Funktionen: email grabber
Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten des email grabber
Effiziente Adresssuche überall!
E-Mail-Adressen in Adressbüchern, Word- und Open Office-Dokumenten (DOC, DOCX, ODT, PAGES, RTF), PDF-Dokumenten, Präsentationen (PPT, PPTX, ODP) oder Tabellen (XLS, XLSX, ODT, CSV) zu finden stellt ebenso kein Problem dar, wie das Durchsuchen von Portalen oder Verzeichnissen. Die Suche nach E-Mail-Adressen über die Stichwortsuche bringt oftmals mehrere tausend Ergebnisse in kürzester Zeit.Großer Funktionsumfang!
Ihnen stehen zahlreiche Funktionen zur Verfügung, die Sie in vergleichbarer Harvester- und Extractor-Software oftmals vermissen. Der Export in eine Vielzahl von Dateiformate gestaltet den Austausch mit anderen Programmen unkompliziert. Der Startdialog stellt sicher, dass Sie mit den richtigen Einstellungen starten. Neben den E-Mail-Adressen werden auch Herkunftsseite und Landeskürzel gespeichert.Optimale Bedienungsfreundlichkeit!
Die Hilfe und das integrierte FAQ System machen auch unerfahrenen Nutzern den Umgang mit der Software leicht. Laden Sie sich heute noch die Testversion herunter und überzeugen Sie sich selbst!
Das Hauptfenster mit E-Mailliste und Datei- bzw. URL-Liste
- Bequeme Internetsuche mit Stichwörtern
- Weiterverfolgung von Links in bis zu 100 Stufen
- Herkunftsseiten der E-Mail-Adressen werden erfasst
- Umgehung der meisten anti-grabbing Methoden
- Aussortierung doppelter Adressen sofort oder auf Abfrage
- Listen mit Ausnahmeregeln für E-Mail-Adressen und URLs
- Suche in beliebigen Dateitypen
- Speichern als TXT, CSV, SQL, XML und DBF möglich
- Automatisiertes Durchsuchen von Datenbanken (SQL...)
- Abgleich von E-Mail-Listen mit unerwünschten Adressen
- ...
Unterstützte Formate
Finden Sie E-Mail-Adressen in diesen Dateien
DOC DOCX XLS XLSX PPT PPTX Pages PDF ODT ODS ODP CSV EML HTML JSON RTF TXT XML
Unterstützte Suchmaschinen
Finden Sie E-Mail-Adressen mit diesen Suchmaschinen
Bing Google Qwant Yahoo Aol. Ask
Glossar rund ums Sammeln & Analysieren von Daten
Finden, Analysieren und Strukturieren: Tools zur Datenanalyse arbeiten zumeist auf ähnliche Art und Weise, die Zuordnung zu den zahlreichen Anglizismen ergibt sich zumeist aus deren Schwerpunkt. Aus einer großen Menge mehr oder weniger unstrukturierter Daten werden einzelne Nutzdaten gesammelt oder die Datenmenge über sogenannte Meta-Daten beschrieben (Typ, Größe, Autor, Datum etc.).
Der email grabber sammelt einerseits E-Mail-Adressen aus beliebigen Rohdaten und ergänzt sie mit Meta-Daten, wie die Herkunfts-URL und Quelldatei. Dabei werden typisch für einen Webcrawler bzw. Spider Links zu anderen Seiten verfolgt.
Grabber / Grabbing
Grabbing
bzw. to grab
aus dem englischen bedeuten greifen oder schnappen, im Kontext der Datensammlung auch
abgreifen. Das Wort Grabber
findet man im Wörterbuch eher nicht, es bezeichnet das Tool, welches Daten abgreift.
Harvester / Harvesting
To harvest
aus den Englischen bedeutet ernten, der Harvester ist sinngemäß die Erntemaschine oder oder Mähdrescher. Gemeint ist hier im
Marketing-Umfeld natürlich die Extraktion von Datensätzen aus Rohdaten unterschiedlicher Quellen.
Scraper / Scraping
To scrape
bedeutet so viel wie kratzen oder schaben. Es handelt sich um eine Umschreibung, aus umfangreichen
Datenquellen benötigte Nutzdaten abzugreifen.
Webcrawler / Crawler / Crawling
Crawling
ist das englische Wort für kriechen. Auch ein Crawler beschafft Daten, das Wort umschreibt hierbei aber
die Navigation durch eine Datenstruktur, wie zum Beispiel Links auf einer Website mit den dort hinterlegten
Seiten.
Spider, Bots
Spinnen und Roboter sind nur ein anderes Sinnbild für den zuvor genannten Crawler. Auch z.B. der Googlebot ist ein Crawler, welcher Daten sammelt, die daraufhin analysiert werden. Einem Bot lässt sich zudem im Vergleich zum Crawler oder Spider ein höherer Grad der Automatisierung zuschreiben. Darunter fällt zum Beispiel die eigenständige Erfassung neuer Datenquellen oder die wiederkehrende Suche in Intervallen.
Extractor / Extracting
Diese Begriffe lassen sich wie erwartet direkt mit Extraktor bzw. Extrahieren übersetzen. Das nach dem Suchprozess übrig gebliebene Extrakt sind die gewünschten, zuvor definierten Nutzdaten.
Big Data
Der Begriff Big Data
ist eine mögliche Umschreibung des Arbeitsumfeldes der zuvor beschriebenen Programme. Es ist ein aktuell
häufig verwendeter Begriff, welcher mit Massendaten
übersetzt werden kann. Gemeint sind
sehr große, meist sehr schwach strukturierte Datenmengen (oft auch Sensor- oder Bilddaten, um die es hier nicht geht).
Der Begriff fällt zumeist im Kontext mit der passenden Technologie, um diese Datenmengen dennoch sinnvoll auszuwerten.