Prelucrarea automată a datelor

Word Cloud "Big Data"

Majoritatea datelor pe care le livram sunt în format CSV (Comma Separated Values). Fiecare rând reprezintă o înregistrare, iar diferite proprietăți ale unei înregistrări sunt separate prin virgulă. Evident ordinea proprietăților este aceeași pentru fiecare rând (înregistrare).

Multi clienți ne cer datele într-un format propriu, și vreau să scriu aici un studiu de caz:

Clientul X, cere un o bază de date cu firme dintr-o anumită regiune, pentru a o încărca în soluția CRM și a fi folosită în scopuri de marketing. Continuarea

Practică ASE

Vino să programezi alături de noi la stagiul de practică organizat de TheWebMiner cu sprijinul Departametului de Informatică și Cibernetică Economică!

Inainte de toate, ar trebui să îți spunem ce facem noi. Extragem date din surse publice de pe Internet, le integreăm și le analizăm. Dacă ajungem la niște concluzii care ni se pare că ar fi interesante și pentru altcineva, implementăm o aplicație care să permită cuiva să urmărească evoluția datelor.

Ce vom face împreună:

Mai întâi trebuie să știi cum lucrăm noi, așa că în prima săptămână te vom învăța cum să programezi în Python, cum să lucrezi în echipă cu GIT și cum se procesează automat blocuri mari de text cu expresii regulate și selectori CSS.

În a doua săptămână, vom scrie împreună câteva proiecte reale de extragere de date bazate pe ce ai învățat la început și îți vei alege proiectul tău de final.

La final, în a treia săptămână, îți vei dezvolta proiectul tău. Nu-ți face griji, dacă nu te descurci, te ajutăm noi.

Vino la prezentarea de marți (17.03.2015) din clădirea cibernetică, sala 2013, dacă ai întrebări pentru noi și te așteptăm la practică :)

Procesarea fişierelor text foarte mari

La TheWebMiner avem deseori nevoie să procesam fișiere text foarte mari. Când spun foarte mari mă refer la fișiere mai mari de câteva sute de megabytes. Dintre toate editoarele care le-am testat până acum cel mai mine s-a descurcat Vim, respectiv gVim (versiunea de windows a faimosului editor).

Expresii regulate

Tot pentru procesarea fișierelor text folosim și expresii regulate (numite și RegEx). Expresii care ne ajută să căutăm (sau să căutăm și să înlocuim) porțiuni de text, care respecta un anumit format, într-om mod automat. Totul este frumos până ne lovim de următoarea problemă:

Cum folosim expresii regulate în Vim?

Vim are un format propriu pentru expresiile regulate așa că nu putem folosi expresii regulate standard în Vim, însă noi am creat un convertor special pentru asta. Convertorul îl puteți găsi aici: //thewebminer.com/regex-to-vim.

Sperăm să vă fie de folos acest articol.

Unelte pentru BigData și Data Mining

De curând am testat o unealtă de date mining despre care vreau să vă povestesc astăzi.
Aplicația se numește Datameer și este una de tip cloud bazata pe Hadoop.
Nu trebuie să instalăm nimic pe calculator, însă trebuie să avem datele pe care vrem să le analizăm.

Pasul 1: Importarea datelor

Pentru a importa datele trebuie să selectam formatul în care acestea sunt reprezentate

datameer 0

Pasul 2: Câteva mici configurări

Unele dintre ele țin de formatul datelor, altele de modul de detecție a tipurilor de date. Programul încearcă să detecteze tipul fiecărei coloane. Dealtfel se pot adaugă tipurile de date dintr-un fișier.

datameer 0.1

Pasul 3: Reglaje fine

Dacă programul nu reușește să detecteze bine coloanele putem sa le introducem noi manual. Un minus al programului este reprezentat de faptul că nu putem ajusta datele în acest pas decât prin eliminarea înregistrărilor care nu corespund tipurilor de date definite de utilizator.
datameer 1

Pasul 4: Setarea eșantionului care este folosit pentru previzualizarea operațiilor

datameer2

Cam ăsta a fost tot procesul prin care se adaugă datele în datameer.
Mai departe apare o interfață asemănătoare cu Excel în care vedem datele noastre.
Avem în plus câteva butoane care sunt responsabile pentru toată magia:

Column Dependency
Practic putem vedea dacă există legături între diferite coloane. Putem vedea dacă o variabilă este influențată de alta.

Clustering
Putem grupa datele după asemănarea lor.
Toată partea de descoperire a asemănărilor o face programul, noi trebuie doar sa spunem numărul de grupuri pe care vrem sa îl obținem.

Decision tree
Construiește un arbore de decizie pe baza datelor noastre.

Cam acestea sunt funcțiile magice pe care le are Datameer, dar adevărata putere a programului nu este reprezentata de funcții în sine, ci abilitatea acestuia de a le rula pe cantități uriașe de date.

Distribuția Gauss

Va mai aduceți aminte de Flappy Bird? Spuneam în postul în care vorbeam despre trenduri că este posibil ca acest trend să urmeze distribuția Gauss.

Curba lui Gauss

Se pare ca așa s-a și întâmplat, și este un bun exemplu pentru această distribuție cunoscută în statistică și sub numele de distribuția normală sau clopotul Gauss. Această distribuție este caracterizata de faptul că majoritatea valorilor sunt apropiate de o valoare centrală, graficul acestei distribuții arătând precum un clopot.

Cum să foloseşti Google Analytics pe e-mail sau în siteuri în care ești restricționat?

De multe ori este imposibil să integrezi codul  de tracking pus la dispoziție de Google Analytics și să folosești Analytics pe websiteuri care nu îți aparțin.

Motivele sunt următoarele:

1. pagina hostului nu permite inserarea codului JavaScript pentru tracking

2. nu există un feature de integrare al codului Google Analytics-ului.

Totuși, există o soluție, pentru situațiile în care poți adăuga o simplă imagine. În acest caz putem să folosim Google Analytics pentru o pagină web.

skitch

GA-Beacon – este o unealtă  ce integrează Google Analytics în aplicații ce nu suportă acest serviciu.

GA-Beacon este o mică aplicație Open Source, disponibilă direct pe Github ce tratează exact problema expusă anterior. Pentru un articol complet vă recomand să citiți acest material.

Te loghezi pe Google Analytics și setezi o nouă proprietate:
1. Selectezi “Website” și folosești “Universal Analytics”.
Website name: orice nume (spre exemplu „tracking pagina profil website x”)
WebSite URL: https://ga-beacon.appspot.com/
2. Apeşi click pe “Get Tracking ID”, copiezi id-ul UA-XXXXX-X pe pagina urmatoare

Adaugi imaginea de tracking pe paginile pe care dorești să le urmărești:

Exemplu de utilizare:

https://ga-beacon.appspot.com/UA-XXXXX-X/respository/numele-paginii

UA-XXXXX-X reprezintă id-ul de tracking
/respository/numele-paginii este o cale aleasa întâmplător.

Exemplu de utilizare HTML:

<img src=”https://ga-beacon.appspot.com/UA-XXXXX-X/your-repo/page-name” />

Asta e tot! În acest moment ești gata să vezi statisticile în timp real oferite de Google Analytics pentru paginile de profil ale siteurilor. Același lucru poate fi utilizat și la mail-urile trimise pentru campaniile de promovare dar și în alte situații asemănătoare.

Articol preluat de aici: http://www.worldit.info/articole/cum-sa-integrezi-google-analytics-pe-github-e-mail-sau-pe-un-website-in-care-esti-restrictionat/

Sezonalitate

În postul precedent am vorbit despre Google Trends și cum putem să vedem trenduri de căutare. Astăzi, încercând să văd dacă există influențe vizibile asupra căutărilor de jocuri am făcut o comparație între cele două trenduri.

Ceea ce am descoperit este fenomenul de sezonalitate (vedeți în imaginea de mai jos).

Sezonalitate

Sezonalitate

După ce m-am uitat și la date am observat că vârfurile graficului de mai sus corespund zilei de duminică. Explicaţia este evidentă.

Link: http://www.google.com/trends/explore#q=flappy%20bird%2C%20game&date=today%201-m&cmpt=q