Web Scraping und Excel gehen Hand in Hand. Nachdem Sie die Daten aus dem Web extrahiert haben, können Sie diese Daten in Excel organisieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Das Internet ist bei weitem die größte Informations- und Datenquelle.
Das Durchsuchen mehrerer Websites zur Datenanalyse kann ziemlich mühsam sein. Wenn Sie große Datenmengen analysieren, ist es nur ratsam, den Datensatz in einer durchsuchbaren Tabelle zu organisieren.
Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit „Web Scraping“ die Extraktion Ihrer benötigten Daten automatisieren und in Excel organisieren können, sodass die von Ihnen gesuchten Erkenntnisse für die Augen sichtbar sind und nicht zusammen mit vielen anderen Datensätzen im Web verborgen bleiben.
Inhaltsverzeichnis
Ein kurzer Überblick über Web Scraping
Web Scraping ist eine bevorzugte Automatisierungsmethode zum Abrufen von Informationen aus dem Internet.
In einer Zeit, in der jedes Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen möchte, sind Webdaten zu einem unverzichtbaren Vermögenswert geworden. Für Privatpersonen und Unternehmen gleichermaßen.
Web Scraping ist ein wertvolles Arsenal für Sie, wenn Sie Daten in großem Maßstab benötigen. Darüber hinaus ist es ein praktisches Tool, um auf Daten aus dem Internet zuzugreifen, die möglicherweise hinter mehreren Links und Seiten verborgen sind.
Web Scraping navigiert automatisch durch die Webseiten, extrahiert relevante Daten und erfasst sie zur Speicherung und Anwendung.
Darüber hinaus können Sie die Daten in Ihrem gewünschten Format extrahieren, z. B. als Fotos, Links und andere Datentypen wie auf der Quellwebsite.
Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Web Scraping können Sie auf Erkenntnisse und Informationen zugreifen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und sich einen Makroüberblick über die Marktdynamik zu verschaffen.
Die Grundlagen des Web Scraping
Weitere Informationen zum Web Scraping finden Sie hier Dieser Artikel zum Thema Web Scraping mit Python. Hier ist nur eine kurze Vorschau. Web Scraping beginnt normalerweise mit dem Senden von HTTP-Anfragen an eine Website, dem Parsen des HTML-Inhalts und dem anschließenden Extrahieren der ausgewählten Daten. Einige Schlüsselkomponenten des Web Scraping sind:
HTTP-Anfragen
Web Scraping beginnt mit dem Senden von HTTP-Anfragen an die Zielwebsite. Darüber hinaus ermöglichen Ihnen diese Anfragen, den HTML-Inhalt der Webseite zu extrahieren.
HTML-Parsing
Nachdem Sie den HTML-Code extrahiert haben, besteht der nächste Schritt darin, die Daten zu analysieren, um den Datensatz abzurufen. Beim Parsing wird die Struktur des HTML-Dokuments analysiert und bestimmte Elemente identifiziert, die die gewünschten Daten enthalten.
Nachdem Sie die Daten geparst und analysiert haben, extrahiert Web Scraping dann die gewünschten Daten aus dem geparsten HTML. Abhängig von der Komplexität der Website und Ihrem Extraktionsworkflow kann dies durch verschiedene Techniken erreicht werden, wie z XPath, CSS-Selektoren oder reguläre Ausdrücke.
Datenspeicher
Sie müssen die extrahierten Daten zur weiteren Analyse und Integration speichern. Hierfür gibt es verschiedene Formate, wie zum Beispiel CSV, JSON oder den Schwerpunkt dieses Artikels, den Export nach Excel.
Darüber hinaus möchten Sie in der Regel die Daten strukturieren und Automatisierungen verwenden, um die Daten in einer gewünschten Struktur zu speichern.
Exportieren von Scraped-Daten nach Excel
Sobald Sie die gewünschten Daten erfolgreich extrahiert haben, kann der Export nach Excel ein praktisches und vertrautes Format für die weitere Analyse bereitstellen. Excel bietet leistungsstarke Datenbearbeitungs- und Visualisierungsfunktionen und ist damit ein ideales Werkzeug für die Arbeit mit Scraped-Daten.
Um Scraped-Daten nach Excel zu exportieren, können Sie je nach gewähltem Web-Scraping-Mechanismus verschiedene Methoden nutzen. Wenn Sie beispielsweise Python verwenden und Wunderschöne Suppekönnen Sie Bibliotheken wie nutzen Pandas um Ihre Daten in ein umzuwandeln Pandas DataFrame und dann als Excel-Datei speichern.
Wenn Sie alternativ ein visuelles Web-Scraping-Tool wie die Browser-Erweiterung von Grepsr verwenden, können Sie die extrahierten Daten mit wenigen Klicks direkt nach Excel exportieren. Wir bieten eine nahtlose Integration mit Excel, sodass Sie Scraped-Daten mühelos in Echtzeit exportieren und aktualisieren können.
Um Ihren Extraktionsaufwand vollständig zu delegieren, bieten wir auch maßgeschneiderte Datenextraktionsdienste an, bei denen Sie lediglich Ihre Anforderungen mitteilen müssen und wir den Rest erledigen. Sei es, die Daten zu extrahieren und in einem Excel zu speichern oder sie über eine API in Ihre Systeme zu integrieren.
Um Scraped-Daten effektiv zu nutzen, ist Datenintegration der Schlüssel. ETL oder Extract, Transform, Load ist eine Methode zum Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Format. Hier sind die Phasen von ETL beim Web Scraping:
In dieser Phase verwenden wir Web Scraping, um Daten von vielen Websites und Quellen zu sammeln. Sie haben die Möglichkeit, aus verschiedenen Formaten auszuwählen, z. B. CSV, JSON oder Excel.
Verwandeln:
Die extrahierten Daten werden während des Transformationsprozesses normalisiert, gesammelt und neu strukturiert. Wenn Sie diesen Schritt abschließen, können Sie sicher sein, dass die Daten einheitlich formatiert und für die Analyse oder Integration mit anderen Datensätzen bereit sind.
Belastung:
Im letzten Schritt werden die konvertierten Daten dann in das Zielsystem bzw. die Zieldatenbank importiert. Hierzu können ein internes Data Warehouse und APIs genutzt werden.
Durch die Anwendung der ETL-Prinzipien auf Web Scraping können Sie die Integration von Scraping-Daten in Ihre bestehenden Systeme und Arbeitsabläufe optimieren und so eine effiziente Analyse und Entscheidungsfindung ermöglichen.
Reale Anwendungen von Web Scraping
Im Gegensatz zu internen Daten einer Organisation oder eines Engagements geben Web- oder externe Daten im Allgemeinen Einblicke in den Markt und die Umgebung rund um den Datensatz. Sie können unsere Auflistung verschiedener Webdaten einsehen Anwendungen hier. Dies sind einige hervorstechende Beispiele für Anwendungen, die globale Unternehmen mit Web Scraping nutzen.
Preisüberwachung
Unternehmen nutzen Web Scraping, um die Preise der Konkurrenz zu überwachen und ihre Preisstrategie entsprechend anzupassen. E-Commerce-Unternehmen entwickeln häufig Automatisierungsalgorithmen für die Preisgestaltung, die Webdaten als Quellindikatoren verwenden.
Marktforschung
Web Scraping gibt Unternehmen die Möglichkeit, Marktinformationen zu sammeln, die Stimmung der Kunden einzuschätzen und neue Markttrends zu erkennen. Kundenrezensionen und Q&A-Daten, Produktkataloge von Wettbewerbern, Social-Media-Daten und historische Preisdaten werden häufig gesammelt, um Marktforschung durchzuführen und Trends zu messen.
Lead-Generierung
Web Scraping wird verwendet, um Kontaktinformationen von Websites zu extrahieren und Leads für Vertriebs- und Marketingzwecke zu generieren. Was Sie im Allgemeinen suchen würden, ist der digitale Fußabdruck, den Ihre Zielgruppe hinterlässt, wenn sie eine Kaufabsicht hat.
Wissenschaftliche Forschung
Web Scraping wird von Forschern (die ihre Forschungsarbeiten verfolgen) verwendet, um Webdaten in großem Maßstab für Studienzwecke zu sammeln und neue Perspektiven zu einer Vielzahl von Themen zu gewinnen.
Abschließend
Web Scraping ist eine leistungsstarke Technologie, die dabei hilft, im Web verborgene Erkenntnisse aufzudecken. Wenn Sie das volle Potenzial von Web-Scraping-Tools ausschöpfen und dabei Standardpraktiken einhalten, können Sie aufschlussreiche Daten erhalten, kluge Entscheidungen treffen und den Wettbewerbsvorteil erzielen, den Sie suchen.
Die Automatisierung der Web-Datenextraktion bietet unzählige Möglichkeiten für die datengesteuerte Analyse und Integration und spart gleichzeitig viel Zeit, die möglicherweise mit der manuellen Datenerfassung verschwendet worden wäre.
Nutzen Sie die Stärken des Web Scraping und erschließen Sie die unendlichen Möglichkeiten, die in der riesigen digitalen Welt verborgen sind.
Starten Sie sofort Ihr Web-Scraping-Abenteuer und erkunden Sie die Fülle an Daten, die nur darauf warten, gefunden zu werden!
