Hogyan változtatja meg az AI az adatkinyerést – Premier Data Extraction Platform for AI

A mesterséges intelligencia és a nyelvtanulási modellek (LLM) térnyerése drasztikusan átformálta az egész webteret. Az OpenAI ChatGPT és a Google Bard népszerűsége jelentősen megnőttamely túlmutat a technológiai alkalmazásokon.

Az AI-modellek képzése azonban igazi meló lehet. Az AI-modellek megfelelő működéséhez sok adatra van szükség. A napi 1145 billió MB adatnak köszönhetően az értékes információk összegyűjtése is kihívást jelent. Az interneten található nyilvános adatkészletek sok használhatatlan adatot tartalmaznak, és egy csomó forrás kézi áttekintése olyan, mintha tűt találnánk a szénakazalban.

Itt jön képbe az adatkinyerés –a lényeges információk szűrése és összegyűjtése a források hatalmas tárházán keresztül. Merüljön el mindenben, ami az adatkinyeréssel kapcsolatos, és hogyan változtatja meg az AI örökre.

Mi az adatkinyerés?

📖 Definíció Az adatkinyerés az a használható információ „kinyerésének” folyamata weboldalakról és más nyilvánosan elérhető forrásokból. Az ebből a folyamatból gyűjtött adatokat gyakran tárolják vagy elemzik kutatás céljából.

Ha új stratégiákkal szeretné optimalizálni vállalkozását, és jobb szolgáltatásokat vagy termékeket kínálni versenyképes áron, az adatkinyerés mindezt lehetővé teszi, mivel egyszerre több száz forrásból nyerhet betekintést.

A funkcionális adatok manuális kiválogatása dokumentumhalmazokból, cikkekből, közösségimédia-bejegyzésekből és egyéb forrásokból azonban nem kivitelezhető. Ez időigényes lehet, tele lehet hibákkal, és bizonyos forrásokra korlátozódik.

Ennek ellenére itt van néhány eszköz és folyamat, amelyek megkönnyítik az adatok kinyerését:

• Webkaparás

A webes lekaparás az adatkinyerés két általános megközelítése egyike. Ez azt jelenti, hogy adatokat kell gyűjteni a webhelyekről a könnyen használható adatkészletek létrehozásához.

Míg az adatok minősége és szerkezete összetett lehet, a kaparó eszközök, mint a Fürge böngésző A Python-könyvtárak pedig megkönnyítik a használható információk gyűjtését a dinamikus weboldalakról.

• Proxyk

A proxyszerverek (vagy proxy-k) anonimitást biztosító eszközök, amelyek a felhasználó eszköze és az internet között működnek. A proxy segítségével böngészés közben másik IP-címet vehet fel a biztonságosabb online élmény érdekében.

A streamelésre vagy vásárlásra vonatkozó földrajzi korlátozások megkerülése mellett a proxyk is használhatók adatok kinyerésére. Olyan programok, mint az Apify és Fürge IP maszkolja a tényleges IP-címet, és megkerülje az IP-alapú korlátozásokat, például a CAPTCHA-kat vagy a lekopás elleni intézkedéseket.

• API adatkinyerés

Az API-k teljes megoldást nyújtanak, és szükségtelenné teszik az összetett kódolt rendszereket vagy programokat. Olyan eszközök, mint a Fürge API könnyen integrálható a felhőalapú tárolási szolgáltatással az automatikusan generált kódokkal, hogy a folyamat a lehető legkezdőbarátabb legyen.

✅ Profi tipp Mindig óvatosan kezelje az adatkinyerést. A jogi problémák elkerülése érdekében tartsa be a weboldalak szabályait és előírásait.

A fent említett eszközökből és folyamatokból kinyert adatok legtöbbször nyersek és strukturálatlanok. Ez azt jelenti, hogy a használható adatok megszerzéséhez integrálnia kell az elemzést a folyamatba. Az adatelemzés azt jelenti, hogy a nyers adatokat olvasható formátumba konvertálják, így könnyen hozhatók létre üzleti betekintések és döntések.

Webkaparás – Adatkinyerés a javából

A webkaparásból gyűjtött adatokat általában gépi tanuláshoz (ML), mesterséges intelligenciához, e-kereskedelmi platformokhoz és egyebekhez használják. Ennek ellenére az adatok nagy része strukturálatlan HTML formátumban van, és konvertálni kell, hogy használható legyen.

Arról nem is beszélve, a webkaparás munkaigényes a szkriptelési folyamat és a szükséges minőségellenőrzések miatt. Hiányzik belőle a szabványosítás is, és minden platformnak megvan a maga egyedi kinyerési módszere.

Az adatok lekaparásának egyetlen hatékony módja az adatkinyerő eszközök használata. Ezek az eszközök megkerülik a botellenes intézkedéseket, és mesterséges intelligencia által vezérelt funkciókat használnak a kinyerési folyamat maximalizálása érdekében.

Az egyik hatékony eszköz a Nimble Browser. Lehetővé teszi a használható információk összegyűjtését, a folyamat egyszerűsítését és az adatforrások kezelését egyetlen műszerfalról. A Nimble API-hoz és IP-címhez is hozzáférhet az információk korlátozások nélküli kinyeréséhez.

Automatizálás az adatkinyerésben

Az olyan eszközök, mint a Nimble Browser, automatizálást használnak az adatkinyerési folyamat iparosítására. Ez javítja a kitermelési sebességet, időt és munkaerőt takarít meg.

Az automatizálás azt is lehetővé teszi, hogy az eszköz lebontsa az összetett adatkészleteket, hogy valós idejű frissítéseket biztosítson, így azok kiválóan alkalmazhatók nagyszabású adatkinyerési műveletekre.

Az AI döntő szerepet játszik az automatizálási folyamatban, és a következő előnyöket kínálja:

• Minta felismerés. A beépített mesterséges intelligencia funkciókkal rendelkező webkaparó eszközök felismerhetik azokat a mintákat és betekintést, amelyekről esetleg hiányzik. Ez azt is segíti, hogy az eszközök megkerüljenek számos botellenes intézkedést, például a szabványos CAPTCHA-kat.
• Következetesség. Az adatok eltérése problémát jelent a kézi kinyerési folyamatok során, de az AI segít konzisztens eredmények elérésében, hogy jól strukturált adatkészletet biztosítson.
• Költséghatékonyság. Egy másik fontos tényező, amelyen a mesterséges intelligencia segíthet, a kézi munkaerőköltségek csökkentése és a működési hatékonyság javítása.
• Adatkezelés. A strukturálatlan adatok és tartalmak rendezése sokkal egyszerűbb az AI segítségével. Szövegekkel, fotókkal és még véleményekkel is remekül használható.
• Forrás integráció. A mesterséges intelligencia ezenkívül segít egyidejűleg több forrásból származó adatok kinyerésében, és teljes körű információt biztosít egyetlen célhelyen.

💡 Tudtad? A mesterséges intelligencia piac mérete 2022-ben elérte a 136,6 milliárd dollárt. A mesterséges intelligencia adatelemzési és egyéb területeken történő felemelkedésével a szakértők szerint az adott technológia piaca 2030-ra elérheti az 1811,8 milliárd dollárt.

Ki használhatja az adatkinyerési eszközöket?

Az adatkinyerési eszközök számos különböző ágazatban alkalmazhatók, nem csak a kutatás vagy a technológia területén. Az adatok segítségével felerősítheti üzleti stratégiáit, jobb termékeket vagy szolgáltatásokat fejleszthet ki, sőt versenyképes árakat is meghatározhat, így biztosíthatja, hogy megelőzze versenytársait.

Íme néhány példa azokra az iparágakra, amelyekhez adatkinyerésre van szükség:

1. Kiskereskedelmi és e-kereskedelmi platformok

Az olyan webkaparó eszközök, mint a Nimble Browser, könnyen gyűjthetnek információkat az e-kereskedelmi platformokról, például az Amazonról vagy a Walmartról. Ez segít a vállalkozásoknak árazási stratégiájuk és termékinformációik fejlesztésében, hogy megbízhatóan jobb ajánlatot kínálhassanak ügyfeleiknek.

A kaparás a kiskereskedelmi vállalkozások számára is működik, mivel lehetővé teszi termékeik és szolgáltatásaik versenyképes árazását, hogy növekedjenek és megbízhatóan bővítsék elérhetőségüket.

2. Közösségi média és utazási szolgáltatások

A közösségi média és az utazási platformok az adatok széles skáláját kínálják – az ismertetőktől, a szponzorált bejegyzésektől, az áraktól és egyebektől kezdve. Ez segít versenyképes árazási lehetőségek meghatározásában, új marketingstratégiák kidolgozásában, valamint az ügyfélélmény egyszerű javításában.

A tömegek által igényelt optimalizálással és új szolgáltatások létrehozásával akár kínálatát is javíthatja. Az olyan webkaparó eszközök, mint a Nimble Browser, nagy hasznot húzhatnak, lehetővé téve a hatalmas adatkészlet megbízható elérését.

3. Pénzügyi alkalmazások és szolgáltatások

Számos elemző és pénzügyi alkalmazás mesterséges intelligencia által vezérelt webkaparó eszközöket használ a piaci változások előrejelzésére, a trendek követésére és a befektetési döntések meghozatalára jelentések, tőzsdei információk és gazdasági mutatók kinyerésével.

A webkaparó eszközök automatizálják az összes adatkinyerési folyamatot, és betekintést nyújtanak abba, hogyan változik a piac a jobb befektetési lehetőségek érdekében.

4. Piac- és akadémiai kutatás

A közösségi médiában végzett közvélemény-kutatások, nyilvános dokumentumok és az olyan webhelyekről származó általános értékelések, mint a Reddit, az Instagram és a Google, mind fontos kutatási szempontok, amelyek elengedhetetlenek kulcsfontosságú stratégiák kidolgozásához és SEO-jelenlétének optimalizálásához.

Ez az akadémiai intézmények és kutatók számára is hozzáférést biztosít több száz információforráshoz és adatkészlethez, hogy hozzájáruljanak a társadalom és a tudományos ismeretek fejlődéséhez.

👍 Hasznos cikk Mivel az egyetlen keresőmotor, amely naponta több mint 9 millió keresési lekérdezést dolgoz fel, a Google az egyik legjobb adatforrás. Ez azt jelenti, hogy a lekaparással nagyobb esélye van értékes adatok megszerzésére. Tekintse meg ezt a eOldal.hu útmutatót a Google Keresés lekaparásáról, hogy megtudja, hogyan nyerhet ki információkat a világ legnagyobb keresőjéből.

5. Ingatlantársaságok

Az ingatlantrendek és statisztikák is segítik az ingatlanügynökségeket az ingatlanpiac alakításában. Az olyan adatok lekaparása, mint a jelenlegi földárak, az optimális szerkezeti terület, valamint az alapvető tulajdonjogi szabályok és előírások, segíthet a vállalatoknak abban, hogy a vevők és a kereskedők számára hatékonyan értékesítsék hirdetéseiket.

Az olyan webkaparó eszközök, mint a Nimble, hatékonyan gyűjthetnek információkat különböző forrásokból, és biztosítják, hogy az ügynökségek nyomon tudják követni a fejlődő környezetet, hogy jobban optimalizálhassák ingatlanhirdetéseiket.

Hogyan használjuk az AI adatkinyerési eszközöket?

Az adatkinyerési eszközök és API-k használata egyszerű. Csak kövesse az alábbi lépéseket, és kezdje el a vállalkozása adatainak kinyerését:

1. lépés: Állítsa be a követelményeket és a célokat a kinyerni kívánt adatokhoz.

2. lépés: Válassza ki a használni kívánt eszközöket. A Nimble egy kezdőbarát opció gazdag funkciókészlettel és egyszerű automatizálással.

3. lépés: Azonosítsa az adatforrást. Győződjön meg arról, hogy betartja annak a webhelynek a feltételeit, amelyről az adatokat kinyeri.

4. lépés: Indítsa el az adatkinyerési folyamatot az eszközén.

5. lépés: Másolja ki a HTML-kódot, és építse be projektjébe.

6. lépés: Strukturálja és finomítsa adatkészleteit olyan eszközökkel, mint pl Piton vagy Excel.

7. lépés: Szerezzen betekintést az adatokból, és használja azokat arra, hogy optimalizálja vállalkozását a legújabb változásokkal és trendekkel.

A fenti lépéseket követve adatkinyerési technikákat használhat vállalkozása növekedésének fellendítésére.

Az adatkinyerés evolúciója – a hiányosságok áthidalása a mesterséges intelligencia segítségével

Az adatkinyerés mindig is bonyolult és kihívásokkal teli volt, de az AI-val változik. Az automatizált webkaparó eszközök, proxy-k és API-k megváltoztatják a játékot, és kezdőbaráttá teszik az adatkinyerést.

Ha mesterséges intelligencia által vezérelt adatkinyerési eszközöket keresett üzleti stratégiái optimalizálásához, ne keressen tovább a Nimble-nél. Ez az egyablakos megoldás az adatok hatékony kimásolására a webhelyekről, és zökkenőmentes kimásolási folyamatot biztosít.

Automatizált parancsfájl- és proxytechnológiákat is használ, amelyek az adatkinyerési folyamatot pontossá, hatékonysá és az Ön igényeinek megfelelővé teszik. Arról nem is beszélve, hogy a mesterséges intelligencia nagy előrelépéseket tesz a mintafelismerő technológiák kínálatával és a költséghatékonyság javításával, így a Nimble nagyszerű választás a kaparás megkezdéséhez. Tehát kezdje el webkaparási útját, és kezdje el vállalkozása optimalizálását még ma.

GYIK