Presque tout ce que nous faisons dans notre vie laisse une empreinte numérique. Qu'il s'agisse des chansons que nous écoutons sur Spotify, des articles que nous ajoutons à notre panier Amazon ou des recherches Google que nous effectuons tout au long de la journée, nous générons constamment des données. Ce formidable réservoir de données est appelé "données web". Les données web représentent une énorme opportunité pour les entreprises d'obtenir des informations uniques sur leurs clients et leurs concurrents. Cet article est un guide d'initiation aux données web, qui présente tout ce qu'il faut savoir pour commencer.
Qu'est-ce que les données web ?
Web data describes the large volume of data generated online by individuals, businesses, and other organizations. This data can come in many different forms, including text, images, audio, and video. You can collect and analyze web data to gain insights into customer behavior, competitor activity, and other aspects of the business landscape.
Pourquoi les données web sont-elles importantes ?
Les données web sont cruciales car elles peuvent fournir aux entreprises des informations uniques sur leurs clients et leurs concurrents. En analysant les données web, les entreprises peuvent savoir quels types de produits ou de services intéressent leurs clients, quelles tactiques de marketing sont les plus efficaces et comment elles se situent par rapport à leurs concurrents en termes de prix et d'offres de produits. En outre, vous pouvez utiliser les données web pour améliorer les performances de votre site web, cibler vos campagnes publicitaires et prendre d'autres décisions stratégiques.
Types de données
Classons les données web en trois catégories :
Données structurées
Les données structurées sont généralement présentées dans un tableau ou une feuille de calcul afin de leur donner une structure. Il est facile d'extraire des informations des données structurées et vous pouvez les analyser à l'aide de logiciels.
L'un des avantages de l'utilisation de données structurées est que les ordinateurs peuvent les traiter. Les moteurs de recherche peuvent ainsi les indexer et les afficher sur leurs pages de résultats. En outre, il est possible d'utiliser les données structurées pour créer des "rich snippets", c'est-à-dire des extraits d'informations qui s'affichent sur les pages de résultats des moteurs de recherche.
Données non structurées
Les données non structurées n'ont pas de structure particulière. Il est difficile d'extraire des informations des données non structurées et il est difficile de les analyser. Les données non structurées occupent une place de plus en plus importante dans nos vies. 80 % des données mondiales sont non structurées. Ces données peuvent provenir de diverses sources, telles que des documents textuels, des messages sur les médias sociaux, des courriels et des fichiers audio et vidéo.
Le principal défi posé par les données non structurées est la difficulté d'en extraire des informations. Pour les analyser, vous devez les organiser dans un format spécifique. Vous pouvez le faire à l'aide de logiciels, mais cela prend du temps et demande beaucoup de travail.
Un autre problème posé par les données non structurées est qu'il peut être difficile de trouver des informations spécifiques. Sans schéma prédéterminé, il peut être difficile de déterminer où commencer à chercher des données spécifiques.
Données semi-structurées
Il s'agit de données qui se situent entre les données structurées et les données non structurées. Les données semi-structurées sont des données qui ne sont pas aussi bien organisées que les données structurées, mais qui sont tout de même plus faciles à traiter que les données non structurées.
L'un des avantages des données semi-structurées est qu'elles peuvent être facilement converties dans d'autres formats. Cela en fait un atout précieux pour les entreprises qui souhaitent que leurs données restent organisées et qui ont besoin de flexibilité pour les convertir dans un autre format si nécessaire.
Collecte de données sur le web.
Les organisations collectent plus de données que jamais pour les aider à prendre de meilleures décisions, et le web est une source vitale de ces données. Cependant, l'extraction de données du web peut s'avérer difficile et prendre du temps. Des outils et des services automatisés peuvent aider, mais il est également essentiel de comprendre le web et son fonctionnement.
The first step in gathering web data is identifying the most likely sources to contain the information you need. This involves using search engines, directories, and other online resources. Once identified the sources, you need to find the data you’re looking for and extract it. This involves using web scraping tools and techniques.
Il est également important d'être conscient des implications juridiques et éthiques de la collecte de données sur le web. Il est important de respecter la vie privée des personnes et des organisations et de s'assurer que vos activités de collecte de données sont légales.
Outils et techniques d'exploration du Web
Il existe plusieurs outils et techniques de web scraping que vous pouvez utiliser pour extraire des données de sites web. Parmi les méthodes les plus courantes, citons les extensions de navigateur, les scripts Python ou Ruby, ou les services de web scraping en ligne.
Extensions de navigateur
L'une des façons les plus simples d'extraire des données d'un site web est d'utiliser une extension de navigateur. De nombreuses extensions de navigateur sont disponibles pour le web scraping, notamment :
- The Web Scraper extension for Chrome and Firefox automatically extracts data from websites.
- The Data Extractor plugin for Chrome extracts data from tables and lists on websites.
- The Data Scraper extension for Firefox extracts data from websites in XML or JSON format.
Scripts Python et Ruby
Les scripts Python ou Ruby constituent une autre méthode courante d'extraction de données à partir de sites web. Vous pouvez utiliser ces scripts pour parcourir les sites web et extraire les données nécessaires. Il existe de nombreuses bibliothèques et modules pour le web scraping avec Python et Ruby, notamment :
- La bibliothèque Beautiful Soup pour Python pour analyser les documents HTML et XML.
- La bibliothèque Mechanize pour Ruby pour naviguer sur les sites web et extraire des données.
Services d'extraction en ligne (web scraping)
Finally, another option for extracting data from websites is web scraping services. Online web scraping services are a great way to get the data you need without worrying about the technical details. These services allow you to specify the website or websites that you want data from, and the service will take care of extracting the data for you. This can be a great option if you need data from many websites or if the website you want data from is difficult to access or extract data from using other methods.
Il existe de nombreux services de web scraping en ligne, qui proposent tous des fonctionnalités et des plans tarifaires différents. Il est essentiel de choisir un service qui réponde à vos besoins spécifiques.
Voici quelques services de web scraping populaires en ligne :
1) Import.io: Import.io is a web scraping service that allows you to extract data from websites and turn it into a format that you can use in your own applications. Import.io offers a free plan and a paid plan that starts at $149/month.
2) ParseHub: ParseHub is a web scraping service that allows you to scrape data from websites and turn it into JSON, CSV, or Excel format. ParseHub offers a free plan and paid plans that start at $39/month.
3) Zyte: Formerly Scrapinghub, Zyte is a web scraping service that allows you to scrape data from websites and turn it into JSON, CSV, or Excel format. They offer a free plan and paid plans that start at $49/month.
Raclage de sites web avec des proxys résidentiels.
There are several ways to scrape the web, but using residential proxies is often the most efficient. You can ensure that your IP address is not blocked by the website you’re scraping by using residential proxies. This is because websites often blacklist commercial IP addresses due to their history of abuse.
Les proxys résidentiels sont également beaucoup plus difficiles à détecter que les proxys commerciaux. En effet, ils proviennent d'adresses IP réelles plutôt que de centres de données. Par conséquent, les sites web sont moins susceptibles de bloquer ou d'étrangler le trafic provenant de proxys résidentiels.
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