Veri kümeleri, ister kişisel ister işle ilgili kararlar söz konusu olsun, akıllıca seçimler yapmak için çok önemlidir. Bu eksiksiz kılavuzda veri kümelerini nasıl bulacağınızı ve çıkaracağınızı öğrenin.
Web verilerinin toplanması ve analiz edilmesi işletmeler için inanılmaz derecede değerli olabilir. İnsanların bir şirketin web sitesiyle nasıl etkileşime girdiğini anlamak, kullanıcı deneyimini, tasarımı, pazarlamayı ve daha fazlasını iyileştirmeye yardımcı olabilecek içgörüler elde etmeyi mümkün kılar. Bu blog yazısında web verilerinin ne olduğu, neden gerekli olduğu ve nasıl elde edilmeye başlanacağı da dahil olmak üzere web verisi toplama ve analizinin temelleri ele alınmaktadır.
Veri kümesi türleri.
Üç tür veri kümesi vardır:
1. Ham veri -işlenmeden veya temizlenmeden önceki orijinal halindeki veridir. Doğruluk ararken ham veriler her zaman başlamak için en iyi yerdir.
2. İşlenmiş veriler -temiz ve analize hazır verilerdir Genellikle işlenmiş verileri tablo halinde görürsünüz.
3. Analitik veriler -işlenmiş, analiz edilmiş ve yorumlanmaya hazır verilerdir.
Veri kümeleri nerede bulunur?
Veri bilimi ve makine öğrenimi projeleri için veri kümeleri bulabileceğiniz birçok farklı yer vardır. En popüler kaynaklardan bazıları aşağıdadır.
1. UCI Makine Öğrenimi Deposu -çeşitli makine öğrenimi algoritmaları için eğitim ve test verileri de dahil olmak üzere geniş bir veri kümesi koleksiyonudur.
2. Kaggle-veri bilimcilerin ve makine öğrenimi uzmanlarının veri kümelerini paylaşmaları ve veri bilimi yarışmalarında rekabet etmeleri için bir platformdur.
3. Veri Merkezi -devlet dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardaki veri kümelerini aramanızı sağlayan bir arama motorudur.
Veri kümeleri nasıl kullanılır?
Veri kümeleri, veriye dayalı karar verme için değerli bir kaynaktır. Bunları makine öğrenimi modellerini eğitmek, iş kararları almak ve daha fazlası için kullanabilirsiniz. Veri kümelerini kullanmanın birkaç yolu vardır:
1. Bir makine öğrenimi modeli eğitin
Veri kümeleri makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilir. Bu, veri kümesini iki kısma ayırarak yapılır: eğitim ve doğrulama kümeleri. Eğitim seti modeli eğitmek için, doğrulama seti ise modelin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır.
2. İş kararları almak
Veri kümeleri, işletmelerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için kullanılabilir. Örneğin, bir perakendeci, mağazalarında hangi ürünleri stoklayacağına karar vermek için müşteri harcama modellerini analiz edebilir.
3. Dolandırıcılığı tespit edin
Veri kümeleri dolandırıcılık modellerini tespit etmek için kullanılabilir. Örneğin, bir banka dolandırıcılığa işaret edebilecek şüpheli davranışları belirlemek için müşteri işlemlerinden elde edilen verileri kullanabilir.
4. Müşteri ihtiyaçlarını anlamak
Veri kümeleri müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini anlamak için kullanılabilir. Örneğin, bir şirket müşterilerin hangi ürün ve hizmetleri istediğini anlamak için müşteri anketlerinden elde edilen verileri kullanabilir.
Özel veri kümeleri.
Bazen veri kümeleri güncel değildir veya karar verme sürecinizle ilgili değildir. Bu durumda, verileri doğrudan kaynağından almalısınız. Gerçek zamanlı veri elde etmenin tek yolu web sitelerinden veri kazımaktır. Veri kazımanın iki yolu vardır:
Manuel kazıma
Az sayıda web sitesinden veri ayıklamak istediğinizde bu yöntemi kullanın. Web sitesini bir tarayıcıda açmanız ve verileri manuel olarak kopyalamanız gerekir.
1. Web sitesini bir tarayıcıda açın.
2. Çıkarmak istediğiniz verileri seçin.
3. Verileri kopyalayın.
4. Verileri bir elektronik tabloya veya metin düzenleyiciye yapıştırın.
Otomatik kazıma
Birçok web sitesinden veri çekmek istediğinizde bu yöntemi kullanabilirsiniz. Verileri sizin için otomatik olarak kazıyabilecek bir araç bulmanız gerekir. Birkaç farklı araç bu konuda size yardımcı olabilir ve çoğunun kullanımı oldukça kolaydır.
Bilgisayarınıza indirebileceğiniz veya web tarayıcınız üzerinden kullanabileceğiniz yazılım programları yardımıyla otomatik web kazıma işlemi gerçekleştirebilirsiniz. Web kazıma API'leri kullanımı en kolay olanlardır ancak daha pahalı olma eğilimindedirler. Açık kaynaklı kazıma uygulamaları, tarama ve ayrıştırma komut dosyaları daha fazla kodlama bilgisi gerektirir, ancak nispeten ucuza büyük hacimlerde veri toplayabilirsiniz.
The only problem with using an automatic web scraper is that websites often ban the IP addresses of site visitors who act like bots. To avoid the ban hammer, simply find some high-quality residential proxies.
İşi kolay ve doğru hale getirmek için vekilleri kullanın.
Proxy rotation is the number one tool you must have to scrape websites. Without rotating your IP address, you will always run into IP bans, which will slow down your data collection process and result in suboptimal data. By employing rotating residential proxies, you can feel confident that you won’t run into any problems. Your data is safe, your system is secure, and you save your most valuable resource: time.
Veri kümelerini toplamak için mükemmel web kazıma aracını mı bulmak istiyorsunuz? Nasıl seçeceğinize dair yazımıza göz atın.
