Análisis sintáctico de datos - 3 ventajas clave y casos de uso

Las tecnologías de análisis sintáctico de datos se encargan de convertir los datos a un formato de datos concreto que permita el análisis de datos. Statista predice que los ingresos de Big Data Analytics ascenderán a 274.000 millones de dólares estadounidenses en 2022. Como el Big Data es el principal contribuyente a la Ciencia de Datos, los datos sin estructurar son una fuente enorme para el Análisis de Datos. Pero estos datos no estructurados

Las tecnologías de análisis sintáctico de datos se encargan de convertir los datos a un formato de datos concreto que permita el análisis de datos. Statista predice que los ingresos de Big Data Analytics ascenderán a 274.000 millones de dólares estadounidenses en 2022. Como el Big Data es el principal contribuyente a la Ciencia de Datos, los datos sin estructurar son una fuente enorme para el Análisis de Datos. Pero estos datos no estructurados no sirven de nada hasta que se analizan en un formato más legible. Es entonces cuando entra en escena el análisis sintáctico de datos. La gente confía en las técnicas de análisis sintáctico de datos para comprender los conjuntos de datos no estructurados. Este artículo le explicará las funcionalidades del análisis sintáctico de datos.

Índice

• ¿Qué es el análisis sintáctico de datos?
• Ventajas del análisis sintáctico de datos
• Tipos de análisis de datos
• ¿Cómo funciona un analizador de datos?
• Formas de analizar datos
• Casos prácticos de análisis de datos
• Retos del análisis sintáctico de datos
• Proxies en el análisis de datos
• Por qué elegir Proxyscrape Proxies
• Preguntas frecuentes
• Reflexiones finales

¿Qué es el análisis sintáctico de datos?

El proceso de análisis sintáctico de datos convierte los datos de un formato de datos a otros formatos de archivo. Los datos extraídos pueden contener datos no estructurados, como código HTML en bruto u otros datos ilegibles. Los analizadores de datos convierten estos datos en bruto en un formato legible por la máquina que simplifica el proceso de análisis.

Los raspadores extraen datos en diversos formatos, que no son fácilmente legibles. Estos datos ilegibles pueden ser un archivo XML, un documento HTML, una cadena HTML u otros formatos poco legibles. La técnica de análisis sintáctico de datos lee los formatos de archivo HTML y extrae de ellos información relevante, que es capaz de someter a un proceso de análisis.

Ventajas del análisis sintáctico de datos

El análisis sintáctico de datos suele ser una técnica clave para mejorar los datos raspados. Los grandes volúmenes de datos raspados requieren un proceso de estructuración de datos adecuado para extraer de ellos la información pertinente. En lugar de generalizar los usos del análisis sintáctico de datos como scraping, explorémoslos en detalle.

Fácil de transformar

El análisis sintáctico de datos ayuda a los usuarios a transferir cargas de datos desde el servidor principal a las aplicaciones cliente o desde una fuente a un destino. Como lleva tiempo transportar datos complejos y no estructurados, la gente prefiere convertirlos a formatos de datos intercambiables, como JavaScript Object Notation (JSON). Como JSON es un formato de datos ligero, se adapta mejor a la transmisión de datos. Las tecnologías de análisis sintáctico de datos convierten los datos sin procesar en formato JSON. Lee este blog para saber cómo leer y analizar JSON con Python.

Ejemplo - En el análisis de inversiones, los científicos de datos recopilarán datos de clientes de bancos financieros y contables para comparar y elegir el lugar adecuado para realizar inversiones. En este caso, el "historial crediticio del cliente" se representa en un gráfico. En lugar de enviar el gráfico, la cadena y las imágenes tal cual, es mejor convertirlos en objetos JSON para que sean ligeros y consuman menos memoria.

Simplifica el proceso de análisis

Normalmente, el proceso de extracción de datos recopila datos masivos de diversas fuentes y formatos. A los analistas de datos puede resultarles difícil manejar datos tan complejos y desestructurados. En este caso, el proceso de análisis sintáctico de datos los convierte a un formato concreto que sea adecuado para fines analíticos.

Ejemplo Los datos financieros recogidos de bancos u otras fuentes pueden tener algunos valores nulos o valores ausentes, lo que puede afectar a la calidad del proceso de análisis. Mediante la técnica de análisis sintáctico de datos, los usuarios convierten los valores nulos asignándoles valores adecuados de otras bases de datos.

Optimización del flujo de negocio

La técnica de análisis sintáctico de datos puede simplificar los flujos de trabajo empresariales. Los científicos de datos no tienen que preocuparse por la calidad de los datos, ya que la tecnología de análisis sintáctico se encarga de ello. Los datos convertidos pueden contribuir directamente a obtener información empresarial.

Ejemplo - Consideremos que una solución de Data Analytic está analizando los informes de crédito de los clientes para encontrar las técnicas comerciales adecuadas que funcionaron. En este caso, convertir las puntuaciones de crédito, el tipo de cuenta y la duración en un formato fácil de usar por el sistema les ayuda a averiguar fácilmente cuándo y dónde funcionaron sus planes. Este análisis simplifica el proceso de desarrollo de un flujo de trabajo para mejorar el negocio.

Tipos de análisis de datos

Los analizadores sintácticos pueden trabajar con datos basándose en dos métodos distintos. El análisis sintáctico de datos mediante árboles de análisis sintáctico funciona con un modelo de enfoque descendente o ascendente. El enfoque descendente parte de los elementos superiores del árbol y se desplaza hacia abajo. Este método se centra primero en los elementos más grandes y luego avanza hacia los más pequeños. El enfoque ascendente parte de los elementos más diminutos y luego se desplaza hacia los elementos más grandes.

Análisis gramatical de datos: el analizador convierte los datos no estructurados en un formato estructurado concreto mediante reglas gramaticales.

Análisis sintáctico de datos basado en reglas - En este tipo, el analizador sintáctico convierte los datos basándose en modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), métodos basados en reglas y ecuaciones semánticas. 

¿Cómo funciona un analizador de datos?

El analizador sintáctico de datos se centra principalmente en extraer información significativa y relevante de un conjunto de datos no estructurados. El analizador de datos toma el control completo de la entrada de los datos desordenados y los estructura en la información correcta con reglas o factores de relevancia definidos por el usuario.

Un web scraper que extrae un gran conjunto de datos lo trae de varias páginas web. Esto puede incluir los espacios en blanco, las etiquetas de interrupción y los datos en formato HTML tal cual. Para convertir estos datos en un formato fácilmente comprensible, un web scraper tiene que someterse a técnicas de análisis sintáctico.

Un analizador sintáctico bien construido analiza y analiza las cadenas de entrada para comprobar las reglas gramaticales formales. Este proceso de análisis implica dos pasos principales: el análisis sintáctico y el análisis léxico.

Análisis léxico

El analizador sintáctico crea tokens a partir de los datos de la cadena de entrada. Los tokens son las unidades más pequeñas de datos con significado. El analizador sintáctico elimina los datos innecesarios, como los espacios en blanco y los comentarios, de un conjunto de caracteres de entrada y crea tokens con las unidades léxicas más pequeñas. Normalmente, el analizador sintáctico recibe datos en formato de documento HTML. Tomando esta entrada, el analizador sintáctico busca las palabras clave, los identificadores y los separadores. Elimina toda la información irrelevante del código HTML y crea tokens con datos relevantes.

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>.

Análisis sintáctico

Este paso toma como entrada los tokens del proceso de análisis léxico y sigue analizando los datos. Estos tokens se introducen en el análisis sintáctico, en el que el analizador se centra más en la sintaxis. Este paso comprueba los datos irrelevantes de los tokens, como paréntesis y llaves, para crear un árbol de análisis sintáctico a partir de la expresión. Este árbol de análisis sintáctico incluye los términos y operadores.

Ejemplo: Considere una expresión matemática (4*2) + (8+3)-1. Ahora, este paso dividirá los datos según el flujo sintáctico. Aquí, el analizador sintáctico considera (4*2), (8+3) y - 1 como tres términos de una expresión y construye un árbol de análisis sintáctico. Al final de este análisis sintáctico, el analizador sintáctico extrae los componentes del análisis semántico con los datos más relevantes y significativos.

Análisis sintáctico de datos - Árbol de análisis

Formas de analizar datos

Para hacer uso de las tecnologías de análisis sintáctico de datos, puede crear su propio analizador sintáctico de datos o depender de un analizador sintáctico de datos de terceros. Crear su propio analizador de datos es la opción más barata, ya que no tiene que gastar dinero en contratar a alguien. Sin embargo, el mayor reto de utilizar una herramienta de creación propia es que debe tener conocimientos de programación o contar con un equipo técnico de programación para crear su propio analizador.

Es mejor obtener una solución de análisis sintáctico de calidad que pueda construir su analizador sintáctico según sus requisitos. Esto le ahorrará tiempo y esfuerzo, pero le costará más. Examine muchas soluciones de análisis sintáctico y encuentre la adecuada que ofrezca un servicio de calidad a un coste razonable.

Casos prácticos de análisis de datos

Los usuarios de datos aplican técnicas de análisis sintáctico de datos con múltiples tecnologías. El análisis sintáctico de datos desempeña un papel vital en muchas aplicaciones, como el desarrollo web, el análisis de datos, la comunicación de datos, el desarrollo de juegos, la gestión de redes sociales, el raspado web y la gestión de bases de datos. El análisis sintáctico de datos puede incorporarse a muchas tecnologías para mejorar su calidad.

• El análisis sintáctico de datos se utiliza con HTML y otros lenguajes de programación para crear aplicaciones web, aplicaciones de juegos y aplicaciones móviles.
• También se utilizan técnicas de análisis sintáctico de datos junto con HTTP y otros protocolos de comunicación para mejorar la comunicación de datos.
• Esta técnica también es compatible con consultas SQL que pueden ayudar a los usuarios en los sistemas de gestión de bases de datos.
• Este proceso se utiliza con un lenguaje de datos interactivo para simplificar el proceso de análisis de datos.
• El análisis sintáctico de datos también funciona con lenguajes de modelado y analiza los datos de PNL, como la voz o las emociones, para mejorar el proceso de análisis de sentimientos.
• El análisis sintáctico de datos funciona bien con la mayoría de los lenguajes informáticos y de programación y favorece el proceso de análisis de múltiples ámbitos, como las finanzas y el sector inmobiliario, así como las empresas de transporte y logística.

Retos del análisis sintáctico de datos

De todas las ventajas del análisis sintáctico de datos, una de las principales dificultades es la gestión de datos dinámicos. Como el análisis sintáctico se aplica al proceso de raspado y análisis, se supone que debe manejar valores dinámicos cambiantes. Por ejemplo, un sistema de gestión de redes sociales debe gestionar los "me gusta", los comentarios y las visitas, que cambian cada minuto.

En este caso, los desarrolladores tienen que actualizar y repetir con frecuencia las funcionalidades del analizador sintáctico. Esto puede llevar algún tiempo, por lo que los analistas pueden quedarse atascados con valores antiguos. Para implementar estos cambios en el analizador sintáctico, se pueden utilizar proxies que aumentarán el proceso de raspado y ayudarán al analizador sintáctico a adoptar los cambios rápidamente. Con proxies de gran ancho de banda de ProxyScrapelos usuarios pueden extraer repetidamente datos de los sitios para analizarlos y mantenerlos actualizados.

Proxies en el análisis de datos

Los proxies pueden ayudar a superar ciertos retos. Los proxies, con sus características de gran ancho de banda, anonimato y capacidad de raspado, simplificarán el proceso de raspado y ayudarán al analizador sintáctico a adoptar los cambios con rapidez.

Por qué elegir Proxyscrape Proxies

Proxyscrape es una popular solución proveedora de proxies que ayuda a scrapear datos ilimitados. Aquí están algunas de las características únicas de sus proxies que les ayudan con el análisis sintáctico de datos. 

• Gran ancho de banda: los proxies de gran ancho de banda aceleran el proceso de recopilación y transformación de datos y facilitan la gestión de datos dinámicos procedentes de múltiples sitios. 

• Tiempo de actividad - Su tiempo de actividad del 100% garantiza que el sistema de análisis de datos funcione 24 horas al día, 7 días a la semana.

• Múltiples Tipos - Proxyscrape proporciona todo tipo de proxies como proxies compartidos y proxies privados. Los proxies compartidos incluyen proxies de centros de datos, proxies residenciales y proxies dedicados, mientras que los proxies privados se refieren a proxies dedicados. También ofrecen grupos de proxies desde los que los rascadores pueden utilizar diferentes direcciones IP para cada solicitud.

• Proxy Global - Ofrecemos proxies de más de 120 países. También hay proxies para diferentes protocolos, como proxies HTTP y proxies Socks.

• Rentable - Aquí, los proxies premium tienen costes razonables y un gran ancho de banda. Echa un vistazo a nuestros precios atractivos y enormes opciones de proxy.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes:

Reflexiones finales

El análisis sintáctico de datos se está convirtiendo en un proceso necesario en todas las aplicaciones. Puede utilizar la técnica de análisis sintáctico en datos raspados rebeldes para estructurarlos en formatos más legibles. Si va a manejar datos estadísticos, esto puede tener un impacto en la cara de la muestra y la probabilidad. Es mejor someterse al método de análisis sintáctico de datos impulsado por datos porque el proceso de análisis sintáctico impulsado por datos puede manejar eficazmente los impactos de los modelos probabilísticos. También puede elegir la técnica de análisis sintáctico de datos basado en la gramática para comprobar y analizar los datos con reglas gramaticales. Consulte la gama de precios de los proxies de Proxyscrapeque pueden mejorar la calidad y la eficacia del análisis sintáctico.