5. Adım: Sonuç: Hangi Aracı Ne Zaman Kullanmalı? (Kaşifin Pusula Seçimi)

Bu bölümde alet çantamıza üç yeni ve inanılmaz derecede güçlü otomatik EDA aracı ekledik: DataExplorer, summarytools ve dlookr. Her biri, Bölüm 5.1’de “elle” yaptığımız analizleri saniyelere indirgeyerek bize muazzam bir hız kazandırdı.

Peki, bir kaşifin her zaman tek bir pusulaya güvenmemesi gibi, biz de her durumda tek bir pakete bağımlı kalmamalıyız. Her birinin parladığı ve daha az etkili olduğu anlar vardır. İşte bu üç aracı ne zaman ve neden kullanacağınıza dair pratik bir rehber: “Kaşifin Pusula Seçimi”.

1. “Hızlı Keşif & Helikopter Bakışı” Gerektiğinde: DataExplorer

  • Ne Zaman Kullanmalı?: Elinize yepyeni bir veri seti geçti ve sadece 5 dakika içinde “Bu veri neye benziyor? İçinde ne var ne yok?” sorusuna cevap arıyorsunuz.
  • Güçlü Yönü: create_report() fonksiyonu, tek bir komutla eksik değerlerden, tüm değişkenlerin dağılımına ve korelasyon matrisine kadar her şeyi içeren kapsamlı, interaktif bir HTML raporu sunar.
  • Analojisi: Drone. Adanın üzerinden hızla bir tur atarak size genel manzarayı, ana yolları ve büyük yapıları gösterir.

2. “Detaylı Notlar & Yayın Kalitesi” Gerektiğinde: summarytools

  • Ne Zaman Kullanmalı?: Belirli bir değişken hakkında derinlemesine bilgiye ihtiyacınız olduğunda veya bir sunum ya da rapor için şık, özelleştirilebilir ve yayın kalitesinde özet tabloları oluşturmak istediğinizde.
  • Güçlü Yönü: dfSummary(), freq() ve descr() fonksiyonları, standart R özetlerinden çok daha zengin ve bilgilendirici çıktılar üretir. Özellikle istatistiksel detaylar (çarpıklık, basıklık) ve frekans tabloları konusunda rakipsizdir.
  • Analojisi: Alan Not Defteri ve Büyüteç. Drone’un gösterdiği ilginç bir bölgeye inip, oradaki bitkilerin (freq), toprak yapısının (descr) ve genel bulguların (dfSummary) detaylı analizini yaptığınız defterinizdir.

3. “Veri Sağlığı & Teşhis” Gerektiğinde: dlookr

  • Ne Zaman Kullanmalı?: Analize başlamadan önce veri setinizin “sağlık kontrolünü” yapmak, potansiyel sorunları (özellikle aykırı değerleri) sistematik olarak tespit etmek istediğinizde.
  • Güçlü Yönü: diagnose() ve plot_outlier() gibi fonksiyonlar, veri kalitesi sorunlarına odaklanır. Bir değişkenin ne kadar “sağlıklı” olduğunu ve modelleme öncesi bir “tedavi” (dönüşüm, temizlik vb.) gerektirip gerektirmediğini anlamak için mükemmeldir.
  • Analojisi: Doktor Çantası. Adadaki su kaynaklarının içilebilir olup olmadığını veya toprağın zehirli madde içerip içermediğini (plot_outlier) test etmek için kullandığınız teşhis kitinizdir.

Bölüm 5.2 Özeti ve Bir Sonraki Büyük Macera!

Bu bölümde, bir zanaatkarın sabrını, bir mühendisin hızıyla birleştirmeyi öğrendik. Artık biliyoruz ki:

Artık alet çantamız her zamankinden daha dolu. Hem veriyi en ince ayrıntısına kadar “elle” işleme yeteneğine, hem de bu süreci saniyelere indirgeyen otomatik araçlara sahibiz.

Peki bu yeni güçlerle, serimizin bir sonraki büyük macerası ne olacak? Sırada, veri hikayeciliğimizi bambaşka bir boyuta taşıyacak olan Bölüm 6: İleri Seviye Görselleştirme Atölyesi var!

Bu atölyede, standart grafiklerin ötesine geçerek alet çantamıza çok daha özel ve etkileyici araçlar ekleyeceğiz:

Bu atölyeyi tamamladıktan sonra ise, serimizin zirve noktasına, yani Ustalık Projemize ulaşacağız. Bu atölyede öğrendiğimiz leaflet ve plotly gibi tüm ileri seviye yeteneklerimizi, en başından beri biriktirdiğimiz tüm bilgilerle birleştirerek, portfolyomuza gururla ekleyeceğimiz bir eser yaratacağız: “Ustalık Projesi: Sayıların Ardındaki Trajedi - Bir COVID-19 Veri Hikayesi” adında, baştan sona interaktif bir Shiny uygulaması geliştireceğiz.

Ve ancak bu başyapıtı tamamladıktan sonra, veri biliminin bir sonraki evrenine geçmeye hazır olacağız. İşte o zaman Modelleme Dünyasına ilk adımımızı atacak; lm() ile ilk tahmin modellerimizi kuracak ve olsrr gibi güçlü paketlerle bu modellerin “sağlık kontrolünü” yapmayı öğreneceğiz.

Yolculuğumuz daha yeni başlıyor ve en heyecanlı maceralar daha önümüzde.

Veriyle kalın. Lütfen takipte kalın dostlar…