• 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

    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.
    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.
    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 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.
    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.
    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.
    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.
    5 kaynak