Web Kazıma

Web kazıma (Web scraping) ile veri madenciliği genellikle birbirleri ile karıştırılır. Kullanım alanları ve kullanım amacı göz önüne alındığında benzerlik gösterdikleri düşünülebilir. Ancak temelde birbirlerinden oldukça farklıdırlar.

Her iki kavram da dijital dünyada gitgide kendini daha çok gösteriyor. En son projelerini başlatan bir şirket veya kişisel projeler üzerinde çalışan bireysel kullanıcılar olsun, web kazıma ve veri madenciliği ile ilgili mutlaka bir araştırma ve çalışmalar gerçekleştirme eğilimindedirler.

Ancak, web kazıma ve veri madenciliği arasındaki farklar nedir. Bir sonraki çalışmalarınız için hangisi daha uygun bir göz atalım.

Eğitim ve Destek Kategorimizde İlginizi Çekebilecek İçerikler

İngilizce Öğreten Uygulamalar
LemonDuck ve LemonCat Malvare Tehditleri
PDF Şifresi Nasıl Kaldırılır?
Microsoft Teams Nedir, Özellikleri Nelerdir, Nasıl Satın Alınır?

Web Kazıma (Web Scraping) Nedir?

Web kazıma veya orijinal adıyla web scraping, bir web sitesinden verilerin çıkarılması ve ayrıştırılması anlamına gelir. Bu bilgiler toplanır ve daha sonra kullanıcı için kullanışlı bir formata aktarılır.

Bu işlem manuel olarak yapılsa da çoğu durumda, web verilerini kazırken daha az maliyetli olabileceği ve daha hızlı çalışabileceği için otomatik botlar tercih edilir. Buna rağmen çoğu durumda, basit bir iş değildir. Web siteleri birçok şekil ve biçimde gelir, sonuç olarak web kazıyıcıları işlevsellik ve özellikler bakımından farklılık gösterir.

Web Kazıma Nasıl Çalışır?

Web kazıma için bu işleri yapmaya programlanmış araçlardan bahsetmiştik. Elde edilecek dijital verilerin yararlı bilgilere dönüşmesi için bu verilerin büyük miktarlarda olmasından bahsedilir.

Bir web sitesinin HTML kodunu otomatik olarak okuyabilirler. Bununla birlikte, gelişmiş kazıyıcılar, CSS ve Javascript kodlarını öğrenecek kadar ilerletilebilir

İyi bir web kazıma aracı, tüm bir web sitesinin genel içeriğine erişim sağlar. Ve bu verilerin organize bir şekilde okunabilir dosyalara dönüştürebilirsiniz.

Web Scraping Yasal Mı?

Aslında bunu yapmak yasa dışı değildir. Ancak uyulması gereken kurallar her zaman mevcuttur. En net örnek olarak kamuya açık olmayan veriler ayıklandığında web kazıma yasal olmayan bir hale gelir.

Web Kazıma Programları

Web kazımanın temelleri anlaşıldığına göre, bu gerçekleştirebileceğiniz araçlarının neler olduğunu da öğrenmek istersiniz. Bu noktada hedefleriniz hakkında net bir yargıya varmanız en doğrusudur.Kazıma ihtiyaçlarınız hakkında ne kadar çok şey bilirseniz, sizin için en iyi web kazıyıcının ne olduğu hakkında bir fikriniz olur.

Çeşitli web kazıyıcılar arasında, açık kaynaklı web kazıyıcılar, kullanıcıların kaynak kodlarına veya framework’lere göre kodlama yapmasına izin verir.Hızlı, basit ama kapsamlı bir şekilde kazımaya yardımcı olmak için en büyük desteği verirler.

• Parsehub
• Scrapy
• Node-crawler
• Heritrix
• Apify SDK
• Apache Nutch
• StormCrawler
• Jaunt
• PySpider

Veri Madenciliği Nedir?

Bu kavram şu anda yaşadığımız dijital çağda popülerlik kazanmış olsa da kökeni geçmişlere dayanır. O günlerden bugüne kadar uzun ve maceralı bir yol kat ettiğimizdenbu kavram ile yollarımız daha çok kesişiyor.

İşletmeler artık satış dönemlerinden yatırım amaçlı finansalları yorumlamaya kadar her şeyi daha ileri götürmek adına veri madenciliği ve makine öğreniminden yararlanıyor. Veri bilimi ile her zamankinden daha büyük hedeflere ulaşmaya çalıştıkça, veri bilimcileri tüm dünyadaki kuruluşlar için hayati bir hale geldi.

Veri madenciliği tanımı, daha büyük ham veri kümesinden kullanılabilir verileri ayrıştırmak için kullanılan bir süreç olarak tanımlanır. Bir veya daha fazla yazılım kullanarak büyük veri yığınlarındaki veri modellerini analiz etmeyi ifade eder.

Veri madenciliği bir uygulamasına örneklemek gerekirse; işletmeler, müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinebilir ve çeşitli işletme işlevleriyle ilgili daha etkili stratejiler geliştirebilir ve bunun sonucunda kaynakları daha optimal bir şekilde kullanabilir. Bu, işletmelerin hedeflerine daha yakın olmalarına ve daha iyi kararlar almalarına yardımcı olur. Verileri parçalara ayırmak ve gelecekteki olayların olasılığını değerlendirmek için karmaşık matematiksel algoritmalar kullanır.

Veri Madenciliği Yöntemleri

Veri madenciliği, bugün bile veri ambarlarının analizi ve işlemesi için kendine algorythm patterns yani Algoritmik kalıplar arıyor. Bu bir avantaj olarak görülebilir çünkü sahip olduğumuz veriler hakkında yeni bir şeyler öğrenebiliriz. Bu da bize sınırın olmadığı yönünde fikir verir: Kategoriler ile analiz etmek, verileri farklı bölümlere göre toplamak, kümeleme veya verileri benzerliklerine göre gruplandırmak bir yöntem olabilir.

Veri Madenciliği için kullanılan birçok yöntemin olacağını biliyoruz, burada önemli olan, işletmeye veya soruna göre uygun formu seçmektir.

Her biri ayrı büyük bir alt başlık olan bazıveri madenciliği yöntemleri şunlardır:

Bağlantılama

• Sınıflandırma
• Karar Ağaçları
• Kümeleme
• Öngörü
• Hiyerarşik Kalıplar
• Aykırı Değer Analizi

Web Kazıma ve Veri Madenciliği Arasındaki Farklar

Web kazımada ayrıştırılmış veriler çoğu durumda yeniden kullanılmak üzere yapılır. Veri madenciliği temel olarak verilerden yeni değerler çıkarmaya odaklanır. Veri madenciliği temel alınacak çalışmalar, teknik yaklaşımdan çok algoritma bilimine meyillidir.

Birincisi, veri madenciliği, üçüncü taraf verileri toplayarak kendi işinizin verilerini inceleyerek çevrimiçi pazarlama için kullanılabilir. Veri madenciliğinde teknik uygulamalarda nasıl uygulandığına örnek vermek gerekirse. Örneğin, bir otomobilin her durumdaki davranışlarını incelemek için büyük miktarlarda veriler elde edilir.

Daha Fazla Bilgi İçin Kaynak: Web Kazıma