インターネットにはたくさんのデータがあり、ウェブ上でどんな情報も簡単に見つけることができる。どんな情報源でもコピー＆ペーストして、さらなる分析に使うことができる。しかし、インターネットから大規模なデータセットを見つけるとなると、手作業でコピー＆ペーストするのは面倒な作業だ。あなたは
インターネットにはたくさんのデータがあり、ウェブ上でどんな情報も簡単に見つけることができる。どんな情報源でもコピー＆ペーストして、さらなる分析に使うことができる。しかし、インターネットから大規模なデータセットを見つけるとなると、手作業でコピー＆ペーストするのは面倒な作業だ。
機械学習アルゴリズムを学習させるには、膨大な量のデータが必要だ。企業もまた、マーケット・インテリジェンス・ツールを分析し使用するために、この種の膨大なデータを必要としている。
そんな時こそ、ウェブスクレイピング技術が必要です。手作業でデータを取得する代わりに、ウェブスクレイピングはインテリジェントで自動化されたアルゴリズムを使用し、大規模なデータセットを効率的かつ迅速に取得します。
この記事では、ウェブスクレイピングとは何か、どのように機能するのか、その用途、そしてウェブスクレイピングのための市場で最高のツールについて学びます。
ウェブスクレイピングとは何か？
Webスクレイピングは、データスクレイピング、Webハーベスティング、データWeb抽出とも呼ばれ、Webサイトからデータを収集するプロセスです。これは、ウェブから特定のデータをコピーし、後で分析するためにローカルのデータベースやスプレッドシートにコピーする形式です。
Webスクレイピングは、Webサイトから大量のデータを取得するための自動化された手法です。収集したデータはHTML形式の非構造化データで、後でスプレッドシートやデータベースで構造化データに変換し、様々なアプリケーションで利用できるようにする。
ウェブスクレイピング・アルゴリズムでデータを収集する方法は様々だ。オンラインサービスや特定のAPIを利用することもできるし、独自のコードを使ってゼロからデータをスクレイピングすることもできる。グーグル、ツイッター、フェイスブックなどでは、構造化されたフォーマットでデータにアクセスすることができる。
ウェブスクレイピングには2つのツールが必要だ：クローラーとスクレーパーだ。クローラーは、ウェブページのリンクをたどって特定のデータを検索するためにウェブをクロールする自動ソフトウェアであり、スクレイパーはインターネットからデータを抽出するツールである。
ウェブスクレーパーの仕組み
ウェブスクレーパーの主な仕事は、特定のウェブサイト上のすべてのデータを抽出することです。理想的には、ユーザーが抽出したいデータの種類を明記しておくのがベストだ。ウェブスクレーパーはそのデータだけをより速くスクレイピングできるようになる。
まず、ウェブスクレーパーはサイトをスクレイピングするためのURLを必要とし、次にHTMLコードを読み込む。高度なスクレーパーであれば、CSSやJavascriptの要素もすべて抽出するかもしれない。
スクレーパーは、このHTMLコードから必要なデータを取得し、ユーザーが指定したフォーマットでこのデータを出力し、ExcelスプレッドシートまたはCSVファイルに出力する。データはJSONファイルに保存することもできる。
ウェブスクレイピングの利点
企業や個人にとってのウェブスクレイピングの利点は数え切れない。データのスクレイピングには、それぞれに特有のニーズがある。スクレイパーのデザインは、ユーザーのニーズの複雑さと範囲に基づいて変化する。
マーケティングのためのリード・ジェネレーション
Webスクレイピングソフトウェアは、電話番号や電子メールアドレスのようなビジネスの連絡先の詳細をスクレイピングします。これらは、ウェブサイトのイエローページやGoogleマップのビジネスリストからスクレイピングされます。
これにより、Eメールアドレスや電話番号を取得して、プロモーションやマーケティングのEメールを大量に送信することができ、Eメールマーケティングを通じてリードを生成するのに役立ちます。
価格比較と競争監視
スクレイピングされたデータを分析すると、競合他社の製品やサービスの市場価格がわかり、あなたのビジネスと比較することができます。
また、あなたのビジネスが顧客の間でどのような評価を受けているかを常に監視し、競合他社のオンライン活動を分析するのにも役立ちます。このデータは、あなたのビジネスにより良い決断を下すのに役立ちます。
電子商取引
企業は、eコマースサイトや競合他社から商品の詳細をスクレイピングするためにウェブスクレイピングを使用します。ウェブスクレイピングソフトウェアを使用して、価格、説明、画像、レビュー、評価などの詳細を抽出することができます。
これにより、企業は価格戦略にどのような影響を与えるかを確認し、製品に最適な価格設定を行うことで、収益を最大化することができる。
データ分析
ウェブスクレーパーは、さまざまなウェブサイトからデータを抽出し、消費者の動向を分析するために使用します。 最新の電子機器の価格のような特定のデータが必要な場合、ウェブスクレーパーツールは複数のウェブサイトからそれを収集します。
ウェブサイトはそれぞれ異なるフォーマットで情報を表示します。ひとつのウェブサイトでも、探している情報が同じフォーマットでなかったり、複数のページにまたがっていたりすることがあります。
ウェブスクレーパーは、複数のウェブサイトからデータを抽出し、統一されたフォーマットでスプレッドシートやデータベースに保存するのに役立ちます。これにより、データの分析や視覚化が容易になります。
機械学習プロジェクトのトレーニングデータ
機械学習モデルの学習には膨大なデータセットが必要であり、モデルの効率は学習データセットの量だけでなく量にも依存する。 ウェブのスクレイピングツールは、機械学習アルゴリズムをトレーニングするための膨大なデータを取得するのに役立ちます。
ウェブスクレイピング・ツール5選
ウェブスクレイピングツールには様々なものがある。あなたのビジネス要件に合った理想的なツールを選ぶ必要がある。そんなあなたのために、この記事では5つのベスト・ウェブ・スクレイピングをその特徴とともに紹介する。
スクレイパーAPI
ScraperAPIは、高品質のプロキシを見つけ、プロキシプールを回転させることの難しさを取り除き、ウェブスクレイピングを容易にします。また、禁止を検出し、CAPTCHAを解決し、ジオターゲットを管理する。
ScraperAPIは、APIインターフェースまたはプロキシポートにリクエストを送信すると、ターゲットウェブサイトからのHTMLレスポンスを返します。
特徴
- Javascriptのレンダリングを助ける。
- 統合が容易。
- 地理的に回転するプロキシ。
- スケーラブルなウェブスクレイパーを高速かつ確実に構築。
- Eコマース価格スクレイピング、検索エンジンスクレイピング、ソーシャルメディアスクレイピングなどのためのプロキシ専用プール。
パースハブ
ParseHubのAPIを利用することで、プロジェクトの管理や実行、抽出したデータの取得が可能になります。ParseHub APIはRESTを中心に設計されています。予測可能なURLを持ち、可能な限りPOST、GET、PUTのようなHTTP動詞やメソッドを使用することを目指しています。
ParseHubを使えば、コードを一行も書かずにウェブスクレイパーを構築できる。アナリスト、データサイエンティスト、ジャーナリストはこのツールを使って必要なデータを選択する。
ブラウザベースのツールで、豊富なグラフィカルユーザーインターフェースを備え、ワンクリックでテキスト、画像、属性を抽出できます。ParseHubはあらゆる動的ウェブサイトからデータをスクレイピングし、AJAXやJavaScriptで読み込まれたコンテンツを抽出します。
スクレイピングされたデータは、REST APIに接続するか、CSV/Excelファイルとしてダウンロードすることで、クラウドベースのサーバーに保存することができる。
ParseHubは何百万ものデータポイントを収集するためスケーラブルであり、コードを書かずにデータをコピー＆ペーストする時間を節約できます。
特徴
- あらゆるインタラクティブなウェブサイトをスクレイピングする。
- コーディングは不要。
- パワフルでフレキシブル。
- あらゆるウェブサイトから何百万ものデータポイントを抽出します。
- あらゆるニーズに対応するデータマイニングツール。
- API/CSV/EXCEL、Google Sheets、Tableauなど、お好きな形式でデータにアクセスできます。
オクトパース
このツールもParseHubに似ており、コードを書かずにデータをスクレイピングしたい人向けだ。このツールは、データ抽出プロセスのためのフレンドリーなインターフェイスを持っているので、非開発者が作業するのは簡単です。
OctoParseの特徴のひとつは、ポイント・アンド・クリック機能で、ログインフォームの裏のスクレイピング、フォームへの入力、javascriptのレンダリング、無限スクロールが可能です。
Octoparseはクラウドサービスを提供し、抽出の時間を予約することができる。OctoparseはIPローテーション機能を利用し、IPがブロックされるのを防ぎます。
ドロップダウン、ログイン認証、AJAXなど、ウェブサイトの動的要素からデータをスクレイピングでき、結果をCSV、Excel、API形式でダウンロードできる。
特徴
- Site Parserをサポートし、クラウド上でスクレイパーを実行したいユーザーにソリューションを提供する。
- 年中無休で複数の同時抽出を素早く実行できる。
- スケジュールされたスクレイピングをサポートする。
- IPローテーションによって追跡されたりブロックされたりする可能性を最小限に抑えるため、匿名でのスクレイピングを促進する。
スクラップ
ScrapyはPythonを使用して、高速でスケーラブルなウェブクローリングとウェブスクレイピングフレームワークを構築します。このツールを使ってウェブサイトをクロールし、構造化されたデータを抽出して、データマイニング、情報処理、自動テスト、歴史的アーカイブに使用することができます。
Scrapyはもともとウェブスクレイピングのために作られたが、APIを使ってデータを抽出するためにも使われている。このフレームワークは、プロキシミドルウェアやクエリリクエストなど、ウェブクローラーの構築を難しくしているすべての機能を処理する。
特徴
- Scrapyは高速かつパワフルで、ルールを説明するだけで、その詳細をスクレイピングしてくれる。
- 新機能の拡張も容易で、コアに触れることなく新機能を盛り込むことができる。
- ポータブルなPythonコードを持ち、LinuxとWindowsで動作する。
ディフボット
DiffbotはAIによるウェブページの抽出のためのAPIを提供しています。自然言語処理を使用して、スクレイピングされたデータを自動的に記事、製品、ディスカッション、ナビページなどの様々なタイプに分類します。
Diffbot は自動的にコンテンツを構造化されたエンティティに抽出し、JSON としてダウンロードすることができます。Diffbotにはナレッジグラフと呼ばれる機能があり、構築された巨大なデータベースを検索することができる。人、製品、記事、ディスカッションなどのエンティティを持ち、それらの間の関係を見つけようとします。
特徴
- 豊富な自動APIを備えている。
- ナレッジグラフ機能は、スクレイピングやクロールをすることなく、人物、企業、ニュースに関するデータを収集し、ナレッジを提供する。
閉会の辞
ウェブスクレイピングは誰にでもでき、コーディングの専門知識も必要ない。あなたは、多数のウェブサイトから大規模なデータを抽出し、ソリューションを構築するために異なるフォーマットで使用したい開発者になることができます。あるいは、ビジネスを拡大するためにデータを分析する情報を抽出したいマーケティング担当者でもよい。
しかし、ウェブサイトをスクレイピングする際には、プロキシを使用することを強くお勧めします。当社のプレミアムプロキシは、地理的に制限されたコンテンツへのアクセス、ターゲットウェブサイトによって設定された制限の回避、IPのローテーション、ブラウザのフットプリントの回避を可能にします。これにより、人間の行動をシミュレートし、ターゲットウェブサイトによって設定されたアンチボットメカニズムを回避することができます。
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