Bu proje, Türkiye'de ilk defa gerçekleşen HMGS (Hukuk Mesleklerine Giriş Sınavı) sınavının verilerini analiz etmek için geliştirilmiştir. Veriler, kendi tarafımca toplanmış ve analiz edilmiştir. Bu analiz, sınav sonuçlarına dayalı bazı içgörüler elde etmeyi ve öğrenci performansını çeşitli faktörler üzerinden değerlendirmeyi amaçlamaktadır.
Bu proje, sınav performansını etkileyebilecek farklı parametreleri incelemeyi, veriler arasında korelasyonları analiz etmeyi ve HMGS sınavı sonuçlarını görselleştirmeyi hedefler. Proje sürecinde Python ile veri temizleme, analiz ve görselleştirme adımları uygulanmıştır.
- Python: Veri işleme ve analiz için
- Pandas: Veri manipülasyonu için
- Matplotlib & Seaborn: Veri görselleştirme için
- NumPy: Matematiksel işlemler için
Analiz edilen veri seti, HMGS sınavına katılan öğrencilerin sınav performansları, eğitim durumları, gelir seviyeleri, çalışma süreleri, İngilizce dil becerileri gibi faktörleri içermektedir.
- üni: Öğrencinin üniversitesi
- üni_ort: Üniversite not ortalaması
- üni_ing: İngilizce seviyesi
- hmgs: HMGS sınav puanı
- destek: Destek türü (burs vb.)
- dershane_adı: Dershane geçmişi
- gelir: Gelir aralığı
- konak: Konaklama durumu
- süre: Çalışma süresi
- calisma: Haftalık çalışma saatleri
- kalite: Çalışma kalitesi
- Veri Temizleme: Eksik verilerin işlenmesi ve gizli karakterlerin temizlenmesi.
- Görselleştirme: Histogram, scatter plot ve diğer grafiklerle verinin dağılımının gösterilmesi.
- Korelasyon Analizi: Farklı değişkenlerin sınav başarısı üzerindeki etkisini incelemek için korelasyon hesaplamaları.
- Kategorik Veri Analizi: Gelir durumu, üniversite vb. faktörlere göre sınav sonuçlarının analiz edilmesi.
Bu analiz, HMGS sınav sonuçlarının hangi faktörlerden etkilendiğine dair genel bir bakış sunmayı amaçlamaktadır. Çalışma sonuçlarının, eğitim politikaları veya öğrenci destek programları gibi alanlarda kullanılabileceğini umuyorum.