“Anket Verilerinin Toplanması ve Analizi” projesi, anket verilerinin toplanması, ön işlemesi, gruplanması ve analizi için Python programlama dilinin kullanıldığı bir veri bilimi projesidir. Bu proje, anket katılımcılarının cinsiyeti, yaşları ve diğer ilgi alanları gibi demografik bilgileri hakkında bilgi sağlayan bir anket veri setini kullanmaktadır. Bu veri seti, birçok farklı alanda kullanılabilir ve işletmeler, kuruluşlar ve araştırmacılar tarafından pazarlama stratejileri, müşteri memnuniyeti anketleri, ürün geliştirme planları ve daha birçok alanda kullanılabilir. Bu proje, veri bilimcilerinin anket verilerini toplamak, analiz etmek ve sonuçları görselleştirmek için kullandığı Python kütüphaneleri ve işlevleri hakkında bir fikir vermektedir.

Anket Verilerinin Toplanması ve Analizi

Bir veri bilimcisi olarak yapabileceğiniz bir diğer proje, müşteri tercihleri veya pazar trendleri gibi bir konu hakkında bir anket tasarlamak ve sonuçları analiz etmek olabilir. Bu proje, birçok farklı beceriyi gerektirir ve veri toplama, veri ön işleme, veri analizi ve sonuçların yorumlanması gibi birçok adım içerebilir.

Örneğin, bir anket tasarlayabilir ve bir web sitesinde veya sosyal medya kanalında yayınlayabilirsiniz. Ardından, anket sonuçlarını toplamak ve analiz etmek için veri toplama ve veri ön işleme teknikleri kullanabilirsiniz. Verileri görselleştirmek için farklı grafikler veya tablolar kullanarak sonuçları yorumlayabilirsiniz.

Ayrıca, müşteri satın alma tercihlerini veya ürünlerin popülerliğini analiz etmek için bir satış veri seti kullanarak bir makine öğrenimi modeli geliştirebilirsiniz. Bu proje, satış tahmini veya müşteri davranışı gibi konularda faydalı bilgiler sağlayabilir.

Python Uygulaması

Bir anket verisi toplama ve analiz etme projesi için Python kodu örnekleri şöyle olabilir:

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

 

# Anket verilerini yükleme
survey_data = pd.read_csv(‘anket_verisi.csv’)

 

# Verileri analiz etmek için görselleştirme yapma
sns.set(style=”whitegrid”)
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.countplot(x=’Cinsiyet’, data=survey_data)
plt.title(‘Ankete Katılanların Cinsiyet Dağılımı’)
plt.show()

 

# Verileri önişleme ve işleme
cleaned_data = survey_data.dropna() # eksik verileri kaldırma

 

# Verileri gruplama ve analiz etme
grouped_data = cleaned_data.groupby([‘Yaş’, ‘Cinsiyet’]).mean()
print(grouped_data)

 

# Verileri kaydetme
grouped_data.to_csv(‘anket_sonuclari.csv’, index=True)

 

Bu kod örneği, “anket_verisi.csv” adlı bir dosyadan anket verilerini yükler. Daha sonra, verileri analiz etmek ve görselleştirmek için pandas, matplotlib ve seaborn gibi kütüphaneleri kullanır.

Örneğin, sns.countplot() işlevi kullanılarak katılımcıların cinsiyet dağılımı grafiksel olarak gösterilir. Ayrıca, eksik verileri kaldırmak için dropna() işlevi kullanılarak veriler ön işleme işlemine tabi tutulur.

Son olarak, groupby() işlevi kullanılarak veriler gruplanır ve her yaş ve cinsiyet grubu için ortalama yanıtlar hesaplanır. Bu sonuçlar, “anket_sonuclari.csv” adlı bir dosyada kaydedilir.

Bu kod örneği, bir veri bilimcisinin bir anket veri setini yüklemesini, verileri analiz etmesini, ön işlemesini, gruplamasını ve sonuçları kaydetmesini sağlayan birçok Python işlevini kullanmaktadır.

Projenin sonucunda, anket verilerinin analizi sonucu elde edilen sonuçlar raporlanabilir. Örneğin, verilerin cinsiyet, yaş ve ilgi alanlarına göre gruplandırılarak her bir kategorideki ortalama puanlar hesaplanabilir. Bu puanlar, anket katılımcılarının tercihlerine göre trendleri gösterir ve bu veriler işletmelerin, kuruluşların ve araştırmacıların pazarlama stratejileri, ürün geliştirme planları ve müşteri memnuniyeti anketleri gibi konularda karar almalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, bu proje sonucunda görselleştirme araçları kullanılarak sonuçlar çizelgeler, grafikler ve diğer görsel öğelerle sunulabilir. Bu sayede sonuçlar daha anlaşılır ve etkili bir şekilde raporlanabilir.

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.