Hayatımızda yaptığımız neredeyse her şey dijital bir ayak izi bırakıyor. Spotify'da dinlediğimiz şarkılardan, Amazon alışveriş sepetlerimize eklediğimiz ürünlere ve gün boyunca yaptığımız Google aramalarına kadar sürekli olarak veri üretiyoruz. Bu muazzam veri havuzu web verisidir. Web verileri, işletmelerin müşterileri ve rakipleri hakkında benzersiz içgörüler elde etmeleri için büyük bir fırsat sunuyor. Bu makale, web verilerine başlamak için bilmeniz gereken her şeyi özetleyen bir başlangıç kılavuzu niteliğindedir.
Web verileri nedir?
Web verileri, bireyler, işletmeler ve diğer kuruluşlar tarafından çevrimiçi olarak üretilen büyük hacimli verileri tanımlar. Bu veriler metin, görüntü, ses ve video dahil olmak üzere birçok farklı biçimde olabilir. Müşteri davranışları, rakiplerin faaliyetleri ve iş ortamının diğer yönleri hakkında bilgi edinmek için web verilerini toplayabilir ve analiz edebilirsiniz.
Web verileri neden önemlidir?
Web verileri çok önemlidir çünkü işletmelere müşterileri ve rakipleri hakkında benzersiz bilgiler sağlayabilir. Şirketler web verilerini analiz ederek müşterilerinin ne tür ürün veya hizmetlerle ilgilendiğini, hangi pazarlama taktiklerinin en etkili olduğunu ve fiyatlandırma ve ürün teklifleri açısından rakipleriyle nasıl karşılaştırıldıklarını öğrenebilirler. Ayrıca web sitesi performansını iyileştirmek, reklam kampanyalarını hedeflemek ve diğer stratejik kararları almak için web verilerini kullanabilirsiniz.
Veri türleri
Web verilerini üç kategoriye ayıralım:
Yapılandırılmış veri
Yapılandırılmış veriler, yapı kazandırmak için genellikle bir tabloda veya elektronik tabloda yer alır. Yapılandırılmış verilerden bilgi çıkarmak kolaydır ve yazılım programları kullanarak bunları analiz edebilirsiniz.
Yapılandırılmış veri kullanmanın avantajlarından biri de bilgisayarların bu verileri işleyebilmesidir. Bu, arama motorlarının bunları indekslemesini ve sonuç sayfalarında görüntülemesini mümkün kılar. Buna ek olarak, arama motoru sonuç sayfalarında görüntülenen bilgilerin parçacıkları olan zengin snippet'ler oluşturmak için yapılandırılmış verileri kullanmak mümkündür.
Yapılandırılmamış veri
Yapılandırılmamış verilerin belirli bir yapısı yoktur. Yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmak zordur ve bunları kolayca analiz edemezsiniz. Yapılandırılmamış veriler hayatımızın giderek daha önemli bir parçası haline geliyor. Dünyadaki verilerin %80'i yapılandırılmamış verilerdir. Bu veriler metin belgeleri, sosyal medya gönderileri, e-postalar ve ses ve video dosyaları gibi çeşitli kaynaklardan gelebilir.
Yapılandırılmamış verilerle ilgili temel zorluk, bu verilerden bilgi çıkarmanın zor olmasıdır. Analiz etmek için belirli bir formatta düzenlemeniz gerekir. Bunu yazılım programları kullanarak yapabilirsiniz, ancak bu zaman alıcı ve yoğun emek gerektirir.
Yapılandırılmamış verilerle ilgili bir başka zorluk da belirli bilgileri bulmanın zor olabilmesidir. Önceden belirlenmiş bir şema olmadan, belirli verileri aramaya nereden başlayacağınızı belirlemek zor olabilir.
Yarı yapılandırılmış veri
Bu, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler arasında bir yerde bulunan verilerdir. Yarı yapılandırılmış veriler, yapılandırılmış veriler kadar düzenli olmayan ancak yine de yapılandırılmamış verilere göre üzerinde çalışması daha kolay olan verilerdir.
Yarı yapılandırılmış verilerin avantajlarından biri de kolayca başka formatlara dönüştürülebilmesidir. Bu, verilerini düzenli tutmak isteyen ve gerektiğinde farklı bir formata dönüştürme esnekliğine ihtiyaç duyan işletmeler için değerli bir varlık haline getirir.
Web verilerinin toplanması.
Kuruluşlar daha iyi kararlar almalarına yardımcı olmak için her zamankinden daha fazla veri toplamaktadır ve web bu verilerin hayati bir kaynağıdır. Ancak web'den veri çıkarmak zor ve zaman alıcı olabilir. Otomatik araçlar ve hizmetler yardımcı olabilir, ancak web'i ve nasıl çalıştığını anlamak da çok önemlidir.
The first step in gathering web data is identifying the most likely sources to contain the information you need. This involves using search engines, directories, and other online resources. Once identified the sources, you need to find the data you’re looking for and extract it. This involves using web scraping tools and techniques.
Web verilerinin toplanmasının yasal ve etik sonuçlarının farkında olmak da önemlidir. Bireylerin ve kuruluşların gizliliğine saygı duymak ve veri toplama faaliyetlerinizin yasalara uygun olmasını sağlamak önemlidir.
Web kazıma araçları ve teknikleri
Web sitelerinden veri çekmek için kullanabileceğiniz çeşitli web kazıma araçları ve teknikleri vardır. En yaygın yöntemlerden bazıları tarayıcı uzantılarını, Python veya Ruby komut dosyalarını veya çevrimiçi web kazıma hizmetlerini kullanmayı içerir.
Tarayıcı uzantıları
Bir web sitesinden veri çekmenin en kolay yollarından biri bir tarayıcı uzantısı kullanmaktır. Web kazıma için birçok tarayıcı uzantısı mevcuttur:
- Chrome ve Firefox için Web Scraper uzantısı, web sitelerinden otomatik olarak veri çeker.
- Chrome için Veri Çıkarıcı eklentisi, web sitelerindeki tablolardan ve listelerden veri çıkarır.
- Firefox için Data Scraper uzantısı, web sitelerinden XML veya JSON formatında veri çeker.
Python ve Ruby betikleri
Web sitelerinden veri ayıklamak için kullanılan bir diğer yaygın yöntem Python veya Ruby betikleridir. Bu komut dosyalarını web sitelerini kazımak ve gerekli verileri çıkarmak için kullanabilirsiniz. Python ve Ruby ile web kazıma için birçok kütüphane ve modül vardır:
- HTML ve XML belgelerini ayrıştırmak için Python için Beautiful Soup kütüphanesi.
- Web sitelerinde gezinmek ve veri çıkarmak için Ruby için Mechanize kütüphanesi.
Çevrimiçi web kazıma hizmetleri
Son olarak, web sitelerinden veri elde etmek için bir başka seçenek de web kazıma hizmetleridir. Çevrimiçi web kazıma hizmetleri, teknik ayrıntılar hakkında endişelenmeden ihtiyacınız olan verileri elde etmenin harika bir yoludur. Bu hizmetler, veri almak istediğiniz web sitesini veya web sitelerini belirtmenize olanak tanır ve hizmet sizin için verileri ayıklama işini üstlenir. Çok sayıda web sitesinden veriye ihtiyacınız varsa veya veri almak istediğiniz web sitesine diğer yöntemlerle erişmek veya veri almak zorsa bu harika bir seçenek olabilir.
Birçok çevrimiçi web kazıma hizmeti mevcuttur ve hepsi farklı özellikler ve fiyatlandırma planları sunar. Özel ihtiyaçlarınıza uygun bir hizmet seçmek çok önemlidir.
İşte birkaç popüler çevrimiçi web kazıma hizmeti:
1) Import.io: Import.io, web sitelerinden veri çekmenize ve bunları kendi uygulamalarınızda kullanabileceğiniz bir formata dönüştürmenize olanak tanıyan bir web kazıma hizmetidir. Import.io ücretsiz bir plan ve ayda 149 dolardan başlayan ücretli bir plan sunuyor.
2) ParseHub: ParseHub, web sitelerinden veri kazımanıza ve bunları JSON, CSV veya Excel formatına dönüştürmenize olanak tanıyan bir web kazıma hizmetidir. ParseHub ücretsiz bir plan ve ayda 39 dolardan başlayan ücretli planlar sunar.
3) Zyte: Eskiden Scrapinghub olan Zyte, web sitelerinden veri kazımanıza ve bunları JSON, CSV veya Excel formatına dönüştürmenize olanak tanıyan bir web kazıma hizmetidir. Ücretsiz bir plan ve ayda 49 dolardan başlayan ücretli planlar sunuyorlar.
Konut proxy'leri ile web kazıma.
There are several ways to scrape the web, but using residential proxies is often the most efficient. You can ensure that your IP address is not blocked by the website you’re scraping by using residential proxies. This is because websites often blacklist commercial IP addresses due to their history of abuse.
Konut proxy'lerini tespit etmek de ticari proxy'lere göre çok daha zordur. Bunun nedeni, veri merkezleri yerine gerçek hayattaki IP adreslerinden kaynaklanmalarıdır. Sonuç olarak, web sitelerinin konut proxy'lerinden gelen trafiği engelleme veya kısma olasılığı daha düşüktür.
