AI ile Veri Analizi Rehberi

AI ile Veri Analizi Kapsamlı Rehberi

Bu rehber, yapay zeka kullanarak veri analizi süreçlerini hızlandırmak, içgörüler elde etmek ve etkili raporlar oluşturmak için tasarlanmış kapsamlı prompt şablonlarını içermektedir. Excel, CSV, veritabanı verileri ve iş zekası uygulamaları için kullanabileceğiniz pratik şablonlar sunulmaktadır.

📊 Kullanım Notu: Şablonlardaki [KÖŞELİ PARANTEZ] içindeki alanları kendi verilerinize göre doldurun. Hassas verileri AI ile paylaşmadan önce anonimleştirin.

Veri Temizleme ve Hazırlama

Veri Kalitesi Analizi

Veri setinin kalitesini değerlendirme şablonu.

VERİ KALİTESİ ANALİZİ



Bu veri setini analiz et ve kalite raporu oluştur.



VERİ:

[Veri setini veya örnek satırları yapıştır]



ANALİZ KRİTERLERİ:



1. TAMLAMA (Completeness):

   Eksik değer sayısı ve oranı

   Hangi sütunlarda eksiklik var

   Eksiklik pattern i var mı



2. DOĞRULUK (Accuracy):

   Mantıksız değerler

   Aykırı değerler (outliers)

   Format tutarsızlıkları



3. TUTARLILIK (Consistency):

   Sütunlar arası tutarsızlık

   Tekrarlayan kayıtlar

   Referans bütünlüğü



4. GEÇERLİLİK (Validity):

   Veri tipi uyumsuzlukları

   Aralık dışı değerler

   Format hataları



ÇIKTI FORMATI:

Toplam satır, sütun, genel kalite skoru

Sütun bazlı analiz

Sorunlar ve öneriler listesi

Veri Temizleme Scripti

Otomatik veri temizleme kodu üretme.

VERİ TEMİZLEME SCRİPTİ



Bu veri seti için temizleme scripti yaz.



VERİ YAPISI:

[Sütun isimleri ve veri tipleri]



TESPİT EDİLEN SORUNLAR:

[Sorun listesi]



PROGRAMLAMA DİLİ: [Python / R / SQL]



TEMİZLEME İŞLEMLERİ:

1. Eksik değerler: [Sil / Doldur / Impute]

2. Duplikasyonlar: [İlkini tut / Sonuncuyu tut]

3. Format düzeltme: [Tarih formatı, metin temizleme]

4. Aykırı değerler: [IQR / Z-score / Manuel]



ÇIKTI:

Çalışır Python/R kodu

Temizleme log u

Önce/sonra istatistikler