Как проанализировать рынок фотостудий с помощью Python (1/3). Парсинг данных
11 мин
В интернете огромное количество открытых данных. При правильном сборе и анализе информации можно решить важные бизнес-задачи. Например, стоит ли открыть свой бизнес?
С таким вопросом ко мне обратились клиенты, желающие получить аналитику рынка услуг фотостудий. Для них было важно понять: стоит ли открывать фотостудию, где отрыть, какая площадь помещения, сколько залов открыть вначале, в какой месяц лучше стартовать и многие другие вопросы.
По итогу выполнения проекта написал серию статей с подробным поэтапным описанием выполняемых задач, используемых инструментов и полученных результатов.
В данной статье, первой из трех, опишу планирование и написание парсинга на Python.
Во второй статье опишу алгоритм взаимодействия парсинга с базой данных и обновления данных.
В третьей статье рассмотрю процесс анализа собранных данных и ответы на вопросы клиента, желающего открыть фотостудию.
С таким вопросом ко мне обратились клиенты, желающие получить аналитику рынка услуг фотостудий. Для них было важно понять: стоит ли открывать фотостудию, где отрыть, какая площадь помещения, сколько залов открыть вначале, в какой месяц лучше стартовать и многие другие вопросы.
По итогу выполнения проекта написал серию статей с подробным поэтапным описанием выполняемых задач, используемых инструментов и полученных результатов.
В данной статье, первой из трех, опишу планирование и написание парсинга на Python.
Во второй статье опишу алгоритм взаимодействия парсинга с базой данных и обновления данных.
В третьей статье рассмотрю процесс анализа собранных данных и ответы на вопросы клиента, желающего открыть фотостудию.
