Um arquivo scrape contém dados que foram extraídos ou "raspados" de um site ou outra fonte de dados. Esses dados podem estar em vários formatos, como texto, HTML ou JSON. Os arquivos scrape são frequentemente usados para coletar e armazenar dados de múltiplas fontes para análise ou processamento posterior.
Aqui estão alguns exemplos de arquivos de raspagem:
1.
Web Scraping: Um arquivo de raspagem pode conter o código HTML de uma página da web que foi raspada usando ferramentas de raspagem da web. Esses dados HTML podem então ser analisados para extrair informações específicas, como conteúdo de texto, imagens e links.
2.
Dados de comércio eletrônico: Um arquivo de raspagem pode armazenar informações de produtos extraídas de um site de comércio eletrônico. Esses dados podem incluir títulos de produtos, descrições, preços, avaliações e imagens.
3.
Dados de mídia social: Os arquivos de raspagem de mídia social podem conter informações do usuário, postagens, comentários e outros dados relevantes extraídos de plataformas de mídia social como Twitter, Facebook ou LinkedIn.
4.
Artigos de notícias: Artigos de notícias extraídos de vários sites de notícias podem ser armazenados em arquivos de raspagem para análise posterior de tendências, tópicos e análise de sentimento.
5.
Dados governamentais: Sites governamentais geralmente fornecem dados abertos que podem ser copiados em arquivos de raspagem para fins de pesquisa e análise.
6.
Dados do mercado de ações: As empresas e os investigadores podem extrair dados financeiros das bolsas de valores e dos mercados e armazená-los em ficheiros de recolha para análise de investimentos e tomada de decisões.
7.
Informações de viagem: Sites de viagens podem ter seus dados copiados para arquivos de raspagem, permitindo comparação e análise de horários de voos, tarifas de hotéis e outras informações relacionadas a viagens.
Estes são apenas alguns exemplos dos muitos casos de uso de arquivos de raspagem. Os dados em arquivos de raspagem podem ser processados e analisados com ferramentas como estruturas de processamento de dados, algoritmos de aprendizado de máquina e software de análise estatística para obter insights valiosos e tomar decisões informadas.
