Octoparse ブログ

現在の私たちは時代の転換点に位置しています。そして、世の中での私たちは個人としてどのようにこの時代の波を乗り越えていくことがもはや直面しなければならない課題になりました。この記事では、現在の時代は何が変わったのかをまとめた上で、その時代の変革に合わせ、個人の生き方や必要なスキルに関する考えを論じさせていただきます。

コロナウイルスの拡大により、旅行業が大きくダメージを受けました。旅行業界も自らの変革を求めています。ビックデータとデジタル化が急速に発展している今日に、多くの人が旅行業のDX化に関心を払いました。本記事では、DXの概念とメリットを明らかにした上で、現在日本国内の旅行業DX化のあり方と行き方をめぐって展開します。最後のところに、旅行業DX化の推進に役に立つoctoparseのサービスを紹介させていただきます。

人工知能に興味があるエンジニアやAIエンジニアなどが、最近多く利用しているのがOpenAIのコミュニティサイトです。OpenAIのコミュニティサイトには、さまざまなトピックがあり、利用者からのコメントが多く投稿されています。このOpenAIのコミュニティサイトから、自分が目的とするデータを抽出するには、どうしたらいいでしょうか。この記事では、OpenAIのコミュニティサイトからデータを抽出する方法について解説します。

情報がデータ化されている現代において、収集したデータを活用することは必要不可欠といっても過言ではありません。しかし、データを活用することの重要性を理解しているものの、肝心のデータが社内や手元に存在せず、データ収集に悩んでいる方もいることでしょう。また、データが不足していることを自覚していても「データをどこから集めるのか」「購入しなければならないのか」という疑問も感じてるのではないでしょうか。ここでは、データ収集の必要性から実施方法、コストを下げる方法を紹介します。

ビッグデータは、市場動向、顧客の好み、競合他社の分析に関連した情報を提供します。今やWebスクレイピングは、単にデータを収集するだけでなく、企業のマーケティング活動において必要不可欠と言ってもよいでしょう。ただし、Webスクレイピングプロセスをスケールアップすると、ブロッキングメカニズムなどの多くの課題が発生し、データを取得できなくなる可能性があります。ここではWebスクレイピングが抱える8つの課題と解決方法を紹介します。

あらゆるビジネスシーンでビッグデータの活用が増える中、データ収集に役立つ技術としてWebスクレイピングが近年注目を集めています。Webスクレイピングは最新のテクノロジー技術と思われがちですが、実はその歴史は長く、1989年ころからアイデアが存在していたといわれています。して、ビッグデータ活用やテクノロジーの進化が急速に進む中、今後Webスクレイピングはどのように成長を遂げるのでしょうか。 本記事では、Webスクレイピングの歴史を読み解きながら、現在のトレンドや今後の課題・展望まで解説します。

データ駆動型社会市場の台頭により、データサイエンス分野の成長はとどまることを知りません。こうした世の中の流れに合わせて、データ分析職へキャリアチェンジを目指す方も多いでしょう。しかし、高度なデータ分析スキルを身につけるためにはどのような方法があるのでしょうか。そこで本記事では、データ分析初心者の方に向けて、ビッグデータ分析用オンラインサービス10選を紹介します。特にデータ分析職への転職を目指している方は、ぜひ参考にしてください。

コンテンツ・アグリゲーション（Content aggregation）は、私たちの生活やビジネスシーンにあらゆる可能性をもたらすと注目を集めています。しかし、新しいビジネスモデルだけに「そもそもコンテンツ・アグリゲーションとは何か？」と疑問を持つ方もいるでしょう。 そこで本記事では、コンテンツ・アグリゲーションの基本から実際の活用事例を紹介します。ビジネスの成功に向けた、新しいアイデアの引き出しになれば幸いです。

昨今、企業のマーケティング活動においてビッグデータの活用は欠かせません。とりわけビッグデータを活用する際に、重要な役割を果たしているのが「Webスクレイピング」です。例えば、企業はWebスクレイピングを使うことで、競合の価格調査、消費者満足度の測定、インテリジェンスの評価などあらゆるシーンで膨大なデータを自動的に入手できます。 そこで本記事では、企業マーケティング戦略策定に欠かせない、Webスクレイピングの活用方法について解説します。

「Yahoo!ロコを使って地域情報のデータベースを作成したい」「Yahoo!ロコの店舗情報を自動で収集する方法を知りたい」このような疑問をお持ちではありませんか？今回は、Yahoo!ロコの地域情報を自動収集する方法を手順に沿って解説します。本記事の内容を参考にしていただければ、誰でもかんたんにYahoo!ロコを使ったデータベースを作成できますので、ぜひ試してみてください。

NFTやメタバースなど「Web3.0（Web3）」関連技術に注目が集まっています。Facebookが社名をMeta Platforms（通称Meta）に変更したことからも、今後の盛り上がりに期待感が持てますね。この記事では、そんなWeb3.0についてわかりやすく解説します。Web3.0がもたらす次世代インターネットの世界は、今と何が変わるのでしょうか？

ビッグデータの活用が重要性を増す中、データ分析を行う代表的な職種である「データアナリスト」と「データサイエンティスト」に注目が集まっています。どちらも高度なデータ分析スキルと分析結果に基づいた課題解決策の立案が求められる、いわばデータ分析のスペシャリストです。しかし、具体的な仕事内容や役割は本来異なるため、それぞれ正しく理解した上で、自分に合った職種を選ぶことが大切です。本記事では、データアナリストとデータサイエンティストの違いについて、仕事内容、必要スキル、求められる役割を解説します。データアナリストやデータサイエンティストの転職を視野に入れている方はぜひ参考にしてください。