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Datenerfassung von Websites ohne Kodierung

4 Minuten lesen

Im Leben gibt es wahrscheinlich viele Szenen, dass wir die Daten aus einer oder mehreren Websites erfassen möchten. Beispielerweise möchte man einen Job finden und die Daten der Jobs von Stepstone erheben. Da ist es Job Datenerfassung genannt.

Aber wie erfasst man Daten von Websites? Mit der Technologie des Web Scrapings, der Automatisierung und der RPA kann die Datenerfassung viel tiefer gehen, als nur Kopien von Daten zusammenzustellen. Wie ein altes Sprichwort besagt, ist frisch gewagt halb gewonnen. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf den Teil der Datenerfassung, insbesondere auf die Frage, warum Menschen Daten erfassen und wie sie dies effektiv tun können.

Was bedeutet Datenerfassung?

Datenerhebung ist der Prozess der systematischen Sammlung von Informationen aus einer oder mehreren Ressourcen. Tatsächlich ist dies immer noch eine unkonkrekte Definition, und die Praktiken der Datenerhebung können unter verschiedenen Umständen sehr unterschiedlich sein.

Aber es ist davon unabhängig, wie unterschiedlich sie sind, gibt es doch einige Gemeinsamkeiten, solange das Projekt gut definiert ist:

Der Erfassungsprozess ist in der Regel auf die eine oder andere Weise systematisch. Für die Durchführung des Prozesses werden häufig Werkzeuge verwendet.

Die gesammelten Daten müssen in die Formate der Plattform umgewandelt werden, in der sie verarbeitet werden sollen.

Hier ist eine Definition von Wikipedia:

Als Erhebung bezeichnet man das Sammeln und Auswerten von Daten, beispielsweise im Bereich der Meinungs-, Wahl- oder Marktforschung. Bei einer Erhebung müssen die Daten nicht erst erzeugt werden, wie bei einem Experiment, bei dem zuerst eine experimentelle Situation hergestellt werden muss, bevor die Daten gemessen werden können.

Was ist das Ziel von Datenerfassung?

  • Durch die Sammlung von Daten können wir hochwertige Belege für die Erstellung überzeugender und glaubwürdiger Antworten auf aufgeworfene Fragen erfassen. (Die akademische Forschung ist ein typisches Beispiel.)
  • Unternehmen können die gesammelten Webdaten nutzen, um verbesserten Service anzubieten oder um eine bessere Entscheidung für Unternehmen treffen zu können.
  • Unternehmen müssen möglicherweise Daten für Datenmigrationszwecke erheben.
  • Unter „Was ist Web Scraping“ finden Sie einen umfassenderen Überblick darüber, was die Leute mit den gescrapten Daten machen.

Viele Unternehmen müssen Daten aus Websites extrahieren, um ihre verschiedenen Anforderungen zu erfüllen. Bei der Datenerfassung aus Websites können sie jedoch auf Probleme stoßen, wie z. B. das Sammeln irrelevanter oder duplizierter Daten, unzureichende Zeit oder Budgets, das Fehlen nützlicher Tools oder das Versagen bei der Extraktion dynamischer Daten.

Alle Wege führen nach Rom. Wenn Sie auf Probleme stoßen, gibt es bestimmt Antworten. Bevor wir uns selbst frustrieren, sollen wir zuerst einen Plan für die Datenerfassung aufstellen:

  • Definieren Sie Ihr Projektziel.
  • Klären Sie Ihren Datenbedarf.
  • Entscheiden Sie sich für einen Ansatz zur Datenerhebung.
  • Führen Sie den Prozess durch.

Welche Möglichkeiten der Datenerfassung gibt es?

Die Datenerfassung kann sowohl automatisiert durch Texterkennung oder Web Scraping Software erfolgen, als auch anhand den Maschinen manuell verwirklichen.

Auf einer Seite kann man manuell Datenerfassung erfolgen. Bei der manuellen Datenerfassung werden die Daten vom Benutzern in ein Rechnersystem eingegeben. Dabei werden diese Eingabemedien wahrscheinlich verwendet, z. B. Tastatur, Maus und grafische Eingabegeräte. Aber diese Möglichkeit kostet meistens so viel Zeit, wenn es zahlreiche Daten gibt oder die benötigten Webdaten nicht so praktisch zu erheben sind. In diesem Fall braucht man es, die Daten automatisch zu erfassen.

Auf der anderen Seite muss sich man auf die jetzige Technologie verlassen, wie Web Scraping Software. Eigentlich gibt es zwei Möglichkeiten von Web Scraping Software. Eine braucht die Programmierkenntnisse oder Programmiersprachen zu lernen, weil man in diesen Softwares Code schreiben sollte. Andererseits gibt es viele Web Scraping Software, die keine Kodierung fordern und einfach zu verwenden sind, z. B. Octoparse ist eine gute Wahl, wenn Sie ohne Kodierung Datenerfassung möchten. Danach würde ich Ihnen die Ansätze zur Datenerhebung erklären.

Ansätze zur Datenerhebung

Wenn Sie Daten aus Websites erfassen, brauchen Sie mindestens zwei Dinge: ein nützliches Datenerfassungstool und eine Liste von Datenquellen.

Datenquellen: Websites für die Datenerhebung

Einige Websites bieten Besuchern umfangreiche statistische Daten zum Herunterladen an, die für Forscher wertvolle Datenquellen darstellen können. Hier finden Sie eine Liste von 70 offenen Datenquellen. Es handelt sich um Websites von Regierungen, Organisationen und Unternehmensdienstleistern aus verschiedenen Bereichen wie Gesundheit, Finanzen, Kriminalität usw. Hoffentlich können Sie etwas Notwendiges hier finden.

Web Scraping Tools zur Datenerfassung von Websites

Tools können gut funktionieren sogar Wunder bewirken, falls man weiß, wie sie effektiv eingesetzt werden. Ebenso kann eine Software zur Datenerfassung ohne Kodierung Ihnen dabei helfen, in kurzer Zeit genau das zu bekommen, was Sie wollen, während es für jemanden lange dauern kann, die Informationen durch Kopieren und Einfügen zu sammeln.

Mit Hilfe von Datenerfassungs- und Analysetools können Unternehmen je nach Projekt auch Daten von mobilen Geräten, Website-Traffic, Serveraktivitäten und anderen relevanten Quellen erfassen.

Web Scraping ist eine leistungsstarke Technik zum Herunterladen von Daten aus Websites – alle Arten von Daten, einschließlich:

Tipps:

Octoparse ist ein Web Scraping Tool zur Datenerhebung von Websites ohne Programmierkenntnisse. Anstatt Python von Grund auf zu lernen, können Sie mit einem No-Code-Tool einen einfachen Start hinlegen. Wenn Sie spezielle Datenanforderungen haben, kontaktieren Sie uns bitte unter support@octoparse.com.

Big Data und Datenerfassung

Big Data soll den Menschen helfen, durch Datenanalyse Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Es besteht kein Zweifel, dass die Datenerfassung die Grundlage für Big-Data-Anwendungen bildet. Zusammen mit neuen Technologien wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, die komplexe Algorithmen verwenden, um nach wiederholbaren Mustern in den gesammelten Daten zu suchen, nähern wir uns der Zeit, in der Daten wirklich für sich selbst „sprechen“ können.

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Kostenlose Testversion: 14-tägige kostenlose Testversion

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Wenn Sie Probleme bei der Datenextraktion haben, oder uns etwas Vorschlägen geben möchten, kontaktieren Sie bitte uns per E-Mail (support@octoparse.com). 💬

Autor*in: Das Octoparse Team ❤️

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