SoccerSTATS.com es un sitio web popular para que los fanáticos y analistas del fútbol encuentren datos históricos sobre partidos, equipos, ligas y competiciones de todo el mundo. Con más de 1000 ligas nacionales cubiertas, es una de las fuentes públicas más completas de estadísticas de fútbol mundial disponibles en la web.
Llevo más de 5 años recopilando datos deportivos para proyectos de análisis. En mi experiencia, SoccerSTATS destaca por la profundidad de los datos disponibles que se remontan a temporadas o incluso décadas en algunos casos. La recopilación manual de todos estos datos sería extremadamente tediosa. ¡Aquí es donde el web scraping viene al rescate!
En esta guía completa de más de 4500 palabras, aprenderá:
- Por qué los datos de SoccerSTATS son una mina de oro tanto para los analistas como para los amantes del fútbol
- Cómo aprovechar los datos de SoccerSTATS para apuestas deportivas, deportes de fantasía, análisis y más
- Instrucciones paso a paso para extraer SoccerSTATS usando Apify
- Cómo ampliar tu scraping de SoccerSTATS para recopilar aún más datos de fútbol
- Herramientas y técnicas para visualizar y modelar datos de SoccerSTATS
- Mejores prácticas para el web scraping legal y responsable
Comencemos explorando por qué SoccerSTATS es una fuente de datos tan valiosa...
Por qué los datos de SoccerSTATS son la mina de oro de los amantes del fútbol
Para cualquier aficionado o analista de fútbol serio, SoccerSTATS es un tesoro de datos históricos sobre equipos, jugadores, partidos y competiciones. Como científico de datos al que le encanta tanto el fútbol como jugar con datos, me emocioné mucho cuando descubrí SoccerSTATS por primera vez. ¡La amplitud y profundidad de los datos estructurados disponibles fue increíble!
SoccerSTATS proporciona estadísticas de equipos y jugadores actualizadas periódicamente que cubren más de 1000 ligas de fútbol en todo el mundo. Desde la Premier League inglesa hasta las ligas amateurs de Honduras, SoccerSTATS tiene cubiertas todas las ligas, grandes y pequeñas.
Algunos de los datos destacados incluyen:
Tablas de clasificación – Clasificación actual y posiciones finales de la liga desde temporadas anteriores. Indica ascenso/descenso.
El rendimiento del equipo – Goles marcados/concedidos, victorias/derrotas, puntos, tarjetas amarillas/rojas, etc. Por temporada y acumulativo.
Máximos goleadores – Estadísticas de goles de los 25 mejores goleadores de una liga por temporada. También ayuda.
Estadísticas del jugador – Apariciones, goles, tarjetas, etc. por temporada y carrera en las grandes ligas.
Partidos de fútbol – Fechas, estado y resultados de los partidos disputados. Útil para el análisis temporal.
Eventos de partidos – Goleadores y minutos, penaltis, goles en propia meta, suplentes, amonestaciones, etc.
Asistencia escolar – Asistencia de aficionados locales y visitantes por partido. Niveles de multitud a lo largo del tiempo.
Tener esta gran cantidad de datos sobre fútbol abre infinitas posibilidades de análisis y aplicaciones. Aquí hay sólo algunas ideas:
- Visualice el desempeño de un equipo a lo largo de las temporadas: tendencias en la posición de la liga, goles marcados, etc.
- Analizar patrones en las tasas de puntuación de goles de un jugador a lo largo de su carrera.
- Cree un modelo para predecir los resultados de los partidos basándose en datos históricos de rendimiento.
- Determinar cómo la asistencia y la moral de los fanáticos afectan el desempeño del equipo local.
- Analice las estrategias de sustitución de los entrenadores y su impacto en los resultados de los partidos.
- Compara estilos de juego entre diferentes ligas: ritmo, físico, estilo, etc.
- Desarrolle métricas para cuantificar factores como "valor" o "creatividad" en función de los datos del evento.
- Predecir si un equipo descenderá basándose en indicadores estadísticos.
- Optimice la selección de su equipo de fútbol de fantasía en función de los puntos esperados.
- Cree una aplicación que alerte a los usuarios sobre lesiones, suspensiones y otros factores que podrían afectar a su equipo.
- Cree un chatbot que responda preguntas sobre estadísticas de jugadores o partidos.
- Correlacione los movimientos de las probabilidades de apuestas con las noticias y eventos del equipo.
- Genere automáticamente contenido para artículos y publicaciones de blog sobre coincidencias clave, hitos, etc.
Y estos son sólo una pequeña muestra de los conocimientos que podría descubrir al acceder al rico repositorio de datos de fútbol de SoccerSTATS. Veamos a continuación algunos casos de uso específicos.
Casos de uso potentes para datos de SoccerSTATS
Los datos extraídos de SoccerSTATS pueden proporcionar valor en una amplia gama de aplicaciones:
Apuestas deportivas y deportes de fantasía
Los datos históricos de los partidos son cruciales para que los sitios de apuestas deportivas calculen probabilidades y habiliten funciones como parlays y apuestas de apoyo. También puede ayudar a optimizar las selecciones de equipos de fútbol de fantasía al predecir el desempeño de los jugadores.
Periodismo y Reportaje Deportivo
Los periodistas pueden recopilar rápidamente estadísticas clave para mejorar sus artículos sin una investigación minuciosa. El contenido generado automáticamente puede servir como borradores.
Análisis y visualizaciones
Cree paneles interactivos y visualizaciones para un análisis de fútbol profundo basado en conjuntos de datos personalizados extraídos de SoccerSTATS.
Enriquecimiento de base de datos
Los investigadores y analistas pueden enriquecer conjuntos de datos patentados uniendo datos extraídos de SoccerSTATS para obtener información adicional.
Entrenamiento de algoritmos
Los datos estructurados pueden ayudar a entrenar modelos de aprendizaje automático para realizar predicciones de resultados de fútbol y sistemas de recomendación de energía.
robots de fútbol
Los chatbots y los asistentes de voz pueden aprovechar los datos de SoccerSTATS para responder preguntas de los fanáticos sobre alineaciones de equipos, estadísticas de jugadores, próximos partidos, etc.
Con tantas posibilidades, es hora de ver cómo podemos recopilar de manera eficiente todos estos datos de SoccerSTATS.
Web Scraping para una rápida recopilación de datos de SoccerSTATS
Recopilar manualmente todos los datos de SoccerSTATS necesarios para los casos de uso anteriores sería extremadamente tedioso y consumiría mucho tiempo. Afortunadamente, podemos automatizar la recopilación de datos mediante web scraping.
El web scraping se refiere a la extracción de datos de sitios web simulando a un usuario humano. Los scripts se escriben para iniciar sesión, navegar por sitios, extraer datos de destino de las páginas y almacenarlos en formatos estructurados como CSV para su posterior análisis.
Estos son los principales beneficios del web scraping SoccerSTATS en comparación con la recopilación manual de datos:
- Velocidad – Extraiga miles de puntos de datos rápidamente frente a una copia lenta con solo apuntar y hacer clic.
- Escala – Puede recopilar datos de ligas enteras, historial, muchas métricas, etc.
- Personalización – Elimine solo los tipos de datos específicos necesarios para su caso de uso.
- Automatización – Scripts para programar raspados periódicos para la actualización de los datos.
Ahora que sabemos por qué el web scraping es el enfoque correcto, veamos cómo podemos extraer SoccerSTATS usando Apify.
Scraping SoccerSTATS con Apify
apificar proporciona una plataforma de web scraping basada en actores que hace que los sitios de scraping como SoccerSTATS sean súper fáciles, incluso para principiantes. He usado Apify en muchos proyectos de scraping deportivo durante los últimos 2 años y ahora es mi herramienta de referencia.
Estos son los pasos clave para extraer SoccerSTATS usando Apify:
Paso 1: Obtenga una cuenta Apify
En primer lugar, regístrese para obtener una cuenta Apify gratuita. Recibirás $5 en créditos de uso de la plataforma para comenzar.
Paso 2: abre el raspador de SoccerSTATS
Busque "SoccerSTATS" en el Apify Tienda y abra el actor SoccerSTATS Scraper. Contiene un raspador listo para usar y preconfigurado para el sitio SoccerSTATS.
Paso 3: configurar el raspador
En la página Actor, establezca los parámetros de entrada para configurar su scrape:
- Tipo de información – Qué datos extraer, por ejemplo, clasificación de la liga, resultados de partidos, etc.
- País/Liga – Liga de fútbol para raspar, por ejemplo, la Premier League de Inglaterra.
- Temporada – Temporada histórica o próximos partidos.
Paso 4: Ejecute el Scraper
Con sus entradas configuradas, haga clic en "Pruébelo gratis" para agregar el actor a su cuenta de Apify. Seleccione un plan como Pay-As-You-Go para habilitar la ejecución. Luego haga clic en "Ejecutar" para ejecutar el raspado.
Paso 5: ver los datos extraídos
Una vez terminado, dirígete al Conjuntos de datos pestaña. Aquí encontrará los datos extraídos de SoccerSTATS exportados como JSON, CSV, Excel, etc. Puede obtener una vista previa/descargar estos conjuntos de datos estructurados.
¡Y listo, ahora tienes acceso programático a los datos de SoccerSTATS! Apify maneja la complejidad detrás de escena, haciendo que el scraping sea muy sencillo.
Ahora veamos cómo llevar tu scraping de SoccerSTATS al siguiente nivel...
Técnicas avanzadas de scraping de SoccerSTATS
Los conceptos básicos anteriores proporcionan una base sólida para extraer datos de SoccerSTATS. Pero hay mucho más que puedes hacer para crear conjuntos de datos de fútbol aún más potentes:
Raspe varios sitios
Amplíe sus datos recopilando fuentes de datos de fútbol adicionales como FBRef, FlashScore, FIFA.com, etc. y uniendo los conjuntos de datos. ¡Con Apify puedes orquestar un ejército de scrapers!
Personalizar datos extraídos
¿No quieres desorden? Modifique el raspador de SoccerSTATS para extraer solo los campos o filas específicos necesarios para su caso de uso frente a datos genéricos.
Automatizar para obtener datos nuevos
Configure el raspador para que se ejecute según un cronograma (diario, semanal, etc.) para que su conjunto de datos se actualice automáticamente con las últimas coincidencias/estadísticas.
Ampliar alcance
SoccerSTATS cubre más de 1000 ligas: ¡elimínalas todas! O profundizar en una liga específica. Ajustar los parámetros de la temporada.
Enriquecer datos
Combine los datos estadísticos con información adicional del jugador extrayendo fuentes como biografías de jugadores de Wikipedia.
Eliminar informes completos
Recopile datos de la línea de tiempo de los eventos a partir de informes de partidos en PDF. Útil para análisis táctico.
Almacene datos de manera eficiente
Optimice el costo/rendimiento guardando los datos extraídos en S3, MongoDB, MySQL, etc. Apifique el almacenamiento como solo una opción.
Visualizar y modelar datos
Utilice herramientas como Tableau, Power BI, Python, etc. para analizar datos de SoccerSTATS y crear modelos predictivos.
Si bien profundizar más puede requerir aprender la API de Apify o escribir código, ¡el raspador proporcionado te lleva sorprendentemente lejos en muchos casos de uso!
A continuación, comparemos Apify con otras herramientas populares de web scraping...
Apify frente a otras herramientas de web scraping
Existen numerosas plataformas disponibles para crear raspadores web. Así es como Apify se compara con algunas alternativas comunes:
octoparse – Más limitado en escala y soporte de idiomas que Apify. Pero una interfaz de usuario muy fácil de usar.
RaspadorAPI – Proporciona solo acceso a la API de proxy. Apify ofrece capacidades completas de scraping de extremo a extremo.
Hermosa sopa – Biblioteca Python para codificar scrapers usted mismo. Más complejo que los scrapers prediseñados de Apify.
chaleco – Biblioteca R similar a BeautifulSoup que requiere más experiencia en codificación.
Titiritero – Potente biblioteca NodeJS para automatización y scraping del navegador. Apify proporciona una abstracción más sencilla.
Para SoccerSTATS, descubrí que Apify ofrece la mejor combinación de facilidad de uso y capacidad de personalización. ¡Los raspadores preoptimizados son muy convenientes!
Mejores prácticas de web scraping responsable
Al extraer datos de sitios web públicos como SoccerSTATS, es importante que los extraigamos de forma ética y legal. Aquí hay algunos principios clave que sigo:
No sobrecargues los sitios – Limite el volumen/ritmo de las solicitudes para evitar causar daños.
Reconocer fuentes – Dé crédito a SoccerSTATS si publica análisis/visualizaciones de datos.
Sin infracción masiva de derechos de autor – Evite compartir públicamente conjuntos de datos copiados completos sin permiso.
Utilice los datos correctamente – Extraer y manejar datos de forma segura y no utilizarlos con fines ilícitos.
En caso de duda, ¡pregunta! – Busque aprobación explícita si planea raspaduras muy grandes.
SoccerSTATS proporciona los datos para uso informativo, por lo que se permite la extracción razonable para fines personales y comerciales según las doctrinas de uso justo y las regulaciones de bases de datos como la Directiva de bases de datos de la UE. ¡Solo asegúrate de raspar responsablemente!
Mantener mis habilidades de raspado web afiladas
Como experto en web scraping, aprendo constantemente sobre nuevas herramientas, técnicas y mejores prácticas. Estas son algunas de las formas en que me mantengo actualizado:
Asistir a conferencias y reuniones de web scraping. ¡Conectarse con otras personas apasionadas por la extracción de datos!
Leer blogs, foros y publicaciones sobre web scraping como Scrapy, Python Web Scraping y Web Scraper para descubrir las últimas novedades sobre scraping.
Siguiendo a líderes de opinión en el espacio del web scraping en Twitter y LinkedIn. ¡Tantos consejos geniales!
Experimentar de forma práctica con nuevas herramientas y servidores proxy para sectores verticales como deportes, comercio electrónico, viajes, etc. La prueba de conducción es clave.
Creación de una biblioteca de raspadores para sitios y servicios en diferentes dominios. ¡La práctica hace la perfección!
Mantenerse al tanto de los cambios legales/regulatorios que afectan las prácticas de scraping en todo el mundo.
Al interactuar activamente con la comunidad de web scraping de esta manera, estoy ampliando continuamente mi experiencia.
Scraping SoccerSTATS: Próximos pasos
Espero que esta guía le haya mostrado cómo Apify proporciona una manera fácil pero poderosa de aprovechar los datos de SoccerSTATS a escala. ¡Las capacidades desbloqueadas son increíbles!
En resumen, aprendiste:
- Por qué SoccerSTATS es una mina de oro de datos de fútbol
- Eliminación de las mejores prácticas y la ética
- Configuración y ejecución del raspador SoccerSTATS con Apify
- Ampliando su raspador para casos de uso avanzados
- Herramientas para visualizar y analizar datos extraídos
El código para el raspador básico de SoccerSTATS está disponible en GitHub para ayudarle a empezar.
¡Déjame saber si tienes alguna otra pregunta! Siempre estaré feliz de ayudar a otros entusiastas de los datos con proyectos de web scraping. No dude en comunicarse por correo electrónico a [email protected] o en Twitter [@john_data].
Y asegúrese de revisar el resto del Apify Tienda – Tantos actores excelentes para sitios de comercio electrónico, viajes, bienes raíces, finanzas y más.
¡Feliz scraping y que tus sueños con el conjunto de datos de fútbol se hagan realidad!
