🌍 Global CO₂ Analysis & Future Projections

Sanayi Devrimi'nden günümüze küresel karbon emisyonlarının kapsamlı veri analizi ve makine öğrenmesi tabanlı gelecek projeksiyonları

---

📖 Proje Hakkında

Bu proje, Miuul Veri Bilimi Bootcamp kapsamında 5 kişilik ekibimizle gerçekleştirdiğimiz kapsamlı bir iklim verisi analiz çalışmasıdır. Our World in Data'nın altın standart CO₂ veri setini kullanarak, basit emisyon istatistiklerinin ötesine geçip iklim değişikliğinin temel nedenlerini araştırdık.

🎯 Proje Hedefleri

• Küresel CO₂ emisyon trendlerini analiz etmek
• Ekonomik büyüme, nüfus dinamikleri ve enerji tüketimi arasındaki ilişkileri keşfetmek
• 2025-2028 dönemi için makine öğrenmesi tabanlı tahminler üretmek
• Stratejik politika önerileri geliştirmek

---

👥 Proje Ekibi

İsim	LinkedIn	GitHub	Website
Alican Kaya	LinkedIn	GitHub	🌐 Portfolio
Sude Şenol	LinkedIn	GitHub	—
Zülal Özge	LinkedIn	GitHub	—
Hasret Erdoğan	LinkedIn	GitHub	—
Duru Bağdadioğlu	LinkedIn	GitHub	—

---

🔍 Analiz Modülleri

1️⃣ Tarihsel Trendler & Ülke Profilleri

• Küresel emisyonların yükselişini izleme
• Büyük ekonomilerin karşılaştırmalı analizi: Çin, ABD, Hindistan, Rusya, Almanya, Türkiye

2️⃣ Kirlilik Sürücüleri (Korelasyon Analizi)

• CO₂ emisyonlarının en güçlü tahmin edicilerini belirleme
• GDP, nüfus ve enerji tüketimi korelasyonları
• Isı haritaları ile karbon çıktısının "motorunu" ortaya koyma

3️⃣ Gelecek Projeksiyonları (ML Tahminleme)

• 2000-2024 verisi üzerinde eğitilmiş Çok Değişkenli Polinom Regresyon modelleri
• 2028'e kadar emisyon tahminleri
• %95 güven aralıklı projeksiyonlar

4️⃣ İleri Düzey Metrikler

• Üretim vs Tüketim: "Karbon Kaçağı" analizi
• Karbon Yoğunluğu (CO₂/GDP): Ekonomik büyümenin "yeşillik" ölçümü
• Fosil Yakıt Bağımlılığı: Kaynağa göre emisyon dağılımı (Kömür, Petrol, Doğalgaz)

---

🛠️ Kullanılan Teknolojiler

Kategori	Teknolojiler
Programlama	Python 3.8+
Veri İşleme	Pandas, NumPy
Makine Öğrenmesi	Scikit-learn
Görselleştirme	Matplotlib, Seaborn, Folium
3D Görselleştirme	Plotly

---

📂 Proje Yapısı

CO2-Pollution/
├── 📊 co2-data.py              # Ana analiz motoru
├── 🎨 gorsellestirme.py        # Görselleştirme fonksiyonları
├── 🌐 3D görselleştirme.py     # 3D veri görselleştirme
├── 🗺️ doga_kirliligi_haritasi.html  # İnteraktif harita
├── 📁 Datasets/
│   └── owid-co2-data.csv       # Our World in Data veri seti
├── 📁 img/                     # Oluşturulan grafikler
├── 📄 CO2_Analiz_Raporu.pdf    # Türkçe analiz raporu
├── 📄 CO2_Analysis_Report_Professional.pdf  # İngilizce rapor
├── 📄 future-earth-co2-analysis-presentation.pdf  # Sunum
└── 📋 metrics.json             # Model performans metrikleri

---

📈 Model Performansı

Metrik	Değer
RMSE	Düşük hata oranı
R² Score	Yüksek açıklama gücü
MAE	Kabul edilebilir sapma

Model değerlendirmesi için metrics.json dosyasına bakınız.

---

🚀 Kurulum & Çalıştırma

# Repoyu klonlayın
git clone https://github.com/Miuul-Project/CO2-Pollution.git

# Dizine gidin
cd CO2-Pollution

# Bağımlılıkları yükleyin
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn folium

# Ana analizi çalıştırın
python co2-data.py

# Görselleştirmeleri oluşturun
python gorsellestirme.py

---

📊 Örnek Çıktılar

Proje çalıştırıldığında img/ klasörüne aşağıdaki grafikler oluşturulur:

• 🌍 Küresel CO₂ trend grafikleri
• 🏳️ Ülke bazlı karşılaştırmalı analizler
• 🔥 Korelasyon ısı haritaları
• 📈 Gelecek projeksiyonları
• ⚡ Fosil yakıt karması

---

📝 Lisans

Bu proje eğitim amaçlı geliştirilmiştir ve Miuul Data Science Bootcamp kapsamında tamamlanmıştır.

---

⭐ Projeyi beğendiyseniz yıldız vermeyi unutmayın! ⭐

Made with ❤️ by the CO₂ Analysis Team