Важнейшая роль Rayobyte в извлечении соответствующих данных для анализа данных и принятия решений на основе данных

Данные — это новое золото. Когда предприятия могут извлекать и анализировать достаточное количество правильных данных, они принимают более обоснованные решения, повышают эффективность и производительность. Веб-скрапинг позволяет компаниям собирать большие объемы информации с платформ социальных сетей и веб-сайтов и хранить ее в одном центральном месте.

Однако, как и в случае с сырой рудой, эти данные необходимо уточнять, чтобы они были наиболее эффективными. Процесс уточнения и полировки, который приносит пользу, лучше всего происходит, когда междисциплинарные команды собираются вместе во время предварительной обработки данных, анализа данных и прогнозного моделирования. Нил Эмей , основатель и генеральный директор Rayobyte , объясняет процесс, который позволяет компаниям понимать информацию, которую они получают в результате очистки данных, и использовать ее для принятия важных решений.

Веб-скрапинг должен сопровождаться предварительной обработкой данных.

Предварительная обработка данных является важным шагом в процессе анализа данных и включает в себя очистку, преобразование и форматирование данных, чтобы их можно было использовать для анализа. Предварительная обработка данных гарантирует, что предприятия анализируют точные и надежные данные.

Компании очищают данные, удаляя шум, выбросы и пропущенные значения из своих наборов данных. Затем они преобразуют эти данные, объединяя их в пригодные для использования группы или объединяя наборы данных с аналогичными переменными, после чего они могут интерпретировать данные и выбирать информацию, наиболее полезную в процессе принятия решений.

«Легче всего рассматривать предварительную обработку данных как золотую жилу, — замечает Эмей. «Когда вы добываете золото, вы извлекаете из-под земли камень, руду и множество других материалов, но этот материал ничего не стоит, пока не превратится в чистое золото. Предварительная обработка данных выполняет ту же функцию, когда вы извлекаете данные — веб-скрапинг собирает данные, а предварительная обработка обеспечивает их полезность при принятии бизнес-решений».

Предварительная обработка приводит к анализу данных и инсайтам

Анализ данных — это процесс проверки данных для обнаружения полезной информации, предложения выводов и поддержки принятия решений. Аналитики данных используют алгоритмы машинного обучения, чтобы находить закономерности в больших наборах данных и делать прогнозы будущих событий или тенденций, способствуя принятию решений на основе данных, определяя правильные вопросы, которые следует задавать, и содержательно отвечая на них.

«Когда инвестор выбирает акцию или предприятие, он никогда не вкладывает свои с трудом заработанные деньги, не ознакомившись с результатами предыдущего квартала или историческими отчетами», — спрашивает Эмей. «Они проверяют тенденции, отраслевые ориентиры и другие данные, чтобы быть уверенными в своем решении. Точно так же имеет смысл использовать анализ данных и идеи, когда вы инвестируете в маркетинг, управление персоналом, производство и другие области вашего бизнеса. Вы извлекаете эти идеи из данных, которые вы собираете в своем собственном бизнесе, и из общедоступных данных. Когда дело доходит до общедоступных данных, вы не можете извлечь всю необходимую информацию без парсинга. Очистка данных экономит вам тысячи долларов и помогает быстро находить нужные сведения».

Правильные данные предлагают прогнозное моделирование

Прогнозное моделирование использует исторические данные для прогнозирования предстоящих событий. В деловом мире это позволяет компаниям использовать информацию о сегодняшних клиентах для принятия точных решений, основанных на том, как клиенты будут вести себя в будущем.

Прогнозные модели помогают организациям каждый день принимать более обоснованные решения, предоставляя информацию об их текущей клиентской базе. Изучая прошлое поведение, они могут узнать, насколько вероятно, что каждый клиент совершит покупку. Это позволяет им понять, какие сегменты являются наиболее ценными и на какие стоит ориентироваться.

Однако прогнозное моделирование требует огромного количества данных для создания точных моделей. Веб-скрапинг позволяет компаниям получать исторические данные о продажах, ценах на продукты и другие показатели, которые дают представление о клиентах и ​​предсказывают поведение в будущем. Это позволяет предприятиям извлекать данные, относящиеся к их продуктам и услугам, со всего Интернета. Этот мощный инструмент предоставляет даже компаниям с ограниченными ресурсами или временными ограничениями данные, необходимые им для принятия обоснованных решений в отношении маркетинговых кампаний или разработки продуктов.

«В обработке естественного языка, составлении прогнозов продаж и даже подготовке к ураганам прогностическое моделирование улучшилось и повлияло почти на все аспекты каждой отрасли», — объясняет Эмей. «Ключом к прогнозному моделированию является сбор миллиардов точек данных для создания точной модели. Человек никак не может собрать необходимое количество данных. Веб-скрапинг играет жизненно важную роль в извлечении данных, которые мы используем для построения прогностических моделей в каждой отрасли».

Важность междисциплинарного подхода к анализу данных

Междисциплинарный подход к анализу данных предполагает совместную работу нескольких специалистов над одним проектом для лучшего понимания рассматриваемой проблемы. Это наиболее эффективное средство превращения необработанных данных в решения, основанные на данных.

«Это все равно, что собрать команду супергероев, чтобы спасти положение, — говорит Эмей, — а парсинг в Интернете — помощник междисциплинарной команды. Он собирает данные из различных источников и экономит рабочие часы утомительной ручной работы».

Например, команда здравоохранения, собирающая данные о пациентах для проекта прогнозного моделирования, может не учитывать социальные сети — по крайней мере, сначала. Но платформы социальных сетей предлагают огромные объемы данных, и маркетолог социальных сетей знает, где искать.

«Когда специалисты из разных областей работают вместе, они способны лучше решать сложные проблемы и находить более творческие решения», — отмечает Эмей. «Работая вместе, они видят данные под разными углами, достигают более всестороннего понимания и генерируют идеи, которых в противном случае у них могло бы и не быть».

Веб-скрапинг является неотъемлемым инструментом этих процессов. Он собирает критически важные данные, прежде чем их предварительная обработка, анализ, прогнозное моделирование и междисциплинарные группы превращают их в решения, которые стоят дороже золота для их организации.