Web Taraması Veri Biliminde Nasıl Kullanılır?
Web taraması, farklı web sitelerinden büyük miktarda veri toplamak ve web sitesindeki her web sayfasının ne hakkında olduğunu öğrenmek için kullanılan tekniktir. Toplanan veriler, ihtiyacınız olan belirli bilgileri almanıza yardımcı olabilir.
Bir web tarayıcısı genellikle Google, Bing ve Yahoo gibi arama motorları tarafından çalıştırılır. Amaç, bir kişi web’de bir şey bulmaya çalıştığında arama motoru sonuçlarında görünebilmeleri için internetteki farklı web sitelerinin içeriğini dizine eklemektir.
Web tarayıcıları bir arama sorgusu alabilir ve arama motorlarını kullanarak arama sorgularına yanıt olarak ilgili bilgileri aramak ve sağlamak için bir arama algoritması uygulayabilir.
Bir web tarayıcısı bazen örümcek olarak bilinir.
Web Tarama Veri Bilimi İçin Neden Önemlidir?
Günümüzde yaptığımız her şey veri üretiyor, dolayısıyla biz veri aracılarıyız. Dünya çapında günde 2,5 kentilyon veri baytı oluşturan 4,66 milyar aktif internet kullanıcısı var.
İnternet, iş sorunlarını çözebilecek farklı çözümler oluşturmak için Veri Bilimi ekosisteminde kullanılabilecek birçok veriye sahiptir.
Web taraması, bir veri bilimi projesinde kullanılabilecek verileri keşfetmek ve toplamak için veri bilimi ekosisteminde büyük bir rol oynar. Birçok şirket, müşterileri, ürünleri ve hizmetleri hakkında web’de veri toplamak için bir web tarayıcısına güvenir.
Veri bilimi projesi, çözülecek iş problemini formüle ederek başlar ve ardından bu problemi çözmek için doğru verileri toplamanın ikinci aşaması ile devam eder. Bu aşamada, veri bilimi projeniz için ihtiyaç duyduğunuz verileri internet üzerinde toplamak için web tarayıcılarını kullanabilirsiniz.
Veri Bilimi Projelerinde Web Tarama Kullanım Örnekleri
Web taraması, veri bilimi projenizin ayrılmaz bir parçasıdır. Aşağıda, farklı veri bilimi projelerinde web taraması kullanmanın kullanım örneklerinden bazıları verilmiştir.
1. Duygu Analizi için Sosyal Medya Verilerini Toplayın
Birçok şirket, Facebook, Twitter ve Instagram gibi çeşitli sosyal medya platformlarında gönderiler ve yorumlar toplamak için web taramasını kullanır. Şirketler, markalarının nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek ve ürün veya hizmetlerinin müşterileri tarafından nasıl incelendiğini keşfetmek için toplanan verileri kullanır; bu olumlu bir inceleme, olumsuz bir inceleme veya tarafsız olabilir.
2. Hisse Senedi Fiyatları Tahmini için Finansal Veri Toplayın
Borsa belirsizlikle doludur, bu nedenle hisse senedi fiyat tahmini iş dünyasında çok önemlidir. Web taraması, farklı platformlardan farklı dönemler için hisse senedi fiyatları verilerini toplamak için kullanılır (örneğin 54 hafta, 24 ay e.t.c).
Toplanan hisse senedi fiyatları verileri, eğilimleri ve diğer davranışları keşfetmek için analiz edilebilir. Gelecekteki hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için tahmini modeller oluşturmak için verileri de kullanabilirsiniz. Bu, borsacıların işleri için karar vermelerine yardımcı olacaktır.
3. Fiyat Tahmini için Gayrimenkul verilerini toplayın
Gayrimenkul fiyatını değerlendirmek ve hesaplamak zaman alıcıdır. Birçok emlak şirketi, geçmiş verileri kullanarak mülk fiyatlarını tahmin etmek için tahmine dayalı bir model oluşturmak için veri bilimini kullanır.
Bu geçmiş veriler, web üzerindeki birden çok kaynaktan toplanır ve web tarayıcıları kullanılarak faydalı bilgiler çıkarılır. Şirketler de bu verileri pazarlama stratejilerini desteklemek ve doğru kararlar vermek için kullanır.
Örneğin, Zillow adlı bir Amerikan çevrimiçi emlak şirketi, web üzerinde halka açık bir dizi veriye dayalı olarak fiyatları belirlemek için veri bilimini kullandı.
Kendi Başınıza Bir Web Tarayıcı Nasıl Yapılır?
Bu bölümde Twint Python kütüphanesini kullanarak Twitter’dan veri bulmak ve toplamak için gerekli adımları öğreneceksiniz. Twint, Twitter’ın API’sı olmadan Twitter’dan tweet toplamanıza izin veren açık kaynaklı bir python paketidir.
Belirli kullanıcılardan, belirli konularla ilgili tweet’lerden, hashtag’lerden ve trendlerden veri toplayabilirsiniz. hemen hemen tüm Tweetleri alabilirsiniz (Twitter API, yalnızca son 3200 Tweet ile sınırlıdır).
Twint’i yükleyin
Twint’i PyPI’den kurmanın en kolay yolu pip kullanmaktır:
pip install twintNot: Yukarıdaki komut, Twint’in tüm bağımlılıklarını otomatik olarak kuracaktır.
Paketleri İçe Aktar
İlk adım, Twint’i Python dosyanıza veya defterinize aktarmaktır. Ayrıca, not defterindeki çalışma zamanı hatalarını işlemek için net_asyncio‘yu içe aktarmanız ve başlatmanız gerekir.
import twint
import nest_asyncio
net_asyncio.apply()Twint Nesnesini Yapılandır
Twitter’dan toplayacağı veri türlerini bulmak ve tanımlamak için Twint nesnesini yapılandırmanız gerekir. Bu örnekte Twint, “Google Home” adlı bir Google ürünüyle ilgili tweetleri arayacak ve çıkaracaktır. Toplanan veriler duygu analizi için kullanılabilir.
Aşağıdakileri de yapılandırabilirsiniz:
- Bir tweetin dili
- Toplanacak tweet sayısı
- İndirildikten sonra verileri nasıl depolayacağınızı belirtin. Örneğin, tweet’leri bir CSV dosyasına kaydedin.
- CSV dosyasının adını yapılandırın.
# Configure
c = twint.Config()
c.Search = "google home"
c.Lang = "en"
c.Limit = 100
c.Store_csv = True
c.Output = "/Users/davisdavid/Downloads/google_home_tweets.csv"Tweet Verilerini Çıkart
Son olarak, twint.run.Search yöntemini kullanarak Twitter’dan veri çıkarmak için Twint nesnesini çalıştırabilirsiniz. Belirttiğiniz konfigürasyona göre tweetleri çıkaracaktır.
# Run
twint.run.Search(c)Bu örnekte, “Google Home” adlı arama sorgusunu kullanarak 100 tweet çıkaracak ve verileri “google_home_tweets.csv” adlı bir CSV dosyasına kaydedecektir.
CSV dosyası, tarih, saat, saat dilimi, user_id, kullanıcı adı, tweet’in kendisi, dil, hashtag’ler, tweet’in bağlantısı, coğrafi konum ve diğerleri gibi ayıklanmış veri aramanın farklı alanlarını içerecektir.
Önerilen Kodsuz Web Tarama Araçları
Zamansızlık, çok yavaş veya karmaşık konfigürasyon gibi çeşitli nedenlerle bazen web’den manuel olarak veri toplamak mümkün olmayabilir. Neyse ki, veri bilimi projeniz için web’den veri toplamayı otomatikleştirmek için farklı kodsuz web tarama araçlarını kullanabilirsiniz.
Seçebileceğiniz çok sayıda kodsuz web tarama aracı var, ancak bu bölümde, veri bilimi projenizde kullanabileceğiniz en iyi 3 ücretsiz kodsuz aracı öğreneceksiniz.
1. Octoparse
Octoparse, kod yazmadan web’den farklı türde verileri çıkarmak için kullanabileceğiniz görsel bir yazılım aracıdır. Ayrıca kısa sürede veri toplamayı kolaylaştıran çeşitli özelliklere de sahiptir.
Acemi iseniz, Octoparse sizin için doğru kodsuz araçtır çünkü kendi görevinizi yapılandırmak ve istediğiniz verileri toplamak için izleyebileceğiniz adım adım talimatlar sunar.
Octoparse’nin ücretsiz sürümü şunları sunar:
- Yerel bir makinede 2 eşzamanlı görev.
- Projeleriniz için istediğiniz verileri çıkarmak için 10 tarayıcı.
- Görevleriniz için sınırsız sayıda sayfa tarayın.
- Liste/tablo sayfalarından bağlantılar, metin ve veriler gibi farklı veri türlerini çıkarın.
- Ayıklanan verileri bulut platformunda depolayın.
- Çıkarılan verileri CSV, HTML veya TXT dosyasında indirin.
Octoparse, hem Windows hem de macOS kullanıcıları için mevcuttur. Octoparse’ı indirmek ve projeniz için veri toplamaya başlamak için buraya tıklayabilirsiniz.
2. Parsehub
Parsehub, web’den veri çıkarmak için basit, kullanımı kolay, güçlü ve esnek, öğrenmesi kolay başka bir görsel web tarama aracıdır. Koşunuzu ayarlamak ve dakikalar içinde herhangi bir web sitesinden milyonlarca veri noktasını otomatik olarak çıkarmak için kullanımı kolay bir arayüz sunar.
API, CSV/Excel dosyaları, Google E-Tablolar ve Tableau kullanarak ayıklanan verilere erişebilirsiniz.
Parsehub’ın ücretsiz sürümü aşağıdaki özellikleri sunar:
- Çalışma/görev başına 200 sayfa tarayın.
- 5 kamu projesi oluşturabilirsiniz.
- Sınırlı destek alırsınız.
- 14 gün boyunca veri saklama.
Parsehub, Windows, macOS ve Linux kullanıcıları için mevcuttur. Parsehub’ı indirmek ve projeniz için veri toplamaya başlamak için buraya tıklayabilirsiniz.
3. Webscraper
Webscraper, kod yazmanızı gerektirmeyen ve tarayıcı içinde bir uzantı olarak çalışan bir web tarama aracıdır. Bu aracı, web’den saatlik, günlük veya haftalık olarak veri toplamak için kullanabilirsiniz. Ayrıca verileri otomatik olarak Dropbox, Google sayfaları veya Amazon S3’e aktarabilir.
Webscraper.io aşağıdaki özellikleri sunar.
- Sıyırıcıyı yapılandırmak ve istediğiniz verileri çıkarmak için arayüzü işaretleyin ve tıklayın.
- Birden çok gezinme düzeyiyle dinamik web sitelerinden veri ayıklayın.
- Ayrıca her düzeyde bir web sitesinde gezinebilir.
- Modern web’in tam JavaScript yürütmesini, Ajax isteklerini, sayfalandırmayı ve Sayfa aşağı kaydırmasını beklemesi için tasarlandı.
- Veri çıkarmayı farklı site yapılarına uyarlamak için modüler seçici sistem.
- Verileri CSV, JSON ve XLSX formatlarında indirin.
Webscraper uzantısı hem Chrome mağazasında hem de Firefox tarayıcı Eklentilerinde mevcuttur. Kurulumdan sonra, uzantının tamamen yüklendiğinden emin olmak için tarayıcıyı yeniden başlatmalısınız.
Sonuç Bağlamı
Veriler, hem kâr amacı güden hem de kâr amacı gütmeyen kuruluşlarda karar vermeyi desteklemek için temel haline geldi. Bu nedenle, web tarama, uygulamalarını veri bilimi ekosisteminde bulmuştur ve bunu akılda tutarak, bir Veri Bilimcisi olmayı planlıyorsanız, web tarama becerilerine sahip olmanız kesinlikle önerilir.
Bu makalede, web taramasının ne olduğunu ve veri biliminde neden ayrılmaz bir rol oynadığını öğrendiniz. Web’den dakikalar içinde veri çıkarmak için önerilen kodsuz web tarama araçlarını da öğrendiniz.
Yeni bir şey öğrendiyseniz veya bu makaleyi okumaktan zevk aldıysanız, başkalarının görebilmesi için lütfen paylaşın. O zamana kadar, bir sonraki yazıda görüşmek üzere!
