Upload app.py

app.py

@@ -0,0 +1,103 @@
+
+import pandas as pd
+import streamlit as st
+import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sns
+
+# Dosyaları yükle
+ihtiyac_data = pd.read_excel("/mnt/data/ihtiyac_data.xlsx")
+norm_fazlasi = pd.read_excel("/mnt/data/norm_fazlasi.xlsx")
+
+# Streamlit Başlığı
+st.title("Veri Analizi ve Görselleştirme Uygulaması")
+
+# Sekmeler
+tab1, tab2, tab3, tab4, tab5 = st.tabs(["Veri Keşfi", "Görselleştirme", "Analiz", "Sıralama", "Raporlama"])
+
+with tab1:
+    st.header("Veri Keşfi")
+
+    st.subheader("İhtiyaç Data")
+    st.write(ihtiyac_data.head())
+    st.write("Veri Kümesi Boyutları:", ihtiyac_data.shape)
+    st.write("Eksik Değer Sayısı:")
+    st.write(ihtiyac_data.isnull().sum())
+
+    st.subheader("Norm Fazlası Data")
+    st.write(norm_fazlasi.head())
+    st.write("Veri Kümesi Boyutları:", norm_fazlasi.shape)
+    st.write("Eksik Değer Sayısı:")
+    st.write(norm_fazlasi.isnull().sum())
+
+with tab2:
+    st.header("Veri Görselleştirme")
+
+    # Histogram
+    st.subheader("Histogram")
+    numeric_columns = ihtiyac_data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']).columns
+    column = st.selectbox("Histogram için bir sütun seçin", numeric_columns)
+    if column:
+        fig, ax = plt.subplots()
+        sns.histplot(ihtiyac_data[column], kde=True, ax=ax)
+        st.pyplot(fig)
+
+    # Bar Grafiği
+    st.subheader("Bar Grafiği")
+    categorical_columns = ihtiyac_data.select_dtypes(include=['object']).columns
+    bar_column = st.selectbox("Bar grafiği için bir sütun seçin", categorical_columns)
+    if bar_column:
+        fig, ax = plt.subplots()
+        ihtiyac_data[bar_column].value_counts().plot(kind='bar', ax=ax)
+        st.pyplot(fig)
+
+with tab3:
+    st.header("Veri Analizi")
+
+    # Korelasyon Matrisi
+    st.subheader("Korelasyon Matrisi")
+    if len(numeric_columns) > 1:
+        corr_matrix = ihtiyac_data[numeric_columns].corr()
+        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
+        sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', ax=ax)
+        st.pyplot(fig)
+    else:
+        st.write("Korelasyon analizi için yeterli sayısal sütun yok.")
+
+    # Filtreleme
+    st.subheader("Filtreleme")
+    filter_column = st.selectbox("Filtreleme için bir sütun seçin", numeric_columns)
+    if filter_column:
+        min_value, max_value = st.slider("Değer Aralığını Seçin", float(ihtiyac_data[filter_column].min()), float(ihtiyac_data[filter_column].max()), (float(ihtiyac_data[filter_column].min()), float(ihtiyac_data[filter_column].max())))
+        filtered_data = ihtiyac_data[(ihtiyac_data[filter_column] >= min_value) & (ihtiyac_data[filter_column] <= max_value)]
+        st.write(filtered_data)
+
+with tab4:
+    st.header("Sıralama")
+
+    # Sütuna göre sıralama
+    sort_column = st.selectbox("Sıralamak için bir sütun seçin", numeric_columns)
+    ascending = st.radio("Sıralama Türü", ("Artan", "Azalan")) == "Artan"
+    if sort_column:
+        sorted_data = ihtiyac_data.sort_values(by=sort_column, ascending=ascending)
+        st.write(sorted_data)
+
+with tab5:
+    st.header("Raporlama")
+
+    # Dinamik rapor oluşturma
+    st.subheader("Dinamik Raporlama")
+    selected_columns = st.multiselect("Rapor için sütunları seçin", ihtiyac_data.columns)
+    if selected_columns:
+        st.write(ihtiyac_data[selected_columns])
+
+    # Grafik destekli rapor
+    st.subheader("Grafikli Raporlama")
+    x_axis = st.selectbox("X Ekseni için bir sütun seçin", ihtiyac_data.columns)
+    y_axis = st.selectbox("Y Ekseni için bir sütun seçin", ihtiyac_data.columns)
+    if x_axis and y_axis:
+        fig, ax = plt.subplots()
+        sns.scatterplot(data=ihtiyac_data, x=x_axis, y=y_axis, ax=ax)
+        st.pyplot(fig)
+
+st.sidebar.title("Hakkında")
+st.sidebar.info("Bu uygulama, veri keşfi, analiz, görselleştirme ve raporlama işlemlerini gerçekleştirmek için tasarlanmıştır.")