Veri, günümüzde işletmeler için en değerli varlıklardan biri haline gelmiştir. Ancak, verilerin anlamını ve içerdikleri bilgileri ortaya çıkarmak, karar alma süreçlerinde önemli bir adımdır. Bu noktada, Keşifçi Veri Analizi (EDA), veri setlerinin yapısını, desenlerini ve ilişkilerini anlamak için kullanılan bir yöntemdir. EDA, veri analitiği sürecinin en önemli aşamalarından biridir ve karar vericilerin doğru bilgilere dayalı kararlar almasına yardımcı olur.

Keşifçi Veri Analizi (EDA) Nedir?

Keşifçi Veri Analizi, bir veri setinin istatistiksel ve görsel yöntemlerle analiz edilmesidir. EDA, veri setinin yapısını, eğilimlerini, aykırı değerlerini, eksik verilerini ve ilişkilerini anlamak için çeşitli teknikler kullanır. Bu analiz, veri setinin içerdiği bilgilerin özetlenmesini sağlar ve veri analiz sürecinin temel bir adımıdır.

EDA’nın Önemi Nedir?

EDA’nın önemi birkaç yönden gelir:

a. Veri Kalitesini Değerlendirme: EDA, veri setinin kalitesini değerlendirmek için kullanılır. Veri setindeki eksik veya yanlış veriler, anlamsız aykırı değerler veya tutarsızlık gibi sorunları tespit etmek için çeşitli kontroller yapılır. Bu, güvenilir ve doğru sonuçlar elde etmek için veri setinin temizlenmesini sağlar.

b. Veri Yapısını ve Desenlerini Anlama: EDA, veri setinin yapısını ve desenlerini anlamak için kullanılır. Veri setindeki değişkenlerin dağılımı, merkezi eğilimler, değişkenler arasındaki ilişkiler ve diğer istatistiksel özellikler incelenir. Bu analiz, veri setindeki trendleri ve eğilimleri belirlemeye yardımcı olur.

c. Görsel Sunum ve İletişim: EDA, verileri görsel olarak temsil etmek için grafikler, tablolar ve grafikler gibi araçları kullanır. Görsel sunumlar, veri setindeki önemli bilgileri daha anlaşılır ve etkileyici bir şekilde iletmek için kullanılır. Bu, karar vericilerin verileri daha iyi anlamalarını ve karar almalarını sağlar.

d. Hipotezlerin Oluşturulması: EDA, veri setinin incelenmesiyle ilgili elde edilen bulgulara dayanarak hipotezlerin oluşturulmasına yardımcı olur. Veri setindeki desenler, ilişkiler ve eğilimler hakkında bilgi sahibi olduktan sonra, araştırmacılar hipotezler geliştirebilir ve bu hipotezleri daha ileri analiz ve testlerle doğrulayabilirler.

e. Veri Ön İşleme ve Modelleme İçin Temel: EDA, veri analitiği sürecinin önemli bir parçasıdır ve veri setinin önceden işlenmesi ve modelleme için temel oluşturur. Veri setindeki eksik verilerin doldurulması, aykırı değerlerin ele alınması, özellik mühendisliği ve veri dönüşümleri gibi işlemler EDA’nın bir parçasıdır. Bu, daha sonraki analiz ve modelleme aşamalarında daha iyi sonuçlar elde etmek için veri setinin hazırlanmasını sağlar.

Python dilinde bir örnek EDA fonksiyonu:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

def perform_eda(data):
# Veri setinin genel bilgilerini gösterme
print(“Veri Seti Bilgileri:”)
print(data.info())

# Veri setindeki sayısal değişkenlerin istatistiksel özetini gösterme
print(“\nSayısal Değişkenlerin İstatistiksel Özeti:”)
print(data.describe())

# Kategorik değişkenlerin sınıf frekanslarını gösterme
print(“\nKategorik Değişkenlerin Sınıf Frekansları:”)
categorical_cols = data.select_dtypes(include=[‘object’]).columns.tolist()
for col in categorical_cols:
print(data[col].value_counts())
print(“\n”)

# Sayısal değişkenlerin histogramlarını görselleştirme
print(“Sayısal Değişkenlerin Histogramları:”)
numerical_cols = data.select_dtypes(include=[‘int64’, ‘float64’]).columns.tolist()
for col in numerical_cols:
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(data[col], kde=True)
plt.title(col + ” Histogram”)
plt.xlabel(col)
plt.ylabel(“Frekans”)
plt.show()

# Değişkenler arasındaki ilişkiyi gösteren bir korelasyon matrisi oluşturma
print(“Değişkenler Arasındaki Korelasyon Matrisi:”)
correlation_matrix = data.corr()
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap=”coolwarm”)
plt.title(“Korelasyon Matrisi”)
plt.show()

Bu fonksiyon, veri setinin genel bilgilerini, sayısal değişkenlerin istatistiksel özetini, kategorik değişkenlerin sınıf frekanslarını, sayısal değişkenlerin histogramlarını ve değişkenler arasındaki korelasyon matrisini görselleştirmek için kullanılabilir. EDA’nın temel bileşenlerini içerir ve veri setinin yapısal analizini kolaylaştırır.

Kullanım örneği:

Sonuç:

Keşifçi Veri Analizi (EDA), veri setlerinin anlaşılmasına, bilgilerin özetlenmesine ve karar verme süreçlerinde doğru bilgilere dayalı kararlar alınmasına yardımcı olan bir yöntemdir. EDA, veri setinin kalitesini değerlendirir, desenleri ve ilişkileri ortaya çıkarır, görsel sunumlar yapar, hipotezlerin oluşturulmasına yardımcı olur ve veri öncesi işleme ve modelleme için temel oluşturur. Bu nedenle, veri analitiği sürecinin önemli bir adımıdır ve işletmeler için değerli bilgilerin keşfedilmesini sağlar.