Top-Beiträge aus dem Blog von PromptCloud, veröffentlicht im Jahr 2018

Wir befinden uns bereits in der Dämmerung dieses Jahres, und dies ist der perfekte Zeitpunkt für uns, auf das zurückzublicken, was wir geschaffen haben. Erwähnenswert ist auch, dass während des Jahresabschlusses die Best-of-Listen dafür sorgen, dass die Leute nichts verpassen.

Diese Zusammenstellung bringt Ihnen also die 10 beliebtesten Artikel zu Webdaten, die in unserem Blog veröffentlicht wurden. Das hilft Ihnen, falls etwas verrutscht ist.

Lassen Sie uns ohne Zeitverlust einsteigen.

Hotel Price Scraping und Optimierungsstrategie

Wir begannen unser Jahr mit einer interessanten Lösung für Hotelketten, die wettbewerbsfähige Preise beibehalten und gleichzeitig profitabel bleiben wollten. Wir sprachen über die Entwicklung der Preisstrategie auf der Grundlage der drei Hauptfaktoren – Nachfrageprognose, Messung der Marktreaktion, Wettbewerbsanalyse. Alle diese Faktoren haben mehrere Unterfaktoren, die für die Preismodellierung unter Berücksichtigung verschiedener Einschränkungen gewichtet würden.

Schließlich würde die Mischung dieser Modelle mit den Alleinstellungsmerkmalen der Hotellerie die Preisgestaltung aufzeigen, die für die Kunden überzeugend wäre.

Visualisierung der YouTube-Kommentare zu Oscar-nominierten Filmtrailern

In diesem Beitrag haben wir eine interessante Studie im Unterhaltungsbereich durchgeführt und uns auf die Oscars konzentriert, da dies das Thema war. Wir haben die YouTube-Kommentare aus den Trailern der Oscar-nominierten Filme extrahiert und Visualisierungen erstellt.

Folgendes haben wir analysiert:

• Popularität von Filmen basierend auf der Anzahl der Kommentare
• Überprüfen Sie die Längenverteilung
• Top-Begriffe, die in den Bewertungen verwendet werden
• Stimmungsanalyse
• Beziehung zwischen Wörtern – Netzwerkdiagramm von Bigrammen
• Eine Wortwolke, um die am häufigsten vorkommenden Wörter in den Kommentaren zum Trailer „The Shape of Water“ zu finden.

Hier ist, was wir entdeckt haben:

• Die Popularität des Films ist nicht direkt mit dem Gewinn oder der Nominierung verbunden
• The Shape of Water erhielt Kommentare mit gemischten Gefühlen
• Eine Oscar-Nominierung kann die Wahrnehmung eines Films durch das Publikum verändern

So überzeugen Sie Ihren Chef, Webdaten zu sammeln

Als nächstes haben wir uns entschlossen, Ihnen dabei zu helfen, Ihren Chef davon zu überzeugen, Webdaten zu sammeln, um die Produktivität und Effizienz Ihres Unternehmens zu steigern. Wir haben uns darauf konzentriert, was Sie in Ihrem Arsenal verwenden können, und haben einige solide Punkte gefunden. Du könntest erklären, wie du könntest –

1. Verwenden Sie Daten, um Kunden besser anzusprechen.
2. Verwandeln Sie ungenutzte Daten von der Haftung in wertvolle Vermögenswerte.
3. Kraftstoffinnovation.
4. Beschleunigen Sie die Entscheidungsfindung.
5. Gesamteffizienz steigern.

Alles unter Verwendung von Daten aus Web Scraping!

Die unvermeidliche heilige Ehe von maschinellem Lernen und Web Scraping

Mitte des Jahres, als jeder irgendeinen Kuchen mit der Aufschrift „Maschinelles Lernen“ aß, entschieden wir uns für dieses Stück. Wir haben zuerst über Web Scraping diskutiert, dann über maschinelles Lernen, und dann haben wir tatsächlich erklärt, wie anstelle eines Menschen, der sich immer wieder neue Regeln für das Scraping einfallen lässt, eine Maschine einen Scraper am Laufen halten könnte.

Anfänglich wäre eine Trainingsphase für einige Zeit erforderlich, in der ein echter Mensch den Scraper am Laufen halten und ihn je nach seinen Aktionen belohnen oder bestrafen würde, um ihn zum Lernen und Umlernen zu bringen.

Hilft künstliche Intelligenz Fast Fashion beim Wachstum?

Fast Fashion ist ein zeitgenössischer Begriff, der von Modehändlern verwendet wird, um auszudrücken, dass sich Designs schnell vom Laufsteg bewegen, um aktuelle Modetrends einzufangen. Und in der Modewelt sind die einfachen Algorithmen, die Trends vorschlagen würden, derzeit obsolet. Das Datenteam und das Designteam verwenden fortschrittliche KI zur Feinabstimmung des Angebots – von der Suche nach Farbe und Material bis hin zu Streifen und Zubehör. Wir wissen das, da wir derzeit täglich Millionen von Modedaten liefern, um einige der modeorientierten KI-Anbieter zu unterstützen.

Herauszufinden, worauf Kunden in der nächsten Saison hereinfallen werden, entpuppt sich als mathematische Lösung gepaart mit der Kreativität von Designern.

Datenvisualisierung und Analyse von Songtexten von Taylor Swift

Die Datenanalyse kann auf kreative Bereiche wie "Musik" angewendet werden, um das zugrunde liegende Thema und den sich im Laufe der Jahre ändernden Trend herauszufinden. Diese Studie konzentrierte sich also auf Taylor Swift, die zahlreiche Preise gewonnen hat.

Ihre 94 Tracks wurden analysiert, um einige faszinierende Diagramme und Grafiken zu erstellen.

Hier eine kurze Zusammenfassung:

1. Explorative Analyse – Wir haben eine Analyse der Wortzahlen basierend auf einzelnen Titeln und Alben, eine Zeitreihenanalyse der Wortzahlen sowie die Verteilung der Wortzahlen durchgeführt.
2. Text Mining – Hier haben wir eine Wortwolke mit allen Songs erstellt, die wir erforscht haben. Wir haben auch ein Bi-Gramm-Netzwerk erstellt und verschiedene Arten von Stimmungsanalysen durchgeführt.

Dieser Datensatz steht Ihnen in Datastock zum Spielen zur Verfügung!

Was Sie über das Scraping von IoT-Daten wissen müssen

Eines der Schlagworte des Jahres war IoT (Internet of Things), und wir haben uns entschieden, die Möglichkeiten zu erläutern, die in diesem Bereich liegen. Obwohl es noch keine beliebte Daten-Scraping-Umgebung ist, kann Web Scraping dabei helfen, viel über verschiedene IoT-Geräte zu verstehen – wie die Interaktion stattfindet und welche Daten anfällig für Hacking sein könnten usw. Auch das Durchsuchen der Daten, die von verschiedenen Hardwaregeräten geliefert werden da ihre Konnektivitätspunkte enorme Möglichkeiten für Menschen bieten können, die das gesamte IoT-Ökosystem analysieren und neuere und effizientere Geschäftsprozesse erstellen möchten.

Web Scraping im DSGVO-Zeitalter – Auswirkungen und Chancen

Mit Mammuts wie Facebook und Google, die aufgrund von Datenschutz- und Datensicherheitsbedenken unter die Lupe genommen wurden, trat die DSGVO oder die Datenschutz-Grundverordnung in Europa in Kraft. Dies zwang viele Unternehmen, Betriebsabläufe, Datenspeicherung und Workflow-Handhabung zu ändern und in einigen Fällen sogar die gesamte Infrastruktur zu überholen.

Diese viel diskutierte Legislative brachte jedoch auch viele harte Durchgriffe und Möglichkeiten im Bereich Web Scraping mit sich. In diesem Artikel gehen wir eingehend darauf ein, welche Änderungen für Data-Scraping-Unternehmen und Einzelpersonen in Kraft treten werden.

Datenanalyse enthüllt die gruseligste Stadt in den USA

Während des Halloween-Monats beschlossen wir, uns den gruseligen Geistern anzuschließen und einen Artikel zu schreiben, in dem wir verschiedene US-Städte basierend auf der Anzahl ihrer Spukorte analysierten.

Wir haben ein Häufigkeitsdiagramm für Bundesstaaten und Städte sowie eine Heatmap der USA erstellt, um sicherzustellen, dass Sie wissen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass Sie erschrecken. Eine Wortkartenanalyse half auch zu verstehen, wie Menschen gruselige Orte beschreiben und welche Wörter bei der Beschreibung dieser Orte häufiger vorkommen.

Warum ist Web Scraping eine bessere Alternative zu APIs?

Wir haben einen der am meisten diskutierten Artikel für das Jahresende aufbewahrt (in der Hoffnung, dass die Leute aufgrund der Feiertagsstimmung fröhlicher sein würden). Um es auf den Punkt zu bringen: Falls Sie APIs für Ihre Datenanforderungen verwendet haben, müssen Sie wissen, wie einfach es ist, sie zu verwenden. Alles, was Sie tun müssen, ist, einige Parameter zu übergeben, und Sie erhalten eine JSON/XML-Antwort, die Sie dann verwenden können.

API-Funktionalitäten ändern sich im Allgemeinen nicht häufig, und selbst wenn eine winzige Änderung stattfindet, erhalten Sie eine aktualisierte Dokumentation dafür. Ist es also besser als Web Scraping? Nun, wie Sie vielleicht schon gehört haben, ist einfacher nicht immer besser. Lesen Sie diesen Artikel zum Jahresende, um mehr zu erfahren.

Dies schließt die Zusammenfassung der Artikel aus dem Jahr 2018 ab, die Sie lesen müssen. Kommentieren Sie, wenn Sie einen anderen Artikel aus unserem Blog auf dieser Liste haben möchten!