可能なデータ形式に変換することが好まれる。JSONは軽量なデータ形式なので、データ伝送に適している。データ解析技術は、生データをJSON形式に変換する。このブログでは、PythonでJSONを読み、解析する方法を紹介します。

例-投資分析では、データサイエンティストは金融や会計銀行から顧客データを収集し、投資先を比較・選択する。ここでは「顧客の信用履歴」をチャートで表現している。チャート、文字列、画像をそのまま送信するのではなく、JSONオブジェクトに変換した方が軽量でメモリ消費量も少なくて済む。

分析プロセスを簡素化

通常、データ抽出プロセスでは、さまざまなソースやフォーマットから大量のデータを収集する。データ分析者は、このような構造化されていない複雑なデータを扱うのは難しいと感じることがあります。このような場合、データ解析プロセスはデータを分析目的に適した特定の形式に変換します。

例 銀行やその他の情報源から収集した財務データには、ヌル値や欠損値がある場合があり、分析プロセスの品質に影響を与える可能性があります。データ解析技術を使用して、ユーザーはヌル値を他のデータベースの適切な値にマッピングすることで変換します。

ビジネスフローの最適化

データ解析技術は、ビジネス・ワークフローを簡素化することができる。データ・サイエンティストは、データの品質について悩む必要はない。データの品質は、データ解析技術によってすでに処理されているからだ。変換されたデータは、ビジネス洞察の導出に直接貢献することができる。

例-データ分析ソリューションが、顧客の信用報告書を分析して、効果のあった適切なビジネス手法を見つけることを考える。この場合、クレジット・スコア、口座の種類、期間をシステム・フレンドリーなフォーマットに変換することで、いつ、どこのプランがうまくいったかを簡単に把握することができる。この分析は、ビジネスを強化するためのワークフローを開発するプロセスを簡素化する。

データ解析の種類

パーサーは2つの方法に基づいてデータを処理することができる。解析ツリーによるデータの解析は、トップダウン・アプローチまたはボトムアップ・アプローチのモデルで機能する。トップダウン・アプローチでは、ツリーの一番上の要素から始めて下に移動していく。この方法では、まず大きな要素に注目し、それから小さな要素に向かっていく。ボトムアップ・アプローチは、最も微細な部分から開始し、次に大きな要素に移動します。

文法駆動型データ解析 - パーサーは、非構造化データを文法ルールによって特定の構造化フォーマットに変換する。

データ駆動型データ解析 - このタイプでは、パーサーは自然言語処理（NLP）モデル、ルールベースの手法、意味方程式に基づいてデータを変換する。 

データ・パーサーはどのように機能するのか？

データ・パーサーは、構造化されていないデータの集合から、意味のある関連情報を抽出することに主眼を置いています。データ・パーサーは、手に負えないデータの入力を完全に制御し、ユーザーが定義したルールや関連性要素を使って正しい情報に構造化します。

ウェブスクレイパーは、さまざまなウェブページから大量のデータを抽出する。これには、空白や改行タグ、HTML形式のデータがそのまま含まれるかもしれない。このデータを理解しやすい形式に変換するために、ウェブスクレーパーは構文解析技術を受けなければならない。

よくできたパーサーは、入力文字列を解析して構文解析し、正式な文法規則をチェックする。この構文解析プロセスには、構文解析と字句解析と呼ばれる2つの大きなステップがある。

語彙分析

パーサーは入力された文字列データからトークンを作成する。トークンは意味のあるデータの小さな単位です。パーサーは、入力文字のセットから空白やコメントなどの不要なデータを削除し、最小単位と語彙単位でトークンを作成します。通常、パーサーは HTML ドキュメント形式のデータを受け取ります。この入力を受けて、パーサーはキーワード、識別子、セパレータを探します。HTMLコードから無関係な情報をすべて削除し、関連するデータを含むトークンを作成します。

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>.

構文解析

このステップでは、語彙解析プロセスのトークンを入力として受け取り、さらにデータを解析する。これらのトークンは構文解析に入れられ、パーサーは構文により重点を置きます。このステップでは、式から解析ツリーを作成するために、括弧や中括弧など、トークンから無関係なデータをチェックします。この解析ツリーには項と演算子が含まれる。

例(4*2) + (8+3)-1 という数式を考える。このステップでは、構文の流れに従ってデータを分割する。ここでパーサーは、(4*2)、(8+3)、-1を式の3項とみなし、構文木を構築します。この構文解析の最後に、パーサーは最も関連性が高く意味のあるデータを持つ意味解析コンポーネントを抽出する。

データ解析 - 解析木

データ解析の方法

データ解析技術を利用するには、独自のデータ解析ツールを作成するか、サードパーティのデータ解析ツールに依存する方法があります。自分でデータ・パーサーを作成するのが最も安価な選択です。しかし、自作のツールを使用する際の大きな課題は、独自のパーサーを構築するためにプログラミングの知識が必要であるか、技術的なプログラミングチームが必要であるということです。

要件に応じたパーサーを構築できる、質の高いパーシング・ソリューションを手に入れる方がよいでしょう。そうすることで、自分で作成する時間と労力を節約することができますが、その分費用がかかります。多くの構文解析ソリューションに目を通し、リーズナブルなコストで高品質のサービスを提供する適切なソリューションを見つけてください。

データ解析の使用例

データユーザーは、複数のテクノロジーを使ってデータ解析技術を実装している。データ解析は、ウェブ開発、データ分析、データ通信、ゲーム開発、ソーシャルメディア管理、ウェブスクレイピング、データベース管理など、多くのアプリケーションで重要な役割を果たしている。データ解析は多くの技術に組み込んでその品質を向上させることができます。

• データ解析は、HTMLやその他のスクリプト言語と組み合わせて、ウェブアプリ、ゲームアプリ、モバイルアプリを構築するために使用されます。
• データ通信を強化するために、HTTPやその他の通信プロトコルと共にデータ解析技術も使用される。
• このテクニックはSQLクエリとも互換性があり、データベース管理システムでユーザーを助けることができる。
• このプロセスは、データ分析プロセスを簡素化するために、対話型データ言語とともに使用される。
• データ解析はモデリング言語とも連携し、音声や感情などのNLPデータを解析してセンチメント分析プロセスを改善する。
• データ解析は、ほとんどのコンピューターやプログラミング言語と相性がよく、金融や不動産、海運や物流ビジネスなど、さまざまな分野の分析プロセスを促進する。

データ解析の課題

データ解析の利点の中で、一つの大きな課題は動的データの処理である。構文解析はスクレイピングと分析プロセスで適用されるため、ダイナミックに変化する値を扱うことになる。例えば、ソーシャルメディア管理システムは、刻々と変化し続ける「いいね！」、コメント、ビューを処理しなければならない。

この場合、開発者はパーサーの機能を頻繁に更新し、繰り返さなければならない。これには時間がかかるので、アナリストは古い値で立ち往生するかもしれない。解析にこれらの変更を実装するために、スクレイピングプロセスを増加させ、パーサーが変更を迅速に採用するのを助けるプロキシを使用することができます。の高帯域幅のプロキシを使えば、ユーザは繰り返しデータを抽出できる。 ProxyScrapeの高帯域幅プロキシを使えば、ユーザーは解析するサイトから繰り返しデータを抽出し、更新し続けることができる。

データ解析におけるプロキシ

プロキシはある課題を克服するのに役立つ。プロキシは、高帯域幅、匿名性、スクレイピング能力などの特徴を持ち、スクレイピングプロセスを簡素化し、パーサーが変更を迅速に採用するのに役立つ。

Proxyscrape プロキシを選ぶ理由

Proxyscrapeは、無制限のデータをスクレイピングするのに役立つ人気のあるプロキシ提供ソリューションである。ここでは、データ解析に役立つ同社のプロキシのユニークな機能のいくつかを紹介します。 

• 高帯域幅 - 高帯域幅のプロキシは、データ収集とデータ変換プロセスを高速化し、複数サイトからの動的データの取り扱いを容易にします。 

• 稼働時間 - 100%の稼働時間により、データ解析システムは24時間365日機能します。

• 複数のタイプ -Proxyscrape は、共有プロキシ、プライベートプロキシなど、あらゆるタイプのプロキシを提供します。共有プロキシには、データセンタープロキシ、レジデンシャルプロキシ、専用プロキシが含まれ、プライベートプロキシは専用プロキシを指します。また、スクレイパーがリクエストごとに異なるIPアドレスを使用できるプロキシプールも提供している。

• グローバルプロキシ - 120カ国以上のプロキシを提供しています。HTTPプロキシやSocksプロキシのような異なるプロトコルのプロキシもあります。

• コスト効率 - ここでは、プレミアムプロキシは、合理的なコストと高い帯域幅を持っています。私たちの魅力的な価格と巨大なプロキシのオプションをチェックしてください。

よくある質問

よくある質問

閉会の辞

データ解析は、あらゆるアプリケーションに実装される必要なプロセスになりつつある。手に負えないスクレイピングされたデータに対して構文解析のテクニックを使うことで、より読みやすいフォーマットに構造化することができる。統計データを扱う場合、これはサンプルの面や確率に影響を与える可能性があります。データ駆動型構文解析プロセスは確率モデルの影響を効果的に処理できるため、データ駆動型データ構文解析メソッドを使用することをお勧めします。また、文法ルールでデータをチェックして解析する文法駆動型データ解析技術を選択することもできます。構文解析の品質と効率を高めるProxyscrapeのプロキシの価格帯をご覧ください。