Bilindiği üzere Google Trends ile bir ülke veya bölgede öne çıkan içerikler ortaya konulabilmektedir. Google Trends, Google Arama’da en çok yapılan arama sorgularının çeşitli bölge ve dillerdeki popülerliğini analiz eden bir Google web sitesidir. Web sitesi, zaman içindeki farklı sorguların arama hacmini karşılaştırmalı olarak ortaya koyan grafikler sunmaktadır. Google Trendler ayrıca, kullanıcılara iki veya daha fazla arama terimi ile göreli arama hacmini karşılaştırmasına olanak da tanımaktadır.
Araştırma kapsamında ilk üç çalışma yapılarak ülkelere göre karşılaştırmalı olarak ortaya konulacaktır. İlk çalışmada “virüs” aramalarının seyri, ardından ise “kriz” ve “yapay zeka” arama terimlerinin ülkelere göre ve dünyadaki seyri incelenecektir. Son kısımda ise “Suriye” arama terimleri Türkiye özelinde ele alınacaktır.
Metodoloji ve Bulgular
a) İlk Çalışma
Çalışma kapsamında 01-01-2020 ile 31-01-2021 tarihleri arasında “virüs” arama terimine bağlı olarak başta COVID-19 olmak üzere bütün virüs kaynaklı aramaların Amerika, Türkiye, Kanada, Fransa özelinde ve Dünya ölçeğinde izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır. Aynı zamanda bu arama verisinden yola çıkarak gelecek 1 yıl için tahmin yapılmıştır.
b) İkinci Çalışma
Çalışma kapsamında 01-01-2004 ile 27-10-2020 tarihleri arasında “kriz” arama terimine bağlı olarak başta ekonomik ve sağlık olmak üzere kriz aramalarının Amerika, Türkiye, Kanada, Fransa özelinde ve Dünya ölçeğinde izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır.
c) Üçüncü Çalışma
Bu kısımda 01-01-2004 ile 31-01-2021 tarihleri arasında “yapay zeka” arama terimine bağlı olarak Amerika, Türkiye, Kanada, Fransa özelinde ve Dünya ölçeğinde yapay zeka arama teriminin hit sayıları üzerinden izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır.
d) Dördüncü Çalışma
Bu bölümde 29-04-2011 ile 01-02-2021 tarihleri arasında “Suriye” arama terimine bağlı olarak Türkiye‘de Suriye arama teriminin hit sayıları üzerinden izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır. Ayrıca Suriye arama terimiyle ilişkili diğer aramalar da bu çalışma kapsamında ortaya konulmuştur.
Uygulama ve Bulgular
Çalışma kapsamında R programlama dili kullanılmıştır. Veri gtrendsR paketi ile Google Trends veri tabanından eş zamanlı olarak alınacaktır. O zaman işe koyulma zamanı 🙂 . İlk olarak yüklenecek R paketlerini verelim. Arama terimleri karşılaştırılacak ülkenin kullandığı dile göre yapılmalıdır.
Yüklenecek kütüphaneler
Yüklenecek kütüphane konusunda her zamanki gibi bonkorüm galiba 🙂 ; daha az kütüphaneyle de aynı analizleri yapabilirsiniz. Ancak daha çok esneklik ve estetik tasarım tanıdığı için olması gerekenden fazla kütüphane ile çalışıyorum.
kutuphane<-c("dplyr","tibble","tidyr","ggplot2","formattable","ggthemes","readr","readxl","ggpubr","formattable", "ggstance","pander", "gtrendsR","explore", "lubridate", "writexl", "tidytext","prophet")
yukle<-sapply(kutuphane, require, character.only = TRUE)
yukle
a) İlk Çalışma
Bu kısımda 01-01-2020 ile 31-01-2021 tarihleri arasında “virüs” arama terimine bağlı olarak Amerika, Türkiye, Kanada ve Fransa özelinde izlediği seyir ortaya konulmuştur. Aynı zamanda bu arama verisinden yola çıkarak gelecek 1 yıl için tahmin yapılmıştır.
arama = gtrends(c("virus","virus","virüs", "virus"), geo = c("US","CA","TR", "FR"), gprop = "web", time = "2020-01-01 2021-01-31")[[1]]
arama=arama %>% mutate(geo = recode(geo,
"US" = "ABD",
"CA" = "Kanada",
"TR" = "Türkiye",
"FR" = "Fransa"))
ggplot(data = arama, aes(x = date, y = hits, group = geo)) +
geom_line(size = 1, alpha = 0.7, aes(color = geo), show.legend = FALSE) +
geom_point(size = 0) +
theme(legend.title=element_blank(), axis.title.x = element_blank()) +
ylab("Hit Sayısı") +
xlab("Tarih")+
ggtitle("Virüs Arama Terimine Göre Google Trendleri")+
facet_wrap(~geo)+
theme_hc()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra virüs arama terimine göre Google Trendleri karşılaştırmalı olarak aşağıdaki grafikte verilmiştir. Grafiğe göre virüs arama terimi hit sayısının bütün ülkelerde Mart 2020’de zirveye ulaştığı görülmektedir. Ancak bu ülkeler içerisinde en yüksek hit sayısı ABD’de görülürken en düşük hit sayısı Türkiye’de görülmüştür. 2021 yılının ocak ayında ise bütün ülkeler en düşük hit sayısına sahip olduğu görülmektedir.
Yukarıdaki arama trend verilerine bağlı olarak bir de Facebook tarafından geliştirilen prophet paketi kullanarak gelecek 1 yıla ilişkin ülkelere göre tahmin yapalım. Önceliği Türkiye’ye verelim 🙂 .
# 1 Yıllık Tahmin
TR<-filter(arama, geo=="Türkiye")
tahmin <- TR[,c("date","hits")]
colnames(tahmin) <-c("ds","y")
t1 <- prophet(tahmin)
gelecek <- make_future_dataframe(t1, periods = 365)
ongoru <- predict(t1, gelecek)
plot(t1, ongoru)
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından Türkiye için gelecek 1 yıllık (2022 yılının 31 Ocağına kadar) virüs arama trendi aşağıdaki grafikte verilmiştir. Görüleceği üzere virüs arama trendinin %95 güven aralığı içerisinde azalan bir trend ortaya koyduğu görülmektedir.
Türkiye tahmin verilerini aşağıda yazdığım R kod bloğu ile xlsx uzantılı Microsoft Excel çalışma kitabına yazdırdım.
turkiye=forecast[c('ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper')]
write_xlsx(turkiye, "turkiyetahminleri.xlsx")
Yukarıdaki R kod bloğu çalıştırıldıktan sonra elde edilen Türkiye virüs arama 1 yıllık tahmin verilerini güven aralıklarıyla birlikte aşağıdan indirebilirsiniz.
Yukarıdaki arama trend verilerine bağlı olarak gelecek 1 yıla ilişkin ABD virüs arama tahminlerini ortaya koyalım.
ABD<-filter(arama, geo=="ABD")
tahmin <- ABD[,c("date","hits")]
colnames(tahmin) <-c("ds","y")
t1 <- prophet(tahmin)
gelecek <- make_future_dataframe(t1, periods = 365)
ongoru <- predict(t1, gelecek)
plot(t1, ongoru)
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından ABD için gelecek 1 yıllık (2022 yılının 31 Ocağına kadar) virüs arama trendi aşağıdaki grafikte verilmiştir. Görüleceği üzere virüs arama trendinin %95 güven aralığı içerisinde azalan bir trend ortaya koyduğu görülmektedir. Ancak bu azalma trendi Türkiye’den daha hızlı ve keskindir. Bunu sol tarafta yer alan y (tahmin) değerlerinden rahatlıkla görüyoruz.
Yukarıdaki arama trend verilerine bağlı olarak şimdi de gelecek 1 yıla ilişkin Fransa virüs arama tahminlerini ortaya koyalım.
fr<-filter(arama, geo=="Fransa")
tahmin <- fr[,c("date","hits")]
colnames(tahmin) <-c("ds","y")
t1 <- prophet(tahmin)
gelecek <- make_future_dataframe(t1, periods = 365)
ongoru <- predict(t1, gelecek)
plot(t1, ongoru)
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından Fransa için gelecek 1 yıllık (2022 yılının 31 Ocağına kadar) virüs arama trendi aşağıdaki grafikte verilmiştir. Görüleceği üzere virüs arama trendinin %95 güven aralığı içerisinde diğer ülkelerdekine benzer olarak azalan bir trend ortaya koyduğu görülmektedir. Ancak bu azalma trendi Türkiye’den ve ABD’den daha düşüktür. Bunu sol tarafta yer alan y (tahmin) değerlerinden rahatlıkla görüyoruz.
Yukarıdaki arama trend verilerine bağlı olarak son olarak gelecek 1 yıla ilişkin Kanada virüs arama tahminlerini ortaya koyalım.
kn<-filter(arama, geo=="Kanada")
tahmin <- kn[,c("date","hits")]
colnames(tahmin) <-c("ds","y")
t1 <- prophet(tahmin)
gelecek <- make_future_dataframe(t1, periods = 365)
ongoru <- predict(t1, gelecek)
plot(t1, ongoru)
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından Kanada için gelecek 1 yıllık (2022 yılının 31 Ocağına kadar) virüs arama trendi aşağıdaki grafikte verilmiştir. Görüleceği üzere virüs arama trendinin %95 güven aralığı içerisinde diğer ülkelerdekine benzer olarak azalan bir trend ortaya koyduğu görülmektedir. Ancak bu azalma trendi Türkiye ve Fransa’dan daha yüksek iken ABD ile benzerdir. Bunu sol tarafta yer alan y (tahmin) değerlerinden rahatlıkla görüyoruz.
“Virüs” arama terimine bağlı olarak Dünyadaki google trendlerine de elimiz değmişken aşağıda yazdığım R kod bloğu ile bakalım 🙂 .
virus = gtrends(c("virus","virus","virüs", "virus"), gprop = "web", time = "2020-01-01 2021-01-31")[[1]]
virus= virus %>% mutate(hits=as.numeric(hits))
ggplot(data = virus, aes(x = date, y = hits)) +
geom_line(size = 1, alpha = 0.7, aes(color = geo), show.legend = FALSE) +
geom_point() +
theme(legend.title=element_blank(), axis.title.x = element_blank()) +
ylab("Hit Sayısı") +
xlab("Tarih")+
ggtitle("Virüs Terimine Göre Dünyada Google Trendleri")+
theme_economist_white()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra Dünyadaki “virüs” arama google trendleri aşağıdaki grafikte verilmiştir.
b) İkinci Çalışma
Bu bölümde 01-01-2004 ile 27-10-2020 tarihleri arasında “kriz” arama terimine bağlı olarak başta ekonomik ve sağlık olmak üzere kriz aramalarının Amerika, Türkiye, Kanada ve Fransa özelinde izlediği seyir aşağıda yazılan kod bloğu ile ortaya konulmuştur. Elde edilen bulgular ülkelere ve yıllara göre karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
kriz = gtrends(c("crisis","crisis","kriz", "crise"), geo = c("US","CA","TR", "FR"), gprop = "web", time = "2004-01-01 2020-10-27")[[1]]
kriz=kriz %>% mutate(geo = recode(geo,
"US" = "ABD",
"CA" = "Kanada",
"TR" = "Türkiye",
"FR" = "Fransa"))
ggplot(data = kriz, aes(x = date, y = hits, group = geo)) +
geom_line(size = 1, alpha = 0.7, aes(color = geo), , show.legend = FALSE) +
geom_point(size = 0) +
theme(legend.title=element_blank(), axis.title.x = element_blank()) +
ylab("Hit Sayısı") +
xlab("Tarih")+
ggtitle("Kriz Arama Terimine Göre Google Trendleri")+
facet_grid(~geo)+
theme_hc()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra elde “kriz” arama terimine bağlı olarak elde edilen bulgular ülkelere ve yıllara göre karşılaştırmalı olarak aşağıdaki grafikte verilmiştir. Elde edilen bulgulara göre kriz terimi arama sayısının en yüksek olduğu ülke Fransa olup, en yüksek olduğu tarih ise 01.10.2008 tarihidir. Bu tarihte Fransa’da kriz arama terimindeki hit sayısı 100’dür. Genel olarak bakıldığında karşılaştırılan ülkeler içerisinde Fransa’da kriz arama terimine bağlı olarak ortaya çıkan hit sayıları ve bu hit sayılarının seyri diğer ülkelere göre daha yüksek olduğu söylenebilir. Türkiye özelinde bakıldığında ise kriz arama terimine bağlı olarak ortaya çıkan hit sayıları açısından en düşük ülkedir. Ancak Türkiye kendi içerisinde değerlendirildiğinde kriz arama teriminin sayısının en yüksek olduğu ilk 3 tarih hit sayısına göre şöyledir: 03.01.2004 (Hit sayısı: 24), 11.01.2008 (Hit sayısı: 23) ve 05.01.2004 (Hit sayısı: 22).
Türkiye için en yüksek ilk 10 kriz hit sayısının olduğu tarihler ise aşağıda yazılan kod bloğu ile verilmiştir.
kriz %>% filter(geo=="Türkiye") %>% select(date, hits) %>% arrange(desc(hits)) %>% head(10) %>% formattable()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra Türkiye için elde edilen en yüksek ilk 10 kriz hit sayısı tarihlere göre aşağıda verilmiştir.
Fransa için en yüksek ilk 10 kriz hit sayısının olduğu tarihler ise aşağıda yazılan kod bloğu ile verilmiştir.
kriz %>% filter(geo=="Fransa") %>% select(date, hits) %>% arrange(desc(hits)) %>% head(10) %>% formattable()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra Fransa için elde edilen en yüksek ilk 10 kriz hit sayısı tarihlere göre aşağıda verilmiştir.
Son olarak ABD için en yüksek ilk 10 kriz hit sayısının olduğu tarihler ise aşağıda yazılan kod bloğu ile verilmiştir.
kriz %>% filter(geo=="ABD") %>% select(date, hits) %>% arrange(desc(hits)) %>% head(10) %>% formattable()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra ABD için elde edilen en yüksek ilk 10 kriz hit sayısı tarihlere göre aşağıda verilmiştir.
“Kriz” arama terimine bağlı olarak elde edilen bulguların veri seti aşağıda yazılan R kod bloğu ile ülkelere ve tarihlere göre karşılaştırmalı olarak xlsx uzantılı Microsoft Excel çalışma kitabına yazdırdım.
write_xlsx(kriz, "ulkeverileri.xlsx")
Buradan bu veri setini indirebilirsiniz.
“Kriz” arama terimine bağlı olarak Dünyadaki google trendlerine de elimiz değmişken aşağıda yazdığım R kod bloğu ile bakalım :).
crisis = gtrends(c("crisis","crisis","kriz", "crise"), gprop = "web", time = "2004-01-01 2020-10-27")[[1]]
crisis= crisis %>% mutate(hits=as.numeric(hits))
ggplot(data = crisis, aes(x = date, y = hits)) +
geom_line(size = 1, alpha = 0.7, aes(color = geo), show.legend = FALSE) +
geom_point() +
theme(legend.title=element_blank(), axis.title.x = element_blank()) +
ylab("Hit Sayısı") +
xlab("Tarih")+
ggtitle("Kriz Terimine Göre Dünyada Google Trendleri")+
theme_economist_white()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra Dünyadaki “kriz” arama google trendleri aşağıdaki grafikte verilmiştir.
Dünyada en yüksek ilk 10 “kriz” arama terimi hit sayısının olduğu tarihler aşağıda yazılan kod bloğu ile verilmiştir.
crisis %>% mutate(hits=as.numeric(hits)) %>% select(date, hits) %>% arrange(desc(hits)) %>% head(10) %>% formattable()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra Dünyada en yüksek ilk “kriz” arama terimi hit sayısı tarihlere göre aşağıdaki tabloda verilmiştir. Zaten ortaya konulan bu bulgular hepimizin bildiği üzere 2008 yılının son aylarında ortaya çıkan ve dünyayı etkisi altına alan 2008 Dünya ekonomik krizini doğrular niteliktedir.
“Kriz” arama terimine bağlı olarak elde edilen bulguların veri seti aşağıda yazılan R kod bloğu ile tarihlere göre karşılaştırmalı olarak xlsx uzantılı Microsoft Excel çalışma kitabına yazdırdım.
veri=crisis %>% mutate(hits=as.numeric(hits))
write_xlsx(veri, "krizdunya.xlsx")
Buradan bu Dünya kriz veri setini indirebilirsiniz.
c) Üçüncü Çalışma
Bu bölümde 01-01-2004 ile 31-01-2021 tarihleri arasında “yapay zeka” arama terimine bağlı olarak Amerika, Türkiye, Kanada ve Fransa özelinde izlediği seyir aşağıda yazılan kod bloğu ile ortaya konulmuştur. Elde edilen bulgular ülkelere ve yıllara göre karşılaştırmalı olarak verilmiştir. Elde edilen bulgular ülkelere ve yıllara göre karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
ai = gtrends(c("artificial intelligence","artificial intelligence","yapay zeka", "intelligence artificielle"), geo = c("US","CA","TR", "FR"), gprop = "web", time = "2004-01-01 2020-01-31")[[1]]
ai=ai %>% mutate(geo = recode(geo,
"US" = "ABD",
"CA" = "Kanada",
"TR" = "Türkiye",
"FR" = "Fransa"))
ggplot(data = ai, aes(x = date, y = hits, group = geo)) +
geom_line(size = 1, alpha = 0.7, aes(color = geo), , show.legend = FALSE) +
geom_point(size = 0) +
theme(legend.title=element_blank(), axis.title.x = element_blank()) +
ylab("Hit Sayısı") +
xlab("Tarih")+
ggtitle("Yapay Zeka Arama Terimine Göre Google Trendleri")+
facet_grid(~geo)+
theme_hc()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra elde “yapay zeka” arama terimine bağlı olarak elde edilen bulgular ülkelere ve yıllara göre karşılaştırmalı olarak aşağıdaki grafikte verilmiştir. Elde edilen bulgular yapay zeka arama trendlerinin dalgalı bir seyir izlediğini göstermektedir. Yapay zeka terimi arama sayısının en yüksek olduğu ülke Türkiye olup, en yüksek olduğu tarih ise 01.11. 2004 tarihidir. Bu tarihte Türkiye’de yapay zeka arama terimindeki hit sayısı 100’dür. Genel olarak bakıldığında karşılaştırılan ülkeler içerisinde Türkiye’de yapay zeka arama terimine bağlı olarak ortaya çıkan hit sayıları ve bu hit sayılarının seyri diğer ülkelere göre daha yüksek ve bu konunun daha popüler olduğu söylenebilir. Türkiye kendi içerisinde değerlendirildiğinde yapay zeka arama teriminin sayısının en yüksek olduğu ilk 3 tarih hit sayısına göre şöyledir: 01.11. 2004 (Hit sayısı: 100), 01.10.2004 (Hit sayısı: 98) ve 01.02.2004 (Hit sayısı: 95).
Türkiye için en yüksek ilk 10 yapay zeka hit sayısının olduğu tarihler aşağıda yazılan kod bloğu ile verilmiştir.
ai %>% filter(geo=="Türkiye") %>% select(date, hits) %>% arrange(desc(hits)) %>% head(10) %>% formattable()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra Türkiye için elde edilen en yüksek ilk 10 yapay zeka hit sayısı tarihlere göre aşağıda verilmiştir.
“Yapay zeka” arama terimine bağlı olarak elde edilen bulguların veri seti aşağıda yazılan R kod bloğu ile ülkelere ve tarihlere göre karşılaştırmalı olarak xlsx uzantılı Microsoft Excel çalışma kitabına yazdırdım.
write_xlsx(ai, "ulkeverileriai.xlsx")
Buradan bu veri setini indirebilirsiniz.
“Yapay Zeka” arama terimine bağlı olarak Dünyadaki google trendlerine de elimiz değmişken aşağıda yazdığım R kod bloğu ile bakalım 🙂 .
ai = gtrends(c("artificial intelligence","artificial intelligence","yapay zeka", "intelligence artificielle"), gprop = "web", time = "2004-01-01 2020-01-31")[[1]]
ai= ai %>% mutate(hits=as.numeric(hits))
ggplot(data = ai, aes(x = date, y = hits)) +
geom_line(size = 1, alpha = 0.7, aes(color = geo), show.legend = FALSE) +
geom_point() +
theme(legend.title=element_blank(), axis.title.x = element_blank()) +
ylab("Hit Sayısı") +
xlab("Tarih")+
ggtitle("Yapay Zeka Terimine Göre Dünyada Google Trendleri")+
theme_economist_white()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra Dünyadaki “yapay zeka” arama google trendleri aşağıdaki grafikte verilmiştir.
d) Dördüncü Çalışma
Bu bölümde 29-04-2011 ile 01-02-2021 tarihleri arasında “Suriye” arama terimine bağlı olarak Türkiye‘de Suriye arama teriminin hit sayıları üzerinden izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır. Ayrıca Suriye arama terimiyle ilişkili diğer aramalar da bu çalışma kapsamında ortaya konulmuştur. Elde edilen bulgular yıllara göre karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
TUR = gtrends("suriye", geo = "TR", gprop = "web", time = "2004-01-01 2020-02-01")
top<-filter(TUR$related_topics, related_topics=="top")
top<-top[,c(3,1)] %>% as.tibble() %>% rename(word=value, freq=subject) %>% mutate(freq=as.numeric(freq))
top %>% mutate(word = fct_reorder(word, freq)) %>% slice(1:10) %>%
ggplot( aes(x=word, y=freq)) +
geom_bar(stat="identity", fill="#f68060", alpha=.6, width=.4) +
coord_flip() +
xlab("") +
ylab("Frekans")+
theme_economist()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra elde “Suriye” arama terimine bağlı olarak elde edilen bulgular ilişkili konularla birlikte aşağıdaki grafikte verilmiştir. Elde edilen bulgulara bakıldığında ilişkili top konularda da Suriye 1. sırada olduğu, bunu sırasıyla harita (map) ve savaş (war) izlediği görülmektedir. Diğer top konular ise sırasıyla şöyledir: Suriye savaşı, Irak, Rusya, Iran ve Özgür Suriye Ordusu’dur.
Suriye arama terimine bağlı olarak Türkiye’de yıllara göre arama trendlerinin sayısı aşağıda yazılan kod bloğu ile verilmiştir.
TUR = gtrends("suriye", geo = "TR", gprop = "web", time = "2011-04-29 2020-02-01")[[1]]
tur= TUR %>% mutate(hits=as.numeric(hits))
ggplot(data = tur, aes(x = date, y = hits, group = geo)) +
geom_line(size = 1, alpha = 0.7, aes(color = geo), , show.legend = FALSE) +
geom_point(size = 0) +
theme(legend.title=element_blank(), axis.title.x = element_blank()) +
ylab("Hit Sayısı") +
xlab("Tarih")+
ggtitle("Türkiye'de Suriye Arama Terimine Göre Google Trendleri")+
facet_grid(~geo)+
theme_hc()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra Suriye arama terimine göre Türkiye’de yıllara göre arama hit sayısı aşağıdaki grafikte verilmiştir.
Yapılan çalışma ile özellikle veri bilimi (data science) ile ilgilenen akademi ve saha çalışanlarına bir katkı sunulması amaçlanmıştır.
Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle.
Bilimle ve teknolojiyle kalınız.
Saygılarımla.
Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
Note: It can not be cited or copied without referencing.
Yararlanılan Kaynaklar
- The R Project for Statistical Computing. https://www.r-project.org/
- Microsoft Excel 2016, Microsoft
- https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Trends
- https://cran.r-project.org/web/packages/prophet/prophet.pdf
- https://cran.r-project.org/web/packages/gtrendsR/gtrendsR.pdf
- https://github.com/PMassicotte/gtrendsR
- https://www.displayr.com/extracting-google-trends-data-in-r/
- https://rdrr.io/cran/gtrendsR/man/gtrends.html