Daten-Scraping & Dashboard Setup

@seefattechnologi

YES its sound perfect as per my background as PYTHON data EXPERT---Got the given description--------------- Daten-Scraping & Dashboard Setup --------------- Highly appreciative to work on this -----------Please come over to chat for the quick discussion. Thanks!

@dfordesigners

Hi there, I specialize in Daten-Scraping, PostgreSQL, and dashboard setups. I can create a robust Python scraper to capture hourly data from your specified platform, store it in a structured PostgreSQL database, and set up visualizations and key metrics using either Apache Superset or Metabase. My approach ensures flexibility for future enhancements and easy maintenance. Check out my similar projects and let's discuss how I can deliver a clean, documented solution for your needs. Looking forward to collaborating on this exciting project with you. Thank you.

@techplusintl

Hi there, ★★★ Python / PostgreSQL Expert ★★★ 3+ Years of Experience ★★★ I can build a robust data scraper that collects product information and price changes every hour with a structured PostgreSQL database. This will include: - A fault-tolerant Python scraper that can be easily extended. - Structured tables in PostgreSQL to maintain price change history. - Installation and configuration of Apache Superset for data visualization. - Creation of initial dashboards for price trends and product availability. I will follow a structured approach to ensure the scraper is efficient and the database is well-organized. I'll also provide documentation for maintenance and future enhancements. Ready to start once you provide server access and any specific requirements for the scraper. Thanks!

@Rapha

Hallo, ich bin Rafael, Python-Entwickler mit Erfahrung in Web-Scraping, PostgreSQL und BI-Dashboards mit Superset/Metabase. Ich kann eine schlanke und wartbare Lösung aufbauen, die stündlich Produktdaten und Preisänderungen erfasst, sauber speichert und verständlich visualisiert. Der Scraper würde in Python entwickelt, mit Logging, Fehlerbehandlung, Retry-Logik und flexibler Struktur, damit später weitere Felder oder andere Intervalle ergänzt werden können. In PostgreSQL richte ich ein Schema mit Produktstammdaten und separater Preishistorie ein, sodass jede Änderung nachvollziehbar bleibt. Anschließend installiere und konfiguriere ich Apache Superset oder Metabase und erstelle erste Dashboards für Preisentwicklung, Verfügbarkeit, Durchschnittspreise und Zeiträume. Sie erhalten den Code, das Datenbankschema, die Dashboard-Grundstruktur und eine kurze README zur Wartung. Kontaktieren Sie mich, um Details zu besprechen und Zeit sowie Kosten realistisch einzuschätzen.

@Friends4it

Hallo, ich habe Ihre Beschreibung vollstaendig gelesen — ein robuster Python-Scraper, der stuendlich die gewuenschten Produktinformationen und alle Preisaenderungen einer bestimmten Anzeigenplattform zuverlaessig ausliest (fehlertolerant und leicht um Felder/Intervalle erweiterbar), strukturierte Speicherung in PostgreSQL mit nachvollziehbarer Preis-Historie, und eine Visualisierung mit Kennzahlen. Genau solche Scraper + Daten-Dashboards bauen wir bei Global IT Vision regelmaessig. Mein Vorgehen: - Robuster, fehlertoleranter Scraper (Python) mit Retry/Backoff, sauberem Logging und einfacher Konfiguration fuer neue Felder oder Intervalle; bei Bedarf Proxies gegen Anti-Bot-Schutz. - PostgreSQL-Schema mit Historientabellen (jede Preisaenderung als eigener, zeitgestempelter Eintrag) — so bleibt der gesamte Preisverlauf auditierbar. - Stuendliche Ausfuehrung per Scheduler (Cron/Worker) mit Benachrichtigung, falls die Quelle sich aendert, statt stillem Ausfall. - Dashboard mit den relevanten Kennzahlen (Preisverlauf, groesste Aenderungen, Verfuegbarkeit) — wahlweise Grafana/Metabase oder eine eigene Oberflaeche. Ich habe ein paar Fragen ins Board gestellt, um den Umfang exakt festzulegen. Gerne zeige ich Ihnen in einem kurzen Gespraech aehnliche Scraper/Dashboards, die wir umgesetzt haben. — Muhammad Idrees / Global IT Vision Pvt. Ltd

@Herculesz

Hi I can build a clean Python scraping pipeline that collects product information and price changes hourly, stores the data in PostgreSQL, and visualizes key metrics in Superset or Metabase. The main technical challenge is making the scraper reliable over time while preserving price history accurately and avoiding duplicate or broken records when the platform layout changes. I would solve this with a modular Python scraper, structured logging, retry/error handling, scheduled execution, PostgreSQL tables for current products and historical price snapshots, and clear schema documentation. I can capture product names, IDs, URLs, availability, current prices, timestamps, and additional fields as needed. For reporting, I can install and configure Apache Superset or Metabase, connect it to PostgreSQL, and create dashboards for price trends, availability, average prices by period, and exportable filtered views. The setup can run hourly through cron, systemd timer, Airflow, or another scheduler depending on your server environment. I will provide the source code, database schema, dashboard setup, and a concise README so you can maintain or extend the system later. Thanks, Hercules

@skalogir

Hi there, I understand you need a German data pipeline with a Python scraper that runs hourly, captures product details and price changes from an advertising platform, stores structured history in PostgreSQL, and visualizes trends through Superset or Metabase dashboards. I have strong experience with Python scraping, scheduler-based automation, PostgreSQL schema design, price-history tracking, error handling, logging, Docker/server deployment, and BI dashboard setup with Apache Superset and Metabase. I will build an extendable scraper, create normalized product and price-history tables, configure the BI tool, deliver dashboards for price trends, availability, averages, filtering/export, and provide documented code, schema, and README for future maintenance. Q1: Welche Anzeigenplattform soll ausgelesen werden? Q2: Bevorzugen Sie Apache Superset oder Metabase für die Dashboards? Q3: Soll das Setup per Docker laufen oder direkt auf dem Server installiert werden? Best regards

@intelliresponse

Looking for a seasoned professional who can harmoniously blend web scraping, PostgreSQL, and data visualization into a powerful solution? You're in the right place. I, Steven, have over a decade of experience crafting customized Python web automation and data extraction solutions. This extensive background has made me highly proficient in Python, Scraping, AI, Automation - precisely what your project demands. In summary, my proficiency in web scraping will guarantee a robust scraper script to capture your desired data accurately and keep it securely stored in an intelligently designed PostgreSQL database. Your needs revolve around fully functional dashboards, displaying effortlessly accessible insights - rest assured, the visualizations will be impeccable and reflect your business requirements perfectly. Let's get to work on creating an exceptional Daten-Scraping and Dashboard Setup!

@mkweitzer

Hallo, das Projekt passt sehr gut zu meinem Hintergrund im Bereich Datenverarbeitung, Automatisierung und Web-Technologien. Ich kann eine vollständige Lösung liefern, bestehend aus: ✓ Robuster Python-Scraper mit stündlicher Datenerfassung ✓ PostgreSQL-Datenmodell inklusive Preis-Historisierung ✓ Dashboard-Lösung mit Filter-, Such- und Exportfunktionen ✓ Dokumentation (README) sowie saubere Übergabe des Quellcodes Eine Anmerkung zu den Dashboards: Sie erwähnen Apache Superset bzw. Metabase. Beide eignen sich hervorragend für klassische BI-Auswertungen. Falls Sie jedoch eine individuellere Oberfläche mit speziell auf Ihren Anwendungsfall zugeschnittenen Filtern, Ansichten und Kennzahlen wünschen, würde ich stattdessen eine kleine React-Anwendung auf Basis der PostgreSQL-Daten empfehlen. Der Vorteil: maximale Flexibilität, bessere Benutzerführung und eine Oberfläche, die exakt auf Ihre Anforderungen zugeschnitten ist, statt auf die Möglichkeiten eines Standard-BI-Tools. Referenzen zu ähnlichen Projekten bespreche ich gerne direkt im Chat, da einige Arbeiten nicht öffentlich zugänglich sind. Wenn Sie mir die Zielplattform nennen, kann ich den Aufwand für Scraping, Datenmodell und Visualisierung bereits vorab einschätzen. Viele Grüße Markus

@Cumuc

Hello, Nice to meet you. I have read your post carefully and I think it is a good fit for me. I am ready to help you on an immediate basis. Mit Python und Selenium oder BeautifulSoup entwickle ich einen zuverlässigen, fehlertoleranten Scraper, der stündlich die gewünschten Produkt- und Preisdaten erfasst und bei Änderungen automatisch aktualisiert. Die erfassten Daten werden in einer PostgreSQL-Datenbank so gespeichert, dass Preisänderungen nachvollziehbar bleiben, inklusive einer klaren Historie. Für die Visualisierung installiere ich Apache Superset und konfiguriere es so, dass du interaktive Dashboards zu Preisentwicklung, Verfügbarkeit und Durchschnittspreisen hast, die ohne Programmierkenntnisse gefiltert und exportiert werden können. Deine Zufriedenheit ist meine oberste Priorität! Ich liefere eine saubere, gut dokumentierte Lösung inklusive Code, Datenbank-Schema und kurzer Anleitung, damit du das System eigenständig warten und erweitern kannst. Ich freue mich auf deine Rückmeldung und werde mein Bestes geben, um deine Anforderungen zu erfüllen.

@krupnovdenis

Hello! We can set up a reliable scraping and dashboard solution for this task. 1. Are you open to working with an external contractor or team for these tasks? 2. Which parts should we cover first: scraping, storage, or dashboards? — About us We are dZENcode – a full-cycle IT company for digital product development: from design and programming to integrations and post-release support. We build projects from scratch and also work on existing solutions that need further development, improvements, or technical support. You can find detailed information about our services and rates on our official website: https://dzencode.com. Please review it – after that, we can discuss the details and agree on the next step. ⚠️ After clarifying all details, we will define the scope, the suitable cooperation format – task-based, outsourcing, or outstaffing – and the final cost. Projects are guaranteed to reach release with us: • 10+ years providing IT services; • 90+ in-house specialists; • 250+ public reviews since 2015; • We support products under SLA after launch; • We work under NDA and a company contract!

@myGigs

Good afternoon! I'll build a fault-tolerant Python scraper that pulls product data and price changes from your platform every hour, stores everything in a structured PostgreSQL schema with full price history, and installs plus configures Apache Superset on your server with ready-to-use dashboards covering price trends, availability, and average prices by period. You'll receive clean source code, a documented database schema, and a README so you can maintain and extend the setup yourself. Any specific fields or filters you'd like prioritized in the dashboards?

@temoberishvili

Hi there, I see you're looking to scrape product info from a specific platform hourly and set up a dashboard for that data. That sounds like an interesting project! With around 10 years of experience in PHP and Python, I can help you architect a solid solution for scraping and visualizing this data effectively. Your goal of consistently gathering and displaying this information is crucial for making informed decisions, and I can definitely assist with that. Some similar things I've built: a regional booking platform for a tutoring company, an internal CRM for a property agency, and a React Native field-reporting app. Let's make this happen! Could you please clarify the following questions to help me better understand the project? Q1: What specific data fields are you looking to scrape from the platform? Q2: Do you have any preferences for the dashboard visualization tools or libraries to be used? Q3: Are there any constraints regarding the frequency of data scraping that we should consider?

@toriquldev123

Hello dear, I’m Md Toriqul Islam, an experienced Python and full-stack developer with 10+ years building data collection systems, web scrapers, analytics platforms, and business intelligence solutions. I understand you need a robust hourly scraping solution that collects product and price data, stores historical changes in PostgreSQL, and provides interactive dashboards through Apache Superset or Metabase for tracking price trends, availability, and key performance metrics. My skills include Python, Scrapy, BeautifulSoup, Selenium, PostgreSQL, Apache Superset, Metabase, ETL pipelines, Linux server administration, and data visualization. I’m ready to start immediately and deliver a scalable, well-documented solution with automated scheduling, historical tracking, dashboard reporting, and complete README documentation for future maintenance. Best regards, Md Toriqul Islam

@saadrizwan97

With my extensive experience in data analysis, visualization, and software architecture, I am well-positioned to tackle your Daten-Scraping and Dashboard Setup project. More specifically, my team at Systemapic has honed its skills in web-scraping, PostgreSQL management, and Superset/Metabase utilization, making us the perfect fit for this task. Our specialization lies in structuring complex data in an organized manner that remains easily accessible and understandable, crucial to capturing your desired hourly information. Additionally, our deep knowledge of PostgreSQL enables us to set up a database that not only stores the scraped data but also retains a comprehensive history of price changes for your analysis and decision-making processes. Lastly, our adeptness in Apache Superset or Metabase ensures that not only will we install and configure the platform that best suits you – be it Superset or Metabase – but we will also create user-friendly dashboards with key metrics like price trends, product availability, average prices over time that can be filtered and exported without any required programming skills. Our goal is to provide a robust solution while ensuring you have the necessary knowledge and instruction to maintain or enhance this setup independently. Choose us for a seamless, documented solution that automates your operations efficiently.

@quan9824

Hello, I can build a clean, documented solution for hourly product and price-change monitoring from your advertising/listing platform. My approach would include: 1. Python scraper I will create a robust Python scraper that captures the required product fields every hour. It will include error handling, retries, logging, and a configurable structure so new fields or different intervals can be added easily. 2. PostgreSQL storage I will design the database schema to store products, current prices, availability, scrape runs, and full price history. This will make every price change traceable over time. 3. Superset/Metabase dashboards I can install and configure Apache Superset or Metabase on your server, then create initial dashboards for price trends, product availability, average prices by period, and other key metrics. The dashboards will be filterable and exportable without coding knowledge. Deliverables: Python scraping code PostgreSQL schema Scheduled hourly job setup Superset/Metabase installation and dashboards Logging and basic failure handling Short README for maintenance and future extension I have experience with Python scraping, PostgreSQL, scheduled data pipelines, logging, server setup, and BI dashboards. Once I receive the platform URL and server details, I can review the structure and deliver a maintainable solution.

@juanpablomacf

Ich kann für Sie ein vollständiges System entwickeln, das die gewünschten Daten stündlich erfasst, sauber versioniert speichert und in übersichtlichen Dashboards visualisiert. Der Scraper wird in Python entwickelt, fehlertolerant, modular aufgebaut und so gestaltet, dass neue Felder oder Intervalle jederzeit ohne großen Aufwand ergänzt werden können. Die Daten speichere ich strukturiert in einer PostgreSQL-Datenbank mit einem klaren Schema, das Preisänderungen und historische Entwicklungen lückenlos nachvollziehbar macht. Anschließend richte ich Apache Superset oder Metabase auf Ihrem Server ein, konfiguriere die Datenquellen und erstelle erste Dashboards für Preisverläufe, Verfügbarkeiten, Durchschnittswerte und weitere Kennzahlen, die sich ohne Programmierkenntnisse filtern und exportieren lassen. Sie erhalten sauberen Code, ein dokumentiertes Datenbankschema und eine kurze README, damit Sie das Setup selbst warten oder erweitern können. Ich habe umfangreiche Erfahrung mit Web‑Scraping, PostgreSQL und analytischen Dashboards und kann Ihnen eine stabile, skalierbare und klar dokumentierte Lösung liefern. Ich kann sofort starten.

@jonasrohw9

Hallo, ich kann das umsetzen: Python-Scraper, PostgreSQL mit Preis-Historie und ein Dashboard in Superset oder Metabase. Der Scraper läuft stündlich, liest Produktdaten, Preise, Verfügbarkeit und Änderungen aus und kann später um weitere Felder oder Intervalle erweitert werden. Die Daten speichere ich in PostgreSQL, inklusive Historientabellen und Zeitstempeln, damit Preisänderungen nachvollziehbar bleiben. Ich installiere Superset oder Metabase auf dem Server und erstelle Dashboards für Preisentwicklung, Verfügbarkeit, Durchschnittspreise nach Zeitraum sowie Filter und Export. Am Ende liefere ich Code, Datenbank-Schema und eine README für Betrieb und Erweiterung. Für den Start brauche ich Serverzugang, Plattform-URL und die gewünschten Felder.

@codefusion53

Hi, Ich biete eine saubere, dokumentierte Lösung für stündliches Scraping der gewünschten Produktdaten, eine historisierte PostgreSQL-Speicherung und eine erste Visualisierung mit Superset oder Metabase. Der Python-Scraper nutzt robuste Parsing-Strategien, toleriert Feldänderungen und lässt sich leicht um neue Felder oder Intervalle erweitern. Die Daten landen in einer normalisierten Struktur mit einer Preis-Historie-Tabelle, sodass Preisentwicklungen nachvollzogen werden können. Die Architektur ist containerisiert, setzt auf Logging, Retry-Logik und klare Fehlerpfade. Für die Visualisierung richte ich auf Ihrem Server entweder Apache Superset oder Metabase ein, konfiguriere die DB-Verbindung und erstelle die ersten Dashboards: Preisentwicklung, Verfügbarkeit und Durchschnittspreise über definierte Zeiträume. Filter- und Exportfunktionen bleiben nutzerfreundlich, sodass kein Programmierwissen nötig ist. Lieferumfang: Quellcode, Datenbank-Schema, Migrationsskripte, eine kurze README mit Deploy-Anweisungen und Runbooks. Auf Wunsch nenne ich eine Referenz zu ähnlichen Arbeiten. Der Aufwand passt zum Budgetrahmen von 250 bis 750 EUR und lässt sich flexibel anpassen. Ich freue mich auf Ihre Rückmeldung mit Zugangsdaten und der Plattform-URL, damit ich ein konkretes Setup vorschlagen kann. Best, Justin