تحليل البيانات - 3 فوائد رئيسية وحالات استخدام رئيسية

تقنيات تحليل البيانات هي المسؤولة عن تحويل البيانات إلى تنسيق بيانات معين يدعم تحليل البيانات. تتوقع Statista أن تصل إيرادات تحليلات البيانات الضخمة إلى 274 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2022. نظرًا لأن البيانات الضخمة هي المساهم الرئيسي في علم البيانات، فإن البيانات الأولية هي مصدر ضخم لتحليلات البيانات. ولكن هذه البيانات غير المنظمة

تقنيات تحليل البيانات هي المسؤولة عن تحويل البيانات إلى تنسيق بيانات معين يدعم تحليل البيانات. تتوقع Statista أن تصل إيرادات تحليلات البيانات الضخمة إلى 274 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2022. نظرًا لأن البيانات الضخمة هي المساهم الرئيسي في علم البيانات، فإن البيانات الأولية هي مصدر ضخم لتحليلات البيانات. ولكن هذه البيانات غير المهيكلة لا فائدة منها حتى يتم تحليلها إلى تنسيق أكثر قابلية للقراءة. وهنا يأتي دور تحليل البيانات. يعتمد الناس على تقنيات تحليل البيانات لفهم مجموعات البيانات غير المنظمة. ستوضح لك هذه المقالة وظائف تحليل البيانات.

جدول المحتويات

• ما هو تحليل البيانات؟
• فوائد تحليل البيانات؟
• أنواع تحليل البيانات
• كيف يعمل محلل البيانات؟
• طرق تحليل البيانات
• حالات استخدام تحليل البيانات
• التحديات في تحليل البيانات
• الوكلاء في تحليل البيانات
• لماذا تختار Proxyscrape Proxies
• الأسئلة المتداولة
• خواطر ختامية

ما هو تحليل البيانات؟

تقوم عملية تحليل البيانات بتحويل البيانات من تنسيق بيانات واحد إلى تنسيقات ملفات أخرى. قد تحتوي البيانات المستخرجة على بيانات غير منظمة، مثل كود HTML الخام أو بيانات أخرى غير مقروءة. يقوم محللو البيانات بتحويل هذه البيانات الخام إلى تنسيق يمكن قراءته آلياً مما يسهل عملية التحليل.

تستخرج أدوات الكشط البيانات بتنسيقات مختلفة لا يمكن قراءتها بسهولة. قد تكون هذه البيانات غير القابلة للقراءة ملف XML، أو مستند HTML، أو سلسلة HTML، أو غيرها من التنسيقات غير القابلة للقراءة. تقوم تقنية تحليل البيانات بقراءة تنسيقات ملفات HTML واستخراج المعلومات ذات الصلة منها، والتي يمكن إخضاعها لعملية تحليل.

فوائد تحليل البيانات؟

عادةً ما يشير الناس إلى تحليل البيانات كأسلوب رئيسي لتحسين البيانات التي تم كشطها. تتطلب الأحمال الضخمة من البيانات التي تم كشطها عملية هيكلة مناسبة للبيانات لاستخراج المعلومات ذات الصلة منها. وبدلاً من تعميم استخدامات تحليل البيانات على أنها كشط، دعونا نستكشفها بالتفصيل.

سهولة التحويل

يدعم تحليل البيانات المستخدمين نقل كميات كبيرة من البيانات من الخادم الرئيسي إلى تطبيقات العميل أو من مصدر إلى وجهة. ونظراً لأن نقل البيانات المعقدة وغير المنظمة يستغرق وقتاً طويلاً، يفضل الناس تحويلها إلى صيغ بيانات قابلة للتبديل، مثل JavaScript Object Notation (JSON). نظرًا لأن JSON هو تنسيق بيانات خفيف الوزن يناسب نقل البيانات. تقوم تقنيات تحليل البيانات بتحويل البيانات الخام إلى تنسيق JSON. راجع هذه المدونة لمعرفة كيفية قراءة وتحليل JSON باستخدام Python.

مثال - في تحليل الاستثمار، يقوم علماء البيانات بجمع بيانات العملاء من البنوك المالية والمحاسبية للمقارنة واختيار المكان المناسب للاستثمار. هنا يتم تصوير "التاريخ الائتماني للعميل" في مخطط. بدلاً من إرسال المخطط والسلسلة والصور كما هي، من الأفضل تحويلها إلى كائنات JSON بحيث تكون خفيفة الوزن وتستهلك ذاكرة أقل.

تبسيط عملية التحليلات

عادةً ما تجمع عملية استخراج البيانات بيانات مجمعة من مصادر وتنسيقات مختلفة. وقد يجد محللو البيانات صعوبة في التعامل مع مثل هذه البيانات المعقدة غير المنظمة. في هذه الحالة، تقوم عملية تحليل البيانات بتحويل البيانات إلى تنسيق معين مناسب للأغراض التحليلية.

مثال: قد تحتوي البيانات المالية التي يتم جمعها من البنوك أو المصادر الأخرى على بعض القيم الفارغة أو القيم المفقودة، مما قد يؤثر على جودة عملية التحليل. باستخدام تقنية تحليل البيانات، يقوم المستخدمون بتحويل القيم الفارغة من خلال ربطها بالقيم المناسبة لقواعد البيانات الأخرى.

تحسين تدفق الأعمال التجارية

يمكن لتقنية تحليل البيانات تبسيط سير عمل الأعمال. لا يتعين على علماء البيانات أن يهتموا بجودة البيانات، حيث يتم التعامل معها بالفعل بواسطة تقنية تحليل البيانات. يمكن أن تساهم البيانات المحولة مباشرةً في استخلاص رؤى الأعمال.

مثال - لنفترض أن أحد حلول تحليل البيانات يقوم بتحليل التقارير الائتمانية للعملاء للعثور على تقنيات العمل المناسبة التي نجحت. في هذه الحالة، يساعدهم تحويل درجات الائتمان ونوع الحساب ومدته إلى صيغة ملائمة للنظام على معرفة متى وأين نجحت خططهم بسهولة. يعمل هذا التحليل على تبسيط عملية تطوير سير العمل لتعزيز الأعمال.

أنواع تحليل البيانات

يمكن للمحللين العمل على البيانات بناءً على طريقتين مختلفتين. يعمل تحليل البيانات من خلال تحليل الأشجار التحليلية إما بنهج تنازلي من أعلى إلى أسفل أو بنموذج نهج تصاعدي من أسفل إلى أعلى. يبدأ النهج التنازلي من أعلى إلى أسفل من العناصر العليا للشجرة وينتقل إلى أسفل. تركز هذه الطريقة على العناصر الأكبر أولاً ثم تنتقل إلى العناصر الأصغر. يبدأ النهج التصاعدي من الأسفل إلى الأعلى من أدق العناصر، ثم ينتقل إلى العناصر الأكبر.

تحليل البيانات القائم على القواعد النحوية - هنا يقوم المحلل اللغوي بتحويل البيانات غير المهيكلة إلى تنسيق منظم معين بقواعد نحوية.

تحليل البيانات المستندة إلى البيانات - في هذا النوع، يقوم المحلل بتحويل البيانات بناءً على نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والأساليب القائمة على القواعد والمعادلات الدلالية. 

كيف يعمل محلل البيانات؟

يركز محلل البيانات بشكل أساسي على استخراج معلومات ذات مغزى وذات صلة من مجموعة من البيانات غير المنظمة. يتحكم محلل البيانات بشكل كامل في مدخلات البيانات غير المهيكلة ويهيكلها في المعلومات الصحيحة مع القواعد أو عوامل الملاءمة التي يحددها المستخدم.

مكشطة الويب التي تستخرج مجموعة كبيرة من البيانات وتجلبها من صفحات الويب المختلفة. قد يتضمن ذلك المسافات البيضاء، وعلامات الفواصل، والبيانات بتنسيق HTML كما هي. لتحويل هذه البيانات إلى تنسيق سهل الفهم، يجب أن تخضع مكشطة الويب لتقنيات التحليل.

يقوم المحلل النحوي المصمم جيدًا بتحليل وتحليل سلاسل الإدخال للتحقق من القواعد النحوية الرسمية. تتضمن عملية التحليل هذه خطوتين رئيسيتين تسمى التحليل النحوي والتحليل المعجمي.

التحليل المعجمي

يقوم المحلل بإنشاء رموز من بيانات سلسلة الإدخال. الرموز هي الوحدات الأصغر من البيانات ذات المعنى. يقوم المحلل اللغوي بحذف البيانات غير الضرورية، مثل المسافات البيضاء والتعليقات، من مجموعة من أحرف الإدخال ويقوم بإنشاء رموز بأصغر الوحدات المعجمية. عادةً ما يتلقى المحلل البيانات بتنسيق مستند HTML. بأخذ هذه المدخلات، يبحث المحلل عن الكلمات المفتاحية والمعرّفات والفواصل. يقوم بإزالة جميع المعلومات غير ذات الصلة من كود HTML ويصنع رموزًا بالبيانات ذات الصلة.

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>.

التحليل النحوي

تأخذ هذه الخطوة الرموز من عملية التحليل المعجمي كمدخلات وتحلل البيانات بشكل أكبر. يتم وضع هذه الرموز في تحليل بناء الجملة، حيث يركز المحلل بشكل أكبر على بناء الجملة. تقوم هذه الخطوة بالتحقق من البيانات غير ذات الصلة من الرموز، مثل الأقواس والأقواس المعقوفة لإنشاء شجرة تحليل من التعبير. تتضمن هذه الشجرة التحليلية المصطلحات والعوامل.

مثال: لننظر إلى تعبير رياضي (4*2) + (8+3)-1. الآن، ستقوم هذه الخطوة بتقسيم البيانات وفقًا لسير بناء الجملة. هنا، يعتبر المحلل اللغوي (4*2) و (8+3) و - 1 ثلاثة حدود للتعبير ويبني شجرة تحليل. في نهاية هذا التحليل النحوي، يستخرج المحلل التحليلي مكونات التحليل الدلالي مع البيانات الأكثر صلة وذات مغزى.

تحليل البيانات - تحليل شجرة التحليل - تحليل الشجرة

طرق تحليل البيانات

للاستفادة من تقنيات تحليل البيانات، يمكنك إما إنشاء محلل بيانات خاص بك أو الاعتماد على محلل بيانات تابع لجهة خارجية. يعد إنشاء محلل البيانات الخاص بك هو الخيار الأرخص، حيث لا يتعين عليك إنفاق المال على توظيف شخص ما. ولكن، التحدي الرئيسي لاستخدام أداة ذاتية الصنع هو أنه يجب أن تكون لديك معرفة بالبرمجة أو يجب أن يكون لديك فريق برمجة تقني لبناء محلل البيانات الخاص بك.

من الأفضل أن تحصل على حل تحليل عالي الجودة يمكنه إنشاء محلل حسب متطلباتك. هذا يوفر الوقت والجهد الذي تبذله في إنشاء واحد بنفسك، ولكنه يكلفك أكثر. ابحث في العديد من حلول الإعراب واعثر على الحل المناسب الذي يوفر خدمة عالية الجودة بتكلفة معقولة.

حالات استخدام تحليل البيانات

يقوم مستخدمو البيانات بتنفيذ تقنيات تحليل البيانات باستخدام تقنيات متعددة. يلعب تحليل البيانات دورًا حيويًا في العديد من التطبيقات، مثل تطوير الويب، وتحليل البيانات، واتصالات البيانات، وتطوير الألعاب، وإدارة وسائل التواصل الاجتماعي، وكشط الويب، وإدارة قواعد البيانات. يمكن دمج تحليل البيانات مع العديد من التقنيات لتحسين جودتها.

• يُستخدم تحليل البيانات مع لغة HTML ولغات البرمجة النصية الأخرى لإنشاء تطبيقات الويب وتطبيقات الألعاب وتطبيقات الجوال.
• كما يتم استخدام تقنيات تحليل البيانات إلى جانب بروتوكول HTTP وبروتوكولات الاتصال الأخرى لتعزيز اتصال البيانات.
• هذه التقنية متوافقة أيضًا مع استعلامات SQL التي يمكن أن تساعد المستخدمين في أنظمة إدارة قواعد البيانات.
• تُستخدم هذه العملية مع لغة البيانات التفاعلية لتبسيط عملية تحليل البيانات.
• يعمل تحليل البيانات أيضًا مع لغات النمذجة وتحليل بيانات البرمجة اللغوية العصبية مثل الصوت أو المشاعر لتحسين عملية تحليل المشاعر.
• يتوافق تحليل البيانات بشكل جيد مع معظم لغات الكمبيوتر والبرمجة ويعزز عملية التحليل في مجالات متعددة، مثل التمويل والعقارات، وكذلك أعمال الشحن والخدمات اللوجستية.

التحديات في تحليل البيانات

من بين جميع فوائد تحليل البيانات، يتمثل أحد التحديات الرئيسية في التعامل مع البيانات الديناميكية. نظرًا لأن التحليل يتم تطبيقه مع عملية الكشط والتحليل، فمن المفترض أن يتعامل مع القيم الديناميكية المتغيرة. على سبيل المثال، يتعين على نظام إدارة وسائل التواصل الاجتماعي التعامل مع الإعجابات والتعليقات والمشاهدات التي تتغير باستمرار كل دقيقة.

في هذه الحالة، يتعين على المطورين تحديث وتكرار وظائف المحلل بشكل متكرر. قد يستغرق ذلك بعض الوقت وبالتالي قد يعلق المحللون بالقيم القديمة. ولتنفيذ هذه التغييرات في التحليل، يمكن للأشخاص استخدام البروكسيات التي ستزيد من عملية الكشط وتساعد المحلل على تبني التغييرات بسرعة. باستخدام الوكلاء ذوي النطاق الترددي العالي لـ ProxyScrapeيمكن للمستخدمين استخراج البيانات بشكل متكرر من المواقع لتحليلها وتحديثها باستمرار.

الوكلاء في تحليل البيانات

يمكن أن تساعد البروكسيات الأشخاص في التغلب على بعض التحديات. فالبروكسيات، بفضل ميزات النطاق الترددي العالي، وإخفاء الهوية، والقدرة على الكشط، ستعمل على تبسيط عملية الكشط وتساعد المحلل على تبني التغييرات بسرعة.

لماذا تختار Proxyscrape Proxies

Proxyscrape هو حل شائع لتوفير البروكسي الذي يساعد على كشط البيانات غير المحدودة. فيما يلي بعض الميزات الفريدة من نوعها لبروكسياتهم التي تساعدهم في تحليل البيانات. 

• عرض النطاق الترددي العالي - تعمل البروتوكولات ذات النطاق الترددي العالي على تسريع عملية جمع البيانات وتحويل البيانات وتسهيل التعامل مع البيانات الديناميكية من مواقع متعددة. 

• وقت التشغيل - يضمن وقت تشغيلها بنسبة 100% عمل نظام تحليل البيانات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.

• أنواع متعددة - يوفر Proxyscrape جميع أنواع البروكسيات مثل البروكسيات المشتركة والبروكسيات الخاصة. تتضمن البروكسيات المشتركة بروكسيات مراكز البيانات، والبروكسيات السكنية، والبروكسيات المخصصة، بينما تشير البروكسيات الخاصة إلى البروكسيات المخصصة. كما أنها توفر أيضًا مجمعات البروكسي التي يمكن أن يستخدم منها الكاشطون عناوين IP مختلفة لكل طلب.

• بروكسي عالمي - نحن نقدم بروكسيات من أكثر من 120 دولة. هناك أيضًا وكلاء لبروتوكولات مختلفة، مثل وكلاء HTTP ووكلاء Socks.

• فعالة من حيث التكلفة - هنا، البروكسيات المتميزة ذات تكاليف معقولة ونطاق ترددي عالٍ. تحقق من أسعارنا الجذابة وخيارات البروكسي الضخمة.

الأسئلة المتداولة

الأسئلة الشائعة:

خواطر ختامية

أصبح تحليل البيانات عملية ضرورية يتم تنفيذها في جميع التطبيقات. يمكنك استخدام تقنية التحليل على البيانات التي تم كشطها بشكل جامح لتنظيمها في صيغ أكثر قابلية للقراءة. إذا كنت على وشك التعامل مع البيانات الإحصائية، فقد يكون لذلك تأثير على وجه العينة والاحتمالية. من الأفضل الخضوع لطريقة تحليل البيانات المدفوعة بالبيانات لأن عملية التحليل المدفوعة بالبيانات يمكن أن تتعامل بفعالية مع تأثيرات النماذج الاحتمالية. يمكنك أيضًا اختيار تقنية تحليل البيانات المستندة إلى القواعد النحوية للتحقق من البيانات وتحليلها باستخدام القواعد النحوية. انتقل إلى مجموعة التسعير Proxyscrapeالتي يمكن أن تعزز جودة التحليل وكفاءته