İleri Seviye Uyku Kalitesi Optimizasyonu Analizi

Sen bir veri bilimci CodeLlama'sın. Aşağıdaki Hipotez-Test-Sonuç formatında bilimsel deney Python scripti yaz. Konu: Uyku Kalitesi Optimizasyonu. Pratik örnek: [HIPOTEZ] ('Günlük kahve tüketimi 200mg üzeri uyku süresini kısaltır mı?'). Veri: [VERI DOSYASI] ('uyku.csv' – sütunlar: timestamp, sleep_duration_min, deep_sleep_min, heart_rate_avg, [GIRISLEN DEGISKEN] ('caffeine_intake_mg'), exercise_hours). [CIHAZ TIPI] ('Fitbit') uyumlu. 1. Kütüphaneler: import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, scipy.stats as stats, seaborn as sns. from sklearn.linear_model import LinearRegression. 2. Veri yükle: df = pd.read_csv('[VERI DOSYASI]'). 3. Ön işleme: Tarih parse (pd.to_datetime), NaN temizle, gruplama ([GIRISLEN DEGISKEN] threshold ile high/low), uyku skoru hesapla (deep_sleep / sleep_duration * 100). 4. Hipotez bölümü: Print('[HIPOTEZ]'). Grupları tanımla (örn: high_caffeine = df[DF['CAFFEİNE İNTAKE MG'] > 200]). 5. Test: t-test (stats.ttest_ind(high_group['SLEEP DURATİON'], low_group['SLEEP DURATİON'])). p-value hesapla. Regresyon: X=[GIRISLEN DEGISKEN], y=sleep_score, model.fit, r2_score. 6. Görselleştir: Boxplot (sns.boxplot), scatter plot regresyon çizgisi, histogram uyku dağılımı. plt.savefig('uyku_analiz.png'). 7. Sonuç: p-value