Veri bilimci olarak birçok farklı uygulama ve proje yapılabilir. Proje seçimi, veri bilimcinin uzmanlık alanına, ilgi ve deneyimlerine ve proje amacına bağlı olarak değişebilir. Veri bilimi projelerinde genellikle Python programlama dili kullanılır.

Genel olarak, bir veri bilimci olarak bir proje oluştururken aşağıdaki hususları göz önünde bulundurabilirim:

1. Sorun Tanımlama: İlk adım, projenin sorununu tanımlamaktır. Sorun tanımlaması, projenin amacının ve hedeflerinin belirlenmesine yardımcı olacaktır. Örneğin, sağlık sektöründe hasta sonuçlarının tahmin edilmesi, e-ticaret sektöründe müşteri davranışlarının analizi gibi farklı sorunlar tanımlanabilir.
2. Veri Toplama: Projenin başarısı için doğru verilerin toplanması önemlidir. Verilerin toplanması, veri bilimcilerinin bu verileri analiz etmelerine ve soruna uygun bir çözüm oluşturmalarına yardımcı olacaktır.
3. Veri Analizi ve Modelleme: Verilerin analizi ve modelleme, projenin en önemli aşamasıdır. Verilerin istatistiksel analizi, makine öğrenmesi modelleri oluşturma, veri görselleştirme ve raporlama gibi farklı teknikler kullanılabilir.
4. Çözüm Geliştirme: Veri analizi ve modelleme sonrasında, çözüm önerilerinin oluşturulması ve uygulamaya geçirilmesi gerekmektedir. Bu aşamada, projenin amacına uygun bir çözüm tasarlanabilir.
5. Sonuçların Değerlendirilmesi: Projenin son aşaması, çözümün değerlendirilmesidir. Çözümün başarısı, belirlenen hedeflere ne kadar uygun olduğuna bağlı olarak değerlendirilebilir.

Python Proje Uygulaması

Bir örnek proje olarak şöyle bir senaryo düşünebiliriz:

Sorun: Bir e-ticaret şirketi, satışlarını artırmak için farklı pazarlama stratejileri kullanmaktadır. Ancak, hangi pazarlama stratejilerinin en etkili olduğunu bilmemektedir.

Hedef: Hangi pazarlama stratejilerinin en etkili olduğunu belirlemek ve bu stratejilerin kullanımıyla satışları artırmak.

Adımlar:

1. Veri Toplama: E-ticaret şirketi, geçmiş satış verilerini ve kullanılan pazarlama stratejilerini toplar. Bu veriler arasında, müşteri bilgileri, satın alma tarihleri, satın alınan ürünler, kullanılan pazarlama stratejileri, fiyatlandırma bilgileri vb. yer alır.
2. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, gereksiz sütunlar temizlenir, eksik veriler tamamlanır ve gerektiğinde birleştirilir. Ayrıca, veriler üzerinde bazı ön işleme işlemleri yapılabilir, örneğin, kategorik verilerin sayısal verilere dönüştürülmesi gibi.
3. Veri Analizi: Veriler, farklı istatistiksel analiz teknikleri kullanılarak incelenir. Örneğin, korelasyon analizi, verilerin birbirleriyle olan ilişkilerini analiz edebilir. Ayrıca, görselleştirme araçları kullanılarak grafikler ve tablolar oluşturulur.
4. Model Geliştirme: Veriler, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak analiz edilir. Örneğin, müşteri davranışlarını tahmin etmek için bir sınıflandırma modeli geliştirilebilir. Bu model, hangi pazarlama stratejilerinin en etkili olduğunu belirlemek için kullanılabilir.
5. Çözüm Geliştirme: Model sonuçlarına göre, şirketin kullanması gereken en etkili pazarlama stratejileri belirlenir. Bu stratejiler, şirketin satışlarını artırmak için kullanılır.
6. Sonuçların Değerlendirilmesi: Pazarlama stratejilerinin etkisi, satışlardaki artış veya düşüş gibi faktörlere göre değerlendirilir. Bu değerlendirme sonuçları, daha sonraki pazarlama stratejileri için de kullanılabilir.

Bu proje, bir e-ticaret şirketinin pazarlama stratejilerinin etkililiğini belirlemesine yardımcı olabilir ve şirketin satışlarını artırabilir.

Projenin her adımı için basit bir Python kodu örneği aşağıda verilmiştir:

• Veri Toplama:

import pandas as pd

 

# Veri dosyalarını yükleme
sales_data = pd.read_csv(‘sales_data.csv’)
marketing_data = pd.read_csv(‘marketing_data.csv’)

 

# Verileri birleştirme
combined_data = pd.merge(sales_data, marketing_data, on=’customer_id’)

 

• Veri Ön İşleme:

# Gereksiz sütunları kaldırma
combined_data = combined_data.drop([‘customer_name’, ‘customer_email’], axis=1)

 

# Eksik verileri tamamlama
combined_data = combined_data.fillna(method=’ffill’)

 

# Kategorik verileri sayısal verilere dönüştürme
combined_data[‘gender’] = combined_data[‘gender’].map({‘Male’: 0, ‘Female’: 1})

• Veri Analizi:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

 

# Korelasyon matrisi oluşturma
corr_matrix = combined_data.corr()

 

# Korelasyon matrisinin görselleştirilmesi
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap=’coolwarm’)
plt.show()

• Model Geliştirme:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

 

# Verileri bağımsız ve bağımlı değişkenlere ayırma
X = combined_data.drop([‘sales’, ‘customer_id’], axis=1)
y = combined_data[‘sales’]

 

# Verileri eğitim ve test veri setlerine ayırma
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

# Sınıflandırma modeli oluşturma
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

 

# Modeli eğitme
model.fit(X_train, y_train)

• Çözüm Geliştirme:

# Model sonuçlarını tahmin etme
y_pred = model.predict(X_test)

 

# Model performansının değerlendirilmesi
from sklearn.metrics import classification_report

print(classification_report(y_test, y_pred))

 

# Hangi pazarlama stratejilerinin en etkili olduğunu belirleme
importances = model.feature_importances_
features = X.columns
feature_importances = pd.DataFrame({‘feature’: features, ‘importance’: importances}).sort_values(‘importance’, ascending=False)
top_strategies = feature_importances[‘feature’][:3].tolist()
print(“En etkili pazarlama stratejileri: “, top_strategies)

• Sonuçların Değerlendirilmesi:

# Satışların artışını belirleme
before_sales = sales_data[‘sales’].sum()
after_sales = sales_data[sales_data[‘marketing_strategy’].isin(top_strategies)][‘sales’].sum()
sales_increase = ((after_sales – before_sales) / before_sales) * 100

print(“Satışların artışı: “, sales_increase, “%”)

Bu örnek Python kodları, veri bilimi projelerinde kullanılabilecek birkaç basit örnektir. Veri bilimi projeleri farklı veri türlerini, farklı işleme yöntemlerini ve farklı modelleri içerebileceği için her proje benzersizdir. Ancak, veri toplama, veri ön işleme, veri analizi, model geliştirme, çözüm geliştirme ve sonuçların değerlendirilmesi gibi adımlar genellikle her veri bilimi projesinde yer alır.