• Buradasın

    Pandas veri analizi için hangi fonksiyonlar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Pandas veri analizi için kullanılan bazı temel fonksiyonlar şunlardır:
    1. describe()
      : DataFrame'deki sayısal sütunlar için temel istatistikleri (mean, std, min, max, vb.) döner 14.
    2. sum()
      : Sütunlardaki elemanların toplamını döner 1.
    3. mean()
      : Sütunlardaki elemanların ortalamasını döner 1.
    4. median()
      : Sütunlardaki elemanların medyanı döner 1.
    5. value_counts()
      : Belirli bir sütundaki benzersiz değerlerin sayısını döner 1.
    6. drop_duplicates()
      : Yinelenen satırları kaldırır 15.
    7. groupby()
      : Verileri belirli kriterlere göre gruplayarak istatistiksel hesaplamalar yapar 23.
    8. merge()
      ve 
      concat()
      : Farklı veri kaynaklarını birleştirir 25.
    9. plot()
      : Veri çerçevelerini ve serileri görselleştirmek için kullanılır 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. handsonmentor.com
        1
      2. infoldia.com
        2
      3. ekolsoft.com
        3
      4. analyticsvidhya.com
        4
      5. turkeruzun.com.tr
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    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.
    Veri Analizi için hangi formüller kullanılır?
    5 kaynak
    Pandas ne işe yarar?
    Pandas, Python programlama dili için geliştirilmiş veri manipülasyonu ve analizi için kullanılan güçlü bir kütüphanedir. Şunlara yarar sağlar: Veri Yapıları: İki boyutlu veri yapıları olan DataFrame ve Series ile çalışarak verileri daha iyi organize etmeyi ve yönetmeyi kolaylaştırır. Veri Okuma ve Yazma: CSV, Excel, SQL, JSON gibi çeşitli veri formatlarından veri okumayı ve yazmayı destekler. Veri Temizleme ve Dönüştürme: Veri çerçevelerindeki boş değerleri doldurma, sütunları yeniden adlandırma, sıralama, filtreleme gibi işlemleri yapar. İstatistiksel İşlemler: Verilerin istatistiksel özetini çıkarma, gruplama ve toplama işlemleri için birçok metod sunar. Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerle entegre çalışarak verileri görselleştirmeyi mümkün kılar. Pandas, veri bilimi, analistler ve mühendisler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.
    Pandas ne işe yarar?
    5 kaynak
    Veri analizi öğrenmek için hangi program?
    Veri analizi öğrenmek için aşağıdaki programlar önerilmektedir: 1. Microsoft Excel: Temel veri analizi, finansal analiz ve grafik oluşturma için yaygın olarak kullanılır. 2. Python: Büyük veri analizi, makine öğrenimi ve veri görselleştirme için esnek ve popüler bir programlama dilidir. 3. Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası için kullanıcı dostu bir araçtır. 4. R: İstatistiksel analiz ve veri madenciliği için geniş kütüphane desteği sunan açık kaynaklı bir programlama dilidir. 5. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): Sosyal bilimler ve eğitim gibi alanlarda sıkça kullanılan bir istatistik programıdır. Bu programlar, veri analizi becerilerinizi geliştirmenize ve farklı veri türlerinde etkili analizler yapmanıza yardımcı olacaktır.
    Veri analizi öğrenmek için hangi program?
    5 kaynak
    Veri analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?
    Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri şunlardır: 1. Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics): Verilerin temel özelliklerini anlamak için kullanılır, ortalama, medyan, mod ve standart sapma gibi ölçüleri içerir. 2. Korelasyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. 3. Regresyon Analizi: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyerek gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılır. 4. Hipotez Testi (Hypothesis Testing): Araştırma sorularının doğruluğunu test etmek için kullanılır, t-testleri ve ANOVA gibi testler yaygın olarak kullanılır. 5. Zaman Serisi Analizi: Verilerin zaman içinde nasıl değiştiğini incelemek için kullanılır, trend analizleri ve sezonluk değişiklikler gibi faktörleri içerir. 6. Faktör Analizi: Verilerdeki temel yapıları veya faktörleri ortaya çıkarmak için kullanılır. 7. Cluster Analizi: Verileri benzer özelliklere sahip gruplara ayırma işlemidir.
    Veri analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?
    5 kaynak
    Pandas hangi veri analizi için kullanılır?
    Pandas kütüphanesi, veri analizi ve manipülasyonu için kullanılır. Pandas ile yapılabilecek bazı veri analizi işlemleri şunlardır: Veri yükleme ve saklama: CSV ve Excel dosyalarını okuma. Veri inceleme ve temizleme: Null değerleri inceleme ve temizleme. Gruplama ve toplama: Belirli bir sütuna göre gruplama yaparak istatistiksel hesaplamalar yapma. Zaman serisi işlemleri: Tarih ve saatle ilgili işlemleri kolaylaştırma. Veri görselleştirme: Grafiksel gösterimler oluşturma. Korelasyon analizi: Değişkenler arasındaki korelasyonu hesaplama.
    Pandas hangi veri analizi için kullanılır?
    5 kaynak
    Veri analizi için hangi grafik kullanılır?
    Veri analizi için kullanılabilecek çeşitli grafikler şunlardır: 1. Çizgi Grafiği: Zamana bağlı değişimlerin gösterilmesi için uygundur. 2. Sütun Grafiği: Farklı kategoriler arasındaki verilerin karşılaştırılması için kullanılır. 3. Pasta Grafiği: Bir bütünün parçalarının oranlarını göstermek için idealdir. 4. Histogram Grafiği: Sayısal verilerin dağılımını analiz etmek için kullanılır. 5. Dağılım Grafiği: İki değişken arasındaki ilişkinin incelenmesi için tercih edilir. Ayrıca, heatmap ve kırılım tabloları gibi daha spesifik analizler için kullanılan grafikler de mevcuttur.
    Veri analizi için hangi grafik kullanılır?
    5 kaynak
    Kategorik veri analizi nasıl yapılır?
    Kategorik veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Amaçların Belirlenmesi: Analizin neden yapıldığı ve hangi soruların cevaplanması gerektiği belirlenir. 2. Veri Toplama: Anketler, araştırma sonuçları, hastane kayıtları, arama geçmişleri gibi çeşitli kaynaklardan veriler toplanır. 3. Verilerin Düzenlenmesi: Toplanan veriler organize edilir, kayıt tutulur ve analiz edilmek üzere uygun hale getirilir. 4. Veri Temizleme: Tekrarlanan kayıtlar, hatalı kısımlar ve konuyla alakasız bilgiler ayıklanır. 5. İstatistiksel Analiz: Verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve modellenmesi yapılır. 6. Görselleştirme: Analiz sonuçları, çizelgeler, grafikler ve haritalar gibi görsel modellerle sunulur. Bu süreçte veri madenciliği, metin analizleri, makine öğrenmesi gibi teknikler de kullanılabilir.
    Kategorik veri analizi nasıl yapılır?
    5 kaynak