4.6 out of five star rating on Trustpilot

Наборы данных о потребительских расходах

Name: Bright Data
Rating: 4.6 (824 reviews)

Повышайте эффективность бизнеса, используя наборы данных о потребительских расходах.

Доступно в виде запроса настраиваемого набора данных
Получите точные данные о потребительских расходах
Парсинг, на 100% соответствующий требованиям

Свяжитесь с нами Купить сейчас

ДОВЕРЯЮТ 20,000+ КЛИЕНТОВ ПО ВСЕМУ МИРУ

                              {
  "type": "object",
  "fields": {
    "consumer_spending": {
      "type": "array",
      "active": true,
      "items": {
        "type": "object",
        "fields": {
          "spending_category": {
            "type": "text",
            "active": true,
            "sample_value": "Groceries"
          },
          "region": {
            "type": "text",
            "active": true,
            "sample_value": "Northeast USA"
          },
          "average_expenditure": {
            "type": "number",
            "active": true,
            "sample_value": 300,
            "unit": "USD"
          },
          "frequency_of_purchases": {
            "type": "number",
            "active": true,
            "sample_value": 8,
            "unit": "times per month"
          },
          "demographics": {
            "type": "object",
            "active": true,
            "fields": {
              "age_group": {
                "type": "text",
                "active": true,
                "sample_value": "25-34"
              },
              "income_group": {
                "type": "text",
                "active": true,
                "sample_value": "50,000-75,000 USD"
              },
              "gender_distribution": {
                "type": "object",
                "fields": {
                  "male": {
                    "type": "number",
                    "active": true,
                    "sample_value": 45,
                    "unit": "percent"
                  },
                  "female": {
                    "type": "number",
                    "active": true,
                    "sample_value": 55,
                    "unit": "percent"
                  }
                }
              }
            }
          },
          "purchase_channels": {
            "type": "object",
            "active": true,
            "fields": {
              "online": {
                "type": "number",
                "active": true,
                "sample_value": 40,
                "unit": "percent"
              },
              "in_store": {
                "type": "number",
                "active": true,
                "sample_value": 60,
                "unit": "percent"
              }
            }
          },
          "year": {
            "type": "text",
            "active": true,
            "sample_value": "2023"
          },
          "report_link": {
            "type": "url",
            "active": true,
            "sample_value": "https://consumerdata.example.com/spending/northeast-usa/2023"
          }
        }
      }
    },
    "related_statistics": {
      "type": "object",
      "active": true,
      "fields": {
        "total_average_expenditure": {
          "type": "number",
          "active": true,
          "sample_value": 450
        },
        "average_expenditure_per_age_group": {
          "type": "object",
          "fields": {
            "18-24": {
              "type": "number",
              "sample_value": 200
            },
            "25-34": {
              "type": "number",
              "sample_value": 300
            },
            "35-44": {
              "type": "number",
              "sample_value": 400
            },
            "45-54": {
              "type": "number",
              "sample_value": 500
            },
            "55+": {
              "type": "number",
              "sample_value": 600
            }
          }
        }
      }
    },
    "source_url": {
      "type": "url",
      "required": true,
      "active": true,
      "sample_value": "https://consumerdata.example.com"
    }
  }
}

Образец набора данных о потребительских расходах

Выбирайте полностью управляемые или самоуправляемые наборы данных. Полностью управляемые наборы данных позволяют работать в автоматическом режиме и управляются нашими партнерами. Самоуправляемые пользовательские наборы данных позволяют вам устанавливать правила проверки. Набор данных о потребительских расходах может включать такие данные, как категория расходов, регион, средние расходы, частота покупок и разбивку по демографическим данным, например возрасту и группе доходов.

ПРОЦЕСС

Платформа для автоматического создания наборов данных

Оптимизируйте процесс сбора данных, чтобы сосредоточиться на самом важном.

Первоначальная настройка
Добавьте URL-адреса целевого веб-сайта.
Создание образца
Получите схему и образец, созданные ИИ. Настройте правила проверки.
Доказательство концепции
Парсер построен на основе схемы и правил проверки.
Сбор и доставка данных
Данные собираются и доставляются.

Получить набор данных

Цены на особый набор данных

ОСОБЫЙ НАБОР ДАННЫХ

Начиная с

$300/месяц

Один раз

Начиная с

$1,000

Proof of Concept

Один раз

$500

Схема и образец, созданные ИИ
Управление валидацией данных
Оценка количества товаров в режиме реального времени
Ежедневно, еженедельно, ежемесячно или по требованию

Получить набор данных

Наборы данных о тратах потребителей, адаптированные к вашим потребностям

Получите простые в использовании, хорошо структурированные наборы данных для любого варианта использования

Подписка на данные

Подпишитесь, чтобы получить доступ к наборам данных по значительно сниженной цене.

Форматы вывода файлов

JSON, NDJSON, JSON Lines, CSV, Parquet. Опциональное сжатие .gz.

Гибкая доставка

Snowflake, Amazon S3 bucket, Google Cloud, Azure и SFTP.

Масштабируемые данные

Масштабируйте, не беспокоясь об инфраструктуре, прокси-серверах и банах.

Снижение затрат

Настраивайте любой набор данных с помощью фильтров и опций форматирования.

Поддержка кода

Наборы данных поддерживаются на основе изменений структуры веб-сайта.

Упрощенная интеграция

Воспользуйтесь преимуществами интеграции со Snowflake и AWS.

Поддержка 24/7

Специализированная команда специалистов по обработке данных всегда готова помочь вам.

Лидеры в области соответствия требованиям

Данные получены с соблюдением этических норм и соответствуют всем законам о конфиденциальности.