世界中の20,000+人のお客様に信頼されています
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マーケットプレイスデータセット
人気のあるスキンケアデータのデータセット
データセットの価格設定
リフレッシュレート
- クリーンで有効
- 毎月更新
- JSON/CSV/Parquet
AIエージェントを即座にパワーアップ
私たちのスキンケアデータセットデータセットは、AI/LLMに最適化されています。 レシピが用意されています。
構造化&クリーン
AIモデルのトレーニングや推論に最適な、一貫性のあるスキーマで前処理されたデータ。
コード例
すぐに使えるPython、Node.js、cURL、PHP、Go、Java、Rubyのスニペットで、AIワークフローに簡単に統合できます。
ドキュメンテーション
ChatGPT、Claude、その他のLLM統合のための包括的なガイドとノートブック。
curl --request GET
--url https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download
--ヘッダー 'Authorization:ベアラ'
インポートリクエスト
url = "https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download"
headers = {"Authorization":"ベアラ"}。
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())
const url = 'https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download';
const options = {method: 'GET', headers:headers: {Authorization: 'Bearer'}, body: undefined};
try {
const response = await fetch(url, options);
const data = await response.json();
console.log(data);
} catch (error) {
console.error(error);
}
HttpResponse response = Unirest.get("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
.header("Authorization", "ベアラ")
.asString();
require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Get.new(url)
request["Authorization"] = 'ベアラ'
response = http.request(request)
puts response.read_body
お客様のニーズに合わせたスキンケア製品データセット
あらゆるユースケースに適した、使いやすく構造化されたデータセットを入手
データの購読
サブスクライブしてデータセットにアクセスすると、コストが大幅に削減されます。
ファイル出力形式
JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV、Parquet。オプションの.gz圧縮。
柔軟なデリバリー
Snowflake、Amazon S3バケット、Google Cloud、Azure、SFTP。
スケーラブルなデータ
インフラ、プロキシサーバー、ブロックを気にすることなく拡張できます。
コスト削減
フィルターやフォーマットオプションを使って、データセットをカスタマイズできます。
コードのメンテナンス
データセットは、ウェブサイトの構造変更に基づいて維持されます。
簡素化された統合
SnowflakeおよびAWSとの統合によるメリット。
年中無休のサポート
データの専門家チームがお手伝いします。
コンプライアンスのリーダー
データは倫理的に取得され、すべての個人情報保護法に準拠しています。
構造化された信頼性の高いスキンケアデータを取得
当社がデータを提供するので、お客様は他の業務に集中できます
大容量のウェブデータ
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。
すぐに使用できるデータ
強力なデータ検証プロセスの一環として、データ収集プロセスのあらゆる側面が徹底的に検証されています。
自動データフロー
カスタムスケジュールを作成してデータデリバリーを自動化すれば、データがストレージにシームレスに流れます。
企業によるスキンケアデータセットの利用例
フォーミュレーション
スキンケア企業は、成分、顧客の好み、肌のタイプ、製品の効能に関する情報を含むデータセットを利用できます。これにより、消費者のニーズの傾向を特定し、成分のパフォーマンスを評価し、ターゲットを絞ったスキンケア処方を作成することができます。たとえば、特定の皮膚疾患の治療に最も人気がある成分を理解することは、新製品のイノベーションの指針となります。
今すぐ購入 カスタマイズ
消費者の人口統計、行動、購買パターンを含むスキンケアデータセットにより、企業はより効果的に顧客をセグメント化できます。年齢、肌のタイプ、懸念事項(ニキビ、加齢、過敏症など)などの要素に基づいて、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを作成できます。これにより、よりカスタマイズされた製品の推奨やプロモーションが可能になり、顧客エンゲージメントとコンバージョン率が向上します。
今すぐ購入 市場調査
スキンケア企業は、レビュー、評価、ソーシャルメディアでの言及を分析することで、自社の製品や競合他社に対する世論を推し測ります。センチメント分析とフィードバックを集めたデータセットは、企業が顧客満足度を把握し、改善すべき分野を特定し、競合他社とのベンチマークを行うのに役立ちます。これは、将来の製品発売や顧客サービス戦略の策定に特に役立ちます。
今すぐ購入