数据解析 - 3 大优势和使用案例
数据解析技术负责将数据转换为支持数据分析的特定数据格式。Statista 预测，到 2022 年，大数据分析收入将达到 2,740 亿美元。由于大数据是数据科学的主要贡献者，原始数据是数据分析的巨大来源。但这些非结构化数据
数据解析技术负责将数据转换为支持数据分析的特定数据格式。Statista 预测，到 2022 年， 大数据分析收入将达到 2,740 亿美元。由于大数据是数据科学的主要贡献者，原始数据是数据分析的巨大来源。但是，这些非结构化数据在被解析成更可读的格式之前是没有用的。这就是数据解析的作用所在。人们依靠数据解析技术来理解非结构化数据集。本文将详细介绍数据解析功能。
目录
什么是数据解析？
数据解析过程将数据从一种数据格式转换成其他文件格式。提取的数据可能包含非结构化数据，如原始 HTML 代码或其他不可读数据。数据解析器可将这些原始数据转换成机器可读的格式，从而简化分析过程。
刮擦器会提取各种格式的数据，这些数据不易读取。这些不可读数据可能是 XML 文件、HTML 文档、HTML 字符串或其他不规则格式。数据解析技术可读取 HTML 文件格式，并从中提取相关信息，以便进行分析处理。
数据解析的好处？
人们通常会把数据解析作为一项关键技术，以增强搜刮数据的效果。海量的搜刮数据需要适当的数据结构处理才能从中提取相关信息。与其将数据解析的用途概括为刮擦，不如让我们详细探讨一下。
易于改造
数据解析支持用户将大量数据从主服务器传输到客户端应用程序，或从数据源传输到目的地。由于传输复杂的非结构化数据需要时间，人们更愿意将其转换为可互换的数据格式，如 JavaScript Object Notation (JSON)。JSON 是一种轻量级数据格式，适合数据传输。数据解析技术可将原始数据转换为 JSON 格式。阅读本博客，了解如何使用 Python 阅读和解析 JSON。
示例 - 在投资分析中，数据科学家会从金融和会计银行收集客户数据，进行比较并选择合适的投资地点。在这里，"客户的信用记录 "以图表的形式呈现。与其原封不动地发送图表、字符串和图片，不如将它们转换为 JSON 对象，这样既轻便又能减少内存消耗。
简化分析流程
通常，数据提取过程会从各种来源和格式中收集大量数据。数据分析师会发现很难处理这种非结构化的复杂数据。在这种情况下，数据解析过程会将数据转换成适合分析目的的特定格式。
示例 从银行或其他来源收集的财务数据可能会有一些空值或缺失值，这可能会影响分析过程的质量。用户可利用数据解析技术，将空值与其他数据库中的合适值进行映射，从而对空值进行转换。
业务流程优化
数据解析技术可以简化业务工作流程。数据科学家不必担心数据质量，因为数据解析技术已经处理了这些问题。转换后的数据可直接有助于获得业务洞察力。
示例 - 假设数据分析解决方案正在分析客户的信用报告，以找到合适的有效商业技巧。在这种情况下，将信用评分、账户类型和期限转换成系统友好的格式，有助于他们轻松找出其计划何时何地奏效。这种分析简化了制定工作流程以提升业务的过程。
数据解析类型
解析器可以通过两种不同的方法处理数据。通过解析树解析数据可以采用自上而下的方法或自下而上的方法。自上而下的方法是从解析树的顶部元素开始，然后向下延伸。这种方法首先关注较大的元素，然后向较小的元素移动。自下而上法是从最细小的部分开始，然后向较大的元素移动。
语法驱动的数据解析--解析器通过语法规则将非结构化数据转换成特定的结构化格式。
数据驱动的数据解析--在这种类型中，解析器根据自然语言处理（NLP）模型、基于规则的方法和语义方程转换数据。
数据解析器如何工作？
数据解析器主要侧重于从一组非结构化数据中提取有意义的相关信息。数据解析器对输入的无序数据进行完全控制，并根据用户定义的规则或相关因素将其结构化为正确的信息。
从各种网页中提取大量数据的网络搜刮者。这可能包括空白、分隔符和 HTML 格式的数据。为了将这些数据转换成易于理解的格式，网络搜刮器必须采用解析技术。
一个完善的解析器会对输入字符串进行分析和解析，以检查正式的语法规则。解析过程包括两个主要步骤，即句法分析和词法分析。
| 词法分析 | 句法分析 |
|---|---|
| 将一组字符转换为代币。 | 将标记分解为最小的有意义数据。 |
| 是数据解析的第一步。 | 是词法分析的一个连续步骤。 |
| 删除多余数据，如空白或注释。 | 删除过多信息，如大括号和小括号。 |
| 解析输入程序。 | 更注重语法。 |
| 创建代币。 | 更新符号表并创建解析树。 |
词法分析
解析器从输入的字符串数据中创建标记。标记是有意义数据的较小单位。解析器会从输入字符集中删除不必要的数据（如空白和注释），并创建具有最小词法单位的标记。通常，解析器接收 HTML 文档格式的数据。在接收到这些输入时，解析器会查找关键字、标识符和分隔符。它从 HTML 代码中删除所有无关信息，并生成包含相关数据的标记。
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>.
句法分析
这一步将词法分析流程中的词块作为输入，并进一步解析数据。这些标记将被放入语法分析中，在这里，解析器将更多地关注语法。这一步会检查标记中的无关数据，如括号和大括号，从而从表达式中创建一棵解析树。该解析树包括术语和运算符。
例题考虑一个数学表达式 (4*2) + (8+3)-1。现在，这一步将根据语法流拆分数据。在这里，解析器将 (4*2)、(8+3) 和 - 1 视为表达式的三个项，并建立一棵解析树。语法分析结束后，解析器会提取语义分析组件中最相关、最有意义的数据。
数据解析 - 解析树
数据解析的方法
要利用数据解析技术，您可以创建自己的数据解析器，也可以依赖第三方数据解析器。创建自己的数据解析器是最便宜的选择，因为你不必花钱雇人。但是，使用自制工具的主要挑战在于，您必须具备编程知识或拥有一支技术编程团队来构建自己的解析器。
最好能获得一个高质量的解析解决方案，它可以根据您的要求构建解析器。这样可以节省您自行创建解析器的时间和精力，但成本也更高。浏览众多解析解决方案，找到能以合理成本提供优质服务的合适方案。
数据解析用例
数据用户通过多种技术实现数据解析技术。数据解析在许多应用中都发挥着重要作用，如网络开发、数据分析、数据通信、游戏开发、社交媒体管理、网络搜刮和数据库管理。数据解析可与多种技术相结合，以提高其质量。
- 数据解析与 HTML 和其他脚本语言一起用于构建网络应用程序、游戏应用程序和移动应用程序。
- 数据解析技术还与 HTTP 和其他通信协议一起使用，以加强数据通信。
- 该技术还与 SQL 查询兼容，可帮助用户使用数据库管理系统。
- 这一过程与交互式数据语言一起使用，可简化数据分析过程。
- 数据解析还可与建模语言配合使用，对语音或情感等 NLP 数据进行解析，以改进情感分析流程。
- 数据解析与大多数计算机和编程语言都能很好地配合，并能促进多个领域的分析过程，如金融和房地产，以及航运和物流业务。
数据解析的挑战
在数据解析的所有优点中，处理动态数据是一大挑战。由于解析是与刮擦和分析过程一起应用的，因此它们应该处理动态变化的值。例如，社交媒体管理系统必须处理每分钟都在变化的赞、评论和浏览量。
在这种情况下，开发人员必须经常更新和重复解析器功能。这可能需要一些时间，因此分析人员可能会被旧值卡住。为了在解析中实现这些更改，人们可以使用代理，这样可以增加刮擦过程，并帮助解析器快速采用更改。使用高带宽代理的 ProxyScrape的高带宽代理，用户可以反复从网站中提取数据进行解析并不断更新。
数据解析中的代理
代理可以帮助人们克服某些挑战。代理具有高带宽、匿名和刮擦能力等特点，可以简化刮擦过程，帮助解析器快速采用更改。
为何选择Proxyscrape 代理
Proxyscrape是一个广受欢迎的代理解决方案，可帮助无限制地抓取数据。以下是其代理服务器的一些独特功能，可帮助它们进行数据解析。
- 高带宽 - 高带宽代理服务器可加快数据收集和数据转换过程，使处理来自多个站点的动态数据变得更加容易。
- 正常运行时间 - 100% 的正常运行时间确保数据解析系统全天候运行。
- 多种类型 -Proxyscrape 提供各种类型的代理服务器，如共享代理服务器和专用代理服务器。共享代理服务器包括数据中心代理服务器、住宅代理服务器和专用代理服务器，而专用代理服务器指的是专用代理服务器。它们还提供代理服务器池，让搜刮者可以为每个请求使用不同的 IP 地址。
- 全球代理 - 我们提供来自 120 多个国家的代理。我们还提供不同协议的代理服务器，如 HTTP 代理服务器和 Socks 代理服务器。
常见问题
常见问题：
1.什么是数据解析？
2.数据解析有哪些类型？
3.数据解析对业务分析有何帮助？
结束语
数据解析已成为所有应用程序中的必要流程。您可以使用解析技术来处理不规则的刮擦数据，将其结构化为更可读的格式。如果要处理统计数据，这会对样本面和概率产生影响。最好采用数据驱动的数据解析方法，因为数据驱动的解析过程可以有效处理概率模型的影响。您还可以选择语法驱动数据解析技术，利用语法规则检查和解析数据。查看可提高解析质量和效率的Proxyscrape代价范围