Press ESC to close

Veri Kazıma için En İyi 20 Proje Fikri

Veri kazıma, web sitelerinden veri çıkarmak ve analiz etmek için değerli bir beceridir. Bireylerin ve işletmelerin pazar araştırması, rekabet analizi ve potansiyel müşteri oluşturma gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilecek bilgileri toplamasına olanak tanır. Bu makalede, veri kazıma için 20 proje fikrini inceleyecek, her projenin amacını açıklayacak, başlamak için kaynaklar önereceğiz. Veri etiğinin önemini ve ihlallerden kaçınmayı vurgulayacağız.

1. Fiyat Karşılaştırması

Amaç: Birden fazla e-ticaret sitesindeki ürünlerin fiyatlarını karşılaştırmak.

Veri Kaynakları: E-ticaret web siteleri (Amazon, eBay, Walmart, vb.)

Kaynaklar: Python Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

2. İş Piyasası Analizi

Amaç: Yüksek talep gören becerileri ve maaş eğilimlerini belirlemek için iş ilanlarını analiz etmek.

Veri Kaynakları: İş arama web siteleri (Indeed, LinkedIn, Glassdoor, vb.)

Kaynaklar: Python Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

3. Sosyal Medya Duyarlılık Analizi

Amaç: Belirli bir konu veya markaya yönelik kamuoyu duyarlılığını anlamak için sosyal medya gönderilerini analiz etmek.

Veri Kaynakları: Sosyal medya platformları (X, Facebook, Instagram, vb.)

Kaynaklar: Python Python (Tweepy, BeautifulSoup), R (TwitteR)

4. Emlak Listeleri

Amaç: Piyasa analizi veya mülk araştırması için emlak listeleri hakkında bilgi toplamak.

Veri Kaynakları: Emlak web siteleri (Zillow, Realtor.com, Redfin, vb.)

Kaynaklar: Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

5. Haber Toplama

Amaç: Kişiselleştirilmiş haber toplama için çeşitli kaynaklardan haber makaleleri toplamak.

Veri Kaynakları: Haber web siteleri (CNN, BBC, The New York Times, vb.)

Kaynaklar: Python (Beautiful Soup, Newspaper3k)

6. Ürün İncelemeleri ve Derecelendirmeleri

Amaç: Müşteri görüşlerini ve geri bildirimlerini anlamak için ürün incelemelerini ve derecelendirmelerini kazıyın.

Veri Kaynakları: E-ticaret web siteleri (Amazon, Best Buy, vb.)

Kaynaklar: Python Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

7. Hava Durumu Verileri

Amaç: Araştırma, tahmin veya analiz için hava durumu verilerini toplamak.

Veri Kaynakları: Hava durumu web siteleri (Weather.com, AccuWeather, vb.)

Kaynaklar: Python Python (Beautiful Soup, İstekler)

8. Sosyal Medya Influencer Analizi

Amaç: Pazarlama ve ortaklık fırsatları için sosyal medya fenomenlerini belirlemek ve analiz etmek.

Veri Kaynakları: Sosyal medya platformları (Instagram, YouTube, TikTok, vb.)

Kaynaklar: Python Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

9. Borsa Verileri

Amaç: Finansal analiz veya algoritmik ticaret için borsa verilerini ayıklayın.

Veri Kaynakları: Borsa web siteleri (Yahoo Finance, Google Finance, vb.)

Kaynaklar: Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

Veri Kazıma

10. Akademik Araştırma Verileri

Amaç: Akademik araştırma veya analiz için veri toplamak.

Veri Kaynakları: Araştırma makalesi veritabanları (PubMed, IEEE Xplore, vb.)

Kaynaklar: Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

11. Seyahat Ücreti Karşılaştırması

Amaç: Birden fazla seyahat web sitesinde uçuş veya otel fiyatlarını karşılaştırın.

Veri Kaynakları: Seyahat web siteleri (Expedia, Kayak, Booking.com, vb.)

Kaynaklar: Python Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

12. Araba Listeleri ve Fiyatları

Amaç: Pazar araştırması veya satın alma kararları için araç listeleri ve fiyatları hakkında bilgi toplamak.

Veri Kaynakları: Araba listeleme web siteleri (Autotrader, Cars.com, vb.)

Kaynaklar: Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

13. Tarif Toplama

Amaç: Kişiselleştirilmiş yemek tarifi önerileri için çeşitli kaynaklardan yemek tarifleri toplamak.

Veri Kaynakları: Yemek tarifi web siteleri (AllRecipes, Food Network, vb.)

Kaynaklar: Python (Beautiful Soup, Scrapy)

14. Sosyal Medya Takipçi Analizi

Amaç: Kitle içgörüleri için belirli bir hesabın sosyal medya takipçilerini analiz etmek.

Veri Kaynakları: Sosyal medya platformları (Twitter, Instagram, vb.)

Kaynaklar: Python Python (Tweepy, BeautifulSoup), R (TwitteR)

15. Web Sitesi İçerik Kazıma

Amaç: İçerik analizi veya intihal tespiti için web sitelerinden içerik ayıklamak.

Veri Kaynakları: Herkese açık içeriğe sahip web siteleri

Kaynaklar: Python (Beautiful Soup, Scrapy)

16. YouTube Video Analitiği

Amaç: YouTube kanal analizi için video meta verilerini ve istatistiklerini ayıklayın.

Veri Kaynakları: YouTube API

Kaynaklar: Python (YouTube Veri API’si)

17. Devlet Veri Analizi

Amaç: Sosyal, ekonomik veya demografik içgörüler için kamuya açık devlet verilerini analiz etmek.

Veri Kaynakları: Devlet web siteleri (Data.gov, Dünya Bankası, vb.)

Kaynaklar: Python Python (Beautiful Soup, Requests)

18. Olay Birleştirme

Amaç: Kişiselleştirilmiş etkinlik önerileri için çeşitli kaynaklardan etkinlik bilgileri toplamak.

Veri Kaynakları: Etkinlik web siteleri (Eventbrite, Meetup, vb.)

Kaynaklar: Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

19. Restoran Yorumları ve Derecelendirmeleri

Amaç: Müşteri geri bildirim analizi için restoran yorumlarını ve derecelendirmelerini kazıyın.

Veri Kaynakları: İnceleme web siteleri (Yelp, TripAdvisor, vb.)

Kaynaklar: Python Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

20. Spor Veri Analizi

Amaç: Takım performansı, oyuncu istatistikleri veya bahis içgörüleri için spor verilerini ayıklamak ve analiz etmek.

Veri Kaynakları: Spor web siteleri (ESPN, NBA, NFL, vb.)

Kaynaklar: Python Python (Beautiful Soup, Selenium), Scrapy

Veri Kazıma kazanılması gereken bir yetenek!

Veri kazıma, çeşitli kaynaklardan veri toplamak ve analiz etmek için bir olasılıklar dünyasının kapılarını açar. Bu 20 proje fikri, pazar araştırması, analiz ve karar alma süreçlerinde veri kazıma yönteminden yararlanmak isteyen bireyler ve işletmeler için bir başlangıç noktası oluşturmaktadır. Ancak, veri kazıma ile ilgili etik hususları ve yasal sınırlamaları unutmamak önemlidir.

Web sitesi hizmet şartlarına, veri gizliliği politikalarına ve fikri mülkiyet haklarına her zaman saygı gösterin. Doğru araçlar, kaynaklar ve sorumlu bir yaklaşımla veri kazıma, veri odaklı çalışmalarınızda güçlü bir araç olabilir.

Forty Two Veri Bilimi Serisi

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Kapatmak için ESC ye basın