Veri mühendisliğinde Python'un kullanımı ile keşifsel veri analizi EDA nasıl yapılır? En iyi yöntemleri ve ipuçlarını öğrenin ve verilerinizi en iyi şekilde analiz edin Detaylı anlatımlarla öğrenmek için hemen okumaya başlayın

Veri bilimi gün geçtikçe daha da popüler hale geliyor. Veri mühendisliği, bu popülerliğin merkezinde yer alan bir konudur. Veri mühendisliği, büyük miktardaki veri setlerini toplama, işleme ve analiz etme disiplinidir.

Veri mühendisliği konusunda Python, oldukça popüler bir araç haline gelmiştir. Bu araç, veri analizi, veri görselleştirme, veri toplama ve veri manipülasyonu için ideal bir platformdur. Veri mühendisliği disiplinini incelediğimizde, verilerin incelenme sürecinde EDA (Exploratory Data Analysis) önemlidir.

EDA, veri setlerinin keşfedilmesi, temizlenmesi, düzenlenmesi ve analiz edilmesi sürecidir. Bu süreç, veri mühendisliği için oldukça önemlidir. EDA yapmak için birçok araç mevcuttur, ancak Python, bunların en iyileri arasındadır.

Python ile EDA yapmak oldukça kolaydır ve birçok önemli kütüphane mevcuttur. Pandas, Numpy ve Matplotlib, Python'da veri analizi yapmak için gerekli olan kütüphaneler arasındadır. Pandas, veri manipülasyonu ve temizleme için ideal bir araçtır. Numpy, veri setleri üzerinde matematiksel işlemler yapmak için kullanılır. Matplotlib ise grafiklerin oluşturulması ve görselleştirilmesi için ideal bir araçtır.

EDA yapmak için, ilk olarak verileri toplamanız gerekir. Bu veriler, farklı kaynaklardan gelebilir. CSV dosyaları, web siteleri, veri tabanları ve daha birçok kaynak, Python ile EDA yapmak için kullanılabilir. Veri setini ayrıştırdıktan sonra, görselleştirme işlemine geçebilirsiniz. Burada Matplotlib kullanılarak, grafikler oluşturulur ve veriler görselleştirilir. EDA analizi yapmak için birçok araç mevcuttur. Sonuç olarak, Python kullanarak EDA yapmak oldukça kolaydır ve bu süreç, veri mühendisliği için oldukça önemlidir.

Veri Mühendisliğine Giriş

Veri mühendisliği, büyük miktarda veri ile çalışan, bu veriyi işleme, analiz etme, uygun hale getirme ve son kullanıcılar için kullanılabilir hale getirme disiplinidir. Veri mühendisleri, verileri toplama, ayrıştırma, temizleme ve işleme yoluyla ilerici sistemlerin oluşturulmasına yardımcı olurlar.

Veri mühendisliğinin amaçları arasında, farklı veri kaynaklarının tek bir kaynakta birleştirilmesi, verilerin uygun ve tutarlı formatta saklanması, verilerin güvenliği ve erişilebilirlik gibi konular yer alır. Veri mühendisliğinin bir diğer önemli amacı, büyük veri işlemeye yönelik sistemlerin tasarımı ve uygulanmasıdır.

Veri mühendisliği, birçok sektörde kullanılır. Finans kuruluşları, sağlık sektörü, hizmetler sektörü, eğitim kurumları ve endüstriyel işletmeler, veri mühendislerinin çalışma alanlarıdır. Bu sektörlerde, veri mühendisliği sayesinde veri analizi ve raporlama, veri yönetimi ve mevcut verilerin iyileştirilmesi gibi işlemler gerçekleştirilebilmektedir.

Python ve EDA Nedir?

Python, açık kaynak kodlu bir programlama dilidir. Kolay okunabilir yapısı, geniş kütüphane desteği, veri analizi, bilimsel hesaplamalar, web geliştirme, yapay zeka gibi pek çok alanda kullanımı ile öne çıkmaktadır. Python, veri mühendisliğinde çok sık kullanılan bir programlama dilidir.

Exploratory Data Analysis (EDA) ise veri analizinde kullanılan bir yöntemdir. Verilerin önemli özellikleri incelenerek, verilerin yapısının anlaşılması, dışarıdan gelen etkilerin saptanması, olası hataların belirlenmesi ve verilerin bütünlüğünün sağlanması hedeflenir. EDA, veri mühendisliği için oldukça önemlidir çünkü verilerin kalitesi, doğruluğu ve güvenilirliği analiz sonuçlarını önemli ölçüde etkiler.

Python, EDA için pek çok kütüphaneye sahiptir. Bu kütüphanelerden bazıları şunlardır:

Bu kütüphaneler, verilerin işlenmesi, analiz edilmesi ve görselleştirilmesi için gerekli olan araçları sağlar. EDA, veri yönetimi sürecinde önemli bir adımdır. EDA sürecinde verilerin ne anlama geldiği belirlenir ve verilerin işlevleri analiz edilir. Bu nedenle, EDA'nın teknik detaylarını anlamak, veri mühendisliği açısından önemlidir.

Python'da Veri Analizi İçin Gerekli Araçlar

Python dilinin veri analizi için kullanışlı olmasının nedenlerinden biri, kullanıcıların bilimsel ve istatistiksel hesaplamalar yapmak için hazır araçlara erişebilmesidir. Bu araçlar, Pandas, Numpy ve Matplotlib kütüphaneleridir.

Pandas: Pandas, veri manipülasyonuna yardımcı olan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Bu kütüphane veri analizi ve veri işleme işlemlerinde kullanılır. Verileri hızlı ve kolayca işleyebilir ve özellikle CSV dosyalarını okuma için idealdir. Ayrıca veri setlerindeki boş verilerin veya tekrar eden değerlerin düzenlenmesi gibi işlemleri de gerçekleştirebilirsiniz.

Numpy: Numpy, matematiksel hesaplamalar için kullanılan bir Python aracıdır. Bu kütüphane, matematiksel hesaplamalar yaparken kullanabileceğiniz bir dizi fonksiyon ile birlikte veri belleği içinde çok boyutlu diziler oluşturmanıza izin verir. Numpy, Python'un temel veri yapısına ek bir boyut addeder.

Matplotlib: Matplotlib, veri görselleştirme işlemleri için kullanılan bir kütüphanedir. Grafikler, histogramlar ve çizgi grafikleri oluşturmak gibi işlemleri daha kolay bir hale getirir. Bunun yanı sıra, Matplotlib ayrıca etkileşimli veri görselleştirme için IPython gibi araçlarla da kullanılabilmektedir.

EDA Aşamaları

Veri mühendisliği, kompleks veri kümeleme işlemlerini yapabilmek için kullanılır. Veri analizi için EDA aşamaları vazgeçilmezdir. Veri toplama, veriyi ayrıştırma, veri görselleştirme ve veri analizi yapma aşamaları EDA'nın ana unsurlarıdır.

Veri toplama aşamasında, projenin amacına yönelik en uygun verilerin toplanması gerekmektedir. Temiz ve düzenli verilerin seçilmesi, daha iyi analizler yapabilmek için önemlidir.

Veriyi ayrıştırma aşamasında, verilerin anlamlı bir şekilde gruplandırılması gerekmektedir. Bu sayede gereksiz veriler kolayca elemine edilebilir ve sadece değerli veriler kullanılabilir. Verilerin ayrıştırılması, işlemler sırasında hatayı azaltmak için oldukça faydalıdır.

Veri görselleştirme aşaması, büyük veri kümelerinin net bir biçimde görüntülenmesi için kullanılır. Grafikler, tablolar ve çizelgeler kullanarak verilerin anlamlı bir gösterimini elde etmek mümkündür. Bu sayede, gereksiz veya anlaşılmayan bilgilerin kolayca keşfedilmesi sağlanabilir.

Veri analizi yapma aşaması, verilerin yorumlanması ve anlamlandırılmasını içerir. Verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi, çıkarılan sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini arttırır.

EDA aşamaları, veri mühendisliği için essizdir. Bu aşamaların doğru bir şekilde takip edilmesi, verilerin keşfi ve analiz edilmesi sırasında daha verimli işlemler yapılmasına olanak sağlar.

Pandas Kullanarak CSV Dosyası İşleme

Veri mühendisleri, veri işlemek ve analiz etmek için farklı yöntemler kullanır. Bunlardan biri de Pandas kütüphanesidir. Pandas, verileri çerçeveler halinde düzenleyen ve işleyen bir Python kütüphanesidir. Verileri Pandas kullanarak çerçeveleştirmek, veriyi temizlemek ve ölçeklendirmek oldukça kolaydır. Bunun yanı sıra, CSV dosyalarından veri çekmek de oldukça basit bir işlemdir.

CSV dosyaları, virgülle ayrılan ve değerleri zamana veya yazı tipine göre düzenlemeye izin veren veri dosyalarıdır. CSV dosyalarının işlenmesi, veri toplama, verileri düzenleme süreçleri için hayati öneme sahiptir.

Pandas kütüphanesi, CSV dosyaları için farklı yöntemler sunar. İlk olarak, pd.read_csv() yöntemi CSV dosyalarından veri okumak için kullanılır. Bu yöntem, bir dosya adı ve nereden yüklenecekleri içeren bir dizi gibi giriş parametreleri alır. Bu yöntem, CSV dosyalarından veri okuma işleminin yanı sıra, verileri ölçeklendirmek ve temizlemek için bir dizi işlevi de içerir.

Bunun yanı sıra, Pandas kütüphanesi, verileri sıralamak ve filtrelemek için farklı yöntemler sağlar. Örneğin, .loc ve .iloc dizileri, verilerin belirli sütunlarını çekmek için kullanılır. Verileri temizlemek için ise, isnull() ve dropna() gibi yöntemler kullanılır.

Veri işleme ve ölçeklendirme işlemleri için kullanılan diğer bir yöntem ise, verilerin gruplandırılmasıdır. Bu yöntem, verileri belirli kriterlere göre gruplara ayırmayı ve gruplar üzerinde istatistiksel hesaplamalar yapmayı sağlar. Bunun yanı sıra, Pandas kütüphanesi, verilerin birleştirilmesi ve birleştirilmiş veriler üzerinde analiz yapmak için de farklı yöntemler sunar.

Pandas kullanarak CSV dosyalarından veri toplama, verileri temizleme, sıralama, ölçeklendirme ve gruplandırma işlemlerini gerçekleştirmek oldukça basittir. Bu nedenle, veri mühendisleri Pandas kütüphanesi dahilinde verileri işleyerek amaca uygun hale getirerek, keşif ve analiz süreçlerini kolaylaştırabilirler.

Matplotlib Kullanarak Grafik Oluşturma

Matplotlib, verilerin grafiksel olarak görselleştirilmesine yardımcı olan bir kütüphanedir. Grafiklerin oluşturulması, verilerin keşfedilmesi ve analizi için oldukça önemlidir. Matplotlib, Python'da oldukça popüler bir kütüphanedir ve çizgi grafiği, histogram ve dağılım grafiği gibi birçok görselleştirme aracı sunar.

Grafik oluşturmak için ilk adım, verilerin yüklenmesi ve bir veri çerçevesi oluşturulmasıdır. Ardından Matplotlib kütüphanesi kullanılarak verilerin grafiksel olarak gösterilmesi sağlanır. Matplotlib, farklı grafik türleri oluşturmak için de kullanılabilir. Örneğin, veriler sütun grafiği, pasta grafiği veya kutu grafiği olarak gösterilebilir.

Bunun yanı sıra, Matplotlib, grafiklerin renkleri, eksenlerin etiketleri ve gölgelendirmeler gibi birçok özelliklerinin de özelleştirilmesine imkan sağlar. Ayrıca, birden fazla grafik bir arada görüntülenebilir ve bu grafikler farklı renklerle veya stil özellikleriyle ayarlanabilir. Grafiklerin kaydedilmesi de bir seçenektir ve JPEG, PNG veya PDF gibi farklı dosya türleri olarak kaydedilebilir.

Bir Matplotlib uygulaması, verilerin hem basit hem de karmaşık grafiklerle görselleştirilmesine yardımcı olur. Matplotlib, verilerin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olduğu gibi, veri analizinin daha verimli bir şekilde yapılmasına yardımcı olur. Böylece, verilerin daha iyi anlaşılması ve yorumlanması sağlanır.

EDA Analizleri

Exploratory Data Analysis (EDA), veri mühendisliğindeki önemli bir aşamadır. Bu aşama, veriye derinlemesine bir analiz uygulayarak yakınlaşmayı ve verileri daha iyi anlayabilmeyi sağlar. EDA aşaması, bileşen analizi, özellik seçimi ve boyut azaltma, regresyon analizi gibi teknikleri içerir.

Bileşen analizi, verilerin temel bileşenlerinin tespit edilmesini ve bu bileşenlerin birbirleriyle olan ilişkilerinin belirlenmesini sağlayan bir tekniktir. Özellik seçimi ve boyut azaltma, modellemede kullanılan özellik sayısını azaltarak verimliliği ve performansı artırır. Regresyon analizi, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini anlamak için kullanılır.

Bu tekniklerin kullanımı, birçok alanda değerli sonuçlar elde edebilir. Veri mühendisleri, müşteri davranışını tahmin etmek, pazar segmentasyonunu anlamak, ürün özelliklerini belirlemek gibi birçok alanda bu analizlerden yararlanmaktadır.

• Bileşen Analizi: Verilerin temel bileşenlerinin tespiti ve ilişkilerinin belirlenmesi.
• Özellik Seçimi ve Boyut Azaltma: Modellemede kullanılan özellik sayısını azaltarak verimliliği ve performansı artırır.
• Regresyon Analizi: Bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini anlamak için kullanılır.

EDA Yaparken Dikkat Edilmesi Gerekenler

Exploratory Data Analysis (EDA) yaparken, benzer veri kümelerinde veri mühendisliği tekniklerinin kullanımı ve doğru yorumlama tekniklerinin uygulanması oldukça önemlidir. EDA, veri setindeki temel yapıları ve özellikleri keşfetmek için kullanılır. Fakat, doğru sonuçlara varabilmek için dikkatli ve doğru tekniklerin kullanılması gereklidir.

Veri mühendisliği teknikleri, veri setindeki anlamlı, tutarlı ve güvenilir bilgileri ortaya çıkarmak için kullanılır. Bu teknikler arasında veri temizleme, veri dönüştürme, veri uyumlu hale getirme ve veri ölçekleme yer almaktadır.

Ayrıca, veri yorumlama tekniklerinin de doğru bir şekilde uygulanması gereklidir. Verilerin genel yapısı hakkında doğru yorum yapmak, veri setinin doğru kullanımını sağlayacak ve analizin doğru sonuç vermesine yardımcı olacaktır. Bu yüzden, veri yorumlama teknikleri hakkında bilgi sahibi olmak ve doğru bir şekilde kullanmak oldukça önemlidir.

Bununla birlikte, veri mühendisliği teknikleri ve veri yorumlama teknikleri sürekli olarak gelişen bir süreç olduğu için, güncel olmaya dikkat etmek de önemlidir. Yeni teknolojiler ve yöntemlerin takip edilmesi, analizlerin doğru bir şekilde yapılmaya devam etmesini sağlayacaktır.

EDA yaparken dikkat edilmesi gereken diğer bir konu ise, veri gizliliği ve güvenliğidir. Verilerin yetkisiz erişimlere karşı korunması, şirket ve müşteri bilgilerinin güvenliğini sağlayacak ve itibar kaybını önleyecektir.

EDA yaparken dikkat edilmesi gereken bu detaylar, doğru sonuçlara ulaşılması için oldukça önemlidir.

Veri Güvenliği

Veri güvenliği, herhangi bir organizasyon veya kuruluşun en yüksek önceliklerinden biridir. Veri kaynaklarının yanı sıra, veri işleme ve dağıtımı sırasında alınan önlemler de önemlidir. Veri güvenliği, hem verilerin özel hem de ticari kullanımları için önemlidir.

Verinin güvenliği için kullanılan teknikler arasında veri şifreleme, yetkilendirme, kimlik doğrulama ve izleme yer almaktadır. Veri şifreleme, veriyi şifreleyerek yetkisiz erişimlere karşı korur. Yetkilendirme, erişim izinleri verir ve kimlik doğrulama ile doğru kullanıcının veriye erişmesi sağlanır. Veri izleme, yetkisiz erişimleri tespit etmek ve kayıt altına almak için kullanılır.

Bununla birlikte, veri güvenliği, belirli sorunları da beraberinde getirir. Veri güvenliği açıkları, çalınan veriler, kimlik hırsızlıkları, kötü amaçlı yazılımlar ve daha fazlası gibi sorunlar, herhangi bir kuruluşun karşılaşabileceği sorunlardır. Veri güvenliği açıkları, kötü niyetli kişiler veya davranışlar tarafından kaynaklanabilir, ancak genellikle zayıf gerçekleştirilen önlemlerden kaynaklanır.

Veri güvenliği, büyük ölçekli bir sorundur ve çözümü için tek bir çözüm yolu yoktur. Ancak, veri güvenliği açıklarını en aza indirmek ve veriyi korumak için alınacak önlemler vardır. Örneğin, veri güvenliği açıkları, güvenli yazılım kullanımı, güçlü yetkilendirme ve kimlik doğrulama süreçleri, düzenli veri yedeklemeleri ve izleme gibi teknikler kullanılarak en aza indirilebilir.

Veri güvenliği konusu, tüm kuruluşların dikkate alması gereken bir konudur. Veri kaynaklarının korunması, veri işleme süreçlerinin güvenliği ve son kullanıcılara veri erişim haklarının yönetimi, her kuruluş için önemli bir sorumluluktur.

Yaygın Uygulama Alanları

EDA (Exploratory Data Analysis) yine sinir bilimi verilerinden finansal verilere kadar birçok alanda kullanılmaktadır. Bu açıdan, EDA'nın yaygın uygulama alanları şunlardır:

• Sınıflandırma Analizi: Sınıflandırma analizi, özellikle doğal dil işleme ve görüntü işleme alanlarında kategorik verilerin tanınması ve sınıflandırılmasında kullanılır.
• İşbirliği Filtrelemesi Analizi: İşbirliği filtrelemesi analizi, özellikle sosyal ağlar, alışveriş siteleri ve müzik uygulamalarında kullanılır. Bu analiz, belirli bir kullanıcının beğenileri göz önünde bulundurularak, diğer kullanıcılara öneriler yaparak kullanıcılara bireysel içerik sunar.
• Araştırma: EDA, özellikle bilimsel araştırmalar ve istatistiksel çalışmaların yapıldığı birçok alanda kullanılır.
• Popüler Özellikler: Bazı özelliklerin popülerliği ve tercih edilme sebepleri EDA ile analiz edilebilir. Özellikle pazarlama stratejilerinin geliştirilmesinde kullanılır.

Bu alanların yanı sıra, EDA verilerin keşfedilmesi, analizi ve sınıflandırılmasında oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu nedenle, EDA yapmak isteyenler bu alanlara da ilgi duymalıdır.

Sınıflandırma Analizi

Sınıflandırma analizi, verileri farklı sınıflara ayırmak için kullanılan bir EDA tekniğidir. Bu analiz, özellikle makine öğrenmesinde sıklıkla kullanılmaktadır. Örneğin, bir e-ticaret platformunda kullanıcıların bir ürüne ilgisini tahmin etmek için sınıflandırma analizi yapılabilir. Bu analiz, müşteri profillerini ayrıştırmak ve daha iyi hedefleme yapabilmek için kullanılabilir.

Sınıflandırma analizi için farklı algoritmalar mevcuttur. Bunlar arasında en popüler olanları Karar Ağacı, K-En Yakın Komşuluk, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri ve Yapay Sinir Ağlarıdır. Karar ağacı, bir veri kümesindeki bir olayın sonucunu tahmin etmek için kullanılır. K-En Yakın Komşuluk, yeni bir veri noktasını sınıflandırmak için o noktaya en yakın noktaların sınıfına bakar. Lojistik Regresyon, bir bağımlı değişkenin sınıflandırılması için kullanılır. Destek Vektör Makineleri, farklı sınıfları ayırmak için bir çizgi veya düzlem kullanır. Yapay Sinir Ağları, sinir hücreleri arasındaki iletişimden yararlanır ve farklı sınıfları tanımlamak için kullanılır.

Sınıflandırma analizi, çok sayıda farklı alan için kullanılabilir. Örneğin, spam filtresi yapmak, e-postaları iyiye veya kötüye sınıflandırmak, kredi kartı dolandırıcılığı tespiti yapmak, tıbbi teşhis koymak gibi farklı alanlarda sınıflandırma analizi uygulanabilir. Bu analiz, veri özelliklerine göre kullanılan algoritmaların doğru seçimi ve veri kümelerinin doğru bir şekilde etiketlenmesiyle birlikte daha doğru sonuçlar verebilir.

İşbirliği Filtrelemesi Analizi

İşbirliği filtrelemesi analizi (Collaborative Filtering Analysis), kullanıcıların birbirleriyle etkileşim içinde olduğu durumlarda, kullanıcıların tavsiyeleri için uygulanan bir yöntemdir. Bu yöntem işbirliği yaparak öğrenme yapar ve kullanıcı tercihlerini öğrenebilir. İşbirliği filtrelemesi analizi, hem öğrenim hem de test aşamasında verilerin bölünmesinden kaçınır ve bu nedenle doğru sonuçlar almak mümkündür. Bu yöntem, küçük veri kümelerinde daha iyi çalışır ve daha büyük veri kümelerinde doğruluk oranının düşmesine neden olabilir.

İşbirliği filtrelemesi analizinin kullanım alanları arasında müşteri tavsiyeleri, sosyal ağlar, online alışverişler ve kişiselleştirilmiş hedefleme yer almaktadır. İşbirliği filtrelemesi analizin algoritması ise iki türlüdür: kullanıcı bazlı işbirliği filtrelemesi ve ürün bazlı işbirliği filtrelemesi algoritmalarıdır. Kullanıcı bazlı işbirliği filtrelemesi analizi, bir kullanıcının daha önce yaptığı satın alma gibi eylemleri ve diğer kullanıcıların bu eylemlerle ilgili olanları birleştirerek öğrenir. Ürün bazlı işbirliği filtrelemesi algoritmaları ise ürünler arasındaki benzerliklerden yola çıkarak önerir.

Veri Kümelerinin Keşfi

Hangi veri kümelerinin kullanılacağı, hangi analiz modellerinin oluşturulacağı ve hangi makine öğrenimi tekniklerinin kullanılacağı projenin başarısı için oldukça önemlidir. Çoğu zaman, yeni başlayanlar, projelerine uygun veri kümeleri bulmada zorluk yaşarlar. Öncelikle, popüler veri kümelerini gözden geçirmek her zaman iyi bir başlangıç noktasıdır. En popüler popüler veri kümeleri genellikle geniş bir kullanıcı tabanına sahiptir ve böylece zengin özelliklere ve veri noktalarına sahiptir.

Bununla birlikte, popüler bir veri kümesi kullanırken dikkatli olmak gerekiyor. Kendi veri kümenizde uygulayacağınız analizler ile popüler bir veri kümesindeki analizler arasındaki farklar da düşünülmelidir. Ayrıca, birçok popüler veri kümesi bazı eksik veriler içerir, bu nedenle verilerinizdeki eksik verileri dikkatle ele almanız gerekebilir.

Popüler veri kümelerinin yanı sıra, araştırmacılar, bazı web siteleri ve hükümet kurumları tarafından paylaşılan birçok ücretsiz veri kümesi de bulunmaktadır. Bu veri kümeleri, özel veri kümeleri kadar zengin özelliklere sahip olmayabilir, ancak bu veriler veri analizi ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak için yeterince iyi olabilir.

Veri kümeleri keşfederken önemli bir faktör de veri yönetimi sürecidir. Veri yönetimi süreci, veri toplama, düzenleme, kaydetme ve paylaşma dahil olmak üzere birçok unsuru kapsayan geniş bir süreçtir. Bu nedenle, veri kümelerini analiz etmeden önce verilerin doğru şekilde yönetilmesi gereklidir.

Veri analizinin temel amacı, verilerin anlamlı bilgilere dönüştürülmesidir. Bu dönüşüm süreci için veri keşfi önemlidir ve bu süreçte doğru veri kümesini seçmek çok önemlidir. Veri keşfetmek için bazı araçlar ve yöntemler vardır. Örneğin, bazı veri keşif araçları, belirli kelimeler, veri türleri ve konular kullanarak özelleştirilmiş veri kümeleri oluşturmanıza yardımcı olabilir.

Tüm bu faktörler göz önüne alındığında veri kümelerinin keşfi, doğru analiz prosedürlerinin seçimi ve daha doğru veri analizi modellerinin oluşturulması için oldukça önemlidir. En baştan başlayarak doğru bir şekilde planlama yaparak, bir veri analizi projesinde başarılı sonuçlar elde etmek hiç de zor değildir.

EDA'da Karşılaşılan Problemler ve Çözüm Yolları

EDA, veri analizinde oldukça önemli bir aşamadır. Ancak, bu aşamada karşılaşılan bazı problemler vardır. Bu problemlerden bazıları şunlardır:

• Veri eksikliği: Veri setinde eksik verilerin olması, analiz sonuçlarını yanıltabilir. Eksik veriler genellikle bir veri noktasından eksik olan nümerik veya kategorik verilerdir. Eksik verileri dikkate almaksızın analiz yapmak yerine, veri eksikliğinin nedenini araştırmak ve veri setini düzgün şekilde tamamlamak daha doğru sonuçlar elde etmenizi sağlayacaktır.
• Doğru veri setini seçmek: Farklı veri tipleri ve problemlerine özgü veri setleri vardır. Doğru veri setini seçmek, analiz sonuçlarını etkileyen önemli bir faktördür. Uygulanacak yönteme göre farklı veri setleri kullanılabilir.
• Outlier değerlerin yok edilmesi: Outlier değerler, veri setindeki genel eğilimi yanıltabilir veya değiştirebilir. Bu nedenle, outlier değerlere önem vermek ve uygun yöntemlerle bu değerleri yok etmek önemlidir.

Veri eksikliğini çözmek için, eksik verilerin nedenini araştırıp, uygun olan verilerle tamamlamanız gerekiyor. Doğru veri setini seçmek için, özellik seçimi ve özellik ölçütleri belirlemeniz gerekiyor. Outlier değerleriyle başa çıkmak için, outlier analizlerini kullanmak ve uygun yöntemleri belirlemek gerekiyor.

Doğru Veri Setini Seçmek

Veri mühendisliğinin temel adımlarından biri doğru veri setini seçmektir. Veri setleri, problemi çözmek için doğru şekilde seçilmelidir. Benzersiz problemlere özel veri setleri kullanmak, problemlere daha iyi bir çözüm sunar. Veri setlerinin seçiminde belirli ölçütler kullanılmalıdır.

Veri setleri seçilirken, özellik seçimi de önemlidir. Veri setlerindeki özellikler, problemleri çözmek için en uygun şekilde seçilmelidir. Ayrıca, gereksiz özelliklerin dahil edilmesi veri setini bozabilir.

Ölçütler, seçilen veri setinin kalitesini artırır. Veri setleri arasındaki farklılıkları ölçmek için kullanılır. Veri kalitesi, veri setinin doğruluğunu ve tutarlılığını belirleyen önemli bir faktördür.

Veri setinin doğru seçimi, problemlere doğru çözümler sunar. Veri setleri, verilerin toplandığı kaynaklara göre oluşturulur. Bu nedenle, veri seti seçilirken kaynakların doğruluğu ve güvenilirliği de dikkate alınmalıdır.

Doğru veri seti seçimi süreci, karar vericilerin doğru veriye erişmelerine ve doğru kararları almalarına yardımcı olur. Veri setleri seçilirken, veri setinin amacına ve probleme uygunluğu göz önünde bulundurulmalıdır.

Doğru veri seti seçimi, veri analizinde doğru sonuçlara ulaşmak için kritik öneme sahiptir. Proje amacı ve ihtiyaçlar, veri setinin seçiminde belirleyici olan faktörlerdir.

Outlier Değerlerin Yok Edilmesi

Outlier analizi veri kümesinin anormal verileri tespit etmek için yapılan bir analiz yöntemidir. Bu analiz yöntemi sayesinde veri kümesindeki anormal verilerin bulunması ve veri analizinde doğru sonuç alınması sağlanır. Outlier değerleri bir veri kümesindeki en küçük ve en büyük değerleri aşan değerlerdir.

Bu nedenle outlier değerleri tek başına verileri etkileyip sonuçları yanıltabilir. Bu durumda ortaya çıkan sonuçlar veri analizi açısından hatalı ve yanıltıcıdır. Outlier değerleri yok edilerek, veri kümesi daha güvenilir hale getirilebilir.

Outlier değerleri yok etmek için birkaç yöntem kullanılabilir:

• Görüntüleme İşlemleri: Verilerin görselleştirilmesi ve outlier değerlerinin tespit edilmesi
• Silme İşlemi: Outlier değerleri direkt olarak silme
• Doldurma İşlemi: Outlier değerleri, ortalama veya diğer yöntemlerle tamamlama
• Transformasyon İşlemi: Verinin dönüştürülmesi ile outlier değerleri sınırlandırma veya azaltma

Outlier değerlerini yok etmek için kullanılan her yöntemin kendine özel avantaj ve dezavantajları bulunmaktadır. Bu nedenle kullanılan yöntem hangi veri kümesi üzerinde çalışıldığına ve verilerin özelliklerine göre değişebilir.

Outlier değerlerinin yok edilmesinde amaç; verilerin daha doğru analiz edilmesi, anormal değerlerden kaynaklı yanıltıcı sonuçların önüne geçilmesi, veri analizinin daha güvenilir hale getirilmesi ve sonuçların daha anlamlı hale getirilmesidir.

Örnek Proje: Film Sınıflandırması

Örneğimizde, bir film sınıflandırma projesi için EDA yapacağız. Bu projede, film verilerini keşfetmek, analiz etmek, görselleştirmek ve sınıflandırmak için Python kullanacağız.

Öncelikle, verilerimizi almak için CSV dosyalarını kullanacağız. Pandas kütüphanesi ile CSV dosyalarını okuyup işleyebiliriz. Bu sayede verileri temizleyebilir ve ihtiyacımız olan özellikleri seçebiliriz.

Verilerimizi temizledikten sonra, Matplotlib kütüphanesi ile görselleştirebiliriz. Grafikler oluşturarak filmlerin kullanıcı oyları, bütçesi ve gişe hasılatları gibi özellikleri üzerinde daha iyi bir fikir sahibi olabiliriz.

Buna ek olarak, Regresyon Analizi yaparak filmlerin gişe hasılatlarını öngörebiliriz. Bu analizler sayesinde, filmlerin gişe hasılatları üzerindeki en etkili faktörleri belirleyebiliriz.

Sınıflandırma Analizi yaparak filmleri türlerine göre sınıflandırabiliriz. Farklı sınıflandırma algoritmaları kullanarak, bir filmin aksiyon, komedi veya drama gibi türlerden hangisine ait olduğunu belirleyebiliriz.

Özetle, bir film sınıflandırma projesi için EDA yaparken, verileri alıp işlememiz gerekiyor. Daha sonra, Matplotlib ile grafikler oluşturarak özellikleri görselleştirebiliriz. Regresyon analizi yaparak filmlerin gişe hasılatını öngörebilir ve sınıflandırma analizi ile filmleri türlerine göre sınıflandırabiliriz.

Verilerin Alınması ve İşlenmesi

Veri mühendisliğinde, veri toplama ve işleme oldukça önemlidir. Verilerin toplandığı kaynaklar farklılık gösterebilir, ancak en sık kullanılan veri kaynaklarından biri CSV dosyalarıdır.

CSV dosyaları, virgülle ayrılmış değerler dosyası olarak adlandırılır ve bir metin dosyası olarak saklanır. Bu dosyalarda birden fazla sütun ve satırlar bulunabilir. Veri analizi yaparken, ilk adım verileri CSV dosyalarıyla işlemek ve verileri doğru formatta toplamaktır.

Pandas kütüphanesi, Python'daki birçok fonksiyonel özellikler sunar ve bu nedenle veri işleme ve analiz için en sık kullanılan araçtır. Bu kütüphanenin sağladığı fonksiyonlar sayesinde, CSV dosyalarındaki satırlar ve sütunlar rahatlıkla işlenebilir. Verileri toplamak için Pandas kullanırken, read_csv() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Bu fonksiyon sayesinde, CSV dosyaları okunabilir ve bir Pandas DataFrame nesnesine dönüştürülebilir.

import pandas as pddf = pd.read_csv('veriler.csv')print(df.head())

Bu kod blogunda, veriler.csv adlı bir dosya okunuyor ve bu dosyadaki veriler bir DataFrame nesnesine atanıyor. Ardından, DataFrame nesnesinin ilk beş satırı yazdırılıyor.

Veri ayrıştırma işlemi, toplama kadar önemlidir. Pandas kullanarak veri ayrıştırma işlemi gerçekleştirilebilir. İlk adım, verilerin yapısını ilk etapta anlamaktır. Hangi sütunların daha önemli olduğunu, hangi sütunların veri kaybı yaşadığını ve hangi sütunların diğer sütunlarla birlikte nasıl bir etkileşimde olduğunu anlamanız gerekiyor. Bu adım son derece önemlidir ve veri analizinin başarısı için anahtar bir adımdır.

• Anlık değerlere özel veri çekme işlemi
• Verileri sütun sıralarına göre ayırma
• Aynı sütundaki ögein sayısını belirleme
• Belirlenen kriterlere göre verileri filtreleme
• Herhangi bir sütunda veri kaybı olduğunda, kayıp verileri nasıl dolduracağınızı belirleyin

CSV dosyalarında veri işleme işlemi oldukça basittir ve veri mühendisliği için ücretsizdir. Python'da kullanabileceğiniz diğer veri kaynakları arasında veritabanları, web servisleri, JSON dosyaları ve XML dosyaları da yer alır.