웹 크롤링과 스크레이핑은 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에 필수적인 요소일 수 있습니다. Jupyter Notebook을 사용하여 웹에서 데이터를 수집하고 분석하는 프로젝트를 수행하는 것은 흥미로운 경험일 수 있습니다.
본 문서에서는 Jupyter Notebook을 활용하여 다양한 웹 크롤링과 스크레이핑 프로젝트에 대한 아이디어를 제공하고, 이를 실행하는 방법에 대해 소개하겠습니다.
목차
주가 정보 수집
주식 시장에서 실시간 주가 데이터를 수집하는 프로젝트를 구현하여 주가의 변동을 추적하고 분석할 수 있습니다. Yahoo Finance나 Google Finance와 같은 웹사이트에서 주식 가격을 크롤링하여, 시각화 및 추이 분석을 통해 투자 결정에 도움을 주는 알고리즘을 개발할 수 있습니다.
import pandas as pd
import yfinance as yf
stock_data = yf.download('AAPL', start='2022-01-01', end='2022-12-31')
뉴스 기사 스크레이핑
다양한 뉴스 웹사이트에서 실시간으로 뉴스 기사를 스크레이핑하여, 중요한 토픽을 식별하고 주요 이슈에 대한 감정 분석을 수행할 수 있습니다.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.bbc.com/news'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
headlines = [headline.get_text() for headline in soup.find_all('h3')[0:5]]
SNS 데이터 분석
트위터, 인스타그램 등의 소셜 미디어에서 특정 주제에 대한 포스트를 크롤링하여, 그 주제에 대한 인기도 및 경향을 분석할 수 있습니다.
from twitterscraper import query_tweets
tweets = query_tweets("Python", 10)
for tweet in tweets:
print(tweet.text)
영화 리뷰 데이터 수집
IMDb나 Rotten Tomatoes와 같은 영화 리뷰 웹사이트에서 영화에 대한 리뷰를 크롤링하여, 사용자들의 리뷰와 평가에 대한 감성 분석을 수행할 수 있습니다.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.imdb.com/title/tt1375666/reviews'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
reviews = [review.get_text() for review in soup.find_all(class_='content')[0:5]]
웹사이트 텍스트 마이닝
특정 주제에 관한 웹사이트들의 텍스트를 크롤링하여, 해당 주제에 대한 키워드 분석 및 토픽 모델링을 수행할 수 있습니다.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
text = soup.get_text()
위의 아이디어들을 바탕으로 Jupyter Notebook을 사용하여 웹 크롤링/스크레이핑을 통한 데이터 수집 및 분석을 수행하는 프로젝트를 시작해보세요.