Как парсинг поможет вам добиться успеха в сборе данных

Сбор и анализ данных - важнейшая бизнес-задача для тех, кто хочет преуспеть в своем деле. Один из эффективных методов сбора данных – парсинг. В статье расскажем о самых важных фактах, которые нужно знать о парсинге и конкретных бизнес-решениях с его использованием.

Если переводить дословно, то английский глагол “to parse” означает делать грамматический разбор, анализировать. В более широком смысле слово парсить означат собирать и систематизировать любую информацию по определенным параметрам. Программа, согласно вашей задаче, собирает данные из открытых источников в интернете, группирует ее и выдает готовый отчет.

Человек физически не может обработать всю информацию, которой сегодня наполнен Интернет. В этот момент на помощь приходит парсинг.

Он может:

• Проводить анализ цен по рынку. Парсинг собирает данные по конкурентам и показывает среднюю стоимость того или иного товара. Согласитесь, что обработать вручную даже один интернет-магазин с несколькими тысячами позиций крайне трудно. А если просмотреть нужно 2-3 конкурента?

• Отслеживать новинки в вашей сфере деятельности, а также выявлять изменения на рынке. Программу можно настроить, скажем, на еженедельный мониторинг и получать отчет с динамикой цен.

• Навести порядок на сайте. Эффективность этого процесса особенно заметна у интернет-магазинов с большим ассортиментом. Программа способна обнаружить дубли, неправильные ссылки, отсутствие изображений и даже проверить соответствие статуса товара на сайте и реального статуса на складе.

• Наполнить сайт интернет-магазина описанием товаров. Если компания не занимается изготовлением эксклюзивных шапок-невидимок с примерами 2-3 работ, то парсинг - это спасение, наполнение каталога сводится практически к одному клику.

Не редко парсинг используют для получения информации о товаре с иностранных сайтов. Немного адаптации на русский язык и описания сотен категорий и позиций готово. Правда, стоит быть осторожными, чтобы не получить санкции от поисковых систем.

• Составить базы потенциальных клиентов. В социальных сетях, на тематических форумах, с помощью анализа хештегов и геотегов, можно собирать базу потенциальных клиентов за несколько часов, вместо месяцев и лет. А с учетом возможности настройки программы на самые точные параметры, эта база будет состоять из людей, которые действительно могут быть заинтересованы в продукте.

Достоинства парсинга перед человеком неоспоримы:

• Скорость обработки данных днем и ночью.

• Следование самым точным параметрам поиска.

• Отсутствие человеческого фактора в виде невнимательности и усталости.

• Регулярность операций и мониторинга.

• Ежедневные, еженедельные, ежегодные отчеты с необходимой информацией в удобном для каждого конкретного человека формате.

• Профилактика DDOS- атак за счет равномерного распределения нагрузки на сайте.

Конечно, идеальным все быть не может и в парсинге есть ряд ограничений.

• Многие сайты не пускают парсеров для сбора информации (ограничения по user-agent), но, если использовать YandexBot, Googlebot и отсылать правильные запросы, этого можно избежать.

• Бывают сложности с получением информации, скажем, с закрытых аккаунтов в социальных сетях. В таком случае стоит попробовать в настройках программы игнорировать robots.txt.

• Встречали картинки, на которых надо нажать на квадраты с машинками или написать слово? Парсеры тоже их встречают и это бывает проблемой. Научить программу распознавать конкретные изображения и обходить капчу возможно, но весьма сложно и дорого.

• Поступление на сайт однотипных запросов может привести к блокировке IP-адреса. Используйте VPN и будет вам счастье.

С помощью парсинга можно собрать любую информацию, которая есть в открытом доступе. Чаще всего пользователей интересует:

• Цены на аналогичные товары

• Названия и описания самих товаров

• Разбивка товаров на категории и их описание

• Информация об акциях и новинках у конкурентов

Спарсить можно даже картинки, но как правило, они защищены авторским правом и использование их будет незаконным. Как собственно и личные данные пользователей из их личных кабинетов.

В зависимости от задачи принципы работы программы различаются, но в общем процесс выглядит примерно так:

• парсер ищет данные согласно заданным параметрам во всех открытых источниках

• проводится первоначальная систематизация – отсекается лишнее.

• данные складируются на соответствующие базы данных, обычно на основе SQL, откуда могут быть извлечены, как программами использующими их для работы, так и человеком, для ручной аналитики или отчетов.

Можно выделить два основных сценария использования парсинга:

• подробный анализ собственного сайта, чтобы далее вносить изменения и улучшения;

• глубокий анализ конкурентов, определяя для себя тенденции развития и расширения ассортимента.

Как правило, один сценарий тянет за собой второй. Например, чтобы провести анализ цен на определенный товар у конкурентов, вы отталкиваетесь от своего ассортимента. В ходе этого анализа вы обнаруживаете те товары, которые у вас не представлены и решаете нужны ли они вашим клиентам или нет.

Именно так произошло у нас, когда мы работали над главным продуктом САС.

САС- система, которая была призвана решать задачи анализа стоимости недвижимости и получать необходимые экономические показатели в режиме онлайн.

К нам обратился заказчик, крупный российский банк, со сложной задачей по оценке стоимости объектов недвижимости. Ранее им предпринималось множество попыток, но так и не удалось найти подходящего алгоритма для их решения.

Проблемы:

1) Определение классов офисов .

Класс показывает уровень комфорта при эксплуатации и является существенной ценообразующей: чем выше класс, тем большую стоимость собственник может получить за аренду и продажу недвижимости.

Многие арендаторы при поиске офиса для создания комфортных условий для своих сотрудников ориентируются именно на класс. Задача объемная и включает много подзадач.

2) Определение уровня инфраструктуры.

Для офисов выше класса С важна инфраструктура- доступность спортзалов, магазинов, кафе, ресторанов, паркинга. Это повышает стоимость офиса. Задача сложна с точки зрения распределенности данных- уровень инфраструктуры касается не одного здания, а охватывает обширный территориальный участок.

3) Геолокационные задачи.

Доступность метро или иного транспорта, расположение относительно центра города, престижность района, общая доступность офиса. Это напрямую влияет на стоимость и класс офиса.

4) Задача поиска аналогов.

Для оценки стоимости офиса часто применяют метод сравнения с аналогами. Задача поиска аналогов важна для определения многих параметров, а также предоставляет возможность выбора как оценщикам, так и арендаторам.

5) Задача оценки стоимости аренды или покупки недвижимости.

Без экспертного мнения оценить стоимость аренды сложно, и люди, напрямую не связанные с рынком недвижимости, предпочитают обращаться к специалистам за точной оценкой.

Наш комплексный продукт решает эти задачи поэтапно:

- собирает данные из множества источников,

-проводит глубокий математический анализ,

-учитывает все генерирующие факторы,

- агрегирует данные в одну базу.

На основании сложных алгоритмов машинного обучения и финансовой логики мы строим оценки и определяем необходимые параметры для любых типов объектов недвижимости.

Заключение

Автоматизация процессов высвобождает временные ресурсы, ускоряет процессы, убирает вероятность ошибки из-за человеческого фактора и дает точные данные.

В портфеле Fincase победа в Венском конкурсе стартапов в 2018 «Vienna Start-up Package» за инновационную идея в секторе Property Technology и 25 крупных проектов в банковском и строительном секторах. Реализованные проекты показали эффективность парсинга – он решает практически любые задачи, если его делают для вас специалисты.

Дмитрий Цыплаков, CEO/ Product Manager компании Fincase - лидера PropTech сектора в России.