• Python: Çok yönlülüğü ve genel amaçlı bir dil olması nedeniyle popülerdir. Veri analizinde kullanılan başlıca kütüphaneleri şunlardır:
  • Pandas: Veri manipülasyonu ve analizi için güçlü ve esnek veri yapıları (DataFrame) sunar. Veri yükleme, temizleme, birleştirme ve özetleme işlemleri için idealdir.
  • NumPy: Sayısal işlemler ve bilimsel hesaplamalar için temel bir pakettir. Çok boyutlu diziler ve matris işlemleri için optimize edilmiştir.
  • Matplotlib ve Seaborn: Veri görselleştirme için kullanılan kütüphanelerdir. Çeşitli grafik türleri (histogram, dağılım grafiği, çizgi grafik vb.) oluşturmaya olanak tanır.
  • Scikit-learn: Makine öğrenimi algoritmaları (sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut azaltma) için kapsamlı bir araç setidir.
  • Statsmodels: İstatistiksel modellerin tahmin edilmesi ve test edilmesi için kullanılır.
• R Dili: İstatistiksel hesaplamalar ve grafikler için özel olarak tasarlanmıştır. Akademik çevrelerde ve istatistikçiler arasında oldukça popülerdir.
  • Tidyverse (dplyr, ggplot2, tidyr, readr vb. içeren bir meta-paket): Veri manipülasyonu, görselleştirme ve içe aktarma için tutarlı bir felsefe sunar. Özellikle `dplyr` veri dönüşümü için, `ggplot2` ise karmaşık ve estetik görselleştirmeler için çok güçlüdür.
  • Caret: Makine öğrenimi modellerinin eğitimini ve değerlendirilmesini basitleştiren bir paketidir.
  • Shiny: İnteraktif web uygulamaları ve panolar oluşturmak için kullanılır.

• Veri Toplama ve İçe Aktarma: Farklı kaynaklardan (veritabanları, API'ler, web siteleri, dosya sistemleri) veri çekmek ve uygun formatlara dönüştürmek. Örneğin, bir web sitesinden veri kazımak (web scraping) veya belirli bir API'den JSON verisi çekmek.
• Veri Temizleme ve Ön İşleme: Ham verideki eksik değerleri doldurmak, aykırı değerleri tespit etmek ve ele almak, veri tiplerini dönüştürmek, metin verilerini normalleştirmek (küçük harfe dönüştürme, noktalama işaretlerini kaldırma) gibi işlemler. Bu aşama, analizin kalitesi için hayati öneme sahiptir.
• Keşifçi Veri Analizi (KVA/EDA): Veri setinin temel özelliklerini anlamak için özet istatistikler (ortalama, medyan, standart sapma) oluşturmak ve görselleştirmeler (histogramlar, dağılım grafikleri, kutu grafikleri) yapmak. Bu, hipotez geliştirmeye ve anormallikleri tespit etmeye yardımcı olur.
• İstatistiksel Modelleme ve Makine Öğrenimi: Veri üzerinden tahminler yapmak, sınıflandırmalar gerçekleştirmek, ilişkileri modellemek veya gruplamalar (kümeleme) yapmak için regresyon, sınıflandırma, kümeleme gibi algoritmaları uygulamak.
• Sonuçların Görselleştirilmesi ve Raporlanması: Analiz sonuçlarını etkili grafikler, tablolar ve özet raporlar halinde sunmak. Bu, içgörülerin paydaşlar tarafından kolayca anlaşılmasını sağlar. Otomatik raporlama scriptleri, belirli aralıklarla güncellenen panolar oluşturmak için kullanılabilir.

• Modülerlik ve Fonksiyonellik: Tekrarlayan kod bloklarını fonksiyonlara ayırarak kodu daha okunabilir, yönetilebilir ve yeniden kullanılabilir hale getirin. Her fonksiyonun belirli bir görevi yerine getirmesi, hata ayıklamayı kolaylaştırır.
• Yorum Satırları ve Dokümantasyon: Kodunuzu ve mantığınızı açıklayan yeterli yorum satırları ekleyin. Özellikle karmaşık algoritmalar veya kritik iş mantığı içeren bölümlerde bu çok önemlidir. Ayrıca, scriptin genel amacı, bağımlılıkları ve kullanımı hakkında üst düzey dokümantasyon sağlamak, başkalarının (veya gelecekteki sizin) scripti anlamasına yardımcı olur.
• Hata Yönetimi: Scriptlerinizin beklenmeyen veri tipleri, eksik dosyalar veya API hataları gibi durumlarda nasıl davranacağını düşünün. Try-except blokları (Python) veya tryCatch (R) kullanarak hataları yakalayın ve kullanıcıya veya geliştiriciye bilgilendirici mesajlar verin.
• Sürüm Kontrolü: Git gibi sürüm kontrol sistemleri kullanarak scriptlerinizin farklı versiyonlarını takip edin. Bu, değişiklikleri izlemenizi, hatalı versiyonlara geri dönmenizi ve ekip içinde işbirliği yapmanızı sağlar.
• Çevre Yönetimi: Kullandığınız kütüphanelerin ve bağımlılıkların belirli versiyonlarını tutarlı bir şekilde yönetmek için `conda` veya `pipenv` (Python), `renv` (R) gibi araçları kullanın. Bu, scriptin farklı ortamlarda da çalışmasını garantiler.

"Veri analiz scriptleri, sadece veriyi işlemekten öte, analitik düşünceyi otomatize etmek ve tekrarlanabilir bir bilimsel süreç oluşturmak için tasarlanmış dijital araçlardır. Onlar olmadan, günümüzün veri hacmiyle başa çıkmak neredeyse imkansız olurdu."

Genişletmek için tıkla ...

import pandas as pd

# CSV dosyasından veri yükleme
try:
    df = pd.read_csv('veri_seti.csv')
    print("Veri seti başarıyla yüklendi.")
    print("\nİlk 5 satır:")
    print(df.head())
    print("\nVeri seti bilgileri:")
    df.info()
    print("\nSayısal sütunların istatistiksel özeti:")
    print(df.describe())
except FileNotFoundError:
    print("Hata: 'veri_seti.csv' dosyası bulunamadı.")
except Exception as e:
    print(f"Veri yüklenirken bir hata oluştu: {e}")

# dplyr paketini yükle (eğer yüklü değilse) ve çağır
if (!requireNamespace("dplyr", quietly = TRUE)) {
    install.packages("dplyr")
}
library(dplyr)

# Örnek bir veri çerçevesi oluşturalım
veri <- data.frame(
    ID = 1:5,
    Deger = c(10, NA, 20, 15, NA),
    Kategori = c("A", "B", "A", "C", "B")
)

print("Orijinal Veri Çerçevesi:")
print(veri)

# Eksik değerleri kontrol etme
print("\nEksik değerlerin özeti:")
print(colSums(is.na(veri)))

# 'Deger' sütunundaki NA değerlerini ortalama ile doldurma
# mutate fonksiyonu ile Deger sütununu güncelliyoruz
veri_dolduruldu <- veri %>%
    mutate(Deger = ifelse(is.na(Deger), mean(Deger, na.rm = TRUE), Deger))

print("\nNA değerleri ortalama ile doldurulmuş veri çerçevesi:")
print(veri_dolduruldu)

• Veri Kalitesi Sorunları: Ham verinin kirli, eksik veya tutarsız olması en yaygın sorundur. Çözüm, sağlam veri temizleme ve doğrulama scriptleri yazmak, düzenli veri denetimleri yapmak ve veri kaynaklarıyla iletişim halinde olmaktır.
• Performans ve Ölçeklenebilirlik: Büyük veri setleriyle çalışırken scriptlerin yavaşlaması veya bellek dışı kalması mümkündür. Çözüm, optimize edilmiş kütüphaneler (örneğin Pandas'ta NumPy tabanlı işlemler), veri tabanı sorgularını optimize etmek, paralel işleme veya dağıtılmış hesaplama çerçeveleri (Apache Spark gibi) kullanmaktır.
• Ortam ve Bağımlılık Yönetimi: Farklı geliştirme ortamları arasında tutarlılığı sağlamak zor olabilir. Docker gibi konteyner teknolojileri veya sanal ortamlar, bu sorunu çözmede yardımcı olabilir.
• Analitik Çeşitlilik ve Model Seçimi: Doğru algoritmayı veya modeli seçmek, her zaman kolay değildir. Deneyimli analistler, farklı yaklaşımları denemek ve en uygun olanı seçmek için A/B testleri ve çapraz doğrulama gibi yöntemleri kullanır.
• Gizlilik ve Güvenlik Endişeleri: Özellikle hassas kişisel verilerle çalışırken, veri gizliliğini ve güvenliğini sağlamak kritik öneme sahiptir. Scriptlerin GDPR gibi düzenlemelere uygun olması, veri anonimleştirme ve şifreleme tekniklerinin kullanılması gerekmektedir.