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ウーバーイーツデータセットサンプル
自動データセット作成プラットフォーム
-
初期設定
対象となるWebサイトのURLを追加します。
-
サンプル作成
AI生成のスキーマおよびサンプルを入手します。検証ルールを設定します。
-
概念実証
スクレイパーは、スキーマおよび検証ルールに基づいて構築されています。
-
データ収集および配信
データが収集され、配信されます。
カスタムデータセットの価格設定
- AI生成のスキーマとサンプル
- データ検証の制御
- リアルタイム推定製品数
- 毎日、毎週、毎月、カスタム
お客様のニーズに応えるウーバーイーツデータセット
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ウーバーイーツデータを入手
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。
ウーバーイーツデータセットに関するよくあるご質問
ウーバーイーツデータセットにはどのようなデータが含まれていますか？
お客様のニーズに沿って、公開データポイントを中心としたウーバーイーツからのカスタムデータセットを作成します。データポイントには、レストランの種類、メニュー項目、価格、顧客評価、配達時間、人気の注文などが含まれます。
購入したウーバーイーツデータセットの更新情報を入手できますか？
はい、ウーバーイーツデータセットは、毎日、毎週、毎月、またはユーザー設定による頻度で更新できます。
ウーバーイーツデータセットのサブセットを購入することはできますか？
はい、お客様が必要とするデータポイントのみを含むウーバーイーツサブセットをご購入いただけます。これにより、コストを大幅に削減できます。
ウーバーイーツデータセットはどのような形式で提供されますか？
次の形式から選択可能です：JSON、ndJSON、CSV、XLSX
ウーバーイーツの公開データを自分でスクレイピングすることはできますか？
データセットの購入を希望しない場合は、当社の WebスクレイピングAPIを使用することにより、ウーバーイーツデータをスクレイピングすることができます。
データサンプルを入手することはできますか？
はい。情報の質や関連性の評価のため、サンプルデータをリクエストすることが可能です。これは、完全なデータセットを購入する前に、商品がニーズを満たしているかどうかを確認するのに最適です。
ウーバーイーツデータセットから特定のデータポイントをリクエストできますか？
はい、プロジェクトに必要な情報を正確に受け取ることができるように、独自のニーズに合わせてウーバーイーツデータセットから特定のデータポイントをリクエストしていただけます。
ウーバーイーツデータセットを既存のシステムに直接統合することはできますか？
もちろんできます。ウーバーイーツデータセットはシームレスなAPI統合を提供しており、ご利用の顧客関係管理や分析ツール、またその他のあらゆるシステムにデータを簡単に統合することができ、業務を合理化できます。
ウーバーイーツデータセットの活用方法は？
ウーバーイーツデータセットをさまざまな用途に活用して、ビジネス戦略と市場洞察を向上させましょう。このデータセットを分析することで、フードデリバリー業界における消費者の好みや動向を理解でき、提供メニューやデリバリー戦略を改善できます。全データセットを入手されるか、ニーズに合わせてサブセットをカスタマイズしていただけます。一般的なユースケースには、消費者の好みに基づいたメニュー選択の最適化、詳細な市場分析とセグメンテーションの実施、食品消費とデリバリーの好みにおける新たな傾向の特定と予測などがあります。