Medium 数据集

利用我们的 Medium 数据集完善您的策略,发现内容创作和读者偏好方面的新兴趋势

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  • 数据抓取流程完全合规
Medium 数据集
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Medium 数据集样本

您可以选择完全托管或自主管理的数据集。完全托管的数据集由我们的合作伙伴管理,您无需任何手动操作。自主管理的定制数据集支持您根据自身需求设置项目和验证规则。Medium 数据点可能包括:文章标题、作者姓名、出版日期、类别、阅读次数、点赞等。
流程

自动化数据集创建平台

简化数据收集流程,让您专注于重要事项。
  1. 初始设置

    添加目标网站的 URL。

  2. 样本创建

    获取 AI 生成的模式和样本。设置验证规则。

  3. 概念验证

    基于模式和验证规则构建抓取工具。

  4. 数据收集和交付

    收集并交付数据。

定制数据集费用

定制数据集
Subscription
Starting from
$300/month
One time
Starting from
$1,000
Proof of Concept
One time
$500
  • AI 生成的模式和样本
  • 数据验证过程可控
  • 实时产品数量估算
  • 每日、每周、每月、自定义频率更新

根据您的需求量身定制 Medium 数据集

获取易于使用、结构完善的数据集,满足各种使用场景的需求
subscription

数据订阅

订阅即可以大幅降低的成本访问数据集。

different-_file_output_formats

文件输出格式

JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV、Parquet。可选.gz压缩格式。

multiple_delivery_options

灵活交付

Snowflake、Amazon S3存储桶、Google Cloud、Azure和SFTP。

data_scaling

可扩展数据

扩展过程无需担心基础架构、代理服务器或屏蔽问题。

reduce_costs

节省成本

使用筛选条件和格式选项来自定义任何数据集。

code_maintenance

代码维护

数据集根据网站结构的变化进行维护。

api

简化集成

受益于与Snowflake和AWS的集成。

24_7-1

全天候支持

由数据专业人员组成的专属团队随时提供帮助。

data_quality

数据质量保证

数据获取方式合乎道德,符合所有隐私法律。

获取可靠的结构化 Medium 数据

我们将提供数据 ,而您则专注于其余部分

High volume data

大量网络数据

凭借我们的解封功能和全天候的IP轮换,我们可以确保访问网站上的所有数据点。

data for immediate use

数据可供立即使用

作为我们强大的数据验证流程的一部分,数据收集过程的各个方面都经过了彻底验证。

Automated data flow

自动数据流

创建自定义计划,进而自动传输数据,并监视数据无缝流入您的存储装置。

企业如何使用 Medium 数据集

竞争基准测试

比较竞争对手的文章受欢迎程度、读者参与度和作者表现,以确定需要改进的领域和战略优势。
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市场分析和细分

利用 Medium 数据集分析市场趋势和读者对不同文章类别和作者类型的偏好。
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内容预测

根据历史数据预测未来的文章成功率和读者偏好,帮助优化内容规划和营销策略。
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Medium 数据集常见问题解答

我们将根据您的具体需求,创建定制 Medium 数据集,重点关注公开可用的数据点。数据点可能包括活动标题、创作者姓名、类别、启动日期、资金目标、筹款金额、支持者数量等。

可以,您可每天、每周或每月更新 Medium 数据集,也可自定义更新频率。

是的,您可以购买只包含所需数据点的 Medium 数据子集。购买子集可以大幅降低成本。

您可以选择以下任一格式:JSON、ndJSON、CSV 或 XLSX。

如果不想购买数据集,可以使用我们的 Medium 抓取工具抓取 Medium 数据。

可以,您可以请求获取样本数据,以评估所提供信息的质量和相关性。您可以在决定购买完整数据集之前,通过获取样本数据确认是否满足自己的需求。

是的,您可以根据自身独特需求请求获取 Medium 数据集中的特定数据点,以确保获得的信息正是项目所需的信息。

当然可以,Medium 数据集可通过 API 与其他系统无缝集成,您可轻松将相关数据集成至客户关系管理系统(CRM)、分析工具或当前使用的其他系统,从而简化操作。

我们的 Medium 数据集可用于各种应用,有助于优化业务策略,深入洞察市场趋势。分析该数据集可以帮助了解内容创作行业的读者偏好和趋势,从而使组织能够完善文章产品和营销策略。您可以获取完整数据集,也可以根据自身特定需求定制子集。常见的使用场景包括根据读者偏好优化文章选择、进行详细的市场分析和细分,以及识别和预测内容创作和读者行为方面的新兴趋势。

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