Bu makalede Python ve MySQL kullanarak verilerin nasıl görselleştirilebileceği ele alınmaktadır Veri çekme, değiştirme ve görselleştirme işlemleri üzerinde durulmaktadır Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerle birlikte verilerin görselleştirme teknikleri sunulmaktadır Matplotlib, verileri farklı şekillerde görselleştirme seçenekleri sunarken, Seaborn daha karmaşık veriler için tasarlanmıştır Hangi kütüphanenin kullanılacağına karar vermek, verilerinize bağlıdır

Verilerin görselleştirilmesi işletmelerin başarısı için çok önemlidir ve Python ve MySQL de bu konuda oldukça faydalıdır. Bu makalede, Python ve MySQL kullanarak verileri nasıl görselleştirebileceğimizi öğreneceğiz. Makale, temelinde veri çekme, değiştirme ve görselleştirme işlemlerinden oluşacaktır. Bu sayede bir işletme sahibi olarak, verilerinizi nasıl daha verimli bir şekilde kullanabileceğinizi öğreneceksiniz. Ayrıca, Python ve MySQL kullanarak verilerinizi işlemek için sayısız seçeneğiniz olduğunu göreceksiniz.

Bu makale, başlangıç düzeyinde olsa da, size verilerinizi etkili bir şekilde nasıl kullanabileceğinizi öğreten birçok örnek sunacaktır. Kullanışlı olan görselleştirme kütüphaneleri, Matplotlib ve Seaborn gibi, bu makalede yer alacak ve bu kütüphanelerle yüksek kaliteli grafikler, histogramlar ve kutu çizimleri oluşturma konularında bilgi sahibi olacaksınız. Tüm bunları Python ve MySQL ile birleştirerek, sahip olduğunuz verileri daha iyi anlamaya yardımcı olacak ve işletme analizlerinizi iyileştireceksiniz. Gelin, hayallerinizdeki veri desteğine kavuşmanız için size yol gösterelim.

MySQL Veritabanından Veri Alma

Bir veritabanı yönetmek ve verileri almak, bir projede veri analizi yapmanın en önemli adımlarından biridir. Bu nedenle, Python dili ve MySQL veritabanı arasında bir bağlantı kurmamız gerekiyor. MySQL, açık kaynaklı bir veritabanı yönetim sistemidir ve verilerin depolanması için oldukça popüler bir seçenektir. MySQL ile verileri Python dilinde kolayca alabilir ve işleyebiliriz.

MySQL ile çalışmak için, MySQL veritabanına bağlanmamız gerekmektedir. Bunun için, Python ile bir veritabanı bağlantısı oluşturmalıyız. Veritabanına erişmek için, MySQL python paketi kullanılabilir. Veritabanına erişmek ve verileri almak için gerekli tüm bilgileri içeren bağlantı dizesi ile bir bağlantı oluşturabiliriz.

Bağlantı dizesini oluşturmak için, MySQL-python paketini kullanabiliriz. MySQL-python paketi, MySQL veritabanı için Python arabirimidir. Bu paketi kurduktan sonra, Python programı içinde MySQL veritabanı ile bağlantı kurabiliriz.

Veritabanı bağlantısı başarılı bir şekilde oluşturulduktan sonra, verileri veritabanından almaya hazırız. Bunun için, MySQL Select sorgularına ihtiyacımız var. Select sorgusu, bize veritabanındaki belirli bir tablodan veri alma yeteneği sağlar. Aşağıdaki örnekte, bir veritabanından tüm verileri almak için basit bir Select sorgusu bulunmaktadır:

• SELECT * FROM table_name;

Bu sorgu, bir tablonun tüm verilerini seçer. Ancak, verileri filtrelemek ve istediğimiz verileri almak için daha karmaşık sorgular da kullanabiliriz. Örneğin, sadece belirli bir bölgedeki kullanıcıları seçmek için aşağıdaki sorguyu kullanabiliriz:

• SELECT * FROM table_name WHERE region='California';

Bu sorgu, veritabanındaki bir tablodan sadece 'California' bölgesindeki verileri seçecektir. Verileri seçtikten sonra, verileri işleyebilir, değiştirebilir ve görselleştirebiliriz. Yani, veritabanındaki verileri Python ile bağlantı kurarak başarıyla alabilip, işleyebiliriz.

Verileri Görselleştirme Kütüphaneleri

Verilerin görselleştirilmesi, işletmeler ve diğer birçok disiplin için oldukça önemlidir. En iyi sonuçları elde etmek için kullanılabilecek iki popüler kütüphane var: Matplotlib ve Seaborn.

Matplotlib, verilerimizi farklı şekillerde görselleştirmek için kullanabileceğimiz çok yönlü bir kütüphanedir. Grafikler, histogramlar ve kutu çizimleri gibi birden çok görselleştirme seçeneği sunar. Grafikler oluşturmak için basit bir örnekliği inceleyebilir ve Matplotlib'in ne denli güçlü bir kütüphane olduğunu görebilirsiniz. Bununla birlikte, Matplotlib'in biraz daha tecrübeli kullanıcılar için olabilecek karmaşık bir kullanımı vardır.

Seaborn, verileri daha karmaşık şekillerde görselleştirmemize olanak tanıyan bir kütüphanedir. Kategorik veriler ve çoklu grafikler gibi farklı görselleştirme teknikleri için tasarlanmıştır. Ayrıca, diğer kütüphanelere göre daha modern bir görünüme sahiptir. Seaborn, Matplotlib ile birlikte kullanılabilir ve Matplotlib'in karmaşık kullanımını basitleştirebilir.

Bu kütüphaneler, farklı ve özelleştirilmiş görselleştirme seçenekleri sundukları için birlikte kullanılabilecekleri gibi ayrı ayrı kullanılabilecekleri de unutulmamalıdır. Hangi kütüphanenin kullanılacağına karar vermek, verilerinize bağlıdır. İşletmenizin hangi sonuçları elde etmek istediği konusunda net bir fikriniz varsa, en uygun olanı seçebilirsiniz.

Matplotlib Kütüphanesi

Matplotlib, Python için en popüler veri görselleştirme kütüphanelerinden biridir. Bu kütüphane ile verilerimizi çizgi grafikleri, saçılım grafikleri, yüzde dağılım grafikleri, pasta grafikleri ve daha birçok farklı grafik türüyle görselleştirebiliriz. Ayrıca, kutu çizimleri, histogramlar ve Yoğunluk Grafikleri gibi verilerinizi analiz etmek için kullanılan diğer görselleştirme araçlarını da içerir.

Matplotlib kütüphanesi kullanarak verileri görselleştirmek istediğimizde, öncelikle kütüphaneyi projemize eklemeliyiz. Ardından, verileri almalı ve uygun grafik türünü seçerek çizmeliyiz. Bu işlem için Matplotlib'in pyplot modülünün kullanımı oldukça yaygındır. İçindekiler:

• Grafikler
• Histogramlar
• Kutu Çizimleri
• Yüzde Dağılım Grafiği

Matplotlib kütüphanesi, verileri grafiklerle nasıl görselleştireceğimizi anlatan çeşitli çalışmalar içerir. Bu çalışmaları örnek alarak verilerinizi görselleştirmek oldukça kolaydır. Kütüphane hakkında daha fazla bilgi edinmek için Matplotlib'in resmi web sayfasını ziyaret edebilirsiniz.

Grafikler

Matplotlib, Python'da en popüler görselleştirme kütüphanelerinden biridir. Bu kütüphane, verileri farklı grafiklerle görselleştirmek için birçok işlev sağlar. Eksiksiz bir örnek olarak, bir Pasta Grafik görselleştirme işlevini ele alalım.

Bu verileri, Matplotlib kullanarak Pasta Grafik olarak görselleştirmek istiyoruz. Bu işlem için öncelikle Matplotlib kütüphanesini içeri aktarmalıyız. Ardından, verilerimizi tanımlayarak, Pasta Grafik oluşturma işlevini kullanabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt# Veri tanımlamaurunler = ['Buzdolabı', 'Çamaşır Makinesi', 'Bulaşık Makinesi', 'Fırın']miktarlar = [17, 25, 12, 8]# Pasta Grafik oluşturmaplt.pie(miktarlar, labels=urunler)plt.show()

Yukarıdaki kodu Python ortamında çalıştırdığımızda, verilerimiz Pasta Grafik olarak gösterilecektir. Bu şekilde, verilerimizi anlamlı bir şekilde görselleştirmek için Matplotlib kullanabiliriz.

Histogramlar

Matplotlib kütüphanesi sayesinde, verilerimizi histogramlarla nasıl görselleştirebileceğimizi öğreniyoruz. Histogramlar verileri gruplara ayırarak sütun grafiği şeklinde analiz etmemizi ve veri dağılımını anlamamızı sağlar.

Histogramların oluşturulması, Matplotlib'in bir alt modülü olan pyplot ile gerçekleştirilir. Öncelikle, pyplot modülünü yüklememiz gerekiyor. Daha sonra, verilerimizi bir dizi şeklinde aktararak histogramı oluşturabiliriz. Ayrıca, bazı parametre değerleri kullanarak histogramın görünümünü değiştirebiliriz.

Örneğin, aşağıdaki Python kodu kullanılarak basic bir histogram oluşturulabilir:

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.random.normal(size=500)plt.hist(x, bins=50)plt.show()

Histogramlar, verilerin dağılımını analiz etmede oldukça yararlıdır. Özellikle, normal dağılımı ve aykırı değerleri tespit etmek için kullanılabilirler. Bu nedenle, işletmeler için pazarlama verileri, satış performansları, ürün fiyatları gibi pek çok alanda faydalıdır.

Seaborn Kütüphanesi

Python programlama dili ve MySQL veritabanı kullanarak verilerimizi görselleştirebiliriz, ancak bazen daha karmaşık verileri daha kolay ve etkili bir şekilde görselleştirmek için farklı bir kütüphaneye ihtiyacımız vardır. İşte Seaborn kütüphanesi devreye giriyor.

Seaborn kütüphanesi, Matplotlib kütüphanesi gibi verilerimizi görselleştirmek için kullanılan bir Python kütüphanesidir, ancak birçok avantaja sahiptir. Seaborn, Matplotlib'ten farklı olarak daha etkili bir grafik çizdirme aracına sahiptir ve daha karmaşık veri setlerini kolayca görselleştirmek için birçok özel grafik sağlar.

Seaborn kütüphanesi, kullanıcı dostu bir arayüz sağlar ve daha hızlı sonuçlar verir. Ayrıca birkaç farklı tema arasından seçim yapma seçeneği sunar, böylece verilerinizi göstermek için en iyi temayı seçebilirsiniz.

Seaborn kütüphanesi, diğer kütüphanelere kıyasla daha güçlü bir veri görselleştirme aracıdır. Özel grafikleri çok daha kolay bir şekilde oluşturmanıza olanak sağlar ve verilerinizdeki farklılıkları daha iyi anlamanızı sağlar.

Seaborn kütüphanesi, özellikle büyük veri setleri ile çalışırken çok kullanışlıdır. Büyük veri setlerini görselleştirmek, giderek daha fazla işletme tarafından kullanılan bir yetenek haline gelirken, Seaborn kütüphanesi, verilerinizi daha anlaşılır ve erişilebilir bir şekilde göstermenizi sağlar.

Kategorik Verilerin Görselleştirilmesi

Kategorik veriler, zayıf bir etkiye sahip olmaları nedeniyle genellikle görselleştirme işlemlerinde kullanılmaktadır. Seaborn kütüphanesi, kategorik verilerin hızlı ve kolay bir şekilde oluşturulmasına yardımcı olur.

Bir çizgi grafiğinde verilen iki kategorik veri seti, sayılarla değil, rengarenk noktalarla ifade edilebilir. Bunu yapmak için Seaborn kütüphanesi içinde yer alan "stripplot" fonksiyonu kullanılabilir. Ayrıca, çizgi grafiği üzerinde farklı bir renkte "median" çizgisi de eklenir.

Yukarıdaki tablo kategorik verilere sahiptir. Bu verilerin bir stripplot ile nasıl görselleştirilebileceğini gösteren örnek bir kod aşağıda yer almaktadır:

import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltsns.stripplot(x="Özellikler", y="Nüfus", hue="Cinsiyet", data=df, dodge=True, jitter=True)plt.show()

Yukarıdaki kod, verileri "Özellikler" sütunundaki değerleri yatay eksende "Nüfus" değerleri dikey eksende konumlandırmaktadır. "Cinsiyet" sütunu renklerle ifade edilmektedir. Ayrıca "dodge" ve "jitter" parametreleri, noktaların üst üste gelmemesi için ve verilerin daha iyi görülebilmesi için kullanılmaktadır.

Bu örnek, kategorik verilerin Seaborn kütüphanesi kullanılarak nasıl görselleştirilebileceğini göstermektedir. Bu basit örneğin yanı sıra, Seaborn kütüphanesi daha özel grafikler oluşturma fırsatı da sunar.

Çoklu Grafikler Oluşturma

Verileri görselleştirmede Seaborn kütüphanesi kullanarak aynı anda birden fazla grafik nasıl oluşturabileceğimizi öğrenebiliriz. Bu, verileri karşılaştırmak için çok kullanışlı olabilir.

Seaborn kütüphanesi, "FacetGrid" fonksiyonuyla çoklu grafikler oluşturmamıza olanak tanır. Bu fonksiyon, belirttiğimiz değişkenleri (örneğin, cinsiyet ya da ürün kategorisi) kullanarak verilerimizi alt gruplara ayırır ve her grup için ayrı bir grafik oluşturur.

Bir örnek vermek gerekirse, bir mağaza sahibi olarak satılan ürünlerin satış verilerini görselleştirmek isteyebilirsiniz. Seaborn kütüphanesi kullanarak, ürün kategorilerine göre satışları karşılaştırabileceğiniz ayrı çizelgeler oluşturabilirsiniz. Böylece, hangi ürünlerin daha popüler olduğunu ve hangi kategorilerin daha fazla satış yaptığını görebilirsiniz.

Bu tabloya göre, en fazla satış yapılan ürün kategorisi "Kıyafet ve Ayakkabı" olarak görülüyor. Ancak, en karlı kategori "Ofis Malzemeleri". Seaborn kütüphanesi kullanarak, bu verileri ayrı ayrı çizelgeler halinde görselleştirebiliriz. Böylece, her kategorinin performansını ayrıntılı şekilde inceleyebiliriz.

Bu örnekte olduğu gibi, Seaborn kütüphanesi kullanarak birden fazla grafik oluşturmanın faydaları oldukça fazladır. Farklı değişkenlerin verilerini birbirleriyle karşılaştırarak, analizlerimizin daha kesin olmasını sağlayabiliriz.

Verileri Görselleştirme ile İşletme Analizi

Verileri doğru şekilde görselleştirmek, işletme analizine büyük katkı sağlayabilir. Özellikle büyük veri kümeleri ile uğraşan işletmeler, verileri görselleştirerek daha kolay anlayabilirler ve karar verme süreçlerinde daha hızlı hareket edebilirler. Verileri görselleştirerek, işletmedeki performansı anlamak ve iyileştirmek daha da kolaylaşır.

Örneğin, bir e-ticaret sitesi, sipariş verilerini görselleştirerek hangi ürünlerin en çok satıldığını, hangi ürünlerin stokta kaldığını veya hangi ürünlerin en yüksek kar marjına sahip olduğunu görebilir. Bu verileri doğru şekilde analiz ederek stokta yer alan ürünleri planlama yapabilir, en yüksek kar marjına sahip ürünleri daha fazla öne çıkarabilir ve satışları artırabilir.

Bunun yanı sıra, finansal verileri görselleştirerek de işletme analizi yapmak mümkündür. Bir şirketin gelir-gider dengesini görselleştirerek, nerede tasarruf edebileceğini veya nerede daha fazla yatırım yapabileceğini anlayabilir. Ayrıca, müşteri memnuniyeti anketleri ve geri bildirimleri de verileri görselleştirmek için kullanılabilir. Örneğin, bir restoran müşterilerinin verdiği puanları görselleştirerek, hangi yemeklerin daha fazla beğenildiğini veya hangi hizmetlerin daha olumsuz yorumlar aldığını öğrenerek, iyileştirmeler yapabilir.

Verileri görselleştirme, işletmelerin performansını anlamak, karar verme süreçlerinde hız kazanmak ve işletmelerini daha iyi yönetmek için vazgeçilmez bir araçtır.