Aayuda

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(1) David Novoa-Paradela, Universidade da Coruña, CITIC, Campus de Elviña s/n, 15008, A Coruña, Spain & Corresponding author (Email: david.novoa@udc.es);
(2) Oscar Fontenla-Romero, Universidade da Coruña, CITIC, Campus de Elviña s/n, 15008, A Coruña, Spain (Email: oscar.fontenla@udc.es);
(3) Bertha Guijarro-Berdiñas, Universidade da Coruña, CITIC, Campus de Elviña s/n, 15008, A Coruña, Spain (Email: berta.guijarro@udc.es). Table of Links Abstract and Introduction Related work The proposed pipeline Evaluation Conclusion & Acknowledgements References & Appendix 5. Conclusion In this work, we have proposed a pipeline for detecting anomalous reviews associated with Amazon products, which can be directly extrapolated to other online review platforms or scenarios with similar characteristics. The representation of the reviews using MPNet embeddings has enabled the training of classical anomaly detection algorithms that have achieved a very good performance. These have been evaluated using reviews from different products and categories, and the score they emit allows us to sort the reviews based on their normality. A technique based on the occurrence of frequent terms has been proposed to generate explanations associated with the classifications of the reviews. This technique has been compared with SHAP, one of the reference post-hoc techniques in the field of explainability, and with GPT-3, due to its high power and versatility. To evaluate this aspect of the pipeline, we conducted a two-part survey in which 241 members of the university community participated. From the first part of the explainability test we can conclude that, in general terms, the effect of the explanations has not been beneficial for the users. In any case, these tests allow us to reflect on the difficulty of using explainability and evaluation techniques in borderline scenarios where subjectivity plays an important role, such as the one presented in this article or in other fields of NLP, as well as in areas such as image or audio generation. Regarding the second part of the explainability test, we have been able to conclude that respondents preferred explanations that presented a more natural and familiar appearance over more condensed and concise explanations such as those provided by SHAP, regardless of the explanation effect they provide. Explanations based on term frequency analysis have been preferred by respondents along with GPT-3, however, our approach presents a significantly lower computational costs and both its use and the explanations produced are simpler for the users. As future work, it would be interesting to evaluate GPT-3 or other large models carrying out the complete process followed by the pipeline proposed in this work, instead of being tested only in the explainability module. We have not carried out this test due to the high computational cost that would be involved in processing the thousands of reviews to be evaluated using GPT3. Another interesting possible line of future work would be to broaden the scope of the survey, both in terms of the number of products involved and the number of reviews, in order to clarify the conclusions reached at the forward simulation stage. Lastly, it would be very useful to try presenting the explanations issued by SHAP in a more familiar or natural format for the end user, so that we can see if their level of preference is increased for the general public. Acknowledgements This work was supported in part by grant Machine Learning on the Edge - Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica 2019 ; the Spanish National Plan for Scientific and Technical Research and Innovation (PID2019-109238GB-C22 and TED2021-130599A-I00); the Xunta de Galicia (ED431C 2022/44) and ERDF funds. CITIC, as a Research Center of the University System of Galicia, is funded by Consellería de Educación, Universidade e Formación Profesional of the Xunta de Galicia, Spain through the European Regional Development Fund (ERDF) and the Secretaría Xeral de Universidades (Ref. ED431G 2019/01). This paper is available on arxiv under CC 4.0 license. Author: (1) David Novoa-Paradela, Universidade da Coruña, CITIC, Campus de Elviña s/n, 15008, A Coruña, Spain & Corresponding author (Email: david.novoa@udc.es); (2) Oscar Fontenla-Romero, Universidade da Coruña, CITIC, Campus de Elviña s/n, 15008, A Coruña, Spain (Email: oscar.fontenla@udc.es); (3) Bertha Guijarro-Berdiñas, Universidade da Coruña, CITIC, Campus de Elviña s/n, 15008, A Coruña, Spain (Email: berta.guijarro@udc.es). Author: Author: (1) David Novoa-Paradela, Universidade da Coruña, CITIC, Campus de Elviña s/n, 15008, A Coruña, Spain & Corresponding author (Email: david.novoa@udc.es); (2) Oscar Fontenla-Romero, Universidade da Coruña, CITIC, Campus de Elviña s/n, 15008, A Coruña, Spain (Email: oscar.fontenla@udc.es); (3) Bertha Guijarro-Berdiñas, Universidade da Coruña, CITIC, Campus de Elviña s/n, 15008, A Coruña, Spain (Email: berta.guijarro@udc.es). Table of Links Abstract and Introduction Abstract and Introduction Related work Related work The proposed pipeline The proposed pipeline Evaluation Evaluation Conclusion & Acknowledgements Conclusion & Acknowledgements References & Appendix References & Appendix 5. Conclusion In this work, we have proposed a pipeline for detecting anomalous reviews associated with Amazon products, which can be directly extrapolated to other online review platforms or scenarios with similar characteristics. The representation of the reviews using MPNet embeddings has enabled the training of classical anomaly detection algorithms that have achieved a very good performance. These have been evaluated using reviews from different products and categories, and the score they emit allows us to sort the reviews based on their normality. A technique based on the occurrence of frequent terms has been proposed to generate explanations associated with the classifications of the reviews. This technique has been compared with SHAP, one of the reference post-hoc techniques in the field of explainability, and with GPT-3, due to its high power and versatility. To evaluate this aspect of the pipeline, we conducted a two-part survey in which 241 members of the university community participated. From the first part of the explainability test we can conclude that, in general terms, the effect of the explanations has not been beneficial for the users. In any case, these tests allow us to reflect on the difficulty of using explainability and evaluation techniques in borderline scenarios where subjectivity plays an important role, such as the one presented in this article or in other fields of NLP, as well as in areas such as image or audio generation. Regarding the second part of the explainability test, we have been able to conclude that respondents preferred explanations that presented a more natural and familiar appearance over more condensed and concise explanations such as those provided by SHAP, regardless of the explanation effect they provide. Explanations based on term frequency analysis have been preferred by respondents along with GPT-3, however, our approach presents a significantly lower computational costs and both its use and the explanations produced are simpler for the users. As future work, it would be interesting to evaluate GPT-3 or other large models carrying out the complete process followed by the pipeline proposed in this work, instead of being tested only in the explainability module. We have not carried out this test due to the high computational cost that would be involved in processing the thousands of reviews to be evaluated using GPT3. Another interesting possible line of future work would be to broaden the scope of the survey, both in terms of the number of products involved and the number of reviews, in order to clarify the conclusions reached at the forward simulation stage. Lastly, it would be very useful to try presenting the explanations issued by SHAP in a more familiar or natural format for the end user, so that we can see if their level of preference is increased for the general public. Acknowledgements This work was supported in part by grant Machine Learning on the Edge - Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica 2019 ; the Spanish National Plan for Scientific and Technical Research and Innovation (PID2019-109238GB-C22 and TED2021-130599A-I00); the Xunta de Galicia (ED431C 2022/44) and ERDF funds. CITIC, as a Research Center of the University System of Galicia, is funded by Consellería de Educación, Universidade e Formación Profesional of the Xunta de Galicia, Spain through the European Regional Development Fund (ERDF) and the Secretaría Xeral de Universidades (Ref. ED431G 2019/01). This paper is available on arxiv under CC 4.0 license. This paper is available on arxiv under CC 4.0 license. available on arxiv

Effective Anomaly Detection Pipeline for Amazon Reviews: Insights and Future Directions

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PHP Web Scraping Using Goutte When you talk about web scraping, PHP is the last thing most people think about. 31. How To Monitor a Forum for Keywords Using Python and AWS Lambda While building ScrapingBee I'm always checking different forums everyday to help people about web scraping related questions and engage with the community. 32. The Evolution of Big Data And Web Scraping As the CEO of a proxy service and data scraping solutions provider, I understand completely why global data breaches that appear on news headlines at times have given web scraping a terrible reputation and why so many people feel cynical about Big Data these days. 33. How To Create A Slick iOS Widget In JavaScript With a Scriptable app, it’s possible to create a native iOS widget even with basic JavaScript knowledge. 34. Scraping Amazon using Puppeteer and Browserless An easy tutorial showcasing the power of puppeteer and browserless. 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It is what a data scientist is mostly proud of and the most innovative and rewarding part. But what people usually don’t see is the sweat they go through to gather, process, and massage the data that leads to the great results. That’s why you can see SQL appears on most of the data scientist position requirements. 42. How to Scrape a Medium Publication: A Python Tutorial for Beginners A while ago I was trying to perform an analysis of a Medium publication for a personal project. But getting the data was a problem – scraping only the publication’s home page does not guarantee that you get all the data you want. 43. Scraping Data With Selenium: Upwork Series #2 Hi Devs! 44. How To Scrape Amazon Using Python Scrapy Library [Tutorial] Scrapy is an application framework for crawling web sites and extracting structured/unstructured data which can be used for a wide range of applications such as data mining, information processing or historical archival.As we all know, this is the age of “Data”. Data is everywhere, and every organisation wants to work with Data and take its business to a higher level. In this scenario Scrapy plays a vital role to provide Data to these organisations so that they can use it in wide range of applications. Scrapy is not only able to scrap data from websites, but it is able to scrap data from web services. 45. Scraping Amazon Reviews using Scrapy in Python [Tutorial] Are you looking for a method of scraping Amazon reviews and do not know where to begin with? In that case, you may find this blog very useful in scraping Amazon reviews. In this blog, we will discuss scraping amazon reviews using Scrapy in python. Web scraping is a simple means of collecting data from different websites, and Scrapy is a web crawling framework in python. 46. 5 Técnicas Anti-Scraping que Puedes Encontrar Con el advenimiento de los grandes datos, las personas comienzan a obtener datos de Internet para el análisis de datos con la ayuda de rastreadores web. Hay varias formas de hacer su propio rastreador: extensiones en los navegadores, codificación de python con Beautiful Soup o Scrapy, y también herramientas de extracción de datos como Octoparse. 47. How Can The Travel Industry Benefit From Data Scraping The travel industry is a major service sector in most countries these days. It is also a major employment and revenue provider. This demands a lot of constant innovation and maintenance. The travel industry is a dynamic industry where the needs and preferences of a customer change every moment. The market players in this field need to keep up with the trends in the industry, the choices of the customers and even on the details of their own historical performance to perform better as time progresses. Thus, as you would presume, the companies working in the travel sector need a lot of data from multiple sources and a pipeline to assess and use that data for insights and recommendations. 48. The A-Z of Web Scraping in 2020 [A How-To Guide] Web data extraction or web scraping in 2020 is the only way to get desired data if owners of a web site don't grant access to their users through API. 49. How to Web Scrape Using Python, Snscrape & HarperDB Learn how  to execute web scraping on Twitter using the snsscrape Python library and store scraped data automatically in database by using HarperDB. 50. Big Data: 70 Increíbles Fuentes de Datos Gratuitas que Debes Conocer para 2020 Por favor clic el artículo original：http://www.octoparse.es/blog/70-fuentes-de-datos-gratuitas-en-2020 51. Scraping with Selenium 101: The Big Hole on Data Scientists Toolset [Part 1] Usually forgotten in all Data Science masters and courses, Web Scraping is, in my honest opinion a basic tool in the Data Scientist toolset, as is the tool for getting and therefore using external data from your organization when public databases are not available. 52. Python for Data Science: How to Scrape Website Data via the Internet's Top 300 APIs In this post we are going to scrape websites to gather data via the  API World's top 300 APIs of year. The major reason of doing web scraping is it saves time and avoid manual data gathering and also allows you to have all the data in a structured form. 53. How To Build a First Strike OTM Call Options Watchlist from Cashtags wHAOR Today, We're going to build a script that scrapes Twitter to gather stock ticker symbols. We'll use those symbols to scrape yahoo finance for stock Options data. To ensure we can download all the Options data, we’ll make each web request with High Availability Onion Routing. In the end, we’ll do some Pandas magic to pull the first out of the money call contract for each symbol into the final watchlist. Thank you for checking out the 53 most read stories about Data Scraping on HackerNoon. to find the most read stories about any technology. Visit the /Learn Repo

53 Stories To Learn About Data Scraping

287 Stories To Learn About Blockchain Development

116 Stories To Learn About Web Scraping

The Chinese New Year starts on February 12th celebrating the beginning of a new year on the traditional lunar calendar. This year is the year of the ox which represents diligence, dependability, strength, and determination. For a whole month, Chinese production slows down to respect the celebration.  It has been a challenge for e-commerce stores looking for alternate factories to fulfill their orders.  But have they thought of Mexico as an alternate route and take advantage of the NAFTA agreement? NAFTA, the North American Free Trade Agreement, is a pact between the United States, Canada, and Mexico that aims to create the world’s largest free trade zones. The agreement came into force on the 1st of January 1994, and since then has worked effectively towards eliminating barriers to the exchange of goods and services across the borders of the North American states and increasing their competitiveness in the global market arena. The agreement mainly focuses on trade liberalization in a host of sectors namely furniture, plastics, wood, textiles, and automobiles manufacturing. Protection of intellectual property, dispute resolution mechanisms, and labor and environmental safeguards implementation are some of the other agendas that the pact seeks to address. A lot of controversy has surrounded the pact since its inception and continues to do so. Trade experts continue to argue as to whether the agreement has produced more economic advantages or disadvantages for the signatory countries. According to a statistical survey in 2014, an estimated $630 billion dollars of U.S cumulative growth in import and export trade volume was attributed to the implementation of the trade agreement. In 2015, more than 2 million jobs in the U.S were supported by goods exported to signatory countries of the NAFTA agreement. Through a poll in 2017 poll, 46% of American respondents opined that the trade agreement had a negative impact on the U.S economy, 30% of the respondents believed that the U.S should continue being part of NAFTA. NAFTA 2.0 NAFTA has since been renamed to USMCA. This is as was promised by President Trump who during his presidential campaign termed the pact “the worst trade deal ever made.” The revised agreement features major changes on labor policies, environmental standards, intellectual property, and digital trade provisions. The revised pact was signed into law in January 2020, but it is yet to be fully implemented mainly as a result of the Covid19 pandemic. The commerce sector and manufacturing industries stand to benefit the most from the deal especially in the wake of the restricted importation of goods from China. According to the new pact, automobiles must have 75% of their components manufactured in Mexico, the US, or Canada to qualify for zero tariffs. 40 to 45% of automobile parts must be made by workers who earn at least $16 an hour by 2023 and this gives greater protection to workers including migrants and women. Mexico agreed to pass the new labor laws to protect its workers from exploitation. is one of the companies that has positioned itself perfectly for the opportunity that the USCMA affords startups within the signatory countries. This year offers e-commerce stores a seamless bridge to transact with Mexican factories that can match the price and quality of their production after their supply chains in Asia have slowed down due to COVID. Thanks to the USCMA pact, companies such as GetAyuda can get products that satisfy the USCMA criteria on the low and import them into the US. Get Ayuda Change is inevitable, and for every economy to grow, it has to adapt to change. The USCMA deal provides an environment for companies to reach greater heights

Mexico is A Good Alternative to China for E-Commerce Fulfillment

Entendiendo PyTorch: las bases de las bases para hacer inteligencia artificial

'El transformador ilustrado' una traducción al español

Procesando Datos Para Deep Learning: Datasets, visualizaciones y DataLoaders en PyTorch

, una frase popular de la que se habla, sigue siendo un misterio para muchos profesionales. Como proveedor de servicios de web scraping, decidimos reunir algunas de las preguntas y respuestas comunes de web scraping para ayudar a desentrañar el misterio. Web scraping 1. ¿Qué es el web scraping? El web scraping, también conocido como web harvesting y extracción de datos, se refiere básicamente a la obtención de datos disponibles en la World Wide Web a través del Protocolo de transferencia de hipertexto (HTTP) o mediante navegadores web. Leer más: Web Scraping: Cómo Comenzó y Qué Sucederá en El Futuro 2. ¿El Web Scraping Es Legal en Algunos Países? El web scraping en sí no es ilegal, ya que es solo una herramienta para recopilar datos más fácilmente. Sin embargo, hacerlo puede violar la ley cuando robas información no pública, o el sitio de destino prohíbe estrictamente el scraping sin permiso previo o sin mencionar ciertos derechos de autor legales relacionados con el uso de sus datos. Se recomienda encarecidamente que lea detenidamente los Términos y condiciones (ToS) del sitio web antes de scraping. Leer más: ¿El Web Scraping Es Legal en Algunos Países? 3. ¿Cuál es la mejor herramienta de web scraping? La elección de una herramienta de scraping depende de la naturaleza del sitio web y su complejidad. Siempre que la herramienta pueda ayudarlo a obtener los datos de manera rápida y sin problemas con un costo aceptable o cero, puede elegir la herramienta que desee. Leer más: Las mejores Herramientas de Data Scraping para 2020 4. ¿Puedo scrape LinkedIn o Facebook? Desafortunadamente, ambos sitios web a través de robots.txt bloquean el web crawling automatizado.Las disputas legales entre LinkedIn y las empresas que han robado datos han sido un tema candente. Sin embargo, si solo obtiene datos públicos y listas de dos sitios web, es legal extraer datos de ambos sitios web. ; Leer más: Scrape la publicación de LinkedIn 5 Cosas que Debes Saber Antes de Scraping de Facebook 5. What is web scraping used for? Web scraping is aimed at collecting data so it can be applied in any industry that needs the data. It is used largely in market research, , human capital optimization, , and many other fields. price monitoring lead generation Read more: Data Insight: 54 Industries Using Web Scraping 6. ¿Puedo extraer datos de toda la web? Muchas personas creen que el web scraping se puede utilizar para scrape datos de toda la World Wide Web o al menos cientos de miles de sitios web. Esto no es factible en la práctica. Dado que los sitios web no siguen una estructura de página universal, sería difícil para un web scraper interactuar con todas las páginas. 7. ¿Web scraping es data mining ? El web scraping y data mining son dos conceptos diferentes. El web scraping consiste en recopilar datos sin procesar, pero data mining es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos. Leer más: Data Mining (Wiki) Data Mining Explicada con 10 Historias Interesantes 8. ¿Cómo evitar ser bloqueado al scraping un sitio web? Muchos sitios web lo bloquearían si los scrape demasiado. Para evitar ser denegado, debe hacer que el proceso de scraping se parezca más a un humano que navega por un sitio web. Por ejemplo, agregar un retraso entre dos solicitudes, usar proxies o aplicar diferentes patrones de scraping puede ayudarlo a no ser bloqueado. Leer más: ¿Cómo Scrape Websites sin ser bloqueado? 9. ¿Se puede resolver CAPTCHA durante el web scraping? CAPTCHA solía ser una pesadilla para el web scraping, pero ahora se puede resolver fácilmente. Muchas herramientas de web scraping tienen la característica de resolver CAPTCHA automáticamente durante el proceso de extracción. Y hay muchos solucionadores CAPTCHA que pueden integrarse con sistemas de scraping. : Leer más 5 Cosas que Debes Saber al Evitar CAPTCHA para El Web Scraping 10. ¿Puedo volver a publicar el contenido extraído a través del web crawling? La republicación de contenido debe contar con el consentimiento del propietario. Aunque puede scrape el contenido de texto de sitios web que permiten bots, aún necesita usar estos datos de una manera que no infrinja los derechos de autor del editor. 11. ¿Cuál es la diferencia entre el web scraping y el web crawling ? El Web scraping y el web crawling son dos conceptos relacionados. El web scraping como mencionamos anteriormente es un proceso de obtención de datos de sitios web; el web crawling es navegar sistemáticamente por la World Wide Web, generalmente con el fin de indexar la web. Leer Más: Data crawler 12. ¿Qué es un robots.txt file? Robots.txt es un archivo de texto que le dice a los crawlers, bots o spiders si un website podría scrape. Es fundamental comprender el archivo robots.txt para evitar que se bloquee durante el web scraping. 13. ¿Puedo scrape datos detrás de una página de inicio de sesión? Sí, puede scrape los datos detrás de una página de inicio de sesión fácilmente si tiene una cuenta funcional en el sitio web. El proceso de scraping después del inicio de sesión sería similar al de un scraping normal. Leer más: Extraer datos detrás de un inicio de sesión 14. ¿Cómo extraigo el contenido de las páginas web dinámicas? Un sitio web dinámico actualizaría los datos con frecuencia. Por ejemplo, siempre hay nuevas publicaciones en Twitter. Para scrape desde dicho sitio web, es el mismo proceso que scrape otros sitios web, pero permitiría que el scraper acceda al sitio web con cierta frecuencia para obtener los datos actualizados continuamente. Leer más: Ejecutar/Programar tareas en Cloud 15. ¿Puede una herramienta de web scraping descargar archivos de un sitio web directamente? Sí, hay muchas herramientas de scraping que pueden descargar archivos directamente del sitio web y guardarlos en Dropbox u otros servidores al scraping información de texto.

Las 15 preguntas más frecuentes sobre Web Scraping

Por favor clic el artículo original： http://www.octoparse.es/blog/70-fuentes-de-datos-gratuitas-en-2020 Todos gran visualización de datos comienza con datos buenos y limpios. La mayoría de la gente cree que recopilar grandes datos sería un trabajo difícil, pero simplemente no es cierto. Hay miles de conjuntos de datos gratuitos disponibles en línea website, listos para ser analizados y visualizados por cualquier persona. Aquí hemos reunido 70 fuentes de datos gratuitas para 2020 sobre , gobierno, delincuencia, salud, datos financieros y económicos, marketing y redes sociales, periodismo y medios, bienes raíces, directorio, revisión de empresas y más. Fuente de Datos Gratuita: Gobierno : Es la primera etapa y proporciona información gratuita sobre el clima y la delincuencia en la web por parte del gobierno de los Estados Unidos. Data.gov : Aquí hay conjuntos de datos de todos los departamentos centrales del Reino Unido, así como de muchas otras autoridades locales y públicas. Actúa como un portal a todo tipo de información sobre todo, incluyendo negocios y economía, crimen y justicia, defensa, educación, medio ambiente, gobierno, salud, sociedad y transporte. Data.gov.uk : Este sitio contiene las últimas estadísticas gubernamentales sobre la vida de los ciudadanos estadounidenses, incluida la población, la economía, la educación, la geografía y más. U.S. Census Bureau : Datos sobre todos los países del mundo; se enfoca en temas de historia, gobierno, población, economía, energía, geografía, comunicaciones, transporte, militares y transnacionales para 267 países. The CIA World Factbook : Socrata es una compañía de software impulsada por la misión que es otro lugar interesante para explorar datos relacionados con el gobierno con algunas herramientas de visualización integradas. Sus datos como servicio han sido adoptados por más de 1200 agencias gubernamentales para datos abiertos, gestión del desempeño y gobierno basado en datos. Socrata : Portal de datos abiertos de la Unión Europea: es el único punto de acceso a una creciente gama de datos de las instituciones y otros organismos de la Unión Europea. Los aumentos de datos incluyen el desarrollo económico dentro de la UE y la transparencia dentro de las instituciones de la UE, incluidos datos geográficos, geopolíticos y financieros, estadísticas, resultados electorales, actos jurídicos y datos sobre delincuencia, salud, medio ambiente, transporte e investigación científica. Podrían reutilizarse en diferentes bases de datos e informes. Y más, una variedad de formatos digitales están disponibles en las instituciones de la UE y otros organismos de la UE. El portal proporciona un catálogo estandarizado, una lista de aplicaciones y herramientas web que reutilizan estos datos, un editor de consultas de punto final SPARQL y acceso a la rest API, y consejos sobre cómo hacer el mejor uso del sitio. European Union Open Data Portal es un proyecto piloto con muchos conjuntos de datos gubernamentales y geoespaciales. Le ayuda a explorar cómo el gobierno de Canadá crea una mayor transparencia, responsabilidad, aumenta la participación ciudadana e impulsa la innovación y las oportunidades económicas a través de datos abiertos, información abierta y diálogo abierto. Canada Open Data : ofrece datos abiertos del gobierno de US, La UE, Canadá, CKAN y más. Datacatalogs.org : El Centro Nacional de Estadísticas de Educación (NCES) es la principal entidad federal para recopilar y analizar datos relacionados con la educación en los U.S./otras naciones. U.S. National Center for Education Statistics : La colección del Servicio de datos del Reino Unido incluye importantes encuestas patrocinadas por el gobierno del Reino Unido, encuestas transnacionales, estudios longitudinales, datos del censo del Reino Unido, agregado internacional, datos comerciales y datos cualitativos. UK Data Service Fuente de Datos Gratuita: Crimen : El Programa UCR ha sido el punto de partida para ejecutivos de la ley, estudiantes, investigadores, miembros de los medios de comunicación y el público que busca información sobre delitos en los Estados Unidos. Uniform Crime Reporting : Statistical crime informes y publicaciones estadísticas sobre delitos que detallan delitos específicos y describen tendencias para comprender las amenazas de delitos a nivel local y nacional. FBI Crime Statistics : información sobre todo lo relacionado con el sistema de justicia penal de los U.S., Incluidas las muertes relacionadas con el arresto, el censo de los reclusos en la cárcel, la encuesta nacional de laboratorios de delitos de ADN, Investigaciones de organismos encargados de hacer cumplir la ley, etc. Bureau of Justice Statistics : Búsqueda nacional de delincuentes sexuales: es un recurso de seguridad pública sin precedentes que permite el acceso público a los datos de delincuentes sexuales en todo el país. Presenta la información más actualizada proporcionada por cada Jurisdicción. National Sex Offender Search Fuente de Datos Gratuita: Salud : Aquí encontrará un archivo de datos comprimido de la base de datos Drugs@FDA. Drugs@FDA se actualiza diariamente, y este archivo de datos se actualiza una vez por semana, el martes. U.S. Food & Drug Administration : UNICEF gathers evidence on the situation of children and women around the world. The data sets include accurate, nationally representative data from household surveys and other sources. UNICEF : Estadísticas sobre nutrición, enfermedades y salud en más de 150 países. : 125 años de datos de atención médica de EE. UU., Incluidos datos de Medicare a nivel de reclamos, epidemiología y estadísticas de población. World Health Organisation Healthdata.gov : Conjuntos de datos de salud del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido. La organización produce más de 260 publicaciones estadísticas oficiales y nacionales. Esto incluye datos comparativos nacionales para usos secundarios, desarrollados a partir de las estadísticas de episodios long-running hospitalarios que pueden ayudar a los tomadores de decisiones locales a mejorar la calidad y la eficiencia de la atención de primera línea. NHS Health and Social Care Information Centre Fuente de Datos Gratuita: datos financieros y económicos : Estadísticas educativas sobre todo, desde finanzas hasta indicadores de prestación de servicios. World Bank Open Data :Una fuente de información increíblemente útil que incluye informes de estabilidad financiera mundial, informes económicos regionales, estadísticas financieras internacionales, tipos de cambio, dirección comercial y más. IMF Economic Data : Acceso gratuito a datos detallados del comercio mundial con visualizaciones. UN Comtrade es un depósito de estadísticas oficiales de comercio internacional y tablas analíticas relevantes. Se puede acceder a todos los datos a través de la API. UN Comtrade Database : Con datos sobre más de 60,000 compañías que cubren 300 años, Global Financial Data proporciona una fuente especial única para analizar los giros y vueltas de la economía global. Global Financial Data : Cotizaciones y gráficos de acciones en tiempo real, noticias financieras, conversiones de divisas o carteras rastreadas Google Finance . : El Explorador de datos públicos de Google proporciona datos públicos y pronósticos de una variedad de organizaciones internacionales e instituciones académicas, incluidos el Banco Mundial, la OCDE, Eurostat y la Universidad de Denver. Estos se pueden mostrar como gráficos de líneas, gráficos de barras, diagramas de sección transversal o en mapas. Google Public Data Explorer :Estadísticas macroeconómicas y de la industria oficiales de U.S., Principalmente informes sobre el producto interno bruto (PIB) de los Estados Unidos y sus diversas unidades. También proporcionan información sobre ingresos personales, ganancias corporativas y gastos del gobierno en sus Cuentas Nacionales de Ingresos y Productos (NIPAs). U.S. Bureau of Economic Analysis :Plentiful links to anything related to finance, no matter how obscure, including World Development Indicators Online, World Bank Open Data, Global Financial Data, International Monetary Fund Statistical Databases, y . Financial Data Finder at OSU EMIS Intelligence : Datos macro, datos de la industria, datos de productividad, datos comerciales, finanzas internacionales, datos y más. National Bureau of Economic Research : Conjuntos de datos trimestrales de información extraída de las exhibiciones a informes financieros corporativos presentados a la Comisión. : Visualizaciones de datos sobre la economía. U.S. Securities and Exchange Commission Visualizing Economics :Financial Times proporciona una amplia gama de información, noticias y servicios para la comunidad empresarial global. Financial Times Fuente de Datos Gratuita: Marketing y Redes Sociales : Explore los conjuntos de datos públicos de Amazon Web Services por categoría para obtener una gran cantidad de información. Amazon API Gateway permite a los desarrolladores conectar de forma segura aplicaciones móviles y web a API que se ejecutan en Amazon Web (AWS) Lambda, Amazon EC2 u otros servicios web de acceso público que se alojan fuera de AWS. Amazon API : ASTA es la asociación de profesionales de viajes más grande del mundo. Proporciona información a los miembros, incluidas las agencias de viajes y las empresas cuyos productos venden, como tours, cruceros, hoteles, alquiler de automóviles, etc. American Society of Travel Agents :Social Mention es una plataforma de búsqueda y análisis de redes sociales que agrega contenido generado por los usuarios de todo el universo en un solo flujo de información. Social Mention : Google Trends muestra la frecuencia de ingresar términos de búsqueda específicos en varios idiomas en relación con el volumen de búsqueda total en todo el mundo. Google Trends : Aprenda a publicar y recuperar datos de Facebook utilizando la API Graph. Facebook API : La plataforma de Twitter conecta su sitio web o aplicación con la conversación mundial que tiene lugar en Twitter. : La plataforma de API de Instagram se puede utilizar para crear aplicaciones y servicios sin automatizados, auténticos y de alta calidad. Twitter API Instagram API : La API de Foursquare le brinda acceso a nuestra base de datos de lugares de clase mundial y la capacidad de interactuar con los usuarios y comerciantes de Foursquare. Foursquare API : Un gran depósito de datos de marketing. Puede encontrar las últimas estadísticas y tendencias de marketing aquí. También proporciona herramientas para marketing en redes sociales, gestión de contenido, análisis web, páginas de destino y optimización de motores de búsqueda. HubSpot : Información sobre SEO que incluye investigación de palabras clave, creación de enlaces, auditorías de sitios e información de optimización de páginas para ayudar a las empresas a tener una mejor visión de la posición que tienen en los motores de búsqueda y cómo mejorar su clasificación. Moz : Las últimas noticias, estudios e investigaciones sobre marketing de contenidos. Content Marketing Institute Fuente de Datos Gratuita: Periodismo y Medios – Busque artículos de Times desde 1851 hasta hoy, recuperando titulares, resúmenes y enlaces a multimedia asociados. También puede buscar reseñas de libros, listados de eventos de Nueva York, críticas de películas, historias principales con imágenes y más. The New York Times Developer Network :La de contenido AP le permite buscar y descargar contenido utilizando sus propias herramientas editoriales, sin tener que visitar los portales AP. Proporciona acceso a imágenes de AP, propiedad de un miembro y de terceros, y videos producidos por AP y terceros seleccionados. Associated Press API API : Es un motor de búsqueda en línea que registra las frecuencias de cualquier conjunto de cadenas de búsqueda delimitadas por comas utilizando un recuento anual de n-gramos encontrados en fuentes impresas entre 1500 y 2008 en los corpus de texto de Google. Google Books Ngram Viewer : Wikipedia offers free copies of all available content to interested users. Wikipedia Database : Es un sitio web que se centra en el análisis de encuestas de opinión, política, economía y blogs de deportes. LLos datos y el código en Github están detrás de la historia y la interacción de FiveThirtyEight. FiveThirtyEight : Google Scholar es un motor de búsqueda web de acceso gratuito que indexa el texto completo o los metadatos de la literatura académica en una variedad de formatos y disciplinas de publicación. Incluye la mayoría de las revistas y libros académicos en línea revisados ​​por pares, documentos de conferencias, tesis y disertaciones, preimpresiones, resúmenes, informes técnicos y otra literatura académica, incluidas las opiniones de los tribunales y las patentes. Google Scholar Free Data Source: Real Estate : Castles son una exitosa agencia independiente de propiedad privada. Establecidos en 1981, ofrecen un servicio integral que incorpora ventas residenciales, alquileres y administración, y encuestas y valoraciones. Castles : RealEstate.com sirve como el mejor recurso para los compradores de vivienda por primera vez, ofreciendo herramientas fáciles de entender y asesoramiento experto en cada etapa del proceso. Realestate.com : Gumtree es el primer sitio de anuncios clasificados gratuitos en el Reino Unido. Comprar y vender artículos, automóviles, propiedades y encontrar u ofrecer trabajos en su área está disponible en el sitio web. Gumtree : Proporciona un enfoque innovador de base de datos para ventas residenciales, alquileres y administración. James Hayward : Japan’s property website. Lifull Home’s : Italy’s property website. Immobiliare.it : Italy’s property website. Subito : El sitio web inmobiliario líder de Bélgica. Immoweb Fuente de Datos Gratuita: Directorio de Negocios y Revisión : LinkedIn es un servicio de redes sociales orientado a los negocios y el empleo que opera a través de sitios web y aplicaciones móviles. Tiene 500 millones de miembros en 200 países y puede encontrar el directorio de negocios aquí. LinkedIn : OpenCorporates es la base de datos abierta más grande de compañías y datos de compañías en el mundo, con más de 100 millones de compañías en un número similar de jurisdicciones. Nuestro objetivo principal es hacer que la información sobre las empresas sea más utilizable y esté más ampliamente disponible para el beneficio público, particularmente para abordar el uso de las empresas con fines criminales o antisociales, por ejemplo, corrupción, lavado de dinero y crimen organizado. OpenCorporates : La fuente original para encontrar y conectarse con fontaneros locales, personal de mantenimiento, mecánicos, abogados, dentistas y más. Yellowpages : Craigslist es un sitio web estadounidense de anuncios clasificados con secciones dedicadas a empleos, vivienda, anuncios personales, en venta, artículos buscados, servicios, comunidad, conciertos, currículums y foros de discusión. Craigslist : Fundado en 1886, GAF se ha convertido en el mayor fabricante de techos comerciales y residenciales de América del Norte (Fuente: estudio del Grupo Fredonia). Nuestro éxito en el crecimiento de la compañía a casi $ 3 mil millones en ventas ha sido el resultado de nuestra incesante búsqueda de la calidad, combinada con la experiencia líder en la industria y soluciones integrales para techos. Jim Schnepper es el presidente de GAF, una subsidiaria operativa de Standard Industries. Cuando busca proteger las cosas que más valora, estas son solo algunas de las razones por las que creemos que debe elegir GAF. GAF Master Elite Contractor : Aquí puede encontrar contratistas, remodeladores, instaladores o constructores en los US y Canadá en su proyecto residencial o comercial. CertainTeed : Toda la información sobre las empresas en California. Companies in California : Manta es uno de los mayores recursos en línea que ofrece productos, servicios y educativas oportunidades. El directorio de Manta cuenta con millones de visitantes únicos cada mes que buscan en la base de datos integral empresas individuales, segmentos de la industria y listados geográficos específicos. Manta : Directorio sobre startups en la UE.、 EU-Startups : Directorio de abogados. La Asociación de Abogados de Kansas (KBA) se fundó en 1882 como una asociación voluntaria para profesionales legales dedicados y tiene más de 7,000 miembros, incluidos abogados, jueces, estudiantes de derecho y asistentes legales. Kansas Bar Association Fuente de datos gratuita: Otros sitios web del portal : Directorio sobre software de negocios y reseñas. Capterra : Fuente de datos para empleos y oportunidades de carrera. Monster : Directorio sobre trabajos e información sobre información privilegiada sobre empresas con revisiones de empleados, herramientas salariales personalizadas y más. Glassdoor : Directorio sobre servicio de automóviles, MOT o reparación de automóviles The Good Garage Scheme : Información sobre fragancias. OSMOZ : Una herramienta de extracción de datos gratuita para recopilar todos los datos web mencionados anteriormente en línea. Octoparse

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