Python ile Veri Analizinde Etkileşimli Analizler Nasıl Oluşturabilirim?

Şekil Resim Bir
Python ile Veri Analizinde Etkileşimli Analizler Nasıl Oluşturabilirim?

PivotTablesJS

PivotTablejs’nin temel işlevi, bir veri kümesini özet tabloya dönüştürerek, 2
boyutlu grafik görsellerini sürükle ve bırak yöntemiyle oluşturmayı sağlar.
Kullanıcı arabirimi ile veri keşfini ve analizini etkin hale getirebilirsiniz.
Microsoft Excel’de bulunan ve oldukça benzer bir yapıya sahip olan pivot
tablolar gibi bir dizi ekstra geliştirici odaklı özellik ve bazı görselleştirme
efektleri sunmaktadır.

pivot_ui ile belirttiğiniz veri setini interaktif şekilde kullanarak analiz edebilir
ve kod yazmadan merkezi eğilim ölçüleri olan ortalama,medyan değerlerini,
veride ilk ve son değerleri, minimum ve maksimum değerleri ,sütunun
toplam değeri ve sıralama gibi işlemleri açılan sekmeden gerçekleştirebiliriz.

D-Tale

D-Tale keşifsel veri analizi ve veri temizleme gibi veri bilimciler için önemli olan
görevleri optimize etmeye sağlayan Python kütüphanesidir. DataFrame, Series,
MultiIndex, DatetimeIndex ve RangeIndex gibi Pandas nesnelerini
desteklemektedir. Veri yapılarını görüntülemenin ve analiz etmenin kolay bir
yolunu sunmaktadır. Flask ve React framework yapısıyla oluşturulmuştur. Analizi
web tarayıcısında çalıştırır.

D-Tale sol panelde yer alan Summarize Data ile veri setine dair özet bilgiler,
Clean Column ile sütun temizleme işlemleri, Veri birleştirme işlemleri,
Correlations sekmesinden korelasyon hesaplamaları, Time Series, Missing,
Feaure Analizleri , Grafik oluşturma gibi birçok veri biliminde kullanılan işlemleri
gerçekleştirebilirsiniz.Henüz veri bilimi noktasında kod yazarak
gerçekleştiremediğiniz ama analizlerine bakmak istediğiniz durumlar varsa, yada
veri bilimcisi olarak zaman kazanmak istiyorsanız iyi bir özet sunan
kütüphanelerden biri olduğu söylenebilir

Pandas_Profiling

Pandas Profiling , kullanıcıdan fazla kod yazmadan pandas veri çerçevemiz hakkında
çok ayrıntılı rapor oluşturmanıza izin veren bir Python kitaplığıdır. Keşifsel Veri Analizi
(EDA) yapmanıza olanak tanır. Veri analizinin html ve json gibi farklı biçimlerde
aktarılmasına izin verir.

Sütunların veri türlerinin otomatik olarak algılar.Veriler üzerinde çalışmanız gereken
sorunların bir özetini sunar.( eksik veriler, çarpıklıklar vb.) Tek değişkenlik ve çok
değişkenli analizlerin istatistiklerini ve veri görselleştirmelerini yapar. Dosya boyutları,
oluşturulma tarihi bilgi veri setinin teknik ayrıntılarını sunar.

D3Blocks

Python, verilerinizi analiz etmek ve görselleştirmek için en popüler programlama
dillerinden birisidir. Verileri anlamanın ve açıklamanın en iyi yolu, onu etkileşimli
hale getirmektir.D3’ün avantajı, yüksek performansı ve özelleştirilebilir grafikleriyle
web standartlarıyla çalışmasıdır.Dinamik ve etkileşimli veri görselleştirmeleri
üretmek için bir Javascript kitaplığıdır. Python’da birçok görselleştirme paketi
bulunmasına rağmen, kendi sunucunuz dışında çalışabilen , bağımsız ve etkileşimli
grafikler oluşturmak zordur. D3Blocks Python ile yapılandırılabilen, verileri interaktif
hale getirirken sürükleme, fırçalama,yakınlaştırma gibi birçok özelliği de
sunmaktadır.

Bokeh

Bokeh, açık kaynak kodludur.Grafikler, panolar ve uygulamalar web sayfalarında
veya Jupyter not defterlerinde yayınlanabilir.Aynı zamanda anlık veri akışı olan
bir veri analizi yapıyorsanız
Bokeh sayesinde her şeyi takip etmenize yardımcı
olacak verimli akış API’leri vardır.Bokeh’in sağladığı en iyi özelliklerden birisi, veri
sunumları için web tarayıcılarında çalışabilen etkileşimli grafikler sunmasıdır.
Bokeh’i tercih etmemizin en önemli sebeplerinden biri grafikleri web arayüzüne
yerleştirebilmek, canlı kontrol paneli sunması, grafikler için kendi istediğiniz
renkleri oluşturabilmeniz ve widget desteği sağlııyor olması diyebiliriz.

Bokeh görselleşirmeyi ister Html dosyası olarak sunmanızı isterse Jupyter
Notebook üzerinden görüntüleme seçeneğinin yanında, veri setinde
görselleştirdiğimiz veriyi kaydırma, sürükleme, tıklama, yapılan işlemi geri ve ileri
alma vb . 18 özelleştirme aracıda sunar. Oluşturmuş olduğunuz görselleştirmeyi
kaydetmenize de imkânı sağlar.

Mitosheet

Mitosheet, Jupyter Not Defteri içinde bulunan bir elektronik tablodur ve Python
veri analitiği yapmanıza yardımcı olur. Excel veya Python’da yaptığınız gibi verileri
keşfetmek ve düzenlemek için Mito’yu kullanabilirsiniz. Temelde Excel elektronik
tablolarına benzer ancak Python analizinizi 10 kat daha hızlı hızlandırmak için
kullanılır. Aynı zamanda arayüzde yapılan düzenlemelere karşılık gelen Python
kodunu otomatik olarak almayı sağlamaktadır.

Mitosheet’inizin içindeki her sekme, farklı bir Pandas veri çerçevesini temsil
etmektedir.Mitosheet’te yaptığımız her düzenlemeye karşılık gelen pandas
kodunu oluşturur ve bu kodu bir sonraki kod hücresinde mitosheet’in hemen
altına yerleştirir.Açılan menü ile yaptığımız işlemleri geri ve ileri alma, veri
temizleme işlemleri, Import ve Export işlemleri, Sütun ekleme ve Sütun silme
işlemleri, Merge işlemleri ve Grafik işlemleri yapılabilir.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir