1. Veri Temizliğini İhmal Etmek
Veri analizi dünyasında, "Veri temizliği" her şeyin temeli olarak kabul edilir. Ancak, çoğu zaman veriler üzerindeki hatalar, eksiklikler ve anormallikler göz ardı edilir. Örneğin, eksik değerleri (NaN) görmezden gelmek, veri analizinizin doğru olmasını engeller.
Çözüm: Python'da pandas kütüphanesi ile verileri temizlemek oldukça kolaydır. İlk adım olarak eksik değerleri kontrol edin ve onları uygun bir şekilde işleyin. Aşağıdaki kod, eksik değerleri doldurmanıza yardımcı olabilir:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.fillna(df.mean(), inplace=True) # Eksik değerleri ortalama ile doldur
2. Veri Türlerini Yanlış Tanımlamak
Veri türlerini yanlış tanımlamak, analizinizin tamamen yanlış sonuçlar üretmesine yol açabilir. Örneğin, tarih verilerini metin olarak okumak, zaman serisi analizlerinizi geçersiz kılar.
Çözüm: Verilerinizi okurken doğru veri türlerini atadığınızdan emin olun. Pandas, veri türlerini değiştirmeyi oldukça kolaylaştırır. Aşağıda tarih verilerini doğru şekilde tanımlamanın örneğini bulabilirsiniz:
df['tarih'] = pd.to_datetime(df['tarih'], format='%Y-%m-%d')
3. Büyük Veri Kümesiyle Baş Etmekte Zorluk Çekmek
Veri kümeniz çok büyükse, bellek sorunları yaşamanız mümkündür. Bu, özellikle büyük veri setleri ile çalışırken sıkça karşılaşılan bir sorundur.
Çözüm: Veri kümenizi işlemek için chunking tekniğini kullanabilirsiniz. Bu, veri kümenizi küçük parçalara bölerek hafıza kullanımını optimize eder. İşte bir örnek:
chunksize = 10000
for chunk in pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunksize):
process(chunk)
4. Görselleştirme Eksiklikleri
Veri analizi sadece sayılarla ilgili değildir; aynı zamanda bu verileri etkili bir şekilde görselleştirmeyi gerektirir. Çoğu zaman, bir veri kümesinin tam anlamıyla ne ifade ettiğini anlamak için görselleştirme eksikliği yaşanır.
Çözüm: Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerle etkili görselleştirmeler yapabilirsiniz. Aşağıdaki basit örnek, bir dağılım grafiği oluşturmanıza yardımcı olabilir:
import seaborn as sns
sns.scatterplot(x='x_degeri', y='y_degeri', data=df)
5. Veri Analizinin Sonuçlarını Yanlış Yorumlamak
Son olarak, verilerinizi analiz ettikten sonra, bulgularınızı doğru yorumlamak çok önemlidir. Verileri doğru bir şekilde analiz etmek tek başına yeterli değildir; aynı zamanda bunları doğru bir şekilde yorumlamak gerekir.
Çözüm: Verilerinizi yorumlarken, istatistiksel anlamlılık, korelasyonlar ve p-değerlerini göz önünde bulundurun. İşte bir örnek:
from scipy import stats
correlation, p_value = stats.pearsonr(df['x_degeri'], df['y_degeri'])
print("Korelasyon: ", correlation)
print("P-değeri: ", p_value)
