Скрапинг и аналитика: 6 нестандартных источников данных для новичков

Большинство новичков учатся скрапингу на одних и тех же шаблонных сайтах и быстро теряют интерес. Есть идея, как это исправить: выбирайте источники, в которых есть жизнь. Где меняются цены, мероприятия идут одно за другим, выходят обновления приложений, а сервисы падают и восстанавливаются.

Динамика в данных наполняет ваш анализ смыслом, даже если вы собираете их просто для практики навыков. В этой статье – шесть неочевидных источников, с которыми справится даже новичок. Мы разложили все по полочкам: что именно собирать, как отслеживать изменения и какие выводы можно делать на основе полученных данных.

Что делает датасет полезным для наработки опыта

Ценность учебного датасета – не в его объеме, а в том, какие привычки он помогает выработать. На хороших данных вы учитесь чистить данные, обрабатывать пропущенные поля и отслеживать динамику. Кроме того, качественные источники дают быстрый фидбек: вы сразу видите, сработал ли ваш скрипт и есть ли логика в вашем анализе.

Вот критерии идеального источника для отработки навыков:

• Четкая структура (хотя бы частично). Скраперу нужны данные, которые оформлены одинаково. Ищите страницы, сделанные по одному шаблону: списки товаров с одинаковыми карточками, стандартные таблицы или однотипные профили пользователей.
• Стабильные идентификаторы. ID продуктов, ссылки на вакансии, версии приложений – любые уникальные метки, которые помогут вам отсеять дубликаты при повторном веб-скрапинге на следующий день.
• Динамика во времени. Контент должен меняться, чтобы вы могли накопить историю. Сделать разовый «снимок» данных – это нормально, но максимум пользы вы получите именно при работе с изменениями.
• Правильная постановка вопроса. Задача «Узнать, выросли ли цены в этом месяце» намного полезнее, чем цель «Собрать датасет на 10 000 строк». Правильно поставленный вопрос задает направление вашему исследованию.
• Этичность скрапинга. Выбирайте публичные страницы, не частите с запросами и соблюдайте правила площадок. Ваша работа не должна создавать нагрузку на чужие серверы.

Новичков часто беспокоит вопрос «реальной пользы». Они спрашивают: «Какие источники данных используют в настоящем бизнесе?». Честный ответ: часто те же самые публичные источники (скрапинг поисковиков, каталоги, доски объявлений), на которых вы учитесь. Главное – собирать их ответственно и не тянуть лишние персональные данные. Маленький, но качественно структурированный датасет научит вас гораздо большему, чем огромная свалка «грязных» данных.

6 неочевидных мест для скрапинга данных

Ниже – список источников, которые могут помочь в вашей отработке навыков скрапинга. В них нет ничего экзотического, просто их часто упускают из виду. На их основе вы можете собрать базу данных, регулярно обновлять ее и наблюдать за изменениями.

Вот что можно собирать:

Почему это интересные источники данных? Обычно они публично доступны, их код легко читается, а данные обновляются часто. Кроме того, на них вы научитесь работать с разнородной информацией: одни поля будут строгими и четкими (даты, номера версий), а другие – «грязным» живым текстом (описания сбоев или обновлений), который придется приводить в порядок.

Динамика цен в онлайн-каталогах

Каталоги интернет-магазинов – это классика скрапинга, но если начать парсинг маркетплейсов в динамике, задача сразу становится интереснее. Суть тут в том, чтобы регулярно мониторить конкретный набор товаров и сохранять их ежедневные срезы (снэпшоты). Так обычная таблица превращается в полноценный Time Series датасет.

Что можно собирать:

• Название товара и бренд;
• Текущая цена и валюта;
• Маркетинговые метки («скидка», «акция», «ограниченное предложение»);
• Статус наличия («на складе», «предзаказ», «нет в наличии»);
• Категория, теги и, если есть, условия доставки.

С чего начать: возьмите 50–200 товаров и поставьте их на отслеживание. Этого объема хватит, чтобы потренироваться делать джойны (joins), группировать данные и строить графики. К тому же вы прокачаете навык отслеживания изменений: ваш скрипт должен сам понимать, изменилась ли цена или статус товара с момента прошлого запуска.

Идеи для анализа:

• Как меняется средняя цена в категории с течением времени?
• Какие товары получают скидки чаще всего и какова их реальная глубина?
• Паттерны дефицита (например, пустеет ли склад после выходных?).
• «Инертность» цен: какие товары годами висят с одним ценником, а какие постоянно скачут вверх-вниз.

Вакансии как источник данных о навыках и зарплатах

Сайты с вакансиями и карьерные страницы компаний часто недооценивают. А зря: каждая вакансия – это, по сути, полуструктурированный документ. В нем есть роль, требования, грейд, локация и часто бюджет. Даже если зарплата не указана, список требуемых навыков сам по себе дает огромный простор для аналитики.

Что собирать:

• Должность и название компании;
• Локацию (или формат: удаленка/гибрид);
• Требования: основной стек и раздел «будет преимуществом»;
• Зарплатную вилку;
• Дату публикации;
• Тип занятости (полный рабочий день/частичная занятость).

Как превратить это в рабочий датасет:

• Унифицируйте названия навыков. Это обязательно: сделайте так, чтобы «PostgreSQL» и «Postgres» считались одной сущностью, а не разными.
• Вытаскивайте цифры. Извлекайте числа из текста описания и раскладывайте их в отдельные колонки min и max.
• Используйте URL как ID. Ссылка на вакансию – идеальный уникальный идентификатор. Так вы сможете отслеживать, изменилось ли описание или закрылась ли вакансия.
• Сохраняйте «сырой» текст. Обязательно сохраните исходное описание – оно пригодится, если ваш алгоритм парсинга где-то ошибется.

Release Notes: анализ развития продукта

Описания обновлений (release notes) – это просто подарок для аналитика. Данные здесь «чистые» и упорядоченные: вам не придется ничего сортировать, так как история уже разбита по версиям и датам выхода.

Что можно скрапить:

• Название приложения;
• Номер версии;
• Дату релиза;
• Сам список изменений: новые фичи, улучшения, фиксы;
• Кастомные теги (добавляете сами при анализе: «безопасность», «производительность», «UI», «платежи»).

Идеи для анализа:

• Категории изменений: посчитайте, как часто встречаются маркеры «fix», «improve» и «new».
• Календарь релизов: отследите, как часто выходят обновления.
• Поиск «болевых точек»: какие темы всплывают чаще всего (ищите ключевые слова «crashes», «sync», «login»).
• Фичи против багов: сравните динамику – команда активно «пилит» новое или увязла в исправлении старых ошибок?

Афиши событий: изучаем спрос и сезонность

Городские афиши – еще один готовый тренажер для анализа. Структура здесь предельно ясна: у каждого события есть время, место, жанр и цена. Чтобы получить наглядный датасет, вам не нужно прошерстить весь интернет – достаточно взять один город или даже несколько конкретных площадок.

Что собирать:

• Название ивента;
• Дату и время;
• Категорию (музыка, спорт, детям);
• Локацию (площадка и район);
• Цену билета (или отметку «бесплатно»);
• Организатора (не обязательно, но может пригодиться).

Что можно сделать с этими данными:

• Анализ загруженности: в какие дни проходит больше всего событий (правда ли, что пятница – самый загруженный день?).
• Платное vs бесплатное: сравните соотношение коммерческих и свободных мероприятий в разных категориях.
• Поиск пиков: найдите сезонные всплески активности (фестивали, новогодние праздники).
• Личный сервис рекомендаций: сгенерировать персональную подборку «Куда сходить в эти выходные» на основе собранных данных.

Меню ресторанов: цены и тренды

На первый взгляд анализ меню кажется простой задачей, но свести данные в единую таблицу – тот еще квест. Здесь вы столкнетесь с креативными названиями блюд, нестандартными категориями, а цены часто вообще «замурованы» в PDF или картинках. Однако, если найти сайт с меню в чистом HTML, вы получите шикарный материал для практики.

Что собирать:

• Название ресторана и локацию;
• Название блюда;
• Цену;
• Категорию (стартеры, основное, десерты, напитки);
• Диетические метки (vegan, gluten-free), если есть.

Идеи для анализа:

• Медианный чек в зависимости от типа кухни;
• «Диетическая карта»: в каких районах больше веганских или безглютеновых опций;
• Сезонные изменения цен;
• Топ ингредиентов.

Страницы мониторинга: анализ аптайма и инцидентов

Страницы мониторинга (status pages) – уникальный источник: здесь сервисы сами рассказывают о своих проблемах. Обычно они содержат полную хронологию инцидентов: что упало, когда началось и как чинили. Скрапинг таких страниц учит работать не с простыми списками, а с логами событий.

Что собирать:

• Название инцидента;
• Время начала и завершения;
• Длительность (это поле придется вычислять скриптом);
• Затронутые компоненты (API, Web App, Payments и т.д.);
• Уровень критичности (severity), если указан;
• Историю апдейтов (тексты сообщений + временные метки).

Что анализировать:

• Топ самых нестабильных компонентов (что падает чаще всего?);
• Средняя продолжительность инцидентов по месяцам;
• Паттерны времени суток (отличаем плановое техобслуживание от внезапных ночных падений);
• «Горящие» недели и спокойные периоды.

Заключение

Скрапинг сайтов быстро приедается. Но стоит переключиться на динамичные источники – цены, вакансии, релизы, афиши или логи сбоев – и работа может затянуть вас (в хорошем смысле). Вы научитесь настраивать регулярный мониторинг, разбираться в логах и в итоге получите не кучу строк с данными, а качественный датасет с историей изменений.

Главное – соблюдайте цифровую гигиену: уважайте ресурсы, с которых берете данные, читайте их правила пользования, ограничивайте частоту запросов и не собирайте лишние персональные данные.

И не забывайте про прокси: качественные прокси-серверы станут вашей страховкой от блокировок по IP и будут поддерживать стабильный доступ к данным даже для масштабных проектов.

Чтобы глубже погрузиться в технические нюансы скрапинга, рекомендуем изучить следующие материалы:

• Техники скрапинга веб-сайтов с динамическим контентом;
• ИИ-скрапинг с ChatGPT;
• Скрапинг Amazon с помощью Froxy.

Выберите одну из идей для скрапинга выше, определите поле для исследования и напишите первый, пусть и простой, скрипт. Уже через пару недель вы обнаружите, что занимаетесь настоящей аналитикой – ищете ответы в живых данных, которые меняются вместе с миром вокруг.