การใช้งาน Web Scraping ในภาษา R: เรียนรู้แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่างโค้ด

การเก็บข้อมูลจากเว็บไซต์เป็นสิ่งที่จำเป็นในโลกยุคดิจิทัล เพราะข้อมูลนั้นคือ "น้ำมัน" ที่ทำให้ธุรกิจและการศึกษาเติบโตได้อย่างรวดเร็ว ในบทความนี้เราจะรู้จักกับ "Web Scraping" ในภาษา R ที่เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เราสามารถดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Web Scraping คืออะไร?

Web Scraping คือ เทคนิคที่ใช้ในการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ โดยการใช้โค้ดเพื่อเข้าถึงเนื้อหา HTML ของหน้าเว็บ และคัดกรองข้อมูลที่ต้องการออกมาใช้ประโยชน์ ตัวอย่างการใช้งาน Web Scraping อาจจะเป็นการรวบรวมข้อมูลราคาสินค้าจากหลายเว็บไซต์เพื่อเปรียบเทียบราคา หรือการเก็บข้อมูลสถิติจากเว็บไซต์ข่าว

ทำไมต้องใช้ภาษา R สำหรับ Web Scraping?

ภาษา R เป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับความนิยมในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติ ทำให้มันเหมาะสำหรับการทำ Web Scraping เนื่องจากมีไลบรารีที่รองรับการเข้าถึงข้อมูลและการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น `rvest` ซึ่งเป็นไลบรารีที่ใช้สำหรับ Web Scraping ใน R

การเตรียมตัวก่อนการ Scrape

ก่อนที่เราจะเริ่มที่จะ scrape เว็บไซต์นั้น เราควรมีเครื่องมือและการเตรียมตัวดังนี้:

คุณสามารถติดตั้ง `rvest` ได้ง่ายๆ ด้วยคำสั่งนี้ใน R:

 install.packages("rvest")

ตัวอย่างโค้ดการทำ Web Scraping

มาดูตัวอย่างการทำ Web Scraping จากหน้าเว็บไซต์ที่มีข้อมูลสาธารณะกัน โดยเราจะดึงข้อมูลข่าวจากเว็บไซต์ข่าวหนึ่ง ซึ่งในที่นี้จะเป็นเว็บไซต์ข่าวจาก CNN

1. โหลดแพ็กเกจที่ต้องการ

ก่อนอื่นให้เราโหลดไลบรารีที่เราได้ติดตั้งไว้:

 library(rvest)

2. ตั้งค่าลิงก์ของเว็บไซต์ที่ต้องการ scrape

เราจะใช้ลิงก์จาก CNN ในการดึงข้อมูล:

 url <- "https://edition.cnn.com/world"

3. ดึงข้อมูลจากเว็บไซต์

เราจะใช้ `read_html()` ใน `rvest` เพื่ออ่านเนื้อหาของเว็บไซต์:

 webpage <- read_html(url)

4. คัดกรองข้อมูลที่ต้องการ

ในที่นี้เราจะดึงหัวข้อข่าว:

 headline_nodes <- html_nodes(webpage, ".cd__headline")
headlines <- html_text(headline_nodes)
print(headlines)

5. สรุปข้อมูล

โค้ดข้างต้นจะทำการดึงข้อมูลหัวข้อข่าวจากเว็บไซต์ CNN และพิมพ์ออกมาในหน้าจอ สำหรับการนำไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป

Use Case ในโลกจริง

1. การเก็บข้อมูลราคาสินค้าออนไลน์

เว็บไซต์ประเภทอีคอมเมิร์ซ เช่น Lazada หรือ Shopee มีข้อมูลราคาสินค้ามากมาย การใช้ Web Scraping สามารถช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถเก็บข้อมูลราคาสินค้าและทำการเปรียบเทียบราคาได้อย่างง่ายดาย การวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจในการซื้อสินค้าได้ดีขึ้น

2. การวิเคราะห์ข้อมูลข่าว

นักข่าวและนักวิจัยสามารถใช้ Web Scraping เพื่อเก็บข้อมูลข่าวสารในระยะเวลาที่เฉพาะเจาะจง เพื่อทำการวิเคราะห์แนวโน้มของเหตุการณ์ต่าง ๆ หรือแม้กระทั่งการติดตามประเด็นร้อนที่เกิดขึ้นในขณะนั้น การรวบรวมข้อมูลในเวลาจริงนี้ช่วยให้สามารถสรุปข้อมูลหรือวิเคราะห์ได้อย่างแม่นยำ

ข้อคิดเกี่ยวกับการใช้ Web Scraping

แม้ว่าการทำ Web Scraping จะมีประโยชน์มากมาย แต่เราก็ควรตระหนักถึงจริยธรรมในการใช้เทคนิคนี้ โดยเราควรประกอบการตัดสินใจในการ scrape ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม ไม่ล่วงล้ำหรือถูกขัดจังหวะแบบซ้ำซากในเว็บไซต์ และควรตรวจสอบว่าเว็บไซต์นั้นอนุญาตให้ scrape ข้อมูลได้หรือไม่

สรุป

การทำ Web Scraping นั้นเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเก็บรวบรวมข้อมูลจากทั่วทั้งอินเทอร์เน็ต โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับภาษา R ที่มีเครื่องมือและไลบรารีที่จะทำให้เราสามารถสร้างโค้ด ที่จะช่วยให้เราเข้าถึงข้อมูลเหล่านั้นได้ง่ายขึ้น ดังนั้น หากคุณสนใจในการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ควรพลาดที่จะเข้ามาศึกษาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่เป็นโรงเรียนสอนการเขียนโปรแกรมที่ครบครันและพร้อมช่วยอบรมคุณให้เป็นโปรแกรมเมอร์ที่ดีในอนาคต!

การเรียนรู้การเขียนโปรแกรมไม่เพียงแต่จะเปิดโลกใหม่ให้คุณ แต่ยังเป็นการเพิ่มทักษะที่สำคัญสำหรับการทำงานในยุคดิจิทัลนี้อีกด้วย!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง