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Goodreads Datasets

Leverage our Goodreads dataset to refine your strategies and uncover emerging trends within the realm of books and reading habits

  • Available as a custom dataset request
  • Get accurate data you can rely on
  • Tell us the source, we will get you the data
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Goodreads Data Points

We will create a custom dataset from Goodreads’ platform focusing on publicly available data points tailored to your specific requirements. Data points may include book genres, author information, reader ratings, publication dates, and popular titles.

新鮮にスクレイプされたデータセット

新規または更新されたレコードのデータフィードに登録する

包括的なデータ検証

正確性と信頼性のための厳格なデータ検証から利益を得る

管理されたデータ収集

ゼロ努力でデータ収集管理を楽しむ

シームレスなAPI統合

API経由で簡単にデータにアクセスして操作を効率化する

料金は月額 $500ドルから

データセットマーケットプレイス
サンプルデータを利用可能
  • 標準化されたデータスキーマ
  • 新鮮でクリーンな解析済みのデータ
  • 多様なデータとグローバルなカバレッジ
  • 毎日、毎週、毎月、カスタム

Goodreads datasets tailored to your needs

Get easy to use, well-structured datasets for any use case

サブスクリプション

さまざまなファイル出力形式

データセットの形式はJSON、ndJSON、CSV、Excelに対応

複数の配信オプション

スケーラブルデータ

インフラ、プロキシサーバー、またはブロックを気にせずに拡張する

カスタム出力フィールド

特定のビジネス要件に合わせてカスタム出力フィールドを定義します

コードのメンテナンス

データのスケーリング

大量のデータ要求を処理可能なサーバーを定義

24時間年中無休のサポート

専用のアカウントマネージャーによりデータ収集を管理

データの品質保証

Eデータの信頼性・正確性を確保して、より良い意思決定を支援

Get structured and reliable Goodreads data

お客様が他の業務に全力を注げるように、当社がデータを提供

大量のウェブデータ

ブロック解除機能と24時間体制のIPローテーションにより、ウェブサイト上のすべてのデータポイントへのアクセスを保証します。

即戦力となるデータ

データ収集プロセスのあらゆる側面が、当社の堅牢なデータ検証プロセスの一環として徹底的に検証されます。

シームレスなデータフロー

カスタムスケジュールを作成してデータ配信を自動化し、ストレージへのデータフローをシームレスに監視します。

How companies use Goodreads datasets

Optimizing Book Assortments

Tailor your inventory by analyzing popular genres and author trends among Goodreads users, ensuring that your offerings match current reader demands.
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Opimize inventory

Market Analysis and Segmentation

Use Goodreads data to segment the market based on demographic factors and reading preferences, enabling targeted marketing campaigns and strategic partnerships.
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competitor analysis

Trend Identification and Forecasting

Identify emerging trends in reader interests and publishing patterns by analyzing Goodreads’ extensive dataset, helping anticipate shifts in the literary market and adjust strategies accordingly.
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track trends

Get your Goodreads data today.

Goodreads Dataset FAQs

We will create a custom dataset from Goodreads’ platform focusing on publicly available data points tailored to your specific requirements. Data points may include book genres, author information, reader ratings, publication dates, and popular titles.

Yes, you can get updates to your Goodreads dataset on a daily, weekly, monthly, or custom basis.

Yes, you can purchase a Goodreads subset that will include only the data points you need. By purchasing a subset, cost is reduced substantially.

Dataset formats are JSON, NDJSON, JSON Lines, CSV, or Parquet. Optionally, files can be compressed to .gz.

If you don’t want to purchase a dataset, you can start scraping Goodreads data using our web scraping tool.

Yes, you can request sample data to evaluate the quality and relevance of the information provided. This is a great way to ensure it meets your needs before committing to a full dataset.

Yes, you can request specific data points from the Goodreads dataset tailored to your unique needs, ensuring you receive precisely the information you require for your projects.

Absolutely, the Goodreads dataset offers seamless API integration, allowing you to effortlessly integrate the data into your CRM, analytics tools, or any other systems you use, streamlining your operations.

Leverage our Goodreads dataset for diverse applications to enhance business strategies and market insights. Analyzing this dataset can facilitate an understanding of consumer preferences and trends within the book publishing and retail industry, empowering organizations to refine book selections and marketing strategies. Access the entire dataset or customize a subset to align with your specific needs.

Popular use cases include optimizing book assortments based on reader preferences, conducting detailed market analysis and segmentation, and identifying and predicting emerging trends in reading and literature consumption.