Mehtap Çolak BKM Assignment
Necessary packages for having a comprehensive analysis are listed below:
Data Extraction
bkm_sektor <- read_html("https://bkm.com.tr/secilen-aya-ait-sektorel-gelisim/?filter_year=2015&filter_month=12&List=Listele")
tbls <- html_nodes(bkm_sektor, "table")
head(tbls)## {xml_nodeset (4)}
## [1] <table width="735" border="0" cellspacing="0" cellpadding="0" class= ...
## [2] <table width="0" border="0" align="left" cellpadding="0" cellspacing ...
## [3] <table width="735" border="0" cellspacing="0" cellpadding="0" class= ...
## [4] <table width="100%" border="0" cellspacing="0" cellpadding="0">\n<tr ...tbls_ls <- bkm_sektor %>%
html_nodes("table") %>%
.[4] %>%
html_table(fill = TRUE)
str(tbls_ls)## List of 1
## $ :'data.frame': 29 obs. of 5 variables:
## ..$ X1: chr [1:29] "İşyeri Grubu" "İşyeri Grubu" "ARABA KİRALAMA" "ARAÇ KİRALAMA-SATIŞ/SERVİS/YEDEK PARÇA" ...
## ..$ X2: chr [1:29] "İşlem Adedi" "İşlem Adedi(Kredi Kartı)" "205.469" "3.151.751" ...
## ..$ X3: chr [1:29] "İşlem Adedi" "İşlem Adedi (Banka Kartı)" "18.941" "388.081" ...
## ..$ X4: chr [1:29] "İşlem Tutarı (Milyon TL)" "İşlem Tutarı \n (Kredi Kartı)" "111,75" "1.943,06" ...
## ..$ X5: chr [1:29] "İşlem Tutarı (Milyon TL)" "İşlem Tutarı \n (Banka Kartı)" "3,67" "72,80" ...tbls_ls[[1]] <- tbls_ls[[1]] %>% slice(3:28)Updating Column Names
- isyeri_grubu: Ä°ÅŸyeri Grubu
- islem_adet_kredi_kart: İşlem Adedi (Kredi Kartı)
- islem_tutar_kredi_kart: İşlem Tutarı / Milyon TL (Kredi Kartı)
- islem_adet_banka_kart: İşlem Adedi (Banka Kartı)
- islem_tutar_banka_kart: İşlem Tutarı / Milyon TL (Banka Kartı)
colnames(tbls_ls[[1]]) <- c("isyeri_grubu", "islem_adet_kredi_kart", "islem_adet_banka_kart",
"islem_tutar_kredi_kart", "islem_tutar_banka_kart")
head(tbls_ls[[1]], 10)## isyeri_grubu islem_adet_kredi_kart
## 1 ARABA KÄ°RALAMA 205.469
## 2 ARAÇ KİRALAMA-SATIŞ/SERVİS/YEDEK PARÇA 3.151.751
## 3 BENZÄ°N VE YAKIT Ä°STASYONLARI 21.556.804
## 4 BIREYSEL EMEKLILIK 2.536.611
## 5 ÇEŞİTLİ GIDA 19.331.034
## 6 DOÄžRUDAN PAZARLAMA 383.341
## 7 EĞİTİM / KIRTASİYE / OFİS MALZEMELERİ 5.499.163
## 8 ELEKTRÄ°K-ELEKTRONÄ°K EÅžYA, BÄ°LGÄ°SAYAR 7.621.420
## 9 GÄ°YÄ°M VE AKSESUAR 29.583.838
## 10 HAVAYOLLARI 2.285.069
## islem_adet_banka_kart islem_tutar_kredi_kart islem_tutar_banka_kart
## 1 18.941 111,75 3,67
## 2 388.081 1.943,06 72,80
## 3 4.958.792 3.744,06 312,88
## 4 220 551,52 0,09
## 5 8.326.796 2.918,42 258,70
## 6 39.345 122,89 2,65
## 7 1.857.732 832,07 87,16
## 8 996.640 3.254,62 195,95
## 9 6.554.001 3.736,11 568,63
## 10 170.351 698,19 82,50tbls_ls[[1]][,2:5] <- as.data.frame(lapply(tbls_ls[[1]][,2:5], function(x) as.numeric(gsub(",", ".", gsub("\\.", "", x)))))
head(tbls_ls[[1]], 28)## isyeri_grubu islem_adet_kredi_kart
## 1 ARABA KÄ°RALAMA 205469
## 2 ARAÇ KİRALAMA-SATIŞ/SERVİS/YEDEK PARÇA 3151751
## 3 BENZÄ°N VE YAKIT Ä°STASYONLARI 21556804
## 4 BIREYSEL EMEKLILIK 2536611
## 5 ÇEŞİTLİ GIDA 19331034
## 6 DOÄžRUDAN PAZARLAMA 383341
## 7 EĞİTİM / KIRTASİYE / OFİS MALZEMELERİ 5499163
## 8 ELEKTRÄ°K-ELEKTRONÄ°K EÅžYA, BÄ°LGÄ°SAYAR 7621420
## 9 GÄ°YÄ°M VE AKSESUAR 29583838
## 10 HAVAYOLLARI 2285069
## 11 HİZMET SEKTÖRLERİ 10323837
## 12 KAMU/VERGI ODEMELERI 2347276
## 13 KONAKLAMA 1350317
## 14 KULÃœP / DERNEK /SOSYAL HÄ°ZMETLER 1269040
## 15 KUMARHANE/İÇKİLİ YERLER 319512
## 16 KUYUMCULAR 1067807
## 17 MARKET VE ALIÅžVERÄ°Åž MERKEZLERÄ° 76543673
## 18 MOBÄ°LYA VE DEKORASYON 5930350
## 19 MÃœTEAHHÄ°T Ä°ÅžLERÄ° 572523
## 20 SAÄžLIK/SAÄžLIK ÃœRÃœNLERÄ°/KOZMETÄ°K 11539206
## 21 SEYAHAT ACENTELERÄ°/TAÅžIMACILIK 4136501
## 22 SÄ°GORTA 7446474
## 23 TELEKOMÃœNÄ°KASYON 10417018
## 24 YAPI MALZEMELERÄ°, HIRDAVAT, NALBURÄ°YE 3173864
## 25 YEMEK 24017348
## 26 DÄ°ÄžER 1891575
## islem_adet_banka_kart islem_tutar_kredi_kart islem_tutar_banka_kart
## 1 18941 111.75 3.67
## 2 388081 1943.06 72.80
## 3 4958792 3744.06 312.88
## 4 220 551.52 0.09
## 5 8326796 2918.42 258.70
## 6 39345 122.89 2.65
## 7 1857732 832.07 87.16
## 8 996640 3254.62 195.95
## 9 6554001 3736.11 568.63
## 10 170351 698.19 82.50
## 11 2713232 2152.06 163.56
## 12 530243 1139.77 28.78
## 13 464706 643.60 77.14
## 14 410989 259.45 21.22
## 15 214847 41.38 12.07
## 16 241487 882.52 90.00
## 17 28910969 8734.56 892.31
## 18 1071299 1829.50 111.21
## 19 66649 422.42 12.60
## 20 3421689 1637.13 210.16
## 21 832852 1074.06 66.65
## 22 16471 2486.99 6.08
## 23 1786911 1308.85 109.72
## 24 541265 1937.74 86.94
## 25 16858218 1315.91 365.22
## 26 307678 768.33 42.95Data Analyzing 1
Amount of Credit Card Transactions by Sector
library(ggplot2)
library(scales)
ggplot(tbls_ls[[1]], aes(x=isyeri_grubu, y=islem_adet_kredi_kart)) +
geom_bar(stat="identity",fill="steelblue")+ coord_flip() + scale_y_continuous(labels=comma) +
labs(title = "Amount of Credit Card Transaction By Sector", x="", y="") +theme_minimal()
Data Analyzing 2
Sectors with Total Credit and Debit Card Transactions Exceeding 2000
islem_tutari_dagilim = tbls_ls[[1]] %>%
transmute(isyeri_grubu, toplam_islem_tutari = islem_tutar_kredi_kart + islem_tutar_banka_kart) %>%
arrange(desc(toplam_islem_tutari)) %>%
mutate(isyeri_grubu = case_when(toplam_islem_tutari > 1000 ~ isyeri_grubu, TRUE ~ "OTHER")) %>% group_by(isyeri_grubu) %>%
transmute(toplam_islem_tutari = sum(toplam_islem_tutari)) %>% distinct() %>%
arrange(desc(toplam_islem_tutari)) %>% ungroup() %>%
mutate(dagilim = round(toplam_islem_tutari/sum(toplam_islem_tutari)*100,2))
print(islem_tutari_dagilim)## # A tibble: 16 x 3
## isyeri_grubu toplam_islem_tutari dagilim
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 MARKET VE ALIÅžVERÄ°Åž MERKEZLERÄ° 9627. 19.9
## 2 OTHER 5766. 11.9
## 3 GÄ°YÄ°M VE AKSESUAR 4305. 8.89
## 4 BENZÄ°N VE YAKIT Ä°STASYONLARI 4057. 8.38
## 5 ELEKTRÄ°K-ELEKTRONÄ°K EÅžYA, BÄ°LGÄ°SAYAR 3451. 7.13
## 6 ÇEŞİTLİ GIDA 3177. 6.56
## 7 SÄ°GORTA 2493. 5.15
## 8 HİZMET SEKTÖRLERİ 2316. 4.78
## 9 YAPI MALZEMELERÄ°, HIRDAVAT, NALBURÄ°YE 2025. 4.18
## 10 ARAÇ KİRALAMA-SATIŞ/SERVİS/YEDEK PARÇA 2016. 4.16
## 11 MOBÄ°LYA VE DEKORASYON 1941. 4.01
## 12 SAÄžLIK/SAÄžLIK ÃœRÃœNLERÄ°/KOZMETÄ°K 1847. 3.81
## 13 YEMEK 1681. 3.47
## 14 TELEKOMÃœNÄ°KASYON 1419. 2.93
## 15 KAMU/VERGI ODEMELERI 1169. 2.41
## 16 SEYAHAT ACENTELERÄ°/TAÅžIMACILIK 1141. 2.36islem_tutari_dagilim %>% ggplot(data = ., aes(x = "", y = dagilim, fill = isyeri_grubu)) +
geom_bar(width = 1, stat = "identity", color = "black") +
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x = 1.3, y = dagilim, label = percent(dagilim/100) ),position = position_stack(vjust = 0.5),color = "black")+
labs(fill = "Isyeri Grubu")+
theme_void()
##Sources 1: Scraping HTML Tables