Bu Keşifsel Veri Analizi (EDA) kursuna, betimsel istatistikleri nasıl kullanacağını, eksik veriyi nasıl belirleyeceğini ve verindeki boşlukları doldurmak için atama (imputasyon) tekniklerini nasıl uygulayacağını öğrenerek başlayacaksın.

Keşifsel veri analizi nedir?

EDA Adımları

AirBnB ilanlarının ilk EDA’sı

Eksik verileri belirle

Bir değişken için betimsel istatistikler

Eksik veriler için atama (imputation)

Power BI’de İlk Keşifsel Veri Analizi

Bu bölümde, veri kümesi içindeki aykırı değerleri nasıl belirleyip ele alacağını öğreneceksin. Dağılımları incelemek için histogramlar oluşturacak ve aykırı değerleri azaltmak için winsorizasyon uygulayacaksın.

Dağılımlar ve aykırı değerler

Aykırı değerleri bulma seçenekleri

AirBnB ilanlarında histogramlar ve aykırı değerler

İlk histogramını oluştur

Aykırı değerleri belirle

Verideki aykırı değerleri ele alma

Dağılımlar ve Aykırı Değerler

Şimdi, oranları kullanarak kategorik değişkenler arasındaki ilişkileri keşfetme zamanı. Ardından sürekli bir değişkenin kategorik bir değişkenden nasıl etkilendiğini belirlemek için kutu grafikleri ve betimsel istatistikleri kullanacaksın.

Kategorik değişkenlerle EDA

Seçenekler

Kutu grafiği

Histogram

Histogramlar vs. kutu grafikleri

AirBnB verileriyle kategorik değişkenleri keşfetme

Kategori değişkenini analiz etme

Kategorik değişkenlerle oranlar

Birden çok kategorik değişkeni analiz etme

Kutu grafiği oluşturma

Kategorik Değişkenlerle EDA

Son bölümde, iki sürekli değişken arasındaki ilişkiyi analiz etmek için saçılım (scatter) grafikleriyle çalışacak ve korelasyon katsayısını hesaplayacaksın.

Sürekli değişkenler arasındaki ilişkiler

Saçılım grafiğini yorumlama pratiği

Dağılım grafikleriyle AirBnB ilanlarını keşfet

Saçılım grafikleriyle ilişkileri analiz etme

Saçılım grafiklerine bağlam eklemek

Korelasyon katsayısı

Tebrikler!

Sürekli Değişkenler Arasındaki İlişkiler

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

Power BI'nin Keşifsel Veri Analizi (EDA) ile raporlarını zenginleştir. Önce betimsel istatistikleri kullanarak aykırı değerleri fark edecek, eksik veriyi belirleyecek ve veri küpendeki boşlukları doldurmak için atama (imputasyon) tekniklerini uygulayacaksın. Ardından Power BI'de EDA'nın, temel istatistiksel ölçüler ile kutu ve saçılım (scatter) grafikleri kullanarak hem kategorik hem de sürekli değişkenler arasındaki ilişkileri keşfetmene nasıl yardımcı olacağını öğreneceksin.

<h2>Power BI'da Keşifsel Veri Analizine Giriş</h2>
Power BI'nın Keşifsel Veri Analizi (EDA) özelliği ile raporlarınızı geliştirin! 

Veri analistleri için hazırlanan bu başlangıç kursu, tanımlayıcı istatistikler, eksik verilerin işlenmesi, dağılımların analizi ve aykırı değerlerin belirlenmesi gibi EDA'nın temel unsurlarını kapsamaktadır. Verileri görselleştirmek, dağılımları yorumlamak ve değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak için histogramları, kutu grafikleri ve dağılım grafiklerini kullanmayı öğreneceksiniz.
<br><br>
<h2>İstatistiksel Teknikleri Uygula</h2>
Kategorik ve sürekli değişkenleri nasıl yöneteceğinizi, gelişmiş görselleştirme tekniklerini nasıl kullanacağınızı ve korelasyon katsayılarını nasıl hesaplayacağınızı keşfedin. Etkileşimli alıştırmalar ve gerçek hayattan örnekler, bu becerileri verilerinizi etkili bir şekilde analiz etmek ve yorumlamak için uygulayabilmenizi sağlar. 


Introduction to DAX in Power BI

Power BI'nin Keşifsel Veri Analizi (EDA) ile hızlı içgörüler ve iş değeri sağlayan raporlar oluşturun.

Power BI ile Keşifsel Veri Analizi

Power BI'ın Keşifsel Veri Analizi (EDA) özelliği ile daha hızlı içgörüler elde ederek iş değerini artıran etkili raporlar oluşturmayı öğrenin.

Veri Analisti Power BI'da

Aykırı değerler için alt ve üst sınırları gösteren çizgiler

Değerlerin aralıkları, yani bölmeler (bins)

Histogramlar vs. kutu grafikleri

Power BI ile Keşifsel Veri Analizi

Uygulamalı etkileşimli egzersiz