{"id":14277,"url":"\/distributions\/14277\/click?bit=1&hash=17ce698c744183890278e5e72fb5473eaa8dd0a28fac1d357bd91d8537b18c22","title":"\u041e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u0442\u0440\u044b \u0431\u0435\u043d\u0437\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u044b\u0435 \u0443\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f","buttonText":"\u041a\u0430\u043a?","imageUuid":"771ad34a-9f50-5b0b-bc84-204d36a20025"}

Python для бизнеса: эффективный парсинг данных и рост вашей компании

В современном мире данные играют важную роль в построении бизнеса. Интернет и социальные сети переполнены полезной информацией, но зачастую не предоставляется возможным собрать её вручную. Для решения данной проблемы существует технология веб-парсинга (веб-скарпинга), которая позволяет находить необходимые данные и организовать их. Это открывает большие перспективы для улучшения рабочих процессов в бизнесе.

Другими словами, парсинг можно описать как процесс автоматического сбора информации с веб-сайтов и прочих интернет-источников для последующей её обработки и анализа.

Парсинг чаще всего осуществляется на основе языка программирования Python с использованием библиотек:

- BeautifulSoup – используется для парсинга на HTML и XML и даёт возможность находить необходимую информацию по тегам и атрибутам.

- Scrapy – инструмент для разработки веб-пауков, главной функций которых является извлечения данных из сети. Предоставляет опцию настройки правил парсинга, а также экспорт данных во многих форматах.

- Requests – создаёт запросы по протоколу HTTP, которая применяется в сочетании с другими парсерами.

- PyPDF2 - извлекает информацию с файлов формата pdf.

- Xlrd / openpyxl – позволяет собирать и анализировать данные из таблиц Excel.

Процесс парсинга состоит из следующих этапов:

1. Осуществление запроса на код HTML через библиотеку Requests;

2. Поиск информации с данным кодом посредством BeautifulSoup;

3. Сбор необходимых данных с использованием правил или CSS селекторов;

4. Чистка и организация данных;

5. Сохранение созданной базы данных в форматах CSV, JSON и др.

Как можно заметить, парсинг c Python позволяет автоматизировать задачи по сбору и анализу данных из Интернета, и его можно применять в различных сферах ведения бизнеса, таких как:

- Интернет-маркетинг и SEO-оптимизация. Сбор информации о конкурентах, мониторинг позиций сайта в поисковых системах, анализ публикуемого контента;

- Финансы. Извлечение данных о биржах, курсах валют и другой финансовой информации;

- Наука и исследование. Сбор необходимой информации из научных статей или официальной государственной статистики;

- Разработка. Извлечение данных с последующим созданием контента для приложений;

- Интернет-мониторинг. отслеживание цен конкурентов,

- Сбор контактных данных таких как номер телефона, адрес организации и электронной почты;

- Анализ бизнеса и конкурентов.

Применение технологии парсинга является универсальным средством для бизнеса. Он позволяет сэкономить время на сбор и обработку данных и сосредоточится на более важных задачах.

Давайте рассмотрим конкретные примеры, где парсинг на Python используются в бизнесе:

1. Отслеживание цен и продуктов конкурентов. Предоставляет возможность отслеживания изменений в ценах, методов продаж появления новых продуктов на рынке;

2. Мониторинг репутации компании. Сбор отзывов и любых упоминаний в интернете об организации для быстрой реакции на негатив;

3. Сбор информации о потенциальных клиентах. С помощью парсинга можно получить данные о компаниях о клиентах, потенциально заинтересованных в продуктах или услугах.

4. Анализ спроса. Сбор информации с форумов и поисковых систем позволит отслеживать новые тенденции на рынке, а также выявлять потребности клиентов.

5. Финансовый анализ. Парсинг позволяет находить данные по отчетности, госконтрактам и любые упоминания в медиа пространстве.

6. Формирование базы данных. Сбор контентных данных для холодных обзвонов и email-маркетинга.

7. Анализ поставщиков. Анализ цен и предложения поставщиков для повышения эффективности закупок.

Мы увидели самую малую часть примеров использования, поскольку с помощью парсинга возможно автоматизировать процесс сбора данных со многих открытых источников с учётом потребностей бизнеса.

Но на этом возможно веб-парсинга не заканчиваются, его можно также использовать для:

- Формирования базы исполнителей с возможностью сортировки по направлениям их деятельности, что может значительно упростить поиск.

- Отслеживаниz изменений в законодательстве о нововведениях, которые способны повлиять на работу бизнеса.

- Мониторинга вредоносного программного обеспечения для быстрого выявления и устранения рисков.

- Создания базы по потенциальным партнёрам с помощью получения информации на форумах, выставочных порталах и других интернет-ресурсах.

- Осуществление анализа площадок для тендера с целью нахождения контрактов по госзакупкам.

- Создание рассылок для маркетинговой стратегии компании.

Подводя итог, веб-парсинг может помочь автоматизировать рутинные задачи по сбору и анализа информации для практически любых целей бизнеса. Возможности применения данный технологии безграничны. Единственное, что может вас ограничить – ваше воображение и потребности организации.

А вы готовы повысить эффективность вашего бизнеса с помощью парсинга?

По всем вопросам в @rpa_solutions

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда