M8 · Pandas ile Veri Analizi
Keşifsel Veri Analizi (EDA) Rutini
Neden bu konu?
Yeni bir veri setini açıp rastgele grafik çizmek keşifsel veri analizi değildir. EDA; önce iş sorusunu ve satır tanesini anlama, sonra şema/kaliteyi doğrulama, dağılımları okuma, ilişkileri segmentlerle inceleme ve bulguyu bir sonraki analitik adıma dönüştürme rutinidir. Sistematik akış yoksa analist ilginç ama önemsiz desenlere kapılır, veri hatasını iş içgörüsü sanabilir veya hedefe bakarak hipotezi sonradan uydurabilir. İyi EDA, cevap kadar yeni ve test edilebilir soru üretir.
Benzetme: kavramın günlük karşılığı
EDA yeni taşındığın bir evi incelemeye benzer: önce adres ve oda planını öğrenir, sonra elektrik-su gibi temel kaliteyi kontrol eder, odaları tek tek gezer, aralarındaki geçişleri görür ve en son hangi tadilatın öncelikli olduğuna karar verirsin. Kapıdan girer girmez duvar rengini seçmek, veriyi anlamadan grafik çizmek gibidir.
Bu işin sırrı: kalıplar
- Rutin soru → tane → şema → kalite → tek değişken → ilişkiler → segment → karar notu sırasını izler.
- Önce yapı: shape, head, info ve anahtar tekilliği verinin ne olduğunu söyler; describe ancak bundan sonra anlamlıdır.
+ 3 kalıp daha tam derste
İlk uygulama adımı
1. Soru ve grain sözleşmesini yaz
NovaCommerce için 'teslimat süresi müşteri memnuniyetiyle nasıl ilişkili?' sorusunu seç. Her satırın bir tamamlanmış sipariş olduğunu ve analiz dönemini yaz.
Kontrol noktası: Hedef, birim, dönem ve hariç tutulan kayıtlar açık; aynı müşterinin birden çok sipariş verebileceği biliniyor.
+ 4 adım daha tam derste
Dersin devamı erken erişimde
Tam derste seni bekleyenler: 5 kontrol noktalı uygulama adımı, gerçek dünya kullanımı (analist + scientist + AI perspektifi), 4 yaygın tuzak, mülakat sorusu ve model cevabı, 5 soruluk quiz, 7 tekrar kartı ve NovaCommerce proje görevi.