Proje Açıklaması
Tarım ve hasat verimliliği, küresel gıda güvenliğini sağlamada ve tarımsal üretimi optimize etmede kritik bir rol oynar. Bu projede, çeşitli çiftlik, ürün verimleri, hava durumu ve pazar fiyatları verilerini analiz ederek, tarımsal üretimi, hasat verimliliğini ve pazar dinamiklerini değerlendireceğiz. Amacımız, tarım üretim süreçlerini iyileştirmek, hasat verimliliğini artırmak ve çiftçilere daha iyi pazar stratejileri sunmaktır. Bu analiz, tarım yöneticilerine ve çiftçilere, üretimlerini optimize etmede ve stratejik kararlar almada yardımcı olacaktır.
Proje Kullanım Alanları
Bu proje, tarım yöneticileri, çiftçiler ve veri analistleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir:
Tarımsal Üretim Analizi: Çiftlik ve ürün verimliliğini analiz ederek, üretim süreçlerini optimize etme.
Hava Durumu ve Üretim İlişkisi: Hava durumu verilerini analiz ederek, hava koşullarının tarımsal üretim üzerindeki etkilerini belirleme.
Pazar Dinamikleri: Pazar fiyatlarını analiz ederek, çiftçilere daha iyi pazar stratejileri sunma.
Hasat Verimliliği: Ürün verimliliklerini analiz ederek, verimliliği artırma yollarını belirleme.
Stratejik Kararlar: Veri analizlerini kullanarak, tarım stratejileri geliştirme ve üretim süreçlerini optimize etme.
Veri seti Açıklaması
Bu projede kullanılacak veri seti, tarım ve hasat verimliliği verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır:
Çiftlik Verileri (farm_data)
FarmID: Çiftlik kimliği
FarmName: Çiftlik adı
Location: Lokasyon (North, South, East, West)
FarmSize: Çiftlik büyüklüğü (hektar)
Owner: Çiftlik sahibi
Ürün Verimleri (crop_yields)
YieldID: Ürün verim kimliği
FarmID: Çiftlik kimliği
CropType: Ürün türü (Wheat, Corn, Rice, Soybeans)
PlantingDate: Ekim tarihi
HarvestDate: Hasat tarihi
Yield: Verim (kg/ha)
Hava Durumu Verileri (weather_data)
Date: Tarih
Location: Lokasyon (North, South, East, West)
Temperature: Sıcaklık (°C)
Rainfall: Yağış miktarı (mm)
Humidity: Nem oranı (%)
Pazar Fiyatları (market_prices)
PriceID: Fiyat kimliği
CropType: Ürün türü (Wheat, Corn, Rice, Soybeans)
Date: Tarih
MarketPrice: Pazar fiyatı (USD/ton)
Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir.
Öğrenci Faydaları
Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır:
Veri Manipülasyonu: Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler.
Pandas Kullanımı: Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler.
Veri Temizleme: Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar.
İş Zekası: Veri setlerini analiz ederek, tarımsal üretimi ve hasat verimliliğini değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler.
Raporlama: Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır.
Gerçek Hayat Uygulamaları: Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.