Walmart-Datensatz
Die Walmart-Datensätze bieten einen umfassenden Überblick über neue Produkte, Kategorien, Beschreibungen, Preise, Bewertungen, Kundenrezensionen und vieles mehr. Sie liefern wertvolle Einblicke in das Produktangebot und die Verbraucherpräferenzen und ermöglichen fundierte Entscheidungen zu Lagerbeständen und Preisstrategien.
Trusted by 20,000+ customers worldwide
Verfügbare Walmart-Datensätze
- Demodaten in JSON/CSV
- Neue Datensätze
- Passen Sie die Daten an, ergänzen Sie sie und formatieren Sie sie.
Walmart - products
Amazon Walmart
Walmart sellers info
Filtern Sie den Datensatz Walmart mit einer einzigen Eingabeaufforderung.
Beschreiben Sie genau, was Sie benötigen, und lassen Sie die KI in Sekundenschnelle die perfekten Filter anwenden.
- Beschreiben Sie Datenanforderungen in einfachem Englisch.
- Die KI wendet automatisch präzise Filter an.
- Beschränken Sie große Datensätze auf das, was für Sie wichtig ist.
- Sparen Sie Kosten, indem Sie irrelevante Daten überspringen.
- Exportieren Sie gefilterte Daten in Ihrem bevorzugten Format.
Maximieren Sie den Wert durch strategische Kosteneinsparungen
Intelligente Datenaktualisierungen
Greifen Sie nur auf „Neue Datensätze” oder „Aktualisierte Datensätze” zu, um sicherzustellen, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie benötigen.
Datensatz-Bundles
Sichern Sie sich einen Mehrwert, indem Sie zwei oder mehr Datensätze zusammen kaufen und von exklusiven Rabatten profitieren.
Mengenrabatte
Erhalten Sie mehr für weniger Geld mit erheblichen Einsparungen beim Kauf großer Datensätze oder Update-Abonnements.
Angereicherte Datensätze
Sparen Sie Zeit und Ressourcen mit vorgefertigten Datensätzen, die mehrere Quellen zu einem sauberen Datensatz kombinieren.
Datasets Pricing
- Sauber und validiert
- Monatlich aufgefrischt
- JSON/CSV/Parquet
KI-Agenten sofort aktivieren
Unsere Walmart Datensätze sind AI/LLM-optimiert: klar strukturiert, gut dokumentiert, mit Code und Rezepten für eine einfache LLM/Chatbot-Integration.
Strukturiert & sauber
Vorverarbeitete Daten mit konsistenten Schemata, perfekt für das Training und die Inferenz von KI-Modellen.
Code-Beispiele
Gebrauchsfertige Python-, Node.js-, cURL-, PHP-, Go-, Java- und Ruby-Snippets zur einfachen Integration in KI-Workflows.
Dokumentation
curl --request GET
--url https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download
--header 'Authorization: Bearer '
Anfragen importieren
url = "https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download"
headers = {"Authorization": "Bearer "}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())
const url = 'https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download';
const options = {method: 'GET', headers: {Authorization: 'Bearer '}, body: undefined};
try {
const response = await fetch(url, options);
const data = await response.json();
console.log(data);
} catch (error) {
console.error(error);
}
HttpResponse response = Unirest.get("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
.header("Authorization", "Bearer ")
.asString();
require 'uri'
erfordern 'net/http'
url = URI("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
Anfrage = Net::HTTP::Get.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer '
response = http.request(request)
puts response.read_body
Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Walmart-Datensätze
Daten-Abonnement
Abonnieren Sie den Zugang zu Datensätzen zu deutlich reduzierten Kosten.
Datei-Ausgabeformate
JSON, NDJSON, JSON Lines, CSV, Parquet. Optional .gz-Komprimierung.
Flexible Lieferung
Snowflake, Amazon S3-Bucket, Google Cloud, Azure und SFTP.
Skalierbare Daten
Skalieren Sie, ohne sich um Infra, Proxy-Server oder Blöcke kümmern zu müssen.
Kosteneinsparungen
Passen Sie jeden Datensatz mithilfe von Filtern und Formatierungsoptionen an.
Codepflege
Die Datensätze werden auf der Grundlage von Änderungen der Website-Struktur gepflegt.
Vereinfachte Integrationen
Profitieren Sie von Integrationen mit Snowflake und AWS.
24/7-Support
Ein engagiertes Team von Datenexperten ist für Sie da.
Führend bei der Einhaltung von Vorschriften
Die Daten werden nach ethischen Grundsätzen und unter Einhaltung aller Datenschutzgesetze erhoben.
Erhalten Sie strukturierte und zuverlässige Walmart-Daten
Wir liefern die Daten, während Sie sich auf den Rest konzentrieren
Umfangreiche Webdaten
Durch unsere Entsperrungsfunktionen und IP-Rotation rund um die Uhr gewährleisten wir den Zugriff auf alle Datenpunkte einer Website.
Daten zur sofortigen Verwendung
Im Rahmen unseres robusten Datenvalidierungsprozesses wird jeder Aspekt der Datenerfassung sorgfältig validiert.
Automatisierter Datenfluss
Erstellen Sie benutzerdefinierte Zeitpläne, um die Datenübermittlung zu automatisieren, und beobachten Sie, wie die Daten reibungslos in Ihren Speicher fließen.
Wie Unternehmen Walmart-Datensätze nutzen
Analyse des Verbrauchermarktes
Wettbewerbsanalyse
Markenruf
Häufig gestellte Fragen zum Walmart-Datensatz
Welche Daten sind im Walmart-Datensatz enthalten?
Der Walmart-Datensatz enthält 26 Datenpunkte, die Ihren Anforderungen entsprechen. Einige der Datenpunkte umfassen: URL, Preis, SKU, Währung, Spezifikationen, Bilder, Bewertungen, Kategorienhierarchie, Kategorien-IDs, Anzahl der Bewertungen, Produktdetails, Produkt-ID, Produktname und mehr.
Kann ich Updates für meinen gekauften Walmart-Datensatz erhalten?
Ja, Sie können Updates für Ihren Walmart-Datensatz täglich, wöchentlich, monatlich oder nach individuellen Vorgaben erhalten.
Kann ich einen Teil des Walmart-Datensatzes erwerben?
Ja, Sie können eine Walmart-Teilmenge erwerben, die nur die Datenpunkte enthält, die Sie benötigen. Durch den Kauf einer Teilmenge werden die Kosten erheblich reduziert.
In welchem Format erhalte ich den Walmart-Datensatz?
Die Datensätze haben die Formate JSON, NDJSON, JSON Lines, CSV oder Parquet. Optional können Dateien in das Format .gz komprimiert werden.
Kann ich die öffentlichen Daten von Walmart selbst scrapen?
Wenn Sie keinen Datensatz kaufen möchten, können Sie mit unserem Walmart-Scraper mit dem Scraping von LinkedIn-Daten beginnen.