SoccerSTATS.com is een populaire website voor voetbalfans en analisten om historische gegevens te vinden over wedstrijden, teams, competities en competities van over de hele wereld. Met meer dan 1000 nationale competities is het een van de meest uitgebreide openbare bronnen van mondiale voetbalstatistieken die op internet beschikbaar zijn.
Ik verzamel nu al meer dan vijf jaar sportgegevens voor analyseprojecten. In mijn ervaring valt SoccerSTATS op door de diepgang van de beschikbare gegevens die teruggaan tot seizoenen of zelfs decennia in sommige gevallen. Het handmatig verzamelen van al deze gegevens zou uiterst vervelend zijn. Dit is waar webscraping te hulp komt!
In deze uitgebreide gids van meer dan 4500 woorden leert u:
- Waarom SoccerSTATS-gegevens een goudmijn zijn voor zowel analisten als voetballiefhebbers
- Hoe u SoccerSTATS-gegevens kunt gebruiken voor sportweddenschappen, fantasiesporten, analyses en meer
- Stapsgewijze instructies voor het scrapen van SoccerSTATS met Apify
- Hoe u uw SoccerSTATS-scraping kunt uitbreiden om nog meer voetbalgegevens te verzamelen
- Hulpmiddelen en technieken voor het visualiseren en modelleren van SoccerSTATS-gegevens
- Best practices voor legaal en verantwoord webscrapen
Laten we beginnen met het onderzoeken waarom SoccerSTATS zo'n waardevolle gegevensbron is...
Waarom SoccerSTATS-gegevens de goudmijn van elke voetballiefhebber zijn
Voor elke serieuze voetbalfan of analist is SoccerSTATS een schatkamer aan historische gegevens over teams, spelers, wedstrijden en competities. Als datawetenschapper die zowel van voetbal houdt als van het sleutelen aan data, was ik zo opgewonden toen ik SoccerSTATS voor het eerst ontdekte. De breedte en diepte van de beschikbare gestructureerde gegevens was verbazingwekkend!
SoccerSTATS biedt regelmatig bijgewerkte team- en spelersstatistieken voor meer dan 1000 voetbalcompetities wereldwijd. Van de Engelse Premier League tot amateurcompetities in Honduras, SoccerSTATS heeft alle grote en kleine competities gedekt.
Enkele hoogtepunten uit de gegevens zijn:
ranglijsten – Huidige klassementen en eindposities in de competitie teruggaande seizoenen. Geeft promotie/degradatie aan.
Teamprestaties – Gescoorde/tegendoelpunten, overwinningen/verlies, punten, gele/rode kaarten etc. Per seizoen en cumulatief.
Topscorers – Doelscorestatistieken voor de 25 beste scorers van een competitie per seizoen. Assisteert ook.
Spelersstatistieken – Optredens, doelpunten, kaarten etc. per seizoen en carrière voor grote competities.
Armaturen – Data, status en scores van gespeelde wedstrijden. Handig voor temporele analyse.
Wedstrijdevenementen – Doelpuntenmakers en minuten, strafschoppen, eigen doelpunten, subs, boekingen etc.
Opkomst – Aanwezigheid van thuis- en uitfans per wedstrijd. Niveaus van het publiek in de loop van de tijd.
Het hebben van deze schat aan voetbalgegevens opent eindeloze mogelijkheden voor analyse en toepassingen. Hier zijn slechts enkele ideeën:
- Visualiseer de prestaties van een team over de seizoenen heen – trends in de positie in de competitie, gescoorde doelpunten enz.
- Analyseer patronen in de doelpuntenscores van een speler gedurende zijn/haar carrière.
- Bouw een model om wedstrijdresultaten te voorspellen op basis van historische prestatiegegevens.
- Bepaal hoe de opkomst en het moreel van de fans de prestaties van het thuisteam beïnvloeden.
- Analyseer de vervangingsstrategieën van managers en de impact op de wedstrijdresultaten.
- Vergelijk speelstijlen tussen verschillende competities – tempo, lichamelijkheid, flair etc.
- Ontwikkel statistieken om factoren als ‘grit’ of ‘creativiteit’ te kwantificeren op basis van gebeurtenisgegevens.
- Voorspel of een team degradeert op basis van statistische indicatoren.
- Optimaliseer de selectie van uw fantasievoetbalteam op basis van verwachte punten.
- Maak een app die gebruikers waarschuwt voor blessures, schorsingen en andere factoren die van invloed kunnen zijn op hun team.
- Bouw een chatbot die vragen over speler- of wedstrijdstatistieken beantwoordt.
- Correleer bewegingen van weddenschappen met teamnieuws en -evenementen.
- Genereer automatisch inhoud voor artikelen en blogposts over belangrijke wedstrijden, mijlpalen enz.
En dit is slechts een kleine greep uit de inzichten die u kunt ontdekken door gebruik te maken van de rijke voetbalgegevensopslagplaats van SoccerSTATS. Laten we nu eens kijken naar enkele specifieke gebruiksscenario's.
Krachtige gebruiksscenario's voor SoccerSTATS-gegevens
Geschrapte SoccerSTATS-gegevens kunnen waarde bieden in een breed scala aan toepassingen:
Sportweddenschappen en fantasiesporten
Historische wedstrijdgegevens zijn van cruciaal belang voor sites voor sportweddenschappen om de kansen te berekenen en functies zoals parlays en prop bets mogelijk te maken. Het kan ook helpen bij het optimaliseren van de selecties van fantasievoetbalteams door de prestaties van spelers te voorspellen.
Sportjournalistiek en rapportage
Journalisten kunnen snel belangrijke statistieken verzamelen om hun artikelen te verbeteren zonder nauwgezet onderzoek. Automatisch gegenereerde inhoud kan dienen als ruwe schets.
Analyses en visualisaties
Bouw interactieve dashboards en visualisaties voor diepgaande voetbalanalyses op basis van aangepaste datasets uit SoccerSTATS.
Databaseverrijking
Onderzoekers en analisten kunnen eigen datasets verrijken door de verzamelde SoccerSTATS-gegevens samen te voegen om aanvullende inzichten te verkrijgen.
Algoritme training
De gestructureerde gegevens kunnen helpen bij het trainen van machine learning-modellen om voetbaluitkomstvoorspellingen en krachtaanbevelingssystemen te maken.
Voetbalbots
Chatbots en stemassistenten kunnen SoccerSTATS-gegevens gebruiken om vragen van fans over teamopstellingen, spelerstatistieken, aankomende wedstrijden enz. te beantwoorden.
Met zoveel mogelijkheden is het tijd om te kijken hoe we al deze SoccerSTATS-gegevens efficiënt kunnen verzamelen.
Webscraping voor snelle verzameling van SoccerSTATS-gegevens
Het handmatig verzamelen van alle SoccerSTATS-gegevens die nodig zijn voor de bovenstaande gebruiksscenario's zou uiterst vervelend en tijdrovend zijn. Gelukkig kunnen we de gegevensverzameling automatiseren met behulp van webscraping.
Webscraping verwijst naar het extraheren van gegevens van websites door een menselijke gebruiker te simuleren. Er worden scripts geschreven om in te loggen, door sites te navigeren, doelgegevens uit pagina's te extraheren en deze op te slaan in gestructureerde formaten zoals CSV voor verdere analyse.
Dit zijn de belangrijkste voordelen van het webscrapen van SoccerSTATS ten opzichte van het handmatig verzamelen van de gegevens:
- Speed – Extraheer duizenden gegevenspunten snel versus langzaam point-and-click-kopiëren.
- Scale – Kan gegevens verzamelen over hele competities, geschiedenis, vele statistieken enz.
- maatwerk – Schraap alleen de specifieke gegevenstypen die nodig zijn voor uw gebruiksscenario.
- Automatisering – Scripts om regelmatige scrapes te plannen voor de versheid van gegevens.
Nu we weten waarom webschrapen de juiste aanpak is, gaan we kijken hoe we SoccerSTATS kunnen schrapen met Apify.
SoccerSTATS schrapen met Apify
Apify biedt een op acteurs gebaseerd webschrapplatform dat het schrapen van sites zoals SoccerSTATS supergemakkelijk maakt, zelfs voor beginners. Ik heb Apify de afgelopen twee jaar bij veel sportschraapprojecten gebruikt en het is nu mijn favoriete tool.
Hier zijn de belangrijkste stappen om SoccerSTATS te schrapen met Apify:
Stap 1: Krijg een Apify-account
Eerste, registreer voor een gratis Apify-account. Om te beginnen krijgt u $ 5 aan platformgebruikskredieten.
Stap 2: Open de SoccerSTATS-scraper
Zoek naar "VoetbalSTATS" in de Apify-winkel en open de SoccerSTATS Scraper-acteur. Deze bevat een kant-en-klare schraper die vooraf is geconfigureerd voor de SoccerSTATS-site.
Stap 3: Configureer de schraper
Stel op de pagina Acteur de invoerparameters in om uw scrape te configureren:
- Informatietype – Welke gegevens moeten worden geëxtraheerd, bijvoorbeeld competitiestanden, wedstrijdresultaten enz.
- Land/competitie – Voetbalcompetitie om bijvoorbeeld de Engelse Premier League te schrappen.
- Seizoen – Historisch seizoen of komende wedstrijden.
Stap 4: voer de schraper uit
Nadat u uw invoer hebt ingesteld, klikt u op 'Gratis proberen' om de acteur aan uw Apify-account toe te voegen. Selecteer een abonnement zoals Pay-As-You-Go om hardlopen in te schakelen. Klik vervolgens op "Uitvoeren" om het schrapen uit te voeren.
Stap 5: Bekijk de geëxtraheerde gegevens
Als u klaar bent, gaat u naar de datasets tabblad. Hier vindt u de verzamelde SoccerSTATS-gegevens die zijn geëxporteerd als JSON, CSV, Excel enz. U kunt deze gestructureerde datasets bekijken/downloaden.
En voila, je hebt nu programmatische toegang tot SoccerSTATS-gegevens! Apify regelt de complexiteit achter de schermen, waardoor scrapen een fluitje van een cent wordt.
Laten we nu eens kijken hoe u uw SoccerSTATS-scraping naar een hoger niveau kunt tillen...
Geavanceerde SoccerSTATS-scrapingtechnieken
De bovenstaande basisprincipes bieden een solide basis voor het schrapen van SoccerSTATS-gegevens. Maar er is zoveel meer dat u kunt doen om nog krachtigere voetbaldatasets samen te stellen:
Schraap meerdere sites
Breid uw gegevens uit door extra voetbalgegevensbronnen zoals FBRef, FlashScore, FIFA.com etc. te verzamelen en de datasets samen te voegen. Met Apify kun je een leger schrapers orkestreren!
Pas geschraapte gegevens aan
Wil je geen rommel? Pas de SoccerSTATS-scraper aan om alleen de specifieke velden of rijen te extraheren die nodig zijn voor uw gebruiksscenario versus algemene gegevens.
Automatiseer voor nieuwe gegevens
Stel de scraper zo in dat deze volgens een schema wordt uitgevoerd (dagelijks, wekelijks enz.), zodat uw dataset automatisch wordt vernieuwd met de nieuwste wedstrijden/statistieken.
Verbreed de reikwijdte
SoccerSTATS omvat meer dan 1000 competities – schrap ze allemaal! Of verdiep je in een specifieke competitie. Pas seizoenparameters aan.
Verrijk gegevens
Combineer de statistische gegevens met aanvullende spelersinformatie door bronnen zoals Wikipedia-spelerbiografieën te verzamelen.
Schraap volledige rapporten
Verzamel tijdlijngegevens van evenementen uit PDF-wedstrijdrapporten. Handig voor tactische analyse.
Gegevens efficiënt opslaan
Optimaliseer de kosten/prestaties door geschraapte gegevens op te slaan in S3, MongoDB, MySQL enz. Apify-opslag is slechts één optie.
Visualiseer en modelleer gegevens
Gebruik tools zoals Tableau, Power BI, Python enz. om SoccerSTATS-gegevens te analyseren en voorspellende modellen te bouwen.
Hoewel dieper duiken misschien het leren van Apify's API of het schrijven van code vereist, brengt de meegeleverde schraper je voor veel gebruiksscenario's verrassend ver!
Laten we vervolgens Apify vergelijken met andere populaire webschrapingtools...
Apify versus andere webscrapingtools
Er zijn talloze platforms beschikbaar voor het bouwen van webschrapers. Hier ziet u hoe Apify zich verhoudt tot enkele veelvoorkomende alternatieven:
Octopars – Beperkter in schaal en taalondersteuning dan Apify. Maar zeer gebruiksvriendelijke gebruikersinterface.
SchraperAPI – Biedt alleen proxy-API-toegang. Apify biedt volledige end-to-end scrapingmogelijkheden.
Mooie soep – Python-bibliotheek om zelf scrapers te coderen. Complexer dan de kant-en-klare schrapers van Apify.
Rvest – R-bibliotheek vergelijkbaar met BeautifulSoup waarvoor meer codeerexpertise vereist is.
poppenspeler – Krachtige NodeJS-bibliotheek voor browserautomatisering en scraping. Apify biedt een eenvoudiger abstractie.
Voor SoccerSTATS heb ik ontdekt dat Apify de beste combinatie van gebruiksgemak en aanpassingsmogelijkheden biedt. De vooraf geoptimaliseerde schrapers zijn zo handig!
Beste praktijken voor verantwoord webscrapen
Bij het extraheren van gegevens van openbare websites zoals SoccerSTATS is het belangrijk dat we dit op een ethische en juridische manier doen. Hier zijn enkele belangrijke principes die ik volg:
Overbelast sites niet – Beperk het volume/tempo van het verzoek om schade te voorkomen.
Erken bronnen – Credit SoccerSTATS als u data-analyses/visualisaties publiceert.
Geen massale inbreuk op het auteursrecht – Vermijd het openbaar delen van volledig gekopieerde datasets zonder toestemming.
Gebruik gegevens op de juiste manier – Gegevens veilig extraheren en verwerken en niet gebruiken voor illegale doeleinden.
Vraag het bij twijfel! – Vraag expliciete toestemming als u zeer grote sloopwerkzaamheden plant.
SoccerSTATS levert de gegevens voor informatief gebruik, dus redelijke extractie voor persoonlijke en commerciële doeleinden is toegestaan onder fair use-doctrines en databaseregelgeving zoals de EU-databaserichtlijn. Zorg ervoor dat u op een verantwoorde manier schraapt!
Mijn webscrapingvaardigheden scherp houden
Als webscraping-expert leer ik voortdurend over nieuwe tools, technieken en best practices. Hier zijn enkele manieren waarop ik op de hoogte blijf:
Het bijwonen van webscraping-conferenties en bijeenkomsten. Verbinding maken met anderen die gepassioneerd zijn door data-extractie!
Lees webscraping-blogs, forums en publicaties zoals Scrapy, Python Web Scraping en Web Scraper om het laatste scraping-nieuws te ontdekken.
Ik volg opinieleiders op het gebied van webscraping op Twitter en LinkedIn. Zoveel leuke tips!
Praktisch experimenteren met nieuwe tools en proxy's voor branches zoals sport, e-commerce, reizen enz. Testrijden is de sleutel.
Een bibliotheek met scrapers bouwen voor sites en services in verschillende domeinen. Oefening baart kunst!
Op de hoogte blijven van wijzigingen in de wet- en regelgeving die van invloed zijn op schrappingspraktijken over de hele wereld.
Door op deze manieren actief deel te nemen aan de webschrapinggemeenschap, breid ik mijn expertise voortdurend uit.
VoetbalSTATS schrapen: volgende stappen
Ik hoop dat deze gids je heeft laten zien hoe Apify een eenvoudige maar krachtige manier biedt om SoccerSTATS-gegevens op grote schaal te gebruiken. De ontgrendelde mogelijkheden zijn geweldig!
Om samen te vatten, je hebt geleerd:
- Waarom SoccerSTATS een goudmijn voor voetbalgegevens is
- Het schrappen van best practices en ethiek
- SoccerSTATS-scraper configureren en uitvoeren met Apify
- Breid uw schraper uit voor geavanceerde gebruiksscenario's
- Hulpmiddelen voor het visualiseren en analyseren van geschraapte gegevens
De code voor de basis SoccerSTATS-scraper is beschikbaar op GitHub om u te helpen aan de slag te gaan.
Laat het me weten als je nog vragen hebt! Ik help collega-dataliefhebbers altijd graag met webscraping-projecten. Neem gerust contact op per e-mail op [e-mail beveiligd] of op Twitter [@john_data].
En bekijk zeker ook de rest van de Apify-winkel – zoveel geweldige scraper-acteurs voor e-commercesites, reizen, onroerend goed, financiën en meer.
Veel plezier met schrapen, en moge je dromen over voetbaldatasets uitkomen!
