Veri analitiği işlemleri için kullanılan pek çok araç var Bu makalede sizlere en popüler veri analitiği araçlarını tanıtacağız Bu araçlar sayesinde verileri kolayca analiz edebilir, kararlarınızı daha verimli bir şekilde alabilirsiniz Hemen okumaya başlayın!

Veri analitiği, günümüzde çok sık kullanılan bir teknik haline geldi. Bu teknik, büyük miktarda verinin analiz edilmesi, anlamlı bilgilerin çıkarılması, farklı kalıpların keşfedilmesi ve gelecekteki trendlerin tahmin edilmesi için kullanılır. Veri analizi yapmak için kullanılan araçlar ve programlar da oldukça önemlidir. Birçok farklı araç ve program, farklı özellikler ve avantajlar sunar. İşte, veri analitiği yaparken sıklıkla kullanılan en popüler araçlar ve programların listesi:

• Excel
• Python
• R
• Tableau
• Power BI
• QlikView

Bu araçlar ve programlar, farklı amaçlar için kullanılabilirler ve birçoğu açık kaynaklıdır. İster küçük bir işletme sahibi, ister büyük bir şirket çalışanı olun, bu araçlar size veri analitiği konusunda yardımcı olabilirler.

Excel

Veri analizi yapmak isteyenlerin başvurabileceği popüler araçlar arasında Microsoft Excel de yer almaktadır. Excel, kullanım kolaylığı, yaygın kullanımı ve veri analitiği için sağladığı birçok özellik sayesinde en popüler araçlar arasındadır. Excel, verileri organize etmek, analiz etmek ve raporlamak için şablonlar ve grafikler gibi bir dizi yardımcı araç sunar.

Özellikle finans ve muhasebe alanlarında sıklıkla tercih edilen Excel, veri analizi yapmak isteyenlerin de vazgeçilmez bir aracıdır. Temel veri analitiği görevlerini gerçekleştirmek için Excel'de bulunan formüller aracılığıyla hızlı ve kolay bir şekilde veriler düzenlenebilir ve sonuçlar elde edilebilir. Excel ayrıca, PivotTable ve PivotChart özellikleri ile yüksek düzey veri analizi yapmayı da mümkün kılmaktadır.

İş dünyasında sık sık kullanılan bir araç olmasının yanı sıra, Excel uygun fiyatı sayesinde öğrenciler ve küçük işletmeler gibi bütçesi sınırlı olanlar için de ideal bir araçtır. Başlangıç seviyesindeki kullanıcılar düzenli bir şekilde verileri işlemeye başlayabilirler ve daha sonra veri analiz tekniklerini öğrenerek kendilerini geliştirebilirler.

Python

Veri analitiği yaparken en popüler kullanılan araçlardan biri de Python programlama dilidir. Python'un kullanımı kolay olmasının yanı sıra, veri analitiği için kullanışlı bir dil olarak kabul edilmektedir.

Python dilinde veri analitiği yapmak için kullanılan popüler bir kütüphane olan Pandas, veri manipülasyonu için oldukça kullanışlıdır. Veri setlerinin okunması, işlenmesi ve analiz edilmesi için çeşitli özellikler içeren Pandas, Python dilinde veri analitiği yapmayı kolaylaştırmaktadır.

Pandas Özellikleri	Açıklama
Dataframe	Tablo şeklindeki veriler üzerinde işlem yapılabilir.
Series	Tek boyutlu dizilerde işlem yapılabilir.
Indexing and Selecting	Veri setinden belirli verileri seçmek için kullanılır.
Merging, Joining, and Concatenating	Farklı veri setlerini birleştirmek için kullanılır.

Bunun yanı sıra, Python dilinde veri analitiği yapmak için kullanışlı bir araç da Jupyter Notebook'tur. Jupyter Notebook, veri analizi yaparken verileri yazılım ortamında görüntülemeyi ve işlemeyi sağlar. İster veri setlerine göz atmak isteyin, ister veriler üzerinde kod yazmak isteyin, Jupyter Notebook size gereken her şeyi sağlar.

Python dilinde veri manipülasyonu ve analizi yaparken kullanılan bir diğer kütüphane de Numpy'dır. Numpy'nin temel özellikleri arasında çok boyutlu diziler üzerinde işlem yapmak, dizileri birleştirmek ve bölmek, matematiksel işlemleri yapmak ve dizileri farklı şekillerde yeniden şekillendirmek yer alır.

Tüm bu özellikleri ile Python, veri analitiği için vazgeçilmez bir programlama dilidir.

Pandas

Pandas, Python dilinde veri analitiği ve veri manipülasyonu için kullanılan açık kaynak kodlu bir kütüphanedir. Bu kütüphane, verilerinizi tablolara dönüştürmenize, verileri seçmenize ve filtrelemenize, veriler arasındaki ilişkileri anlamanıza, farklı veri setleri arasında birleştirme yapmanıza ve verilerinizi farklı formatlarda dışarı aktarmanıza olanak sağlar.

Pandas kütüphanesi, seriler ve veri çerçeveleri üzerine kurulmuştur. Seriler, tek boyutlu etiketli bir dizidir ve verileri sıralanmış şekilde tutar. Veri çerçeveleri, serilerin birleştirilmesinden oluşur ve iki boyutlu etiketli bir yapıya sahiptir. Veri çerçevelerinde, her bir sütun bir seri olarak tutulur ve tüm serilerin birleştirilmesiyle bir veri çerçevesi oluşturulur.

Pandas kütüphanesi, birçok veri işleme işlevi sunar. Bunlar arasında filtreleme, seçme, dönüştürme, birleştirme, gruplama, doldurma, boşlukları kaldırma, veri tipi dönüştürme, haritalama işlemleri ve daha birçok işlem yer alır. Bu işlemler, verilerinizi analiz etmek, temizlemek veya değiştirmek için oldukça kullanışlıdır.

Ayrıca, pandas kütüphanesi, birçok veri kaynağına direk olarak bağlanma özellikleri sunar. Pandas kütüphanesi, hem CSV, JSON, SQL, Excel, hem de clipboardtan veri okuyabilir. Bunların yanı sıra, veri kaynağı olarak web sayfalarını ve çevrimiçi veri kaynaklarını kullanma imkanı da sağlar.

Pandas, Python Dilinde veri analitiği yapabilmeniz için oldukça kullanışlı bir kütüphanedir. Verilerinizi düzenleyebilir, analiz edebilir ve farklı formatlarda dışarı aktarabilirsiniz. Bu nedenle, veri bilimcilerinin ve veri analisti çalışanlarının temel araçlarından biridir.

Jupyter Notebook

=Jupyter Notebook, Python programlama dilini kullanarak veri analitiği yapmak için önemli bir araçtır. Bu araç, kullanıcılara kodlarını parçalar halinde yazıp analiz etmelerine ve veri hakkında hızlı bir şekilde bilgi edinmelerine olanak tanır. Aynı zamanda, Jupyter Notebook içinde tüm süreci belgeleyebilir, sunumlar hazırlayabilir ve analiz sonuçlarını paylaşabilirsiniz.

Jupyter Notebook, bir dizi kod hücresinde çalışır. Bu hücreler, programlamacıların verileri işlemek, grafikler oluşturmak veya makine öğrenimi algoritmalarını çalıştırmak için Python kodlarını yazabileceği yerlerdir. Notebook, bu kodların yanı sıra yorumlar, Markdown notları ve HTML etiketleri de içerebilir, böylece kullanıcılar tüm veri analiz sürecini belgeleyebilirler.

Ayrıca, Jupyter Notebook, kullanıcıların kodlarını hızlı bir şekilde test etmelerine ve aralarında alışveriş yapmalarına olanak tanır. Bu araç aynı zamanda veri bilimciler için hata ayıklama, otomatik tamamlama ve diğer araçlar gibi bir dizi kullanışlı özellik de sunar. Sonuç olarak, Jupyter Notebook veri analizi yapanlar için oldukça kullanışlı bir araçtır.

Numpy

Numpy veri analitiği ve veri işleme alanında kullanılan popüler bir Python modülüdür. Numpy, sayısal verilerle çalışırken çok yararlıdır. Numpy'nin en büyük avantajlarından biri, hızlı ve etkili bir şekilde sayısal hesaplamalar yapabilmesidir.

Numpy'nin veri işleme özellikleri arasında, dizi oluşturma ve işleme, temel matematik işlemleri, istatistiksel hesaplamalar ve doğrusal cebir işlemleri yer almaktadır. Bu özellikler sayesinde, çok büyük veri setlerinde bile hızlı bir şekilde işlem yapmak mümkündür.

Numpy, vektör ve matris işlemleri yapmak için kullanılan birçok fonksiyona sahiptir. Bu fonksiyonlar sayesinde, karmaşık matematiksel işlemleri daha sade bir şekilde ifade edebilirsiniz. Ayrıca, Numpy, dinamik tip yerine statik tip kullanımına izin verir. Bu sayede, bellek kullanımı daha verimlidir ve performans artar.

Numpy'nin en önemli özelliklerinden biri de veri dosyalarının okunması ve yazılmasıdır. Numpy, verileri CSV, TXT, Excel gibi farklı dosya formatlarından okuyabilir ve bu dosya formatlarında veri depolayabilirsiniz.

Bu özellikleri nedeniyle, Numpy veri analitiği yapılan projelerde sıkça kullanılan bir modüldür. Özellikle büyük boyutlu, sayısal verilerin işlemlerinde büyük bir avantaj sağlar.

Scikit-Learn

Veri analitiği yapmak isteyenlerin sıklıkla tercih ettiği araçlar arasında Scikit-Learn bulunur. Scikit-Learn, Python dilinde yazılmış bir kütüphanedir ve machine learning algoritmalarının kullanımı için oldukça popülerdir.

Scikit-Learn, veri önişleme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut azaltma ve model seçimi gibi pek çok farklı işlemi gerçekleştirebilir. Bu nedenle, veri bilimciler tarafından sıklıkla kullanılır.

Bunun yanı sıra, Scikit-Learn kullanarak model eğitim, tahmin ve değerlendirme işlemleri yapmak da mümkündür. Bu sayede, machine learning modellerinin doğruluğunu artırabilir ve daha iyi sonuçlar alabilirsiniz.

Scikit-Learn'ün avantajlarından biri de kullanımının oldukça kolay olmasıdır. Hızlı, güvenilir ve esnek bir yapıya sahip olan Scikit-Learn, Python diline hakim olan herkes tarafından rahatlıkla kullanılabilir.

Scikit-Learn aynı zamanda geniş bir topluluk tarafından desteklenmektedir ve sürekli olarak güncellenmektedir. Bu sayede, pek çok farklı alanda kullanımı mümkün olan Scikit-Learn, machine learning çalışmalarınızda size oldukça fazla yardımcı olabilir.

R

R dilinin veri analizi alanında yüksek bir popülerliği vardır. R bir programlama dili olmasının yanı sıra analiz ve görselleştirme için bir araçtır. R, veri işleme ve veri dönüştürme işlemleri için bir dizi paket ve özellikler sunar. Bu dil, istatistiksel hesaplama ve görselleştirme gerektiren çeşitli veri türleriyle çalışabilir. R dili açık kaynak kodlu olduğu için herkes tarafından kullanılabilir ve düzenlenebilir.

• R dilinde bulunan ggplot2 kütüphanesi, görselleştirme için oldukça etkili bir araçtır ve birçok grafik türünü destekler.
• R, veri okuma işlemleri için de kullanılabilir. Örneğin, CSV, Excel, SQL vb. veri türlerini okuyabilir.
• R'da ritim analizi, kalıp tanıma, doğrusal olmayan regresyon, büyük veri analizi vb. konularda çeşitli kütüphaneler ve paketler bulunur.

Özellikle akademik dünyada yaygın bir şekilde kullanılan R dilinin, veri analitiğindeki önemi giderek artmaktadır. Ayrıca, R Studio gibi popüler bir IDE sayesinde, R dilinde veri analitiğinden daha kolay bir şekilde yararlanılabilir.