Veri Madenciliği için Python'da SQL Sorguları Nasıl Yazılır?

Bu makalede, Python dilinde Veri Madenciliği için SQL sorgularını yazmanın doğru yolu anlatılıyor Öğreneceğiniz tekniklerle, verilerinizi hızlı ve doğru bir şekilde analiz edebilirsiniz Veri Madenciliği için Python'da SQL Sorguları Nasıl Yazılır? hakkındaki tüm bilgilere bu makalede ulaşın

Veri madenciliğinde, verilerin doğru bir şekilde işlenmesi eşsiz veri tabanlarının oluşturulmasına olanak tanır. İşte burada, SQL'in önemi ortaya çıkmaktadır. SQL (Structured Query Language), tüm verileri tutan veri tabanlarına erişmek için kullanılan bir programlama dilidir. Bu dil, birçok veri tabanı yönetim sistemi tarafından kullanılır.

SQL, verilerin kaydedilmesi, düzenlenmesi ve geri alınması için gerekli olan tüm sorguları içerir. SQL'nin kullanımı, özellikle büyük veri setlerinin işlenmesinde oldukça yararlıdır. Veriler, sorgular kullanılarak, farklı sütunlarda ve satırlarda filtrelenir ve çeşitli koşullara göre sıralanır. Böylece istenen veri elde edilebilir.

Python, SQL sorguları oluşturmak için en popüler dillerden biridir. Bu, Python'un etkili bir araç ve kullanım kolaylığı sağlaması sayesindedir. Python'da SQL sorguları kolayca yazabilir ve verileri kolayca işleyebilirsiniz. Ayrıca, veri tabanlarına bağlanmak ve verileri okumak için Python kullanmak SQL'yi kullanmanın avantajlarına sahiptir.

Python ve SQL

Python programlama dili, veri bilimcileri ve veri madencileri arasında yaygın olarak kullanılmaktadır ve çoğu zaman veri tabanlarıyla da etkileşimi sağlanır. Bu etkileşimin sağlanmasında kullanılan en popüler araçlardan biri SQL'dir. SQL, yapılandırılmış verilerin yönetimi için kullanılan bir programlama dili olarak kabul edilir.

Python'da SQL kullanımı, programcıların SQL ile manipüle edilebilen verileri okumasına ve yazmasına olanak tanır. SQL sorgusu oluşturmak ve işlemek için Python'da birçok farklı araç bulunur. SQL kullanımının avantajları arasında, veri tabanındaki bilgilerin hızlı ve doğru bir şekilde işlenmesi, otomatikleştirilmiş veri işlemlerinin basitleştirilmesi ve kod tekrarının azaltılması yer alır.

Python'da SQL kullanmak için, veri tabanının bağlanması gerekmektedir. Veri tabanına bağlanmak için, öncelikle veritabanı oluşturulmalıdır. Veri tabanını oluşturmak için SQLite, PostgreSQL veya MySQL veri tabanları kullanılabilir. Daha sonra, Python'da veri tabanına bağlanmak için bir ara yüz kullanılır.

Veri tabanlarının oluşturulması ve bağlanması için Python'da birçok kütüphane bulunur. Bu kütüphaneler arasında SQLite3, Psycopg2 ve MySQL-Connector gibi popüler kütüphaneler yer almaktadır. Bu kütüphaneler, veri tabanının oluşturulması ve bağlanması gibi işlemleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.

Python programlama dili, veri bilimcilerinin veri tabanlarından veri çekme işlemlerini basitleştirirken, SQL kullanımı sayesinde daha verimli bir şekilde çalışmalarını sağlar. Veri tabanları ile etkileşimli çalışmalarında, SQL sorgularının Python'da kullanımı vazgeçilmez bir avantaj sağlayacaktır.

Python Veri Tabanı Bağlantıları

Python programlama dilinde veri tabanı oluşturma ve bağlantıları oluşturma işlemleri oldukça basittir. Veri tabanı bağlantıları, Python ile veri depolarına bağlanmak için kullanılır. Veri tabanı bağlantıları oluşturulduktan sonra, Pythonda SQL sorguları kullanarak veriler okunabilir, yazılabilir, güncellenebilir veya silinebilir.

Veri tabanı bağlantıları oluşturmak için, Python’un veri tabanı API'leri kullanılır. Bu API’ler veritabanı yönetimi için çeşitli modüller ve kütüphaneler sağlar. Python programlarına veri tabanı desteği eklemek için, ilgili modüllerin yüklenmesi gerekir. Veri tabanı API’leri, farklı veri tabanı yönetim sistemlerini destekler, ancak en yaygın olanları SQLite, MySQL ve PostgreSQL’dir.

Python’da veri tabanı oluşturma, SQLite ile yapılabilir. SQLite, portatif bir veri tabanı yönetim sistemidir ve tüm işletim sistemlerinde çalışır. Veri tabanı oluşturmak için, SQLite3 modülünü kullanmak gerekir. Aşağıdaki örneklerde gösterildiği gibi, Python kod satırları kullanarak veri tabanı oluşturulabilir:

İşlem	Kod Satırı
Veri tabanı oluşturma	import sqlite3 conn = sqlite3.connect('veriler.db')
Tablo oluşturma	import sqlite3 conn = sqlite3.connect('veriler.db') cursor = conn.cursor() cursor.execute('CREATE TABLE kullanıcılar (id INTEGER PRIMARY KEY, ad TEXT, soyad TEXT, yaş INTEGER)')

Ayrıca, PostgreSQL ve MySQL veri tabanlarına da bağlanmak mümkündür. Bu durumda, psycopg2 ve mysql-connector-python gibi ilgili modüllerin yüklenmesi gerekir.

Python'da veri tabanı bağlantıları oluşturma işlemleri oldukça basit olduğundan, birçok geliştirici veri tabanı temelli uygulamaları hızlı bir şekilde geliştirebilir. Bunun yanı sıra, Python programlama dilinin esnekliği ve gücü, veri tabanı bağlantıları oluşturma işlemlerinin farklı veri tabanı yönetim sistemleri için kolayca uyarlanmasına olanak tanır.

Veri Tabanı Oluşturma

Python, veri madenciliği ve veri tabanı işlemlerinde oldukça kullanışlı bir programlama dilidir. Python'da SQL sorguları kullanarak veritabanı oluşturma ve yönetme işlemleri oldukça basittir. Veri tabanı oluşturma işlemi, pandas ve sqlite3 modüllerinin kullanımıyla gerçekleştirilir.

İlk olarak, pandas modülü import edilir. Daha sonra kullanacağımız verileri bir veri çerçevesi olarak yüklemek için aşağıdaki kod kullanılır:

import pandas as pd dataframe = pd.read_csv('veriler.csv')

Bundan sonra verileri sqlite veri tabanı dosyasına kaydetmek için sqlite3 modülünü kullanabiliriz. İlk olarak bir veri tabanı bağlantısı açarak veri tabanını oluşturuyoruz. Ardından, pandas veri çerçevesini veri tabanına ekleyebiliriz:

import sqlite3 conn = sqlite3.connect('veritabani.db')cur = conn.cursor()dataframe.to_sql('tablo_adi', conn, if_exists='replace', index = False)

Bu kod, 'veritabani.db' adlı bir sqlite veri tabanı dosyası yaratır ve verileri 'tablo_adi' adlı bir tabloya ekler. Kod, eğer daha önce bu tablo varsa onu siler ve yeniden oluşturur. Verileri eklerken veri çerçevesindeki sütunların adları, veri tabanındaki sütunların adları ile aynı olmalıdır.

Veri tabanı oluşturma işlemi bu kadar basittir. Artık veri tabanından verileri okuyup, işleyebiliriz.

Bağlantı Oluşturma

Bağlantı oluşturma, veri tabanı işlemlerinin en önemli aşamalarından biridir. Bilindiği gibi, Python'da SQL sorguları yazarken ilk adım, veri tabanına bağlanmaktır. Python, birçok veri tabanı yönetim sistemiyle uyumlu olduğundan, farklı veri tabanlarına bağlanma yöntemleri de değişebilir.

Bağlanma işlemi, SQLite, MySQL, PostgreSQL veya Oracle veri tabanları gibi farklı sistemlerde gerçekleştirilebilir. Veritabanı sistemine bağlanmak için, 'sqlite3' veya 'psycopg2' gibi bir modül kullanmak gerekebilir.

Bir bağlantı oluşturmak için, 'connect()' fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon, veri tabanına erişim için bir dizi parametre alır. En temel parametreler 'database' ve 'user' adlarıdır. Ayrıca, 'password' ve 'host' gibi seçenekler de mevcuttur. Bu parametrelerin kullanımı, veritabanına ve veri tabanı yönetim sistemine göre değişebilir.

Veri Tabanı Yönetim Sistemi	Bağlanma Kodu
SQLite	import sqlite3 conn = sqlite3.connect('veritabaniadi.db')
MySQL	import mysql.connector conn = mysql.connector.connect(user='veritabani_kullanici_adi', password='parola', host='localhost', database='veritabani_adi')
PostgreSQL	import psycopg2 conn = psycopg2.connect(database="veritabani_adi", user="veritabani_kullanici_adi", password="parola", host="host_adresi", port="5432")

Bağlantı kurulduktan sonra, bağlantı nesnesi üzerinden veri tabanı işlemleri gerçekleştirilebilir. Örneğin, bir tablo oluşturmak veya veri tabanından veri okumak için, 'execute()' yöntemi kullanılabilir. Bu yöntem, bir SQL sorgusu alır ve veri tabanında işlem yapar.

cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE ogrenciler (adi TEXT, soyadi TEXT, sinif INTEGER)")
cursor.execute("SELECT * FROM ogrenciler")
veriler = cursor.fetchall()

Bağlantı nesnesi oluşturulduktan sonra, 'cursor' nesnesi ile veri tabanı işlemleri yapılır. Bu nesne, SQL sorguları için kullanılır. 'execute()' yöntemi, SQL sorgularını çalıştırmak için kullanılır. 'fetchall()' yöntemi, sonuç kümesindeki tüm satırların bir listesini döndürür.

Bağlantı kurulduktan sonra, 'commit()' yöntemiyle veri tabanında yapılan değişiklikler kalıcı hale getirilebilir. Ayrıca, 'close()' yöntemiyle bağlantı kesilebilir.

SQL Sorguları

Python'da SQL sorguları, veri madenciliği projelerinde oldukça önemlidir. SQL sorguları, veritabanından gerekli bilgileri çekmek ve bu bilgileri işlemek için kullanılır. Python ile SQL sorgularının yazılması, oldukça kolaydır ve büyük projelerde verimlilik sağlar.

SQL sorguları, Python'da birçok yerde kullanılabilir. Örneğin, veri tabanından veri çekmek, verileri filtrelemek, sıralamak, yeni veri eklemek veya mevcut verileri güncellemek için kullanılabilir. Ayrıca, SQL sorguları veri analizi ve raporlama için de kullanılabilir.

Python'da SQL sorguları yazmak için, öncelikle bir veri tabanı bağlantısı oluşturmanız gerekir. Veri tabanı bağlantısı oluşturduktan sonra, SQL sorgularını yazabilir ve veri tabanından gerekli verileri çekebilirsiniz. SQL sorguları, temel ve ileri düzey olarak ikiye ayrılır.

Temel SQL sorguları, veritabanından bilgi çekmek için kullanılan basit sorgulardır. Bu sorgular, Python'da çok sık kullanılır. En sık kullanılan temel SQL sorguları aşağıdaki gibidir:

SELECT: Veritabanından veri çekmek için kullanılır.
INSERT: Yeni bir veri eklemek için kullanılır.
UPDATE: Mevcut verileri güncellemek için kullanılır.
DELETE: Veritabanından mevcut bir veriyi silmek için kullanılır.

İleri düzey SQL sorguları, daha karmaşık işlemler yapmak için kullanılır. Burada, birçok tablo arasında ilişkiler kurulabilir ve veriler farklı şekillerde filtrelenir. Bu sorgular, Python'daki büyük veri projelerinde kullanılır. İleri düzey SQL sorgularından bazıları şunlardır:

JOIN: İki veya daha fazla tabloyu birleştirmek için kullanılır.
GROUP BY: Bir alanı gruplara ayırmak ve her grubun toplamını veya diğer işlemleri elde etmek için kullanılır.
HAVING: GROUP BY sorgusundan sonra, belirli kriterlere göre grupları filtrelemek için kullanılır.
SUBQUERY: İç içe SQL sorguları oluşturmak için kullanılır.

Yukarıdaki temel ve ileri düzey SQL sorgularını Python'da kullanabilir ve veri madenciliği projelerinizde işlemler gerçekleştirebilirsiniz. İleri düzey SQL sorguları, özellikle büyük veri işlemlerinde verimlilik sağlar ve sonuçlarınızı optimize edebilir.

Temel SQL Sorguları

Python'da SQL sorguları kullanırken sıkça karşılaşacağımız temel SQL sorguları mevcuttur. Bu sorgularla verilerimizi filtreleyebilir, sıralayabilir veya gruplayabiliriz.

SELECT: En temel sorgu çeşidi olup, belirli sütunlardaki verileri seçmek için kullanılır. Örnek bir SELECT sorgusu şöyle olabilir:

ID	Adı	Soyadı	Yaş
1	Ahmet	Kara	30
2	Mehmet	Beyaz	25
3	Ali	Siyah	35

SELECT Adı, Yaş FROM Kişiler; (Adı ve Yaş sütunlarını seçerek)

WHERE: Veri tabanındaki verileri belirli koşullara göre filtrelemek için kullanılır. Örnek bir WHERE sorgusu şöyle olabilir:

ID	Adı	Soyadı	Yaş
1	Ahmet	Kara	30
2	Mehmet	Beyaz	25
3	Ali	Siyah	35

SELECT Adı, Yaş FROM Kişiler WHERE Yaş > 30;

ORDER BY: Verileri belirli bir sıraya göre sıralamak için kullanılır. Örnek bir ORDER BY sorgusu şöyle olabilir:

ID	Adı	Soyadı	Yaş
2	Mehmet	Beyaz	25
1	Ahmet	Kara	30
3	Ali	Siyah	35

SELECT Adı, Yaş FROM Kişiler ORDER BY Yaş DESC;

GROUP BY: Belirli bir sütuna göre verileri gruplamak için kullanılır. Örnek bir GROUP BY sorgusu şöyle olabilir:

ID	Adı	Soyadı	Yaş
1	Ahmet	Kara	30
2	Mehmet	Beyaz	25
3	Ali	Siyah	35

SELECT Yaş, COUNT(*) FROM Kişiler GROUP BY Yaş;

Bu temel SQL sorguları Python'da sıklıkla kullanılır ve değişiklikler yaparak istenilen sonuca ulaşılabilmektedir.

İleri Düzey SQL Sorguları

Python'da SQL sorgularının yanı sıra ileri düzey sorgular da yazılıp kullanılabilir. Bunlar, birden çok tablo, alt sorgular, birleştirme işlemleri ve daha karmaşık filtreleme işlemleri gibi özellikler içerebilir.

Alt sorgular, bir SQL sorgusunun içinde yazılan bir başka sorgudur. Bunlar, birincil sorgununkoşulu olarak kullanılabilir. İki farklı sorguda aynı anda bulunan verilerin karşılaştırılması, bu sorguların alt sorgularla kullanılarak gerçekleştirilir.

Birden çok tablo birleştirme, iki farklı tablodan verileri birleştirerek yeni bir veri kümesi oluşturur. Bu, join tablosu adı verilen bir ara tablo kullanılarak yapılır. Join tablosu, birincil anahtarları kullanarak iki tablodan verileri birleştirir.

Hem alt sorgular hem de birden çok tablo birleştirme, SQL sorgularının kullanımını daha da karmaşık hale getirir.

Ayrıca, ileri düzey SQL sorgularında daha özel filtreleme işlemleri de uygulanabilir. Bu filtreleme, benzer veri türlerinin yüzdesine veya yinelemelere göre yapılabilir.

Örneğin, aşağıdaki SQL sorgusu, birden fazla veri tablosunun birleştirilmesini, yüzdeye göre filtrelenmesini ve sıralanmasını içerir:

SELECT products.product_name, orders.quantity, suppliers.supplier_nameFROM productsINNER JOIN order_details ON products.product_id = order_details.product_idINNER JOIN orders ON order_details.order_id = orders.order_idINNER JOIN suppliers ON products.supplier_id = suppliers.supplier_idWHERE orders.order_date BETWEEN '1995-01-01' AND '1995-12-31'GROUP BY products.product_name, orders.quantity, suppliers.supplier_nameHAVING COUNT(*) >= 5ORDER BY suppliers.supplier_name, orders.quantity DESC;

Bu sorgu, belirli bir tarih aralığında satılan ürünlerin sayısını, ürünün ismini ve tedarikçi adını verir. Ayrıca, sorgu sonuçları ürün sayısına göre azalan şekilde sıralanır. Bu örnek, ileri düzey SQL sorgularını kullanarak kompleks verilerin filtrelenmesi ve işlenmesi hakkında fikir verebilir.

Verilerin İşlenmesi

Verilerin işlenmesi, SQL sorguları ile alınan verilerin Python'da nasıl kullanılabileceği konusunu kapsar. SQL sorguları kullanılarak alınan verileri işleme, çeşitli analizler yapma, grafikler oluşturma ve raporlama işlemleri yapılabilir.

SQL sorguları sonucu alınan verilerin Python'da kullanılabilmesi için öncelikle verilerin uygun formatlarda getirilmesi gereklidir. Bu işlem için, SQL sorgusu ile getirilen verileri pandas kütüphanesi yardımı ile bir veri çerçevesine dönüştürmek gereklidir. Veri çerçevesine dönüştürdükten sonra, veriler üzerinde gerekli işlemlere başlanabilir.

SQL sorguları ile elde edilen verilerin Python'da kullanımı, verilerin işlenmesinde büyük avantajlar sağlamaktadır. Örneğin, verilerin toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesi sırasında SQL sorguları ile kolayca filtreleme yapılabilir. Bu sayede veriler daha hızlı bir şekilde analiz edilebilir.

Ayrıca, SQL sorguları ile sadece belirli sütun ve satırlar alınabilir, böylece daha az bellek kullanımı sağlanır. Verilerin daha etkili bir şekilde işlenmesi ve yönetilmesi ile birlikte zaman ve diğer kaynaklardan tasarruf edilir.

Veri Okuma

SQL veri tabanlarından veri okuma, veri madenciliği ve analiz işlemlerinde çok önemlidir. Bu işlemin nasıl yapılabileceği, Python'da SQL sorguları ile nasıl uygulanabileceği öğrenilebilir. Veri okuma işlemleri, Python'da bir veri tabanı bağlantısı kurulduktan sonra gerçekleştirilir. SQL sorguları ile belirli kriterlere göre sorgu yapılarak elde edilen veriler, Python veri yapılarına dönüştürülür ve işlenir.

Veri okuma işlemleri için kullanılabilecek bazı Python kütüphaneleri bulunmaktadır. Bu kütüphaneler sayesinde, veri tabanından veri okuma işlemleri daha kolay ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir. Örneğin, Pandas kütüphanesi veri analizi işlemlerinde oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu kütüphane ile SQL veri tabanlarından veri okunup, DataFrame adı verilen veri tablosuna dönüştürülebilir. Bu tablo üzerinde veri işlemleri yapılabilir ve sonuçlar farklı formatlarda kaydedilebilir.

Aşağıda örnek bir kod kullanımı ile SQL veri tabanından veri okuma işlemi gösterilmiştir:

    import sqlite3    import pandas as pd        # Veri tabanı bağlantısı oluşturuluyor.    conn = sqlite3.connect("ornek_veri_tabanı.db")        # SQL sorgusu yazılıyor.    sql = "SELECT * FROM ogrenciler"        # Veri tabanından veri okunuyor ve DataFrame'e dönüştürülüyor.    df = pd.read_sql(sql, conn)        # Elde edilen veriler yazdırılıyor.    print(df)        # Veri tabanı bağlantısı kapatılıyor.    conn.close()

Bu örnekte, Pandas kütüphanesi kullanılarak bir SQL sorgusu çalıştırılmış ve elde edilen sonuçlar DataFrame şeklinde elde edilmiştir. Bu sonuçlar üzerinde farklı operasyonlar yapılarak veri analizi işlemleri gerçekleştirilebilir.

Verilerin İşlenmesi

Veri işleme, veri madenciliğinde oldukça önemli bir yere sahiptir. Veri tabanında yer alan veriler, SQL sorguları kullanılarak sorgulanıp filtrelenerek Python programlama dilinde işlenebilir hale getirilebilir. Verilerin işlenmesi için SQL sorgularının doğru bir şekilde kullanılması gerekmektedir.

Öncelikle, veri okumanın yanı sıra SQL sorguları aracılığıyla veriler filtrelenebilir ve belirli kriterlere göre sınıflandırılabilir. Bu sayede, büyük veri kümelerinde yer alan veriler daha anlamlı hale gelir ve üzerinde işlem yapılabilir.

Veri işleme aşaması, verilerin analiz edilmesi, görselleştirilmesi veya farklı bir amaç için kullanılması amacına yöneliktir. Bu aşamada, verilerin düzenlenmesi, birleştirilmesi veya gruplandırılması gibi işlemler gerçekleştirilir.

Veri işleme sırasında, verilerin tutarlılığının korunması oldukça önemlidir. Bu nedenle, SQL sorguları kullanılırken dikkat edilmesi gereken detaylar olabilir. Örneğin, verilerin birleştirilmesi sırasında farklı tablolarda yer alan verilerin tutarlılığına dikkat edilmelidir.

Veri işleme aşamasında, SQL sorgularının yanı sıra Python kütüphaneleri de kullanılabilir. Bu kütüphaneler, verilerin işlenmesinde oldukça önemli bir role sahip olabilir. Özellikle, büyük veri kümelerinde yer alan verilerin hızlı bir şekilde işlenmesi gerektiğinde bu kütüphaneler kullanılabilir.

Sonuç olarak, veri işleme aşaması veri madenciliğinin en önemli adımlarından biridir. Bu aşamada, SQL sorgularının ve Python kütüphanelerinin doğru bir şekilde kullanılması, verilerin daha anlamlı hale gelmesini sağlar ve üzerinde işlem yapılacak verileri elde eder.

Uygulama

Veri madenciliği için Python'da SQL sorguları yazmak öğrenmenin en iyi yolu, gerçek bir uygulama örneği üzerinde çalışmaktır. Bir uygulama örneği, konuların pratikte nasıl kullanılabileceğini daha net bir şekilde anlamaya yardımcı olur.

Bir örnek uygulama oluşturmak için önce Python'da bir veri tabanı bağlantısı oluşturmalı ve ardından SQL sorgularını kullanarak verileri işlemeliyiz. Bu örnekte, bir restoranın müşteri siparişlerini tutan bir veri tabanı kullanarak siparişleri analiz edeceğiz.

Müşteri Adı	Sipariş Tarihi	Ürün Adı	Adet
Ahmet	15.07.2021	Hamburger	1
Ayşe	14.07.2021	Pizza	2
Ali	16.07.2021	Patates Kızartması	1

Veri tabanından veri okuma işlemi yapmak için, öncelikle SQLite3 modülü yüklenmelidir. Ardından, bağlantı açılmalı ve SQL sorgusu kullanılarak veriler alınmalıdır. Örneğin:

import sqlite3: SQLite3 modülünü yükleyin
conn = sqlite3.connect("restoran.db"): Veri tabanına bağlanın
c = conn.cursor(): Cursor oluşturun
c.execute("SELECT * FROM siparisler"): Verileri seçin
rows = c.fetchall(): Tüm satırları alın

Ardından, veriler üzerinde çeşitli SQL sorguları uygulayabilirsiniz. Örneğin, verilen bir tarihte yapılan toplam sipariş adedini bulabilirsiniz:

c.execute("SELECT SUM(adet) FROM siparisler WHERE siparis_tarihi = '15.07.2021'"): Verileri seçin ve toplam adedi hesaplayın
result = c.fetchone()[0]: Sonucu alın
print("Toplam sipariş adedi:", result)

Bu, örnek bir SQL sorgusunun nasıl kullanılabileceğini gösterir. Verilerin işlenmesi, kullanılması ve analiz edilmesi için birden fazla SQL sorgusu kullanılabilir. Örneğin, müşterilerin en sevdiği ürünleri veya ortalama sipariş tutarını hesaplayabilirsiniz.

Artık Python'da SQL sorgularının nasıl kullanıldığına dair bir uygulama örneği üzerinde çalıştık. Daha şimdiden, verilerin daha verimli bir şekilde işlendiğini görebilirsiniz ve bu da veri madenciliği projelerinde oldukça yararlı olabilir.