Web sitelerinden veri kazıma

DeepmineAI olarak, Web sitelerinden veri kazıma kapsamında Hepsiemlak platformundan İstanbul konut verilerini indirdik. Çalışmada, veri kazıma yöntemini kullandık. Araştırma amaçlı olan bu proje ile yaklaşık 30.000 konutun bilgilerini çektik. Elde edilen bu bilgilerden detaylı bir veri seti oluşturduk.

Bu yazımızda, veri kazıma sürecimizi ve kullanılan teknikleri anlatacağız. Bu yazı, internetten veri kazımak isteyenler için rehber olacaktır.

Veri Kazıma Nedir ve Neden Önemlidir?

Veri kazıma (web scraping), web sitelerinden veya diğer dijital kaynaklardan otomatik olarak veri toplama işlemidir. Bu işlem, internetteki verileri çekmek için kullanılır. Veri kazıma, özellikle şu durumlarda tercih edilir:

Web sitelerinde açıkça sunulan ancak indirme seçeneği bulunmayan verilere erişmek.
Büyük ölçekli veri setlerini hızlı ve otomatik bir şekilde toplamak.
Rekabet analizi, fiyat karşılaştırması veya piyasa trendlerini izlemek.

Güncel Durum:

Veri kazıma, özellikle e-ticaret, emlak, finans ve pazarlama sektörlerinde yaygın olarak kullanılıyor.
Yapay zeka ve makine öğrenmesi modellerini eğitmek için büyük veri setlerine ihtiyaç duyulması, veri kazımanın önemini artırıyor.
Ancak, web sitelerinin veri kazımaya karşı önlemler alması (CAPTCHA, IP engelleme vb.) bu süreci zorlaştırabiliyor.
Etik ve yasal sınırlamalar da veri kazıma uygulamalarını dikkatli bir şekilde yürütmeyi gerektiriyor.

Web Sitelerinden Veri Kazıma Projenin Detayları

Projemizde, Python programlama dili ve Selenium, BeautifulSoup, Pandas gibi kütüphaneleri kullandık. Hepsiemlak üzerinden konut verileri otomatik olarak çektik. İşte projenin temel adımları:

WebDriver ve Kullanıcı Ajanı Ayarları:
- Selenium ile tarayıcı otomasyonu sağladık.
- Kullanıcı ajanı değiştirilerek, web sitesine insan kullanıcı gibi erişim sağladık.
Veri Kazıma İşlemi:
- Hepsiemlak’ın sayfa yapısı analiz edilerek, ilanların bulunduğu HTML elementleri tespit ettik. İlan bilgilerinin tutulduğu sınıf (class) yapılarını bulduk.
- Her ilandan başlık, oda sayısı, metrekare, bina yaşı, kat bilgisi, konum ve satılık/kiralık durumu gibi detaylar çektik.
Veri Depolama ve Analiz:
- Toplanan veriler, Pandas DataFrame’ine dönüştürerek Excel dosyasına kaydettik.

Projenin Amacı ve Kapsamı

Bu proje ile Hepsiemlak platformundan İstanbul’daki satılık konut ilanlarını aşağıdaki bilgileri elde ettik:

Title (İlan başlığı)
Price (Fiyat)
Location (Konum)
Size (Metrekare)
Room (Oda sayısı)
Age (Bina yaşı)
Floor (Kat bilgisi)

Videoda anlatılan veri kazıma kodlarını GitHub’dan indirebilirsiniz.

Veri Kazıma Süreci

1. Araçlar ve Teknolojiler

Bu projede veri kazıma işlemi için aşağıdaki araçları kullandık:

Selenium: Dinamik web sitelerinden veri çekmek için kullanılan bir otomasyon aracı.
BeautifulSoup: HTML ve XML verilerini ayrıştırmak için kullanılan bir kütüphane.
Pandas: Elde edilen verileri düzenlemek ve analiz etmek için kullanılan bir veri işleme kütüphanesi.
OpenPyXL: Çekilen verileri Excel dosyasına kaydetmek için kullanılan bir kütüphane.

Kodun Temel Özellikleri

Dinamik Kullanıcı Aracısı İşleme : Betik, kullanıcı aracısı dizesini gerçek bir tarayıcıyı taklit edecek şekilde değiştirir; bu da anti-scraping mekanizmaları tarafından algılanmayı önlemeye yardımcı olur.
Veri Temizleme Fonksiyonları : Çıkarılan verileri temizlemek ve biçimlendirmek, tutarlılık ve doğruluğu sağlamak için özel fonksiyonlar uyguladık.
Tekrarlı Sayfa Gezintisi : Kod, listelemelerin birden fazla sayfasında tekrarlı bir şekilde gezinerek daha geniş bir veri kümesi toplanmasına olanak tanıdı.
Veri Depolama : Son olarak toplanan veriler Pandas kullanılarak bir Excel dosyasında depolandı. Bu sayede bir sonraki aşama olan veri temizleme işlemi için gerekli ham veriler düzenli bir şekilde elde ettik.

2. Web Sitesine Erişim ve HTML Analizi

Hepsiemlak, dinamik içerik sunan bir web sitesi olduğu için Selenium kullanarak sayfaları yükledik ve sayfa kaynağını aldık. Daha sonra BeautifulSoup ile HTML içeriğini ayrıştırarak gerekli verileri çektik.

3. Veri Çekme Süreci

Verileri almak için aşağıdaki adımları izledik:

Sayfa kaynağını alarak ilanları listeledik.
İlanlardaki ilgili bilgileri seçerek temizleme işlemi gerçekleştirdik.
Verileri liste halinde sakladık.
Tüm sayfalardan veri çekme işlemini tekrarladık.

4. Veri Temizleme ve Formatlama

Çekilen verilerde, metin içindeki gereksiz karakterleri temizledik. Örneğin:

“2 +\n 1” formatındaki oda sayılarını “2+1” formatına çevirdik.
“14\n at Age” formatındaki bina yaşlarını sadece “14” olarak kaydettik.

5. Verilerin Excel Dosyasına Kaydedilmesi

Toplanan veriler Pandas DataFrame formatına çevrilerek ‘hepsiemlak_listings.xlsx’ dosyasına kaydedildi. Böylece analiz ve görselleştirme işlemleri için uygun bir format oluşturulmuş oldu.

Veri Analizi ve Kullanım Alanları

Toplanan veriler farklı amaçlar için analiz edilebilir:

Fiyat Analizi: Konut fiyatlarının bölgesel dağılımını ve trendlerini belirlemek.
Yatırım Analizi: Hangi bölgelerde daha fazla yatırım fırsatı olduğunu anlamak.
Talep Analizi: En çok tercih edilen konut tiplerini belirlemek.
Makine Öğrenmesi Modelleri: Gelecekteki fiyat tahminlerini yapmak için regresyon modelleri geliştirmek.

İşbirliği ve Gelecek Projeler

DeepMineAI olarak, veri kazıma, analiz ve yapay zeka destekli model geliştirme konularında iş birliklerine açığız. Emlak sektörü başta olmak üzere, büyük ölçekli veri analizi projeleriyle ilgilenen firmalar ve bireyler için özel çözümler sunuyoruz. Modern programlama teknikleri ve araçları kullanarak, internetten istenilen verileri etkili bir şekilde çekebiliyor, bu verileri işleyerek değerli içgörülere dönüştürüyoruz.

Veri, modern iş dünyasının temel taşıdır ve biz, bu gücü kullanarak yeni fırsatlar yaratmak için çalışıyoruz.

Eğer siz de veri kazıma, analiz veya iş birliği fırsatları hakkında daha fazla bilgi almak isterseniz, bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin. Birlikte, verinin gücünü kullanarak yeni fırsatlar yaratabiliriz.

Web Sitelerinden Veri Kazıma Konusunda Sıkça Sorulan Sorular

Veri kazıma hangi sektörlerde kullanılır?

Veri kazıma, özellikle e-ticaret, emlak, finans, pazarlama ve sağlık sektörlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu alanlarda, veri kazıma ile hızlı ve doğru analizler yapılabilir.

Veri kazıma işlemi etik midir?

Veri kazıma, web sitelerinin kullanım şartları ve yasal düzenlemeler doğrultusunda yapılmalıdır. Web siteleri, veri kazımaya karşı çeşitli önlemler alabilir, bu nedenle etik ve yasal sınırlamalara dikkat edilmesi gerekir.

Web sitesinden veri kazıma nasıl yapılır?

Veri kazıma süreci şu adımları içerir:
Araçlar ve Teknolojiler: Selenium, BeautifulSoup ve Pandas gibi araçlar kullanarak web sitesinden veri çekme işlemi yapılır.
HTML Analizi: Web sayfasındaki HTML yapısı analiz edilir ve gerekli veriler seçilir.
Veri Depolama: Çekilen veriler, genellikle bir veri çerçevesine dönüştürülür ve Excel dosyasına kaydedilir.
Veri Temizleme: Veriler, tutarsızlıkları gidermek için temizlenir ve formatlanır.

Veri kazıma sırasında karşılaşılan zorluklar nelerdir?

Veri kazıma sırasında karşılaşılan başlıca zorluklar:
Web sitelerinin anti-scraping mekanizmaları (CAPTCHA, IP engelleme vb.) ile mücadele,
Dinamik içerik sunan sitelerden veri çekme,
Verinin düzensiz veya tutarsız olması.

Elde edilen veriler nasıl analiz edilir?

Toplanan veriler:
Fiyat analizi,
Yatırım analizi,
Talep analizi gibi çeşitli analizlere tabi tutulabilir. Bununla birlikte, makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak gelecekteki fiyat tahminleri yapılabilir.

Veri kazıma projeleri hakkında nasıl iş birliği yapabiliriz?

DeepMineAI olarak veri kazıma, analiz ve yapay zeka destekli model geliştirme projeleri için iş birliğine açığız. Emlak sektörü başta olmak üzere, büyük veri analizi projelerinde çalışabiliriz. Bizimle iletişime geçerek daha fazla bilgi alabilirsiniz.

Veri kazıma hangi alanlarda kullanılır?

Veri kazıma, aşağıdaki alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır:
E-ticaret: Fiyat karşılaştırması, ürün özellikleri, rakip analizi ve stok durumu gibi bilgilerin toplanması.
Emlak: Satılık veya kiralık konutların fiyatları, metrekareleri, oda sayıları gibi bilgilerin çekilmesi.
Finans: Borsa verileri, döviz kuru değişiklikleri, hisse senedi fiyatları ve ekonomik göstergelerin izlenmesi.
Pazarlama: Pazar trendleri, kullanıcı yorumları, sosyal medya etkileşimleri ve rekabet analizleri.
Haber Siteleri: Güncel haberlerin toplanması, başlıklar ve içeriklerin analiz edilmesi.
Sosyal Medya: Sosyal medya paylaşımları, kullanıcı etkileşimleri ve popüler içeriklerin izlenmesi.
Sağlık: Tıbbi makaleler, hastalık verileri ve tedavi yöntemlerinin araştırılması.

E-ticaret alanında veri kazıma nasıl kullanılır?

E-ticaret sitelerinden veri kazıma, fiyat karşılaştırması yaparak daha rekabetçi fiyatlandırma stratejileri geliştirmeyi sağlar. Ayrıca, kullanıcı yorumları, ürün detayları, stok bilgileri ve satış verileri gibi bilgilerin toplanması, pazarlama ve stok yönetimi için önemlidir.

Pazarlama ve rekabet analizinde veri kazıma nasıl faydalıdır?

Veri kazıma, rakip analizleri yapmak ve pazar trendlerini izlemek için kullanılır. Sosyal medya etkileşimlerini ve müşteri geri bildirimlerini toplayarak, markaların stratejik kararlar almasına yardımcı olur. Aynı zamanda müşteri davranışlarını analiz ederek, daha hedeflenmiş reklamlar ve promosyonlar geliştirilmesine katkı sağlar.

Sosyal medya verilerini toplamak için veri kazıma nasıl yapılır?

Sosyal medya verileri, popüler paylaşımlar, etkileşim oranları, takipçi sayıları ve kullanıcı yorumları gibi bilgileri içerir. Bu veriler, markaların sosyal medya stratejilerini geliştirmeleri, kullanıcı geri bildirimlerini analiz etmeleri ve etkileşimleri artıracak içerikler oluşturabilmeleri için kullanılır.