Разработан метод автоматического анализа данных без доступа к API
Команда технических специалистов представила решение для сбора и анализа данных из веб-интерфейсов, которые не предоставляют публичного API. Это позволяет автоматизировать задачи, ранее требующие ручного просмотра информации.
Новый подход позволяет эффективно работать с визуально доступными данными, отображаемыми на веб-страницах, но не предназначенными для программного извлечения. Специально разработанный агент имитирует действия пользователя, собирая информацию о скроллах, кликах и перемещениях, что открывает возможности для масштабного анализа поведения пользователей.
Ранее подобные задачи, например, детальный анализ тысяч сессий в системах веб-аналитики вроде «Яндекс.Метрики» (функция «Вебвизор»), требовали трудоёмкого ручного просмотра. Это делало масштабный анализ практически невыполнимым из-за огромного объёма данных. Теперь эту работу можно делегировать автоматизированному агенту.
Технология находит применение в ситуациях, когда необходимо обрабатывать большие массивы данных пользовательского взаимодействия, которые доступны только через графический интерфейс. Это значительно повышает эффективность маркетинговых и продуктовых исследований, позволяя выявлять закономерности поведения клиентов, не прибегая к дорогостоящей ручной обработке.
Часто задаваемые вопросы
Что такое метод автоматического анализа данных без API?
Это решение, разработанное командой специалистов, которое позволяет автоматически собирать и анализировать данные из веб-интерфейсов, даже если они не предоставляют публичного API.
Как работает этот новый подход к сбору данных?
Специально разработанный агент имитирует действия пользователя на веб-странице, такие как скроллы, клики и перемещения, для сбора визуально доступной информации.
Какие задачи автоматизирует представленное решение?
Решение автоматизирует задачи, которые ранее требовали трудоёмкого ручного просмотра информации, например, детальный анализ тысяч сессий в системах веб-аналитики вроде «Яндекс.Метрики» («Вебвизор»).
Где применяется данная технология?
Технология применяется в маркетинговых и продуктовых исследованиях для обработки больших массивов данных пользовательского взаимодействия, доступных только через графический интерфейс, повышая их эффективность.
Источник: Habr · Rusability ИИ
Комментарии (0)
Без регистрации. Комментарии проверяются автоматически перед публикацией.
Пока нет комментариев. Будьте первым!