İleri Seviye Uyku Kalitesi Optimizasyonu Analizi - Hazır AI Prompt

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#caffeine_intake_mg > 200]). 5. Test: t-test (stats.ttest_ind(high_group#sleep_duration, low_group#sleep_duration)). 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