Python Web Scraping İle Emlak Verileri Toplama ve Analiz Etme

Adı : Python Web Scraping İle Emlak Verileri Toplama ve Analiz Etme

Python Web Scraping ile Emlak Verileri Toplama ve Analiz Etme

Web scraping, internet üzerindeki verileri otomatik olarak toplama işlemidir. Bu algoritma, belirli bir web sitesine giderek, istediğimiz verileri çeker ve daha sonra analiz ederiz. Bu yazıda, web scraping yöntemlerini kullanarak emlak verileri toplama ve analiz etme hakkında bilgi edineceksiniz.

1. Gerekli Araçlar

Web scraping için Python kullanıyoruz. Python, web scraping için birçok araç sağlar: BeautifulSoup ve Scrapy örnek olarak verilebilir. Beautifulsoup ile başlayalım:

- BeautifulSoup: Python için bir HTML parser modülüdür.
- Scrapy: Bir framework olarak düşünülebilir. Scrapy'nin önbelleğe alınmış sorgulama hizmeti ve JavaScript işlemeye yardımcı olan Splash gibi ek araçları vardır.

Ayrıca, herhangi bir programlama dilinde veri depolama için SQLITE veya PostgreSQL kullanılabilir.

2. Emlak Verilerinin Toplanması

Emlak verilerini toplama işlemi, bir web sitesi üzerindeki HTML sayfalarının kaynak kodunu indirme ve analiz etme sürecinden oluşur. HTML sayfaları, elimizdeki Meta etiketleri, hiper metin bağlantıları ve diğer etiketler sayesinde sözlük veya json formatlarında işlenebilir Python Scrapy ile:

```
def parse(self,response):
items = YourItem()
for s in response.css('script'):
if 'window.App' in s.get():
data = json.loads(re.search(r'\\{\"props.*]',s.get()).group(0))['props']['initialState']['listingReducer']['data']
for idx, item in enumerate(data):
items[idx] = {
'id':item['id'],
'price':item.get('full_price','') or item.get('price',''),
'sub_price':item['sub_price'],
'currency':item['currency'],
'price_period':item['price_period'],
'price_type':item['price_type'],
'category':item['category'],
}
yield items[idx]
```

Bu örnek, scrapy kullanan bir Python projesinden alınmıştır. Bu kod örneği, verileri Scrapinghub'ın bir web sitesinden getiriyor. Bu veriler arasında fiyat, para birimi, kategori, fiyat dönemi ve fiyat tipi gibi özellikler yer alır.

3. Emlak Verilerinin Analiz Edilmesi

Toplanan emlak verilerinin analizi yöntemleri Python'da çeşitli statik bilgi işleme ve makine öğrenimi modülleriyle gerçekleştirilebilir. Bazı örnekler:

- Scikit-learn: Makine öğrenimi algoritmaları için en popüler Python kütüphanesi. İçinde sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut azaltma ve model seçimi gibi araçlar bulunur.
- Pandas: Python'da sıkça kullanılan bir veri analizi kütüphanesidir. CSV, JSON, HTML ve Excel dosyalarından veri okumak için kullanılır.
- Matplotlib: Python'da grafik çizmek için kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane ile çizilen grafikler hem basit hem de çok karmaşık olabilir.

Örneğin, toplanan emlak verilerini Pandas ve Matplotlib kullanarak analiz edebilirsiniz:

```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# CSV'den Veri Okuma
data = pd.read_csv(\"emlak_verileri.csv\")

# Fiyata göre En Yüksek Değerli Emlak
max_price = data[\"price\"].max()
print(\"En yüksek değerli emlak fiyatı:\", max_price)

# Kategorilere göre Emlak Sayıları
category_counts = data[\"category\"].value_counts()
print(\"Kategoriye göre emlak sayıları:\
\", category_counts)

# Fiyata göre Emlaklarını Grafikleme
data.plot(kind=\"scatter\", x=\"price\", y=\"category\", alpha=0.5)
plt.title(\"Fiyata Göre Emlaklar\")
plt.show()
```

Bu kod, emlak_verileri.csv dosyasında bulunan verileri okur ve maksimum fiyat, kategorilere göre emlak sayıları ve fiyata göre emlakların grafiğini çizer.

Sık Sorulan Sorular

1. Web scraping için Beautifulsoup ve Scrapy arasındaki fark nedir?

Beautifulsoup, Python için bir HTML parser modülüdür ve Scrapy bir framework olarak düşünülebilir. Scrapy, kompleks web sitelerinin etkili bir şekilde önbelleğe alınmış sorgulama hizmeti ve JavaScript işlemeye yardımcı olan Splash gibi ek araçları vardır.

2. Verileri neye göre filtrelemeliyim?

Verileri filtrelemek için, analiz etmek istediğiniz özellikleri belirleyin. Bu özellikler arasında fiyat, yatak odası sayısı, banyo sayısı, metrekare gibi özellikler yer alabilir.

3. Hangi modülleri kullanarak verilerimi analiz edebilirim?

Python'da, veri analizi için Pandas ve veri görselleştirme için Matplotlib en sık kullanılan modüllerdir. Ayrıca, makine öğrenimi algoritmaları için Scikit-learn kütüphanesi kullanılabilir.

Sonuç olarak, Python ve Beautifulsoup veya Scrapy ile emlak verileri toplayabilir ve Pandas ve Matplotlib'i kullanarak analiz edebilirsiniz. Bu yöntemler, gelecekteki emlak yatırımlarınıza karar vermeden önce muhtemel bir pazarı analiz etmek için faydalı olacaktır."