• Buradasın

    Pandas hangi veri analizi için kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Pandas, çeşitli veri analizi türleri için kullanılır:
    • Veri manipülasyonu ve filtreleme 145. Verilerin seçilmesi, sıralanması, gruplanması ve dönüştürülmesi gibi işlemler için araçlar sunar 145.
    • Veri temizleme 15. Eksik verilerin tespiti ve doldurulması gibi işlemler yapar 15.
    • Veri analizi 15. İstatistiksel analizler, trend analizleri ve korelasyon hesaplamaları gibi işlemler için uygundur 15.
    • Veri görselleştirme 15. Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerle entegre çalışarak verilerin grafiklere dönüştürülmesini sağlar 15.
    • Makine öğrenmesi 5. Makine öğrenmesi modellerine veri hazırlamak için veri ön işleme süreçlerinde kullanılır 5.
    Pandas, özellikle tablo benzeri veri yapılarıyla çalışmak için tasarlanmıştır ve Python programlama dilinde veri analizi ve manipülasyonu için yaygın olarak kullanılır 145.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. handsonmentor.com
        1
      2. turkeruzun.com.tr
        2
      3. gencbeyinler.net
        3
      4. eticaretrehberim.com
        4
      5. ilkerarslan.github.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri analizinde hangi konular var?

    Veri analizinde ele alınan bazı konular şunlardır: Veri toplama. Veri temizleme. Veri analizi. Sonuçların sunumu. Veri analizinde kullanılan bazı yöntemler ise şunlardır: Tanımlayıcı analiz. Korelasyon analizi. Regresyon analizi. Zaman serisi analizi. Metin analizi. İstatistiksel analiz. Teşhis analizi.
    5 kaynak

    Nicel veri analizinde hangi testler yapılır?

    Nicel veri analizinde yapılan bazı testler şunlardır: 1. t-testi: İki grubun ortalamaları arasında anlamlı bir fark olup olmadığını sınamak için kullanılır. 2. Ki-kare testi: İki nitel değişkenin kategorileri arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. 3. Z-testi: Büyük örneklemlerde ortalamaların karşılaştırılması için kullanılır. 4. U-testi (Mann Whitney U testi): Sıralı veriler için gruplar arası farklılıkları test eder. 5. Tek yönlü varyans analizi (ANOVA): İkiden fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. 6. Korelasyon analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. 7. Regresyon analizi: Bir değişkenin diğer değişkenler üzerindeki etkisini matematiksel olarak göstermek için kullanılır.
    5 kaynak

    Pandas veri analizi için hangi fonksiyonlar kullanılır?

    Pandas veri analizi için kullanılan bazı fonksiyonlar şunlardır: Veri oluşturma ve okuma fonksiyonları: `pd.Series()`: Tek boyutlu bir Series veri yapısı oluşturur. `pd.DataFrame()`: Çok boyutlu bir DataFrame veri yapısı oluşturur. `pd.read_csv()`: CSV dosyasından veriyi okur ve DataFrame'e dönüştürür. `pd.read_excel()`: Excel dosyasından veriyi okur. Veri gözlemleme fonksiyonları: `head()`, `tail()`: DataFrame'in ilk veya son birkaç satırını gösterir. `info()`: DataFrame hakkında bilgi, sütun türleri ve eksik değer sayıları gibi detayları görüntüler. `describe()`: Sayısal sütunlar için temel istatistiksel bilgileri gösterir. Veri seçme ve filtreleme fonksiyonları: `loc[]`: Etiket veya boolean indeksleme kullanarak veriyi seçer. `iloc[]`: Konum indeksleme kullanarak veriyi seçer. `isin()`: Belirli değerlere sahip satırları filtreler. Veri düzenleme fonksiyonları: `drop()`: Belirli satır veya sütunları çıkarır. `fillna()`: Eksik değerleri belirli bir değerle doldurur. `replace()`: Belirli değerleri başka değerlerle değiştirir. Gruplama ve agregasyon fonksiyonları: `groupby()`: Veriyi belirli bir sütuna göre gruplar. `agg()`, `sum()`, `mean()`, `min()`, `max()`: Gruplanmış veri üzerinde istatistiksel işlemler yapar. Veri birleştirme ve birleşim fonksiyonları: `merge()`, `join()`: Farklı DataFrame'leri birleştirir. `concat()`: DataFrame'leri birleştirir veya üst üste ekler. Sıralama fonksiyonları: `sort_values()`: Belirli bir sütuna göre veriyi sıralar. `sort_index()`: İndeks sırasına göre veriyi sıralar. Veri görselleştirme fonksiyonları: `plot()`: Grafikler oluşturur (çizgi, çubuk, pasta vb.). `hist()`: Hist
    5 kaynak

    Pandas ne işe yarar?

    Pandas, Python programlama dilinde veri işleme ve analizi için kullanılan bir yazılım kütüphanesidir. Başlıca kullanım amaçları: Veri ön işleme ve temizleme. Veri analizi. Makine öğrenmesi uygulamaları. Pandas'ın bazı diğer işlevleri arasında veri sıralama, eksik veri işleme, veri gruplama, veri birleştirme ve zaman serisi işlemleri bulunur.
    5 kaynak

    CSV ile veri analizi nasıl yapılır?

    CSV ile veri analizi yapmak için kullanılabilecek bazı araçlar ve yöntemler: Power BI: Çeşitli kaynaklardan veri toplayıp entegre edebilme, veri modelleme ve analiz yapabilme, verileri grafikler ve tablolarla görselleştirebilme imkanı sunar. Elektronik Tablo Programları: Microsoft Excel gibi programlar, tanımlayıcı istatistikleri hesaplama, grafikler oluşturma ve pivot tablolar hazırlama için kullanılabilir. İstatistiksel Yazılım Paketleri: SPSS ve R gibi paketler, CSV dosyalarındaki veriler üzerinde karmaşık analizler yapmaya olanak tanır. Grafiksel Kullanıcı Arayüzleri: Tableau gibi araçlar, CSV verileriyle etkileşimli görselleştirmeler oluşturmayı sağlar. Python: CSV dosyaları üzerinde işlem yapmak için CSV modülü kullanılabilir. CSV dosyalarıyla veri analizi yapmak için genel adımlar: 1. Dosya Seçimi ve Yükleme: Analiz edilecek CSV dosyası seçilir ve araca yüklenir. 2. Verilerin Analizi: Dosya yüklendikten sonra veriler analiz edilir. 3. İstatistiklerin Uygulanması: Tanımlayıcı istatistikler gibi yöntemler uygulanarak veriler özetlenir. 4. Dosyanın İndirilmesi: Analiz tamamlandıktan sonra işlenmiş dosya indirilir.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri: Betimsel analiz (descriptive analysis). Çıkarımsal analiz (inferential analysis). Teşhis analizi (diagnostic analysis). Öngörücü analiz (predictive analysis). Regresyon analizi. Karar ağaçları. Kümeleme. Zaman serisi analizi. Ayrıca, metin analizi (text analysis) ve istatistiksel analiz gibi yöntemler de veri analizinde sıkça kullanılır.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri, çeşitli alanlarda kullanılarak önemli içgörüler elde edilmesini sağlar. İşte bazı örnekler: 1. E-ticaret: Satış miktarını, ortalama sipariş değerini veya en çok satılan ürün kategorilerini belirlemek için tanımlayıcı veri analizi kullanılır. 2. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını (churn) etkileyen faktörleri anlamak için keşifsel veri analizi yapılır ve belirli müşteri segmentleri ile churn arasında ilişkiler keşfedilir. 3. İlaç Sektörü: Yeni bir ilacın etkinliğini test etmek için çıkarımsal veri analizi kullanılır ve klinik deney sonuçlarının daha geniş bir hasta popülasyonuna genelleştirilebilirliği değerlendirilir. 4. Üretim: Üretim hattındaki potansiyel arızaları önceden tespit etmek ve önleyici bakım planlamak için tahmine dayalı veri analizi kullanılır. 5. Pazar Araştırmaları: Müşteri davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamak için veri analizi yapılarak pazarlama stratejileri geliştirilir. 6. Finans Sektörü: Kredi riskini değerlendirmek, dolandırıcılık tespiti ve piyasa risklerini yönetmek için veri analizi kritik bir rol oynar.
    5 kaynak