Jupyter Notebooks ile Veri Analizi

[Gaak]

Jupyter Notebooks ile Veri Analizi: Pandas ve Matplotlib Kullanarak Görselleştirme

Jupyter Notebooks, veri bilimi ve analizi için oldukça popüler bir araçtır. Bu makalede, Pandas kütüphanesi ile veri manipülasyonu ve Matplotlib kütüphanesi ile veri görselleştirmesi yaparak basit bir veri analizi örneği sunacağım.

1. Gerekli Kütüphanelerin Yüklenmesi​

Öncelikle, gerekli kütüphaneleri yükleyin. Eğer bu kütüphaneler yüklü değilse, Jupyter Notebooks’ta aşağıdaki satırı çalıştırarak yükleyebilirsiniz:

python

# Gerekli kütüphaneleri yükleme
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. Veri Setinin Oluşturulması​

Basit bir satış verisi oluşturalım:

python

# Örnek veri seti oluşturma
data = {
'Ürün': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'Satış Miktarı': [100, 200, 150, 300, 250],
'Fiyat': [10, 15, 12, 20, 18]
}

# DataFrame oluşturma
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

3. Veri Analizi​

Oluşturduğumuz veri setini kullanarak bazı temel analizler yapabiliriz. Örneğin, toplam gelir hesaplama:

python

# Toplam geliri hesaplama
df['Toplam Gelir'] = df['Satış Miktarı'] * df['Fiyat']
print(df)

4. Veri Görselleştirmesi​

Veri görselleştirmesi yapmak için Matplotlib kütüphanesini kullanarak bir çubuk grafik oluşturalım:

python

# Satış Miktarını görselleştirme
plt.bar(df['Ürün'], df['Satış Miktarı'], color='blue')
plt.title('Ürünlere Göre Satış Miktarı')
plt.xlabel('Ürün')
plt.ylabel('Satış Miktarı')
plt.show()

Sonuç​

Bu örnek çalışma ile Jupyter Notebooks kullanarak Pandas ve Matplotlib ile veri analizi ve görselleştirmesi yapmayı öğrenmiş olduk. Kendi veri setlerinizi oluşturarak ve daha karmaşık analizler yaparak bu bilgileri daha da geliştirebilirsiniz. Jupyter, interaktif ortamı sayesinde verileri hızlı bir şekilde inceleme ve sonuçları görselleştirme imkanı sunar.