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代替データのスクレイピングは、ビジネス上の意思決定を行うために外部データを分析するプロセスである。Riveryの統計によると、世界は1日に2.5億バイトを生成している。人々がこれほど広範なデータにさらされているのに、なぜ限られた範囲内の従来のデータに頼ってデータ分析を行わなければならないのだろうか?キープ
代替データのスクレイピングは、ビジネス上の意思決定を行うために外部データを分析するプロセスである。Riveryの統計によると、世界は1日に2.5億バイトを生成している。人々がこれほど広範なデータにさらされているときに、なぜデータ分析を行うために制限された境界内の従来のデータに頼らなければならないのだろうか?この記事を読んで、代替データのスクレイピングのプロセスを理解しよう。
投資は、人々が利益を期待して行う大きな一歩である。適切な分析なしに企業に資金を投入すると、トラブルに巻き込まれたり、詐欺の被害者になったりする可能性がある。人々は通常、取引データやその他の財務データのような伝統的なデータ・ソースを活用して投資判断を行っている。しかし、情報源はそれだけではない。この時代の人々は、ウェブ上のあらゆるデータにアクセスする機会を持っている。この記事では、複数のソースから代替データをスクレイピングすることが、投資家の投資洞察にどのように役立つかを語る。
オルタナティブ・データとは、投資プロセスに役立つ外部データのことである。標準的な金融会社を探して資金を投資する投資家は、会社の詳細な調査を受ける。企業の提出書類やウェブサイトから収集した内部データとは別に、分析にさらなる価値をもたらす外部データもある。プレスリリース、証券取引委員会、その他の統計調査などのソースからの外部データは、その会社に投資するかどうかを決定するために、会社の業績に関する追加データを提供する代替データとみなされます。
オンラインで生成されたデータから、金融会社を評価するための代替データとして使用できるデータの種類をいくつかご紹介します。代替データ・プロバイダーは生データを提供する情報源であり、それらを収集し、スクレイピング・ソリューションで処理することで、ユニークでタイムリーな洞察を得ることができる。
クレジットカードやデビットカードの取引を収集することは、投資家が小売店の収益を追跡するのに役立つ。投資家は、投資家インサイトを構築するために、特定の企業のクレジットカード取引を探すことができます。
情報収集のためのもう一つのポピュラーな情報源はソーシャルメディアである。ソーシャルメディアは、コメントや絵文字を使ったリアクションを通じて、人々が商品に対する感情を注ぎ込み、商品への関心を示す場所である。ツイッターのようなソーシャルメディアからデータをスクレイピングすることで、投資家は彼らの反応を良いものか悪いものかに分類することで、彼らの意見についてセンチメント分析を行うことができる。
取引の物理的な場所を追跡するジオロケーション・データは、投資先がどこにあるかを分析するのに役立つ。金融セクターのいくつかの試みは、特定の地域の人々にプラスの利益をもたらす可能性がある。また、定期的な足の追跡プロセスは、投資家が地理的な場所に基づいて意思決定を行うのに役立つ。
ウェブサイトはまた、ウェブトラフィック、ウェブサイトのクリック数、レビューなどの代替データとしても機能する。企業サイトのウェブトラフィックは、ユーザーにその企業の人気度、一般的な人々がサイトをどのように利用しているか、そして何のために利用しているかを知ることができる。次に、レビューと呼ばれる要素があります。あなたは、人々や顧客のレビューを収集する多くの調査やレビューサイトに遭遇したことがあるかもしれません。ここから、人々は以前の利用者の意見を理解し、そこから投資判断を下すことができる。
どのようなデータが投資家の意思決定に役立つかを知った上で、次の問題がやってくる。どうやって代替データを入手し、活用するのか?データ・プロバイダーからそのようなデータを収集するのは、ウェブサイトを閲覧して手作業で情報を集めるような簡単な作業ではない。代替データセットを分析するには、何千、何百万ものデータセットを扱う必要がある。このようなデータを複数のリソースから集めるには、スクレイピングと呼ばれる技術が必要だ。
代替データのスクレイピングとは、大量のデータをデータセットまたは生データとして引き出す、または抽出するプロセスである。この生データは、価値ある洞察に変換するためのさらなる処理ステップに入れられる。
スクレイピングとは、様々なソースからデータを収集することである。そして、代替データに関しては、スクレイピングの範囲はより広いので、人々は世界中のデータを収集する選択肢を持っている。人々は各サイトにアクセスすることで、手動で情報を収集することができる。このスクレイピングは巨大で多様なソースからのデータを扱うため、各ソースから手動でデータを収集することは不可能だ。人々は最終的に、スクレイピング・プロセスを自動化することを好むようになる。このスクレイピングの自動化は様々な手段で行うことができる。
代替データをスクレイピングする際、以下のような課題に直面することがある。
IPブロック- 普通のウェブユーザーが同じIPアドレスからサイトにアクセスしようとすると、インターネット・サービス・プロバイダーやウェブサイトは、そのサイトに不審なトラフィックがあることを発見する。これにより、ウェブトラフィックからIPアドレスを簡単に追跡し、サイトからブロックすることができます。
地理的制限- 一部の国からウェブサイトにアクセスする際、地理的制限に直面する可能性がある。一部のサーバーは、特定の場所の人々がアクセスすることを望んでいません。また、自国内のサイトをブロックする国もあります。
低速- データが巨大になると、データへのアクセス速度が低下する。大量のデータやビッグデータセットのダウンロードには時間がかかり、効率的なソフトウェアも必要になる。
スクレイピングのためにプロキシを使用することは、上記のすべての課題を処理するための1つの救済策です。クライアントのIPアドレスを隠すという基本的な性質を持つプロキシは、これらすべての課題を簡単に解決することができる。
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ウェブスクレイピングツール、プロキシ、サードパーティサービスプロバイダは、ユーザーが頼ることができる可能性のあるスクレイピングソリューションです。投資判断のために信頼できる金融会社を見つけるのが難しい場合、その会社の財務諸表を分析することで、金融会社の価値を予測できるかもしれない。この伝統的なデータソースとは別に、外部データプロバイダーからの代替データによっては、スクレイピングツールやプロキシを使用することで、スクレイピング活動のスピードと能力を増幅させることができる。