Rayobyte 在提取相關數據進行數據分析和數據驅動決策方面的重要作用

數據是新的黃金。 當企業能夠提取和分析足夠多的正確數據時，他們就能做出更好的決策、提高效率和生產力。 Web 抓取使公司能夠從社交媒體平台和網站收集大量信息，並將其存儲在一個中央位置。

然而，就像原礦一樣，這些數據必須經過提煉才能發揮最大作用。 當跨學科團隊在數據預處理、數據分析和預測建模過程中齊心協力時，帶來價值的提煉和拋光過程才能最好地發生。 Rayobyte的創始人兼首席執行官Neil Emeigh解釋了使公司能夠理解他們從數據抓取中獲得的信息並使用它來做出關鍵決策的過程。

網絡抓取之後必須進行數據預處理

數據預處理是數據分析過程中必不可少的步驟，涉及清理、轉換和格式化數據，以便將其用於分析。 數據預處理可確保企業分析準確可靠的數據。

公司通過從數據集中去除噪聲、異常值和缺失值來清理數據。 然後，他們通過將數據聚合到可用組或合併具有相似變量的數據集來轉換該數據，之後他們可以解釋數據並選擇在他們的決策過程中最有用的信息。

“從金礦的角度來考慮數據預處理是最容易的，”Emeigh 評論道。 “當你開採黃金時，你會從地下開采出岩石、礦石和許多其他物質，但這些物質在被轉化為純金之前毫無價值。 當您挖掘數據時，數據預處理完成相同的功能——網絡抓取收集數據，預處理確保它對推動業務決策有用。”

預處理導致數據分析和洞察

數據分析是檢查數據以發現有用信息、提出結論和支持決策制定的過程。 數據分析師使用機器學習算法在大型數據集中尋找模式並對未來事件或趨勢做出預測，通過確定要提出的正確問題並以有意義的方式回答這些問題來幫助數據驅動的決策制定。

“當投資者選擇一隻股票或一家企業時，他們絕不會在不查看上一季度業績或歷史報告的情況下投入辛苦賺來的錢，”Emeigh 問道。 “他們檢查趨勢、行業基準和其他數據，以便對他們的決定充滿信心。 出於同樣的原因，在您投資營銷、人力資源、生產和其他業務領域時，使用數據分析和洞察力也是有意義的。 您從自己的業務和公共數據中收集的數據中提取這些見解。 對於公共數據，您無法在不抓取的情況下提取所需的所有見解。 數據抓取可為您節省數千美元，並幫助您快速找到所需的見解。”

正確的數據提供預測模型

預測建模使用歷史數據來預測即將發生的事件。 在商業世界中，它允許公司使用有關當今客戶的信息，根據客戶未來的行為做出準確的決策。

預測模型通過提供對當前客戶群的洞察，幫助組織每天做出更好的決策。 通過檢查過去的行為，他們可以知道每個客戶進行購買的可能性有多大。 這使他們能夠了解哪些細分市場最有價值，哪些細分市場最值得瞄準。

但是，預測建模需要大量數據才能提供準確的模型。 Web 抓取使企業能夠獲得歷史銷售數據、產品價格和其他指標，這些指標可以提供對客戶的洞察力並預測未來的行為。 它允許企業從整個網絡中提取與其產品和服務相關的數據。 這個強大的工具甚至可以為資源有限或時間有限的公司提供他們所需的數據，以做出有關營銷活動或產品開發的明智決策。

“在自然語言處理、生成銷售預測，甚至為颶風做準備方面，預測建模已經改進並影響了幾乎每個行業的每個方面，”Emeigh 解釋道。 “預測建模的關鍵是收集數十億個數據點以創建準確的模型。 人類無法收集所需的數據量。 網絡抓取在提取我們用於在每個行業中構建預測模型的數據方面發揮著至關重要的作用。”

跨學科數據分析方法的重要性

一種跨學科的數據分析方法涉及多個領域在一個項目上的合作，以更好地理解手頭的問題。 它是將原始數據轉化為數據驅動決策的最有效手段。

“這就像組建一支超級英雄團隊來拯救世界，”Emeigh 說，“而網絡抓取就像是跨學科團隊的助手。 它從各種來源收集數據，節省了團隊繁瑣的手動工作時間。”

例如，為預測建模項目收集患者數據的醫療團隊可能不會考慮社交媒體——至少一開始不會。 但是社交媒體平台提供了大量數據，社交媒體營銷人員知道去哪裡找。

“當來自不同領域的專家一起工作時，他們能夠更好地解決複雜問題並提出更有創意的解決方案，”Emeigh 觀察到。 “通過合作，他們可以從不同角度查看數據，形成更全面的理解，並產生他們在其他情況下可能沒有的想法。”

Web 抓取是這些過程背後不可或缺的工具。 它在預處理、分析、預測建模和跨學科團隊將其轉化為對他們的組織來說比黃金更有價值的決策之前收集關鍵數據。