1. Veri ile İlk Temas: RStudio’nun Veri Aktarma Sihirbazları

R’da en çok yapacağımız işlerden biri, dışarıdaki bir dosyayı (Excel, CSV vb.) R’a aktarmaktır. Neyse ki, RStudio bu işi bizim için bir oyun haline getiren harika sihirbazlara sahip. Bu sihirbazlara ulaşmanın iki popüler yolu vardır ve biz her ikisini de öğreneceğiz.

Yöntem A: Environment Paneli Üzerinden

Bu, genellikle en çok tercih edilen yöntemdir çünkü doğrudan çalışma alanımıza odaklıdır.

  1. RStudio’nun sağ üst kısmında bulunan Environment penceresine gidin.
  2. Buradaki Import Dataset butonuna tıklayın.
  3. Açılan menüden, dosyanızın formatına uygun seçeneği seçin. En yaygın kullanılanlar metin dosyaları için From Text (readr)... veya Excel dosyaları için From Excel... seçenekleridir.
Environment Panelinden Veri Aktarma
Environment Panelinden Veri Aktarma

Yöntem B: Files Paneli Üzerinden

Bu yöntem, bilgisayarınızdaki dosyalara göz atarken veriyi doğrudan içeri almak için çok pratiktir.

  1. RStudio’nun sağ alt kısmında bulunan Files penceresine gidin.
  2. Açılan menüden Import Dataset... seçeneğini seçin.
  3. Bu panelden, R’a aktarmak istediğiniz dosyayı (örneğin netflix_titles.csv) bulun.
  4. Çıkan panelde dosyayı bulduktan sonra Open ’ı tıklayın.
  5. Artık import etmeye hazırız. Lütfen aşağıdaki açıklamaları izleyin.
Files Panelinden Veri Aktarma
Files Panelinden Veri Aktarma

Sihirbazın Gücü: Önizleme, Ayarlama ve Otomatik Kod Üretimi

Hangi yöntemi kullanırsanız kullanın, karşınıza aşağıdaki gibi bir “Veri Aktarma Sihirbazı” penceresi gelecektir. Bu pencere, bizim veriyle ilk el sıkıştığımız yerdir ve burada yapacağımız ayarlar tüm analizimizin temelini oluşturur.

Veri Aktarma Sihirbazı ve Ayarları
Veri Aktarma Sihirbazı ve Ayarları

Bu pencerenin bize sunduğu güçler şunlardır:

Import tuşunu tıkladığınızda data setiniz çalıştığınız ortama gelmiş demektir. Bunu da Script ekranınızın üst sekmesinde onu tıklayıp data setinizi çalıştığınız ortamda görebilirsiniz.

Import Edilmiş Veri Setine Bakış
Import Edilmiş Veri Setine Bakış

Ustalardan Bir Uyarı: Heading (Başlık) Ayarının Önemi

Bu sihirbazdaki en kritik ayarlardan biri Heading seçeneğidir. Bu seçenek, R’a “Okuduğun dosyanın ilk satırı, sütun başlıklarını mı içeriyor?” sorusunu sorar.

  • Yes (Evet): Bu seçeneği işaretlediğinizde, R dosyanın ilk satırını sütun isimleri olarak kabul eder. Veri setlerinin neredeyse tamamı bu formattadır.
  • No (Hayır): Bu seçeneği işaretlerseniz, R ilk satırı da normal bir veri olarak kabul eder ve sütunlara X1, X2, X3 gibi kendi varsayılan isimlerini verir.

Neden Bu Kadar Önemli? Hocalarımızın da sıkça uyardığı gibi, analizlerinize başlamadan önce Heading seçeneğinin Yes olarak işaretlendiğinden ve önizlemedeki sütun başlıklarının doğru göründüğünden mutlaka emin olun. Eğer bu ayar yanlışlıkla No olarak kalırsa, R sütun başlıklarınızı normal bir veri satırı olarak okur. Bu durum, ileride yapacağınız tüm filtreleme, gruplama ve analiz işlemlerinin hatalı sonuçlar vermesine veya hiç çalışmamasına neden olabilir. Bu küçük onay kutusu, sizi saatlerce sürebilecek bir hata ayıklama sürecinden kurtarabilir!

2. Atölyeye Yeni Aletler Ekleme: Paket Yönetimi

R’ın asıl gücü, on binlerce ek “paketten” (yani kütüphaneden) gelir. Bu paketler, belirli bir alanda (veri manipülasyonu, görselleştirme, makine öğrenmesi vb.) uzmanlaşmış fonksiyon koleksiyonlarıdır. Bu aletleri atölyemize nasıl ekleyeceğimizi ve yöneteceğimizi öğrenelim.

Paket Yükleme (install.packages)

Bir paketi kullanmadan önce, onu internetten indirip bilgisayarımıza kurmamız gerekir. Bu işlem sadece bir kez yapılır. RStudio’da bunu yapmanın iki kolay yolu vardır.

Yöntem A: Packages Paneli Üzerinden (En Pratik Yol)
  1. RStudio’nun sağ alt penceresindeki Packages sekmesine gidin.
  2. Sol üst köşedeki Install butonuna tıklayın.
  3. Açılan pencerede, Packages kutucuğuna kurmak istediğiniz paketin adını (örneğin, tidyverse veya dplyr) yazmaya başlayın. RStudio’nun size otomatik olarak önerilerde bulunduğunu göreceksiniz. (orta kısımdaki giriş yerine)
  4. Doğru paketi seçtikten sonra Install butonuna basın.
Packages Panelinden Paket Yükleme

Packages Panelinden Paket Yükleme

Yöntem B: Tools Menüsü Üzerinden

Bu yöntem de A yöntemiyle tamamen aynı işi yapar, sadece farklı bir menüden ulaşılır.

  1. RStudio’nun üst menü çubuğundan Tools seçeneğine tıklayın.
  2. Açılan menüden Install Packages... seçeneğini seçin.
  3. Karşınıza, Yöntem A’daki ile birebir aynı olan paket yükleme penceresi gelecektir.
Tools Menüsü Üzerinden Paket Yükleme

Tools Menüsü Üzerinden Paket Yükleme

Paketi Çağırma (library) ve Yönetme

Bir paketi kurduktan sonra, onu o anki R oturumunda kullanabilmek için “atölyeye çağırmanız”, yani aktif hale getirmeniz gerekir. Bu işlem, her yeni R oturumunun başında yapılır.

Packages paneli bu konuda da bize büyük kolaylık sağlar:

  • Paketi Aktif Etme: Bir paketin isminin yanındaki boş onay kutucuğuna tıklamak, konsola library(paket_adi) yazmakla birebir aynı işi yapar ve o paketi anında kullanıma hazır hale getirir.

  • Paketleri Güncelleme: Update butonu, yüklü olan tüm paketlerinizi internetteki en son sürümleriyle karşılaştırır ve size güncellenebilecek olanları bir liste halinde sunar. Paketlerinizi güncel tutmak, yeni özelliklerden faydalanmak ve olası hataları gidermek için iyi bir alışkanlıktır.

Packages Panelinde Paketleri Yönetme
Packages Panelinde Paketleri Yönetme

3. Ustanın El Kitabı: RStudio İçinde Yardım Çağırma

Bir usta, aletinin her özelliğini ezbere bilmek zorunda değildir; ama el kitabının nerede olduğunu ve nasıl kullanılacağını çok iyi bilir. RStudio’da da bizim el kitabımız her an parmaklarımızın ucundadır.

a) Bir Fonksiyonun Kullanım Kılavuzu: ?

Eğer bir fonksiyonun adını biliyorsanız ama nasıl çalıştığını veya hangi argümanları aldığını unuttuysanız, konsola adının başına bir soru işareti (?) koyarak yardım sayfasını anında açabilirsiniz.

?mean
?filter

Bu komut, sağ alttaki Help sekmesinde fonksiyonun tüm detaylarını (Argümanlar, Değer, Örnekler kısımları) içeren resmi dokümanını açacaktır.

b) Atölyedeki Benzer Aletleri Bulma: ??

Aradığınız işi yapan fonksiyonun tam adını bilmiyorsanız, bu sefer iki soru işareti (??) kullanırız. Bu komut, R’a “Bilgisayarımdaki yüklü tüm paketlerin yardım dosyalarını tara ve içinde bu kelime geçen her şeyi bana listele” der.

?? "correlation"
?? "linear model"

c) İnternetteki Dev R Arşivine Ulaşmak: RSiteSearch()

Bazen aradığımız çözüm, bilgisayarımızdaki paketlerde değil, R topluluğunun internetteki geniş bilgi arşivinde olabilir. R’dan hiç ayrılmadan bu dev arşive ulaşmak için RSiteSearch() fonksiyonunu kullanırız.

RSiteSearch("how to handle missing data")

Bu komutu çalıştırdığınızda, R, resmi web sitelerini ve R-help e-posta listesi arşivlerini sizin için tarar ve sonuçları web tarayıcınızda yeni bir sekmede açar. İşte bu, en güvenilir kaynaklardan bilgi almanın en hızlı yoludur!

4. Çalışma Alanını İnceleme: Environment Paneli ve View()

Sağ üstteki Environment paneli, o anki R oturumunuzun hafızasıdır.

a) Mavi Ok ile İnceleme b) View() Fonksiyonu ile İncelemea) Mavi Ok ile İnceleme b) View() Fonksiyonu ile İnceleme

  1. Mavi Ok ile İnceleme b) View() Fonksiyonu ile İnceleme

5. En Önemli Hayatta Kalma Becerisi: Hata Mesajını Google’lamak

Dostlar, programlama yolculuğunda herkes hata yapar. En iyi ustalar bile. Ustalık, hata yapmamak değil, hatayla karşılaştığında ne yapacağını bilmektir.

R’da bir hata aldığınızda, yapacağınız en güçlü hamle şudur:

  1. Konsoldaki hata mesajının tamamını fare ile seçin ve kopyalayın.
  2. Google’ı açın ve bu mesajı olduğu gibi arama çubuğuna yapıştırın.

Karşınıza çıkacak sonuçların %99’u, Stack Overflow adındaki programcıların soru-cevap sitesine ait olacaktır. Unutmayın, karşılaştığınız o hatayı muhtemelen sizden önce binlerce kişi yaşadı ve birileri o sorunun çözümünü Stack Overflow’da cömertçe paylaştı.

Bu, sadece R için değil, tüm programlama dilleri için öğrenebileceğiniz en önemli hayatta kalma becerisidir.

6. Modern Ustanın Yeni Çırağı: Yapay Zeka Asistanları

Dostlar, atölyemizde artık yalnız değiliz. Yanımızda bize yardım etmeye her an hazır, yorulmak bilmeyen dijital çıraklarımız var: Gemini, ChatGPT gibi yapay zeka asistanları. Bu araçlar, doğru kullanıldığında öğrenme sürecimizi inanılmaz derecede hızlandırabilir.

Ancak unutmamalıyız ki, en iyi usta bile, ne istediğini bilmeyen bir çırağa iş yaptıramaz. İşte bu yüzden, yapay zeka asistanlarını verimli kullanmanın da bir sanatı var.

Temel Kural: Önce Altyapı, Sonra Asistan Bu seride öğrendiğimiz temel kavramlar (veri tipi nedir, data.frame ne işe yarar, dplyr fiilleri nelerdir gibi) olmadan, yapay zekadan istediğiniz cevabı almanız çok zordur. Temel altyapıya sahip olmak, size doğru soruları sorma gücü verir.

Yapay Zeka ile Nasıl “Konuşulur”?

  • Kötü Soru (Altyapı Eksik): “R’da bir şeyler yapmak istiyorum, bana kod ver.”
    • Bu soru o kadar genel ki, alacağınız cevap da muhtemelen işinize yaramayacaktır.
  • İyi Soru (Temel Bilgiyle): “Elimde ogrenci_notlari adında bir data.frame var. VizeNotu ve FinalNotu adında iki sütunum bulunuyor. dplyr ve mutate kullanarak, vizenin %40’ı ile finalin %60’ını alıp BasariNotu adında yeni bir sütun nasıl oluşturabilirim?”
    • İşte bu! Ne istediğinizi, hangi aletleri (dplyr, mutate) kullanmak istediğinizi ve hangi malzemeyle (data.frame) çalıştığınızı net bir şekilde belirttiğiniz için, alacağınız cevap %99 ihtimalle tam olarak aradığınız kod olacaktır.

Hata Ayıklamada Kullanımı: Bir hata mesajı aldığınızda, bunu sadece Google’a değil, doğrudan yapay zeka asistanına da sorabilirsiniz.

  • “R’da şu kodu çalıştırdığımda: ...kodu buraya yapıştır... Karşılığında şu hatayı alıyorum: ...hata mesajını buraya yapıştır... Bu hata ne anlama geliyor ve nasıl düzeltebilirim?”

Bu şekilde sorduğunuzda, asistan size genellikle hatanın nedenini ve olası çözüm yollarını adım adım açıklayacaktır.

Sonuç: Yapay zeka, bir ustanın elindeki en güçlü yeni aletlerden biridir. Ancak unutmayın, aleti değerli kılan, onu kullanan ustanın bilgisidir. Bu serideki temel bilgileri sağlam bir şekilde öğrenerek, bu dijital çırakları en verimli şekilde yönetebilir ve öğrenme yolculuğunuzu bir maceraya dönüştürebilirsiniz.