استخراج بيانات المنتجات من متجر إلكتروني بشكل آلي ومنظم

في هذا المشروع، قمت بتطوير نظام متكامل لاستخراج بيانات المنتجات من أحد مواقع التجارة الإلكترونية بشكل آلي، بهدف تحويل البيانات غير المنظمة إلى قاعدة بيانات قابلة للتحليل والاستخدام التجاري.

المشكلة:

كان العميل بحاجة إلى جمع بيانات عدد كبير من المنتجات (الأسعار، التقييمات، تفاصيل المنتج) بشكل دوري، لكن القيام بذلك يدويًا كان يستغرق وقتًا طويلًا ويؤدي إلى أخطاء وعدم دقة في البيانات.

الحل:

قمت ببناء سكريبت Web Scraping باستخدام Python قادر على استخراج البيانات من الموقع بشكل تلقائي، مع التعامل مع الصفحات الديناميكية وتحميل المحتوى بشكل كامل.

آلية العمل:

تحليل بنية الموقع وتحديد مصادر البيانات

استخراج بيانات المنتجات (الاسم، السعر، التقييم، عدد المراجعات)

التعامل مع Pagination لاستخراج عدد كبير من الصفحات

تنظيف البيانات وإزالة القيم غير الصحيحة

تنظيم البيانات في ملف Excel بشكل احترافي

النتيجة:

✔ استخراج آلاف المنتجات بدقة عالية

✔ تقليل الوقت من ساعات/أيام إلى دقائق

✔ توفير بيانات نظيفة وجاهزة للتحليل

✔ إمكانية تكرار العملية بشكل آلي عند الحاجة

القيمة المضافة:

لم يكن الحل مجرد استخراج بيانات، بل إنشاء نظام يمكن الاعتماد عليه لتحديث البيانات بشكل مستمر ودعم قرارات التسعير والتحليل السوقي.