Veri İzleme ve Analizi İçin Kullanabileceğiniz Kod Parçaları

Adı : Veri İzleme ve Analizi İçin Kullanabileceğiniz Kod Parçaları

Günümüzde veri izleme ve analizi işlemleri birçok sektörde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu işlemler sayesinde şirketler, kurumlar veya bireyler verilerini daha etkili bir şekilde kullanarak rakiplerinden daha akıllıca kararlar alabilirler. Bu yazıda sizlere veri izleme ve analizi için kullanabileceğiniz bazı kod parçaları hakkında bilgi vereceğiz.

1. Veri İzleme için Kullanılabilecek Kod Parçaları

a) BeautifulSoup Kütüphanesi

BeautifulSoup kütüphanesi, Python dilinde web üzerinden veri kazıma işlemleri yapmak için kullanılan bir kütüphanedir. Örneğin; bir internet sitesindeki tüm linkleri çekmek için BeautifulSoup kullanabilirsiniz. Aşağıda örnek bir kod parçası verilmiştir:

```
# BeautifulSoup kütüphanesini import et
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

# İstediğimiz web sitesinin kaynak kodunu çek
url = 'https://www.example.com/'
r = requests.get(url)
source_code = r.text

# BeautifulSoup ile veri kazıma işlemlerini gerçekleştir
soup = BeautifulSoup(source_code, 'html.parser')
for link in soup.find_all('a'):
print(link.get('href'))
```

Bu kod parçası, 'https://www.example.com/' adlı bir web sitesindeki tüm linkleri getirir.

b) Requests Kütüphanesi

Requests kütüphanesi, Python dilinde web üzerindeki verileri almak için yaygın olarak kullanılan bir kütüphanedir. Aşağıda bir örnek kod parçası verilmiştir:

```
# Requests kütüphanesini import et
import requests

# İstediğimiz verileri çekmek için bir request atalım
r = requests.get('https://www.example.com/data')

# Request'ın cevabı bir JSON verisi ise .json() metodu ile veriyi çekebilirsiniz
data = r.json()
print(data)
```

Bu kod parçası, 'https://www.example.com/data' adlı bir web sitesindeki JSON verilerini getirir.

2. Veri Analizi için Kullanılabilecek Kod Parçaları

a) pandas Kütüphanesi

pandas kütüphanesi, Python dilinde yaygın olarak kullanılan bir veri analizi aracıdır. pandas kullanarak verileri okuyabilir, filtreleyebilir, sıralayabilir ve gruplayabilirsiniz. Aşağıda bir örnek kod parçası verilmiştir:

```
# pandas kütüphanesini import et
import pandas as pd

# Verileri bir Excel veya CSV dosyasından okuyabilirsiniz
data = pd.read_csv('example_data.csv')

# Verileri filtreleyebilirsiniz
filtered_data = data[data['column_name']>10]

# Verileri sıralayabilirsiniz
sorted_data = data.sort_values('column_name')

# Verileri gruplandırabilirsiniz
grouped_data = data.groupby('column_name').mean()
```

Bu kod parçası, 'example_data.csv' dosyasındaki verileri okur, filtreler, sıralar ve gruplar.

b) matplotlib Kütüphanesi

matplotlib kütüphanesi, Python dilinde yaygın olarak kullanılan bir görselleştirme aracıdır. matplotlib kullanarak verileri grafikler halinde gösterebilirsiniz. Aşağıda bir örnek kod parçası verilmiştir:

```
# matplotlib kütüphanesini import et
import matplotlib.pyplot as plt

# Verileri bir liste veya pandas DataFrame'den çekebilirsiniz
data = [10, 20, 30, 40]

# Verileri grafik olarak gösterin
plt.plot(data)
plt.show()
```

Bu kod parçası, 'data' adlı listedeki verilerin bir çizgi grafik olarak gösterir.

Sık Sorulan Sorular

1. Veri izleme ve analizi hangi sektörlerde kullanılır?

Veri izleme ve analizi işlemleri birçok sektörde kullanılır. Örneğin; finans, sağlık, e-ticaret gibi sektörlerde veri izleme ve analizi işlemleri oldukça yaygındır.

2. BeautifulSoup kütüphanesi nedir?

BeautifulSoup kütüphanesi, Python dilinde web üzerinden veri kazıma işlemleri yapmak için kullanılan bir kütüphanedir.

3. pandas kütüphanesi nedir?

pandas kütüphanesi, Python dilinde yaygın olarak kullanılan bir veri analizi aracıdır.

4. matplotlib kütüphanesi ile neler yapılabilir?

matplotlib kütüphanesi ile veriler grafikler halinde gösterilebilir. Örneğin; çizgi grafikleri, bar grafikleri, scatter grafikleri vb. çizilebilir."