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# 後續步驟和資源
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收集原始環境、社會和管理 (ESG) 資料之後，您可以執行下列動作，從資料中擷取有意義的資訊：

1. **清除資料** – 資料可能包含大量與 ESG 因素和財務資料無關的不相關資訊。請務必移除此不相關的資料，並僅保留執行所需分析所需的資訊。您可以使用 [yfinance](https://pypi.org/project/yfinance/) 等工具來協助清理資料。

1. **擷取和轉換資料** – 從原始資料擷取相關特徵或變數，並將其轉換為適合分析的格式。您可以將資料轉換為表格格式，以提高可讀性和清晰度。您可以使用 之類的程式庫[https://pandas.pydata.org/](https://pandas.pydata.org/)來精簡資料。您也可以使用特徵工程、資料標準化和衍生指標來轉換資料。

1. **執行分析** – 您可以執行各種分析任務。這可能包括產生描述性統計資料、建立資料視覺化，以及進行探索性資料分析，以深入了解公司的 ESG 效能。

1. **套用機器學習** – 您可以使用清理和轉換的資料來訓練機器學習模型。這些模型可協助您識別目前正在展現財務永續性的公司，並預測其未來的永續性效能。

透過使用 Web 爬蟲程式和此資料評估程序，您可以有效地全面了解您正在評估的公司永續性實務和財務績效。您可以使用此資訊來告知投資決策、追蹤進度，以及支援永續商業實務。

## 資源
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+ [什麼是 Web 爬蟲程式？](https://www.cloudflare.com/en-gb/learning/bots/what-is-a-web-crawler/)(Cloudflare 網站）
+ [ESG 投資指南](https://www.investopedia.com/terms/e/environmental-social-and-governance-esg-criteria.asp) (Investopedia 網站）

## 工具
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+ [https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/) (Beautiful Soup 文件）
+ [處理表格式關聯式資料](https://pandas.pydata.org/) (pandas 網站）