Big data ha cambiado la industria del deporte. Desde la composición del equipo y la estrategia de juego hasta las operaciones de marketing; desde propietarios de equipos deportivos hasta agencias de apuestas, los deportes se comercializan y no solo van más allá de un simple evento social de reunión grupal también promueve una influencia social positiva. Forbes estimó que la industria del deporte alcanzará un valor de $73.5 mil millones en 2019. Si alguna vez se topó con las apuestas deportivas, probablemente conocía el poder de la web scraping. Cuando se trata de scrape datos deportivos de sitios web, muchas personas pensarán en usar R, Python o API de los sitios web. Pero todos ellos son difíciles para las personas sin experiencia previa en programación, como yo.
Así que aquí me gustaría presentarles los medios para que los profesionales no tecnológicos puedan extraer datos deportivos de sitios web, utilizando Octoparse, una herramienta de web scraping amigable para principiantes. Las ventajas que puede obtener son:
Más fácil - Operaciones visibles de apuntar y hacer clic, no se requiere programación.
Más rápido - No necesita estudiar los sitios web ni probar su código.
Varios formatos de datos: Excel, CSV, JSON, HTML o exportar a su base de datos, incluidos SQL Server, MySQL y Oracle.
¿Dónde podrías scrape los datos deportivos?
Para abordar esta pregunta, debemos entender para qué sirven las estadísticas deportivas. El objetivo de las estadísticas deportivas podría dividirse en dos partes: Análisis de Rendimiento y Análisis de Valor de Mercado. De alguna manera, el último se verá afectado por el primero.
Análisis de Rendimiento Deportivo requerirá la información que incluye tablas, resultados, calendario y clasificaciones. Principalmente, esta información se puede encontrar en los sitios oficiales relevantes, como NBA.com, FIFA.com, NFL.com; o algunos sitios web de terceros que brindan información congregada, como sportstats.com. Con respecto al análisis del valor de mercado, además de la información mencionada anteriormente, requiere información de las redes sociales o sitios de portal para evaluar su influencia social.
¿Cómo puedes scrape los datos deportivos?
En lugar de un tutorial paso a paso en un sitio web específico, prefiero mostrarle una hoja de ruta para el raspado de datos deportivos de diferentes tipos de plataformas, ayudándole a encontrar la ruta correcta para scrape datos deportivos.
Información de Scraping Table
La mayoría de los datos deportivos se muestran en una tabla, por lo que con el mismo flujo de trabajo de scraping, puede extraer la información de los sitios oficiales de deportes o de cualquier sitio web de terceros. Para crear el scraping crawler para recuperar información de la tabla, puede seguir estos dos artículos:
3 Pasos para Scraping el Ranking de Juegos Masculinos de FIFA.com
Scraping las Probabilidades de Apuestas para Sports Analytics
Scraping de datos de las Redes Sociales
Para scrape las reseñas o tweets de las redes sociales para el análisis del valor de mercado, puede abrir la página de resultados de búsqueda en el navegador integrado de Octoparse, o crear tarea de scraping de entrada palabras clave. Siga las instrucciones de estos artículos:
YouTube: Scraping Información de Video y Reseñas de la Copa Mundial 2018
Twitter: Scraping tweets de Twitter
Scraping con Palabras Clave ingresadas
Cree su Feed de Datos Deportivos Actualizado
Si necesita crear una sports data feed, manteniendo la actualización de los datos extraídos de forma automática y continua, es posible que desee utilizar las funciones premium de Octoparse: Cloud Extraction. Los beneficios incluyen:
La tarea de scraping se puede programar para ejecutarse en la nube en cualquier momento y frecuencia
Los datos extraídos pueden alimentarse programáticamente en la base de datos
La velocidad de recopilación de datos aumenta hasta 6-20 veces
Conectado con Octoparse API, puede usar la API para ingresar datos en su propio sistema
Conclusión
En realidad, no es necesario que descubra todos los tutoriales de raspado anteriores, pero solo uno de ellos podría ayudarlo a comprender la lógica de trabajo de las tareas de raspado, luego puede aplicar a otros sitios web similares.
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