15. VERİ ANALİZİ VE İSTATİSTİKLER PYTHON'DA NASIL YAPILIR?

VERİ ANALİZİ VE İSTATİSTİKLER PYTHON'DA NASIL YAPILIR?

Python, günümüzde veri analizi ve istatistik alanlarında en çok kullanılan programlama dillerinden biridir. Kullanımı kolay, geniş bir kütüphane yelpazesine sahip ve her seviyeden veri bilimcisine uygun olması onu bu alanda oldukça popüler hale getirir.

Bu blog yazısında, Python'da veri analizi ve istatistik yapmanın temellerini ele alacağız. Aşağıdaki konuları inceleyeceğiz:

1. Temel Kütüphaneler:

• NumPy: Nümerik hesaplamalar ve veri yapıları için kullanılır.

• Pandas: Veri çerçeveleri ve zaman serileri oluşturmak, işlemek ve analiz etmek için kullanılır.

• Matplotlib: Verileri görselleştirmek için kullanılır.

• Seaborn: Matplotlib üzerine kurulu, daha gelişmiş görselleştirmeler oluşturmak için kullanılır.

• Statsmodels: İstatistiksel modelleme ve hipotez testi için kullanılır.

2. Veri Yükleme ve Temizleme:

Veri analizi yapmadan önce, verileri Python'a yüklemeniz ve analiz için hazır hale getirmeniz gerekir. CSV, Excel, JSON gibi çeşitli veri formatlarını Python'a yüklemek için farklı kütüphaneler kullanabilirsiniz. Verileriniz hatalı veya eksik değerler içerebileceğinden, analiz etmeden önce temizlemeniz önemlidir. Veri temizleme işlemleri; eksik değerleri doldurma, hatalı değerleri düzeltme ve veri tiplerini dönüştürme gibi işlemleri içerir.

• Veri Yükleme: Verileriniz CSV, Excel, JSON gibi farklı formatlarda olabilir. Python'da pandas gibi kütüphaneler kullanarak bu formatları kolayca yükleyebilirsiniz.

• Veri Analizi: Verilerinizi anlamak için describe(), groupby(), head(), tail() gibi fonksiyonları kullanabilirsiniz.

• Veri Temizleme: Gerçek veri setlerinde eksik, hatalı veya tutarsız veriler olabilir. Verileri analiz etmeden önce veri setini temizlemeniz gerekir. Bunu yapmak için pandas'ın df.dropna() ve df.fillna() fonksiyonlarını kullanabilirsiniz.

• Veri Görselleştirme: Matplotlib, Seaborn gibi kütüphanelerle, verilerinizin trendlerini ve modellerini görselleştirebilirsiniz.

• İstatistiksel İşlemler: scipy ve statsmodels gibi kütüphaneler, regresyon analizi, hipotez testi, zaman serisi analizi gibi karmaşık istatistiksel işlemleri gerçekleştirmenize imkan verir.

3. Veri Analizi:

Verilerinizi yükledikten ve temizledikten sonra, analiz etmeye başlayabilirsiniz.

• Temel İstatistik: Ortalama, medyan, mod, standart sapma, varyans gibi temel istatistiksel değerleri hesaplayabilirsiniz.

• Gruplama ve Filtreleme: Verilerinizi belirli kriterlere göre gruplayabilir ve filtreleyebilirsiniz.

• Olasılık: Olasılık dağılımları, rastgele değişkenler, hipotez testi gibi olasılık kavramlarını Python'da uygulayabilirsiniz.

• Regresyon Analizi: Doğrusal regresyon, lojistik regresyon gibi regresyon modelleri kullanarak verileriniz arasındaki ilişkileri modelleyebilirsiniz.

• Makine Öğrenmesi: K-en Yakın Komşu, Karar Ağaçları gibi basit makine öğrenmesi algoritmalarını Python'da kolayca uygulayabilirsiniz.

• Görselleştirme: Verilerinizi görselleştirmek, trendleri ve örüntüleri daha kolay anlamanıza yardımcı olur.

• İstatistiksel Modelleme: Verileriniz arasındaki ilişkileri modellemek için istatistiksel modeller kullanabilirsiniz.

4. Sonuçların Yorumlanması:

Analizinizin sonuçlarını yorumlamak ve bu sonuçlardan anlamlı çıkarımlar yapmak önemlidir.

Python'da Veri Analizi ve İstatistik Öğrenme:

Python'da veri analizi ve istatistik öğrenmek için birçok online kaynak ve kitap mevcut. Aşağıda bazı öneriler bulabilirsiniz:

• Kitaplar:
  • Python for Data Analysis, Wes McKinney
  • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Aurélien Géron

• Online Kurslar:
  • Dataquest: https://www.dataquest.io/

Python, veri analizi ve istatistik için güçlü ve esnek bir araçtır. Bu yazıda verilen bilgiler, Python'da veri analizi ve istatistik yapmaya başlamanız için size bir temel oluşturacaktır.

Sonuç:

Python, veri analizi ve istatistik yapmak için güçlü bir araçtır. Bu blog yazısında ele aldığımız temel bilgilerle, Python kullanarak kendi veri analizlerinizi yapabilirsiniz.

Ek Kaynaklar:

• Python ile Temel Veri Analizi: https://medium.com/datarunner/python-i%CC%87le-temel-veri-analizi-c51b29158f30

• Python ile Veri Analizi #1 | Veri Bilimi Dersleri: https://www.youtube.com/watch?v=CjFj-nuCGX4

• Python Data Science Handbook: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

• NumPy Documentation: https://numpy.org/doc/

• Pandas Documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

• SciPy Documentation: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/

Not: Bu blog yazısı sadece bilgilendirme amaçlıdır. Veri analizi ve istatistik karmaşık disiplinlerdir ve bu yazıda verilen bilgiler bu disiplinlerin tüm yönlerini kapsamaz. Daha derinlemesine bilgi edinmek için ilgili kaynaklara başvurmanız önerilir.