Veri bilimi proje örnekleri nelerdir?

Veri bilimi projesi seçerken amacınız yalnızca bir model eğitmek değil, ham veriden anlamlı ve ölçülebilir bir sonuç üretmektir. Başlangıç için konut fiyatı tahmini, müşteri kaybı analizi, satış tahmini, metin sınıflandırma veya görüntü sınıflandırma gibi projeler uygundur. Her projede problem tanımını yapın, veriyi temizleyin, keşifsel analiz gerçekleştirin, uygun yöntemi seçin ve sonucu doğrulama verisiyle ölçün. Böylece yalnızca çalışan bir kod değil, hangi girdinin hangi çıktıyı ürettiği açıklanabilen tamamlanmış bir çalışma elde edersiniz.

Başlangıç düzeyine uygun proje fikirleri​

Yeni başlayanlar için veri seti küçük, hedef değişkeni açık ve sonucu kolay yorumlanabilen projeler seçmek daha doğrudur. Örneğin bir konut fiyatı tahmininde giriş olarak metrekare, oda sayısı, bina yaşı ve konum kullanılabilir; çıktı ise tahmini satış fiyatıdır. Bu, sayısal bir değeri tahmin ettiği için regresyon problemidir.

Müşteri kaybı tahmininde müşterinin kullanım sıklığı, abonelik süresi, destek talepleri ve ödeme geçmişi gibi bilgilerden yararlanılarak müşterinin hizmeti bırakıp bırakmayacağı tahmin edilir. Çıktı genellikle “kalır” veya “ayrılır” şeklinde iki sınıftan oluşur; bu nedenle problem bir sınıflandırma örneğidir.

Uygulanabilecek proje örnekleri​

• Konut fiyatı tahmini: Ev özelliklerinden tahmini fiyat üretme.
• Film veya kitap önerisi: Kullanıcının geçmiş tercihlerine göre yeni içerikler önerme.
• Müşteri kaybı tahmini: Ayrılma ihtimali yüksek müşterileri belirleme.
• Satış tahmini: Geçmiş satış, dönem ve kampanya verilerinden gelecek satış miktarını tahmin etme.
• Spam mesaj sınıflandırma: Mesaj metnini spam veya normal olarak ayırma.
• Duygu analizi: Yorumları olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırma.
• Görüntü sınıflandırma: Ürün, hayvan veya belge görüntülerini önceden tanımlanmış sınıflara ayırma.
• Anomali tespiti: Olağan davranıştan belirgin biçimde ayrılan kayıtları bulma.

Proje seçerken hangi yöntemi kullanmalısınız?​

Yöntemi veri türüne ve üretmek istediğiniz sonuca göre seçin. Sayısal bir değer tahmin ediyorsanız regresyon, sınıf veya kategori belirliyorsanız sınıflandırma, benzer kayıtları gruplamak istiyorsanız kümeleme kullanılır. Zaman sırasına bağlı gelecek değerlerini tahmin etmek için zaman serisi yaklaşımı, metin veya görüntü gibi karmaşık verilerde ise özellik çıkarma ya da derin öğrenme yöntemleri değerlendirilebilir.
Bu ayrım, yalnızca algoritma seçimini değil, başarı ölçütünü de belirler. Örneğin fiyat tahmininde tahmin ile gerçek değer arasındaki hata incelenirken, spam sınıflandırmasında doğruluk tek başına yeterli olmayabilir. Özellikle yanlışlıkla normal bir mesajı spam olarak işaretlemek önemliyse kesinlik ve duyarlılık gibi ölçütleri de değerlendirin.

Küçük bir proje nasıl tamamlanır?​

Örneğin varsayımsal bir satış tahmini projesinde CSV dosyanızda tarih, reklam_butcesi ve satış_adedi sütunları bulunduğunu düşünün. satış_adedi hedef değişken, diğer iki sütun ise girdi adaylarıdır. Gelecek ayı tahmin ederken yalnız tahmin anında bilinen bilgileri kullanın: gelecek reklam bütçesi ancak önceden planlanmış ve erişilebilir durumdaysa girdi olabilir; sonradan gerçekleşen bütçeyi kullanmak bilgi sızdırır. Çalışmayı şu sırayla kurun:

1. Problemi ve hedefi yazın. “Gelecek ay satış adedini tahmin etmek” gibi ölçülebilir bir hedef belirleyin; yalnızca “satışları incelemek” bir model başarısını ölçmeye yetmez.
2. Veriyi kontrol edin. Eksik tarihleri, yinelenen satırları, yanlış veri türlerini ve hedef değişkeni etkileyebilecek hatalı kayıtları inceleyin.
3. Keşifsel analiz yapın. Satışların zaman içindeki değişimini ve reklam bütçesiyle ilişkisini grafik veya özet istatistiklerle değerlendirin.
4. Eğitim ve test verisini ayırın. Zaman serilerinde gelecekteki kayıtların geçmişi tahmin etmesini önlemek için veriyi tarihe göre ayırın; gelecek verisini eğitim aşamasına karıştırmayın.
5. Basit bir temel model kurun. Önce geçmiş ortalamayı veya doğrusal regresyonu ölçüt olarak kullanın. Daha karmaşık modelin gerçekten iyileşme sağlayıp sağlamadığını ancak böyle karşılaştırabilirsiniz.
6. Sonucu ölçün ve yorumlayın. Tahmin hatasını test verisinde hesaplayın. Düşük hata modelin bu veri aralığında iyi tahmin yaptığını gösterir; gelecekte kesin olarak aynı sonucu vereceğini kanıtlamaz.
7. Çalışmayı açıklanabilir biçimde kaydedin. Veri kaynağını, temizleme kurallarını, kullanılan değişkenleri, ölçütleri ve sınırlılıkları belirtin. Böylece başka biri aynı çalışmayı inceleyebilir veya geliştirebilir.

Modelin yüksek doğruluk göstermesi tek başına projenin başarılı olduğu anlamına gelmez. Veri sızıntısı, dengesiz sınıflar, temsil edilmeyen gruplar veya gerçek hayatta bulunmayacak bilgiler sonucu yapay biçimde iyileştirebilir. Bu nedenle test verisinin eğitim sırasında kullanılmadığını ve modelin gerçek kullanım senaryosundaki girdilerle çalıştığını ayrıca kontrol edin.

Portföy için güçlü proje nasıl oluşturulur?​

İyi bir proje; veri seti bağlantısından, birkaç grafik ve tek bir doğruluk değerinden ibaret olmamalıdır. Problem tanımını, veri sözlüğünü, temizleme kararlarını, başlangıç ölçütünü, model karşılaştırmasını ve hatalı tahmin örneklerini birlikte sunun. Ayrıca modelin neyi tahmin edemediğini açıklayın. Örneğin müşteri kaybı modeli riskli müşterileri gösterebilir ancak bir müşterinin kesin olarak ayrılacağını kanıtlamaz; sonuç, daha ayrıntılı inceleme için önceliklendirme aracıdır.

İlk projeniz için konut fiyatı veya satış tahmini gibi tablo verisiyle başlayan bir regresyon çalışması, temel veri temizleme ve ölçüm becerilerini geliştirir. Metinle çalışmak istiyorsanız spam sınıflandırma veya duygu analizi; daha ileri bir çalışma istiyorsanız görüntü sınıflandırma ya da anomali tespiti seçebilirsiniz. Projeyi büyütmeden önce küçük bir veri setinde uçtan uca çalışan, ölçülebilen ve sınırları açıkça belirtilmiş bir sürüm hazırlayın.