商业与零售
View category产品,报价,卖家,可用性,评级和价格和数字货架决策的审查背景.
数据集目录
根据源和记录类型浏览数据集.
开始使用您的团队需要的实体,然后打开数据集页面,查看字段,应用程序,更新选项和代表记录.
公司和地点
View category公司身份,公共企业资料,办公室足迹和市场映射的位置记录.
工作和人才
View category开放角色,雇主,位置,工作属性以及人才和劳动力市场分析的出版背景.
财产和旅行
View category房地产列表和住宿提供物价,可用性,设施和市场背景.
搜索和人工智能
View category搜索结果和公共AI答案观测,用于可见性,发现,引用和主题研究.
社交媒体
View category公共资料,帖子,视频,出版物元数据,以及观测到内容研究的参与.
市场与技术
View category公共市场观察和金融和技术情报软件存储库记录.
01 · record
开始从实体
在比较领域之前,从产品的报价,从地点的公司和从列表的物业分开.
物体和使用情况
02 · sample
实况的测试场
审查标识符,源文本,时间标签,可选值和代表行中缺失状态.
方案和结合
03 · next step
选择合适的交货路径
选择已准备的快照,或者继续拨打数据馈送,当收集需要重复的时间表和目的地时.
快照或反复的输送
方案和领域
先检查字段，再选择数据集
使用数据词典,源文本,标识符,时间标签和缺失状态,以验证每个字段是否支持团队将运行的连接,过和计算.
{
"product_id": "wsa_20491",
"title": "Trail shoe · blue · 42",
"offer": {
"price": 119.00,
"currency": "EUR",
"availability": "in_stock"
},
"source_url": "https://example.test/item",
"captured_at": "2026-08-05T09:30:00Z",
"schema_version": "commerce.v1"
}- Entity identity
- 稳定标识符,源标识符,匹配密钥,
- Observation context
- 源,市场,请求的文本,捕获时间和方案版本.
- Value semantics
- 数据类型,单位,货币,正常化值和相关的源值.
- Missing states
- 缺席,不可用,未观察到和不适用的区别.
- Field presence
- 报告在代表性样本中存在,以源或记录类型分开.
- Change handling
- 如何在交付中传达字段,编号和方案版本.
- 记录可以加入吗?身份和密钥符合目的地模型.
- 缺席可以解释吗?失踪的州不会成为虚假证据.
- 改变是可以实现的吗?方案版本和交付日期仍然明确.
清新和历史
选择应随着数据集发现的结果.
根据标准,使用当前快照,可用于变化分析的历史记录,或将选择的集合移动到数据馈送以进行定期递交.
建立一个时间点的基准.
Use a dated collection for one-time analysis, model preparation, market mapping, or a controlled initial load.
- Inspect
- 观察窗口和源组
- Plan
- 完整的初始交付
保持所选范围的更新.
Move to 数据馈送 to define a recurring schedule, schema, and destination for structured delivery.
- Inspect
- 随机和变化模式
- Plan
- 预定交付
让最新的记录与相关.
Where history is available, align the requested time window and grain with trend analysis, backtesting, or change detection.
- Inspect
- 现有日期和连续时间
- Plan
- 后填充 plus 未来的更新
01观察Source and capture window02验证Schema and quality checks03版本Dated delivery and manifest04交付完全或逐步转移
交付设计
接收数据以您的平台可以运行的形式.
选择JSON,CSV或Parquet为您的应用程序,仓库或数据湖. 清晰的文件组织,表格,方案版本和更新行为使每次交付都可预测.
其他类型
保存嵌入式对象和记录应用程序或文件导向工作流的文本.
公司的资产
提供对分析工具,仓库和受控进口的熟悉表格交付.
子
支持输入,用于更大的分析工作负载和数据湖摄入的列处理.
使用情况
开始分析,并使用已有结构记录.
产品选择
比较可选方案
基于请求
数据 API
On-demand structured result准备的数据发现要求支持的源特定结构化结果,当应用程序控制何时检索.
数据市场
Catalog and samples定期交付找出可用的集合,检查其字段,来源范围和代表性样本记录.
数据馈送
Scheduled structured handoff历史页面在规定的时间和目的地上收到定义的结构化收藏.
网页归档
Page snapshot history运行程序根据域和时间背景搜索可用的历史公开页面快照,以便进行变化分析和研究.
托管数据
Custom recurring delivery定义源,方案,质量,匹配,随机和交付简报,而 WebScrapingAPI运行程序.
样品和定价
获取符合需求的报价
在你量度交付之前,检查记录.
运行代表行和数据词典,通过您的生产堆所使用的合并,过器,计算和质量检查.
- Representative source and entity mix
- Sample record and data dictionary
- Field presence and missing states
- Snapshot date and available historical scope
- Format and receiving environment
FAQ
产品常见问题
什么是数据市场?
数据市场是一个准备使用的结构化网络数据集的目录. 在选择准备的集合之前,按域名和来源浏览,然后检查字段和代表性样本记录.
在选择数据集之前,我可以检查数据吗?
要求用数据词典和源文本进行代表记录,然后运行将您的生产堆使用的连接,过器,计算和质量检查.
能否过数据集到我的范围?
首先要从您需要的国家,类别,实体,日期,来源和领域开始.
如果我需要数据,那么?
使用数据市场找到和样本准备好的收藏. 数据馈送工作负载需要规划的结构化交付,定时和目的地.
提供哪些配送格式?
选择JSON,CSV或Parquet. 交付也可以定义分区,压缩,文件命名,表格和数据堆所使用的目的地.
我什么时候选择托管数据?
选择托管数据当所需的来源,方案,匹配,质量规则,随机或目的地需要超出可用的目录的运行程序时.WebScrapingAPI管理收集,提取,维护,监测和交付,以满足您所定义的要求.