Python ile Veri Bilimi Projesi Örneği

Giriş: Python ve Veri Bilimi

Günümüzde veri bilimi, işletmelerin daha iyi kararlar alabilmesini, araştırma ve geliştirme süreçlerini hızlandırabilmesini sağlayan kritik bir alan haline geldi. Bilgi çağında, veri yığınlarıyla dolup taşan dünyamızda, bu verileri anlamlandırmak ve içgörüler elde etmek için yeterli araç ve tekniklere sahip olmak büyük bir önem arz ediyor. Python, veri bilimi alanında en popüler dillerden biri olmakla birlikte, kullanıcı dostu yapısı ve geniş kütüphane desteği ile bu alandaki projelerde önemli bir rol oynamaktadır.

Bu makalede, Python ile bir veri bilimi projesi geliştireceğimiz bir örnek üzerinden hareket edeceğiz. Örnek olarak, bir müşteri segmentasyonu projesi yapmayı planlıyoruz. Bu proje sayesinde, belirli bir veri kümesinde farklı müşteri gruplarını tanımlayarak, pazarlama stratejilerimizi bu gruplara göre uyarlayabileceğiz. Proje adımlarını görsel ve kod örnekleri ile detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

Proje Planı: Müşteri Segmentasyonu

Veri bilimi projelerinde ilk adım, projenizin hedefini belirlemektir. Hedefimizin müşteri segmentasyonu olduğunu belirledikten sonra, gerekli veri kümesine erişim sağlamalıyız. Genellikle bu tür veriler, bir şirketin müşteri veritabanı veya çevrimiçi kaynaklarla elde edilebilir. Bu projede kullanacağımız veri kümesi, bir e-ticaret sitesinden elde edilen müşteri bilgilerini içermektedir.

Veri kümesine erişim sağladıktan sonra, veri ön işleme adımımızı gerçekleştiriyoruz. Veri ön işleme, verilerin temizlenmesi, organize edilmesi ve analiz edilebilir bir forma getirilmesi sürecidir. Bu aşamada eksik verileri doldurmak, aykırı değerleri tespit etmek ve veri tiplerini kontrol etmek gibi işlemler yaparız. Bu adımlar, modelin başarısını doğrudan etkileyecektir.

Son olarak, model geliştirme aşamasına geçiyoruz. Bu aşamada ise, müşteri segmentleri oluşturmak için K-means algoritmasını kullanacağız. Bu algoritma, veri kümesindeki gözlemleri benzerliklerine göre gruplamak için yaygın olarak kullanılan bir kümeleme yöntemidir.

Veri Kümesine Erişim ve İlk Adımlar

Uygulamamız için, müşteri verilerini içeren bir CSV dosyası kullanacağız. Bu dosyayı ‘pandas’ kütüphanesi yardımıyla okuyacağız. Pandas, veri manipülasyonu ve analizi için kullanılan bir Python kütüphanesidir. İlk önce gerekli kütüphaneleri yükleyelim:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans

Yukarıdaki kodda, veri analizi için gerekli olan kütüphaneleri yükledik. Şimdi, verileri okuyalım ve ilk birkaç satırı görüntüleyelim:

data = pd.read_csv('musteri_verileri.csv')
print(data.head())

Bundan sonra, verinizi inceledikten sonra eksik veya gereksiz sütunları temizleme adımına geçmeliyiz. Örneğin, bazı gereksiz sütunları temizlemek için:

data.drop(columns=['gereksiz_sutun'], inplace=True)

Bu gibi işlemler yaparak veri kümesini daha kullanışlı hale getiriyoruz.

Veri Ön İşleme Aşamaları

Veri setimizi hazırladıktan sonra, öncelikle eksik değerleri kontrol etmemiz gerekiyor. Eğer eksik değerler varsa, bunların nasıl ele alınacağına karar vermeliyiz. Genellikle eksik değerleri ortalama veya medyan ile doldurma yöntemleri kullanılabilir. Bu aşamayı aşağıdaki gibi gerçekleştirebiliriz:

data.fillna(data.mean(), inplace=True)

Şimdi verimizin tüm değerlerinin sayı olduğundan emin olduğumuzda, verinin standardizasyonunu sağlamak faydalı olacaktır. Standardizasyon, veri uç noktalarını minimize etmeye, daha iyi sonuçlar almaya yardımcı olur. Bunu yaparken, veri setimizi “StandardScaler” ile normalize edelim:

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

Yukarıdaki kodda, ‘StandardScaler’ kullanarak verimizi normalize etmiş olduk. Bu işlem, veri dağılımının normalleşmesi için önemli bir adımdır ve modelimizin başarısını artıracak bir adım olacaktır.

K-Means Kümeleme Algoritması ile Segmentasyon

Veri ön işleme aşamalarımızı tamamladıktan sonra, şimdi K-means algoritmasını uygulayarak veri setimiz üzerindeki grupları oluşturmaya başlayabiliriz. K-means algoritması, belirli bir sayıda küme (k) tanımlayarak veri setini bu kümelere ayıracak şekilde çalışır. İlk olarak, gruplamak istediğimiz küme sayısını belirlememiz gerekiyor. Genellikle, bu sayının belirlenmesi için ‘Elbow Method’ gibi teknikler kullanılır.

Elbow metodunu uygulamak için birkaç k değeri deneyip, her biri için toplam içerik hatasını hesaplarız:

inertia = []
for k in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k)
    kmeans.fit(scaled_data)
    inertia.append(kmeans.inertia_)

Yukarıdaki kod parçası ile 1’den 10’a kadar farklı k değerleri için ‘inertia’ (hata) değerlerini hesaplayarak bunları listeye ekledik. Şimdi, elde ettiğimiz değerleri çizim ile görselleştirebiliriz:

plt.plot(range(1, 11), inertia)
plt.title('Elbow Method')
plt.xlabel('K Değeri')
plt.ylabel('Inertia')
plt.show()

K-means algoritması için en uygun k değerini seçtikten sonra, bu değeri kullanarak modelimizi uygulayabiliriz. Örneğin, k değerimiz 3 ise uygulama şu şekilde olacaktır:

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
clusters = kmeans.fit_predict(scaled_data)

Artık her bir müşteri k-means algoritması ile belirlediğimiz segmentlere ayrılmış durumda. Segmentlere ait verileri elde etmek için:

data['Cluster'] = clusters

Bu eklenen sütun ile veri setimizi görselleştirip, her bir segmentin özelliklerini daha iyi anlayabiliriz.

Sonuç ve Öneriler

Python kullanarak gerçekleştirdiğimiz bu müşteri segmentasyonu projesi, veri biliminde uygulanabilecek temel adımları göstermektedir. Veri ön işleme, kümeleme ve sonuçların yorumlanması gibi aşamaları adım adım uyguladık. Bu proje, işletmelerin müşteri segmentleri üzerinden daha etkili pazarlama stratejileri geliştirmesine yardımcı olacaktır.

Veri bilimi projeleri, sık sık tekrar eden ve güncellenmesi gereken süreçlerdir. Bu alanda sıklıkla yeni kütüphaneler, yöntemler ve teknikler gelişmektedir. Python ekosisteminde devamlı olarak güncel kalmak için çeşitli seminerlere, web sitelerine ve topluluk forumlarına katılmak faydalıdır.

Ayrıca, veri bilimi ile ilgili yeni projeler geliştirmek ve üzerinde çalışmak için açık kaynak projelerine katılabilirsiniz. Bu, öğrenmenizi hızlandıracak ve deneyim kazanmanızı sağlayacaktır.
Sonuç olarak, Python ve Veri Bilimi alanında daha fazla örnek projeler gerçekleştirerek analitik düşünme becerilerinizi güçlendirebilirsiniz.