SoccerSTATS.com 是一个深受球迷和分析师欢迎的网站，可以查找世界各地比赛、球队、联赛和比赛的历史数据。它涵盖 1000 多个国内联赛，是网络上最全面的全球足球统计数据公共来源之一。
五年多以来，我一直在为分析项目抓取体育数据。根据我的经验，SoccerSTATS 因其可用数据的深度而脱颖而出，这些数据可以追溯到几个赛季甚至几十年。手动收集所有这些数据将非常乏味。这就是网络抓取的用武之地！
在这本超过 4500 字的综合指南中，您将学到：
- 为什么 SoccerSTATS 数据对于分析师和足球爱好者来说都是一座金矿
- 如何利用 SoccerSTATS 数据进行体育博彩、梦幻体育、分析等
- 使用 Apify 抓取 SoccerSTATS 的分步说明
- 如何扩展您的 SoccerSTATS 抓取以收集更多足球数据
- SoccerSTATS 数据可视化和建模的工具和技术
- 合法且负责任的网络抓取的最佳实践
让我们首先探讨为什么 SoccerSTATS 是一个如此有价值的数据源……
为什么 SoccerSTATS 数据是足球爱好者的金矿
对于任何认真的足球迷或分析师来说，SoccerSTATS 都是有关球队、球员、比赛和竞赛的历史数据的宝库。作为一名既热爱足球又热爱修改数据的数据科学家，当我第一次发现 SoccerSTATS 时，我非常兴奋。可用结构化数据的广度和深度令人惊叹！
SoccerSTATS 提供定期更新的球队和球员统计数据，涵盖全球 1000 多个足球联赛。从英超联赛到洪都拉斯的业余联赛，SoccerSTATS 涵盖了所有大大小小的联赛。
一些数据亮点包括：
联赛表 – 当前积分榜和上个赛季的最终联赛排名。表示升降级。
团队表现 – 进球/失球、胜/负、积分、黄牌/红牌等。每个赛季和累计。
最高得分手 – 联盟每赛季前 25 名得分手的进球统计。也有助攻。
球员统计 – 大联盟每个赛季和职业生涯的出场次数、进球数、牌照等。
赛程 – 比赛日期、状态和比分。有助于时间分析。
比赛赛事 – 进球者和分钟数、点球、乌龙球、替补、黄牌等。
护理 – 每场比赛主客场球迷的上座率。随着时间的推移，人群水平。
拥有如此丰富的足球数据为分析和应用带来了无限的可能性。这里只是一些想法：
- 可视化一支球队在各个赛季的表现——联赛排名趋势、进球数等。
- 分析球员职业生涯中的进球率模式。
- 构建模型以根据历史表现数据预测比赛结果。
- 确定出勤率和球迷士气如何影响主队表现。
- 分析教练的换人策略及其对比赛结果的影响。
- 比较不同联赛之间的比赛风格——节奏、身体素质、天赋等。
- 根据事件数据制定指标来量化“毅力”或“创造力”等因素。
- 根据统计指标预测球队是否会降级。
- 根据预期分数优化您的梦幻足球队选择。
- 创建一个应用程序，提醒用户有关受伤、停赛和其他可能影响其团队的因素。
- 构建一个聊天机器人来回答有关球员或比赛统计数据的问题。
- 将投注赔率变动与球队新闻和活动相关联。
- 自动生成有关关键比赛、里程碑等的文章和博客文章内容。
这些只是您通过利用 SoccerSTATS 丰富的足球数据存储库可以发现的见解的一小部分。接下来让我们看看一些具体的用例。
SoccerSTATS 数据的强大用例
抓取的 SoccerSTATS 数据可以在广泛的应用程序中提供价值：
体育博彩和梦幻体育
历史比赛数据对于体育博彩网站计算赔率并启用连赢投注和自营投注等功能至关重要。它还可以通过预测球员表现来帮助优化梦幻足球队的选择。
体育新闻与报道
记者可以快速收集关键统计数据来增强他们的文章，而无需进行艰苦的研究。自动生成的内容可以作为草稿。
分析和可视化
基于从 SoccerSTATS 中抓取的自定义数据集，构建交互式仪表板和可视化，以进行深度足球分析。
数据库丰富
研究人员和分析师可以通过加入抓取的 SoccerSTATS 数据来丰富专有数据集，以获得更多见解。
算法训练
结构化数据可以帮助训练机器学习模型来进行足球结果预测和强力推荐系统。
足球机器人
聊天机器人和语音助手可以利用 SoccerSTATS 数据来回答球迷有关球队阵容、球员统计数据、即将举行的比赛等的问题。
有了如此多的可能性，是时候看看我们如何有效地收集所有这些 SoccerSTATS 数据了。
用于快速 SoccerSTATS 数据收集的网页抓取
手动收集上述用例所需的所有 SoccerSTATS 数据将非常乏味且耗时。值得庆幸的是，我们可以使用网络抓取来自动化数据收集。
网络抓取是指通过模拟人类用户从网站中提取数据。编写脚本来登录、导航站点、从页面中提取目标数据并将其存储为 CSV 等结构化格式以供进一步分析。
以下是网络抓取 SoccerSTATS 与手动收集数据相比的主要优点：
- 迅速的 – 快速提取数千个数据点，而不是缓慢的点击复制。
- 鳞片 – 可以收集整个联赛、历史、许多指标等的数据。
- 定制 – 仅抓取您的用例所需的特定数据类型。
- 自动化 – 用于安排定期抓取以保证数据新鲜度的脚本。
现在我们知道为什么网络抓取是正确的方法，让我们看看如何使用 Apify 抓取 SoccerSTATS。
使用 Apify 抓取 SoccerSTATS
阿皮菲 提供了一个基于参与者的网络抓取平台，使抓取像 SoccerSTATS 这样的网站变得非常容易，即使对于初学者也是如此。在过去的两年里，我在许多体育抓取项目中使用了 Apify，现在它已成为我的首选工具。
以下是使用 Apify 抓取 SoccerSTATS 的关键步骤：
第 1 步：获取 Apify 帐户
首先， 注册一个免费的 Apify 帐户。您将获得 5 美元的平台使用积分。
第 2 步：打开 SoccerSTATS Scraper
在以下位置搜索“SoccerSTATS” Apify商店 并打开 SoccerSTATS Scraper actor。其中包含为 SoccerSTATS 站点预先配置的现成抓取工具。
第 3 步：配置抓取器
在 Actor 页面上，设置输入参数来配置您的抓取：
- 信息类型 – 要提取哪些数据，例如联赛排名、比赛结果等。
- 国家/联赛 – 足球联赛，例如英格兰超级联赛。
- 季节 – 历史性的赛季或即将到来的比赛。
第 4 步：运行爬虫
设置好输入后，单击“免费试用”将演员添加到您的 Apify 帐户。选择“即用即付”等计划来启用跑步。然后单击“运行”来执行抓取。
第5步：查看提取的数据
完成后，前往 数据集 标签。在这里，您将找到导出为 JSON、CSV、Excel 等格式的抓取的 SoccerSTATS 数据。您可以预览/下载这些结构化数据集。
瞧，您现在可以通过编程方式访问 SoccerSTATS 数据！ Apify 处理幕后的复杂性，使抓取变得轻而易举。
现在让我们看看如何将您的 SoccerSTATS 抓取提升到一个新的水平......
高级 SoccerSTATS 抓取技术
上述基础知识为抓取 SoccerSTATS 数据提供了坚实的基础。但是，您还可以做更多事情来构建更强大的足球数据集：
抓取多个站点
通过抓取 FBRef、FlashScore、FIFA.com 等其他足球数据源并将数据集连接在一起来扩展您的数据。借助 Apify，您可以编排一支爬虫大军！
自定义抓取的数据
不想混乱？调整 SoccerSTATS 抓取工具，仅提取您的用例与通用数据所需的特定字段或行。
自动化获取新鲜数据
将抓取工具设置为按计划运行（每天、每周等），以便您的数据集自动刷新为最新的比赛/统计数据。
扩大范围
SoccerSTATS 涵盖 1000 多个联赛 - 全部覆盖！或者深入研究一个特定的联赛。调整季节参数。
丰富数据
通过抓取维基百科玩家简介等来源，将统计数据与其他玩家信息结合起来。
抓取完整报告
从 PDF 比赛报告中收集事件时间线数据。对于战术分析很有用。
高效存储数据
通过将抓取的数据保存到 S3、MongoDB、MySQL 等来优化成本/性能。Apify 存储只是一种选择。
数据可视化和建模
使用 Tableau、Power BI、Python 等工具分析 SoccerSTATS 数据并构建预测模型。
虽然深入研究可能需要学习 Apify 的 API 或编写代码，但提供的抓取工具可以让您在许多用例中取得令人惊讶的进展！
接下来让我们将 Apify 与其他流行的网络抓取工具进行比较......
Apify 与其他网页抓取工具
有许多平台可用于构建网络抓取工具。以下是 Apify 与一些常见替代方案的比较：
八度分析 – 规模和语言支持比 Apify 更有限。但用户界面非常友好。
爬虫API – 仅提供代理 API 访问。 Apify 提供完整的端到端抓取功能。
美丽的汤 – 用于自己编写爬虫程序的 Python 库。比 Apify 的预构建抓取工具更复杂。
维斯特 – 类似于 BeautifulSoup 的 R 库，需要更多的编码专业知识。
木偶戏 – 强大的 NodeJS 库，用于浏览器自动化和抓取。 Apify 提供了更简单的抽象。
对于 SoccerSTATS，我发现 Apify 提供了易用性和定制功能的最佳结合。预先优化的抓取工具太方便了！
负责任的网络抓取最佳实践
当从 SoccerSTATS 等公共网站提取数据时，我们以道德和合法的方式收集数据非常重要。以下是我遵循的一些关键原则：
不要让网站超载 – 限制请求量/速度以避免造成伤害。
确认来源 – 如果发布数据分析/可视化，请注明 SoccerSTATS。
没有大规模侵犯版权 – 避免未经许可公开共享完整复制的数据集。
正确使用数据 – 安全地提取和处理数据，不用于非法目的。
如有疑问，请询问！ – 如果计划进行非常大的刮擦，请寻求明确的批准。
SoccerSTATS 提供数据用于信息用途，因此根据公平使用原则和欧盟数据库指令等数据库法规，允许出于个人和商业目的合理提取数据。只要确保负责任地刮擦即可！
保持我的网页抓取技巧敏锐
作为一名网络抓取专家，我不断学习新的工具、技术和最佳实践。以下是我了解最新情况的一些方法：
参加网络抓取会议和聚会。与其他热衷于数据提取的人联系！
阅读网络抓取博客、论坛和出版物，例如 Scrapy、Python Web Scraping 和 Web Scraper，以发现最新的抓取新闻。
在 Twitter 和 LinkedIn 上关注网络抓取领域的思想领袖。这么多很棒的提示！
亲身试验体育、电子商务、旅游等垂直行业的新工具和代理。试驾是关键。
为不同领域的站点和服务构建抓取工具库。熟能生巧！
掌握影响世界各地抓取实践的法律/监管变化。
通过以这些方式积极参与网络抓取社区，我不断扩展我的专业知识。
抓取 SoccerSTATS：后续步骤
我希望本指南向您展示 Apify 如何提供一种简单而强大的方法来大规模利用 SoccerSTATS 数据。解锁的能力是惊人的！
回顾一下，您学到了：
- 为什么 SoccerSTATS 是足球数据金矿
- 汲取最佳实践和道德规范
- 使用 Apify 配置并运行 SoccerSTATS scraper
- 扩展您的抓取工具以适应高级用例
- 用于可视化和分析抓取的数据的工具
基本 SoccerSTATS 抓取工具的代码可在 GitHub上 以帮助您开始。
如果您还有其他问题，请告诉我！我总是很乐意帮助其他数据爱好者完成网络抓取项目。请随时通过电子邮件联系 [电子邮件保护] 或在推特上 [@john_data]。
并且一定要检查其余的内容 Apify商店 – 电子商务网站、旅游、房地产、金融等领域有如此多优秀的爬虫演员。
快乐的抓取，祝你的足球数据集梦想成真！
