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データ抽出(Dataextraction) | Webクローラ | ScrapeStorm

2023-11-09 10:17:16
179 ビュー

摘要:データ抽出は、1 つ以上のデータ ソースからデータを取得し、それをターゲット データベース、データ ウェアハウス、またはその他のストレージ デバイスにインポートするプロセスです。 通常、このプロセスには抽出、変換、ロード (ETL) ステップが含まれます。抽出とはソース システムから必要なデータを選択することを指し、変換とはデータのクリーニング、変換、再構築を指します。ロードはターゲット システムにデータをロードすることを指します。 .プロセス。 ScrapeStorm無料ダウンロード

ScrapeStormとは、強い機能を持つ、プログラミングが必要なく、使いやすい人工知能Webスクレイピングツールです。

概要

データ抽出は、1 つ以上のデータ ソースからデータを取得し、それをターゲット データベース、データ ウェアハウス、またはその他のストレージ デバイスにインポートするプロセスです。 通常、このプロセスには抽出、変換、ロード (ETL) ステップが含まれます。抽出とはソース システムから必要なデータを選択することを指し、変換とはデータのクリーニング、変換、再構築を指します。ロードはターゲット システムにデータをロードすることを指します。 .プロセス。

適用シーン

データ抽出は、分析、レポート、ビジネス上の意思決定のために、複数のソースからのデータを単一のデータ ストアに統合するためによく使用されます。

メリット:データ抽出は、必要な情報を取得し、分析するために不可欠です。企業や組織は市場トレンド、競合情報、お客様のフィードバックなど、さまざまな情報を収集できます。正確なデータの抽出と分析により、意思決定プロセスがサポートされます。データに基づいた判断を行うことで、効果的な戦略を策定できます。データ抽出プロセスは自動化でき、人的エラーを減らすことができます。これにより、タスクの効率性が向上します。

デメリット:データはソースによって品質が異なり、不正確な情報が含まれていることがあります。データの品質管理が課題となります。データの抽出と共有にはプライバシーやセキュリティの懸念が伴います。個人情報や機密データの取り扱いには注意が必要です。データ抽出はコストとリソースを必要とするプロセスです。データを収集、保管、管理し、分析するためのインフラストラクチャやスキルが必要です。

図例

1. ScrapeStormでWebサイトからデータを抽出する。

2. Excelでのデータ抽出。

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Webクローラー

Robots.txt

参考リンク

https://enterprise.arcgis.com/ja/portal/10.8/use/extract-data.htm

https://www.talend.com/jp/resources/data-extraction-defined/

https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/extracting_data.htm

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