データの抽出と解析に Python を利用する 10 の方法
公開: 2023-03-30Python はデータの抽出と解析をより簡単にします
データの処理と分析について話すとき、データの抽出と解析というフレーズが同じ意味で使用されることがあります。
一方、データ抽出は、多数のソースから関連情報を収集し、エンドユーザーが使用できる構造化された方法でそれを提示するプロセスであり、解析は生データを意味のある部分に分割するプロセスです。
別の言い方をすれば、非構造化および半構造化された資料 (ニュース記事や Web サイトなど) からデータを収集するよう定期的に要求されます。
データ フレームに整理して、意味のある方法で分析および表示できるようにします。
Python を使用すると、これらの作業が簡単になることがよくありますが、その理由は 2 つあります。
- まず第一に、プロジェクトは動的であるため、作業中にタスクをすばやく追加または削除できます。
- 第 2 に、言語の機能の多くはテキストの処理と分析に向けられており、データの抽出と解析が容易になります。
たとえば、re-module を使用して、テキストを単語、フレーズ、およびチャンクにすばやく分離できます。これにより、検索と照合のためのテキスト処理と分析が簡素化されます。
このモジュールを使用すると、テキスト内のすべての名詞と動詞を検出できるため、自然言語処理 (NLP) を使用してドキュメント (または Web サイト) のトピックとテーマを簡単にマッピングできます。
来年には、105 億台のデバイスが侵害されると予想されています。
2019 年には 105 億個のガジェットがオンラインになると予想されており、今後数年間は「IoT の年」と呼ばれています。
IoT (モノのインターネット) の一部であるデバイスのサイズは、スマートウォッチのような小さなウェアラブルから、冷蔵庫やサーモスタットのような大きなものまでさまざまであり、悪意のある攻撃者が膨大な数のデバイスをハッキングする機会を与えています。
これらのガジェットは多くの場合、深刻なセキュリティ対策を必要としないため、ハッカーやその他のサイバー犯罪者が簡単に攻撃することができます.
非常に多くの IoT デバイスがあり、公共のコンピューターやコーヒー ショップやホテルのロビーにあるインターネット接続を使用して接続が行われることが多いため、侵害の可能性は非常に高くなります。
デバイスの数が非常に多いため、IoT によって提供されるすべてのサイバーセキュリティの脆弱性を追跡することは、組織にとって非常に困難です。
セキュリティの専門家は、この問題に対処するために、これらのリスクに対抗するために作成された最先端のセキュリティ ソリューションに注目しています。
これらの製品は、人工知能を使用して、IoT デバイスによって引き起こされた数十億のセキュリティ イベントを即座に評価します。
AI 駆動型のセキュリティ ソリューションは、IoT アクティビティを効率的に追跡および監視し、接続されたデバイスからの潜在的なリスクを害を及ぼす前に発見できます。
適切なツールを使用することで、チームは IoT 計画が成功し、ネットワークが安全でセキュアであることを確信できます。
Python とその使用について
組織が大量のデータを管理するためのツールをまだ必要としていないと主張するのはばかげています。
Hadoop とクラウドの出現により、企業はデータを保存および処理するための選択肢がこれまで以上に増えましたが、これには多くの新しい問題も伴います。
チームは、ビッグ データ アプリの運用に必要なコンピューティング能力を制御できるかもしれませんが、データがクラウドで安全に保たれることを常に保証できるわけではありません。
このような場合、Python が役立ちます。
Python プログラミング言語は、実験と迅速な開発を促進する強力な動的特性のために、近年非常に人気があります。
オープンソース コミュニティのおかげで、学習する準備ができている人なら誰でも簡単にアクセスでき、無料で、ほとんど労力をかけずに始めることができます。
この投稿では、この言語の最も有用で実用的なアプリケーションのいくつかと、独自のデータ関連タスクの作成を開始する方法について説明します。
Python でのさまざまなデータ分析ジョブに最適なスクリプト言語の 1 つです。
この投稿では、Python 言語を初めて使用する場合に、データ分析のさまざまな分野で Python を使用するさまざまな方法を紹介します。
データ マイニング、統計分析、情報検索のいずれについて学びたい場合でも、Python はこれらのタスクを実行するための優れたツールです。
今日、企業の大半はオンラインで運営されています。 これは、ビジネスの多くの分野がインターネットに依存していることを示しています。
Python は、データの収集と分析を自動化したい人にとって理想的なツールです。
データの抽出と解析に Python を利用する 10 の方法
1. 抽出と解析のために大規模な Python データフレームを構築する
大量のデータを管理する能力は、Python 標準ライブラリの最も興味深い最近の開発の 1 つです。
Pandas ライブラリには、それぞれ数十億バイトのデータを持つ数百万のレコードを格納できる巨大なデータ フレームを簡単に構築できる、いくつかのデータ構造と手法が用意されています。
大規模なデータ セットを扱うことには、高度なクエリやデータ分析を迅速かつ簡単にするなど、多くの利点があります。
企業は、機械学習と AI の力を膨大なデータセットと統合することにより、従来のアプローチを使用して見つけるのにかなり時間がかかったであろう傾向、パターン、および機会を迅速かつ正確に発見することができます。
2. Python は、データの抽出と解析で文字列を操作しながら正規表現を利用します
正規表現の操作は、Python 標準ライブラリに最近追加された重要な機能です。
HTML や XML を手動で解析する代わりに、正規表現は、文字列の調査と編集に使用できる強力なツールです。
たとえば、正規表現を使用すると、XML フィードの解析が大幅に簡素化され、信頼性が向上します。
正規表現を使用することの欠点は、把握するのが難しく、適切に使用するには多くの作業が必要になることです。
Python の組み込みのヘルプ機能と例に感謝します。これにより、正規表現をより簡単に理解できるようになります。
3. Python は、データの抽出と解析を行うスタートアップとしてライフスタイル ビジネスを確立します
2019 年の Covid-19 パンデミックにより、多くの企業が閉鎖され、リモートワークへの切り替えが広まりました。
それ以来、流行がもたらしたデジタルノマドライフスタイルの需要を満たすために、多くの「新しい起業家精神」の企業が出現しました.
これらの企業は、リモート ワーカー、独立請負業者、デジタル遊牧民を支援するさまざまなサービスを提供しています。
そのような企業の 1 つが Airwallex で、デジタル遊牧民にハイエンドの旅行関連サービスを提供しています。
これは、流行によってもたらされたリモートでの雇用機会に対するニーズの高まりに対応して開始されました。
彼らは、高級ホテルやレンタカーなどの独立請負業者が選択した宿泊施設を、発券や旅行保険などの他の必要な旅行サービスとシームレスにリンクできるプラットフォームを必要としています。
パンデミックにより、多くの企業はリモートワークを採用し、フリーランサーやデジタル遊牧民の利用を増やすことを余儀なくされました。
4. Python は可能な限り自動化を受け入れる
私たちは、自動化が実現可能な場合、近年、自動化の利点を非常に認識しています。
Covid-19 の発生により、多くの企業が完全にリモートワークに切り替えるようになり、運用の自動化の利点がこれまで以上に明白になりました。
クライアントとのやり取りとは関係のない、完了できるアクティビティを自動化してみませんか?
Reachforce と Ignition Technologies によって作成された、自動化されたマーケティング分析を可能にするソリューションである ClickMeter は、この良い例です。
人工知能 (AI) は、製品のすべての分析を処理し、機械学習と集中的な自然言語処理を利用して、複数のチャネルにわたる消費者の関与と関心を追跡します。
マーケティング分析のための完全に自動化されたプラットフォームには、マーケティング チームが斬新な方法で顧客と関わり、リードとコンバージョンの量と質を高めるためにより多くの時間を与えるという利点があります。
これにより、生産性と成長が促進されます。
5. Apache Spark を使用して大量のデータ抽出と解析を分析する
Python は小規模なデータ セットを評価するのに理想的ですが、データ セットが発展するにつれて、すぐに効果がなくなり、手間がかかります。
たとえば、データ セットが特定のサイズを超えると、分析するコア CPU サイクルの数が増加します。
これは、後で分析を行う必要がある場合に問題になります。
このデータをすべてメモリにキャッシュするのは難しく、コストがかかる可能性があります。特に、取得には多くの CPU パワーが必要になるためです。
ありがたいことに、この状況は、優れた Apache Spark プロジェクトが作成されたときに特に考慮されました。
最初は Hadoop で使用するために設計されたデータ分析プラットフォーム Apache Spark は、その後拡張され、分析、機械学習、グラフ分析など、さまざまなユース ケースに対応しています。
Apache Spark を利用する主な利点の 1 つは、大量のデータを保存および処理するのに非常に効果的であり、1 台のコンピューターで行うよりも大きなデータ セットをより迅速に調べることができることです。
Apache Spark を使用すると、統一されたプログラミング スタイルと包括的なドキュメントを利用して独自のアプリを構築したり、利用可能なライブラリの堅牢なコレクションを使用して複雑なデータ分析を実行したりできます。
6. データの抽出と解析 Redis を使用してキーと値を保存する
Redis パッケージは、Python 標準ライブラリに追加されたもう 1 つの非常に便利なパッケージです。
Redis は、コンピューター間でデータを永続化するための迅速かつ簡単なソリューションを提供する、広く使用されているオープンソースのキー値ストアです。
Redis の成功は、その使いやすさと、オープンソース ソフトウェアを使用して作成されたという事実の両方に起因しており、試してみたい人なら誰でも利用できるようになっています。
メイン メモリのロックを心配することなく、少量の情報をすばやく簡単に保存および取得する方法を探している場合、Redis は優れた代替手段です。
7. データの抽出と解析には安全なコードを書く必要がある
過去数年間にいくつかの注目を集めるデータ侵害が発生し、その結果、多額の支出と商業的中断が発生しました。
このため、多くの組織が、転送中および保存中の機密データを保護するための取り組みを強化しています。
コードの安全性を確保し、不要なアクセスや意図しないデータ侵害を防止することは、これを達成するための最も優れた方法の 1 つです。
Python はこれを非常に簡単にします。
この言語は、強化された認証、暗号化、難読化など、より安全なコードを作成するためのプロセスとツールを提供します。
これらのツールと方法を使用して監査とテストが簡単なコードを作成できるため、コードの信頼性が高まり、重大な欠陥が含まれる可能性が低くなります。
これらのツールとプロセスは言語に既に含まれており、コードを安全にするために追加の設定を行う必要がないため、時間と労力を大幅に節約できます。
ただし、Python は完全なテストおよびデバッグ ソリューションを提供しません。
Python は、コードを保護し、データ侵害を防止するという優れた機能を果たします。
Python の内部と外部の両方で使用できるソリューションを探している場合は、Selenium が最適です。
Javascript などの代替プログラミング言語を使用して開発された Web アプリケーションでさえ、Selenium でテストできます。
8. Python でソーシャル メディア エンゲージメント プラットフォームを作成する
Twitch のストリーマーや YouTube のクリエイターを見たことがある方なら、動画の冒頭で視聴者のメール アドレスを要求することがよくあることに気づいたかもしれません。
彼らは最終的に、特別オファーや割引を含むニュースレターをサブスクライバーに送信します.
MailChimp などのプログラムを使用して自動化された一括送信を設定すると、見込み顧客の一貫したフローが得られます。
かなりの数のフォロワーを獲得している場合は、製品やサービスに関するコミュニティを確立して、消費者があなたの支援を受けて交流したり開発したりできるようにすることを考えるかもしれません。
Python を使用してデータ抽出と解析用の CRM システムを構築する
自分は、iPhone および Android アプリを作成する会社の共同設立者だと考えてください。
あなたは、顧客が商品やサービスの近くのベンダーを簡単に見つけられるようにするアプリを開発することに決めましたが、使いやすく、必要なすべての機能を備えたプログラミング言語を見つけるのに苦労しています。
オープンソース プログラムでアプリを開発できたら素晴らしいと思いませんか?
そうですね。
習得と使用は非常に簡単ですが、Python には、完全なプログラミング言語に期待される標準的な構造と機能がすべて備わっています。
Python の機能について学び始めるのに最適な場所は、顧客関係管理 (CRM) システムを作成することです。
最初にデータベース テーブルを作成し、次に会社情報 (名前、住所、電話番号など) を追加し、最後に関係を使用して 2 つを接続する必要があります。
Python の組み込み sqlite3 データベース ライブラリを使用すると、これらすべてを実現できます。
10. 趣味やお金のためにPythonでウェブサイトを作る
Python で動作する Web サイトを簡単に生成できることは、Python の際立った利点の 1 つです。
シンプルな Web サイトを作成するために、高価な Web デザイナーを雇ったり、HTML の専門家を探したりする必要はありません。
少しの創造性で、必要な機能を実行する完全に機能する Web サイトを即座に作成できます。
スタイリングに情熱を持っている場合は、さらに一歩進んで、自分でアップロードしたグラフィックを使用して完全にレスポンシブな Web サイトを構築することもできます。
各ページで特定の根本的な問題に主眼を置き、ウェブサイトの機能とコンテンツの一貫性を維持するようにしてください。
このエッセイをお楽しみいただけたでしょうか。
仕事や遊びに使用できる Python のさまざまな便利なアプリケーションについて説明しました。
シンプルな基準点をお探しの場合は、お気軽にお問い合わせください。お客様の目的を実現できるソリューションを提供できるようになり次第、ご連絡いたします。