Python, veri analizi için oldukça yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Veri analizi işlemlerini gerçekleştirmek için birçok kütüphane bulunmaktadır. İşte Python ile veri analizi için temel kütüphanelerden bazıları: 

NumPy: 


NumPy, Python'da bilimsel hesaplamalar için temel bir kütüphanedir. Nümerik veriler üzerinde hızlı işlemler yapmak için çok boyutlu diziler ve matematiksel fonksiyonlar sağlar. NumPy, veri analizi için birçok temel yapı taşını oluşturur. 

Pandas: 


Pandas, Python'da veri manipülasyonu ve analizi için kullanılan güçlü bir kütüphanedir. Veri yapıları ve veri analizi araçları sağlar. DataFrame adı verilen etkili bir veri yapılarına dayanarak, veri setlerini okuma, yazma, temizleme, dönüştürme ve işleme işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılır. 

Matplotlib: 


Matplotlib, Python'da veri görselleştirmesi için kullanılan popüler bir kütüphanedir. Grafikler, histogramlar, dağılım grafikleri, çizgi grafikleri ve bar grafikleri gibi çeşitli grafik türlerini oluşturmak için kullanılır. Matplotlib, veri analizi sonuçlarını görsel olarak anlamak için kullanışlıdır. 

Seaborn: 


Seaborn, Matplotlib'in üstüne inşa edilmiş bir veri görselleştirme kütüphanesidir. Daha çekici ve bilgilendirici grafikler oluşturmak için kullanılır. Özellikle istatistiksel veri görselleştirmesi için kullanışlıdır ve hızlı bir şekilde çeşitli grafik türlerini oluşturabilir. 

Scikit-learn: 


Scikit-learn, Python'da makine öğrenimi için kullanılan kapsamlı bir kütüphanedir. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut azaltma, model seçimi ve doğrulama gibi birçok makine öğrenimi algoritması ve araçları içerir. Veri analizi sürecinin bir parçası olarak kullanılarak tahmin modelleri oluşturabilir ve değerlendirebilirsiniz. 

Statsmodels: 


Statsmodels, istatistiksel modelleme için Python'da kullanılan bir kütüphanedir. Regresyon analizi, zaman serisi analizi, doğrusal modeller ve diğer istatistiksel analizler gibi birçok istatistiksel yöntemi destekler.