10 способов использовать Python для извлечения и анализа данных

Python упрощает извлечение и анализ данных

Говоря об обработке и анализе данных, фразы «извлечение данных» и «анализ данных» иногда используются взаимозаменяемо.

Извлечение данных, с другой стороны, — это процесс сбора соответствующей информации из многочисленных источников и представления ее в структурированном виде, который может использовать конечный пользователь, тогда как синтаксический анализ — это процесс разбиения необработанных данных на значимые части.

Другими словами, вас регулярно просят собирать данные из неструктурированных и полуструктурированных материалов (таких как новости и веб-сайты).

Организуйте его во фрейм данных, чтобы его можно было проанализировать и представить осмысленным образом.

Python часто упрощает эту работу по двум причинам.

• Во-первых, поскольку ваш проект является динамическим, вы можете быстро добавлять или удалять задачи по ходу дела.
• Во-вторых, многие возможности и функции языка ориентированы на обработку и анализ текста, что облегчает извлечение и синтаксический анализ данных.

Например, вы можете быстро разделить текст на слова, фразы и фрагменты с помощью модуля re-module, который упрощает обработку и анализ текста для поиска и сопоставления.

Модуль даже упрощает отображение тем и темы документа (или веб-сайта) с помощью обработки естественного языка (NLP), позволяя вам обнаружить все существительные и глаголы в тексте.

Ожидается, что в следующем году 10,5 млрд устройств будут скомпрометированы.

Ожидается, что в 2019 году в сети будет 10,5 млрд гаджетов, и ближайшие годы получили прозвище «Год Интернета вещей».

Устройства, которые являются частью IoT или Интернета вещей, варьируются по размеру от небольших носимых устройств, таких как умные часы, до более крупных, таких как холодильники и термостаты, что дает злоумышленникам возможность взломать огромное количество устройств.

Поскольку эти гаджеты часто не требуют серьезных мер безопасности, хакеры и другие киберпреступники могут легко их атаковать.

Вероятность взлома очень высока, потому что существует так много устройств IoT, а соединения часто осуществляются с использованием общедоступных компьютеров или интернет-соединений, которые можно найти в кафе и вестибюлях отелей.

Организациям крайне сложно отслеживать все уязвимости кибербезопасности, предоставляемые Интернетом вещей, из-за огромного количества устройств.

Для решения этой проблемы специалисты по безопасности обратились к передовым решениям в области безопасности, созданным для противодействия этим рискам.

Эти продукты используют искусственный интеллект для мгновенной оценки миллиардов событий безопасности, вызванных устройствами IoT.

Решения для обеспечения безопасности на основе искусственного интеллекта могут эффективно отслеживать и отслеживать действия IoT, выявляя потенциальные риски от подключенных устройств до того, как они могут причинить какой-либо вред.

Используя соответствующие инструменты, команды могут быть уверены, что их планы IoT успешны, а их сети безопасны и надежны.

Все о Python и его использовании

Было бы глупо утверждать, что организациям еще не нужны инструменты для управления массивными данными.

Благодаря появлению Hadoop и облака у компаний теперь больше возможностей для хранения и обработки данных, чем когда-либо, но это также приносит с собой множество совершенно новых трудностей.

Команды могут контролировать вычислительную мощность, необходимую для работы приложений с большими данными, но они не всегда могут гарантировать, что данные останутся в безопасности в облаке.

Python полезен в этой ситуации.

В последние годы язык программирования Python стал весьма популярен, отчасти из-за его сильного динамического характера, который поощряет экспериментирование и быструю разработку.

Каждый, кто готов учиться, может легко получить к нему доступ благодаря сообществу открытого исходного кода, и вы можете начать работу бесплатно и с минимальными усилиями!

В этом посте будут рассмотрены некоторые из наиболее полезных и практичных приложений этого языка, а также то, как вы можете начать создавать свои собственные задачи, связанные с данными.

Один из лучших языков сценариев для различных задач анализа данных в Python.

Этот пост познакомит вас со многими способами использования Python во многих областях анализа данных, если вы новичок в этом языке.

Если вы хотите узнать больше об интеллектуальном анализе данных, статистическом анализе или поиске информации, Python — фантастический инструмент для выполнения этих задач.

Большинство фирм сегодня работают в Интернете. Это указывает на то, что многие области их бизнеса зависят от Интернета.

Python — идеальный инструмент для тех, кто хочет автоматизировать сбор и анализ данных.

10 способов использовать Python для извлечения и анализа данных

1. Создавайте массивные фреймы данных Python для извлечения и анализа

  Способность управлять огромными объемами данных — одна из самых интересных последних разработок стандартной библиотеки Python.

В библиотеке Pandas доступно несколько структур данных и методов, которые упрощают создание огромных фреймов данных, которые могут хранить миллионы записей, каждая из которых содержит миллиарды байтов данных.

Работа с большими наборами данных имеет много преимуществ, в том числе возможность быстрого и простого выполнения сложных запросов и анализа данных.

Компании могут быстро и правильно выявлять тенденции, закономерности и возможности, на обнаружение которых при использовании традиционных подходов ушло бы значительно больше времени, за счет интеграции возможностей машинного обучения и искусственного интеллекта с обширными наборами данных.

2. Python использует регулярные выражения при манипулировании строками при извлечении и анализе данных

Работа с регулярными выражениями — это недавнее и важное дополнение к стандартной библиотеке Python.

Вместо ручного разбора HTML или XML регулярные выражения являются мощным инструментом, который можно использовать для проверки и редактирования строк.

Например, использование регулярных выражений значительно упрощает и повышает надежность анализа потока XML.

Недостатком использования регулярных выражений является то, что их может быть сложно понять, и для их правильного использования требуется много работы.

Спасибо Богу за встроенную функцию справки и примеры Python, которые могут значительно облегчить понимание регулярных выражений.

3. Python создает бизнес, основанный на образе жизни, как стартап с извлечением и анализом данных

Пандемия Covid-19 в 2019 году привела к закрытию многих предприятий и повсеместному переходу на удаленную работу.

С тех пор появилось много компаний «нового предпринимательства», чтобы удовлетворить потребности образа жизни цифровых кочевников, вызванного эпидемией.

Эти предприятия предоставляют различные услуги для помощи удаленным работникам, независимым подрядчикам и цифровым кочевникам.

Одной из таких компаний является Airwallex, которая предоставляет высококлассные услуги, связанные с путешествиями, цифровым кочевникам.

Он был запущен в ответ на растущую потребность в возможностях удаленной работы, вызванную эпидемией.

Им нужна платформа, которая могла бы беспрепятственно связать выбранное независимыми подрядчиками жилье, такое как роскошные отели и прокат автомобилей, с другими необходимыми туристическими услугами, такими как продажа билетов и страхование путешествий.

Пандемия вынудила многие фирмы перейти на удаленную работу и увеличить использование фрилансеров и цифровых кочевников.

4. Python принимает автоматизацию, когда это возможно 

В последние годы мы все очень хорошо осознали преимущества автоматизации там, где это возможно.

Вспышка Covid-19 заставила многие фирмы полностью перейти на удаленную работу, и преимущества автоматизации операций сейчас очевидны как никогда.

Почему бы не автоматизировать действие, которое вы можете выполнять и которое не связано с взаимодействием с клиентом?

ClickMeter, решение, созданное Reachforce и Ignition Technologies, позволяющее автоматизировать маркетинговую аналитику, является хорошей иллюстрацией этого.

Искусственный интеллект (ИИ) обрабатывает всю аналитику продукта, используя машинное обучение и интенсивную обработку естественного языка для отслеживания участия и интереса потребителей по нескольким каналам.

Преимущество полностью автоматизированной платформы для маркетинговой аналитики состоит в том, что маркетинговые команды получают больше времени для привлечения клиентов новыми способами и увеличения количества и качества лидов и конверсий.

В свою очередь, это способствует производительности и росту.

5. Используйте Apache Spark для анализа огромных объемов извлечения и анализа данных

Хотя Python идеально подходит для оценки небольших наборов данных, по мере развития набора данных он быстро становится неэффективным и трудоемким.

Например, когда ваш набор данных расширяется до определенного размера, для его анализа потребуется все больше циклов ядра ЦП.

Это становится проблемой, если вам нужно будет провести анализ позже.

потому что будет сложно и, возможно, дорого кэшировать все эти данные в памяти, тем более что для их извлечения потребуется много ресурсов процессора.

К счастью, эта ситуация была специально учтена при создании выдающегося проекта Apache Spark.

Платформа анализа данных Apache Spark, изначально разработанная для использования с Hadoop, впоследствии была расширена для обслуживания ряда вариантов использования, включая аналитику, машинное обучение и анализ графов.

Одним из основных преимуществ использования Apache Spark является то, что он невероятно эффективен при хранении и обработке большого количества данных, что позволяет вам исследовать большие наборы данных быстрее, чем это было бы возможно с одним компьютером.

С помощью Apache Spark вы можете создавать собственные приложения, используя единый стиль программирования и исчерпывающую документацию, или выполнять сложный анализ данных, используя надежный набор доступных библиотек.

6. Извлечение и анализ данных. Используйте Redis для хранения ключей и значений.

Пакет Redis — еще одно невероятно полезное дополнение к стандартной библиотеке Python.

Redis — это широко используемое хранилище ключей и значений с открытым исходным кодом, которое предлагает быстрое и простое решение для хранения данных между компьютерами.

Успех Redis связан как с простотой его использования, так и с тем, что он был создан с использованием программного обеспечения с открытым исходным кодом, что делает его доступным для всех, кто хочет попробовать.

Redis — отличная альтернатива, если вы ищете быстрый и простой способ хранения и извлечения небольших объемов информации, не беспокоясь о блокировке основной памяти.

7. Для извлечения и анализа данных необходимо написать безопасный код

За последние несколько лет произошло несколько громких утечек данных, что повлекло за собой высокие расходы и коммерческие перерывы.

Из-за этого многие организации активизировали свои усилия по защите конфиденциальных данных — как в пути, так и в состоянии покоя.

Обеспечение безопасности вашего кода и предотвращение нежелательного доступа и непреднамеренной утечки данных — один из лучших способов добиться этого.

Python делает это довольно легко.

Язык предлагает процессы и инструменты для написания более безопасного кода, такие как расширенная проверка подлинности, шифрование и обфускация.

Вы можете написать код, который легко проверять и тестировать с помощью этих инструментов и методов, что делает его более надежным и с меньшей вероятностью содержит серьезные недостатки.

Поскольку эти инструменты и процессы уже включены в язык и не требуют дополнительной настройки для обеспечения безопасности кода, вы сэкономите массу времени и усилий.

Но Python не предоставляет полного решения для тестирования и отладки.

Python отлично справляется с задачей защиты вашего кода и предотвращения утечки данных.

Если вы ищете решение, которое можно использовать как внутри, так и вне Python, Selenium — отличный выбор.

Даже веб-приложения, разработанные с использованием альтернативных языков программирования, таких как Javascript, можно тестировать с помощью Selenium.

8. Создайте платформу взаимодействия с социальными сетями с помощью Python

Если вы когда-либо видели стримеров Twitch или создателей YouTube, вы могли заметить, что они часто начинают свои видео с запроса адресов электронной почты зрителей.

В конечном итоге они будут рассылать подписчикам рассылку со специальными предложениями и скидками.

Вы можете настроить автоматическую массовую рассылку с помощью таких программ, как MailChimp, которые обеспечат вам постоянный поток потенциальных клиентов.

Если вы накопили значительное количество подписчиков, вы можете подумать о создании сообщества вокруг вашего продукта или услуги, где потребители могли бы взаимодействовать и развиваться с вашей помощью.

9. Используйте Python для создания CRM-системы для извлечения и анализа данных

Думайте о себе как о соучредителе фирмы, которая создает приложения для iPhone и Android.

Вы решили разработать приложение, которое упростит клиентам поиск ближайших поставщиков их товаров и услуг, но у вас возникли трудности с поиском языка программирования, который был бы удобным для пользователя и обладал бы всеми необходимыми возможностями.

Разве это не фантастика, если бы вы могли разработать свое приложение с помощью программы с открытым исходным кодом?

Ну, есть.

Несмотря на простоту изучения и использования, Python имеет все стандартные структуры и функции, которые вы ожидаете от полноценного языка программирования.

Отличным местом для начала изучения возможностей Python было бы создание системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).

Сначала вы должны создать таблицу базы данных, затем добавить информацию о компании (например, имя, адрес и номер телефона) и, наконец, соединить их с помощью отношения.

Со встроенной в Python библиотекой базы данных sqlite3 вы можете выполнить все это.

10. Создайте веб-сайт с помощью Python для развлечения или за деньги

Легкость, с которой можно создать работающий веб-сайт с помощью Python, является одним из его выдающихся преимуществ.

Чтобы создать простой веб-сайт, вам не нужно нанимать дорогих веб-дизайнеров или искать эксперта по HTML.

Вы можете мгновенно создать полнофункциональный веб-сайт, который выполняет нужные вам функции, проявив немного творчества.

Вы даже можете сделать еще один шаг вперед и создать полностью адаптивный веб-сайт с графикой, которую вы загружаете сами, если у вас есть страсть к стилю.

Просто следите за тем, чтобы на каждой странице основное внимание уделялось конкретному фундаментальному вопросу, а также сохраняйте функции и содержание веб-сайта согласованными.

Надеюсь, вам понравилось просматривать это эссе.

Мы обсудили множество полезных приложений для Python, которые можно использовать для работы или развлечений.

Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам, если вы ищете простой ориентир, и мы свяжемся с вами, как только сможем предложить решение, которое позволит вам реализовать свои цели.