我們生活中所做的幾乎所有事情都會留下數位足跡。從我們在 Spotify 上聽的歌曲、我們添加到亞馬遜購物車的商品以及我們全天進行的 Google 搜索，我們不斷生成數據。這個巨大的數據池就是網路數據。Web 數據為企業提供了巨大的機會，可以獲得對其客戶和競爭對手的獨特見解。本文作為 Web 數據的初學者指南，概述了開始之前需要瞭解的所有內容。
什麼是網路數據？
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.
為什麼網路數據很重要？
網路數據至關重要，因為它可以為企業提供對其客戶和競爭對手的獨特見解。通過分析網路數據，公司可以了解客戶對哪些類型的產品或服務感興趣，哪些行銷策略最有效，以及它們在定價和產品供應方面與競爭對手相比如何。此外，您可以使用 Web 數據來提高網站性能、定位廣告活動以及做出其他戰略決策。
數據類型
讓我們將 Web 數據分為三類：
結構化數據
結構化數據通常以表格或電子錶格的形式提供結構化。從結構化數據中提取資訊很容易，您可以使用軟體程式對其進行分析。
使用結構化數據的優點之一是計算機可以處理它。這使得搜尋引擎可以索引並在其結果頁面上顯示它。此外，還可以使用結構化數據來創建豐富網頁摘要，豐富網頁摘要是搜尋引擎結果頁面上顯示的資訊片段。
非結構化數據
非結構化數據沒有任何特定的結構。很難從非結構化數據中提取資訊，也無法輕鬆分析它。非結構化數據正成為我們生活中越來越重要的一部分。世界上 80% 的數據是非結構化的。這些數據可以來自各種來源，例如文本文檔、社交媒體帖子、電子郵件以及音訊和視頻檔。
非結構化數據的主要挑戰是難以從中提取資訊。要對其進行分析，必須將其組織為特定格式。您可以使用軟體程序執行此操作，但這既耗時又勞動密集。
非結構化數據的另一個挑戰是查找特定資訊可能具有挑戰性。如果沒有預先確定的架構，可能很難確定從何處開始查找特定數據。
半結構化數據
這是介於結構化和非結構化數據之間的數據。半結構化數據是不像結構化數據那樣組織整齊但仍然比非結構化數據更容易處理的數據。
半結構化數據的好處之一是您可以輕鬆地將其轉換為其他格式。對於希望保持數據井井有條並需要在必要時靈活地將其更改為不同格式的企業來說，這使其成為一項寶貴的資產。
收集網路數據。
組織正在收集比以往更多的數據來幫助他們做出更好的決策，而網路是這些數據的重要來源。但是，從 Web 中提取數據可能既困難又耗時。自動化工具和服務可以提供説明，但了解網路及其工作原理也很重要。
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.
瞭解收集網路數據的法律和道德影響也很重要。尊重個人和組織的隱私並確保您的數據收集活動合法非常重要。
網頁抓取工具和技術
您可以使用幾種網路抓取工具和技術從網站中提取數據。一些最常見的方法包括使用瀏覽器擴展、Python 或 Ruby 腳本或在線網路抓取服務。
瀏覽器擴展
從網站中提取數據的最簡單方法之一是使用瀏覽器擴展。許多瀏覽器擴展可用於網路抓取，包括：
- 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.
Python 和 Ruby 腳本
從網站中提取數據的另一種常用方法是 Python 或 Ruby 腳本。您可以使用這些腳本來抓取網站並提取所需的數據。有許多庫和模組可以使用Python和Ruby進行Web抓取，包括：
- 用於Python的美麗湯庫，用於解析HTML和XML文檔。
- 適用於 Ruby 的 Mechanize 庫，用於瀏覽網站和提取數據。
在線網頁抓取服務
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.
有許多可用的在線網路抓取服務，它們都提供不同的功能和定價計劃。選擇適合您特定需求的服務至關重要。
以下是一些流行的在線網路抓取服務：
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.
使用住宅代理進行網路抓取。
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.
住宅代理的檢測難度也比商業代理大得多。這是因為它們來自現實生活中的IP位址，而不是數據中心。因此，網站不太可能阻止或限制來自住宅代理的流量。
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