Rayobyte 在提取相关数据进行数据分析和数据驱动决策方面的重要作用

数据是新的黄金。 当企业能够提取和分析足够多的正确数据时，他们就能做出更好的决策、提高效率和生产力。 Web 抓取使公司能够从社交媒体平台和网站收集大量信息，并将其存储在一个中央位置。

然而，就像原矿一样，这些数据必须经过提炼才能发挥最大作用。 当跨学科团队在数据预处理、数据分析和预测建模过程中齐心协力时，带来价值的提炼和抛光过程才能最好地发生。 Rayobyte的创始人兼首席执行官Neil Emeigh解释了使公司能够理解他们从数据抓取中获得的信息并使用它来做出关键决策的过程。

网络抓取之后必须进行数据预处理

数据预处理是数据分析过程中必不可少的步骤，涉及清理、转换和格式化数据，以便将其用于分析。 数据预处理可确保企业分析准确可靠的数据。

公司通过从数据集中去除噪声、异常值和缺失值来清理数据。 然后，他们通过将数据聚合到可用组或合并具有相似变量的数据集来转换该数据，之后他们可以解释数据并选择在他们的决策过程中最有用的信息。

“从金矿的角度来考虑数据预处理是最容易的，”Emeigh 评论道。 “当你开采黄金时，你会从地下开采出岩石、矿石和许多其他物质，但这些物质在被转化为纯金之前毫无价值。 当您挖掘数据时，数据预处理完成相同的功能——网络抓取收集数据，预处理确保它对推动业务决策有用。”

预处理导致数据分析和洞察

数据分析是检查数据以发现有用信息、提出结论和支持决策制定的过程。 数据分析师使用机器学习算法在大型数据集中寻找模式并对未来事件或趋势做出预测，通过确定要提出的正确问题并以有意义的方式回答这些问题来帮助数据驱动的决策制定。

“当投资者选择一只股票或一家企业时，他们绝不会在不查看上一季度业绩或历史报告的情况下投入辛苦赚来的钱，”Emeigh 问道。 “他们检查趋势、行业基准和其他数据，以便对他们的决定充满信心。 出于同样的原因，在您投资营销、人力资源、生产和其他业务领域时，使用数据分析和洞察力也是有意义的。 您从自己的业务和公共数据中收集的数据中提取这些见解。 对于公共数据，您无法在不抓取的情况下提取所需的所有见解。 数据抓取可为您节省数千美元，并帮助您快速找到所需的见解。”

正确的数据提供预测模型

预测建模使用历史数据来预测即将发生的事件。 在商业世界中，它允许公司使用有关当今客户的信息，根据客户未来的行为做出准确的决策。

预测模型通过提供对当前客户群的洞察，帮助组织每天做出更好的决策。 通过检查过去的行为，他们可以知道每个客户进行购买的可能性有多大。 这使他们能够了解哪些细分市场最有价值，哪些细分市场最值得瞄准。

但是，预测建模需要大量数据才能提供准确的模型。 Web 抓取使企业能够获得历史销售数据、产品价格和其他指标，这些指标可以提供对客户的洞察力并预测未来的行为。 它允许企业从整个网络中提取与其产品和服务相关的数据。 这个强大的工具甚至可以为资源有限或时间有限的公司提供他们所需的数据，以做出有关营销活动或产品开发的明智决策。

“在自然语言处理、生成销售预测，甚至为飓风做准备方面，预测建模已经改进并影响了几乎每个行业的每个方面，”Emeigh 解释道。 “预测建模的关键是收集数十亿个数据点以创建准确的模型。 人类无法收集所需的数据量。 网络抓取在提取我们用于在每个行业中构建预测模型的数据方面发挥着至关重要的作用。”

跨学科数据分析方法的重要性

一种跨学科的数据分析方法涉及多个领域在一个项目上的合作，以更好地理解手头的问题。 它是将原始数据转化为数据驱动决策的最有效手段。

“这就像组建一支超级英雄团队来拯救世界，”Emeigh 说，“而网络抓取就像是跨学科团队的助手。 它从各种来源收集数据，节省了团队繁琐的手动工作时间。”

例如，为预测建模项目收集患者数据的医疗团队可能不会考虑社交媒体——至少一开始不会。 但是社交媒体平台提供了大量数据，社交媒体营销人员知道去哪里找。

“当来自不同领域的专家一起工作时，他们能够更好地解决复杂问题并提出更有创意的解决方案，”Emeigh 观察到。 “通过合作，他们可以从不同角度查看数据，形成更全面的理解，并产生他们在其他情况下可能没有的想法。”

Web 抓取是这些过程背后不可或缺的工具。 它在预处理、分析、预测建模和跨学科团队将其转化为对他们的组织来说比黄金更有价值的决策之前收集关键数据。