人工智能如何实现数据抓取和数据分析的自动化

过去几年，人工智能不仅使重复性工作自动化，还似乎发展出像人类一样“思考”和挖掘创造力的能力，彻底改变了我们的生活。说真的，你们中有多少人用过“Chat-GPT”创作过诗歌，或者用“Suno”创作过另一首情歌？

也许是时候让我们从人类需要负责所有无聊的复印工作的黑暗时代走向一个更加高科技的未来，在那个时代我们可以做真正的杀戮，例如谈判和战略规划。

人工智能时代的数据抓取

带有人工智能的网页抓取工具

在现代，我们通常从一个或多个来源在线收集数据。由于收集动作是重复的，因此繁琐的过程可以自动化。为此，有许多可用的数据收集工具，或者如果您愿意，您可以称它们为网络抓取工具。

旧有的互联网数据抓取方式存在问题，因为它们依赖网站的 HTML 规则来导航到目标数据。一旦 HTML 结构发生变化，抓取规则就会失效。更不用说现代网站倾向于使用 Javascript 交互来增强用户体验，这增加了获取准确数据的难度。

然而，在人工智能的帮助下，我们可以轻松应对网站的变化。以一个工具为例。作为一款无需代码的抓取工具，Octoparse 致力于将人工智能融入其直观的抓取界面。

它利用人工智能来改进网页元素的自动检测，让初学者更容易开始抓取。人工智能提高了识别网页上数据字段、按钮和其他交互元素的准确性，降低了新用户的学习难度。通过简化初始设置，用户无需任何技术知识即可快速创建有效的抓取工作流程。

对于更高级的用户，Octoparse 的 AI 可以协助编写和调整抓取规则。经过训练后，AI 可以生成和修改必要的代码以适应网站结构的变化。此功能可确保抓取规则在网站发展过程中仍然有效，从而减少对人工干预和持续维护的需求。用户可以依靠 AI 来处理复杂的调整，确保以最小的中断持续提取数据。

人工智能机器人流程自动化 (RPA)

还有基于人工智能的 RPA 工具（机器人过程自动化）来自动执行软件和系统内或之间的任何重复和常规步骤。

Kofax首席战略官 Chris Huff 表示：“机器人流程自动化不是物理的（或）机械机器人。”但它可以模拟大多数人机交互，以高容量和高速度执行工作场所中最平凡和重复的任务和流程。例如，假设您需要将文件从一个地方移动到另一个地方或进行货运预订。

随着人工智能加入自动化，事情可以以更智能的方式完成。例如，人工智能可以通过自然语言处理 (NLP) 帮助决定要处理哪些文档和文件。人工智能可以读取和解释文本和内容，并根据不同的自动化工作流程对其进行分类。

我们还可以用简单的自然语言与人工智能对话，让它根据我们的需求，甚至基于历史模式和情况，自动为我们构建RPA工作流程。人工智能成为我们生活和工作中强大伙伴的时代已经到来了！

人工智能时代的数据分析

在机器学习的支持下，人工智能可以处理庞大而复杂的数据集，并通过识别模式和异常得出准确的预测和见解。

这不仅仅是处理数字那么简单。如今，人工智能已经变得比这更加智能。

人工智能数据清理

由于数据的格式并不总是一致的，并且可能存在不准确性，人工智能可以通过识别重复条目、拼写错误的地址、缺失值、位置格式不一致等异常来帮助数据清理和预处理。

Octoparse的 AI 还有助于对提取的数据进行初步清理。通过应用 AI 算法过滤和细化原始数据，用户可以获得更高质量的输出，这些输出更有利于分析。这种自动清理过程有助于消除错误和不一致，提供更干净的数据集，减少手动处理。因此，用户可以专注于分析数据，而不是花时间进行繁琐的清理任务。

人工智能数据可视化

人工智能可以创建交互式图表和图形，揭示人眼可能忽略的细微变化。随着实时数据不断输入人工智能系统，仪表板将反映最新趋势和模式，以便采取任何及时行动。

例如，ThoughtSpot 利用人工智能和搜索驱动的界面来简化数据探索和可视化。它连接到各种数据源，将信息整合到一个平台中，并允许用户创建定义关系和上下文的逻辑数据模型。通过在 ThoughtSpot 的搜索栏中输入自然语言查询，用户可以让人工智能解释并获取相关数据。该平台根据这些查询生成交互式图表、图形和仪表板，用户可以进一步自定义。

人工智能数据洞察

作为人类，我们擅长从环境中获取见解。但即使是最低级别的数据分析师也需要很长时间才能掌握图形解释和数据处理的技能。因此，使用人工智能可以大大节省我们的时间和成本，以获得我们所需的见解。人工智能凭借其强大而深不可测的 NLP（自然语言处理）能力，可以帮助我们进行预测分析以及情绪分析。

在电子商务领域， Octoparse VOC等基于 AI 的数据分析解决方案可帮助数千家公司全面了解其产品的表现。从客户资料（谁、何时、何地、为什么）、正面/负面反馈到未满足的需求和购买前的顾虑，此工具（也包括其扩展）提供的详细信息对于后期的产品开发和营销活动方向至关重要。

关于价格监控，一些人工智能工具可以使这个过程变得快速而简单。Competera 是一个人工智能定价平台，旨在帮助零售商优化定价策略。借助算法和机器学习，它可以根据需求弹性等多种因素提供定价优化。

显然，人工智能在预测分析中确实发挥着重要作用。通过预测未来模式，基于人工智能的数据分析工具可以帮助企业保持领先地位。

结论

随着人工智能不断学习和适应，数据让人头疼的时代将会结束。人类作为指挥官，将决定应该采取人工智能计算出的哪种可能性。