Octoparse ブログ

正規表現の基本記号を、価格・日付・郵便番号の短いパターンとPythonコードで解説。Octoparseで抽出したフィールドを正規表現でマッチング・置換する手順と確認ポイントも紹介します。

データドリブンとは、データを根拠に施策を決め、実行後も検証する考え方です。マーケティングでの4段階、内部・外部データの使い分け、Octoparseが支援するWeb収集工程を解説します。

データ収集の自動化を進めるための手段選び、Octoparseのテンプレートとカスタムタスク、クラウド定期実行、欠損・重複の確認を実務の順序で解説します。

毎週のWebデータ収集、まだ手作業で繰り返していませんか？Octoparseなら、一度作成した収集タスクをクラウドで定期実行できます。本記事では、競馬データを例に、データを定期的に収集する方法から履歴データの蓄積・活用までわかりやすく解説します。

競合の値下げに追随すべきかを判断するために、同一商品、送料・ポイント、採算下限を揃える方法を解説。Octoparseで集めた価格データをECの価格戦略に生かす手順も整理します。

仕事の情報収集で役立つ七つのコツを、目的設定、出典と更新日の確認、必要な列の設計、照合、共有の順に解説。Octoparseで公開Web情報を整理する場面と注意点も紹介します。

Yelpレビューの自動収集を検討する前に、現行利用規約、Places APIで取得できる範囲、商用分析・保存の条件を確認。内部利用でも自動収集が許可されるとは限らない理由を解説します。

スロレポの店舗ページを何度も開き、日別データをExcelへコピーしていませんか？Octoparseの2つのテンプレートでホール一覧と日別実績を収集し、平均差枚・平均G数・勝率をCSVで出力する手順を紹介。店舗・曜日・日付別の比較方法と、取得範囲や欠損データの注意点も解説します。

正規表現でメールアドレスを抽出する方法を、ExcelのREGEXEXTRACT、Pythonのre.findall、Octoparseのデータ再フォーマットで解説。式・コード・画面と確認ポイントを示します。

Webデータ収集のコストを、初期設定・実行・品質検査・保守に分けて試算。公開CSV、API、Octoparse、自作・外注を同じ条件で比較し、使えるデータ当たりの費用を下げる手順を解説します。

データマイニングに必要なスキルを、課題設定・データ収集・SQL・Python/R・品質検査・統計・検証・説明の工程順に整理。Webデータ収集でのOctoparseの役割も解説します。

Webスクレイピングを業務で活用する前に決めたい収集目的、必要な列、API・テンプレート・自作の選び方を整理。Octoparseで小さく検証し、重複や欠損を確認する手順まで解説します。