Thu thập tin tức – 5 trường hợp sử dụng và lợi ích

Các giải pháp thu thập tin tức mang lại lợi ích cho các doanh nhân với dữ liệu có độ xác thực cao. Thống kê cho thấy ngành báo trực tuyến đã tạo ra doanh thu 5,33 tỷ đô la Mỹ vào năm 2020. Các trang web tin tức là nguồn dữ liệu gần đây và xác thực. Trong số tất cả các nguồn dữ liệu có thể, dữ liệu từ các bài báo có thể đóng góp dữ liệu chất lượng cao cho phân tích

Các giải pháp thu thập tin tức mang lại lợi ích cho những người kinh doanh với dữ liệu có độ xác thực cao. Thống kê cho thấy ngành báo trực tuyến đã tạo ra doanh thu 5,33 tỷ đô la Mỹ vào năm 2020. Các trang web tin tức là nguồn dữ liệu gần đây và xác thực. Trong số tất cả các nguồn dữ liệu có thể, dữ liệu từ các bài báo có thể đóng góp dữ liệu chất lượng cao cho quá trình phân tích. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn thu thập dữ liệu từ các bài báo và cho phép bạn khám phá thêm về cách sử dụng chúng

Mục lục

• Web Scraping là gì
• Thu thập tin tức là gì?
• Lợi ích của việc thu thập tin tức
• Các trường hợp sử dụng của News Scraping
• Làm thế nào để thu thập các bài viết tin tức?
• Thu thập tin tức bằng Python
• Những thách thức của việc thu thập tin tức
• Proxy trong việc thu thập tin tức
• Tại sao chọn Proxyscrape để thu thập tin tức?
• Câu hỏi thường gặp
• Suy nghĩ kết thúc

Web Scraping là gì

Web scraping là quá trình trích xuất nhiều dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu và sử dụng chúng để có được thông tin chi tiết có giá trị. Kỹ thuật này có khả năng thu thập toàn bộ thông tin trang web, bao gồm cả nội dung HTML cơ bản của các trang web. Điều này có thể dễ dàng sao chép các thành phần của trang web trong các mục tiêu khác.

Dữ liệu web từ phương tiện truyền thông xã hội, giao dịch trực tuyến, đánh giá của khách hàng, trang web kinh doanh và máy móc là những nguồn dữ liệu phổ biến nhất có thể đóng góp cho khoa học dữ liệu. Các giải pháp trích xuất dữ liệu web phải trích xuất dữ liệu ở nhiều định dạng như văn bản, hình ảnh, giá trị nhị phân, mã từ và dữ liệu cảm biến.

Thu thập tin tức là gì?

Quét tin tức là một ứng dụng của quét web, trong đó các trình quét tập trung vào việc trích xuất dữ liệu từ các bài báo. Các trang web tin tức quét cung cấp cho mọi người dữ liệu về tiêu đề tin tức, các bản phát hành gần đây và các xu hướng hiện tại.

Trong số tất cả các nguồn dữ liệu có sẵn trực tuyến, các trang web tin tức là đáng tin cậy nhất. Các bài báo có tính xác thực cao vì chúng có khả năng là tin giả thấp nhất. Việc thu thập các trang web có bài báo sẽ cho phép bạn truy cập vào các xu hướng mới nhất và các bản ghi lịch sử sẽ có lợi cho phân tích ở mức độ lớn hơn.

Lợi ích của việc thu thập tin tức

Thu thập tin tức đang trở thành một kỹ thuật quan trọng để có được thông tin chi tiết. Các chuyên gia tiếp thị thấy việc thu thập tin tức hữu ích trong nhiều trường hợp.

Giúp bạn cập nhật những xu hướng mới nhất

Các trang web tin tức thường là những trang đầu tiên đưa ra các xu hướng mới nhất trên thị trường. Các nguồn này là lựa chọn đúng đắn cho các trình thu thập dữ liệu để cập nhật. Một giải pháp thu thập dữ liệu tin tức tự động làm phong phú thêm quá trình phân tích dữ liệu với dữ liệu chất lượng và có ý nghĩa.

Tương thích cao với tất cả các miền

Các trang web tin tức tuân thủ hầu hết mọi miền có thể. Như từ “tin tức” biểu thị, chúng đưa thông tin từ cả bốn hướng và bao gồm các bài viết tin tức về nhiều chủ đề. Điều này giúp các trình thu thập thông tin truy cập thông tin trên tất cả các trường trên một trang web. Tin tức không chỉ ở dạng giấy. Chúng cũng tuân thủ các thiết bị và ứng dụng kỹ thuật số.

Dễ dàng truy cập vào dữ liệu lịch sử

Một yếu tố cần thiết trong phân tích dữ liệu là dữ liệu từ các thí nghiệm trước đó. Các nhà phân tích cần các kỹ thuật liên quan đến các nhiệm vụ trước đó và tỷ lệ thành công và thất bại của chúng để tìm ra chiến lược xứng đáng. Phân tích dữ liệu hiện có này có thể đóng vai trò là đầu vào có giá trị cho hiểu biết kinh doanh trong tương lai.

Nguồn đáng tin cậy của bằng chứng thực tế

Ngày nay, mọi người có xu hướng gửi tin giả để được nhiều người biết đến. Việc xác định tính xác thực của dữ liệu là một quá trình khá phức tạp. Đây là lý do tại sao các nhà phân tích chủ yếu dựa vào các trang web tin tức đưa ra các bài báo đã được xác minh.

Giúp có những ý tưởng mới

Về các bài viết chất lượng, người dùng có thể đưa ra những ý tưởng mới để xây dựng doanh nghiệp của mình. Các doanh nhân có thể thiết kế chiến lược tiếp thị của mình với các sản phẩm mới ra mắt và xu hướng sắp tới.

Các trường hợp sử dụng của News Scraping

Các dịch vụ thu thập tin tức hỗ trợ mọi người trong nhiều ứng dụng có thể giúp tổ chức phát triển về mặt thị trường kinh doanh.

Phản hồi về uy tín

Các tổ chức có thể theo dõi tin tức về công ty của họ. Các bài báo có thể đưa ra các đánh giá hoặc khảo sát của khán giả cho phép các công ty biết quan điểm của mọi người về họ. Hệ thống giám sát danh tiếng này giúp các nhà phân tích biết liệu kế hoạch của họ có diễn ra tốt đẹp hay cần thay đổi gì không.

Phân tích rủi ro

Từ các bài báo, mọi người có thể tìm ra nhu cầu thị trường, cũng như những thứ không hiệu quả. Điều này giúp các công ty chuyển trọng tâm khỏi các sản phẩm lỗi thời và cho phép họ tập trung vào các xu hướng hiện tại.

Phân tích đối thủ cạnh tranh

Việc thu thập dữ liệu về đối thủ cạnh tranh có thể cung cấp cho bạn ý tưởng ngắn gọn về chức năng và chiến lược của họ. Phân tích tỷ lệ hit và flop của đối thủ cạnh tranh cũng quan trọng như phân tích của riêng bạn. Thu thập dữ liệu từ các cuộc khảo sát về phân khúc của bạn sẽ giúp bạn có lợi thế hơn đối thủ cạnh tranh.

Dự báo thời tiết

Các doanh nghiệp cũng phụ thuộc vào các yếu tố bên ngoài, như vị trí địa lý hoặc khí hậu. Các nhà phân tích kinh doanh có thể thu thập các bài báo dự báo thời tiết. Những dữ liệu khí tượng này có thể giúp các nhà phân tích đưa ra quyết định mở rộng hoạt động kinh doanh của họ trên khắp các quốc gia.

Phân tích tình cảm

Thu thập tin tức được sử dụng trong phân tích tình cảm. Các nhà phân tích thu thập các đánh giá công khai từ các trang tin tức và đưa dữ liệu đó vào phân tích tình cảm. Trong phân tích này, họ tìm ra cảm xúc của công chúng bằng cách ghép các từ tích cực và tiêu cực. Điều này giúp các doanh nhân tìm hiểu cách mọi người phản ứng và cảm nhận về sản phẩm hoặc dịch vụ của họ. 

Làm thế nào để thu thập các bài viết tin tức?

Những người kinh doanh có thể tự mình thu thập dữ liệu từ các bài báo hoặc nhờ sự hỗ trợ từ một công ty cung cấp giải pháp thu thập dữ liệu của bên thứ ba. Thu thập dữ liệu thủ công đòi hỏi một lập trình viên đủ trình độ có thể phát triển một công cụ thu thập dữ liệu bằng các chương trình Python hoặc R. Python cung cấp một số thư viện mặc định để thu thập thông tin từ các trang web. Vì thu thập dữ liệu là một việc gì đó nhiều hơn là trích xuất dữ liệu thông thường, nên người dùng nên sử dụng proxy. Proxy cho phép người dùng thu thập hàng tấn dữ liệu mà không có hạn chế.

Một nhà phát triển cá nhân có thể thấy khó để xử lý tất cả các quy trình này. Trong trường hợp này, mọi người có thể sử dụng các giải pháp cạo dữ liệu tiêu chuẩn, có thể cạo dữ liệu tin tức hiệu quả từ nhiều trang web với sự trợ giúp của proxy.

Thu thập tin tức bằng Python

Có một số điều kiện tiên quyết để thu thập tin tức Google từ kết quả SERP. Thư viện Python có thể giúp người dùng đơn giản hóa quy trình thu thập dữ liệu web. 

• Tải xuống Python – Sử dụng phiên bản tương thích.
• Sử dụng dấu nhắc lệnh để cài đặt Python.
• Cài đặt Thư viện yêu cầu để yêu cầu dữ liệu.
• Cài đặt Pandas để phân tích dữ liệu.
• Cài đặt BeautifulSoup và lxml để phân tích nội dung HTML.

Để cài đặt tất cả những thứ này, hãy sử dụng dấu nhắc lệnh để thực hiện lệnh sau.

pip cài đặt yêu cầu pip cài đặt lxml pip cài đặt beautifulSoup4

Nhập các thư viện này trước khi bắt đầu

yêu cầu nhập khẩu nhập khẩu pandas nhập khẩu beautifulSoup, lxml

Nhận dữ liệu tin tức

Các mô-đun yêu cầu Python cho phép người dùng gửi yêu cầu HTTP. Bây giờ hãy nhập mô-đun yêu cầu và sau đó tạo một đối tượng phản hồi để lấy dữ liệu từ URL mong muốn. Tạo một biến phản hồi và sử dụng phương thức get() để thu thập dữ liệu từ các trang web mục tiêu như WikiNews .

phản hồi = yêu cầu.get(https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites)

Sau đó in trạng thái của các yêu cầu. Khi xem mã trạng thái, người dùng có thể biết được trang đã được tải xuống thành công hay có lỗi nào không. Để biết ý nghĩa của từng lỗi, hãy xem trang lỗi proxy .

In phản hồi

Sau đó để in nội dung của trang, hãy sử dụng đoạn mã sau và in toàn bộ trang.

in(response.status_code) in(response.text)

Phân tích chuỗi

Sau khi lấy và in nội dung trang web, bước cần thiết tiếp theo là phân tích cú pháp. Phản hồi được in ra của bước trước là một chuỗi. Để thực hiện các thao tác cạo cần thiết trên dữ liệu đã trích xuất, người dùng phải chuyển đổi chuỗi thành đối tượng python. Hãy xem trang này để tìm hiểu cách đọc và phân tích cú pháp JSON bằng python .

Python cung cấp nhiều thư viện, như lxml và beautiful soap, để phân tích chuỗi. 

Để sử dụng, hãy tạo một biến và phân tích cú pháp văn bản đã trích xuất bằng hàm phân tích cú pháp có tên là 'BeautifulSoup'. Biến 'response.text' sẽ trả về dữ liệu văn bản từ phản hồi.

soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

Trích xuất nội dung cụ thể

Các trình thu thập tin tức có thể tìm kiếm thông tin nhất định từ trang web. Trong trường hợp này, chúng sử dụng find() để trả về phần tử cần thiết.

Sử dụng hàm tìm kiếm này với biến 'soup_text' để trả về phần tử cần thiết từ nội dung đã phân tích cú pháp. Sử dụng thẻ HTML, như 'title', làm biến và phương thức 'get_text()' trả về nội dung tiêu đề.

tiêu đề = soup.find('title') in(title.get_text())

Để trích xuất các thông tin chi tiết khác, bạn cũng có thể sử dụng các thuộc tính như class và itemprop để trích xuất dữ liệu tin tức. 

Mã hoàn chỉnh:

yêu cầu nhập, pandas, beautifulSoup, lxml response = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites">https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites) print(response.text) soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') title = soup.find('title') print(title.get_text())

Những thách thức của việc thu thập tin tức

Kỹ thuật tổng hợp tin tức cực kỳ hữu ích này tất nhiên cũng đi kèm với một số thách thức nhất định. Sau đây là một số thách thức phổ biến nhất mà các scraper phải đối mặt.

Hạn chế về mặt địa lý

Một số trang web bị hạn chế về mặt địa lý không cho phép người dùng trích xuất dữ liệu từ các quốc gia khác. Các khối địa lý này có thể ngăn chặn các trình thu thập dữ liệu có dữ liệu toàn cầu trong quá trình phân tích của họ. Ví dụ: Hệ thống dự đoán Sàn giao dịch chứng khoán quốc tế yêu cầu dữ liệu đầu vào từ nhiều quốc gia. Nếu nhà phát triển không thể thu thập giá trị cổ phiếu của các quốc gia khác, điều này sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống dự đoán.

Khối IP

Khi các trang tin tức tìm thấy một số địa chỉ IP liên tục yêu cầu dữ liệu từ trang web của họ, họ có thể nghi ngờ danh tính của người dùng và ngăn họ thu thập các bài báo. Họ có thể hạn chế quyền truy cập vào địa chỉ IP cụ thể đó bằng cách trích xuất dữ liệu từ các trang web tin tức.

Tốc độ thấp

Web scraping news articles là quá trình trích xuất dữ liệu nhiều lần từ các trang web tin tức. Việc đưa ra một trang web với các yêu cầu liên tiếp có thể làm chậm tốc độ xử lý.

Proxy trong việc thu thập tin tức

Có thể thu thập tin tức mà không cần proxy. Nhưng, sử dụng proxy có thể đơn giản hóa quá trình thu thập bằng cách giải quyết các thách thức. Proxy với tính năng ẩn danh của chúng có thể vượt qua mọi thách thức thu thập. Khi proxy sử dụng địa chỉ của chúng để ẩn danh tính thực của người dùng, chúng có thể dễ dàng giải quyết các khối IP và khối địa lý.

Tại sao chọn Proxyscrape để thu thập tin tức?

Chúng tôi cung cấp một

Proxyscrape cung cấp nhiều loại proxy và giao thức khác nhau để người dùng có thể chọn proxy của một quốc gia cụ thể để bỏ qua hạn chế. Nhóm proxy dân dụng của họ chứa hàng triệu proxy băng thông cao, do đó người dùng không phải thỏa hiệp về tốc độ thu thập dữ liệu. Proxy chuyên dụng sẽ có một địa chỉ IP duy nhất cho mỗi người dùng để máy chủ web và ISP không dễ dàng theo dõi danh tính của người dùng. Proxy dùng chung như proxy trung tâm dữ liệu và proxy dân dụng cung cấp nhóm proxy với các loại proxy khác nhau để bỏ chặn các trang web bị chặn bằng nhiều proxy.

Băng thông cao – Các proxy này có băng thông cao giúp người thu thập dữ liệu dễ dàng hơn từ nhiều nguồn khác nhau. 

Thời gian hoạt động – Thời gian hoạt động 100% của họ đảm bảo chức năng thu thập dữ liệu không bị gián đoạn, giúp người dùng theo dõi dữ liệu mới nhất. 

Nhiều loại – Proxyscrape cung cấp proxy nhiều loại. Họ cung cấp proxy trung tâm dữ liệu dùng chung, proxy dân dụng dùng chung và proxy chuyên dụng . Nhóm IP dân dụng của họ cho phép người dùng sử dụng các địa chỉ IP khác nhau cho mỗi yêu cầu và proxy riêng của họ giúp mọi người sở hữu một proxy duy nhất cho riêng mình. Ngoài ra còn có proxy cho các giao thức khác nhau, như proxy HTTP và proxy Socks.

Proxy toàn cầu – Proxyscrape cung cấp proxy của nhiều quốc gia. Vì vậy, người dùng có thể sử dụng proxy của vị trí mong muốn để thu thập tin tức từ vị trí đó. 

Tiết kiệm chi phí – Họ cung cấp proxy cao cấp chất lượng với giá cả phải chăng. Hãy xem mức giá hấp dẫn và các tùy chọn proxy lớn của chúng tôi.

Câu hỏi thường gặp

Câu hỏi thường gặp:

Suy nghĩ kết thúc

Thu thập dữ liệu trang web tin tức là một phần của việc thu thập dữ liệu web, trong đó các trình thu thập dữ liệu tập trung vào các bài báo để thu thập dữ liệu tin tức có giá trị và xác thực. Bạn có thể sử dụng thư viện python, như Requests, để gửi yêu cầu HTTP đến máy chủ. Tuy nhiên, các thư viện này có thể không theo kịp về tốc độ và chất lượng thu thập dữ liệu. Trong trường hợp này, bạn có thể sử dụng proxy ẩn danh để truy cập nhiều vị trí và thu thập một lượng lớn dữ liệu ở tốc độ cao.