Veri Analizinde Python Kullanımı

Modern iş ve araştırma uygulamalarındaki en büyük trendlerden biri, yeni ve yenilikçi veri analizi yöntemlerinin birleştirilmesidir. Hem analitik amaçlar hem de tahmine dayalı modelleme için yararlı olan veri analizi, şirketlerin ilgili sektörlerinde rekabetçi kalmaları ve gelecekteki ürün geliştirme için daha iyi ve daha bilinçli iş kararları vermeleri için önemli bir araçtır.

Ancak veri analizi geniş bir alandır ve işletme sahipleri ve veri yöneticileri arasından seçim yapabileceğiniz birçok farklı araç mevcuttur. Öyleyse neden bu günlerde veri analizi için Python’u tercih ediyorlar ?

ChangeTower’ın (bir web sitesi izleme şirketi) CTO’su Sanil Music’e göre , şirketi çeşitli nedenlerle veri analizi amacıyla Python’a yöneliyor . “Python ayrıntılı, keskin. Senaryo dilleri ile nesne yönelimli diller arasında bir yere koyardım. Bu, veri analizi ve veri madenciliği komut dosyalarını prototiplemek için komut dosyalarını hızlı bir şekilde yazmak için verimli bir zemin oluşturur. Ve veri bilimi için çok popüler bir araç olan Anaconda gibi zengin bir açık kaynak topluluğuna sahip. ”

Genel olarak programcılar için Python’un en popüler avantajlarından bazılarına dikkat çekiyor – dilin çok yönlülüğü, kullanım kolaylığı ve otomatik görev ve işlevleri etkin bir şekilde kodlama ve işleme yeteneği. Ancak veri analizi, onu gerçekten etkili bir araç haline getirmek için bir dilden daha da belirgin faydalar gerektirir. Bu makale, Python’un neden her gün veri analistleri arasında popülerliği artan bir dil olduğu konusunda daha derin bir dalış yapıyor.

Python Kullanmanın Geniş Yararları

Basit bir ifadeyle, Python’un 1990’ların başlarında dilin yaratılmasından bu yana uluslararası programcılar arasında popülerliği ve tutarlı kullanımı yaklaşık iki şeydi – basitlik ve verimlilik. Başlangıçta dik öğrenme eğrileri ile aşırı karmaşık ve teknik dillere yanıt olarak tasarlanan Python’un orijinal yaratıcısı Guido Van Rossum, dili o zaman diğer dillerin karmaşık sözdiziminden hoş bir değişiklik olan “düz İngilizce kodlamayı” yakından yansıtmak için özel olarak hazırladı.

O zamandan bu yana Python, aynı kullanım kolaylığı ilkelerini korurken (kısmen geliştirmeye çalışan kitlesel kodlama topluluğunun bir sonucu olarak) adapte olmaya devam etti. Bununla birlikte, dil web uygulamaları için bir çerçeve olmanın ötesine geçmiştir ve artık Python kullanıcı topluluklarından kolayca erişilebilen çeşitli kütüphaneler ve modüller veri bilimi ve analizi gibi alanlar için tamamen yeni bir potansiyel sunmaktadır.

Peki neden veri analizi için Python kullanıyorsunuz?

İlk olarak, amaçları için bir araç seçerken veri analistlerinin temel ihtiyaçlarını düşünelim:

• Veri çekilirken verileri doğru bir şekilde toplama, gruplama, filtreleme ve sıralama yeteneği
• Bu çeşitli adımlarda ihtiyaç duyulan tekrarlayan teknik fonksiyonları otomatik hale getirme
• Modelleme ve raporlama amacıyla veri kümelerinin görsel olarak değiştirilmesine izin verme potansiyeli
• Yönetimin karar vermesini bilgilendirmek için mevcut verileri kolayca sorgulanan tablolara sentezleme yeteneği
• Gelecekteki kararların mevcut gerçeği daha yansıtıcı hale getirebilmesi için bir işletme veya araştırma sürecinin “statüko” unun net bir görüntüsünü veren gerçek ve geçerli verileri toplama yeteneği

Bu genel ihtiyaçlara ek olarak, veri toplama ve işleme ile ilgilenen herkes doğruluk ve güvenilirliğin burada diğer alanlardan daha önemli olduğunu bilir. Başka bir deyişle, veri sadece toplamak ve işlemek için kullanılan araçlar kadar iyidir.

Peki Python neden bu ihtiyaçları karşılamak için iyi bir seçim?

Popüler ve mevcut veri analiz araçlarını oluşturan kütüphaneler 

Bir dil sadece potansiyelini en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olan kütüphaneler ve çerçeveler kadar iyidir ve Python kesinlikle farklı değildir. Son yıllarda, R ve Stata kullanıcılarının bu eski programların yıllar boyunca geliştirdiği işlevsellik ve etkinlikten ödün vermeden Python’un mantık, esneklik ve test edilmiş performansından yararlanmasına izin veren büyüyen bir kütüphane dizisi olgunlaştı. Python, iyi bir şeyi değiştirmek yerine yeni ve geliştirilmiş bir model sunuyor.

Otomasyon ve tekrarlanan süreçler

Daha geleneksel yollarla (canlı bir araştırma deneyi sırasında olduğu gibi) veri toplamak bile sıkıcı ve tekrarlayan süreçleri içerir. Aynı soruları tekrar tekrar sormaktan, yanıtlara ve veri girdilerine dayalı “karar ağaçları” na geçmeye kadar, veri bilimi her zaman ek projeler veya veri çalışmaları için kaynakların serbest bırakılması için otomatik olarak görülebilecek rutinleri içeriyordu.

Python bu sorunları benzersiz bir şekilde devreye sokabilir ve çözebilir. Dil, sıkıcı ve tekrarlayan işlevlerin otomasyonuna izin vermek için özel olarak oluşturulmuştur, bu da süreçlerin bir kez kodlanabileceği ve daha sonra gerektiği gibi çoğaltılabileceği anlamına gelir – tam olarak geleneksel veri toplama için her zaman talep edilen bir araç. Bu otomasyon aynı zamanda veri analistlerinin zamanlarını veri toplamak ve veri modellemeye odaklamak için kullanmasına olanak tanır – yani şirketiniz veya ekibiniz herhangi bir projede daha etkin ve verimli çalışır.

Veri Analizinin Özel İhtiyaçları İçin Özel Yetenekler

Teorik kullanımların ötesinde, Python veri bilimi için bazı açık ve pratik yetenekler sunar. Dilin en yararlı unsurlarından bazıları şunlardır:

• Veri kümelerini içe aktarabilme
• Verileri temizleme ve analiz için hazırlama ve daha geniş tüketim işlevleri
• Verilerin otomatik özetlenmesi
• Scikit-learn’u kullanarak makine öğrenme modelleri oluşturma becerisi
• Veri boru hatları oluşturma

Python’un verileri toplamaktan analiz için özetler ve görselleştirmeler oluşturmaya kadar tüm veri toplama süreçlerini yönetebilmesi, rakip dillerden öne çıkmasını sağlayan şeydir. Diğerleri kesinlikle bu mermi noktalarının bazılarıyla etkili bir şekilde mücadele eden süreçler sunarken, az sayıda dil genel kullanışlılık ve veri bilimine geniş uygulama için Python ile rekabet edebilir.