Giriş
Python, veri analizi alanında popüler bir dil olmuş ve pek çok veri bilimcisi, analist ve mühendis tarafından tercih edilmektedir. Bu makalede, Python kullanarak veri analizi yapmanın temel adımlarını ayrıntılı bir şekilde inceleyeceğiz.
- Veri Toplama ve İçe Aktarma (Data Collection and Import)
- Neden Önemli?Veri analizi sürecinin ilk adımı, çalışma konusuna uygun verilerin toplanması ve bu verilerin Python ortamına içe aktarılmasıdır.
- Nasıl Yapılır?pythonCopy code
import pandas as pd # CSV dosyasından veri okuma data = pd.read_csv('veri.csv') # SQL veritabanından veri çekme import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') query = "SELECT * FROM table_name" data_sql = pd.read_sql_query(query, conn)
- Veri Keşfi ve Temizleme (Data Exploration and Cleaning)
- Neden Önemli?Veri setindeki anlamlı desenleri ve problemleri tanımak için veri keşfi önemlidir. Aynı zamanda, eksik veya hatalı verilerin temizlenmesi gereklidir.
- Nasıl Yapılır?pythonCopy code
# Eksik verileri kontrol etme data.isnull().sum() # Aykırı değerleri kontrol etme q1 = data['column_name'].quantile(0.25) q3 = data['column_name'].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 outliers = data[(data['column_name'] < q1 - 1.5 * iqr) | (data['column_name'] > q3 + 1.5 * iqr)] # Duplicateleri kontrol etme ve silme data.duplicated().sum() data = data.drop_duplicates()
- Veri Görselleştirme (Data Visualization)
- Neden Önemli?Verilerin görsel olarak temsil edilmesi, desenleri ve ilişkileri daha iyi anlamamıza yardımcı olur.
- Nasıl Yapılır?pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Histogram plt.hist(data['column_name']) plt.xlabel('X Axis Label') plt.ylabel('Y Axis Label') plt.show() # Scatter Plot sns.scatterplot(x='column1', y='column2', data=data) plt.show()
- İstatistiksel Analiz (Statistical Analysis)
- Neden Önemli?Veri setindeki temel istatistiksel özellikleri anlamak, karar verme sürecini destekler.
- Nasıl Yapılır?pythonCopy code
# Temel istatistiksel özellikler data.describe() # Korelasyon analizi data.corr()
- Makine Öğrenimi Modelleri Uygulama (Applying Machine Learning Models)
- Neden Önemli?Veri analizi sürecinin ileri aşamalarında, keşfedilen desenleri ve bilgileri kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturulabilir.
- Nasıl Yapılır?pythonCopy code
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression # Veriyi eğitim ve test setlerine ayırma X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Lineer regresyon modeli oluşturma model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train)
Sonuç
Python kullanarak veri analizi yapmak, veri bilimcileri ve analistler için güçlü bir araçtır. Bu makalede ele alınan temel adımlar, veri analizi sürecini daha anlaşılır ve yönetilebilir kılmak için kullanılabilir.
