Beli Pengikisan Web & Pengekstrakan Data daripada Pakar Bertauliah

Panduan Praktikal untuk Membeli Pengikisan Web & Pengekstrakan Data

Pengekstrakan data adalah salah satu daripada beberapa pembelian bebas di mana hasil yang boleh dihantar adalah jelas — fail sama ada dimuatkan atau tidak — namun ia sering kali salah. Sebabnya hampir selalu kerana pembeli menerangkan sumber dan bukan destinasi. Pakar yang diberitahu apa yang perlu dibaca akan membacanya. Pakar yang diberitahu bagaimana hasilnya perlu kelihatan akan membina ke belakang dari itu, dan kedua-dua output tidak sama.

Mula Dari Soalan, Bukan Laman Web

Sebelum menamakan sumber, tuliskan keputusan yang data itu bertujuan untuk memaklumkan. Adakah anda menetapkan harga, mengukur pasaran, menyemai katalog, atau memberi makan model? Jawapan itu mengubah hampir segala-galanya di hiliran: sejauh mana data perlu segar, sejauh mana ia perlu lengkap, medan mana yang penting dan mana yang hiasan. Semakan harga mingguan memerlukan ketepatan pada beberapa lajur; pengukuran pasaran memerlukan keluasan dan boleh bertolak ansur dengan jurang. Membeli tanpa keputusan itu ditulis adalah bagaimana projek memperoleh dua puluh lajur yang tiada siapa yang melihatnya.

Sumber, API dan Laluan Kerapuhan Paling Rendah

Susun laluan yang mungkin mengikut kestabilan. API rasmi atau muat turun pukal berada di atas: didokumenkan, divariasikan dan direka bentuk untuk dibaca oleh mesin. Suapan berstruktur seperti peta laman, RSS atau portal data awam datang seterusnya. HTML yang dirender pelayan boleh digunakan dan agak stabil. Halaman yang dipasang sepenuhnya dalam pelayar adalah yang paling rapuh, kerana anda bergantung pada struktur dalaman yang tiada siapa berjanji untuk kekalkan. Jika sumber menawarkan lebih daripada satu laluan, ambil yang tertinggi yang tersedia, walaupun kos binaan awal sedikit lebih tinggi.

Merekabentuk Skema yang Anda Boleh Tanya Sebenarnya

Skema adalah kontrak. Namakan setiap lajur dan jenisnya. Tetapkan format tarikh dan konvensyen mata wang dan gunakannya di mana-mana. Tentukan bagaimana nilai yang tidak diketahui kelihatan dan konsisten, kerana lajur yang mencampurkan kosong, nol dan rentetan "N/A" akan merosakkan setiap agregasi yang anda tulis. Pilih kunci unik dengan sengaja, kerana itulah yang digunakan untuk deduplikasi. Tentukan sama ada anda mahu satu baris setiap produk atau satu setiap varian, kerana mengubah keputusan itu bermakna mengekstrak semula. Dan minta fail sampel kecil dalam format akhir sebelum larian penuh.

Kesopanan, Had Kadar dan Mengapa Ia Penting kepada Anda

Tugas pengekstrakan yang membebankan sumber adalah masalah bagi pembeli, bukan hanya tapak. Kadar permintaan yang agresif menyebabkan julat IP disekat, yang menamatkan pengumpulan yang anda bayar, dan ia boleh ditafsirkan sebagai beban yang tidak munasabah pada sumber. Tanya kadar permintaan dan konkurensi yang digunakan oleh pakar, sama ada mereka menghormati arahan merangkak yang diterbitkan, dan bagaimana mereka mengendalikan percubaan semula dan penangguhan. Larian yang lebih perlahan yang selesai dengan pasti setiap minggu jauh lebih berharga daripada yang cepat yang berhenti berfungsi selepas dua minggu.

Pembersihan Bukan Pilihan

Output pengekstrakan mentah adalah titik permulaan. Harga tiba sebagai rentetan dengan simbol yang dilampirkan. Tarikh tiba dalam tiga format daripada tiga sumber. Syarikat yang sama muncul sebagai empat baris dengan perbezaan tanda baca. Ruang putih, artifak pengekodan dan medan terpotong adalah rutin. Bajet untuk laluan pembersihan sama ada sebagai sebahagian daripada pesanan atau sebagai yang berasingan, dan nyatakan apa yang diliputinya: paksaan jenis, normalisasi, peraturan deduplikasi dan sebarang pengayaan terhadap senarai rujukan. Kategori pembersihan data wujud tepat kerana langkah ini adalah tugas itu sendiri.

Memantau Pekerjaan dan Kegagalan Senyap

Kegagalan ciri pengikis berjadual bukanlah ranap; ia adalah kegagalan senyap. Pemilih bergerak, medan mula mengembalikan kosong, dan larian selesai dengan jayanya dengan lajur yang penuh dengan tiada apa-apa. Beberapa minggu kemudian laporan salah dan tiada siapa yang tahu sejak bila. Pertahankan terhadapnya dengan pengesahan pada setiap larian: kiraan baris minimum yang dijangka, kadar nol maksimum yang boleh diterima setiap medan kunci, dan amaran apabila salah satu daripadanya dilanggar. Minta log larian dengan cap masa, kiraan dan kegagalan. Ini sangat sedikit kos untuk ditambah pada masa pembinaan dan hampir mustahil untuk dipasang semula ke dalam kepercayaan setelah set data telah digunakan.

Data Peribadi Berhak Mendapat Keputusan Sendiri

Jika mana-mana bahagian daripada apa yang anda kumpulkan berkaitan dengan orang yang boleh dikenal pasti, projek itu memperoleh kewajipan yang tiada kaitan dengan teknologi. Tentukan apa yang anda perlukan sebelum pengumpulan daripada mengumpul secara meluas dan menapis kemudian, tetapkan tempoh pengekalan, dan dapat menerangkan asas di mana anda memegangnya. Kelihatan secara umum tidak sama dengan boleh digunakan semula secara bebas. Ini adalah maklumat umum, bukan nasihat undang-undang — dapatkan nasihat anda sendiri untuk bidang kuasa yang terlibat, dan pastikan skop pengekstrakan cukup sempit supaya soalan kekal mudah.

Bermula di Zinn Hub

Tulis keputusan, kemudian skema, kemudian beli seratus baris. Muatkan sampel ke dalam alat yang akan menggunakannya dan semak sepuluh rekod secara visual terhadap sumber. Hanya selepas itu anda perlu memesan volum, dan hanya selepas volum terbukti berguna anda perlu membayar untuk jadual. Untuk apa-apa yang besar atau berbilang sumber, siarkan projek percuma yang menerangkan sumber, skema dan kadar penyegaran, dan bandingkan cadangan daripada Zinners yang disahkan. Anda boleh mengupah terus dari direktori pekerja bebas pengikis web, menghantar pelabelan ke pasaran anotasi data, atau menyerahkan pelaporan kepada pasaran analitik data. Menjual kerja ini daripada membelinya? Mulakan dengan panduan kami untuk menjual perkhidmatan kemasukan data.