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Semalt - Come raschiare i dati dai siti web in Excel

È stato dimostrato più e più volte che i dati dovrebbero essere al centro di ogni decisione fabbricazione. In quanto tale, le aziende devono stare al passo con questo approccio progettando metodi efficienti per la raccolta di tali dati. Per cominciare, ci sono vari metodi di raccolta dei dati dai siti web. E sono tutti importanti anche se in misura diversa perché ogni processo ha i suoi alti e bassi.

Per poter scegliere un metodo rispetto agli altri, è necessario prima analizzare le dimensioni del progetto e decidere se il processo che si desidera soddisferà adeguatamente le proprie esigenze. Andiamo avanti e osserviamo alcuni di questi metodi di estrazione dei dati dai siti web.

1. Ottieni un software di raschiamento di qualità superiore

Mentre ti fanno tornare indietro un paio di schienali, si comportano in modo eccellente, specialmente in progetti enormi. Questo perché la maggior parte di questi programmi ha subito anni di sviluppo e le società che li hanno investito hanno investito molto nello sviluppo del codice e nel debugging. Con tale software, sarai libero di impostare tutti i parametri che desideri e di accedere agli strumenti avanzati di scansione.

Questi programmi consentono inoltre di utilizzare vari metodi di esportazione dei contenuti, da JSON a fogli Excel. Pertanto, non avrai problemi a trasferire il tuo dati raschiati agli strumenti di analisi.

2. Query Web all'interno di excel

Excel offre uno strumento elegante chiamato query web che ti consente di ottenere dati esterni dal web. Per avviarlo, accedere a Dati> Ottieni dati esterni> Da Web, verrà avviata la finestra "Nuova query Web". Inserisci il sito web desiderato nella barra degli indirizzi e la pagina verrà caricata automaticamente.

Ed è ancora migliore: lo strumento riconoscerà automaticamente i dati e le tabelle e mostrerà icone gialle contro tali contenuti. È quindi possibile procedere a contrassegnare quello appropriato e premere Import per iniziare l'estrazione dei dati. Lo strumento quindi organizzerà i dati in colonne e righe. Sebbene questo metodo sia perfetto per la scansione di una singola pagina, è tuttavia limitato in termini di automazione, poiché dovrai ripetere la procedura per ogni pagina. Inoltre, il raschietto non è in grado di recuperare informazioni quali numeri di telefono o e-mail in quanto non sempre vengono forniti sulla pagina.

3. Usare le librerie Python / Ruby

Se si conoscono bene questi linguaggi di programmazione, è possibile provare una delle molte librerie di scraping dei dati disponibili. Ciò ti consentirà di utilizzare le query e decidere come verranno salvati i tuoi dati, in questo caso puoi utilizzare le librerie CSV per esportare il contenuto in file CSV consentendo un facile passaggio da un progetto all'altro mantenendo la compatibilità.

4. Utilizzare una delle numerose estensioni del browser Web scraping disponibili

A differenza dei software convenzionali, questi strumenti richiedono solo di avere un browser aggiornato per loro lavorare con. Sono anche facili da usare e altamente raccomandati per piccoli progetti di scraping perché la maggior parte di essi sono gratuiti e si comportano bene. Offrono anche diverse modalità di esportazione dei dati dai file CSV ai feed JSON.

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