10 Möglichkeiten, Python für die Datenextraktion und -analyse zu nutzen

Python vereinfacht die Datenextraktion und -analyse

Wenn es um Datenverarbeitung und -analyse geht, werden die Begriffe Datenextraktion und Analyse manchmal synonym verwendet.

Die Datenextraktion hingegen ist der Prozess, relevante Informationen aus zahlreichen Quellen zu sammeln und sie in einer strukturierten Weise darzustellen, die der Endbenutzer verwenden kann, während Parsing der Prozess ist, Rohdaten in aussagekräftige Teile zu zerlegen.

Anders ausgedrückt: Sie werden regelmäßig aufgefordert, Daten aus unstrukturierten und halbstrukturierten Materialien (wie Nachrichten und Websites) zu sammeln.

Organisieren Sie es in einem Datenrahmen, damit es sinnvoll analysiert und dargestellt werden kann.

Python vereinfacht diese Aufgaben häufig aus zwei Gründen.

• Da Ihr Projekt dynamisch ist, können Sie zunächst schnell Aufgaben hinzufügen oder entfernen, während Sie fortfahren.
• Zweitens sind viele Fähigkeiten und Funktionen der Sprache auf die Textverarbeitung und -analyse ausgerichtet, was die Datenextraktion und -analyse erleichtert.

Beispielsweise können Sie mit dem Re-Modul Text schnell in Wörter, Phrasen und Chunks aufteilen, was die Textverarbeitung und -analyse zum Suchen und Abgleichen vereinfacht.

Das Modul macht es sogar einfach, die Themen und das Thema eines Dokuments (oder einer Website) mithilfe von Natural Language Processing (NLP) abzubilden, indem es Ihnen ermöglicht, alle Substantive und Verben in einem Text zu entdecken.

Im kommenden Jahr sollen 10,5 Milliarden Geräte kompromittiert werden.

Mit 10,5 Milliarden Gadgets, die im Jahr 2019 online sein sollen, werden die kommenden Jahre als „Jahr des IoT“ bezeichnet.

Geräte, die Teil des IoT oder Internet of Things sind, reichen von kleinen Wearables wie Smartwatches bis hin zu größeren wie Kühlschränken und Thermostaten und geben böswilligen Akteuren die Möglichkeit, eine große Anzahl von Geräten zu hacken.

Da diese Gadgets häufig keiner ernsthaften Sicherheitsvorkehrungen bedürfen, können Hacker und andere Cyberkriminelle sie leicht angreifen.

Die Wahrscheinlichkeit eines Verstoßes ist sehr hoch, da es so viele IoT-Geräte gibt und Verbindungen häufig über öffentliche Computer oder Internetverbindungen in Cafés und Hotellobbys hergestellt werden.

Unternehmen finden es aufgrund der schieren Anzahl von Geräten äußerst schwierig, alle Cybersicherheitslücken im Auge zu behalten, die das IoT bietet.

Sicherheitsexperten haben sich modernsten Sicherheitslösungen zugewandt, die entwickelt wurden, um diesen Risiken entgegenzuwirken, um dieses Problem anzugehen.

Diese Produkte verwenden künstliche Intelligenz, um Milliarden von Sicherheitsereignissen, die von IoT-Geräten verursacht werden, sofort zu bewerten.

KI-gesteuerte Sicherheitslösungen können IoT-Aktivitäten effizient verfolgen und überwachen und potenzielle Risiken von vernetzten Geräten erkennen, bevor sie Schaden anrichten können.

Durch den Einsatz der geeigneten Tools können Teams sicher sein, dass ihre IoT-Pläne erfolgreich sind und ihre Netzwerke sicher und geschützt sind.

Alles über Python und seine Verwendung

Es wäre töricht zu behaupten, dass Unternehmen nicht bereits Tools benötigen, um riesige Datenmengen zu verwalten.

Durch das Aufkommen von Hadoop und der Cloud haben Unternehmen heute mehr Möglichkeiten denn je, ihre Daten zu speichern und zu verarbeiten, bringen aber auch ganz neue Schwierigkeiten mit sich.

Teams können zwar die Rechenleistung kontrollieren, die für den Betrieb von Big-Data-Apps benötigt wird, aber sie können nicht immer garantieren, dass die Daten in der Cloud sicher bleiben.

Python ist in dieser Situation nützlich.

Die Programmiersprache Python war in den letzten Jahren sehr beliebt, teilweise wegen ihres starken dynamischen Charakters, der zum Experimentieren und zur schnellen Entwicklung anregt.

Jeder Lernwillige kann dank der Open-Source-Community einfach darauf zugreifen und Sie können kostenlos und mit wenig Aufwand loslegen!

In diesem Beitrag werden einige der hilfreichsten und praktischsten Anwendungen dieser Sprache beschrieben und erläutert, wie Sie mit der Erstellung Ihrer eigenen datenbezogenen Aufgaben beginnen können.

Eine der besten Skriptsprachen für eine Vielzahl von Datenanalyseaufgaben in Python.

Dieser Beitrag wird Sie mit den vielen Möglichkeiten bekannt machen, wie Python in vielen Bereichen der Datenanalyse verwendet werden kann, wenn Sie neu in der Sprache sind.

Ganz gleich, ob Sie mehr über Data Mining, statistische Analyse oder Informationsabruf erfahren möchten, Python ist ein fantastisches Werkzeug für diese Aufgaben.

Die Mehrheit der Unternehmen arbeitet heute online. Dies deutet darauf hin, dass viele Bereiche ihres Geschäfts vom Internet abhängen.

Python ist das ideale Werkzeug für alle, die die Datenerfassung und -analyse automatisieren möchten.

10 Möglichkeiten, Python für die Datenextraktion und -analyse zu nutzen

1. Erstellen Sie massive Python-DataFrames zum Extrahieren und Analysieren

  Die Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verwalten, ist eine der interessantesten jüngsten Entwicklungen der Python-Standardbibliothek.

In der Pandas-Bibliothek sind mehrere Datenstrukturen und Techniken verfügbar, die es einfach machen, riesige Datenrahmen zu erstellen, die Millionen von Datensätzen mit jeweils Milliarden von Datenbytes speichern können.

Die Arbeit mit großen Datensätzen hat viele Vorteile, einschließlich der schnellen und einfachen Erstellung anspruchsvoller Abfragen und Datenanalysen.

Unternehmen können schnell und korrekt Trends, Muster und Möglichkeiten aufdecken, die mit herkömmlichen Ansätzen wesentlich länger zu finden gewesen wären, indem sie die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen und KI mit riesigen Datensätzen integrieren.

2. Python verwendet reguläre Ausdrücke beim Manipulieren von Zeichenfolgen bei der Datenextraktion und -analyse

Das Arbeiten mit regulären Ausdrücken ist eine neue und wichtige Ergänzung der Python-Standardbibliothek.

Anstatt HTML oder XML manuell zu parsen, sind reguläre Ausdrücke ein leistungsfähiges Werkzeug, das zum Untersuchen und Bearbeiten von Zeichenfolgen verwendet werden kann.

Beispielsweise vereinfacht und verbessert die Verwendung regulärer Ausdrücke die Zuverlässigkeit des Parsens eines XML-Feeds erheblich.

Der Nachteil der Verwendung regulärer Ausdrücke besteht darin, dass sie schwierig zu verstehen sein können und viel Arbeit erfordern, um sie angemessen zu verwenden.

Gott sei Dank gibt es Pythons eingebaute Hilfefunktion und Beispiele, die das Verständnis regulärer Ausdrücke erheblich erleichtern können.

3. Python gründet ein Lifestyle-Unternehmen als Startup mit Datenextraktion und -analyse

Die Covid-19-Pandemie führte 2019 zur Schließung zahlreicher Unternehmen und einer weit verbreiteten Umstellung auf Telearbeit.

Seitdem sind viele Unternehmen des „neuen Unternehmertums“ entstanden, um die Nachfrage des digitalen Nomadenlebensstils zu befriedigen, den die Epidemie mit sich gebracht hatte.

Diese Unternehmen bieten eine Vielzahl von Dienstleistungen an, um Telearbeiter, unabhängige Auftragnehmer und digitale Nomaden zu unterstützen.

Eines dieser Unternehmen ist Airwallex, das hochwertige reisebezogene Dienstleistungen für digitale Nomaden anbietet.

Es wurde als Reaktion auf den wachsenden Bedarf an Fernbeschäftigungsmöglichkeiten ins Leben gerufen, der durch die Epidemie verursacht wurde.

Sie benötigen eine Plattform, die die von unabhängigen Auftragnehmern ausgewählten Unterkünfte, wie Luxushotels und Fahrzeugvermietungen, nahtlos mit anderen notwendigen Reisediensten wie Ticketing und Reiseversicherung verknüpfen kann.

Die Pandemie zwang viele Unternehmen, auf Fernarbeit umzustellen und den Einsatz von Freiberuflern und digitalen Nomaden zu erhöhen.

4. Python akzeptiert die Automatisierung, wann immer es möglich ist 

Die Vorteile der Automatisierung sind uns allen in den letzten Jahren dort, wo es machbar ist, sehr bewusst geworden.

Der Ausbruch von Covid-19 hat viele Unternehmen dazu veranlasst, vollständig auf Fernarbeit umzustellen, und die Vorteile der Automatisierung von Abläufen sind jetzt offensichtlicher denn je.

Warum nicht eine Aktivität automatisieren, die Sie abschließen können und die nichts mit Kundeninteraktionen zu tun hat?

ClickMeter, eine von Reachforce und Ignition Technologies entwickelte Lösung, die automatisierte Marketinganalysen ermöglicht, ist ein schönes Beispiel dafür.

Künstliche Intelligenz (KI) übernimmt die gesamte Analytik für das Produkt und nutzt maschinelles Lernen und intensive Verarbeitung natürlicher Sprache, um die Beteiligung und das Interesse der Verbraucher über mehrere Kanäle hinweg zu verfolgen.

Eine vollständig automatisierte Plattform für Marketinganalysen hat den Vorteil, dass Marketingteams mehr Zeit haben, Kunden auf neuartige Weise anzusprechen und die Quantität und Qualität von Leads und Konversionen zu steigern.

Dies wiederum fördert Produktivität und Wachstum.

5. Verwenden Sie Apache Spark, um riesige Mengen an Datenextraktion und -analyse zu analysieren

Während Python ideal für die Auswertung kleiner Datensätze ist, wird es mit der Entwicklung des Datensatzes schnell ineffektiv und mühsam.

Wenn Ihr Datensatz beispielsweise eine bestimmte Größe überschreitet, erfordert dies eine zunehmende Anzahl von Kern-CPU-Zyklen zur Analyse.

Dies wird zu einem Problem, wenn Sie später eine Analyse vornehmen müssen

Denn es wird schwierig und möglicherweise teuer, alle diese Daten im Speicher zwischenzuspeichern, zumal das Abrufen viel CPU-Leistung erfordern würde.

Glücklicherweise wurde diese Situation speziell berücksichtigt, als das ausstehende Apache Spark-Projekt erstellt wurde.

Die Datenanalyseplattform Apache Spark, die ursprünglich für die Verwendung mit Hadoop entwickelt wurde, wurde anschließend erweitert, um eine Reihe von Anwendungsfällen zu bedienen, darunter Analysen, maschinelles Lernen und Diagrammanalyse.

Einer der Hauptvorteile der Verwendung von Apache Spark besteht darin, dass es unglaublich effektiv beim Speichern und Verarbeiten vieler Daten ist, sodass Sie größere Datensätze schneller untersuchen können, als dies mit nur einem Computer möglich wäre.

Mit Apache Spark können Sie mithilfe des einheitlichen Programmierstils und der umfassenden Dokumentation Ihre eigenen Apps erstellen oder mithilfe der robusten Sammlung verfügbarer Bibliotheken komplexe Datenanalysen durchführen.

6. Datenextraktion und Parsing Verwenden Sie Redis zum Speichern von Schlüsseln und Werten

Das Redis-Paket ist eine weitere unglaublich hilfreiche Ergänzung der Python-Standardbibliothek.

Redis ist ein weit verbreiteter Open-Source-Schlüsselwertspeicher, der eine schnelle und einfache Lösung bietet, um Daten zwischen Computern zu speichern.

Der Erfolg von Redis beruht sowohl auf seiner Benutzerfreundlichkeit als auch auf der Tatsache, dass es mit Open-Source-Software erstellt wurde, wodurch es jedem zur Verfügung steht, der es ausprobieren möchte.

Redis ist eine ausgezeichnete Alternative, wenn Sie nach einer schnellen und einfachen Möglichkeit suchen, kleine Informationsmengen zu speichern und abzurufen, ohne sich Gedanken über das Sperren Ihres Hauptspeichers machen zu müssen.

7. Für die Datenextraktion und -analyse ist es erforderlich, einen sicheren Code zu schreiben

In den letzten Jahren sind mehrere hochkarätige Datenschutzverletzungen aufgetreten, die zu hohen Ausgaben und Betriebsunterbrechungen führten.

Aus diesem Grund haben zahlreiche Organisationen ihre Bemühungen zum Schutz vertraulicher Daten verstärkt – sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand.

Die Gewährleistung der Sicherheit Ihres Codes und die Verhinderung von unerwünschtem Zugriff und unbeabsichtigten Datenschutzverletzungen ist eine der besten Möglichkeiten, dies zu erreichen.

Python macht das ganz einfach.

Die Sprache bietet Prozesse und Tools zum Schreiben von sichererem Code, wie z. B. erweiterte Authentifizierung, Verschlüsselung und Verschleierung.

Mit diesen Tools und Methoden können Sie Code schreiben, der einfach zu prüfen und zu testen ist, was ihn zuverlässiger macht und weniger wahrscheinlich wichtige Fehler enthält.

Da diese Tools und Prozesse bereits in der Sprache enthalten sind und keine zusätzliche Einrichtung erforderlich ist, um Ihren Code sicher zu machen, sparen Sie eine Menge Zeit und Mühe.

Python bietet jedoch keine vollständige Test- und Debugging-Lösung.

Python leistet hervorragende Arbeit beim Schutz Ihres Codes und der Verhinderung von Datenschutzverletzungen.

Wenn Sie nach einer Lösung suchen, die sowohl innerhalb als auch außerhalb von Python verwendet werden kann, ist Selenium eine gute Wahl.

Auch Webanwendungen, die mit alternativen Programmiersprachen wie Javascript entwickelt wurden, können mit Selenium getestet werden.

8. Erstellen Sie eine Social-Media-Engagement-Plattform mit Python

Wenn Sie jemals Twitch-Streamer oder YouTube-Ersteller gesehen haben, ist Ihnen vielleicht aufgefallen, dass sie ihre Videos häufig damit beginnen, dass sie die E-Mail-Adressen der Zuschauer anfordern.

Sie werden schließlich einen Newsletter mit Sonderangeboten und Rabatten an Abonnenten versenden.

Sie können automatisierte Massenübermittlungen mit Programmen wie MailChimp einrichten, wodurch Sie einen beständigen Strom potenzieller Kunden erhalten.

Wenn Sie eine beträchtliche Anhängerschaft angehäuft haben, könnten Sie darüber nachdenken, eine Community rund um Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung aufzubauen, in der Verbraucher mit Ihrer Unterstützung interagieren und sich weiterentwickeln können.

9. Verwenden Sie Python, um ein CRM-System für die Datenextraktion und -analyse zu erstellen

Betrachten Sie sich selbst als Mitbegründer einer Firma, die iPhone- und Android-Apps entwickelt.

Sie haben sich entschieden, eine App zu entwickeln, die es Kunden einfacher macht, nahe gelegene Anbieter ihrer Waren und Dienstleistungen zu finden, aber Sie haben Schwierigkeiten, eine Programmiersprache zu finden, die sowohl benutzerfreundlich ist als auch alle erforderlichen Funktionen bietet.

Ist es nicht fantastisch, wenn Sie Ihre App mit einem Open-Source-Programm entwickeln könnten?

Nun, es gibt.

Obwohl es recht einfach zu erlernen und zu verwenden ist, verfügt Python über alle Standardstrukturen und -funktionen, die Sie von einer vollständigen Programmiersprache erwarten würden.

Ein großartiger Ort, um etwas über die Fähigkeiten von Python zu lernen, wäre die Erstellung eines Customer Relationship Management (CRM)-Systems.

Sie müssen zuerst eine Datenbanktabelle erstellen, dann Unternehmensinformationen (wie Name, Adresse und Telefonnummer) hinzufügen und die beiden schließlich mithilfe einer Beziehung verbinden.

Mit der integrierten sqlite3-Datenbankbibliothek von Python können Sie all dies erreichen.

10. Erstellen Sie eine Website mit Python zum Spaß oder für Geld

Die Leichtigkeit, mit der eine funktionierende Website mit Python erstellt werden kann, ist einer der herausragenden Vorteile.

Um eine einfache Website zu erstellen, müssen Sie keine teuren Webdesigner engagieren oder nach einem HTML-Experten suchen.

Mit ein wenig Kreativität können Sie sofort eine voll funktionsfähige Website erstellen, die die Funktionen erfüllt, die Sie benötigen.

Sie können sogar noch einen Schritt weiter gehen und eine vollständig ansprechende Website mit Grafiken erstellen, die Sie selbst hochladen, wenn Sie eine Leidenschaft für das Styling haben.

Achten Sie nur darauf, den Schwerpunkt jeder Seite auf ein bestimmtes, grundlegendes Thema zu legen und die Funktion und den Inhalt der Website konsistent zu halten.

Hoffentlich hat es Ihnen Spaß gemacht, diesen Aufsatz zu lesen.

Wir haben eine Vielzahl nützlicher Anwendungen für Python besprochen, die für die Arbeit oder zum Spielen verwendet werden können.

Bitte zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren, wenn Sie nach einem einfachen Anhaltspunkt suchen, und wir werden uns mit Ihnen in Verbindung setzen, sobald wir in der Lage sind, eine Lösung zu finden, mit der Sie Ihre Ziele verwirklichen können