10 moduri de a utiliza Python pentru extragerea și analizarea datelor

Python simplifică extragerea și analizarea datelor

Când vorbim despre procesarea și analiza datelor, expresiile extracție și analiză a datelor sunt uneori folosite în mod interschimbabil.

Extragerea datelor, pe de altă parte, este procesul de colectare a informațiilor relevante din numeroase surse și de prezentare a acestora într-un mod structurat pe care utilizatorul final îl poate utiliza, în timp ce analizarea este procesul de împărțire a datelor brute în părți semnificative.

Cu alte cuvinte, vi se solicită în mod regulat să culegeți date din materiale nestructurate și semistructurate (cum ar fi știri și site-uri web).

Organizați-l într-un cadru de date, astfel încât să poată fi analizat și prezentat într-un mod semnificativ.

Python simplifică frecvent aceste lucrări din două motive.

• În primul rând, deoarece proiectul dvs. este dinamic, puteți adăuga sau elimina rapid sarcini pe măsură ce mergeți.
• În al doilea rând, multe dintre capabilitățile și funcțiile limbajului sunt orientate către procesarea și analiza textului, ceea ce facilitează extragerea și analizarea datelor.

De exemplu, puteți separa rapid textul în cuvinte, fraze și bucăți folosind re-modulul, care simplifică procesarea și analiza textului pentru căutare și potrivire.

Modulul simplifică chiar și maparea subiectelor și a temei unui document (sau site web) folosind procesarea limbajului natural (NLP), permițându-vă să descoperiți toate substantivele și verbele dintr-un text.

În anul viitor, se așteaptă ca 10,5 miliarde de dispozitive să fie compromise.

Cu 10,5 miliarde de gadgeturi care se estimează că vor fi online în 2019, anii următori au fost supranumiți „Anul IoT”.

Dispozitivele care fac parte din IoT sau Internetul Lucrurilor, variază ca dimensiune, de la dispozitive portabile mici, cum ar fi ceasurile inteligente, până la cele mai mari, cum ar fi frigiderele și termostatele, oferind actorilor rău intenționați șansa de a pirata un număr mare de dispozitive.

Deoarece aceste gadgeturi nu au nevoie de măsuri de securitate serioase, hackerii și alți infractorii cibernetici le pot ataca cu ușurință.

Probabilitatea unei încălcări este foarte mare, deoarece există atât de multe dispozitive IoT și conexiunile se fac frecvent folosind computere publice sau conexiuni la internet găsite în cafenele și holurile hotelurilor.

Organizațiile consideră că este extrem de dificil să țină evidența tuturor vulnerabilităților de securitate cibernetică furnizate de IoT din cauza numărului mare de dispozitive.

Profesioniștii în securitate au apelat la soluții de securitate de ultimă oră create pentru a contracara aceste riscuri pentru a rezolva această problemă.

Aceste produse folosesc inteligența artificială pentru a evalua instantaneu miliarde de evenimente de securitate provocate de dispozitivele IoT.

Soluțiile de securitate bazate pe inteligență artificială pot urmări și monitoriza în mod eficient activitățile IoT, observând riscurile potențiale de la dispozitivele conectate înainte ca acestea să provoace vreun rău.

Folosind instrumentele adecvate, echipele pot fi sigure că planurile lor IoT sunt de succes și că rețelele lor sunt sigure și securizate.

Totul despre Python și despre utilizarea lui

A susține că organizațiile nu au nevoie deja de instrumente pentru gestionarea datelor masive ar fi o prostie.

Companiile au acum mai multe opțiuni ca niciodată pentru stocarea și procesarea datelor, datorită apariției Hadoop și a cloud-ului, dar acest lucru aduce și o serie de dificultăți noi-nouțe.

Echipele ar putea fi capabile să controleze puterea de calcul necesară pentru a opera aplicații de date mari, dar nu pot garanta întotdeauna că datele vor rămâne în siguranță în cloud.

Python este util în această situație.

Limbajul de programare Python a fost destul de popular în ultimii ani, în parte datorită caracterului său puternic dinamic, care încurajează experimentarea și dezvoltarea rapidă.

Toți cei care sunt gata să învețe îl pot accesa cu ușurință datorită comunității open-source, iar tu poți începe pentru nimic și cu puțin efort!

Această postare va analiza unele dintre cele mai utile și practice aplicații ale acestui limbaj, precum și modul în care puteți începe să vă faceți propriile sarcini legate de date.

Unul dintre cele mai bune limbaje de scripting pentru o varietate de joburi de analiză a datelor în Python.

Această postare vă va expune numeroasele moduri în care Python poate fi utilizat în multe sectoare de analiză a datelor dacă sunteți nou în limbaj.

Indiferent dacă doriți să aflați mai multe despre extragerea datelor, analiza statistică sau regăsirea informațiilor, Python este un instrument fantastic pentru realizarea acestor sarcini.

Majoritatea firmelor de astăzi operează online. Acest lucru indică faptul că multe domenii ale afacerii lor depind de internet.

Python este instrumentul ideal pentru oricine dorește să automatizeze colectarea și analiza datelor.

10 moduri de a utiliza Python pentru extragerea și analizarea datelor

1. Construiți cadre de date masive Python pentru extracție și analiză

  Capacitatea de a gestiona volume masive de date este una dintre cele mai interesante dezvoltări recente ale bibliotecii standard Python.

Mai multe structuri și tehnici de date sunt disponibile în biblioteca Pandas, ceea ce face simplă construirea de cadre de date uriașe care pot stoca milioane de înregistrări, fiecare cu miliarde de octeți de date.

Lucrul cu seturi mari de date are multe beneficii, inclusiv realizarea de interogări sofisticate și analiza datelor rapidă și simplă.

Companiile pot descoperi rapid și corect tendințe, modele și oportunități care ar fi durat mult mai mult pentru a fi găsite folosind abordări convenționale, prin integrarea puterii învățării automate și a inteligenței artificiale cu seturi de date vaste.

2. Python folosește expresii regulate în timp ce manipulează șiruri la extragerea și analizarea datelor

Lucrul cu expresii regulate este o completare recentă și importantă la biblioteca standard Python.

În loc să analizeze manual HTML sau XML, expresiile regulate sunt un instrument puternic care poate fi folosit pentru a examina și edita șiruri.

De exemplu, utilizarea expresiilor regulate simplifică și îmbunătățește foarte mult fiabilitatea analizării unui flux XML.

Dezavantajul utilizării expresiilor regulate este că pot fi dificil de înțeles și necesită multă muncă pentru a le folosi în mod corespunzător.

Slavă Domnului pentru funcția de ajutor încorporată și pentru exemplele Python, care pot face înțelegerea expresiilor regulate mult mai ușoară.

3. Python stabilește o afacere de stil de viață ca un startup cu extragerea și analizarea datelor

Pandemia de Covid-19 din 2019 a dus la închiderea a numeroase întreprinderi și la trecerea pe scară largă la lucrul la distanță.

De atunci, au apărut o mulțime de companii „noi antreprenoriale” pentru a satisface cererea stilului de viață nomad digital pe care l-a provocat epidemia.

Aceste companii oferă o varietate de servicii pentru a ajuta lucrătorii de la distanță, antreprenorii independenți și nomazii digitali.

Una dintre aceste companii este Airwallex, care furnizează nomazilor digitali servicii de ultimă generație legate de călătorii.

A fost începută ca răspuns la nevoia tot mai mare de oportunități de angajare la distanță provocată de epidemie.

Acestea necesită o platformă care să poată lega fără probleme locurile de cazare alese de contractori independenți, cum ar fi hoteluri de lux și închirieri de vehicule, cu alte servicii de călătorie necesare, cum ar fi biletele și asigurarea de călătorie.

Pandemia a forțat multe firme să adopte munca de la distanță și să-și sporească utilizarea de liber profesioniști și nomazi digitali.

4. Python acceptă automatizarea ori de câte ori este posibil 

Cu toții am devenit extrem de conștienți de avantajele automatizării în ultimii ani, acolo unde este fezabilă.

Focarul de Covid-19 a determinat multe firme să treacă la lucrul în întregime la distanță, iar avantajele automatizării operațiunilor sunt acum mai evidente ca niciodată.

De ce să nu automatizați o activitate pe care o puteți finaliza și care nu are legătură cu interacțiunile clientului?

ClickMeter, o soluție creată de Reachforce și Ignition Technologies, care permite analize automate de marketing, este o ilustrare frumoasă în acest sens.

Inteligența artificială (AI) gestionează toate analizele pentru produs, utilizând învățarea automată și procesarea intensivă a limbajului natural pentru a urmări implicarea și interesul consumatorilor pe mai multe canale.

O platformă complet automatizată pentru analiza de marketing are avantajul de a oferi echipelor de marketing mai mult timp pentru a implica clienții în moduri noi și pentru a crește cantitatea și calitatea clienților potențiali și a conversiilor.

La rândul său, acest lucru promovează productivitatea și creșterea.

5. Utilizați Apache Spark pentru a analiza cantități uriașe de extracție și analiză a datelor

În timp ce Python este ideal pentru evaluarea setului de date mai mici, pe măsură ce setul de date se dezvoltă, acesta devine rapid ineficient și laborios.

De exemplu, atunci când setul dvs. de date se extinde la o anumită dimensiune, va necesita un număr tot mai mare de cicluri de bază ale procesorului de analizat.

Aceasta devine o problemă dacă mai târziu trebuie să efectuați o analiză

deoarece va fi dificil și poate costisitor să stocați în cache toate aceste date în memorie, mai ales că recuperarea lor ar avea nevoie de multă putere CPU.

Din fericire, această situație a fost luată în considerare în mod special atunci când a fost creat remarcabilul proiect Apache Spark.

Proiectată inițial pentru utilizare cu Hadoop, platforma de analiză a datelor Apache Spark s-a extins ulterior pentru a servi mai multor cazuri de utilizare, inclusiv analize, învățarea automată și analiza grafică.

Unul dintre principalele avantaje ale utilizării Apache Spark este că este incredibil de eficient în stocarea și procesarea multor date, permițându-vă să examinați seturi de date mai mari mai rapid decât ar fi posibil cu un singur computer.

Cu Apache Spark, puteți crea propriile aplicații utilizând stilul de programare unificat și documentația cuprinzătoare sau puteți executa analize complexe de date folosind colecția robustă de biblioteci disponibile.

6. Extragerea și analizarea datelor Folosiți Redis pentru a stoca cheile și valorile

Pachetul Redis este o altă completare incredibil de utilă la biblioteca standard Python.

Redis este un magazin de valori-cheie cu sursă deschisă utilizat pe scară largă, care oferă o soluție rapidă și ușoară pentru a păstra datele între computere.

Succesul Redis provine atât din ușurința în utilizare, cât și din faptul că a fost creat folosind software open-source, făcându-l disponibil pentru oricine dorește să-l încerce.

Redis este o alternativă excelentă dacă căutați o modalitate rapidă și simplă de a stoca și de a prelua cantități mici de informații fără a fi nevoie să vă faceți griji cu privire la blocarea memoriei dvs. principale.

7. Este necesar pentru extragerea și analizarea datelor pentru a scrie un cod securizat

În ultimii ani, au avut loc mai multe încălcări importante ale datelor, cu cheltuieli mari și întreruperi comerciale.

Din acest motiv, numeroase organizații și-au intensificat eforturile de a proteja datele sensibile, atât în ​​tranzit, cât și în repaus.

Asigurarea codului dvs. în siguranță și prevenirea accesului nedorit și a încălcării neintenționate a datelor este una dintre cele mai bune modalități de a realiza acest lucru.

Python face acest lucru destul de ușor.

Limbajul oferă procese și instrumente pentru scrierea unui cod mai sigur, cum ar fi autentificarea îmbunătățită, criptarea și ofuscarea.

Puteți scrie cod ușor de auditat și testat folosind aceste instrumente și metode, ceea ce îl face mai fiabil și mai puțin probabil să includă defecte importante.

Deoarece aceste instrumente și procese sunt deja incluse în limbaj și nu au nevoie de nicio configurare suplimentară pentru a vă asigura codul în siguranță, veți economisi o mulțime de timp și efort.

Dar, Python nu oferă o soluție completă de testare și depanare.

Python realizează o treabă minunată de a vă proteja codul și de a preveni încălcarea datelor.

Dacă sunteți în căutarea unei soluții care să poată fi utilizată atât în ​​interiorul, cât și în afara lui Python, Selenium este o alegere excelentă.

Chiar și aplicațiile web dezvoltate folosind limbaje de programare alternative, cum ar fi Javascript, pot fi testate cu Selenium.

8. Creați o platformă de implicare în rețelele sociale cu Python

Dacă ați văzut vreodată streameri Twitch sau creatori YouTube, este posibil să fi observat că aceștia își încep frecvent videoclipurile solicitând adresele de e-mail ale spectatorilor.

În cele din urmă, vor trimite un buletin informativ abonaților cu oferte speciale și reduceri.

Puteți configura trimiteri automate în masă folosind programe precum MailChimp, care vă vor oferi un flux consistent de clienți potențiali.

Dacă ați adunat un număr considerabil de urmăritori, s-ar putea să vă gândiți să creați o comunitate în jurul produsului sau serviciului dvs., în care consumatorii să poată interacționa și să se dezvolte cu ajutorul dumneavoastră.

9. Utilizați Python pentru a construi un sistem CRM pentru extragerea și analizarea datelor

Gândește-te la tine ca la un co-fondator al unei firme care creează aplicații pentru iPhone și Android.

Ați decis să dezvoltați o aplicație care simplifică pentru clienți să găsească furnizorii din apropiere de bunuri și servicii, dar întâmpinați dificultăți în a găsi un limbaj de programare care să fie ușor de utilizat și să aibă toate capabilitățile de care aveți nevoie.

Nu este fantastic dacă ți-ai putea dezvolta aplicația cu un program open-source?

Ei bine, există.

Deși este destul de simplu de învățat și utilizat, Python are toate structurile și funcțiile standard la care te-ai aștepta de la un limbaj de programare complet.

Un loc minunat pentru a începe să înveți despre capacitățile Python ar fi prin crearea unui sistem de management al relațiilor cu clienții (CRM).

Mai întâi trebuie să creați un tabel al bazei de date, apoi să adăugați informații despre companie (cum ar fi numele, adresa și numărul de telefon) și, în final, conectați cele două folosind o relație.

Cu biblioteca de baze de date sqlite3 încorporată din Python, puteți realiza toate acestea.

10. Creați un site web cu Python pentru distracție sau pentru bani

Ușurința cu care poate fi generat un site web funcțional cu Python este unul dintre avantajele sale remarcabile.

Pentru a crea un site web simplu, nu trebuie să angajați designeri web scumpi sau să căutați un expert HTML.

Puteți crea instantaneu un site web complet funcțional, care îndeplinește funcțiile de care aveți nevoie cu puțină creativitate.

Puteți chiar să faceți un pas mai departe și să construiți un site web complet receptiv, cu elemente grafice pe care le încărcați singur, dacă aveți o pasiune pentru stil.

Doar asigurați-vă că mențineți accentul principal al fiecărei pagini pe o anumită problemă fundamentală și să păstrați în mod constant funcția și conținutul site-ului web.

Sper că v-a plăcut să răsfoiți acest eseu.

Am discutat despre o varietate de aplicații utile pentru Python care pot fi folosite pentru lucru sau pentru joacă.

Vă rugăm să nu ezitați să ne contactați dacă sunteți în căutarea unui punct de referință simplu și vă vom contacta de îndată ce vom putea cu o soluție care vă va permite să vă realizați obiectivele