PromptCloud'un Blogundan 2018'de Yayınlanan En İyi Yazılar

Bu yılın alacakaranlığındayız ve bu, yarattıklarımıza tekrar bakmamız için mükemmel bir zaman. Ayrıca, yılın kapanışı sırasında, en iyiler listelerinin insanların hiçbir şeyi kaçırmamasını sağladığını belirtmekte fayda var.

Bu derleme, blogumuzda yayınlanan web verileriyle ilgili en popüler 10 makaleyi size getiriyor. Bu, herhangi bir şeyin kayması durumunda size yardımcı olacaktır.

Vakit kaybetmeden hemen girelim.

Otel Fiyatı Kazıma ve Optimizasyon Stratejisi

Rekabetçi fiyatlandırmayı sürdürmek ve aynı zamanda karlılığı sürdürmek isteyen otel zincirleri için ilginç bir çözümle yıla başladık. Talep tahmini, pazar tepkisi ölçümü, rekabetçi analiz olmak üzere üç ana faktöre dayalı olarak fiyatlandırma stratejisi tasarlamaktan bahsettik. Tüm bu faktörlerin, çeşitli kısıtlamaları hesaba katarken fiyat modellemesi için tartılacak olan birkaç alt faktörü vardır.

Son olarak, bu modelleri otel işletmesinin benzersiz satış noktaları ile harmanlamak, müşteriler için cazip olacak fiyatlandırmayı ortaya çıkaracaktır.

Oscar Adaylı Film Fragmanları Üzerine YouTube Yorumlarını Görselleştirme

Bu yazıda, eğlence alanında ilginç bir çalışma yaptık ve Oscar'lara odaklandık çünkü her yerde konuşulan konu buydu. Oscar adayı filmlerin fragmanlarından YouTube yorumlarını çıkardık ve görselleştirmeler oluşturduk.

İşte analiz ettiklerimiz:

• Yorum sayılarına göre filmlerin popülerliği
• Uzunluk dağılımını gözden geçir
• İncelemelerde kullanılan en iyi terimler
• duygu analizi
• Kelimeler arasındaki ilişki – bigramların ağ grafiği
• “The Shape of Water” fragmanı için yorumlarda en sık geçen kelimeleri bulmak için bir kelime bulutu.

İşte ortaya çıkardıklarımız:

• Filmin popülaritesi doğrudan kazanmaya veya aday gösterilmeye bağlı değildir
• The Shape of Water karışık duygularla yorumlar aldı
• Oscar adaylığı, izleyicinin bir film hakkındaki algısını değiştirebilir

Patronunuzu Web Verileri Toplamaya Nasıl İkna Edebilirsiniz?

Ardından, şirketinizin üretkenliğini ve verimliliğini artırmak için patronunuzu web verilerini toplamaya ikna etmenize yardımcı olmaya karar verdik. Cephaneliğinizde neler kullanabileceğinize odaklandık ve bazı somut noktalar bulduk. Nasıl yapabileceğini açıklayabilirsin -

1. Müşterileri daha iyi hedeflemek için verileri kullanın.
2. Kullanılmayan verileri yükümlülükten değerli varlığa dönüştürün.
3. Yakıt inovasyonu.
4. Karar vermeyi artırın.
5. Genel verimliliği artırın.

Hepsi web kazıma verilerini kullanarak!

Makine Öğrenimi ve Web Scraping'in Kaçınılmaz Kutsal Evliliği

Yıl ortasında, herkes üzerinde “Machine Learning” yazan herhangi bir pastayı yerken biz de bu parçayı yapmaya karar verdik. Önce web kazıma hakkında, sonra makine öğrenimi hakkında tartıştık ve sonra aslında kazıma için yeni kurallar getiren bir insan yerine, bir makinenin bir kazıyıcıyı nasıl çalıştırabileceğini açıkladık.

Başlangıçta, gerçek bir insanın kazıyıcıyı devam ettireceği ve öğrenmesini ve yeniden öğrenmesini sağlamak için eylemlerine bağlı olarak onu ödüllendireceği veya cezalandıracağı bir süre için bir eğitim aşaması gerekli olacaktır.

Yapay Zeka Hızlı Modanın Büyümesine Yardımcı Olabilir mi?

Hızlı moda, moda perakendecileri tarafından, tasarımların güncel moda trendlerini yakalamak için podyumdan hızla hareket ettiğini ifade etmek için kullanılan çağdaş bir terimdir. Ve şu anda moda dünyasında, trendleri önerecek basit algoritmaların modası geçmiş durumda. Veri ekibi ve tasarım ekibi, renk ve malzemeyi bulmaktan şerit ve aksesuarlara kadar teklifte ince ayar yapmak için gelişmiş yapay zekayı kullanıyor. Bunu biliyoruz, çünkü şu anda bazı moda odaklı yapay zeka tedarikçilerini desteklemek için günlük olarak milyonlarca moda verisi sunuyoruz.

Müşterilerin gelecek sezon neye bayılacağını keşfetmek, tasarımcıların yaratıcılığıyla birleşen bir matematiksel çözüm vakası olarak ortaya çıkıyor.

Taylor Swift'in Şarkı Sözlerinin Veri Görselleştirmesi ve Analizi

Altta yatan temayı ve yıllar içinde değişen trendi bulmak için 'müzik' gibi yaratıcı alanlara veri analizi uygulanabilir. Bu nedenle, bu çalışma çok sayıda ödül kazanmış olan Taylor Swift'e odaklandı.

Bazı büyüleyici çizelgeler ve grafikler oluşturmak için 94 pistinde analiz yapıldı.

İşte kısa bir özet:

1. Keşif analizi – bireysel parçalar ve albümlere dayalı kelime sayımlarının bir analizini, kelime sayımlarının zaman serisi analizinin yanı sıra kelime sayımlarının dağılımını yaptık.
2. Metin Madenciliği – Burada keşfettiğimiz tüm şarkıları kullanarak bir kelime bulutu oluşturduk. Ayrıca bir bi-gram ağı oluşturduk ve farklı türde duygu analizleri gerçekleştirdik.

Bu veri seti, oynamanız için Datastock'ta mevcuttur!

IoT Verilerini Kazıma Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Yılın moda kelimelerinden biri IoT (Nesnelerin İnterneti) oldu ve bu alandaki fırsatları açıklamaya karar verdik. Henüz popüler bir veri kazıma ortamı olmasa da, web kazıma, farklı IoT cihazları - etkileşimin nasıl gerçekleştiği ve hangi verilerin bilgisayar korsanlığına yatkın olabileceği vb. hakkında çok şey anlamaya yardımcı olabilir. Farklı donanım cihazları tarafından sağlanan veriler arasında gezinme de bağlantı noktaları, tüm IoT ekosistemini analiz etmek ve daha yeni ve daha verimli iş süreçleri oluşturmak isteyen kişiler için büyük fırsatlar sunabilir.

GDPR Döneminde Web Kazıma – Etki ve Fırsatlar

Facebook ve Google gibi mamutların gizlilik ve veri güvenliği endişeleri nedeniyle tarayıcının altına girmesiyle birlikte GDPR veya Genel Veri Koruma Yönetmeliği Avrupa'da yürürlüğe girdi. Bu, birçok şirketi operasyonel prosedürleri, veri depolamayı ve iş akışı yönetimini değiştirmeye ve hatta bazı durumlarda tüm altyapıyı elden geçirmeye zorladı.

Bununla birlikte, yasama organı hakkında bu kadar çok konuşulan Web Scraping alanında birçok kısıtlama ve fırsatı da beraberinde getirdi. Bu yazıda, veri kazıma şirketleri ve bireyler için hangi değişikliklerin yürürlüğe gireceğine derinlemesine giriyoruz.

Veri Analizi ABD'deki En Ürkütücü Şehri Ortaya Çıkardı

Cadılar Bayramı ayı boyunca, ürkütücü ruhlarla gitmeye ve sahip oldukları perili yerlerin sayısına göre farklı ABD şehirlerini analiz ettiğimiz bir parça yazmaya karar verdik.

Korkma şansınızın ne olduğunu bildiğinizden emin olmak için eyalet bazında ve şehir bazında bir frekans tablosunun yanı sıra ABD'nin bir ısı haritası oluşturduk. Bir kelime haritası analizi ayrıca insanların ürkütücü yerleri nasıl tanımladığını ve bu yerlerin tanımında hangi kelimelerin daha yaygın olduğunu anlamaya yardımcı oldu.

Web Scraping API'lere Neden Daha İyi Bir Alternatiftir?

En çok tartışılan yazılardan birini yıl sonuna sakladık (tatil havası nedeniyle insanların daha neşeli olmasını umarak). Konuya gelecek olursak, veri ihtiyaçlarınız için API kullanıyorsanız, bunları kullanmanın ne kadar kolay olduğunu biliyor olmalısınız; tek yapmanız gereken bazı parametreleri geçmek ve yanıt olarak kullanabileceğiniz bir JSON/XML alacaksınız.

API işlevleri genellikle sık sık değişmez ve bir dakikalık değişiklik olsa bile, bunun için güncellenmiş belgeler alacaksınız. Peki, Web Scraping'den daha mı iyi? Pekala, duymuş olabileceğiniz gibi, daha kolay her zaman daha iyi değildir. Daha fazlasını öğrenmek için bu yıl sonu makalesini okuyun.

Bu, okumanız gereken 2018 yılına ait makalelerin özetini tamamlıyor. Bu listede blogumuzdan başka bir makale istiyorsanız yorum yapın!