10 modi per utilizzare Python per l'estrazione e l'analisi dei dati

Python semplifica l'estrazione e l'analisi dei dati

Quando si parla di elaborazione e analisi dei dati, le frasi estrazione e analisi dei dati vengono talvolta utilizzate in modo intercambiabile.

L'estrazione dei dati, d'altra parte, è il processo di raccolta di informazioni rilevanti da numerose fonti e di presentazione in un modo strutturato che l'utente finale può utilizzare, mentre l'analisi è il processo di suddivisione dei dati grezzi in parti significative.

Per dirla in altro modo, ti viene regolarmente richiesto di raccogliere dati da materiali non strutturati e semi-strutturati (come notizie e siti web).

Organizzalo in un frame di dati in modo che possa essere analizzato e presentato in modo significativo.

Python rende spesso questi lavori più semplici per due motivi.

• Prima di tutto, poiché il tuo progetto è dinamico, puoi aggiungere o rimuovere rapidamente attività man mano che procedi.
• In secondo luogo, molte delle capacità e delle funzioni del linguaggio sono orientate all'elaborazione e all'analisi del testo, il che facilita l'estrazione e l'analisi dei dati.

Ad esempio, puoi separare rapidamente il testo in parole, frasi e blocchi utilizzando il re-module, che semplifica l'elaborazione e l'analisi del testo per la ricerca e la corrispondenza.

Il modulo semplifica anche la mappatura degli argomenti e del tema di un documento (o sito Web) utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consentendo di scoprire tutti i nomi e i verbi in un testo.

Nel prossimo anno, 10,5 miliardi di dispositivi dovrebbero essere compromessi.

Con 10,5 miliardi di gadget che dovrebbero essere online nel 2019, i prossimi anni sono stati soprannominati "Anno dell'IoT".

I dispositivi che fanno parte dell'IoT, o Internet delle cose, hanno dimensioni variabili da piccoli dispositivi indossabili come gli smartwatch a quelli più grandi come frigoriferi e termostati, offrendo agli attori malintenzionati la possibilità di hackerare un vasto numero di dispositivi.

Poiché questi gadget spesso non richiedono alcuna seria precauzione di sicurezza, gli hacker e altri criminali informatici possono facilmente attaccarli.

La probabilità di una violazione è molto alta perché ci sono così tanti dispositivi IoT e le connessioni vengono spesso effettuate utilizzando computer pubblici o connessioni Internet presenti nei bar e nelle hall degli hotel.

Le organizzazioni trovano estremamente difficile tenere traccia di tutte le vulnerabilità della sicurezza informatica fornite dall'IoT a causa dell'enorme numero di dispositivi.

I professionisti della sicurezza si sono rivolti a soluzioni di sicurezza all'avanguardia create per contrastare questi rischi per affrontare questo problema.

Questi prodotti utilizzano l'intelligenza artificiale per valutare istantaneamente miliardi di eventi di sicurezza provocati dai dispositivi IoT.

Le soluzioni di sicurezza basate sull'intelligenza artificiale possono seguire e monitorare in modo efficiente le attività IoT, individuando potenziali rischi dai dispositivi connessi prima che possano causare danni.

Utilizzando gli strumenti appropriati, i team possono essere certi che i loro piani IoT abbiano successo e che le loro reti siano sicure e protette.

Tutto su Python e il suo utilizzo

Affermare che le organizzazioni non necessitino già di strumenti per gestire enormi quantità di dati sarebbe sciocco.

Le aziende ora hanno più opzioni che mai per l'archiviazione e l'elaborazione dei propri dati grazie all'emergere di Hadoop e del cloud, ma questo comporta anche una serie di nuove difficoltà.

I team potrebbero essere in grado di controllare la potenza di calcolo necessaria per far funzionare le app di big data, ma non possono sempre garantire che i dati rimarranno al sicuro nel cloud.

Python è utile in questa situazione.

Il linguaggio di programmazione Python è stato piuttosto popolare negli ultimi anni, in parte a causa del suo forte carattere dinamico che incoraggia la sperimentazione e il rapido sviluppo.

Chiunque sia pronto a imparare può accedervi facilmente grazie alla comunità open source e puoi iniziare gratuitamente e con poco sforzo!

Questo post esaminerà alcune delle applicazioni più utili e pratiche di questa lingua e come puoi iniziare a svolgere le tue attività relative ai dati.

Uno dei migliori linguaggi di scripting per una varietà di lavori di analisi dei dati in Python.

Questo post ti esporrà ai molti modi in cui Python può essere utilizzato in molti settori dell'analisi dei dati se sei nuovo nel linguaggio.

Sia che tu voglia saperne di più sul data mining, l'analisi statistica o il recupero di informazioni, Python è uno strumento fantastico per svolgere queste attività.

La maggior parte delle aziende oggi opera online. Ciò indica che molte aree della loro attività dipendono da Internet.

Python è lo strumento ideale per chiunque desideri automatizzare la raccolta e l'analisi dei dati.

10 modi per utilizzare Python per l'estrazione e l'analisi dei dati

1. Crea enormi dataframe Python per l'estrazione e l'analisi

  La capacità di gestire enormi volumi di dati è uno degli sviluppi recenti più interessanti della libreria standard Python.

Nella libreria Pandas sono disponibili diverse strutture e tecniche di dati che semplificano la creazione di enormi frame di dati in grado di archiviare milioni di record, ciascuno con miliardi di byte di dati.

Lavorare con set di dati di grandi dimensioni ha molti vantaggi, tra cui la possibilità di eseguire query sofisticate e analisi dei dati in modo rapido e semplice.

Le aziende possono scoprire rapidamente e correttamente tendenze, modelli e opportunità che avrebbero richiesto molto più tempo per essere individuati utilizzando approcci convenzionali, integrando la potenza dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale con vasti set di dati.

2. Python utilizza le espressioni regolari durante la manipolazione delle stringhe durante l'estrazione e l'analisi dei dati

Lavorare con le espressioni regolari è un'aggiunta recente e importante alla libreria standard di Python.

Invece di analizzare manualmente HTML o XML, le espressioni regolari sono un potente strumento che può essere utilizzato per esaminare e modificare le stringhe.

Ad esempio, l'utilizzo di espressioni regolari semplifica notevolmente e migliora l'affidabilità dell'analisi di un feed XML.

Lo svantaggio dell'utilizzo delle espressioni regolari è che possono essere difficili da comprendere e richiedere molto lavoro per essere utilizzate in modo appropriato.

Grazie al cielo per la funzione di aiuto e gli esempi integrati in Python, che possono rendere molto più semplice la comprensione delle espressioni regolari.

3. Python stabilisce un'attività di stile di vita come una startup con l'estrazione e l'analisi dei dati

La pandemia di Covid-19 nel 2019 ha portato alla chiusura di numerose imprese e a un diffuso passaggio al lavoro da remoto.

Da allora, sono emerse molte aziende di "nuovo imprenditorialità" per soddisfare la domanda dello stile di vita dei nomadi digitali che l'epidemia aveva portato.

Queste aziende forniscono una varietà di servizi per assistere i lavoratori remoti, gli appaltatori indipendenti e i nomadi digitali.

Una di queste società è Airwallex, che fornisce servizi di viaggio di fascia alta ai nomadi digitali.

È stato avviato in risposta al crescente bisogno di opportunità di lavoro a distanza causato dall'epidemia.

Richiedono una piattaforma in grado di collegare senza soluzione di continuità gli alloggi scelti dagli appaltatori indipendenti, come hotel di lusso e noleggio di veicoli, con altri servizi di viaggio necessari, come l'emissione di biglietti e l'assicurazione di viaggio.

La pandemia ha costretto molte aziende ad adottare il lavoro a distanza e ad aumentare il ricorso a liberi professionisti e nomadi digitali.

4. Python accetta l'automazione ogni volta che è possibile 

Siamo diventati tutti estremamente consapevoli dei vantaggi dell'automazione negli ultimi anni, dove è fattibile.

L'epidemia di Covid-19 ha indotto molte aziende a passare al lavoro interamente da remoto e i vantaggi dell'automazione delle operazioni sono ora più evidenti che mai.

Perché non automatizzare un'attività che puoi completare e che non è correlata alle interazioni con il cliente?

ClickMeter, una soluzione creata da Reachforce e Ignition Technologies che consente analisi di marketing automatizzate, ne è un bell'esempio.

L'intelligenza artificiale (AI) gestisce tutte le analisi per il prodotto, utilizzando l'apprendimento automatico e l'elaborazione intensiva del linguaggio naturale per monitorare il coinvolgimento e l'interesse dei consumatori su diversi canali.

Una piattaforma completamente automatizzata per l'analisi di marketing ha il vantaggio di dare ai team di marketing più tempo per coinvolgere i clienti in modi nuovi e aumentare la quantità e la qualità dei lead e delle conversioni.

A sua volta, questo promuove la produttività e la crescita.

5. Usa Apache Spark per analizzare enormi quantità di estrazione e analisi dei dati

Sebbene Python sia l'ideale per valutare set di dati più piccoli, man mano che il set di dati si sviluppa, diventa rapidamente inefficace e laborioso.

Ad esempio, quando il tuo set di dati si espande oltre una dimensione particolare, richiederà un numero crescente di cicli di CPU core da analizzare.

Questo diventa un problema se è necessario intraprendere un'analisi in seguito

perché sarà difficile e forse costoso memorizzare nella cache tutti questi dati, soprattutto perché recuperarli richiederebbe molta potenza della CPU.

Per fortuna, questa situazione è stata specificamente considerata quando è stato creato l'eccezionale progetto Apache Spark.

Inizialmente progettata per l'utilizzo con Hadoop, la piattaforma di analisi dei dati Apache Spark è stata successivamente ampliata per servire una serie di casi d'uso, tra cui analisi, apprendimento automatico e analisi dei grafici.

Uno dei principali vantaggi dell'utilizzo di Apache Spark è che è incredibilmente efficace nell'archiviazione e nell'elaborazione di molti dati, consentendo di esaminare set di dati più grandi più rapidamente di quanto sarebbe possibile con un solo computer.

Con Apache Spark, puoi creare le tue app utilizzando lo stile di programmazione unificato e la documentazione completa oppure eseguire complesse analisi dei dati utilizzando la solida raccolta di librerie disponibili.

6. Estrazione e analisi dei dati Utilizzare Redis per archiviare chiavi e valori

Il pacchetto Redis è un'altra aggiunta incredibilmente utile alla libreria standard di Python.

Redis è un archivio chiave-valore open source ampiamente utilizzato che offre una soluzione rapida e semplice per rendere persistenti i dati tra computer.

Il successo di Redis deriva sia dalla sua facilità d'uso sia dal fatto che è stato creato utilizzando un software open source, rendendolo disponibile a chiunque voglia provarlo.

Redis è un'ottima alternativa se stai cercando un modo rapido e semplice per archiviare e recuperare piccole quantità di informazioni senza doversi preoccupare di bloccare la memoria principale.

7. È necessario per l'estrazione e l'analisi dei dati per scrivere un codice sicuro

Negli ultimi anni si sono verificate diverse violazioni dei dati di alto profilo, con conseguenti spese elevate e interruzioni commerciali.

Per questo motivo, numerose organizzazioni hanno intensificato i propri sforzi per proteggere i dati sensibili, sia in transito che inattivi.

Garantire la sicurezza del codice e prevenire accessi indesiderati e violazioni involontarie dei dati è uno dei modi migliori per raggiungere questo obiettivo.

Python lo rende abbastanza semplice.

Il linguaggio offre processi e strumenti per la scrittura di codice più sicuro, come l'autenticazione avanzata, la crittografia e l'offuscamento.

È possibile scrivere codice semplice da controllare e testare utilizzando questi strumenti e metodi, il che lo rende più affidabile e con meno probabilità di includere difetti importanti.

Poiché questi strumenti e processi sono già inclusi nel linguaggio e non richiedono alcuna configurazione aggiuntiva per rendere sicuro il tuo codice, risparmierai un sacco di tempo e fatica.

Tuttavia, Python non fornisce una soluzione completa di test e debug.

Python svolge un ottimo lavoro nel salvaguardare il tuo codice e prevenire le violazioni dei dati.

Se stai cercando una soluzione che possa essere utilizzata sia all'interno che all'esterno di Python, Selenium è un'ottima scelta.

Anche le applicazioni web sviluppate utilizzando linguaggi di programmazione alternativi, come Javascript, possono essere testate con Selenium.

8. Crea una piattaforma di coinvolgimento sui social media con Python

Se hai mai visto streamer di Twitch o creatori di YouTube, potresti aver notato che spesso iniziano i loro video richiedendo gli indirizzi email degli spettatori.

Alla fine invieranno una newsletter agli abbonati con offerte speciali e sconti.

Puoi impostare invii di massa automatizzati utilizzando programmi come MailChimp, che ti forniranno un flusso costante di potenziali clienti.

Se hai accumulato un seguito considerevole, potresti pensare di creare una comunità attorno al tuo prodotto o servizio in cui i consumatori possono interagire e svilupparsi con la tua assistenza.

9. Usa Python per creare un sistema CRM per l'estrazione e l'analisi dei dati

Pensa a te stesso come co-fondatore di un'azienda che crea app per iPhone e Android.

Hai deciso di sviluppare un'app che semplifichi l'individuazione da parte dei clienti dei fornitori di prodotti e servizi nelle vicinanze, ma hai difficoltà a trovare un linguaggio di programmazione che sia intuitivo e con tutte le funzionalità di cui hai bisogno.

Non sarebbe fantastico se potessi sviluppare la tua app con un programma open-source?

Beh, c'è.

Sebbene abbastanza semplice da imparare e da usare, Python ha tutte le strutture e le funzioni standard che ti aspetteresti da un linguaggio di programmazione completo.

Un ottimo posto per iniziare a conoscere le capacità di Python sarebbe creare un sistema di gestione delle relazioni con i clienti (CRM).

Devi prima creare una tabella di database, quindi aggiungere informazioni sulla società (come nome, indirizzo e numero di telefono) e infine connettere i due utilizzando una relazione.

Con la libreria di database sqlite3 integrata di Python, puoi realizzare tutto questo.

10. Crea un sito Web con Python per divertimento o per soldi

La facilità con cui un sito Web funzionante può essere generato con Python è uno dei suoi straordinari vantaggi.

Per creare un semplice sito Web, non è necessario coinvolgere costosi web designer o cercare un esperto di HTML.

Puoi creare istantaneamente un sito web completamente funzionale che svolga le funzioni di cui hai bisogno con un po' di creatività.

Potresti anche fare un ulteriore passo avanti e costruire un sito Web completamente reattivo con grafica che carichi tu stesso se hai una passione per lo stile.

Assicurati solo di mantenere l'enfasi principale di ogni pagina su un problema particolare e fondamentale e di mantenere la funzione e il contenuto del sito Web coerenti.

Spero che ti sia piaciuto sfogliare questo saggio.

Abbiamo discusso una varietà di utili applicazioni per Python che possono essere utilizzate per lavoro o per gioco.

Non esitate a contattarci se state cercando un semplice punto di riferimento e vi risponderemo non appena possibile con una soluzione che vi permetterà di realizzare i vostri obiettivi