Rolul vital al Rayobyte în extragerea datelor relevante pentru analiza datelor și luarea deciziilor bazate pe date

Datele sunt noul aur. Atunci când companiile pot extrage și analiza suficiente date potrivite, ele iau decizii mai bune, cresc eficiența și îmbunătățesc productivitatea. Web scraping permite companiilor să colecteze cantități mari de informații de pe platformele de social media și site-uri web și să le stocheze într-o singură locație centrală.

La fel ca minereul brut, totuși, aceste date trebuie să fie rafinate pentru a fi cele mai eficiente. Procesul de rafinare și lustruire care aduce valoare are loc cel mai bine atunci când echipele interdisciplinare se reunesc în timpul preprocesării datelor, analizei datelor și modelării predictive. Neil Emeigh , fondator și CEO al Rayobyte , explică procesul care dă putere companiilor să înțeleagă informațiile pe care le obțin din data scraping și să le folosească pentru a lua decizii critice.

Web scraping trebuie urmat de preprocesarea datelor

Preprocesarea datelor este un pas esențial în procesul de analiză a datelor și implică curățarea, transformarea și formatarea datelor, astfel încât acestea să poată fi utilizate pentru analiză. Preprocesarea datelor asigură că întreprinderile analizează date exacte și fiabile.

Companiile curăță datele eliminând zgomotul, valorile aberante și valorile lipsă din seturile lor de date. Apoi, ei transformă acele date agregându-le în grupuri utilizabile sau îmbinând seturi de date cu variabile similare, după care pot interpreta datele și pot selecta informațiile care sunt cele mai utile în procesul lor de luare a deciziilor.

„Este cel mai ușor să ne gândim la preprocesarea datelor în termeni de o mină de aur”, remarcă Emeigh. „Când extragi aur, scoți din pământ piatră, minereu și multe alte lucruri, dar acel material este fără valoare până când este transformat în aur pur. Preprocesarea datelor îndeplinește aceeași funcție atunci când extrageți date - web scraping adună date, iar preprocesarea asigură că este utilă în luarea deciziilor de afaceri.”

Preprocesarea duce la analiza datelor și perspective

Analiza datelor este procesul de inspectare a datelor pentru a descoperi informații utile, a sugera concluzii și a sprijini luarea deciziilor. Analiștii de date folosesc algoritmi de învățare automată pentru a găsi modele în seturi mari de date și pentru a face predicții despre evenimente sau tendințe viitoare, ajutând luarea deciziilor bazate pe date, identificând întrebările potrivite pentru a le adresa și răspunzând la ele în moduri semnificative.

„Când un investitor alege o acțiune sau o afacere, nu își angajează niciodată banii câștigați cu greu fără să se uite la performanța trimestrului anterior sau la rapoartele istorice”, întreabă Emeigh. „Ei verifică tendințele, reperele din industrie și alte date pentru a avea încredere în decizia lor. În același mod, este logic să folosiți analiza datelor și informațiile pe măsură ce investiți în marketing, resurse umane, producție și alte domenii ale afacerii dvs. Extrageți aceste informații din datele pe care le adunați din propria afacere și din datele publice. Când vine vorba de date publice, nu puteți extrage toate informațiile de care aveți nevoie fără să le răzuiți. Analizarea datelor vă economisește mii de dolari și vă ajută să găsiți rapid informațiile de care aveți nevoie.”

Datele corecte oferă modelare predictivă

Modelarea predictivă utilizează date istorice pentru a face predicții despre evenimentele viitoare. În lumea afacerilor, permite companiilor să folosească informații despre clienții de astăzi pentru a lua decizii precise, bazate pe modul în care clienții se vor comporta în viitor.

Modelele predictive ajută organizațiile să ia decizii mai bune în fiecare zi, oferind informații despre baza lor actuală de clienți. Examinând comportamentul din trecut, ei pot ști cât de probabil este fiecare client să facă o achiziție. Acest lucru le permite să înțeleagă care segmente sunt cele mai valoroase și care merită cel mai mult vizate.

Cu toate acestea, modelarea predictivă necesită munți de date pentru a oferi modele precise. Web scraping permite companiilor să obțină cifre istorice de vânzări, prețuri ale produselor și alte valori care oferă informații despre clienți și prezic comportamentul viitor. Permite companiilor să extragă date relevante pentru produsele și serviciile lor de pe întregul web. Acest instrument puternic oferă chiar și companiilor cu resurse limitate sau constrângeri de timp datele de care au nevoie pentru a lua decizii informate cu privire la campaniile de marketing sau dezvoltarea de produse.

„În procesarea limbajului natural, generarea de prognoze de vânzări și chiar pregătirea pentru uragane, modelarea predictivă s-a îmbunătățit și a afectat aproape fiecare aspect al fiecărei industrii”, explică Emeigh. „Cheia modelării predictive este colectarea de miliarde de puncte de date pentru a crea un model precis. Nu există nicio modalitate de a colecta cantitatea de date necesară pentru un om. Web scraping joacă un rol vital în extragerea datelor pe care le folosim pentru a construi modele predictive în fiecare industrie.”

Importanța unei abordări interdisciplinare a analizei datelor

O abordare interdisciplinară a analizei datelor implică mai multe domenii care lucrează împreună pe un singur proiect pentru a ajunge la o mai bună înțelegere a problemei în cauză. Este cel mai eficient mijloc de a transforma datele brute în decizii bazate pe date.

„Este ca și cum ai aduna o echipă de supereroi pentru a salva ziua”, spune Emeigh, „iar răzuirea web este ca și tovarasul echipei interdisciplinare. Adună date din diverse surse și economisește ore de muncă manuală obositoare pentru echipa.”

De exemplu, o echipă de asistență medicală care colectează date despre pacienți pentru un proiect de modelare predictivă ar putea să nu ia în considerare rețelele sociale – cel puțin nu la început. Dar platformele de social media oferă cantități masive de date, iar un agent de marketing în social media știe exact unde să caute.

„Atunci când experții din diferite domenii lucrează împreună, ei sunt mai capabili să rezolve probleme complexe și să vină cu soluții mai creative”, observă Emeigh. „Lucrând împreună, ei văd datele din unghiuri diferite, dezvoltă înțelegeri mai cuprinzătoare și generează idei pe care altfel nu le-ar avea.”

Web scraping este instrumentul integral din spatele acestor procese. Adună date critice înainte ca preprocesarea, analiza, modelarea predictivă și echipele interdisciplinare să le transforme în decizii care valorează mai mult decât aurul pentru organizația lor.