什麼是數據爬取及如何在2025年進行

在現今這個數據驅動的時代，大家都在談論如何利用數據做出更明智的決策，但往往忽略了數據收集本身的耗時和繁瑣。如果你曾經嘗試過手動收集數據，你就會知道這有多麻煩。我見過很多公司因為數據收集效率低下而無法推動數據驅動的策略。如果你也面臨同樣的困境，這篇文章將為你提供一些新穎的解決方案。

💡 在這篇文章中，我們將深入探討數據爬取的世界，以及它如何隨著技術的進步而演變。我們將分析傳統方法的缺點，強調人工智慧驅動的數據爬取的優勢，並為你提供一些實用的使用技巧。

什麼是數據爬取？

數據爬取，或稱，是指使用工具從網頁中提取結構化信息（通常以表格形式呈現）。這是一種快速收集大量數據的高效方法。例如，你可以從抓取公共數據以生成潛在客戶，從抓取電商SKU以進行轉售或市場分析，或從提取社交媒體評論以獲取客戶洞察。

數據爬取的技術轉變

過去，數據收集似乎是技術人員的專利（或涉及大量手動複製粘貼）。但現在已經是2025年，人工智慧正在介入。數據爬取不再僅僅是程序員或簡單自動化的專利。

傳統方法的失敗

現代網站也給我們帶來了更多挑戰：動態內容加載（如React/Vue框架）、多模態數據的興起（文本、視頻、圖像）以及非標準化的數據結構（同一頁面上的多個模板）。最近的研究指出了的三大問題：

1. 維護成本黑洞 傳統網頁爬蟲需要不斷的手動維護（每個網站每月約3-5小時）。當網站更新或更改其前端框架時，60%的XPath選擇器會失效。人工智慧工具憑藉其語言模型和代碼智能，可以自動調整90%的結構變化，將維護成本降低60-80%。對於使用React/Vue構建的現代網站，人工智慧工具通過語義理解保持數據爬取的穩定性，即使類名發生變化。

2. 數據維度有限 傳統方法只能抓取結構化數據，錯過了寶貴的信息，如：

   • 圖像中的數據
   • 文章中的文本數據
   • 無HTML標籤的非結構化數據

3. 數據質量問題 傳統方法在處理動態內容時存在困難，導致數據不完整或不正確：

   • 對於分頁數據（如電商產品列表），傳統爬蟲僅能捕獲30-50%的首屏內容。
   • 無限滾動頁面（如社交媒體動態）丟失超過60%的關鍵數據。
   • 在匹配非結構化數據時錯誤率高（列表數據錯位）。

這就是像Thunderbit這樣的人工智慧驅動工具發揮作用的地方。我將在下面詳細介紹它們的優勢。

人工智慧數據爬取的崛起

到2025年，人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），已經展現出強大的能力。這些模型能夠理解和生成自然語言，處理複雜的數據分析任務，並提供更高效的解決方案。許多數據爬取工具現在使用LLMs來突破傳統方法的限制。在過去幾個月中，我檢查了13個，我推薦。

以下是Thunderbit的突出之處：

1. 革命性的互動方式： 用戶可以輸入簡單的自然語言命令，系統自動創建爬取計劃，與傳統工具相比，配置時間減少87%。

2. 本地化爬取的顯著優勢： 作為瀏覽器擴展，Thunderbit提供：

   • 即時數據爬取
   • 動態和無限滾動頁面的爬取
   • 需要登錄的頁面的爬取

3. 強大的多模態數據處理： Thunderbit能夠處理各種數據類型，如：

   • 從文章中的文本提取數據
   • 從PDF中提取財務數據表
   • 識別多個圖像中的數據並形成表格
   • 抓取視頻字幕並進行總結

使用Thunderbit，你可以輕鬆應對各種數據收集場景。讓我們來探索如何使用Thunderbit。

如何使用人工智慧進行數據爬取

按照以下四個步驟來利用Thunderbit強大的：

1. 安裝瀏覽器擴展 前往Thunderbit網站，從Chrome Web Store下載Thunderbit擴展。安裝後，將擴展固定到瀏覽器工具欄。

2. 註冊並獲取免費點數 在擴展中註冊以獲取一些試用點數。這些點數讓你可以嘗試核心功能，如人工智慧網頁爬取、表單自動填寫和智能總結。建議先在遊樂場中免費試用該工具，然後再使用點數，以了解其效果。

3. 啟動智能爬取 從Thunderbit的側邊欄啟動一個模板。使用語言描述選擇你想要的數據內容和類型，設置特定的提取格式，或調整其他細節。然後點擊爬取按鈕開始數據爬取。

高級爬取功能（專業版）

通過訂閱Thunderbit的（或開始免費試用），你將解鎖以下功能：

• 多模態數據處理 處理複雜場景，如（財務報告/產品手冊）、圖像數據提取（價格標籤/規格表）和視頻字幕爬取。系統自動標準化非結構化數據。

• 深度子頁面爬取 可選擇訪問頁面上的所有子鏈接（如/用戶評論頁），智能識別相關數據，並自動將其合併到主數據表中。非常適合電商產品目錄、房地產列表等。

• 預建模板庫 即時使用針對超過30個平台（如、和）優化的，自動適應頁面結構變化。新用戶平均節省83%的配置時間。

• 批量爬取任務 同時運行多個爬取任務，支持URL列表導入以進行批量爬取。

• 智能分頁處理 自動識別並爬取分頁內容（包括“加載更多”按鈕和頁面導航），支持無限滾動頁面。經測試可完全爬取超過200頁的電商產品列表。

Thunderbit實用指南

場景1：房地產數據收集

如果你是房地產經紀人，想從Zillow收集房產數據，或是尋找盈利機會的投資者，一個可靠的網頁爬蟲可以成為你的最佳盟友。Thunderbit的人工智慧網頁爬蟲讓你輕鬆提取Zillow上的關鍵房產信息，保持更新和競爭力。查看如何使用Thunderbit爬取Zillow的教程視頻。

場景2：人才和客戶尋找

如果你是HR尋找人才，或是銷售人員尋找新客戶，一個可靠的網頁爬蟲可以成為強大的助手。Thunderbit讓你輕鬆提取上的重要數據，幫助你簡化人才搜索和客戶管理。使用後，你會發現耗時的手動搜索和複製粘貼已成為過去。這裡有一個如何使用Thunderbit爬取LinkedIn數據的教程視頻。

場景3：市場分析和客戶定位

如果你是企業主，收集基於地理位置的數據進行市場分析，或是銷售專業人士尋找本地商業潛在客戶，一個可靠的網頁爬蟲可以改變遊戲規則。Thunderbit讓你輕鬆提取上的關鍵數據，幫助你做出明智的決策並優化你的推廣。

場景4：電商數據分析

如果你是在線賣家，想了解競爭對手，或是追蹤市場趨勢的企業家，Thunderbit是你的完美工具！它可以輕鬆收集上的各種產品數據，包括詳細描述、價格和。

Thunderbit人工智慧網頁爬蟲重新定義了商業用戶收集數據的方式，使其比以往更快、更簡單、更高效。無論你是在房地產市場尋找房產，還是在人才市場尋找潛在客戶，還是在電商市場分析趨勢，人工智慧網頁爬蟲都能為你節省無數小時和麻煩。擁抱人工智慧在網頁爬取中的力量，見證你的生產力飛躍。準備好開始了嗎？試試Thunderbit，邁出更智能網頁爬取的第一步。

獨家數據清理技巧

使用傳統爬蟲，數據爬取後的真正挑戰是數據清理。Thunderbit的人工智慧可以在數據爬取過程中使用LLM進行數據清理，通過以下創新功能將數據清理工作量減少83%：

技巧1：智能字段對齊

在處理多源異構數據（如同時爬取LinkedIn和Zillow）時，Thunderbit的人工智慧自動建立語義映射關係：

• 自動識別不同數據源之間的字段對應（例如“price” ↔ “售价” ↔ “Price”）
• 智能合併相似字段（例如“area”和“square feet”）
• 跨平台數據標準化（例如LinkedIn的“current position”和Zillow的“property status”統一為標籤數據）

技巧2：上下文感知補全

憑藉大型語言模型的上下文理解能力，Thunderbit實現了業界領先的99%數據填充率：

• 地址補全：根據郵政編碼自動填寫城市/州信息（例如，輸入10001 → 紐約市，NY）
• 職業路徑推斷：根據LinkedIn教育背景預測可能的工作經歷

技巧3：數據優化

• 多語言翻譯（支持包括英語、中文和日語在內的12種語言的實時翻譯）
• 智能總結（將500字的產品描述濃縮為三個關鍵賣點）
• 單位統一（自動轉換平方英尺↔平方米，華氏度↔攝氏度）
• 格式標準化（日期統一為YYYY-MM-DD，貨幣統一為USD）

技巧4：質量驗證

• 智能錯誤更正：自動修正格式錯誤（例如，電話號碼+01 138-1234-5678 → +113812345678）
• 邏輯驗證：確保“建造年份”早於“最後翻新時間”

技巧5：人工智慧標籤

通過自然語言處理自動生成智能標籤：

• 情感分析標籤（自動標記客戶評論為正面/負面/中性）
• 商業價值標籤（自動標記“高潛力客戶”/“需要跟進的房產”）
• 行業分類標籤（自動標記LinkedIn個人資料為“科技|金融|醫療”標籤）

數據爬取的缺點

雖然數據爬取提供了巨大的價值，但也需要承認企業可能遇到的障礙。法律考量是首要問題——如GDPR和CCPA等法規對數據收集實踐提出了嚴格要求，需要謹慎遵守隱私法。網站通常部署複雜的防禦措施，如Cloudflare，通過IP限制來檢測和阻止爬取活動。

人工智慧時代數據爬取的未來

人工智慧的演變正在將網頁爬取轉變為一種直觀的企業解決方案。想像一下，只需輸入一個域名（如zillow.com）和你的請求（如“抓取紐約市的所有房產列表”），看著人工智慧自動映射出每個相關的數據點——從房產詳情到價格趨勢——無需手動配置。這些智能系統將無縫整合爬取的數據到業務工作流程中，自動將LinkedIn的潛在客戶信息輸入CRM或將電商指標推送到分析儀表板。高級模式識別將啟用預測性爬取功能，主動監控庫存變化或新興市場趨勢。關鍵是，人工智慧將動態處理合規性，實時調整爬取參數以滿足不斷變化的法規，同時保持透明的審計跟蹤。

人工智慧驅動的範式轉變不僅民主化了對關鍵商業情報的訪問，還從根本上重新想像了組織如何與網頁數據互動。隨著這些技術的成熟，早期採用人工智慧驅動爬取解決方案如Thunderbit的企業將在數據驅動的決策中獲得決定性的競爭優勢。

常見問題

1. 什麼是Thunderbit？ 是一款基於大型語言模型（LLM）的智能瀏覽器擴展，專為現代數據收集需求而設計。它不僅提供功能，還整合了多模態數據處理，支持從動態網頁、PDF文檔、圖像和視頻中全面提取數據。作為本地化的瀏覽器解決方案，它可以直接處理需要登錄的頁面（如LinkedIn）並自動適應現代前端框架的變化。

2. Thunderbit的人工智慧網頁爬蟲如何工作？ Thunderbit的人工智慧網頁爬蟲使用人工智慧從網站中提取結構化數據。用戶可以點擊“AI建議列”讓人工智慧建議如何爬取當前網站，然後點擊“爬取”來收集數據。它可以在兩次點擊中處理來自任何網站、PDF或圖像的數據。

3. 列表爬取和子頁面爬取有什麼區別？ 列表爬取針對分頁場景（如電商產品列表）進行優化，自動識別分頁邏輯並爬取數千條數據。子頁面爬取使用樹結構收集模式（如Zillow房產列表→詳情頁→平面圖），通過語義關聯自動建立主子表關係。

4. 非程序員可以使用Thunderbit嗎？ Thunderbit具有自然語言互動設計：用戶只需描述他們的需求，如“姓名、電子郵件、電話”，系統自動生成爬取計劃。我們的測試數據顯示，85%的用戶在10分鐘內完成了他們的第一次數據收集，無需任何網頁編程知識。

5. Thunderbit可以處理哪些類型的數據？ Thunderbit支持智能識別多種數據類型：

   • 結構化數據：表格、列表（如亞馬遜產品規格）
   • 非結構化數據：評論文本、PDF文檔（自動識別）
   • 多模態數據：圖像中的價格標籤、視頻字幕提取
   • 動態數據：無限滾動內容、延遲加載圖像
   • 相關數據：跨頁面關係映射（如LinkedIn聯繫人→公司信息）

6. 如何開始使用Thunderbit？ 了解更多關於我們的或探索我們的以立即開始。

了解更多：