Ứng dụng thực tế

Ứng dụng thực tế

← Tất cả bài viết

Thu Thập Dữ Liệu Giá Tạp Hóa: Cửa Hàng Nào, Người Mua Nào?

Thu thập dữ liệu giá tạp hóa thường gặp lỗi ngầm: cookie cửa hàng bị mất sẽ trả về giá thực nhưng sai cửa hàng. Cách xác thực cửa hàng và lý do một hồ sơ người mua là không đủ.

Scraping dữ liệu tồn kho đại lý vượt qua các trang tổng hợp

Scraping dữ liệu tồn kho đại lý thường gặp sự cố ở chính các trang web đại lý, không phải các bên tổng hợp. Giá hiển thị phía client, một vài mẫu nền tảng và các khối chặn trông giống như dữ liệu thật.

Dữ liệu thay thế: Khi một lệnh chặn trông giống một điểm dữ liệu

Các pipeline dữ liệu thay thế chịu tổn thất do lỗi thu thập ngầm nhiều hơn là do các mô hình kém. Dưới đây là cách một trang bị chặn biến thành một tín hiệu giả và cách ngăn chặn điều này.

Dữ liệu App Store ở quy mô lớn

Thứ hạng, đánh giá và giá cả trên App Store thay đổi theo từng quốc gia và thay đổi hàng giờ. Thu thập chúng ở quy mô sản xuất là một bài toán về lập lịch và cơ sở hạ tầng.

Xác minh quảng cáo ở quy mô lớn: Vấn đề xác thực địa lý

Quảng cáo programmatic tại Mỹ đã thiệt hại 37 tỷ USD do lưu lượng truy cập không hợp lệ vào năm 2025. Việc xác minh khoản chi này đòi hỏi khả năng quan sát trực tiếp tại từng thị trường bạn mua quảng cáo, không chỉ từ một trung tâm dữ liệu tại Mỹ.

Tổng hợp đánh giá sản phẩm để phân tích sắc thái ở quy mô lớn

Đánh giá thường nằm sau JS render, phân trang và các cơ chế kiểm tra của trang web. Dưới đây là những gì một pipeline tổng hợp dữ liệu cần có để cung cấp đầu vào chất lượng cho mô hình phân tích cảm xúc.

Vấn đề Recrawl: Giữ cho RAG Pipelines luôn được cập nhật

RAG knowledge base của bạn sẽ lỗi thời ngay trong tuần bạn triển khai. Đây là cách các nhóm recrawl hàng trăm nguồn vertical mà không làm thâm hụt ngân sách kỹ thuật.

Cách KORENA xây dựng Chỉ số Giá Gỗ trên FourA

KORENA đã xây dựng một chỉ số giá gỗ châu Âu hàng ngày dựa trên các cổng thông tin lâm nghiệp, tài liệu PDF đấu giá và mười loại tiền tệ. FourA là lớp request đứng sau hệ thống này.