1. Veri Toplama ve Temizleme:
   • Verileri CSV veya SQL gibi kaynaklardan

     pandas

     kütüphanesiyle yükleyin 35.
   • Eksik ve hatalı verileri

     pandas

     ve

     numpy

     ile düzenleyin 5.
2. Veri Görselleştirme:

   • Pandas

     ve

     Matplotlib

     gibi araçlarla verileri görselleştirin 45. Bu, trendler ve mevsimsel etkileri anlamanızı sağlar 4.
3. Model Oluşturma:
   • ARIMA veya SARIMA gibi zaman serisi modelleriyle tahminler yapın 4.
4. Rapor Oluşturma:

   • ReportLab

     veya

     PyPDF2

     gibi kütüphanelerle raporu oluşturun 3.
5. Otomatikleştirme:
   • Betiği otomatik çalıştırmak için bir zamanlayıcı kullanarak rapor oluşturma sürecini otomatikleştirin 3.

import pandas as pd
data = pd.read_csv('veri.csv')
data['tarih'] = pd.to_datetime(data['tarih'])
data.set_index('tarih', inplace=True)

import matplotlib.pyplot as plt
data['deger'].plot(figsize=(10,6))
plt.title('Zaman Serisi Görselleştirmesi')
plt.xlabel('Zaman')
plt.ylabel('Değer')
plt.show()
Kopyala