İş Analizleri için R ile Web Kazımayı Basitleştirme

Dijital dünyanın veri açısından zengin sokaklarında gezinmek, özellikle de internetin uçsuz bucaksız genişliğinde saklı kalmış o altın bilgi külçesinin peşindeyseniz, bazı becerikli araçlar gerektirir. İhtiyacımız olduğunu bilmediğimiz kahraman web kazıma, bu veri cevherlerini ayıklamak ve onları eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmek için mükemmeldir. Şimdi, web kazıma deyince aklınıza Python'da kodlama sihirbazlığı ve gizemli büyüler geliyorsa, şapkalarınızı sıkı tutun. Birazdan R dünyasında bir gezintiye çıkacağız.

Why R, you ask? Imagine R as the cool, slightly nerdy cousin of Python who knows all about data. It’s not just for statisticians anymore. With its powerhouse libraries designed for web scraping, R is optimal for data extraction, minus the complexity.

Bu eğitimde, statik sayfaların sessiz vadilerinden dinamik web sitelerinin hareketli şehirlerine kadar R ile bir veri macerasına çıkıyoruz. İster deneyimli bir veri analisti ister meraklı bir yeni başlayan olun, ekipmanlarınızı alın. R ile web kazıma işlemini basitleştirerek herkes için erişilebilir hale getirmek üzereyiz. Dijital derinliklere birlikte dalalım ve içinde saklı hazineleri ortaya çıkaralım.

Temel Bileşenleri Yükleme: R ve RStudio

Dijital denizleri kazımaya başlamadan önce gemimizi inşa etmemiz gerekiyor. Bu da biz karada yaşayanlar için R ve RStudio'dur. İşte bu araçları harekete hazır hale getirmenin yolları:

R'nin Kurulumu

R bizim temelimizdir, kazıma araç setimizin temel katmanıdır. R'nin en son sürümünü indirmek için CRAN 'a (Comprehensive R Archive Network) gidin. İşletim sisteminizle uyumlu sürümü seçin. Kısayolları seviyorsanız ve macOS veya Windows kullanıyorsanız, paket yöneticilerini kullanmayı düşünün:

 

• • macOS: Terminal'i açın ve 'brew install r' komutunu çalıştırın.

• • Windows: PowerShell'i çalıştırın ve 'choco install r.project' komutunu çalıştırın.

Yelken Açmak

Kurulduktan sonra RStudio'yu başlatın. Bu keşif gezisi için kokpitiniz. Arayüz ilk bakışta ürkütücü görünebilir, ancak korkmayın - göründüğünden daha dostça.

Ekibinizi Toplama: Kütüphanelerin Kurulması

Hiçbir kaptan tek başına yelken açamaz. Bir mürettebata ihtiyacımız vardır ve bizim durumumuzda bu rvest ve dplyr kütüphaneleridir. Bu araçlar, r ile web kazıma işlemimizin arkasındaki kaslar ve beyinlerdir.

1. RStudio aracılığıyla işe alım

 

• • RStudio'da Paketler sekmesine gidin.

• • "Yükle" üzerine tıklayın.

• • Paketleri Yükle iletişim kutusuna rvest, dplyr yazın.

• • "Yükle" düğmesine basın ve RStudio'nun yeni ekip üyelerinizi gemiye getirmesini izleyin.

2. Komut Satırı Kaydı

Doğrudan yaklaşımı tercih edenler için kütüphanelerinizi şu şekilde çağırın:

install.packages ("rvest")

install.packages ("dplyr")

Neden Bu Kütüphaneler?

 

• • 'rvest', web sayfalarından veri çekmek için tasarlanmış zıpkınınızdır.

• • 'dplyr', verileri kolaylıkla düzenlemenize ve manipüle etmenize yardımcı olan navigatörünüzdür.

R ve RStudio'nun kurulumu ve kütüphane ekibinizin hazır olmasıyla birlikte, r ile web kazıma yolculuğunuza başlamak üzeresiniz. Ancak yola çıkmadan önce, bu araçları web kazıma için bu kadar güçlü kılan temelleri anladığımızdan emin olalım. İlerleyen bölümlerde R ile veri çıkarma sanatının derinliklerine inerken bizi izlemeye devam edin.

Rotayı Belirlemek: rvest ile Web Kazıma

Artık gemimiz inşa edildiğine ve mürettebatımız gemiye bindiğine göre, uçsuz bucaksız veri okyanusuna yelken açmanın zamanı geldi. 'rvest' kütüphanesi pusulamız ve haritamız olacak, bizi web sayfalarının tehlikeli sularında hazinemiz olan verilere götürecek.

1. Kıyıyı Tespit Etmek: GET İsteği Gönderme

Yolculuğumuz aklımızda bir hedefle başlar. R ile web kazıma için bu hedef, keşfetmek istediğimiz sayfanın URL'sidir. Değerli veriler içeren bir web sayfasını hedef alalım - bunu hazine dolu bir ada olarak düşünün. Kıyıya yakın bir yere demir atmaya benzeyen bir GET isteği göndermek için 'rvest' kullanıyoruz:

library(rvest)

link <- "https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ISO_3166_country_codes"

page <- read_html(link)

2. Arazide Gezinme: HTML İçeriğini Ayrıştırma

Web sayfası gemimize yüklendikten sonra, sıra onun yapısında gezinmeye gelir. Web sayfaları, sandık içinde sandık gibi iç içe geçmiş bir dizi öğeden oluşan HTML'den yapılmıştır. Amacımız hazinemizin bulunduğu sandığı bulmak.

'rvest' sayfanın hangi bölümleriyle ilgilendiğimizi belirtmemizi sağlar. Diyelim ki bir ülke kodları tablosunun peşindeyiz. Hedefimizi belirlemek için CSS seçicileri veya XPath kullanırız:

table <- page %>%

 html_element(css = "table.wikitable") %>%

 html_table()

Bu komut tabloyu getirir, sandığı açarak içindeki mücevherleri (verileri) ortaya çıkarır.

3. Ganimetin Toplanması: Veri Çıkarma

Artık masamız var ama hazinemiz kumla karışık. Sadece değerli taşları ayıklamak için eleme yapmamız gerekiyor. 'rvest' ile aramamızı hassaslaştırabilir, belirli satır ve sütunları hedefleyerek en çok değer verdiğimiz veri parçalarını ayıklayabiliriz.

codes <- table %>%

 dplyr::select(Country, Code) %>%

 slice(1:10)

Burada, Ülke ve Kod sütunlarının ilk on girişini seçerek en erişilebilir hazineyi topluyoruz.

4. Rvest Proxy'lerini Kurma (İsteğe Bağlı)

Bazen keşiflerimiz adanın muhafızlarını alarma geçirebilir. Tespit edilmekten kaçınmak için proxy'ler kullanabiliriz. 'rvest' proxy'leri doğrudan ele almasa da, bunları R'da ayarlayabiliriz:

Sys.setenv(http_proxy = "http://proxyserver:port")

Bu satır R'ye isteklerimizi bir proxy sunucusu üzerinden yönlendirmesini ve gemimizi yerel bir balıkçı teknesi olarak gizlemesini söyler.

R ile web kazıma için mükemmel proxy'lerin maliyeti nedir? Fiyatları buradan kontrol edin.

Maceramız statik sayfalarla bitmiyor. Birçok ada (web sitesi) hazinelerini gizlemek için büyü (JavaScript) kullanır ve bunları yalnızca doğru büyüleri bilenlere gösterir. Dinamik olarak görünen içerik için, bir sonraki bölümümüzde inceleyeceğimiz farklı taktikler kullanmamız gerekecek.

R ve 'rvest' ile bir web kazıma yolculuğuna çıkmak, parmaklarınızın ucundaki bir veri dünyasının kilidini açar. İster tablolarla dolu statik sayfalar ister JavaScript'in arkasına gizlenmiş dinamik içerikler olsun, bilgi hazinesi sizin elinizin altında. Veri zengini denizlerde gezinmeye hazır mısınız? IPBurger'in proxy 'leri gecenin karanlığını sağlayarak kazıma maceranızın fark edilmemesini sağlayabilir. Bizimle yelken açın ve internetin gizli hazinelerini birlikte ortaya çıkaralım.

Dinamik Denizlerde Gezinmek: JavaScript ile Oluşturulan İçeriği R ile Kazımak

r ile web kazıma yolculuğumuz şimdiye kadar statik sayfaların sakin sularını kapsadı. Ancak dijital deniz, suların dinamik hale geldiği ve hazinelerini JavaScript dalgalarının arkasına sakladığı alanlarla çok geniştir. Korkmayın, çünkü bu zor hazineler bile bazı akıllı navigasyon sayesinde ulaşabileceğimiz mesafede.

1. Zorlukları Anlamak

Dinamik web siteleri içeriklerini, genellikle kullanıcı eylemlerine yanıt olarak veya bir sunucudan veri getirdikten sonra anında yükler. İlk HTML kaynağına dayanan geleneksel kazıma yöntemleri bu suları bulanık bulabilir. Ancak doğru araçlarla bir rota çizebiliriz.

2. Gizli API'leri Tespit Etmek: Bir Korsanın Teleskobu

Birçok dinamik site verileri bir API'den (Uygulama Programlama Arayüzü) alır. Keskin bir gözle, tarayıcımızın geliştirici araçlarını kullanarak bu gizli API'leri tespit edebiliriz. Bu yaklaşım, JavaScript ile oluşturulmuş sayfayla etkileşime girme ihtiyacını ortadan kaldırarak verilere doğrudan erişmemizi sağlar.

# Example: Discovering an API endpoint

# Not actual R code – just illustrative

"https://example.com/api/data?page=1"

Siteyle etkileşime geçerken ağ trafiğini izleyerek bu API çağrılarını ortaya çıkarabilir ve bunları doğrudan veri almak için kullanabiliriz.

3. RSelenium: Dinamik Sularda Yelken Açmak

API keşfetmenin bir seçenek olmadığı siteler için RSelenium'a başvuruyoruz. RSelenium, bir web tarayıcısını programlı olarak kontrol etmemize olanak tanıyarak R'nin web üzerinde bir kullanıcı gibi eylemler gerçekleştirmesini sağlar. Bu şekilde sayfalarda gezinebilir, öğelerle etkileşime girebilir ve dinamik olarak yüklenen içeriği kazıyabiliriz.

# Setting sail with RSelenium

library(RSelenium)

driver <- rsDriver(browser = "chrome")

remote_driver <- driver[["client"]]

remote_driver$navigate("https://example-dynamic-site.com")

4. Derinliklerden Veri Çıkarma

RSelenium dinamik içeriği görüntüye getirdiğinde, verileri ayıklamak için rvest'i kullanabilir ve web hazinelerinin tüm yelpazesine erişmek için her iki aracın gücünü birleştirebiliriz.

# Extracting data with rvest after loading with RSelenium

html_content <- remote_driver$getPageSource()[[1]]

page <- read_html(html_content)

data <- page %>% html_node("selector") %>% html_text()

5. Etik Navigasyonun Önemi

Bu dinamik diyarlara girerken, etik bir şekilde hareket etmek çok önemlidir. Her zaman sitenin robots.txt kurallarına ve hizmet şartlarına saygı gösterin. Bunu internetin korsan kodu olarak düşünün - gerçek kurallardan çok "yönergeler" diyebilirsiniz, ancak yine de uyulması önemlidir.

Geminizi Dinamik Denizler için Donatın

Web kazımanın dinamik zorluklarının üstesinden r ile gelmeye hazır mısınız? IPBurger'in proxy'leri ile kazıma faaliyetlerinizin fark edilmemesini sağlayabilir, hem statik hem de dinamik içerikte gezinirken gizliliğinizi koruyabilirsiniz. IPBurger ve RSelenium ile kazıma araç setinizi yükseltin ve statik veya dinamik hiçbir veri hazinesinin ulaşamayacağınız bir yerde kalmasına izin vermeyin.

Yeni Bölgeler Çizmek: Pratik Kullanımlar ve Etik Pusulası

 

R Sizi Nereye Götürebilir?

 

• • Pazar İstihbaratı: X-ray görüşüne sahip olmak gibi. Rakiplerin stratejilerine, fiyatlandırmalarına ve kalabalığın neyi alkışlayıp neyi yuhaladığına göz atın. Bu, ev ödevlerini kopyalamakla ilgili değil - akıllı olmak ve bir adım önde olmak ile ilgili.

• • Sosyal Medya Analizi: Hiç dünyanın herhangi bir şey hakkında ne düşündüğünü bilmek istediniz mi? Sosyal platformları kazıyın ve işte, parmaklarınızın ucunda bir kamuoyu altın madeni var. Unutmayın, büyük veri büyük sorumluluk getirir.

• • Akademik Araştırma: Aramızdaki akademisyenler için web kazıma, dijital arşivleri tarayan ve çığır açan araştırmaları besleyen verileri getiren bir robot ordusuna sahip olmak gibidir. Bu, gece geç saatlere kadar süren kütüphane seanslarını geçmişte bırakmakla ilgili.

• • Potansiyel Müşteri Oluşturma: Balığın ısırdığını bildiğiniz yerde balık tuttuğunuzu hayal edin. Web üzerinden iletişim bilgilerini ve potansiyel müşterileri kazıyın. Sadece spam yapmadığınızdan emin olun; kimse spam yapanları sevmez.

• • İçerik Toplama: İçerik oluşturucular için bu, parmağınızı nabızda tutmakla ilgilidir. Haberleri, blog yazılarını ve videoları bir araya getirerek hedef kitlenize en taze, en alakalı içeriği sunun. Bu, bilgi için DJ olmak gibidir.

Onurla Yelken Açmak: Etik Kurallar

R ile web kazıma güçlüdür, ancak dijital korsanlara dönüşmeyelim. İşte ahlaki pusulanızın kuzeyi göstermesini nasıl sağlayacağınız:

 

• • Gizlilik kraldır: Ürkütücü olmayın. Açıkça izin almadığınız sürece kişisel verilerden uzak durun. Bunu bir partide saygılı bir misafir olmak gibi düşünün.

• • Yasallık: Farklı sular, farklı kurallar. GDPR gibi yasaları takip ederek yasak denizlere girmediğinizden emin olun.

• • Robots.txt: Bu küçük dosya bir web sitesinin kapıcısı gibidir, size hangi kapıların açık, hangilerinin yasak olduğunu söyler. Kapıcıya saygı gösterin.

• • Tekneyi Sallamayın: Bir siteyi istek bombardımanına tutmak kötü bir davranıştır. Web sitelerini mutlu ve işler halde tutmak için kazıma işleminizi aralıklı yapın.

• • Kredi Verin: Yararlı bir şey mi buldunuz? Kaynağa şapka çıkarın. Bu bir topluluk oluşturmakla ilgilidir, sadece ondan almakla değil.

Hassasiyet ve Amaçla Gezinin

IPBurger'in gizliliği ve hızıyla desteklenen R ile web kazıma, bir veri evreninin kapılarını açar. İster içgörü, ister araştırma, isterse de bağlantılar oluşturmak için olsun, bu dijital denizlerde saygı ve dürüstlükle yelken açmayı unutmayın. Web kazıma için R'nin gücünden yararlanmaya hazır mısınız? Akıllı ve etik davranın ve maceranın başlamasına izin verin. Proxy'leri şimdi alın.

Kazımanın Ötesinde: Verilerinizi Analiz Etme ve Görselleştirme

Tebrikler, R ile web kazıma işleminin dalgalı sularında gezindiniz, ancak yolculuğunuz burada bitmiyor. Asıl macera, zor kazandığınız verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürdüğünüzde başlıyor. Bunu ham cevheri altına dönüştürmek olarak düşünün.

Verileri İçgörülere Dönüştürme

 

• • Temizleyin ve Hazırlayın: Verileriniz fırtına sonrası hazine sandığı gibi görünebilir; değerli ama dağınık. Düzenlemek için dplyr kullanın. Gürültüyü filtreleyin, değerli taşları seçin ve bulgularınızı düzenleyin. Bu, gurme bir yemek için ana malzemeleri hazırlamak gibidir.

• • Kalıplar için Analiz Edin: Verileriniz şekillendiğine göre, daha derine inmenin zamanı geldi. Trendler, anomaliler veya korelasyonlar mı arıyorsunuz? Dplyr'deki fonksiyonlar ve temel R'deki istatistiksel testler, verilerinizin anlatmaya istekli olduğu hikayeyi ortaya çıkarmanıza yardımcı olabilir.

• • Tahminin Gücü: Mevcut durumu kavradınız mı? Neden gelecekteki eğilimleri tahmin etmeyesiniz? Tahmin ve kehanet gibi paketler, gelecekteki olasılıkları tahmin etmek için mevcut verilerinizi kullanmanıza olanak tanır. Kristal bir küreye sahip olmak gibi, ancak bilim tarafından destekleniyor.

Verileri Hayata Geçirmek: Görselleştirme

Bir resim bin kelimeye bedeldir ve veri dünyasında bu daha doğru olamazdı. Görselleştirme sadece bulgularınızı sindirilebilir hale getirmekle kalmaz, aynı zamanda gözden kaçırmış olabileceğiniz gizli kalıpları da ortaya çıkarabilir.

 

• • ggplot2: Sanatçının Paleti: Tidyverse'in bir parçası olan ggplot2, çarpıcı ve bilgilendirici görselleştirmeler oluşturmak için başvuracağınız bir araçtır. İster histogramlar, ister dağılım grafikleri veya çizgi grafikler olsun, ggplot2 verilerinizi görsel hikayelere dönüştürür. Fırça darbelerinizin veri noktalarınız olduğu bir resim düşünün.

• • Parlak: Etkileşimli ve İlgi Çekici: Veri görselleştirmenizi bir üst seviyeye taşımak ister misiniz? Shiny, doğrudan R'den etkileşimli web uygulamaları oluşturmanıza olanak tanır. Veri görselleştirmenizi, kullanıcıların etkileşime girebileceği ve verileri kendilerinin keşfedebileceği bir video oyununa dönüştürmek gibidir.

• • Plotly: Boyut Ekleme: Daha dinamik bir dokunuş için plotly, web sayfalarına yerleştirilebilen 3D görselleştirmeler ve etkileşimli grafikler sunar. İzleyicilerinize yıldızları keşfetmeleri için veri destekli bir teleskop vermek gibi.

Verilerinizle Yeni Dünyalar Çizin

Bu araç ve tekniklerle veri toplamadan analiz ve görselleştirmeye uzanan yolculuğunuz sadece içgörülere giden bir yol değil, aynı zamanda bir keşif yolculuğudur. İster iş stratejilerini etkiliyor, ister akademik bilgiye katkıda bulunuyor ya da sadece merakınızı gideriyor olun, R'ın gücü sizi sadece bir gezgin değil, aynı zamanda bir hikaye anlatıcısı yapar.

Unutmayın, veri denizleri çok büyük ve sürekli değişiyor. R ve IPBurger'in vekilleri ile bu dijital okyanusları keşfetmek, gizli hazineleri ortaya çıkarmak ve veri maceralarınızı anlatmak için iyi bir donanıma sahipsiniz. İçgörülerinizin yeni dünyaların haritasını çıkarabileceği ufkun ötesine gözlerinizi dikin.

Son Düşünceler

R ile web kazıma, veri analizi ve görselleştirmenin engin ve canlı denizlerinde yaptığımız yolculuğun sonuna geldiğimizde, yolculuğumuzun dönüştürücü olduğu açıktır. 'rvest' ile veri toplamaktan ggplot2 ve Shiny ile ilgi çekici anlatılar ortaya çıkarmaya kadar R'nin gücünden nasıl yararlanacağınız konusunda bilgi sahibi olarak veri biliminde keşfedilmemiş bölgelerin eşiğinde duruyorsunuz. 

Unutmayın, karşılaştığınız her veri kümesi yeni bir macera, anlatılmayı bekleyen bir hikaye ve kararları etkileyebilecek, inovasyonu tetikleyebilecek ve daha önce gizlenmiş yolları aydınlatabilecek içgörülerin kilidini açma fırsatıdır. IPBurger'in vekillerinin yolculuğunuzun sorunsuz ve fark edilmeden devam etmesini sağlayan sadık arkadaşlığıyla, dijital alem keşfetmek için sizindir. Öyleyse rotanızı belirleyin, yelken açın ve merak rüzgarlarının sizi bir sonraki veri keşfinize yönlendirmesine izin verin.