Парсинг данных, также известный как веб-парсинг, является наиболее распространенным способом извлечения данных с веб-сайта и сохранения их в таблицу или локальный файл на вашем компьютере. Это один из наиболее эффективных способов получения данных из Интернета и иногда фильтрации этих данных на другой веб-сайт. Популярные применения парсинга данных включают:

• Исследование для веб-контента/бизнес-аналитики
• Оценка для сайтов бронирования путешествий/сравнения цен
• Поиск потенциальных клиентов/маркетинговых исследований путем обхода общедоступных источников данных (например, Twitter и Facebook)
• Отправка данных о продуктах с одного интернет-магазина на другой интернет-продавец (например, Google Shopping)

И это только начало списка. Парсинг данных имеет бесчисленное количество применений - он полезен практически в любой ситуации, когда данные нужно переместить из одного места в другое.

Парсинг данных с помощью динамических веб-запросов в Microsoft Excel

Основы парсинга данных довольно просты для освоения. Давайте рассмотрим, как настроить простую операцию парсинга данных с использованием Excel.

Парсинг данных с помощью динамических веб-запросов в Microsoft Excel

Настройка динамического веб-запроса в Microsoft Excel - это простой и гибкий метод парсинга данных, который позволяет получать данные с внешнего сайта (или нескольких сайтов) и помещать их в таблицу Excel.

Преимущество динамических веб-запросов заключается в том, что они не только получают данные в таблицу Excel однократно - они обновляют данные, что означает, что таблица Excel всегда содержит последнюю версию данных, как только они появляются на исходном сайте. Вот почему мы называем их динамическими.

Автоматизированный парсинг данных с помощью инструментов

Чтобы настроить регулярное обновление данных, получаемых с помощью динамического веб-запроса, перейдите в раздел "Данные", затем "Свойства" и выберите частоту обновления ("Обновлять каждые X минут").

Ознакомление с использованием динамических веб-запросов в Excel полезно для понимания парсинга данных. Однако, если вы планируете регулярно использовать парсинг данных в своей работе, вам может быть полезен специализированный инструмент для парсинга данных.

Вот наши мысли о нескольких популярных инструментах для парсинга данных:

Data Scraper (расширение для Chrome): — Data Scraper интегрируется непосредственно в расширение вашего браузера Chrome, позволяя выбирать из ряда готовых "рецептов" для парсинга данных и извлекать информацию с любой загруженной в браузер веб-страницы.

Этот инструмент хорошо работает с популярными источниками данных, такими как Twitter и Wikipedia, так как в расширение включен больший выбор вариантов рецептов для таких сайтов.

Как маркетологи могут использовать парсинг данных?

Как вы уже поняли, парсинг данных может быть полезен практически везде, где используется информация. Вот несколько ключевых примеров того, как этот инструмент используется маркетологами:

Одно из основных преимуществ парсинга данных, по словам Марцина Росинского, генерального директора FeedOptimise, заключается в том, что он позволяет собирать различные данные в одном месте. "Парсинг позволяет нам брать неструктурированные данные из разных источников и собирать их в одном месте, структурировать их", - говорит Марцин. "Если у вас есть несколько веб-сайтов, управляемых разными сущностями, вы можете объединить все в один поток данных.

Помощь в исследованиях

Самое простое применение парсинга данных - получение данных из одного источника. Если есть страница, содержащая много полезной информации, самым простым способом получить эту информацию на ваш компьютер в удобном формате, вероятно, будет парсинг данных.

Попробуйте найти список полезных контактов на Twitter и импортируйте данные с помощью парсинга данных. Это позволит вам понять, как этот процесс может вписаться в вашу повседневную работу.

**Экспорт XML-ленты на сторонние сайты: **Передача данных о продуктах с вашего сайта в системы поиска товаров и других сторонних продавцов является важным применением парсинга данных для электронной коммерции. Это позволяет автоматизировать процесс обновления информации о продуктах, что является важным, если ваш ассортимент часто меняется.

"Парсинг данных может создавать XML-ленту для Google Shopping", - говорит маркетинг-директор Focus on Web, Киаран Роджерс. "Я работал с несколькими интернет-магазинами, которые постоянно добавляли новые артикулы на свой сайт по мере поступления товаров на склад. Если ваша платформа электронной коммерции не создает подходящую XML-ленту, которую можно подключить к Google Merchant Center, чтобы рекламировать ваши лучшие товары, это может быть проблемой. Часто самые новые товары являются самыми продаваемыми, поэтому вы хотите рекламировать их сразу после их появления. Я использовал парсинг данных для создания уникальных объявлений, которые можно подать в Google Merchant Center. Это отличное решение, и на самом деле, с данными можно делать очень многое. Используя ленту, вы можете помечать продукты с наибольшей конверсией, чтобы изучить Adwords и убедиться, что вы делаете более конкурентные ставки на эти товары. Когда вы настроите все, оно будет работать практически автоматически. Гибкость хорошей ленты, которой вы контролируете, идеальна, и она может привести к очевидным улучшениям в этих кампаниях, что нравится клиентам."

Посетите Data scraping