Conjuntos de datos de Goodreads
Utilice nuestro conjunto de datos de Goodreads para explorar metadatos detallados sobre libros, autores, géneros y reseñas de usuarios de una de las plataformas más grandes centradas en libros. Este conjunto de datos ofrece información sobre las preferencias de los lectores, las tendencias literarias emergentes, las métricas de rendimiento de los libros y mucho más.
Confiado por 50,000+ clientes
Conjuntos de datos disponibles
- Datos de demostración en JSON/CSV
- Registros nuevos
- Personalice, enriquezca y formatee los datos.
79.4K+
¿Necesitas datos de Goodreads en tiempo real? Usa nuestra API de Scraper de Goodreads
Precios de Conjuntos de Datos de Goodreads
- Limpios y validados
- Actualizados mensualmente
- JSON/CSV/Parquet
Filtra el conjunto de datos de Goodreads con un solo prompt
Describe exactamente lo que necesitas, y deja que la IA aplique los filtros perfectos en segundos.
- Describe tus necesidades de datos en lenguaje sencillo
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- Reduce enormes conjuntos de datos a solo lo que te importa
- Reduce costos omitiendo datos irrelevantes
- Exporta los datos filtrados en tu formato preferido
Maximiza el valor con ahorros estratégicos
Actualizaciones de datos inteligentes
Accede solo a "Registros Nuevos" o "Registros Actualizados", asegurando que pagues solo por lo que necesitas".
Paquetes de conjuntos de datos
Obtén mayor valor comprando dos o más conjuntos de datos juntos, con descuentos exclusivos.
Descuentos por volumen
Obtén más por menos con importantes ahorros al comprar grandes conjuntos de datos o suscripciones de actualizaciones.
Conjuntos de Datos Enriquecidos
Ahorra tiempo y recursos con conjuntos de datos preconstruidos que combinan múltiples fuentes en un conjunto de datos limpio.
Goodreads Data Points
Crearemos un conjunto de datos personalizado a partir de la plataforma Goodreads, centrándonos en los puntos de datos disponibles públicamente y adaptados a sus requisitos específicos. Los puntos de datos pueden incluir géneros de libros, información sobre los autores, valoraciones de los lectores, fechas de publicación y títulos populares.
