SoccerSTATS.com est un site Web populaire auprès des fans de football et des analystes pour trouver des données historiques sur les matchs, les équipes, les ligues et les compétitions du monde entier. Avec plus de 1000 XNUMX ligues nationales couvertes, il s'agit de l'une des sources publiques de statistiques mondiales sur le football les plus complètes disponibles sur le Web.
Je récupère des données sportives pour des projets d'analyse depuis plus de 5 ans maintenant. D'après mon expérience, SoccerSTATS se distingue par la profondeur des données disponibles remontant à des saisons, voire des décennies dans certains cas. La collecte manuelle de toutes ces données serait extrêmement fastidieuse. C’est là que le web scraping vient à la rescousse !
Dans ce guide complet de plus de 4500 XNUMX mots, vous apprendrez :
- Pourquoi les données SoccerSTATS sont une mine d'or pour les analystes et les amateurs de football
- Comment exploiter les données SoccerSTATS pour les paris sportifs, les sports fantastiques, l'analyse et bien plus encore
- Instructions étape par étape pour récupérer SoccerSTATS à l'aide d'Apify
- Comment étendre votre scraping SoccerSTATS pour collecter encore plus de données sur le football
- Outils et techniques de visualisation et de modélisation des données SoccerSTATS
- Meilleures pratiques pour un web scraping légal et responsable
Commençons par explorer pourquoi SoccerSTATS est une source de données si précieuse…
Pourquoi les données SoccerSTATS sont une mine d'or pour les amateurs de football
Pour tout fan ou analyste de football sérieux, SoccerSTATS est un trésor de données historiques sur les équipes, les joueurs, les matchs et les compétitions. En tant que data scientist qui aime à la fois le football et bricoler des données, j'étais tellement enthousiasmé lorsque j'ai découvert SoccerSTATS pour la première fois. L’étendue et la profondeur des données structurées disponibles étaient incroyables !
SoccerSTATS fournit des statistiques régulièrement mises à jour sur les équipes et les joueurs couvrant plus de 1000 XNUMX ligues de football dans le monde. De la Premier League anglaise aux ligues amateurs du Honduras, SoccerSTATS couvre toutes les ligues, grandes et petites.
Certains des faits saillants des données comprennent :
Tableaux de classement – Classement actuel et positions finales de la ligue au fil des saisons. Indique une promotion/relégation.
Rendement de l'équipe – Buts marqués/encaissés, victoires/défaites, points, cartons jaunes/rouges etc. Par saison et cumulé.
Les meilleurs marqueurs – Statistiques de buts des 25 meilleurs buteurs d'une ligue par saison. Aide aussi.
Statistiques des joueurs – Apparitions, buts, cartons, etc. par saison et carrière pour les ligues majeures.
Agencements – Dates, statut et scores des matchs joués. Utile pour l’analyse temporelle.
Événements de match – Buteurs et minutes, pénalités, buts contre son camp, remplacements, cartons, etc.
Présence – Présence des supporters à domicile et à l’extérieur par match. Niveaux de foule au fil du temps.
Cette richesse de données sur le football ouvre des possibilités infinies d’analyse et d’applications. Voici quelques idées :
- Visualisez les performances d'une équipe au fil des saisons : tendances en matière de position en championnat, de buts marqués, etc.
- Analysez les tendances dans les taux de buts d'un joueur au cours de sa carrière.
- Créez un modèle pour prédire les résultats des matchs en fonction des données de performances historiques.
- Déterminez comment la fréquentation et le moral des supporters affectent les performances de l’équipe à domicile.
- Analyser les stratégies de substitution des managers et leur impact sur les résultats des matchs.
- Comparez les styles de jeu entre différentes ligues : rythme, physique, flair, etc.
- Développez des mesures pour quantifier des facteurs tels que le « courage » ou la « créativité » en fonction des données d'événement.
- Prédisez si une équipe sera reléguée sur la base d'indicateurs statistiques.
- Optimisez la sélection de votre équipe de football Fantasy en fonction des points attendus.
- Créez une application qui alerte les utilisateurs des blessures, des suspensions et d'autres facteurs susceptibles d'affecter leur équipe.
- Créez un chatbot qui répond aux questions sur les statistiques des joueurs ou des matchs.
- Corrélez les mouvements des cotes des paris avec les actualités et les événements de l'équipe.
- Générez automatiquement du contenu pour les articles et les billets de blog sur les correspondances clés, les jalons, etc.
Et ce ne sont là que quelques exemples des informations que vous pourriez découvrir en exploitant le riche référentiel de données sur le football de SoccerSTATS. Examinons ensuite quelques cas d'utilisation spécifiques.
Cas d'utilisation puissants pour les données SoccerSTATS
Les données SoccerSTATS récupérées peuvent apporter de la valeur dans un large éventail d'applications :
Paris sportifs et sports fantastiques
Les données historiques des matchs sont cruciales pour les sites de paris sportifs afin de calculer les cotes et d'activer des fonctionnalités telles que les parlays et les paris accessoires. Il peut également aider à optimiser les sélections des équipes de football Fantasy en prédisant les performances des joueurs.
Journalisme et reportage sportifs
Les journalistes peuvent rapidement rassembler des statistiques clés pour améliorer leurs articles sans recherches minutieuses. Le contenu généré automatiquement peut servir de brouillons.
Analyses et visualisations
Créez des tableaux de bord et des visualisations interactifs pour une analyse approfondie du football basée sur des ensembles de données personnalisés extraits de SoccerSTATS.
Enrichissement de la base de données
Les chercheurs et les analystes peuvent enrichir des ensembles de données propriétaires en rejoignant les données SoccerSTATS récupérées pour obtenir des informations supplémentaires.
Formation à l'algorithme
Les données structurées peuvent aider à former des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des prédictions de résultats de football et des systèmes de recommandation de puissance.
Bots de football
Les chatbots et les assistants vocaux peuvent exploiter les données SoccerSTATS pour répondre aux questions des fans sur la composition des équipes, les statistiques des joueurs, les matchs à venir, etc.
Avec autant de possibilités, il est temps de voir comment collecter efficacement toutes ces données SoccerSTATS.
Web Scraping pour une collecte rapide de données SoccerSTATS
La collecte manuelle de toutes les données SoccerSTATS nécessaires aux cas d'utilisation ci-dessus serait extrêmement fastidieuse et prendrait beaucoup de temps. Heureusement, nous pouvons automatiser la collecte de données à l'aide du web scraping.
Le Web scraping fait référence à l’extraction de données de sites Web en simulant un utilisateur humain. Les scripts sont écrits pour se connecter, naviguer sur les sites, extraire les données cibles des pages et les stocker dans des formats structurés comme CSV pour une analyse plus approfondie.
Voici les principaux avantages du web scraping SoccerSTATS par rapport à la collecte manuelle des données :
- Vitesse – Extrayez des milliers de points de données rapidement plutôt que par une copie lente par pointer-cliquer.
- Escaliers intérieurs – Peut collecter des données sur des ligues entières, un historique, de nombreuses mesures, etc.
- Personnalisation – Supprimez uniquement les types de données spécifiques nécessaires à votre cas d’utilisation.
- Automation – Scripts pour planifier des grattages réguliers pour la fraîcheur des données.
Maintenant que nous savons pourquoi le web scraping est la bonne approche, voyons comment nous pouvons scraper SoccerSTATS à l'aide d'Apify.
Supprimer SoccerSTATS avec Apify
Apifier fournit une plate-forme de scraping Web basée sur des acteurs qui rend les sites de scraping comme SoccerSTATS super faciles, même pour les débutants. J'ai utilisé Apify dans de nombreux projets de scraping sportif au cours des 2 dernières années, et c'est désormais mon outil de prédilection.
Voici les étapes clés pour récupérer SoccerSTATS à l'aide d'Apify :
Étape 1 : Obtenez un compte Apify
Tout d'abord, inscrivez-vous pour un compte Apify gratuit. Vous recevrez 5 $ de crédits d'utilisation de la plateforme pour commencer.
Étape 2 : ouvrez le grattoir SoccerSTATS
Recherchez « SoccerSTATS » dans le Boutique Apify et ouvrez l'acteur SoccerSTATS Scraper. Celui-ci contient un scraper prêt à l'emploi, préconfiguré pour le site SoccerSTATS.
Étape 3 : Configurer le grattoir
Sur la page Acteur, définissez les paramètres d'entrée pour configurer votre scrape :
- Type d'informations – Quelles données extraire, par exemple le classement de la ligue, les résultats des matchs, etc.
- Pays/Ligue – La ligue de football va gratter, par exemple, la Premier League anglaise.
- Saison – Saison historique ou matchs à venir.
Étape 4 : Exécutez le grattoir
Une fois vos entrées définies, cliquez sur « Essayer gratuitement » pour ajouter l'acteur à votre compte Apify. Sélectionnez un forfait comme Pay-As-You-Go pour activer la course à pied. Cliquez ensuite sur "Exécuter" pour exécuter le scrape.
Étape 5 : Afficher les données extraites
Une fois terminé, dirigez-vous vers le Jeux de données languette. Vous trouverez ici les données SoccerSTATS récupérées et exportées au format JSON, CSV, Excel, etc. Vous pouvez prévisualiser/télécharger ces ensembles de données structurés.
Et voilà, vous avez désormais un accès programmatique aux données SoccerSTATS ! Apify gère la complexité en coulisses, ce qui facilite le grattage.
Voyons maintenant comment faire passer votre scraping SoccerSTATS au niveau supérieur…
Techniques avancées de grattage SoccerSTATS
Les bases ci-dessus fournissent une base solide pour récupérer les données SoccerSTATS. Mais vous pouvez faire bien plus encore pour créer des ensembles de données sur le football encore plus puissants :
Grattez plusieurs sites
Développez vos données en récupérant des sources de données de football supplémentaires telles que FBRef, FlashScore, FIFA.com, etc. et en joignant les ensembles de données. Avec Apify vous pouvez orchestrer une armée de scrapers !
Personnaliser les données récupérées
Vous ne voulez pas de désordre ? Ajustez le grattoir SoccerSTATS pour extraire uniquement les champs ou les lignes spécifiques nécessaires à votre cas d'utilisation par rapport aux données génériques.
Automatisez pour des données fraîches
Configurez le scraper pour qu'il s'exécute selon un calendrier (quotidien, hebdomadaire, etc.) afin que votre ensemble de données soit automatiquement actualisé avec les derniers matchs/statistiques.
Élargir la portée
SoccerSTATS couvre plus de 1000 ligues – grattez-les toutes ! Ou explorez une ligue spécifique. Ajustez les paramètres de saison.
Enrichir les données
Combinez les données statistiques avec des informations supplémentaires sur les joueurs en récupérant des sources telles que les biographies des joueurs Wikipédia.
Supprimer les rapports complets
Rassemblez les données chronologiques des événements à partir des rapports de match PDF. Utile pour l'analyse tactique.
Stockez les données efficacement
Optimisez le rapport coût/performance en enregistrant les données récupérées sur S3, MongoDB, MySQL, etc. Le stockage Apify n'est qu'une option.
Visualiser et modéliser les données
Utilisez des outils tels que Tableau, Power BI, Python, etc. pour analyser les données SoccerSTATS et créer des modèles prédictifs.
Bien que plonger plus profondément puisse nécessiter l'apprentissage de l'API d'Apify ou l'écriture de code, le scraper fourni vous mène étonnamment loin dans de nombreux cas d'utilisation !
Comparons ensuite Apify à d'autres outils de web scraping populaires…
Apify par rapport à d'autres outils de scraping Web
Il existe de nombreuses plates-formes disponibles pour créer des web scrapers. Voici comment Apify se compare à certaines alternatives courantes :
Poulpe – Plus limité en termes d’échelle et de prise en charge linguistique qu’Apify. Mais interface utilisateur très conviviale.
GrattoirAPI – Fournit uniquement un accès à l’API proxy. Apify offre des capacités de scraping complètes de bout en bout.
Belle soupe – Bibliothèque Python pour coder soi-même des scrapers. Plus complexe que les grattoirs pré-construits d'Apify.
Révest – Bibliothèque R similaire à BeautifulSoup nécessitant plus d’expertise en codage.
Marionnettiste – Puissante bibliothèque NodeJS pour l’automatisation et le scraping du navigateur. Apify fournit une abstraction plus simple.
Pour SoccerSTATS, j'ai trouvé qu'Apify offre le meilleur mélange de facilité d'utilisation et de capacité de personnalisation. Les grattoirs pré-optimisés sont tellement pratiques !
Meilleures pratiques responsables en matière de Web Scraping
Lorsque nous extrayons des données de sites Web publics comme SoccerSTATS, il est important que nous les récupérions de manière éthique et légale. Voici quelques principes clés que je respecte :
Ne surchargez pas les sites – Limitez le volume/le rythme des requêtes pour éviter de causer des dommages.
Reconnaître les sources – Créditez SoccerSTATS si vous publiez des analyses/visualisations de données.
Pas de violation massive du droit d'auteur – Évitez de partager publiquement des ensembles de données entièrement copiés sans autorisation.
Utiliser correctement les données – Extrayez et traitez les données en toute sécurité et ne les utilisez pas à des fins illicites.
En cas de doute, demandez ! – Demandez une approbation explicite si vous prévoyez des égratignures très importantes.
SoccerSTATS fournit les données à des fins informatives, de sorte qu'une extraction raisonnable à des fins personnelles et commerciales est autorisée en vertu des doctrines d'utilisation équitable et des réglementations sur les bases de données telles que la directive européenne sur les bases de données. Assurez-vous simplement de gratter de manière responsable !
Garder mes compétences en matière de Web Scraping à jour
En tant qu'expert en web scraping, j'apprends constamment de nouveaux outils, techniques et meilleures pratiques. Voici quelques-unes des façons dont je reste informé :
Participer à des conférences et à des rencontres de web scraping. Connectez-vous avec d'autres passionnés par l'extraction de données !
Lisez des blogs, des forums et des publications de web scraping comme Scrapy, Python Web Scraping et Web Scraper pour découvrir les dernières nouvelles en matière de scraping.
Suivre les leaders d'opinion dans le domaine du web scraping sur Twitter et LinkedIn. Tant de bons conseils!
Expérimenter concrètement de nouveaux outils et proxys pour des secteurs verticaux comme le sport, le commerce électronique, les voyages, etc. Les essais de conduite sont essentiels.
Création d'une bibliothèque de scrapers pour les sites et les services de différents domaines. C'est en forgeant qu'on devient forgeron!
Rester au courant des changements légaux/réglementaires affectant les pratiques de scraping dans le monde.
En m'engageant activement de cette manière avec la communauté du web scraping, j'étends continuellement mon expertise.
Supprimer SoccerSTATS : prochaines étapes
J'espère que ce guide vous a montré comment Apify fournit un moyen simple mais puissant d'exploiter les données SoccerSTATS à grande échelle. Les capacités débloquées sont incroyables !
Pour récapituler, vous avez appris :
- Pourquoi SoccerSTATS est une mine d'or en matière de données sur le football
- Scraping des meilleures pratiques et de l’éthique
- Configurer et exécuter le scraper SoccerSTATS avec Apify
- Extension de votre scraper pour des cas d'utilisation avancés
- Outils de visualisation et d'analyse des données récupérées
Le code du scraper de base SoccerSTATS est disponible sur GitHub pour vous aider à démarrer.
Faites-moi savoir si vous avez d'autres questions ! Je suis toujours heureux d'aider d'autres passionnés de données dans leurs projets de web scraping. N'hésitez pas à nous contacter par email à [email protected] ou sur Twitter [@john_data].
Et n'oubliez pas de consulter le reste Boutique Apify – autant d’excellents acteurs du scraping pour les sites de commerce électronique, les voyages, l’immobilier, la finance et bien plus encore.
Bon scraping et que vos rêves de jeux de données de football deviennent réalité !
