Giriş: EDA Analizinin Önemi
Veri analizi, bir veri setini inceleyerek anlamlı bilgiler çıkarmak için gerekli olan süreçlerden biridir. Verilerin analizindeki ilk adım olan Keşifsel Veri Analizi (EDA), veri bilimi projelerinin temel taşlarından biridir. EDA, verilerin dağılımını, ilişkilerini ve olası hatalarını anlamamıza yardımcı olur. Bunun yanı sıra, EDA sonuçları, modelleme aşamasında hangi değişkenlerin daha önemli olabileceğini belirlememizi sağlar. Python, bu süreci gerçekleştirmek için güçlü kütüphaneler ve araçlar sunar, bu da onu veri analizi için popüler bir dil haline getirir.
Python, veri analizi ve EDA için sunduğu kullanıcı dostu yapısı sayesinde hem yeni başlayanlar hem de deneyimli geliştiriciler için ideal bir ortam sağlamaktadır. NumPy, Pandas, Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphaneler, veri manipülasyonu, analizi ve görselleştirme gibi işlemleri kolaylaştırır. Bu yazıda, Python ile EDA analizi yapma sürecini adım adım inceleyeceğiz ve bazı pratik örneklerle destekleyeceğiz.
EDA sürecine ilk adım olarak veri setimizi yüklemek ve incelemek oldukça önemlidir. İyi bir EDA süreci, veri setinin içeriğini anlama ve daha sonraki adımlar için bir temel oluşturma açısından kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, Python ile EDA analizi sürecinin nasıl gerçekleştireceğine dair ayrıntılı bir yol haritası sunacağız.
Python ile Veri Setini Yükleme
EDA sürecine başlarken, veri setimizi yüklemekle başlamalıyız. Bu adımda genellikle Pandas kütüphanesini kullanacağız. Pandas, tabular verileri kolayca yükleyip işlemenizi sağlayan bir kütüphanedir. İlk olarak, Pandas’ı yükleyip veri setimizi yükleyelim:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('veri_seti.csv')Yukarıdaki kodda, pd.read_csv() fonksiyonu ile ‘veri_seti.csv’ dosyasını yüklüyor ve veri çerçevesine (DataFrame) atıyoruz. DataFrame, Pandas ile veri analizi yaparken en çok kullanılan yapıdır. Yükleme sonrası veri setimiz hakkında hızlıca bilgi almak için df.head() komutunu kullanabilirsiniz. Bu komut, veri çerçevenizin ilk birkaç satırını görüntüler.
Veri setimizin genel görünüşü hakkında bilgi sahibi olmak için özellikle df.info() ve df.describe() komutlarını kullanmak faydalıdır. df.info() bize veri setindeki sütunların isimlerini, sütunlardaki veri türlerini ve boş değer sayısını gösterirken, df.describe() ise sayısal değişkenlerin temel istatistiklerini sağlar. Bu bilgilerle veri setinin genel durumu hakkında fikir sahibi olabiliriz.
Veri Temizleme ve Ön İşleme
EDA sürecinde veri temizliği ve ön işleme de oldukça büyük bir aşamadır. Gerçek dünyadan gelen veri setleri sıklıkla eksik, hatalı ya da uyumsuz bilgiler içerebilir. Bu nedenle, EDA’nın bu aşamasında boş değerlerin analizi, aykırı değerlerin tespiti ve verilere uygun dönüşümler yapmak gerekir. Pandas kütüphanesi, bu tür işlemler için kullanabileceğiniz birçok fonksiyon sunmaktadır.
Öncelikle, veri setindeki boş değerleri kontrol etmek için df.isnull().sum() komutunu kullanabilirsiniz. Bu komut, her sütundaki boş değerlerin sayısını döndürür. Boş değerlerin nasıl ele alınacağına dair karar vermek gerekecektir. Örneğin, belirli bir sütundaki boş değerleri doldurmak için df['sütun_adı'].fillna(değer) veya boş gözlemleri silmek için df.dropna() fonksiyonlarını kullanabilirsiniz.
Ayrıca, veri setindeki kategorik değişkenlerin sayısal verilere dönüştürülmesi de gerekebilir. Bunun için Pandas’ta pd.get_dummies() fonksiyonunu kullanarak kategorik değişkenleri birer dummy değişkenleri haline getirebilirsiniz. Bu işlem, makine öğrenmesi modellemeleri için oldukça faydalıdır ve veri setindeki sıralı ilişkilerin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur.
Veri Görselleştirme
EDA’nın en eğlenceli ve etkili aşamalarından biri, veriyi görselleştirmektir. Görselleştirme, verilerin daha iyi anlaşılmasını ve içgörülerin hızlı bir şekilde elde edilmesini sağlar. Python’da veri görselleştirmek için sıklıkla Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri kullanılır. Matplotlib temel grafik oluşturma işlemleri için kullanılırken, Seaborn, istatistiksel veriler için daha gelişmiş ve estetik görseller oluşturmaya yardımcı olur.
Örneğin, veri setindeki sayısal değişkenlerin dağılımını kontrol etmek için histogram veya kutu grafiği kullanabilirsiniz. Aşağıda Matplotlib ile histogram örneği bulunmaktadır:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(df['değişken_adı'], bins=30)
plt.title('Değişken Dağılımı')
plt.xlabel('Değişken')
plt.ylabel('Frekans')
plt.show()Seaborn ile daha etkili bir görselleştirme yapmak için aşağıdaki örneği inceleyebilirsiniz. Bu örnek, veri setindeki iki sayısal değişkeni göstererek aralarındaki ilişkiyi incelememize olanak tanır:
import seaborn as sns
sns.scatterplot(data=df, x='değişken1', y='değişken2')
plt.title('Değişkenler Arası İlişki')
plt.show()Görselleştirme, veriler arası ilişkileri, dağılımları ve içgörüleri anlamak için kritik bir adımdır. Farklı görselleştirme yöntemlerini kullanarak, veri setinizdeki karmaşıklıkları daha iyi kavrayabilirsiniz.
İstatistiksel Analiz ve Korelasyon
EDA sürecinde bir diğer önemli aşama, verinin istatistiksel analizi ve değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamaktır. Bu aşama, özellikle hedef değişkenin belirlenmesi ve bağımsız değişkenler arasındaki etkileşimlerin incelenmesi açısından oldukça yararlıdır. Python’da Pandas, istatistiksel analiz işlemleri için uygun fonksiyonlar sunmaktadır.
Örneğin, değişkenler arasındaki korelasyonu anlamak için df.corr() fonksiyonunu kullanarak her değişkenin birbirleriyle olan ilişkisinin matrisini elde edebilirsiniz. Elde edilen bu matrisi görselleştirmek içinse Seaborn’un heatmap() fonksiyonunu kullanabilirsiniz:
correlation_matrix = df.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True)
plt.title('Korelasyon Matrisi')
plt.show()Korelasyon analizi, veri setindeki bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkileri de inceleyerek, modelleme adımında hangi değişkenlerin daha önemli olduğunu anlamamıza yardımcı olacaktır. Ayrıca, elde edilen bulgular ekseninde daha derinlemesine analizler gerçekleştirebilirsiniz.
Sonuç: EDA ile Verinizi Anlayın
Sonuç olarak, Python ile EDA analizi yapmanın önemi ve süreçleri üzerinde durduk. Verinin incelenmesi, temizlenmesi, görselleştirilmesi ve istatistiksel analizi, bir veri bilimi projesinin başlangıç noktasıdır. EDA süreci, verinin derinlemesine anlaşılmasına katkıda bulunur ve aynı zamanda modelleme aşamasında doğru kararlar alabilmemizin temelini oluşturur.
Python ile çalışmak, bu aşamaları daha verimli bir şekilde gerçekleştirmenizi sağlar. NumPy, Pandas, Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerin kullanımı, EDA sürecinin kolaylaşmasına ve hızlanmasına katkı sağlar. Elde edilen bulgularla deneyim kazanarak, verilerinizi daha iyi değerlendirmenin yollarını keşfedebilir ve projelerinizi daha ileri taşıyabilirsiniz.
Artık kendi veri setlerinizle EDA yapma zamanı! Kendi projelerinizde bu adımları uygulayarak deneyim kazanın ve veri bilimi yolculuğunuzda ilerlemeye devam edin.