Анализ и парсинг

Анализ и парсинг

  1. Статистический сбор и анализ
  2. Эвристический анализ
  3. Разведочный анализ

Анализ и парсинг

В современном бизнесе не обойтись без анализа и обработки данных. Наша компания поможет вам быстро получать необходимые данные и анализировать их с помощью парсеров любой сложности.

Парсинг позволяет получить сырые данные и пользуется огромным спросом. Мы предлагаем парсинг форматов HTML, CSV, PHP, RSS и баз телефонных номеров. Парсеры могут обрабатывать язык разметки HTML, и предоставлять необходимую информацию вашего сайта, отбрасывая ненужный контент.

Парсинг включает в себя следующие процедуры:

  • Статистический, эвристический, разведочный анализ данных на языках Python и R
  • Решение задач вычислительной математики, численные методы и доказательные вычисления
  • Математическое моделирование в Matlab и Maple
  • Контент-анализ текста

Современные компании хранят и обрабатывают огромные объёмы информации: чеки, транзакции, интернет-трафик и записи звонков в call-центр, публикации в социальных сетях, электронные письма, журналы оборудования, показания датчиков и так далее. Чтобы извлечь из этих данных пользу для бизнеса, используют системы класса big data. Аналитическое ядро систем Big Data выявляет закономерности, которые можно использовать для прогнозирования колебаний спроса и поведения клиентов.

Парсинг связан с анализом Big Data. Анализ больших массивов данных применяется во множестве областей, от анализа финансовых рынков и социальных сетей, до обработки медицинской информатики и больших коллекций статей. Работа с большими данными откроет для вас новые возможности по развитию бизнеса и улучшению бизнес-процессов.

Анализ больших данных позволит вам:

  1. Ускорить сбор информации по внутренним и внешним источникам.
  2. Повысить качество отчетов и увеличить эффективность принимаемых решений.
  3. Выстроить прогнозные модели, смоделировать разнообразные сценарии развития событий.
  4. Снизить затраты на получение, обработку и хранение информации из разрозненных источников.
  5. Упростить и повысить качество обработки источников информации на иностранных языках.

Анализ больших данных используется также для решения маркетинговых задач:

  1. Идентификация ключевых клиентов для запуска «сарафанного радио»

    Анализ связей и теория графов помогут выделить наиболее влиятельных клиентов, которые формируют общественное мнение.

  2. Анализ обратной связи потребителя для улучшения качества товаров и услуг

    Анализ отзывов потребителей, которые многие оставляют на социальных платформах, позволит получить инсайдерскую информацию на основе этих отзывов.

  3. Определение профиля клиента

    Профилирование потребителя используется, в основном, для таргетированного маркетинга.

  4. Понимание того, как клиент использует продукты

    Анализ историй кликов, данных куки, демографических и транзакционных данных позволяет понять, каким именно образом клиент использует продукт и применить более точный таргетинг.

  5. Создание таргетированных маркетинговых программ

    Сегментация важна для определения потребностей и желаний клиентов и последующего выстраивания эффективной маркетинговой стратегии.

Наши преимущества

  • Полный цикл

    Сбор информации - сопоставление - регулярные отчеты - рекомендации по ценообразованию
  • Прозрачная ценовая политика

    Стоимость каждого проекта расчитывается индивидуально. Оплата за собранные позиции
  • Сложный скрапинг

    Мы справляемся с большинством сложных задач (сложные структуры сайта, несколько товаров на одной странице, защитники от скачивания и т.д.)
  • Собственное ПО

    Мы работаем на собственном программном обеспечении, что позволяет решать самые сложные задачи.
  • Профессиональный анализ данных

    По артикулу (выигрыш в лотерею), по нечеткому сопоставлению наименований, по сопоставлению товарных свойств

Понравились наши решения?
Заполните форму и мы отправим Вам бесплатную оценку Вашего решения
Имя*
Ошибка ввода

Фамилия
Неверный ввод

E-mail*
Ошибка ввода

Телефон*
Неверный ввод

Описание ваших задач*

Наверх