Web Sayfası Hurdaya Çıkarmada Semalt'tan Başlangıç Kılavuzu

Web'deki veriler ve bilgiler her geçen gün artmaktadır. Günümüzde, çoğu kişi Google'ı, bir işletme hakkında inceleme mi arıyor yoksa yeni bir terimi mi anlamaya çalıştığı ilk bilgi kaynağı olarak kullanıyor.

Web'de mevcut olan veri miktarı ile Veri bilimcileri için birçok fırsat sunuyor. Maalesef, web'deki verilerin çoğu mevcut değildir. İndirilemeyen HTML biçimi olarak adlandırılan yapılandırılmamış bir biçimde sunulur. Bu nedenle, bir veri bilimcisinin bundan faydalanması için bilgi ve uzmanlık gerektirir.

Web kazıma, HTML biçiminde mevcut olan verilere kolayca erişilebilen ve kullanılabilecek yapılandırılmış bir biçime dönüştürme işlemidir. Hemen hemen tüm programlama dilleri uygun bir web kazıması için kullanılabilir. Ancak, bu makalede, R dilini kullanacağız.

Verilerin web'den kazınmasının çeşitli yolları vardır. En popüler olanlardan bazıları şunlardır:

1. İnsan Kopyala-Yapıştır

Bu, web'den veri kazıma için yavaş ama çok etkili bir tekniktir. Bu teknikte, kişi verileri kendisi analiz eder ve daha sonra yerel depoya kopyalar.

2. Metin Kalıbı Eşleme

Bu, bir web'den bilgi elde etmek için basit ama güçlü bir yaklaşımdır. Programlama dillerinin düzenli ifade eşleştirme özelliklerinin kullanılmasını gerektirir.

3. API Arayüzü

Twitter, Facebook, LinkedIn gibi pek çok web sitesi, verileri öngörülen biçimde almak için standart kodlar kullanılarak çağrılabilecek genel veya özel API'ler sağlar.

4. DOM Ayrıştırma

Bazı programların istemci tarafı komut dosyaları tarafından oluşturulan dinamik içeriği alabileceğini unutmayın. Sayfaları, bu sayfaların bazı bölümlerini almak için kullanabileceğiniz programlara dayalı bir DOM ağacında ayrıştırmak mümkündür.

R'de web kazıma işlemine başlamadan önce, R hakkında temel bilgiye sahip olmanız gerekir. Yeni başlayan biriyseniz, yardımcı olabilecek birçok harika kaynak vardır. Ayrıca, HTML ve CSS bilgisine sahip olmanız gerekir. Ancak, çoğu veri bilimcisi teknik HTML ve CSS bilgisi ile çok sağlam olmadığından, Selector Gadget gibi açık bir yazılım kullanabilirsiniz.

Örneğin, belirli bir dönemde piyasaya sürülen en popüler 100 film için IMDB web sitesinde veri kazıyorsanız, bir siteden şu verileri kazımanız gerekir: açıklama, çalışma zamanı, tür, derecelendirme, oy, brüt kazanç, yönetmen ve oyuncular. Verileri hurdaya çıkardıktan sonra, farklı şekillerde analiz edebilirsiniz. Örneğin, bir dizi ilginç görselleştirme oluşturabilirsiniz. Şimdi bir veri hurdalamanın ne olduğu hakkında genel bir fikriniz olduğunda, bu konuda yolunuzu açabilirsiniz!

mass gmail