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L'extraction de données sportives avec le web scraping

Friday, October 22, 2021

Le big data a changé l'industrie du sport. Il est estimé que l'industrie du sport atteindra une valeur de 160 milliards de dollars aux États-Unis. Si vous avez déjà été confronté aux paris sportifs, vous connaissez probablement la puissance du web scraping. En parlant de scraping de données sportives à partir de sites web, beaucoup de gens pensent à utiliser R, Python ou l'API des sites web. Mais tous ces outils sont difficiles à utiliser pour les personnes qui n'ont pas de connaissances préalables en programmation, comme moi. 

J'aimerais donc vous présenter les moyens disponibles pour extraire des données sportives de sites Web à l'aide d'Octoparse, un outil d'extraction de données Web facile à utiliser pour les débutants. Les avantages que vous pouvez en tirer sont les suivants:

  1. Plus facile - Opérations visibles par pointer et cliquer, aucune programmation requise.
  2. Plus rapide - Vous n'avez pas besoin d'étudier les sites web ou coder.
  3. Formats de données divers - Excel, CSV, JSON, HTML, ou exportez vers votre base de données, y compris SQL Server, MySQL et Oracle.

 

Sommaire

Où pouvez-vous trouver les données sportives

Comment pouvez-vous extraire les données sportives

Conclusion

 

Photo de canva

Où pouvez-vous trouver les données sportives?

 

Pour répondre à cette question, nous devons comprendre à quoi servent les statistiques sportives? L'objectif des statistiques sportives peut être divisé en deux parties: L'analyse de la performance & l'analyse de la valeur marchande. D'une manière ou d'une autre, la seconde sera affectée par la première.  

L'analyse des performances sportives nécessite des informations telles que les tableaux, les résultats, les rencontres et les classements. Ces informations peuvent être trouvées principalement sur les sites officiels concernés, comme NBA.com, FIFA.com, NFL.com, ou sur des sites tiers fournissant des informations groupées, comme sportstats.com. En ce qui concerne l'analyse de la valeur marchande, outre les informations mentionnées ci-dessus, il est nécessaire de disposer d'informations provenant des médias sociaux ou des sites portails, afin d'évaluer leur influence sociale.

 

Comment pouvez-vous extraire les données sportives?

Au lieu d'un tutoriel étape par étape sur un site web spécifique, je préfère vous montrer un guide pour le web-scraping de données sportives à partir de différents types de plateformes, afin de vous aider à trouver le bon chemin pour le faire.

 

Scraping Table Information

La plupart des données sportives sont présentées sous forme de tableau. Avec le même workflow de scraping, vous pouvez donc extraire les informations des sites officiels des sports ou de tout autre site Web tiers. Pour créer le crawler de scraping pour récupérer les informations des tableaux, vous pouvez suivre ces deux articles :

3 Steps to Scrape Men’s Ranking from FIFA.com

Scaper les cotes des paris pour l'analyse sportive

 

Scraping de données des médias sociaux

Pour extraire des avis ou des tweets des médias sociaux à des fins d'analyse de la valeur marchande, vous pouvez ouvrir la page de résultats de la recherche dans le navigateur intégré d'Octoparse ou créer des tâches d'extraction par mots clés. Veuillez suivre les instructions de ces articles:

Scraper des tweets sur Twitter

Scraper des publications Facebook

 

Créez votre base de données sportive "up-to-date"

Si vous avez besoin de créer un flux de données sportives, en veillant à ce que les données extraites soient mises à jour automatiquement et en permanence, vous pouvez utiliser les fonctions premium d'Octoparse: Cloud Extraction. Ses avantages sont les suivants:

- La tâche de scraping peut être programmée pour être exécutée dans le Cloud à tout moment et à toute fréquence.

- Les données extraites peuvent alimenter la base de données de manière programmatique.

- Augmentation de la vitesse de collecte des données jusqu'à 6-20 fois

- Connexion avec l'API Octoparse, qui vous permet d'intégrer les données dans vos propres systèmes.

 

Conclusion

En fait, vous n'avez pas besoin de comprendre tous les tutoriels de scraping ci-dessus, mais un seul d'entre eux pourrait vous aider à comprendre la logique de fonctionnement des tâches de scraping, que vous pourrez ensuite appliquer à d'autres sites Web similaires. 

 

Auteur : L'équipe Octoparse

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