Zaraデータセット

Name: Bright Data
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Zara市場のトレンドを調べて、ファッション小売戦略と意思決定を改善します。

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Zaraデータセットのサンプル

Zaraデータセットには、製品名、価格、カラーコード、色、説明、サイズ、セクション、製品ファミリー、素材、素材の詳細、在庫状況など、主要なデータポイントがすべて含まれています。サブセットはカテゴリと特定のデータポイントごとに提供しています。

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利用可能なZaraデータセット

レディース用ザラ製品

レディース製品のデータセットには、詳細な調査に必要なすべての主要データポイントが含まれています。

キッズ向けZara製品

キッズ製品のデータセットには、詳細な調査に必要なすべての主要データポイントが含まれています。

Zara Home製品

ホーム製品のデータセットには、詳細な調査に必要なすべての主要データポイントが含まれています。

データセットの価格設定

リフレッシュレート

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四半期ごと

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月次

80%割引

100K

500K

20M

完全なデータセット

3TB

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Zara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

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