本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 后续步骤和资源
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收集原始环境、社会和治理 (ESG) 数据后，您可以执行以下操作从数据中提取有意义的信息：

1. **清理数据** — 数据可能包含大量与 ESG 因素和财务数据无关的不相关信息。重要的是要删除这些不相关的数据，只保留执行所需分析所需的信息。您可以使用诸如 [yfinanc](https://pypi.org/project/yfinance/) e 之类的工具来帮助清理数据。

1. **提取和转换数据**-从原始数据中提取相关特征或变量，然后将其转换为适合分析的格式。您可以将数据转换为表格格式，以提高可读性和清晰度。你可以使用一个库，比如 [https://pandas.pydata.org/](https://pandas.pydata.org/)，以完善数据。您还可以使用特征工程、数据标准化和派生指标来转换数据。

1. **执行分析**-您可以执行各种分析任务。这可能包括生成描述性统计数据、创建数据可视化以及进行探索性数据分析，以深入了解公司的ESG表现。

1. **应用机器学习** — 您可以使用清理和转换后的数据来训练机器学习模型。这些模型可以帮助您识别目前表现出财务可持续性的公司，并预测其未来的可持续发展表现。

通过使用网络爬虫和此数据评估流程，您可以有效地全面了解所评估公司的可持续发展实践和财务业绩。您可以使用这些信息为投资决策提供信息，跟踪进展并支持可持续的商业实践。

## 资源
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+ [什么是网络爬虫？](https://www.cloudflare.com/en-gb/learning/bots/what-is-a-web-crawler/) (Cloudflare 网站）
+ 环境、[社会及管治投资指南](https://www.investopedia.com/terms/e/environmental-social-and-governance-esg-criteria.asp) (Investopedia 网站）

## 工具
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+ [https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/) (Beautiful Soup 文档）
+ [处理表格关系数据](https://pandas.pydata.org/) (pandas 网站）