1 / 9

Restaurant Data Scraping

Restaurant data scraping helps extract real-time menus, reviews, ratings, pricing, and location details from platforms like Zomato, Swiggy, and UberEats. Gain insights to enhance food delivery apps, market research, and competitor analysis.

3i
Télécharger la présentation

Restaurant Data Scraping

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Reÿčaěña±č Dača Scñaéu±g: A± OļeñļueŁ Duÿc¿ļeñ čhe é¿Łeñ ¿f ñeÿčaěña±č dača ÿcñaéu±g. U±š¿c‘ běÿu±eÿÿ u±češšuge±ce f¿ñ gñ¿Łčh. Ma‘e dača-dñuļe± decuÿu¿±ÿ u± čhe f¿¿d u±děÿčñō. by 3i Data Scraping

  2. Whač uÿ Reÿčaěña±č Dača Scñaéu±g? Aěč¿«ačed Dača EŊčñacču¿± Pěbšucšō aļaušabše dača Yešé, TñuéAdļuÿ¿ñ, G¿¿gše Maéÿ Restaurant data scraping uÿ čhe aěč¿«ačed eŊčñacču¿± ¿f éěbšucšō aļaušabše dača. Thuÿ u±cšědeÿ «e±ěÿ, éñuceÿ, ñeļueŁÿ, ñaču±gÿ, a±d š¿caču¿±ÿ fñ¿« ÿučeÿ šu‘e Yešé a±d G¿¿gše Maéÿ.

  3. Be±efučÿ ¿f Dača Scñaéu±g C¿«éečuč¿ñ A±ašōÿuÿ U±deñÿča±d éñucu±g a±d ¿ffeñu±gÿ. Mañ‘eč Reÿeañch Ide±čufō čñe±dÿ a±d éñefeñe±ceÿ. Lead Ge±eñaču¿± Běušd čañgečed «añ‘eču±g šuÿčÿ. Se±ču«e±č A±ašōÿuÿ M¿±uč¿ñ bña±d ñeéěčaču¿±. Dača ÿcñaéu±g ¿ffeñÿ ÿug±ufuca±č be±efučÿ f¿ñ běÿu±eÿÿ u±češšuge±ce. Ič hešéÿ a±ašōśe c¿«éečuč¿ñÿ, ñeÿeañch «añ‘ečÿ, ge±eñače šeadÿ, a±d «¿±uč¿ñ bña±d ÿe±ču«e±č.

  4. The Dača Scñaéu±g Pñ¿ceÿÿ Ide±čufō Tañgeč Sučeÿ Sešecč ñešeļa±č éšačf¿ñ«ÿ. Deļeš¿é Scñaéu±g Scñuéč Uÿe Pōčh¿±, Seše±uě«, Scñaéō. Dača EŊčñacču¿± C¿ššecč deÿuñed u±f¿ñ«aču¿±. Dača Cšea±u±g Re«¿ļe eññ¿ñÿ, ÿča±dañduśe f¿ñ«ačÿ. The dača ÿcñaéu±g éñ¿ceÿÿ u±ļ¿šļeÿ ude±čufōu±g čañgeč ÿučeÿ, deļeš¿éu±g a ÿcñaéu±g ÿcñuéč, eŊčñacču±g čhe dača, a±d čhe± cšea±u±g uč f¿ñ a±ašōÿuÿ.

  5. T¿¿šÿ a±d Tech±¿š¿gueÿ Pōčh¿± Veñÿačuše ša±gěage f¿ñ Łeb ÿcñaéu±g. Beaěčufěš S¿ěé Lubñañō f¿ñ éañÿu±g HTML/XML. Scñaéō Fña«eŁ¿ñ‘ f¿ñ šañge-ÿcaše ÿcñaéu±g. Seše±uě« Aěč¿«ače bñ¿Łÿeñ u±čeñacču¿±ÿ. Keō č¿¿šÿ f¿ñ dača ÿcñaéu±g u±cšěde Pōčh¿± f¿ñ ÿcñuéču±g, Beaěčufěš S¿ěé f¿ñ éañÿu±g, Scñaéō f¿ñ šañge éñ¿Šecčÿ, a±d Seše±uě« f¿ñ bñ¿Łÿeñ aěč¿«aču¿±.

  6. Ečhucaš C¿±ÿudeñaču¿±ÿ Reÿéecč ñ¿b¿čÿ.čŊč Aļ¿ud Oļeñš¿adu±g Señļeñÿ C¿«éšō Łučh Teñ«ÿ Dača Pñuļacō A±¿±ō«uśe éeñÿ¿±aš u±f¿ñ«aču¿±. F¿šš¿Ł ÿuče gěudešu±eÿ. U±deñÿča±d ěÿage 鿚ucueÿ. I«éše«e±č dešaōÿ. Ečhucaš ÿcñaéu±g ñeïěuñeÿ ñeÿéecču±g ñ¿b¿čÿ.čŊč, aļ¿udu±g ÿeñļeñ ¿ļeñš¿ad, c¿«éšōu±g Łučh čeñ«ÿ ¿f ÿeñļuce, a±d e±ÿěñu±g dača éñuļacō čhñ¿ěgh a±¿±ō«uśaču¿±.

  7. Legaš Aÿéecčÿ C¿éōñughč LaŁ GDPR (Eěñ¿ée) Reÿéecč u±češšecčěaš éñ¿éeñčō. Pñ¿čecč EU cučuśe± dača. Teñ«ÿ ¿f Señļuce CCPA (Cašuf¿ñ±ua) Adheñe č¿ éšačf¿ñ« ñěšeÿ. Su«ušañ dača éñ¿čecču¿± ñughčÿ. Legaš c¿«éšua±ce u± dača ÿcñaéu±g u±ļ¿šļeÿ adheñu±g č¿ c¿éōñughč šaŁ, GDPR, CCPA, a±d éšačf¿ñ«-ÿéecufuc čeñ«ÿ ¿f ÿeñļuce č¿ aļ¿ud šegaš uÿÿěeÿ.

  8. Caÿe Sčědueÿ a±d EŊa«éšeÿ Me±ě A±ašōÿuÿ Scñaée «e±ěÿ č¿ ude±čufō é¿éěšañ duÿheÿ u± a cučō. Cěÿč¿«eñ Señļuce M¿±uč¿ñ ¿±šu±e ñeļueŁÿ č¿ u«éñ¿ļe cěÿč¿«eñ ÿeñļuce. Lead Ge±eñaču¿± Ge±eñače šeadÿ f¿ñ ñeÿčaěña±č ÿěééšō c¿«éa±ueÿ. Dača ÿcñaéu±g ca± ñeļeaš é¿éěšañ duÿheÿ, e±ha±ce cěÿč¿«eñ ÿeñļuce bō «¿±uč¿ñu±g ñeļueŁÿ, a±d ge±eñače ļašěabše šeadÿ f¿ñ B2B ñeÿčaěña±č ÿeñļuceÿ.

  9. C¿±cšěÿu¿± Acču¿±abše I±ÿughčÿ 1 Dača ÿcñaéu±g éñ¿ļudeÿ cšeañ, ěÿefěš u±f¿ñ«aču¿±. C¿«éečučuļe Adļa±čage 2 Ma‘e u±f¿ñ«ed decuÿu¿±ÿ, gau± a± edge. Ečhucaš C¿«éšua±ce 3 Pñacčuce ñeÿ鿱ÿubše dača ha±dšu±g. Reÿčaěña±č dača ÿcñaéu±g éñ¿ļudeÿ acču¿±abše u±ÿughčÿ f¿ñ c¿«éečučuļe adļa±čage. AšŁaōÿ éñacčuce ečhucaš a±d šegaš c¿«éšua±ce č¿ e±ÿěñe ÿěÿčau±abše ¿éeñaču¿±ÿ.

More Related