Pengikisan web Pengikisan web dan Excel berjalan beriringan. Setelah mengekstraksi data dari web, Anda bisa mengatur data ini di Excel untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Internet sejauh ini merupakan sumber informasi dan data terbesar.
Menelusuri berbagai situs analisis data bisa jadi sangat membosankan. Saat menganalisis data dalam jumlah besar, sebaiknya atur kumpulan data ke dalam tabel yang dapat dicari.
Kami akan menunjukkan kepada Anda bagaimana Anda dapat menggunakan "web scraping" untuk mengotomatiskan ekstraksi data yang Anda perlukan dan mengaturnya di Excel sehingga wawasan yang Anda cari terlihat oleh mata dan tidak tersembunyi bersama dengan banyak kumpulan data lainnya di web .
Daftar Isi
Ikhtisar singkat tentang web scraping
Pengikisan web adalah metode otomatisasi pilihan untuk mengambil informasi dari Internet.
Pada saat setiap bisnis ingin mengambil keputusan berdasarkan data, data web telah menjadi aset yang sangat diperlukan. Baik untuk perorangan maupun perusahaan.
Pengikisan web adalah gudang senjata yang berharga bagi Anda saat Anda membutuhkan data dalam skala besar. Selain itu, ini adalah alat yang berguna untuk mengakses data dari Internet yang mungkin tersembunyi di balik banyak tautan dan halaman.
Pengikisan web secara otomatis menavigasi halaman web, mengekstrak data yang relevan dan mengumpulkannya untuk penyimpanan dan aplikasi.
Selain itu, Anda dapat mengekstrak data dalam format yang Anda inginkan, seperti: B. seperti foto, link dan tipe data lainnya seperti pada website sumber.
Dengan memanfaatkan kekuatan web scraping, Anda dapat mengakses wawasan dan informasi untuk membuat keputusan yang tepat dan mendapatkan pandangan makro tentang dinamika pasar.
Dasar-dasar pengikisan web
Anda dapat menemukan informasi lebih lanjut tentang web scraping di sini Artikel ini tentang topik web scraping dengan Python. Ini hanya pratinjau singkat. Pengikisan web biasanya dimulai dengan mengirimkan permintaan HTTP ke situs web, menguraikan konten HTML, dan kemudian mengekstraksi data yang dipilih. Beberapa komponen penting dari web scraping adalah:
Permintaan HTTP
Pengikisan web dimulai dengan mengirimkan permintaan HTTP ke situs web target. Selain itu, permintaan ini memungkinkan Anda mengekstrak konten HTML halaman web.
penguraian HTML
Setelah mengekstrak HTML, langkah selanjutnya adalah mengurai data untuk mengambil kumpulan data. Parsing melibatkan analisis struktur dokumen HTML dan mengidentifikasi elemen spesifik yang berisi data yang diinginkan.
Setelah mengurai dan menganalisis data, web scraping kemudian mengekstrak data yang diinginkan dari HTML yang diurai. Bergantung pada kompleksitas situs web dan alur kerja ekstraksi Anda, hal ini dapat dicapai melalui berbagai teknik seperti: XPath, pemilih CSS atau ekspresi reguler.
Penyimpanan data
Anda perlu menyimpan data yang diekstraksi untuk analisis dan integrasi lebih lanjut. Ada format berbeda untuk ini, seperti CSV, JSON atau fokus artikel ini, ekspor ke Excel.
Selain itu, Anda biasanya ingin menyusun data dan menggunakan otomatisasi untuk menyimpan data dalam struktur yang diinginkan.
Ekspor data tergores ke Excel
Setelah Anda berhasil mengekstrak data yang diinginkan, mengekspor ke Excel dapat menyediakan format yang nyaman dan familier untuk analisis lebih lanjut. Excel menawarkan fitur pengeditan dan visualisasi data yang canggih, menjadikannya alat yang ideal untuk bekerja dengan data bekas.
Untuk mengekspor data yang dikikis ke Excel, Anda dapat menggunakan metode yang berbeda tergantung pada mekanisme pengikisan web yang Anda pilih. Misalnya, jika Anda menggunakan Python dan Sup yang indahAnda dapat menggunakan perpustakaan seperti Panda untuk mengubah data Anda menjadi a Bingkai Data Panda lalu simpan sebagai file Excel.
Alternatifnya, jika Anda menggunakan alat pengikis web visual seperti ekstensi browser Grepsr, Anda dapat mengekspor data yang diekstraksi langsung ke Excel hanya dengan beberapa klik. Kami menawarkan integrasi yang lancar dengan Excel sehingga Anda dapat dengan mudah mengekspor dan memperbarui data yang tergores secara real-time.
Untuk sepenuhnya mendelegasikan upaya ekstraksi Anda, kami juga menawarkan layanan ekstraksi data yang disesuaikan di mana yang perlu Anda lakukan hanyalah mengomunikasikan kebutuhan Anda dan kami akan melakukan sisanya. Baik itu mengekstraksi data dan menyimpannya di Excel atau mengintegrasikannya ke dalam sistem Anda melalui API.
Untuk menggunakan data bekas secara efektif, integrasi data adalah kuncinya. ETL atau Extract, Transform, Load adalah metode menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam satu format. Berikut tahapan ETL pada web scraping:
Pada fase ini kami menggunakan web scraping untuk mengumpulkan data dari banyak situs dan sumber. Anda memiliki opsi untuk memilih dari format yang berbeda, mis. B.CSV, JSON atau Excel.
Mengubah:
Data yang diekstraksi dinormalisasi, dikumpulkan, dan direstrukturisasi selama proses transformasi. Dengan menyelesaikan langkah ini, Anda dapat yakin bahwa data telah diformat secara konsisten dan siap untuk dianalisis atau diintegrasikan dengan kumpulan data lainnya.
Beban:
Pada langkah terakhir, data yang dikonversi kemudian diimpor ke sistem atau database target. Gudang data internal dan API dapat digunakan untuk ini.
Dengan menerapkan prinsip ETL pada web scraping, Anda dapat mengoptimalkan integrasi data scraping ke dalam sistem dan alur kerja yang ada, sehingga memungkinkan analisis dan pengambilan keputusan yang efisien.
Aplikasi web scraping di dunia nyata
Tidak seperti data internal suatu organisasi atau keterlibatan, data web atau eksternal umumnya memberikan wawasan tentang pasar dan lingkungan di sekitar kumpulan data. Anda dapat melihat daftar berbagai data web kami Aplikasi di sini. Ini adalah beberapa contoh menonjol dari aplikasi web scraping yang digunakan oleh perusahaan global.
Pemantauan harga
Perusahaan menggunakan web scraping untuk memantau harga pesaing dan menyesuaikan strategi penetapan harga mereka. Perusahaan e-niaga sering kali mengembangkan algoritme otomatisasi harga yang menggunakan data web sebagai indikator sumber.
Riset pasar
Pengikisan web memberi perusahaan peluang untuk mengumpulkan intelijen pasar, mengukur sentimen pelanggan, dan mengidentifikasi tren pasar baru. Ulasan pelanggan dan data Tanya Jawab, katalog produk pesaing, data media sosial, dan data riwayat harga sering kali dikumpulkan untuk melakukan riset pasar dan mengukur tren.
Generasi pemimpin
Pengikisan web digunakan untuk mengekstrak informasi kontak dari situs web dan menghasilkan prospek untuk tujuan penjualan dan pemasaran. Apa yang biasanya Anda cari adalah jejak digital yang ditinggalkan audiens Anda ketika mereka berniat membeli.
Penelitian ilmiah
Scraping web digunakan oleh para peneliti (yang sedang melakukan penelitian) untuk mengumpulkan data web dalam skala besar untuk tujuan penelitian dan untuk mendapatkan perspektif baru tentang berbagai topik.
Akhirnya
Pengikisan web adalah teknologi canggih yang membantu mengungkap wawasan yang tersembunyi di web. Memanfaatkan potensi penuh alat pengikis web sambil mengikuti praktik standar akan membantu Anda memperoleh data yang berwawasan luas, membuat keputusan cerdas, dan mendapatkan keunggulan kompetitif yang Anda cari.
Mengotomatiskan ekstraksi data web memberikan peluang tanpa batas untuk analisis dan integrasi berbasis data sekaligus menghemat banyak waktu yang mungkin terbuang dengan pengumpulan data manual.
Manfaatkan kekuatan web scraping dan buka kemungkinan tak terbatas yang tersembunyi di dunia digital yang luas.
Mulailah petualangan web scraping Anda segera dan jelajahi kekayaan data yang menunggu untuk ditemukan!
