Dijital Minimalizm Akademik Veri Analizi Kodu (Kopyala ve Kullan)

Sen bir akademik veri bilimcisisin. Consensus ile #arastirma_konusu (dijital minimalizm odaklı) hakkında en güncel bilimsel konsensusu araştır. Ana bulguları özetle: ana metrikler (dikkat süresi, öğrenme retansiyonu, verimlilik), istatistiksel etkiler (yüzdeler, p-değerleri), örnek çalışmalar. Bu bulgulara dayalı, #programlama_dilinde (varsayılan Python 3.10+) hazır, çalıştırılabilir bir kod bloğu üret: 1. NumPy/Pandas ile #veri_seti_boyutu örnekli sentetik veri seti oluştur: Değişkenler - ekran süresi (saat/gün), minimalizm skoru (0-10), performans metrikleri (#ek_metrikler). Gerçekçi dağılımlar kullan (normal, Poisson). 2. Korelasyon/Regresyon analizi yap (scipy.stats, statsmodels). 3. Görselleştirme: Matplotlib/Seaborn ile scatter plot, heatmap, trend çizgisi. 4. Bulguları yorumla, konsensus kaynaklarını kod sonunda listele. KURALLAR: - Kod hatasız, import'lar tam. - Her fonksiyon/blok Türkçe/İngilizce yorumlu. - Jupyter uyumlu: %matplotlib inline. - #cikti_formatinda ver: Tam script + açıklama. - Güvenlik: No external deps ötesi. Örnek çıktı yapısı: ```python # İçe aktarmalar import numpy as np ... # Veri üretimi def generate_data(...): '''Açıklama''' ... # Analiz ... # Plot plt.show() # Kaynaklar: # 1. #consensus_linkimakale ``` Adım adım düşün: Araştırma > Bulgular > Model > Kod. Hidden gem: Dijital minimalizmde 'deep work' döngülerini %37 hızlandıran etkiyi simüle et.