Resim

Sosyal Medya İçerik Performans Analiz Aracı

Sosyal Medya İçerik Performans Analiz Aracı

Bu proje, bir CSV dosyasından (veya bir API simülasyonundan) sosyal medya gönderi verilerini almayı, bu verileri temizleyip analiz etmeyi ve performansı görsel olarak özetlemeyi amaçlar.

Kapsanan Modüller: pandas, matplotlib, numpy, OOP, logging

Proje Adımları ve Rehberlik

Adım 1: Veri Simülasyonu ve Yükleme (pandas)

Amaç: Analiz edilecek veriyi hazırlamak.

  1. Veri Seti: Blogunuz için hayali bir sosyal medya gönderi veri seti (CSV dosyası) oluşturun. Sütunlar: Tarih, Beğeni, Yorum, Paylaşım, Erişim, Kanal (Instagram, X, YouTube).

  2. Yükleme: PerformanceAnalyzer adında bir sınıf oluşturun. Bu sınıfın yapıcı metodunda (__init__), pandas.read_csv() ile veri setini bir DataFrame'e yükleyin.

Adım 2: Veri Ön İşleme ve Temizleme (pandas ve numpy)

Amaç: Analize başlamadan önce veriyi düzenlemek.

  1. Tarih Dönüşümü: Tarih sütununu pandas.to_datetime() kullanarak doğru formata çevirin.

  2. Yeni Metrikler: numpy ile yeni bir sütun oluşturun. Örneğin, Etkileşim Oranı = (Beğeni + Yorum + Paylaşım) / Erişim.

  3. Anormallik Kontrolü: Beğeni veya Erişim sütunlarında negatif veya aşırı büyük sayılar varsa, bunları ortalama ile doldurarak (fillna) veya silerek temizleyin.

Adım 3: İstatistiksel Analiz (pandas)

Amaç: Kanallar arası performansı karşılaştırmak.

  1. Grup Bazında Analiz: .groupby('Kanal') kullanarak her kanalın (Instagram, X, YouTube) ortalama Etkileşim Oranını hesaplayın.

  2. En İyi Gönderi: Tüm veri setinde en yüksek Erişim sayısına sahip gönderiyi bulun.

  3. Zamana Göre Trend: Tarih sütununu indeks olarak ayarlayıp, aylık ortalama Beğeni sayısını hesaplayın (resample('M') metodu faydalı olacaktır).

Adım 4: Görsel Raporlama (matplotlib)

Amaç: Analiz sonuçlarını yöneticinin veya kullanıcının kolayca anlayacağı şekilde sunmak.

  1. Çubuk Grafik: Farklı kanalların (Instagram, X, YouTube) ortalama Etkileşim Oranlarını gösteren bir çubuk grafik (plt.bar) oluşturun.

  2. Çizgi Grafik: Aylık Beğeni trendini gösteren bir çizgi grafik (plt.plot) oluşturun.

  3. Alt Grafikler: Her iki görseli de tek bir pencerede göstermek için plt.subplot kullanın.

Adım 5: Güvenilirlik (logging)

  1. Veri setinde kritik hatalar (örneğin, dosyanın yüklenememesi) oluştuğunda logging.error mesajları oluşturun.


"Veri Bilimi Kariyerinizin Başlangıcı!

Bu proje, bir Veri Analistinin günlük rutinini simüle eder. Veri setinizi temizleyip, istatistiksel sonuçlar çıkarıp, bu sonuçları profesyonel grafiklerle sunduğunuzda, sadece kodlama değil, karar verme yeteneğinizi de geliştireceksiniz. Pandas'ın gerçek gücünü keşfetmek için ideal bir uygulamadır. Hemen kodlamaya başlayın!"

Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

Python random Modülü

Python print()

Yazılım Nedir?