R İLE EXCEL VERİSİ OKUMA

R öğrenen öğrencinin ilk gerçek duvarı istatistik değil, şu tek satırlık hatadır: cannot open file 'veri.xlsx': No such file or directory. Dosya masaüstünde duruyor, adı doğru, ama R bulamıyor. Ders örnekleri hep hazır verilerle aktığı için bu duvar sürpriz gelir — oysa gerçek hayatta tez verisi neredeyse her zaman bir Excel dosyasında yaşar ve analizin sıfırıncı adımı o dosyayı R'a taşımaktır.

Bu yazı o adımı baştan sona yürütüyor: iki sayfalı bir Excel dosyasını okuyacak, Türkçe sütun adlarıyla başa çıkacak, en sık hataları çözecek ve okunan veriyle ilk analizi yapacağız. Örnek dosya ile script indirilebilir; tüm çıktılar gerçek çalıştırmadan.

1. readxl Paketi ve Sayfaları Listeleme

install.packages("readxl")   # ilk seferde bir kez
library(readxl)

excel_sheets("r-excel-verisi-okuma-veri.xlsx")
# [1] "Anket"      "Ogrenciler"

Excel okumada standart araç readxl'dir: hızlıdır, Excel kurulumu gerektirmez ve xls ile xlsx'in ikisini de açar. İlk refleks excel_sheets() olmalı — dosyada hangi sayfaların olduğunu görmeden okumaya girişmek, hangi sayfanın geleceğini şansa bırakmaktır. Örnek dosyamızda iki sayfa var: öğrenci notları ve anket cevapları.

2. Sayfaları Okumak

ogrenciler <- read_excel("r-excel-verisi-okuma-veri.xlsx", sheet = "Ogrenciler")
str(ogrenciler)
# tibble [12 × 4]
#  $ No   : num  1 2 3 4 5 6 ...
#  $ Bölüm: chr  "Biyoloji" "Biyoloji" "Psikoloji" ...
#  $ Vize : num  58 64 71 45 80 62 ...
#  $ Final: num  72 70 68 55 85 59 ...

anket <- read_excel("r-excel-verisi-okuma-veri.xlsx", sheet = "Anket")

sheet parametresi sayfa adını ya da sırasını alır; yazılmazsa ilk sayfa gelir — çok sayfalı dosyalarda bunu açıkça belirtmek sürprizleri önler. str() çıktısındaki "tibble" ifadesi readxl'in modern veri çerçevesi türüdür; klasik data.frame gibi kullanılır. Kritik kontrol sütun türleridir: Vize ve Final "num" olarak gelmiş — doğru. Excel'de sayı sütununa karışmış tek bir metin hücresi (örn. "girmedi" yazılmış bir not) bütün sütunu metne çevirir; str() bu kazayı ilk bakışta yakalar.

3. Türkçe Sütun Adları Sorunu

table(ogrenciler$`Bölüm`)
# Arkeoloji  Biyoloji Psikoloji
#         4         4         4

names(ogrenciler) <- c("no", "bolum", "vize", "final")

Excel başlıkları gerçek hayatta Türkçe gelir: "Bölüm", "Öğrenci No", "Sınav Puanı". R bu adları okur ama boşluk veya Türkçe karakter içeren adlara erişim ters tırnak (backtick) ister — ogrenciler$`Bölüm`. Her seferinde ters tırnak yazmak yorucu ve hataya açıktır; pratik çözüm okumadan hemen sonra adları sadeleştirmektir. Toplu ve otomatik sadeleştirme için janitor paketinin clean_names() fonksiyonu da yaygın tercihtir: tüm adları küçük harfe ve alt çizgili İngilizce karakterlere çevirir.

4. "cannot open file" Hatasının Anatomisi

Hatanın sebebi neredeyse her zaman şu üçünden biridir:

• R başka klasöre bakıyor. R, dosyayı çalışma klasöründe arar; getwd() ile nereye baktığını görün. RStudio'da kalıcı çözüm: Session > Set Working Directory > To Source File Location — script hangi klasördeyse veri de oradan okunur. Script ile veriyi aynı klasörde tutma alışkanlığı bu hatayı kökten bitirir.
• Uzantı görünmüyor. Windows varsayılanı uzantıları gizler; "veri.xlsx" sandığınız dosya aslında "veri.xlsx.xlsx" olabilir. Dosya Gezgini'nde Görünüm > Dosya adı uzantıları kutusunu işaretleyin.
• Dosya adı birebir değil. Büyük-küçük harf, boşluk, Türkçe karakter farkları — "Veri.xlsx" ile "veri.xlsx" aynı dosya değildir.

İki bonus durum: başlıktan önce açıklama satırları olan dosyalarda read_excel(..., skip = 2) ilk satırları atlar; yalnızca belirli bir aralık gerekiyorsa range = "A1:D13" hücre aralığı okur — kurum raporlarındaki süslü başlıklı tablolar için birebirdir.

5. Okunan Veriyle İlk Analiz

ogrenciler$ortalama <- 0.4 * ogrenciler$vize + 0.6 * ogrenciler$final
tapply(ogrenciler$ortalama, ogrenciler$bolum, mean)
# Arkeoloji  Biyoloji Psikoloji
#     69.60     75.55     59.65

Veri R'a geldikten sonra Excel'de formül sürüklemeyle yapılan her iş tek satıra iner: ağırlıklı ortalama (%40 vize + %60 final) yeni sütun olarak eklendi, bölüm bazlı ortalamalar tek komutla döküldü. Biyoloji 75.55 ile önde, Psikoloji 59.65 ile geride. Bu farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı sorusu ise ANOVA konusudur — betimleyici tablo yalnızca durumu tarif eder.

6. CSV ile Kıyas ve Dosyalar

Excel mi CSV mi sorusunun pratik cevabı: xlsx çok sayfalı ve biçimlidir, kurum içi raporlarda yaygındır; CSV tek sayfalık düz metindir, büyük veri paylaşımının ve arşivlemenin standardıdır. R tarafında karşılıkları da ayrıdır: xlsx için read_excel(), CSV için read.csv("dosya.csv", fileEncoding = "UTF-8") — encoding parametresi Türkçe karakterlerin bozulmadan gelmesi içindir. Tez verinizi hem xlsx hem CSV olarak saklamak, on yıl sonra da açılabilirlik garantisidir.

Script ile Excel dosyasını aynı klasöre koyup çalıştırın; sayfa listesinden bölüm ortalamalarına bütün çıktıyı üreteceksiniz. Alıştırma: Anket sayfasını okuyup memnuniyet ortalamasını hesaplayın. Veri aktarımından temizliğe, analizden rapora akışın tamamını kendi verinizle kurmak için R veri analizi eğitimi uygulamalı ilerliyor; Excel tarafındaki becerileri derinleştirmek isteyenler İleri Excel eğitimine göz atabilir.