10 sposobów wykorzystania Pythona do ekstrakcji i analizowania danych

Python upraszcza wyodrębnianie i analizowanie danych

Mówiąc o przetwarzaniu i analizie danych, wyrażenia ekstrakcja danych i parsowanie są czasami używane zamiennie.

Z drugiej strony ekstrakcja danych to proces gromadzenia odpowiednich informacji z wielu źródeł i prezentowania ich w ustrukturyzowany sposób, z którego może korzystać użytkownik końcowy, podczas gdy analiza składniowa to proces dzielenia surowych danych na znaczące części.

Innymi słowy, jesteś regularnie proszony o zbieranie danych z materiałów nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych (takich jak wiadomości i strony internetowe).

Zorganizuj je w ramkę danych, aby można je było analizować i prezentować w zrozumiały sposób.

Python często upraszcza te zadania z dwóch powodów.

• Po pierwsze, ponieważ Twój projekt jest dynamiczny, możesz szybko dodawać lub usuwać zadania w trakcie.
• Po drugie, wiele możliwości i funkcji języka jest ukierunkowanych na przetwarzanie i analizę tekstu, co ułatwia ekstrakcję i analizę danych.

Na przykład możesz szybko rozdzielić tekst na słowa, frazy i fragmenty za pomocą modułu re-module, który upraszcza przetwarzanie i analizę tekstu w celu wyszukiwania i dopasowywania.

Moduł ułatwia nawet mapowanie tematów i tematu dokumentu (lub strony internetowej) za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP), umożliwiając odkrycie wszystkich rzeczowników i czasowników w tekście.

Oczekuje się, że w nadchodzącym roku zagrożonych zostanie 10,5 miliarda urządzeń.

Przy 10,5 miliarda gadżetów, które mają być dostępne online w 2019 roku, nadchodzące lata zostały nazwane „Rokiem IoT”.

Urządzenia wchodzące w skład Internetu Rzeczy (IoT) mają różne rozmiary, od małych urządzeń do noszenia, takich jak smartwatche, po większe, takie jak lodówki i termostaty, dając złośliwym hakerom szansę na zhakowanie ogromnej liczby urządzeń.

Ponieważ te gadżety często nie wymagają żadnych poważnych środków ostrożności, hakerzy i inni cyberprzestępcy mogą je łatwo zaatakować.

Prawdopodobieństwo włamania jest bardzo wysokie, ponieważ istnieje tak wiele urządzeń IoT, a połączenia są często nawiązywane przy użyciu komputerów publicznych lub łączy internetowych znajdujących się w kawiarniach i hotelowych lobby.

Ze względu na ogromną liczbę urządzeń organizacjom niezwykle trudno jest śledzić wszystkie luki w zabezpieczeniach cybernetycznych zapewniane przez IoT.

Specjaliści ds. bezpieczeństwa zwrócili się ku najnowocześniejszym rozwiązaniom bezpieczeństwa stworzonym w celu przeciwdziałania tym zagrożeniom, aby rozwiązać ten problem.

Produkty te wykorzystują sztuczną inteligencję do natychmiastowej oceny miliardów zdarzeń związanych z bezpieczeństwem wywołanych przez urządzenia IoT.

Rozwiązania bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji mogą skutecznie śledzić i monitorować działania IoT, wykrywając potencjalne zagrożenia związane z podłączonymi urządzeniami, zanim spowodują one jakiekolwiek szkody.

Korzystając z odpowiednich narzędzi, zespoły mogą mieć pewność, że ich plany IoT się powiodą, a ich sieci są bezpieczne.

Wszystko o Pythonie i jego zastosowaniu

Twierdzenie, że organizacje nie potrzebują już narzędzi do zarządzania ogromnymi danymi, byłoby głupotą.

Firmy mają teraz więcej niż kiedykolwiek możliwości przechowywania i przetwarzania swoich danych dzięki pojawieniu się Hadoop i chmury, ale wiąże się to również z mnóstwem zupełnie nowych trudności.

Zespoły mogą być w stanie kontrolować moc obliczeniową potrzebną do obsługi aplikacji Big Data, ale nie zawsze mogą zagwarantować, że dane pozostaną bezpieczne w chmurze.

Python jest przydatny w tej sytuacji.

Język programowania Python był dość popularny w ostatnich latach, częściowo ze względu na jego dynamiczny charakter, który zachęca do eksperymentowania i szybkiego rozwoju.

Każdy, kto jest gotowy do nauki, może z łatwością uzyskać do niego dostęp dzięki społeczności open source, a Ty możesz zacząć za darmo i przy niewielkim wysiłku!

W tym poście zostaną omówione niektóre z najbardziej pomocnych i praktycznych zastosowań tego języka, a także sposoby rozpoczęcia wykonywania własnych zadań związanych z danymi.

Jeden z najlepszych języków skryptowych do różnych zadań związanych z analizą danych w Pythonie.

Ten post przedstawi Ci wiele sposobów wykorzystania Pythona w wielu sektorach analizy danych, jeśli jesteś nowy w tym języku.

Niezależnie od tego, czy chcesz dowiedzieć się więcej o eksploracji danych, analizie statystycznej czy wyszukiwaniu informacji, Python jest fantastycznym narzędziem do wykonywania tych zadań.

Większość firm działa dziś w Internecie. Wskazuje to, że wiele obszarów ich działalności jest zależnych od internetu.

Python jest idealnym narzędziem dla każdego, kto chce zautomatyzować zbieranie i analizę danych.

10 sposobów wykorzystania Pythona do ekstrakcji i analizy danych

1. Twórz ogromne ramki danych w języku Python do wyodrębniania i analizowania

  Możliwość zarządzania ogromnymi ilościami danych jest jednym z najciekawszych ostatnich osiągnięć standardowej biblioteki Pythona.

W bibliotece Pandas dostępnych jest kilka struktur danych i technik, które ułatwiają tworzenie ogromnych ramek danych, które mogą przechowywać miliony rekordów, z których każdy zawiera miliardy bajtów danych.

Praca z dużymi zbiorami danych ma wiele zalet, w tym szybkie i proste tworzenie skomplikowanych zapytań i analiz danych.

Firmy mogą szybko i poprawnie odkrywać trendy, wzorce i możliwości, których znalezienie zajęłoby znacznie więcej czasu przy użyciu konwencjonalnych podejść, integrując moc uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z ogromnymi zbiorami danych.

2. Python korzysta z wyrażeń regularnych podczas manipulowania ciągami znaków podczas wyodrębniania i analizowania danych

Praca z wyrażeniami regularnymi to najnowszy i ważny dodatek do standardowej biblioteki Pythona.

Zamiast ręcznego analizowania kodu HTML lub XML wyrażenia regularne są potężnym narzędziem, którego można używać do sprawdzania i edytowania ciągów znaków.

Na przykład użycie wyrażeń regularnych znacznie upraszcza i poprawia niezawodność analizowania źródła XML.

Wadą używania wyrażeń regularnych jest to, że ich zrozumienie może być trudne, a ich właściwe użycie może wymagać dużo pracy.

Dzięki Bogu za wbudowaną funkcję pomocy Pythona i przykłady, które mogą znacznie ułatwić zrozumienie wyrażeń regularnych.

3. Python zakłada firmę zajmującą się stylem życia jako start-up z wyodrębnianiem i analizowaniem danych

Pandemia Covid-19 w 2019 roku doprowadziła do zamknięcia wielu przedsiębiorstw i powszechnego przejścia na pracę zdalną.

Od tego czasu pojawiło się wiele firm „nowej przedsiębiorczości”, aby sprostać wymaganiom stylu życia cyfrowych nomadów, który przyniosła epidemia.

Firmy te świadczą różnorodne usługi, aby pomóc pracownikom zdalnym, niezależnym wykonawcom i cyfrowym nomadom.

Jedną z takich firm jest Airwallex, która świadczy wysokiej jakości usługi związane z podróżami dla cyfrowych nomadów.

Powstała w odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na możliwość pracy zdalnej wywołane epidemią.

Wymagają platformy, która może bezproblemowo łączyć wybrane przez niezależnych kontrahentów kwatery, takie jak luksusowe hotele i wypożyczalnie pojazdów, z innymi niezbędnymi usługami turystycznymi, takimi jak sprzedaż biletów i ubezpieczenie podróżne.

Pandemia zmusiła wiele firm do przyjęcia pracy zdalnej i zwiększenia wykorzystania freelancerów i cyfrowych nomadów.

4. Python akceptuje automatyzację, kiedy tylko jest to możliwe 

Wszyscy jesteśmy bardzo świadomi zalet automatyzacji w ostatnich latach tam, gdzie jest to wykonalne.

Wybuch Covid-19 spowodował, że wiele firm przeszło na całkowicie zdalną pracę, a zalety automatyzacji operacji są teraz bardziej widoczne niż kiedykolwiek.

Dlaczego nie zautomatyzować czynności, którą możesz wykonać, a która nie jest związana z interakcjami z klientami?

ClickMeter, rozwiązanie stworzone przez Reachforce i Ignition Technologies, które umożliwia zautomatyzowaną analizę marketingową, jest tego dobrą ilustracją.

Sztuczna inteligencja (AI) obsługuje wszystkie analizy produktu, wykorzystując uczenie maszynowe i intensywne przetwarzanie języka naturalnego do śledzenia zaangażowania i zainteresowania konsumentów w kilku kanałach.

Całkowicie zautomatyzowana platforma do analiz marketingowych ma tę zaletę, że daje zespołom marketingowym więcej czasu na zaangażowanie klientów w nowatorski sposób oraz zwiększenie ilości i jakości potencjalnych klientów i konwersji.

To z kolei sprzyja produktywności i wzrostowi.

5. Wykorzystaj Apache Spark do analizy ogromnych ilości ekstrakcji i analizy danych

Chociaż Python jest idealny do oceny mniejszych zestawów danych, w miarę rozwoju zestawu danych szybko staje się on nieefektywny i pracochłonny.

Na przykład, gdy zestaw danych rozszerzy się do określonego rozmiaru, analiza będzie wymagać coraz większej liczby cykli rdzenia procesora.

Staje się to problemem, jeśli później trzeba przeprowadzić analizę

ponieważ buforowanie wszystkich tych danych w pamięci będzie trudne i być może kosztowne, zwłaszcza że ich odzyskanie wymagałoby dużej mocy procesora.

Na szczęście ta sytuacja została wzięta pod uwagę podczas tworzenia wyjątkowego projektu Apache Spark.

Platforma analizy danych Apache Spark, zaprojektowana początkowo do użytku z Hadoop, została następnie rozszerzona, aby obsługiwać wiele przypadków użycia, w tym analitykę, uczenie maszynowe i analizę wykresów.

Jedną z głównych zalet korzystania z Apache Spark jest to, że jest niezwykle skuteczny w przechowywaniu i przetwarzaniu dużej ilości danych, umożliwiając badanie większych zbiorów danych szybciej, niż byłoby to możliwe przy użyciu tylko jednego komputera.

Dzięki Apache Spark możesz tworzyć własne aplikacje, korzystając z ujednoliconego stylu programowania i obszernej dokumentacji, lub przeprowadzać złożoną analizę danych, korzystając z obszernej kolekcji dostępnych bibliotek.

6. Ekstrakcja i analiza danych Użyj Redis do przechowywania kluczy i wartości

Pakiet Redis to kolejny niezwykle pomocny dodatek do standardowej biblioteki Pythona.

Redis to szeroko stosowany magazyn klucz-wartość typu open source, który oferuje szybkie i łatwe rozwiązanie do przechowywania danych między komputerami.

Sukces Redis wynika zarówno z łatwości użytkowania, jak i faktu, że został stworzony przy użyciu oprogramowania open source, dzięki czemu jest dostępny dla każdego, kto chce go wypróbować.

Redis to doskonała alternatywa, jeśli szukasz szybkiego, prostego sposobu przechowywania i pobierania niewielkich ilości informacji bez martwienia się o zablokowanie pamięci głównej.

7. Wyodrębnianie i analizowanie danych jest niezbędne do napisania bezpiecznego kodu

W ciągu ostatnich kilku lat doszło do kilku głośnych naruszeń bezpieczeństwa danych, które pociągnęły za sobą wysokie wydatki i przerwy w działalności handlowej.

Z tego powodu wiele organizacji zintensyfikowało wysiłki na rzecz ochrony poufnych danych — zarówno podczas przesyłania, jak i przechowywania.

Zapewnienie bezpieczeństwa kodu oraz zapobieganie niepożądanemu dostępowi i niezamierzonym naruszeniom danych to jeden z najlepszych sposobów na osiągnięcie tego celu.

Python sprawia, że ​​jest to całkiem proste.

Język oferuje procesy i narzędzia do pisania bezpieczniejszego kodu, takie jak ulepszone uwierzytelnianie, szyfrowanie i zaciemnianie.

Korzystając z tych narzędzi i metod, można pisać kod, który jest łatwy do audytu i testowania, co czyni go bardziej niezawodnym i zmniejsza prawdopodobieństwo, że będzie zawierał ważne wady.

Ponieważ te narzędzia i procesy są już zawarte w języku i nie wymagają żadnej dodatkowej konfiguracji, aby Twój kod był bezpieczny, zaoszczędzisz mnóstwo czasu i wysiłku.

Ale Python nie zapewnia kompletnego rozwiązania do testowania i debugowania.

Python wykonuje wspaniałą pracę, zabezpieczając Twój kod i zapobiegając naruszeniom danych.

Jeśli szukasz rozwiązania, które może być używane zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz Pythona, Selenium jest doskonałym wyborem.

Nawet aplikacje internetowe stworzone przy użyciu alternatywnych języków programowania, takich jak Javascript, mogą być testowane za pomocą Selenium.

8. Utwórz platformę zaangażowania w media społecznościowe za pomocą Pythona

Jeśli kiedykolwiek widziałeś streamerów Twitcha lub twórców YouTube, być może zauważyłeś, że często rozpoczynają swoje filmy od prośby o podanie adresów e-mail widzów.

W końcu wyślą do subskrybentów biuletyn ze specjalnymi ofertami i rabatami.

Możesz skonfigurować automatyczne przesyłanie masowe za pomocą programów takich jak MailChimp, które zapewnią stały przepływ potencjalnych klientów.

Jeśli zgromadziłeś znaczną liczbę obserwujących, możesz pomyśleć o stworzeniu społeczności wokół swojego produktu lub usługi, w której konsumenci mogą wchodzić w interakcje i rozwijać się z Twoją pomocą.

9. Użyj języka Python do zbudowania systemu CRM do ekstrakcji i analizy danych

Pomyśl o sobie jako o współzałożycielu firmy, która tworzy aplikacje na iPhone'a i Androida.

Zdecydowałeś się opracować aplikację, która ułatwia klientom znajdowanie pobliskich dostawców towarów i usług, ale masz trudności ze znalezieniem języka programowania, który jest zarówno przyjazny dla użytkownika, jak i ma wszystkie potrzebne funkcje.

Czy to nie fantastyczne, gdybyś mógł rozwijać swoją aplikację za pomocą programu typu open source?

Cóż, jest.

Chociaż dość prosty w nauce i obsłudze, Python ma wszystkie standardowe struktury i funkcje, których można oczekiwać od kompletnego języka programowania.

Doskonałym miejscem do rozpoczęcia nauki o możliwościach Pythona byłoby stworzenie systemu zarządzania relacjami z klientami (CRM).

Najpierw należy utworzyć tabelę bazy danych, następnie dodać informacje o firmie (takie jak nazwa, adres i numer telefonu), a na końcu połączyć je za pomocą relacji.

Dzięki wbudowanej bibliotece bazy danych sqlite3 Pythona możesz to wszystko osiągnąć.

10. Utwórz stronę internetową w Pythonie dla zabawy lub pieniędzy

Łatwość, z jaką można wygenerować działającą stronę internetową za pomocą Pythona, jest jedną z jego wyjątkowych zalet.

Aby stworzyć prostą stronę internetową, nie musisz angażować drogich projektantów stron internetowych ani szukać eksperta HTML.

Przy odrobinie kreatywności możesz natychmiast stworzyć w pełni funkcjonalną stronę internetową, która wykonuje potrzebne funkcje.

Możesz nawet pójść o krok dalej i zbudować całkowicie responsywną stronę internetową z grafiką, którą sam prześlesz, jeśli masz pasję do stylizacji.

Pamiętaj tylko, aby na każdej stronie główny nacisk kładziony był na konkretną, fundamentalną kwestię oraz aby zachować spójność funkcji i zawartości witryny.

Mamy nadzieję, że przeglądanie tego eseju sprawiło Ci przyjemność.

Omówiliśmy wiele przydatnych aplikacji dla Pythona, których można używać do pracy lub zabawy.

Jeśli szukasz prostego punktu odniesienia, skontaktuj się z nami, a my skontaktujemy się z Tobą, gdy tylko będziemy w stanie zaoferować rozwiązanie, które umożliwi Ci realizację Twoich celów