• Buradasın

    API kullanarak veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    API kullanarak veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. API'nin Kurulumu ve Bağlantının Kurulması 3. API ile veri çekmeye başlamadan önce gerekli kütüphanelerin yüklenmesi ve API'nin etkinleştirilmesi gerekir 3.
    2. API Çağrısı Yapma 1. API ile iletişim kurmak için bir kütüphane kullanılarak API çağrısı yapılır 1.
    3. Verinin Çekilmesi 1. API çağrısı ile veri çekilir 1.
    4. Verinin İşlenmesi ve Analizi 1. Çekilen veri, Pandas ve Matplotlib/Seaborn gibi araçlar kullanılarak işlenir ve analiz edilir 1.
    5. Güvenlik Önlemleri 1. API kullanımında güvenlik önemlidir, bu nedenle yetkilendirme ve güvenlik sorunlarına karşı önlemler alınmalıdır 1.
    API kullanarak veri analizi yaparken, kullanılan API'nin belgelerine ve örnek kodlarına başvurmak faydalı olabilir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. domo.com
        1
      2. appmaster.io
        2
      3. ekolsoft.com
        3
      4. mehmetpalabiyik.com.tr
        4
      5. teknokolej.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Google'dan veri çekmek için hangi API kullanılır?

    Google'dan veri çekmek için aşağıdaki API'ler kullanılabilir: 1. Google Cloud APIs: Genel veri çekme işlemleri için REST çağrıları veya popüler programlama dillerindeki client kütüphaneleri ile kullanılabilir. - Vertex AI API: Özel makine öğrenme modelleri eğitmek için. - Vision API: Görüntü etiketleme, yüz, logo ve landmark tespiti, OCR ve müstehcen içerik tespiti gibi işlemler için. - Cloud Translation API: Metinleri bir dilden diğerine çevirmek için. - Dialogflow API: Sohbet botları ve sesli cihazlar için geliştirme aracı. 2. Google SERP API: Arama motoru sonuç sayfalarından (SERP) veri toplamak için kullanılır. - SerpApi: Google Images, Lens, Trends ve Scholar gibi çeşitli arama motoru API'leri sunar. - Zenserp: Gerçek zamanlı Google SERP izleme için hızlı bir API'dir. - ScraperAPI: Kullanıcı dostu bir yanıt formatı ile temel verileri sağlar.
    5 kaynak

    YouTube Data API nasıl kullanılır?

    YouTube Data API'nin kullanımı için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Google Hesabı Oluşturma: API'yi kullanmak için bir Google hesabı gereklidir. 2. Proje Oluşturma: Google Developers Console'da bir proje oluşturulur ve YouTube Data API'nin etkinleştirildiğinden emin olunur. 3. API Anahtarı Alma: API Access panelinden bir API anahtarı elde edilir. 4. OAuth 2.0 Yetkilendirmesi: Uygulamanın kullanıcı yetkilendirmesi gerektiren yöntemleri kullanacaksa OAuth 2.0 yetkilendirmesi yapılmalıdır. 5. Kaynaklarla Etkileşim: API, `list`, `insert`, `update`, `delete` gibi yöntemlerle kaynaklar üzerinde işlemler yapmaya olanak tanır. YouTube Data API'nin bazı kullanım alanları: İçerik Keşfi ve Arama: Anahtar kelimeler, konular veya kanallara göre video arama uygulamaları geliştirme. Kişiselleştirilmiş Deneyimler: Kullanıcı tercihlerine göre video önerileri veya temalı çalma listeleri oluşturma. Kanal Yönetimi: Yüklemeleri planlama, oynatma listelerini yönetme veya kanal analitiği izleme uygulamaları geliştirme. Veri Analizi: Video görüntüleme, beğeni, yorum ve diğer metrikler üzerinde analiz yapma. API kullanımı ücretsizdir, ancak günlük 10.000 birimlik bir kota tahsis edilir.
    5 kaynak

    ETL veri analizi nedir?

    ETL veri analizi, birden çok kaynaktan gelen verilerin harmanlanarak büyük ve merkezi bir depoda birleştirme işlemidir. ETL süreci üç ana aşamadan oluşur: 1. Çıkartma (Extract). 2. Dönüştürme (Transform). 3. Yükleme (Load). ETL, ham verileri analiz için uygun bir formata dönüştürerek iş zekası, makine öğrenimi ve veri analizi süreçlerini destekler.
    5 kaynak

    API ile veri nasıl çekilir?

    API ile veri çekmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. API Seçimi: İlk olarak, istenen veri kaynağına uygun API seçilir. 2. API Anahtarı: API'ye gönderilecek tüm istekler için API anahtarına ihtiyaç duyulur. 3. Uç Noktaların Belirlenmesi: Dokümantasyondan, API'nin hangi uç noktalarının (endpoint) bulunduğu ve bu uç noktaların içerdiği verinin hangi alanları olduğu bilgisi elde edilir. 4. İstek Gönderimi: Seçilen uç noktaya gönderilecek istek için zorunlu ve isteğe bağlı parametreler belirlenir. 5. Veri Alımı: API'ye yapılan istek sonucunda gelen yanıt, işlenip kullanılabilir hale getirilir. Veri çekerken kullanılan bazı yöntemler: HTTP GET İsteği: Belirli bir URL üzerinden veri çekmek için kullanılır. HTTP POST İsteği: Veri göndermek ve işlemek için kullanılır. JSON veya XML Formatı: Çoğu modern API, bu formatlarda veri sunar. Popüler API araçları ve kütüphaneleri: Requests (Python): API ile veri çekme yöntemleri konusunda kolaylık sağlar. Axios (JavaScript): Benzer işlevsellikler sunar. Postman: API test etme ve belgelerini yönetme imkanı sunar.
    5 kaynak

    Veri analizinde hangi sorular sorulur?

    Veri analizinde sorulan bazı sorular şunlardır: Hedef tanımı: Analizin amacı nedir? Hangi soruya yanıt aranıyor? Veri toplama: Hangi veriler toplanacak ve bu veriler hangi kaynaklardan elde edilecek? Veri temizleme: Hatalı, eksik ve yinelenen veriler nasıl ele alınacak? Analiz türü: Tanımlayıcı, tanısal, öngörücü veya kuralcı analiz yöntemleri hangileri olacak? Sonuç yorumu: Analiz sonuçları nasıl yorumlanacak ve başlangıçtaki hedeflerle nasıl ilişkilendirilecek? Karar alma: Elde edilen içgörüler, süreçleri iyileştirmek veya stratejileri optimize etmek için nasıl kullanılacak? Veri analizi sürecinde sorulan sorular, araştırmanın amacına, kullanılan tekniklere ve verinin doğasına bağlı olarak değişebilir.
    5 kaynak

    Veri Analizi için hangi formüller kullanılır?

    Veri analizi için Excel'de kullanılan bazı önemli formüller şunlardır: 1. Temel Hesaplama Formülleri: - TOPLA: Hücre aralığındaki tüm sayıları toplar. - ORTALAMA: Bir hücre aralığındaki sayıların ortalamasını alır. - MAKS/MİN: Hücre aralığındaki en yüksek ve en düşük değeri bulur. - SAY: Sayısal değer içeren hücrelerin sayısını verir. 2. Mantıksal Formüller: - EĞER: Belirli bir koşul doğruysa bir değer, yanlışsa başka bir değer döndürür. - VE/YADA: Birden fazla koşulu kontrol etmenizi sağlar. - EĞERHATA: Bir formülde hata oluşursa, belirli bir değeri döndürmenizi sağlar. 3. Veriye Erişim ve Arama Formülleri: - DÜŞEYARA: Belirli bir değeri arar ve aynı satırdaki başka bir hücreden değeri döndürür. - İNDİS ve KAÇINCI: Daha karmaşık arama işlemleri için kullanılır. 4. Tarih ve Saat Formülleri: - BUGÜN: Günün tarihini verir ve güncellenir. - ŞİMDİ: Günün tarihini ve saatini verir. 5. Gelişmiş Veri Analiz Formülleri: - ÇOKEĞER: Birden fazla koşul altında belirli değerleri toplar. - ÇARPIM: Hücrelerdeki sayıları çarpar, özellikle finansal hesaplamalar için kullanışlıdır.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri mühendisliği aynı mı?

    Veri analizi ve veri mühendisliği aynı değildir; her iki pozisyon da veri ile ilgili olsa da farklı görev ve sorumluluklara sahiptir. Veri mühendisi, verilerin doğru bir şekilde toplanması, işlenmesi, saklanması ve erişilebilir hale getirilmesi süreçlerini yönetir. Veri analisti ise iş birimlerinin ihtiyaçlarına göre veriyi analiz eder, anlamlı raporlar üretir ve bu raporlar üzerinden karar destek mekanizmalarını besler. Veri analizi ve veri mühendisliği arasındaki bazı farklar şu şekildedir: Odak noktası. Beceriler. Görevler.
    5 kaynak