SoccerSTATS.com ist eine beliebte Website für Fußballfans und -analysten, auf der sie historische Daten zu Spielen, Mannschaften, Ligen und Wettbewerben aus der ganzen Welt finden. Mit über 1000 abgedeckten nationalen Ligen ist es eine der umfassendsten öffentlichen Quellen für globale Fußballstatistiken, die im Internet verfügbar sind.
Ich sammle seit über 5 Jahren Sportdaten für Analyseprojekte. Meiner Erfahrung nach zeichnet sich SoccerSTATS durch die Tiefe der verfügbaren Daten aus, die Saisons oder in manchen Fällen sogar Jahrzehnte zurückreichen. Die manuelle Erfassung all dieser Daten wäre äußerst mühsam. Hier kommt Web Scraping zur Rettung!
In diesem umfassenden Leitfaden mit mehr als 4500 Wörtern erfahren Sie:
- Warum SoccerSTATS-Daten für Analysten und Fußballliebhaber gleichermaßen eine Goldgrube sind
- So nutzen Sie SoccerSTATS-Daten für Sportwetten, Fantasy-Sport, Analysen und mehr
- Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Scrapen von SoccerSTATS mit Apify
- So erweitern Sie Ihr SoccerSTATS-Scraping, um noch mehr Fußballdaten zu sammeln
- Tools und Techniken zur Visualisierung und Modellierung von SoccerSTATS-Daten
- Best Practices für legales und verantwortungsvolles Web Scraping
Beginnen wir mit der Erkundung, warum SoccerSTATS eine so wertvolle Datenquelle ist …
Warum SoccerSTATS-Daten eine Goldgrube für Fußballliebhaber sind
Für jeden ernsthaften Fußballfan oder -analysten ist SoccerSTATS eine Fundgrube historischer Daten zu Mannschaften, Spielern, Spielen und Wettbewerben. Als Datenwissenschaftler, der sowohl Fußball als auch das Basteln mit Daten liebt, war ich so aufgeregt, als ich SoccerSTATS zum ersten Mal entdeckte. Die Breite und Tiefe der verfügbaren strukturierten Daten war erstaunlich!
SoccerSTATS bietet regelmäßig aktualisierte Mannschafts- und Spielerstatistiken für über 1000 Fußballligen weltweit. Von der englischen Premier League bis hin zu den Amateurligen in Honduras deckt SoccerSTATS alle großen und kleinen Ligen ab.
Zu den Daten-Highlights gehören:
Ranglisten – Aktueller Tabellenstand und endgültige Ligapositionen vergangener Saisons. Zeigt Aufstieg/Abstieg an.
Teamleistung – Erzielte/kassierte Tore, Siege/Niederlagen, Punkte, gelbe/rote Karten usw. Pro Saison und kumulativ.
Topscorer – Torschützenstatistiken für die 25 besten Torschützen einer Liga pro Saison. Hilft auch.
Spielerstatistiken – Einsätze, Tore, Karten usw. pro Saison und Karriere für die wichtigsten Ligen.
Vorrichtungen – Daten, Status und Ergebnisse der gespielten Spiele. Hilfreich für die zeitliche Analyse.
Match-Events – Torschützen und Minute, Elfmeter, Eigentore, Auswechslungen, Gelbe Karten usw.
Teilnahme – Anwesenheit von Heim- und Auswärtsfans pro Spiel. Menschenmenge im Laufe der Zeit.
Diese Fülle an Fußballdaten eröffnet endlose Möglichkeiten für Analysen und Anwendungen. Hier nur einige Ideen:
- Visualisieren Sie die Leistung einer Mannschaft im Laufe der Saison – Trends in der Ligaposition, erzielten Toren usw.
- Analysieren Sie Muster in den Torchancen eines Spielers im Laufe seiner Karriere.
- Erstellen Sie ein Modell, um Spielergebnisse basierend auf historischen Leistungsdaten vorherzusagen.
- Bestimmen Sie, wie sich Anwesenheit und Fanmoral auf die Leistung der Heimmannschaft auswirken.
- Analysieren Sie die Auswechslungsstrategien der Manager und deren Auswirkungen auf die Spielergebnisse.
- Vergleichen Sie Spielstile verschiedener Ligen – Tempo, Körperlichkeit, Flair usw.
- Entwickeln Sie Metriken, um Faktoren wie „Entschlossenheit“ oder „Kreativität“ auf der Grundlage von Veranstaltungsdaten zu quantifizieren.
- Sagen Sie anhand statistischer Indikatoren voraus, ob eine Mannschaft absteigen wird.
- Optimieren Sie die Auswahl Ihrer Fantasy-Fußballmannschaft basierend auf den erwarteten Punkten.
- Erstellen Sie eine App, die Benutzer über Verletzungen, Sperren und andere Faktoren informiert, die sich auf ihr Team auswirken könnten.
- Erstellen Sie einen Chatbot, der Fragen zu Spieler- oder Spielstatistiken beantwortet.
- Korrelieren Sie die Entwicklung der Wettquoten mit Teamnachrichten und -ereignissen.
- Generieren Sie automatisch Inhalte für Artikel und Blogbeiträge zu wichtigen Übereinstimmungen, Meilensteinen usw.
Und dies ist nur eine kleine Auswahl der Erkenntnisse, die Sie durch die Nutzung des umfangreichen Fußballdaten-Repositorys von SoccerSTATS gewinnen können. Schauen wir uns als Nächstes einige konkrete Anwendungsfälle an.
Leistungsstarke Anwendungsfälle für SoccerSTATS-Daten
Gekratzte SoccerSTATS-Daten können für eine Vielzahl von Anwendungen von Nutzen sein:
Sportwetten und Fantasy-Sport
Historische Spieldaten sind für Sportwetten-Websites von entscheidender Bedeutung, um Quoten zu berechnen und Funktionen wie Kombiwetten und Prop-Wetten zu ermöglichen. Es kann auch dabei helfen, die Auswahl von Fantasy-Football-Teams zu optimieren, indem es die Leistung der Spieler vorhersagt.
Sportjournalismus und Berichterstattung
Journalisten können ohne aufwändige Recherche schnell wichtige Statistiken sammeln, um ihre Artikel zu verbessern. Als grobe Entwürfe können automatisch generierte Inhalte dienen.
Analysen und Visualisierungen
Erstellen Sie interaktive Dashboards und Visualisierungen für eine umfassende Fußballanalyse basierend auf benutzerdefinierten Datensätzen aus SoccerSTATS.
Datenbankanreicherung
Forscher und Analysten können proprietäre Datensätze bereichern, indem sie gescrapte SoccerSTATS-Daten zusammenführen, um zusätzliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Algorithmentraining
Die strukturierten Daten können dabei helfen, Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, um Fußballergebnisvorhersagen zu treffen und Empfehlungssysteme zu unterstützen.
Fußball-Bots
Chatbots und Sprachassistenten können SoccerSTATS-Daten nutzen, um Fanfragen zu Mannschaftsaufstellungen, Spielerstatistiken, bevorstehenden Spielen usw. zu beantworten.
Bei so vielen Möglichkeiten ist es an der Zeit, darüber nachzudenken, wie wir all diese SoccerSTATS-Daten effizient erfassen können.
Web Scraping für eine schnelle SoccerSTATS-Datenerfassung
Das manuelle Sammeln aller SoccerSTATS-Daten, die für die oben genannten Anwendungsfälle benötigt werden, wäre äußerst mühsam und zeitaufwändig. Glücklicherweise können wir die Datenerfassung mithilfe von Web Scraping automatisieren.
Unter Web Scraping versteht man das Extrahieren von Daten von Websites durch die Simulation eines menschlichen Benutzers. Skripte werden geschrieben, um sich anzumelden, auf Websites zu navigieren, Zieldaten aus Seiten zu extrahieren und sie zur weiteren Analyse in strukturierten Formaten wie CSV zu speichern.
Hier sind die Hauptvorteile von Web Scraping SoccerSTATS gegenüber der manuellen Datenerfassung:
- Schnelligkeit – Extrahieren Sie Tausende von Datenpunkten schnell statt langsamem Point-and-Click-Kopieren.
- Skalieren – Kann Daten über ganze Ligen, den Verlauf, viele Kennzahlen usw. sammeln.
- Anpassung – Scrapen Sie nur die spezifischen Datentypen, die für Ihren Anwendungsfall erforderlich sind.
- Automation – Skripte zum Planen regelmäßiger Überprüfungen für die Aktualität der Daten.
Nachdem wir nun wissen, warum Web Scraping der richtige Ansatz ist, sehen wir uns an, wie wir SoccerSTATS mit Apify scrapen können.
Scraping von SoccerSTATS mit Apify
Apify bietet eine schauspielerbasierte Web-Scraping-Plattform, die das Scraping von Seiten wie SoccerSTATS selbst für Anfänger supereinfach macht. Ich habe Apify in den letzten zwei Jahren bei vielen Sport-Scraping-Projekten verwendet und es ist jetzt mein bevorzugtes Tool.
Hier sind die wichtigsten Schritte zum Scrapen von SoccerSTATS mit Apify:
Schritt 1: Erstellen Sie ein Apify-Konto
Erstens Registrieren Sie sich für ein kostenloses Apify-Konto. Zu Beginn erhalten Sie ein Plattform-Nutzungsguthaben in Höhe von 5 $.
Schritt 2: Öffnen Sie den SoccerSTATS Scraper
Suchen Sie nach „SoccerSTATS“ im Apify-Store und öffnen Sie den SoccerSTATS Scraper-Akteur. Dies enthält einen vorgefertigten Scraper, der für die SoccerSTATS-Site vorkonfiguriert ist.
Schritt 3: Konfigurieren Sie den Scraper
Legen Sie auf der Seite „Akteur“ die Eingabeparameter fest, um Ihren Scrape zu konfigurieren:
- Informationstyp – Welche Daten sollen extrahiert werden, z. B. Ligastände, Spielergebnisse usw.
- Land/Liga – Fußball-Liga muss sich durchsetzen, z. B. die englische Premier League.
- Jahreszeit – Historische Saison oder bevorstehende Spiele.
Schritt 4: Führen Sie den Scraper aus
Wenn Sie Ihre Eingaben festgelegt haben, klicken Sie auf „Kostenlos testen“, um den Schauspieler zu Ihrem Apify-Konto hinzuzufügen. Wählen Sie einen Plan wie „Pay-As-You-Go“, um das Laufen zu ermöglichen. Klicken Sie dann auf „Ausführen“, um den Scrape auszuführen.
Schritt 5: Sehen Sie sich die extrahierten Daten an
Sobald Sie fertig sind, gehen Sie zum Datensätze Tab. Hier finden Sie die gecrackten SoccerSTATS-Daten, die als JSON, CSV, Excel usw. exportiert wurden. Sie können diese strukturierten Datensätze in der Vorschau anzeigen/herunterladen.
Und voilà, Sie haben jetzt programmatischen Zugriff auf SoccerSTATS-Daten! Apify bewältigt die Komplexität hinter den Kulissen und macht das Scrapen zum Kinderspiel.
Schauen wir uns nun an, wie Sie Ihr SoccerSTATS-Scraping auf die nächste Stufe bringen können …
Fortgeschrittene SoccerSTATS-Scraping-Techniken
Die oben genannten Grundlagen bilden eine solide Grundlage für das Scraping von SoccerSTATS-Daten. Aber Sie können noch viel mehr tun, um noch leistungsfähigere Fußballdatensätze zu erstellen:
Scrapen Sie mehrere Websites
Erweitern Sie Ihre Daten, indem Sie zusätzliche Fußballdatenquellen wie FBRef, FlashScore, FIFA.com usw. extrahieren und die Datensätze zusammenführen. Mit Apify können Sie eine Armee von Scrapern orchestrieren!
Passen Sie die Scraped-Daten an
Sie möchten keine Unordnung? Optimieren Sie den SoccerSTATS-Scraper, um im Vergleich zu generischen Daten nur die spezifischen Felder oder Zeilen zu extrahieren, die für Ihren Anwendungsfall benötigt werden.
Automatisieren Sie für frische Daten
Richten Sie den Scraper so ein, dass er nach einem Zeitplan (täglich, wöchentlich usw.) ausgeführt wird, sodass Ihr Datensatz automatisch mit den neuesten Übereinstimmungen/Statistiken aktualisiert wird.
Umfang erweitern
SoccerSTATS deckt über 1000 Ligen ab – streichen Sie alle! Oder stöbern Sie in einer bestimmten Liga. Saisonparameter anpassen.
Daten anreichern
Kombinieren Sie die Statistikdaten mit zusätzlichen Spielerinformationen, indem Sie Quellen wie Wikipedia-Spielerbiografien durchsuchen.
Scrapen Sie vollständige Berichte
Sammeln Sie Ereigniszeitleistendaten aus PDF-Spielberichten. Nützlich für taktische Analysen.
Daten effizient speichern
Optimieren Sie Kosten/Leistung, indem Sie Scraped-Daten in S3, MongoDB, MySQL usw. speichern. Apify-Speicher ist nur eine Option.
Daten visualisieren und modellieren
Verwenden Sie Tools wie Tableau, Power BI, Python usw., um SoccerSTATS-Daten zu analysieren und Vorhersagemodelle zu erstellen.
Während tieferes Eintauchen möglicherweise das Erlernen der API von Apify oder das Schreiben von Code erfordert, kommt Sie der mitgelieferte Scraper in vielen Anwendungsfällen überraschend weit!
Als nächstes vergleichen wir Apify mit anderen beliebten Web-Scraping-Tools …
Apify im Vergleich zu anderen Web-Scraping-Tools
Für die Erstellung von Web Scrapern stehen zahlreiche Plattformen zur Verfügung. So schneidet Apify im Vergleich zu einigen gängigen Alternativen ab:
Oktoparese – Begrenzter in Umfang und Sprachunterstützung als Apify. Aber sehr benutzerfreundliche Benutzeroberfläche.
SchaberAPI – Bietet nur Proxy-API-Zugriff. Apify bietet umfassende End-to-End-Scraping-Funktionen.
Schöne Suppe – Python-Bibliothek zum Codieren von Scrapern selbst. Komplexer als die vorgefertigten Scraper von Apify.
Rvest – R-Bibliothek ähnlich wie BeautifulSoup, die mehr Programmierkenntnisse erfordert.
Puppenspieler – Leistungsstarke NodeJS-Bibliothek für Browser-Automatisierung und Scraping. Apify bietet eine einfachere Abstraktion.
Für SoccerSTATS habe ich festgestellt, dass Apify die beste Mischung aus Benutzerfreundlichkeit und Anpassungsmöglichkeiten bietet. Die voroptimierten Schaber sind so praktisch!
Best Practices für verantwortungsvolles Web Scraping
Beim Extrahieren von Daten von öffentlichen Websites wie SoccerSTATS ist es wichtig, dass wir ethisch und rechtlich vorgehen. Hier sind einige Grundprinzipien, denen ich folge:
Überlasten Sie Websites nicht – Begrenzen Sie das Anforderungsvolumen/-tempo, um Schaden zu vermeiden.
Quellen angeben – Geben Sie SoccerSTATS an, wenn Sie Datenanalysen/Visualisierungen veröffentlichen.
Keine massenhafte Urheberrechtsverletzung – Vermeiden Sie es, vollständig kopierte Datensätze ohne Erlaubnis öffentlich zu teilen.
Daten richtig nutzen – Daten sicher extrahieren und verarbeiten und nicht für illegale Zwecke verwenden.
Im Zweifelsfall fragen Sie nach! – Holen Sie bei der Planung sehr großer Kratzer eine ausdrückliche Genehmigung ein.
SoccerSTATS stellt die Daten zu Informationszwecken zur Verfügung, sodass eine angemessene Extraktion für persönliche und kommerzielle Zwecke im Rahmen von Fair-Use-Doktrinen und Datenbankvorschriften wie der EU-Datenbankrichtlinie zulässig ist. Achten Sie nur darauf, verantwortungsbewusst zu kratzen!
Ich halte meine Web-Scraping-Fähigkeiten auf dem neuesten Stand
Als Web-Scraping-Experte lerne ich ständig neue Tools, Techniken und Best Practices kennen. So bleibe ich auf dem Laufenden:
Teilnahme an Web-Scraping-Konferenzen und Meetups. Vernetzen Sie sich mit anderen, die sich für die Datenextraktion begeistern!
Lesen Sie Web-Scraping-Blogs, Foren und Veröffentlichungen wie Scrapy, Python Web Scraping und Web Scraper, um die neuesten Scraping-Neuigkeiten zu entdecken.
Verfolgen Sie Vordenker im Web-Scraping-Bereich auf Twitter und LinkedIn. So viele tolle Tipps!
Praktisches Experimentieren mit neuen Tools und Proxys für Branchen wie Sport, E-Commerce, Reisen usw. Testfahrten sind der Schlüssel.
Aufbau einer Scraper-Bibliothek für Websites und Dienste in verschiedenen Domänen. Übung macht den Meister!
Bleiben Sie über gesetzliche/regulatorische Änderungen auf dem Laufenden, die sich auf Scraping-Praktiken auf der ganzen Welt auswirken.
Indem ich auf diese Weise aktiv mit der Web-Scraping-Community interagiere, erweitere ich mein Fachwissen kontinuierlich.
Scraping SoccerSTATS: Nächste Schritte
Ich hoffe, dieser Leitfaden hat Ihnen gezeigt, wie Apify eine einfache und dennoch leistungsstarke Möglichkeit bietet, SoccerSTATS-Daten in großem Maßstab zu nutzen. Die freigeschalteten Fähigkeiten sind erstaunlich!
Um es noch einmal zusammenzufassen: Sie haben Folgendes gelernt:
- Warum SoccerSTATS eine Goldgrube für Fußballdaten ist
- Scraping von Best Practices und Ethik
- Konfigurieren und Ausführen von SoccerSTATS Scraper mit Apify
- Erweitern Sie Ihren Scraper für erweiterte Anwendungsfälle
- Tools zur Visualisierung und Analyse von Scraped-Daten
Der Code für den grundlegenden SoccerSTATS-Scraper ist verfügbar unter GitHub um Ihnen den Einstieg erleichtern.
Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Fragen haben! Ich freue mich immer, anderen Datenbegeisterten bei Web-Scraping-Projekten zu helfen. Kontaktieren Sie uns gerne per E-Mail unter [E-Mail geschützt] oder auf Twitter [@john_data].
Und schauen Sie sich unbedingt auch den Rest an Apify-Store – so viele großartige Scraper-Akteure für E-Commerce-Sites, Reisen, Immobilien, Finanzen und mehr.
Viel Spaß beim Scrapen und mögen Ihre Fußballdatensatz-Träume wahr werden!
