Парсинг сайтов и анализ данных. В чем разница

Сосредоточимся на двух разных подходах к работе с данными и проведем правильное сравнение. Поговорим об анализе данных и парсинге сайтов.

Эти термины схожи и употребляются довольно часто, когда говорят о данных и даже иногда являются взаимозаменяемыми. Но, изучение терминов по отдельности показывает, что они достаточно различны и их не следует путать друг с другом. Мы пойдем дальше и исследуем подробнее о различиях между анализом и парсингом сайтов.

Что такое анализ данных?

Разберемся в первую очередь с тем, что же, собственно, означает анализ?

Анализ данных — это процесс изучения больших объемов данных с целью выявления закономерностей, взаимосвязей и тенденций, которые традиционным методом найти слишком сложно. Анализ, в отличие от парсинга, используется для выявления общей логики представления или группировки информации, что в дальнейшем поможет применить ее в бизнесе. Его также можно использовать для подтверждения и уточнения ваших личных наблюдений из полученных вами данных.

Обработанные с помощью анализа данные также применяются для прогнозирования событий до их фактического происхождения. Для достижения этих целей анализ, зачастую, использует сложные математические алгоритмы. Конечно, нет 100% гарантии того, что события произойдут, как и при любом методе анализа. Однако, он сильно повышают эту вероятность.

Свойства анализа данных

Есть несколько свойств, характеризующих анализ данных.

Автоматизация поиска

Первоначально, разрабатывается программа анализа информации, поиска закономерностей и подготовки их для текущей модели данных. Программа настраивается, запускается и работает уже без участия человека. Затем, эти данные применяются в разных бизнес-процессах организации. Таким образом можно получать выборку информации конкретно для отдельных отраслей компании.

Группировка фрагментов данных

Вторым свойством является возможность группировки фрагментов данных, имеющих некие взаимоотношения. Полезность этого свойства особенно эффективна при работе с большими объемами данных.

Прогнозы на будущее

Третье свойство — возможность делать прогнозы на будущее положение дел и определять вероятность выполнения того или иного события. Прогнозный анализ также может определять условия, достижения результата. Например, анализ данных полезно использовать в связке с машинным обучением для обработки базы клиентов на предмет существования прошлых покупок и получения информации о покупках в будущем.

Предоставление готовой информации

Ручными силами невозможно обработать огромные объемы данных и найти в них закономерности. Однако, автоматический анализ позволяет это делать без труда и подготавливать информацию в нужном виде.

Этапы анализа данных

Анализ данных обычно работает одним принципом со следующими этапами: он начинается с выявления проблемы, которую необходимо решить в рамках вашего бизнеса. Следует провести исследование, понять текущие бизнес-цели и оценить потребности бизнеса. После приведения исследования и составления плана, можно переходить к этапу сбора и подготовки информации для дальнейшего анализа.

Следующим шагом является этап непосредственного сбора информации и формирование из нее такого набора данных, который подходил бы под вашу бизнес-модель.

Последним является применение существующих знаний к обнаружению скрытых идей из полученной модели данных. Этот этап является таким же простым, как создание обычного отчета о новых данных, обнаруженных в процессе анализа.

Что такое парсинг данных?

Термин «парсинг данных» стал широко использоваться относительно недавно в сравнении с анализом данных. Парсинг данных аналогичен анализу, но одним из ключевых отличий является то, что для парсинга используется процесс получения и анализа информации из сайтов-источников.

Парсинг данных, на самом деле употребляется по-разному. Например, часто встречается «веб-парсинг», «парсер сайтов», «граббер», «разбор контента», «синтаксический анализ» и другие названия. Популярность парсинга выросла отчасти из-за того, что этот термин носит описательный характер.

Для работы парсера нужен сайт, с которого контент будут парситься. Эта информация может быть абсолютно разная. Например, можно скачивать как обычный текст, найденный на странице или в коде страницы, так и справочная информация, изображения, видео, медиа-файлы, технические данные и т.д.

Для парсинга данных существует множество различных методов. Иногда используется стандартный автоматический бот-аналог ботов поисковых систем. В случае, если сайт применяет различные методы защиты от парсинга, то часто используется полноценный браузер с возможностью симуляции пользовательской активности. Сайты социальных сетей имеют хорошую защиту от парсинга и вышеуказанные методы не сработают. Но, зато они предоставляют качественный API, позволяющий получить большинство полезных данных.

Парсинг сайтов полезен и выгоден как при собственной разработке, так и при использовании сторонних услуг. Данные, собранные с сайтов, предоставляют компаниям полезную аналитическую информацию и идеи, которые могут помочь их деловой практике, например, для поиска потенциальных клиентов. Из за того, что данных в интернете в изобилии, парсинг очень востребован и порой жизненно необходим. Используя парсер, компании могут иметь имеют расширенное представление о рынке, спросе и предложении, клиентах, конкурентах и т.д.

Узнать более подробно про парсинг сайтов вы можете в этой статье: «Зачем нужен парсинг сайтов». Вы узнаете, как парсинг приносит пользу бизнесу на практических примерах, законен ли парсинг и какие плюсы использования парсинга.

Заключение

Анализ и парсинг данных могут идти рука об руку используя общую идеологию компании. Эти инструменты, делают данные гораздо более доступными, чем когда-либо прежде и следует использовать их с пользой.

Некоторые организации считают, что огромный объем имеющейся в интернете информации им не по силам и нет возможности должным образом анализировать и использовать ее для решения проблем. К счастью, благодаря стремительному развитию технологий в области анализа данных и парсинга сайтов, собирать данные и выявлять те ключевые идеи и тенденции, которые улучшат компанию, стало гораздо проще, чем когда-либо. Когда вы поймете, чем отличаются эти два термина, вы сможете использовать их наилучшим образом.

Обратитесь к экспертам по парсингу сайтов, чтобы узнать как «Парсик» может сэкономить время для вашей организации.