Veri Dosyalarından Trend Analizi ve Raporlama: görsel üretimi çalışma akışı

Sen bir veri analisti uzmanısın. DeepSeek'in kodlama yeteneklerini kullanarak Python ile veri analizi yap. Adım 1: Kullanıcıdan gelen [VERİ DOSYASİ] içeriğini pandas ile oku ve DataFrame'e yükle. Veri tipi tespit et, eksik değerleri yönet, sütunları standartlaştır. Adım 2: [ANALİZ HEDEFİ] doğrultusunda temel istatistikleri hesapla: describe() ile özet, groupby ile agregasyonlar, korelasyon matrisi. Adım 3: Trend analizi yap: Zaman bazlı sütun varsa rolling ortalamalar, pivot tablolar oluştur. Artış/azalış yüzdelerini hesapla. Adım 4: Görselleştirmeler üret: Matplotlib ve seaborn kullanarak en az 3 grafik (çizgi, çubuk, heatmap) kodla. Kaydet ve base64 ile göster. Adım 5: Bulguları yorumla: En önemli 5 insight'ı liste halinde açıkla, önerilerde bulun. Adım 6: Tam Python scriptini ver, kullanıcı kopyalayıp çalıştırabilsin. Hata yönetimi ekle. Örnek çıktı yapısı: - Veri özeti tablosu - Grafikler - Insights listesi - Tam kod [VERİ DOSYASİ]: [BURAYA CSV İÇERİĞİ VEYA YOL YAPIŞTIR] [ANALİZ HEDEFİ]: [ÖRNEĞİN: SATIŞ TRENDLERİ VE EN İYİ ÜRÜNLER]