Örnek Problemler Üzerinden R ile Veri Analizi Uygulamasi
Daha önceki sunumda, R’ın temel sentaksına değinmiştik. Bu sunumda, doğrudan çeşitli veri analizi işlerinin R ile nasıl yapıldığını göreceğiz. Bu sunumda, veri işlemeyi gerektiren işlerinizde R’ı kullanmanızın faydalarını ve çok zor olmadığını örnekler üzerinden göstermeye çalışacağım.
Sunumda R dilinin ve API’lerinin kurallarının detaylarına girmeyeceğiz. Çeşitli örnek problemler üzerinden R’ın veri analizinde kullanımını göreceğiz.
İnceleyeceğimiz örnek problemler, SEO, finans, stok yönetimi, ekonomi gibi alanlardan problemler olacak. Örneğin, “bir web sitesine farklı anahtar kelimelerle gelen ziyaretçi trafiğinin conversion rate’lerinin optimizasyonu için hangi anahtar kelimelere odaklanılmalı?” gibi soruların yanıtlarını araştıracağız.
Örnekler üzerinde işleyeceğimiz programlama konuları ve kütüphaneleri şunlar olacak:
Dplyr, magrittr, pryr kütüphaneleri
R hem imperatif ve nesne yönelimli programlamayı, hem de fonksiyonel programlamayı destekleyen bir dil. Benim kişisel deneyimim, mümkün olduğunca fonksiyonel programlamaya geçiş yapmak yönünde. Nesne yönelimli programlama, kurumsal uygulamalarda ve frontend ağırlıklı uygulamalarda, çok işe yarayan bir yaklaşım. Ancak veri işlemeye dayalı işlerde, nesne yönelimli programlama çok fazla kolaylık sağlamıyor. Fonksiyonel programlama yaklaşımı, veri işlemeye çok daha uygun bir yaklaşım. Bu sunumda, örnekler üzerinden fonksiyonel programlamanın faydalarını da göstermeye çalışacağım.
Veri bilimine giriş yapmak isteyenler için, R’ın neden birinci öncelikli tercih olması gerektiğini anlatan aşağıdaki makaleyi de okumanızı tavsiye ederim:
Why you should learn R first for data science http://www.sharpsightlabs.com/learn-r-data-science/
Not: Toplanti 19:00, Sunum 19:30’da baslayacaktir