A análise de dados, a conversão de dados de um formato para outro, é amplamente utilizada para estruturar dados, o que normalmente é feito para tornar os dados existentes, não estruturados e ilegíveis, mais fáceis de compreender.
O que é a análise de dados?
Como pedra angular do processamento de dados moderno, a análise de dados refere-se, resumidamente, ao processo de análise e extração de informações relevantes de fontes de dados não estruturadas ou semi-estruturadas. Envolve a decomposição dos dados em componentes mais pequenos, como campos, registos ou atributos, para identificar e extrair pontos de dados específicos. Esta informação estruturada pode então ser armazenada, analisada e utilizada para vários fins.
Porque é que a análise de dados é necessária?
Os computadores necessitam frequentemente de tradução para comunicarem eficazmente. Para ajudar as máquinas a compreenderem cadeias de dados num formato atual que não reconhecem ou não compreendem, a análise é utilizada para converter os dados numa forma que o dispositivo possa compreender e manipular, o que é semelhante a fornecer uma tradução para que as pessoas possam compreender um texto noutra língua.
A análise de dados é um processo que transforma cadeias de dados não estruturadas e ilegíveis em colecções estruturadas e simples que os computadores podem compreender facilmente, o que tem muitas vantagens:
- Organização dos dados: Converte dados brutos ou não estruturados em formatos estruturados para facilitar a análise e a manipulação.
- Automatização: Simplifica os fluxos de trabalho através da extração e formatação automática de informações.
- Interoperabilidade: Garante que os sistemas com diferentes formatos de dados podem comunicar sem problemas.
- Melhoria do processo de tomada de decisões: Fornece dados limpos e acionáveis para análises ou relatórios.
Desde as finanças e a educação até aos grandes volumes de dados e ao comércio eletrónico, a análise de dados é atualmente muito utilizada em diferentes sectores. Um analisador de dados eficaz pode extrair informações relevantes de dados brutos sem qualquer intervenção manual. Os dados analisados podem ser utilizados para uma série de actividades, incluindo estudos de mercado, comparações de preços, etc. A tecnologia permite que as empresas tomem decisões informadas e obtenham uma vantagem competitiva. Além disso, a análise de dados melhora a eficiência do trabalho e reduz os custos através da automatização de tarefas entediantes, poupando assim tempo e mão de obra. Na atual concorrência feroz do mercado, a análise de dados tornou-se um fator-chave para a realização das empresas.
Casos de utilização de dados analisados
- Business Intelligence: Integração e análise de dados para a tomada de decisões e previsão de tendências.
- Web Scraping: Extração de dados de sítios Web para comércio eletrónico, geração de leads e monitorização de meios de comunicação.
- Desenvolvimento de aplicações: Automatizar a introdução de dados, alimentar aplicações em tempo real e apoiar a aprendizagem automática.
- Análise financeira: Análise de dados de mercado em tempo real para negociação, avaliação de riscos e deteção de fraudes.
- Marketing: Personalização de campanhas, análise de SEO e avaliação do desempenho dos anúncios.
- Cuidados de saúde: Estruturar os dados dos pacientes, ajudar na investigação de medicamentos e monitorizar as tendências da saúde pública.
- Jurídico: Extrair e organizar documentos legais para conformidade e pesquisa.
- Cadeia de fornecimento: Gerir o inventário, acompanhar as expedições e otimizar as rotas de entrega.
- Educação: Analisar dados de alunos, analisar conteúdos de investigação e selecionar materiais de aprendizagem.
- Redes sociais: Analisar sentimentos, seguir tendências e moderar conteúdos.
- Retalho: Analisar o feedback dos clientes, otimizar os programas de fidelização e prever a procura.
- Governo: Assistência no desenvolvimento de políticas, gestão de crises e garantia de transparência.
Como é que a análise de dados funciona?
A análise de dados envolve normalmente as seguintes etapas:
-
Identificação da entrada
Leitura de dados brutos de ficheiros, APIs ou páginas Web.
-
Tokenização
Dividir os dados em elementos mais pequenos, como palavras, símbolos ou números.
-
Análise sintáctica
Validação da estrutura ou formato em relação a regras predefinidas (por exemplo, esquemas XML, JSON).
-
Extração de dados
Recuperação de informações relevantes com base no contexto.
-
Conversão de saída
Formatação dos dados extraídos em estruturas desejadas, como tabelas, listas ou objectos.
Desvantagens da análise de dados
Quando se analisam os dados, normalmente lidamos com entradas que podem ser brutas, não estruturadas ou semi-estruturadas. Estas entradas podem ter origem em diversas fontes de dados, como sensores, ficheiros de registo, bases de dados ou páginas Web. Uma vez que a fonte de dados pode ser diferente, o formato e a qualidade dos dados também podem variar uns dos outros. No entanto, mesmo depois de limpos e transformados, os dados de entrada podem continuar a ter imprecisões, erros e inconsistências.
Para processar vários documentos de entrada ao mesmo tempo e poupar tempo, pode querer utilizar métodos para paralelizar o processamento de dados. No entanto, esta abordagem pode aumentar a utilização de recursos e a complexidade geral. Por conseguinte, para analisar eficazmente grandes volumes de dados, devem ser utilizadas ferramentas e técnicas avançadas.
Formatos populares de análise de dados
- JSON (JavaScript Object Notation): Formato leve e legível por humanos amplamente utilizado em APIs.
- XML (eXtensible Markup Language): Um formato flexível para o intercâmbio de dados estruturados.
- CSV (Comma-Separated Values): Normalmente utilizado para armazenamento de dados tabulares e tarefas de importação/exportação.
- HTML: Essencial para analisar o conteúdo de páginas Web durante a recolha de dados da Web.
Técnicas de análise de dados
- Expressões regulares (Regex): Ideal para extracções de texto simples, mas carece de escalabilidade para estruturas complexas.
- Análise DOM: Utilizado para navegar e extrair documentos HTML ou XML estruturados.
- Análise orientada por eventos: Adequado para grandes conjuntos de dados; processa a entrada como eventos (por exemplo, SAX para XML).
- Bibliotecas e estruturas: Linguagens de programação como Python, Java ou PHP oferecem bibliotecas robustas para análise.
Ferramentas populares para análise de dados
| Ferramenta | Melhor para | Língua |
|---|---|---|
| Bela Sopa | Raspagem da Web e análise de HTML/XML | Python |
| JSON.parse() | Analisar JSON em JavaScript | JavaScript |
| Pandas | Manuseamento de dados tabulares (por exemplo, CSV, Excel) | Python |
| Xml.etree | Análise de XML | Python |
| Cheerio.js | Recolha de dados da Web em ambientes Node.js | JavaScript |
| Gson | Análise JSON para aplicações Android/Java | Java |
Aplicações reais de análise de dados
- Raspagem da Web: Extrair preços de produtos, críticas ou títulos de sites.
- Integração de dados: Consolidação de informações de várias fontes num formato unificado.
- Análise de registos: Analisar os registos do servidor para monitorizar a atividade, detetar erros ou seguir o comportamento do utilizador.
- Processamento de linguagem natural (PNL): Tokenização e análise de texto para análise de sentimentos, tradução ou sumarização.
- Conversão de ficheiros: Transformar formatos como JSON em CSV para compatibilidade com bases de dados ou ferramentas de análise.
Desafios na análise de dados
Tratamento de dados não estruturados
Analisar texto de forma livre ou entradas inconsistentes.
Problemas de desempenho
Processamento eficiente de grandes conjuntos de dados sem consumo excessivo de recursos.
Validação de dados
Garantir que os dados analisados estão em conformidade com os esquemas esperados.
Conteúdo dinâmico
Adaptação a formatos que mudam frequentemente, especialmente em sítios Web.
Conclusão
A análise de dados é um processo vital para extrair informações estruturadas de fontes de dados não estruturadas ou semi-estruturadas. Ao analisar os dados, as empresas podem melhorar a qualidade dos dados, melhorar a análise de dados e automatizar processos. As aplicações da análise de dados abrangem vários sectores, incluindo a recolha de dados da Web, o processamento de documentos, a integração de dados e o processamento de linguagem natural. Para a recolha de dados da Web ou o tratamento de conteúdos dinâmicos com proxies, os serviços proxy fiáveis podem melhorar o desempenho, contornando as restrições geográficas e garantindo um acesso sem problemas a sítios Web ricos em dados. Por conseguinte, OkeyProxy é considerado um fornecedor fiável para os utilizadores ajudarem nas tarefas de raspagem da Web. A aplicação de técnicas de análise de dados permite que as organizações desbloqueiem o poder da informação estruturada, possibilitando a tomada de decisões informadas, uma maior eficiência e uma vantagem competitiva no mundo orientado para os dados.
