Organizations currently extract enormous volumes of data for analysis, processing, and advanced analysis to identify patterns from those data so stakeholders can draw informed conclusions. As the Data Science field is growing rapidly and has revolutionized so many industries, it is worth getting to know how organizations extract these tons of data. Up to date
Kuruluşlar şu anda, paydaşların bilinçli sonuçlar çıkarabilmesi için bu verilerden örüntüleri belirlemek üzere analiz, işleme ve ileri analiz için muazzam hacimlerde veri çıkarmaktadır. Veri Bilimi alanı hızla büyüdüğünden ve pek çok sektörde devrim yarattığından, kuruluşların bu tonlarca veriyi nasıl elde ettiklerini öğrenmeye değer.
Bugüne kadar veri bilimi alanı, ihtiyaçları için büyük miktarlarda veriyi kazımak üzere web'e yönelmiştir. Bu makalede, veri bilimi için web kazıma konusuna odaklanacağız.
Web hasadı veya ekran kazıma veya web veri çıkarma olarak da bilinen Web Kazıma, web'den büyük miktarlarda veri çıkarma yöntemidir. Veri Biliminde, standardının doğruluğu sahip olduğunuz veri miktarına bağlıdır. Daha belirgin olarak, verilerin çeşitli yönlerini test edeceğiniz için veri seti eğitim modelini kolaylaştıracaktır.
İşletmenizin ölçeği ne olursa olsun, rakiplerinizin önüne geçebilmeniz için pazarınızla ilgili veriler ve analizler şirketiniz için çok önemlidir. İşinizi geliştirmeye yönelik her küçük karar veriler tarafından yönlendirilir.
Web üzerindeki çeşitli kaynaklardan veri topladıktan sonra, bunları hemen analiz etmenizi, yani gerçek zamanlı analiz yapmanızı sağlar. Ancak, gecikmeli analizin hiçbir amaca hizmet etmeyeceği durumlar da vardır. Gerçek zamanlı analiz gerektiren durumların tipik örneklerinden biri hisse senedi fiyat verilerinin analizi ve CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi) olabilir.
Web, herhangi bir konuda, bir uzay görevinin nasıl başlatılacağına ilişkin karmaşık verilerden, örneğin Instagram'da ne yediğinize ilişkin paylaşımınız gibi kişisel verilere kadar çok sayıda veri içerir. Tüm bu ham veriler, bu verilerden değerli içgörüler çıkararak verileri analiz edebilen ve sonuçlar çıkarabilen veri bilimciler için çok değerlidir.
Veri bilimcilerin ihtiyaç duyduğu özel verileri sağlayan bir avuç açık kaynaklı veri ve web sitesi vardır. Genellikle, insanlar bu tür siteleri bir kez ziyaret ederek verileri manuel olarak çıkarabilir, bu da zaman alıcıdır. Alternatif olarak, verileri sorgulayabilirsiniz ve sunucu verileri sunucudan alır.
Ancak, veri bilimi veya makine öğrenimi için ihtiyaç duyduğunuz veriler oldukça büyüktür ve tek bir web sitesi bu tür ihtiyaçları karşılamak için makul ölçüde yeterli değildir. İşte bu noktada nihai kurtarıcınız olan web kazıma yöntemine başvurmanız gerekir.
Veri Bilimi, NLP (Doğal Dil İşleme), Görüntü tanıma vb. gibi sofistike görevlerin AI (Yapay Zeka) ile birlikte uygulanmasını içerir ve günlük ihtiyaçlarımız için çok büyük faydalar sağlar. Bu gibi durumlarda, web kazıma, web'den verileri otomatik olarak indiren, ayrıştıran ve düzenleyen en sık kullanılan araçtır.
Bu makalede, veri bilimi için çeşitli web kazıma senaryolarına odaklanacağız.
Kazımayı planladığınız web sitesinin dış varlıklar tarafından kazımaya izin verip vermediğini kontrol etmek çok önemlidir. İşte kazıma yapmadan önce izlemeniz gereken belirli adımlar:
Robot.txt dosyası -Sizin veya botunuzun web sitesiyle nasıl etkileşime girmesi gerektiği konusunda robot.txt dosyasını kontrol etmelisiniz, çünkü bu dosya bunu yapmak için bir dizi kural belirtir. Başka bir deyişle, bir web sitesinin hangi sayfalarına erişmenize izin verilip verilmeyeceğini belirler.
Bir web sitesinin kök klasöründe bulunduğu için website_url/robot.txt yazarak kolayca gidebilirsiniz.
KullanımKoşulları-Hedef web sitesinin kullanım koşullarını incelediğinizden emin olun. Örneğin, kullanım koşullarında web sitesinin botlara ve örümceklere erişimi sınırlamadığı ve sunucuya hızlı istekleri yasaklamadığı belirtiliyorsa, kazıma yapabilirsiniz.
Telif Hakları-Verileri çıkardıktan sonra, bunları nerede kullanmayı planladığınız konusunda dikkatli olmanız gerekir. Bunun nedeni, telif hakkı yasalarını ihlal etmediğinizden emin olmanız gerektiğidir. Kullanım koşulları, verilerin belirli bir kullanımı konusunda bir sınırlama getirmiyorsa, herhangi bir zarar görmeden kazıma yapabilirsiniz.
Web kazıma projelerinin çoğunun gerçek zamanlı veri analizine sahip olması gerekir. Gerçek zamanlı veri dediğimizde, toplandıkları anda sunabileceğiniz verilerdir. Başka bir deyişle, bu tür veriler depolanmaz, doğrudan son kullanıcıya aktarılır.
Gerçek zamanlı analitik, toplu iş tarzı analitikten tamamen farklıdır çünkü ikincisinin verileri işlemesi ve değerli içgörüler üretmesi saatler veya önemli gecikmeler alır.
Gerçek zamanlı veri örneklerinden bazıları e-ticaret satın alımları, hava durumu olayları, günlük dosyaları, kişilerin veya yerlerin coğrafi konumları ve sunucu etkinliğidir.
Şimdi gerçek zamanlı analitiğin bazı kullanım örneklerini inceleyelim:
Şimdi soru şu: Analitik için gerçek zamanlı verileri nasıl kazırsınız?
Yukarıdaki kullanım örneklerinin tümü gerçek zamanlı analitiğin büyük miktarlarda verinin işlenmesine bağlı olduğunu gösterdiğinden, web kazıma bu noktada devreye girmektedir. Verilere anında erişilmez, analiz edilmez ve çıkarılmazsa gerçek zamanlı analitik gerçekleşemez.
Sonuç olarak, hedef web sitelerinden hızlı bir şekilde kazıma yapmak için düşük gecikme süresine sahip bir kazıyıcı kullanılacaktır. Bu kazıyıcılar, web sitesinin hızına eşdeğer çok yüksek frekanslarda veri çekerek veri kazırlar. Sonuç olarak, analitik için en azından gerçek zamana yakın veri sağlarlar.
Doğal Dil İşleme (NLP), Python gibi programlama dillerinin aksine İngilizce gibi doğal dillerle ilgili girdi verilerini anlamaları ve işlemeleri için bilgisayarlara sağladığınız zamandır. Doğal Dil İşleme geniş ve karmaşık bir alandır çünkü belirli kelimelerin veya ifadelerin ne anlama geldiğini bulmak kolay değildir.
NLP'nin en yaygın kullanım alanlarından biri, veri bilimcilerin belirli bir markanın nasıl performans gösterdiğini işlemek ve değerlendirmek için müşterilerin sosyal medyadaki yorumlarını kullanmasıdır.
Web, bloglar, basın bültenleri, forumlar ve müşteri yorumları gibi dinamik kaynaklar oluşturduğundan, bunlar Doğal Dil İşleme için geniş bir metin veri topluluğu oluşturmak üzere çıkarılabilir.
Tahmine dayalı modelleme, verileri analiz etmek ve gelecekteki senaryolara yönelik tahmini sonuçları hesaplamak için olasılık teorisini kullanmakla ilgilidir. Ancak, tahmine dayalı analiz geleceğin kesin bir tahmini ile ilgili değildir. Bunun yerine tamamen gerçekleşme olasılıklarını tahmin etmekle ilgilidir.
Her model, gelecekteki sonuçları etkileyebilecek tahmin değişkenlerine sahiptir. Önemli tahminler için ihtiyacınız olan verileri web kazıma yoluyla web sitelerinden çıkarabilirsiniz.
Tahmine dayalı analizin kullanım alanlarından bazıları şunlardır:
Tahmine dayalı analizin başarısı büyük ölçüde mevcut büyük hacimli verilerin varlığına bağlıdır. Veri işlemeyi tamamladıktan sonra bir analitik formüle edebilirsiniz.
Makine Öğrenimi, makinelerin eğitim verileriyle beslendikten sonra kendi kendilerine öğrenmelerini sağlayan bir kavramdır. Elbette eğitim verileri her bir özel kullanım durumuna göre değişecektir. Ancak, farklı kullanım durumlarına sahip çeşitli makine öğrenimi modelleri için eğitim verilerini çıkarmak için bir kez daha web'e başvurabilirsiniz. Ardından, eğitim veri setlerine sahip olduğunuzda, kümeleme, sınıflandırma ve ilişkilendirme gibi ilişkili görevleri yapmayı öğretebilirsiniz.
Makine öğrenimi modelinin performansı eğitim veri setinin kalitesine bağlı olacağından, yüksek kaliteli web kaynaklarından veri kazımak son derece önemlidir.
Bir proxy'nin amacı, bir hedef web sitesinden kazıma yaparken IP adresinizi maskelemektir. Birden fazla web kaynağından kazıma yapmanız gerektiğinden, dönen bir proxy havuzu kullanmak ideal olacaktır. Ayrıca, bu tür web sitelerinin onlara bağlanabileceğiniz maksimum sayıyı dayatması da muhtemeldir.
Bu bağlamda, farklı proxy'ler kullanarak IP adreslerini döndürmeniz gerekir. Proxy'ler hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen en son blog makalelerimize bakın.
Şimdiye kadar, Veri Bilimi için kazımanız gereken veri türleri hakkında adil bir fikre sahip oldunuz. Veri bilimi alanı gerçekten de karmaşık bir alandır ve kapsamlı bilgi ve deneyim gerektiren bir alandır. Bir veri bilimci olarak, web kazıma işleminin gerçekleştirildiği çeşitli yolları da kavramanız gerekir.
Bu makalenin veri bilimi için kazıma konusunda temel bir anlayış sağladığını ve sizin için çok değerli olacağını umuyoruz.