- G8 ülkeleri ve Türkiye Enerji Tüketimleri Enerjide Kullanılan Maddelerin Payları İncelenmiştir. Bu proje Tübitak araştırma önerimizin kabul edilmemesi sonucu üzerine hayata geçirilmeye çalışılmıştır. Herhangi bir bütçe desteği olmadan mümkün koşullar altında Tübitak önerimizin ana hatlarından çıkmadan önerimizdeki yöntemlerin birkaç tanesi kullanılarak konudan sapmadan bazı değişikliklere uğratılıp tamamlanılmıştır.
Proje özetle veri bilimi teknikleriyle elimizdeki ham veri setlerini işe yarar hale getirmek, gelecek yıllar hakkında tahminlerde bulunmak ve ülkeleri belli bir başarı sırasına koymaya yarayacak, ileriki yıllarda yapılacak başka projeler için zemin hazırlayacaktır.
Çalışma #python dilinde #jupyternotebook kullanılarak, veri işleme için #pandas, veri görselleştirme için #numpy, analiz için NumPy uzantısı olan #matplotlib kütüphaneleri kullanılacaktır.
Kullanılan kütüphaneler:
-import pandas -import seaborn -import numpy -import matplotlib.pyplot -from sklearn import tree -from sklearn import metrics -from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier -from sklearn.model_selection import train_test_split -from sklearn.preprocessing import StandardScaler -from sklearn.metrics import confusion_matrix -from sklearn import utils -from sklearn.linear_model import LinearRegression -from sklearn.linear_model import LogisticRegression -from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier -from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis -from sklearn.naive_bayes import GaussianNB -from sklearn.svm import SVC -from sklearn.model_selection import cross_val_score -from sklearn.cluster import KMeans -from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error