Veri temizleme ve hazırlama, hataları ve tutarsızlıkları tespit edip düzelterek ve verilerin amaçlanan analize uygun formata dönüştürülerek analize hazırlanması sürecidir. Verilerin doğru ve güvenilir olmasını ve kolayca analiz edilebilecek bir formatta olmasını sağlamaya yardımcı olduğu için veri analiz sürecinde önemli bir adımdır.Veri temizleme ve hazırlama, analiz yapılacak verilerin eksik, hatalı veya anormal değerler içeren yönlerini düzeltmek ve analizde daha güvenilir sonuçlar elde etmek amacıyla gerçekleştirilen bir aşamadır. Veri bilimi ve istatistiksel yaklaşımlar veri temizleme ve hazırlama aşamasında verilerin doğruluğunu artırarak analizde daha güvenilir sonuçlar elde etmemize yardımcı olur.Eksik verileri doldurmak için istatistiksel yöntemler kullanılabilir; ortalama, medyan veya en yakın komşu değerleri eksik verilerin yerine koyarken istatistiksel hesaplamalar yardımcı olabilir. Anomalileri tespit etmek için istatistiksel araçlar kullanarak veri setindeki sapmaları anlayabilir ve anormal değerleri işleyebiliriz. Veri dönüşümü aşamasında istatistiksel normalleştirme veya log dönüşümü gibi yöntemlerle verilerin dağılımını düzeltebilir ve analiz için daha uygun hale getirebiliriz. Veri hazırlama sırasında özellik seçimi ve mühendisliği için korelasyon analizi gibi istatistiksel yaklaşımlar kullanarak özelliklerin ilişkisini değerlendirebiliriz. Bu istatistiksel yöntemler, veri setindeki hataları tespit ederek düzeltebilir, eksik verileri doldurabilir, anormal değerleri tespit edebilir ve veriyi analiz için uygun hale getirebilir.
Veri Temizleme Ve Hazırlama Nedir? Neden İhtiyacımız Var?
Gerçek dünyadaki veriler genellikle dağınık ve kusurludur. Hatalar, tutarsızlıklar ve eksik değerler içerebilir ve istenilen analize uygun formatta olmayabilir. Veri temizleme ve hazırlama, bu sorunları belirleyip düzeltmeye ve verilerin doğru ve güvenilir olmasını sağlamaya yardımcı olur.Veri temizleme ve hazırlama için kullanılabilecek birçok farklı teknik vardır:
- Hataları ve tutarsızlıkları belirleme ve düzeltme: Yazım hataları, yinelenen değerler ve aralık dışı değerler gibi verilerdeki hataları ve tutarsızlıkları tanımlamayı ve düzeltmeyi içerir.
- Eksik değerlerin işlenmesi: Verilerdeki eksik değerlerin tanımlanmasını ve ele alınmasını içerir; örneğin, eksik değerlerin atanması veya eksik değerlere sahip satırların veya sütunların silinmesi.
- Veri dönüştürme: Verilerin yeni özellikler oluşturarak, verileri ölçeklendirerek veya farklı düzeylerde toplayarak amaçlanan analize uygun bir formata dönüştürülmesini içerir.
Veri temizleme ve hazırlama, veri analiz sürecinde önemli bir adımdır ve verilerin doğru ve güvenilir olmasını ve kolayca analiz edilebilecek bir formatta olmasını sağlamak gerekir.
Veri Temizleme ve Hazırlamada Kayıp Değerler Nasıl Ele Alınır?
Verilerdeki eksik değerleri işlemek için kullanılabilecek birkaç farklı teknik vardır ve kullanılacak uygun teknik, analizin özel ihtiyaçlarına ve gereksinimlerine bağlıdır. Eksik değerleri işlemek için bazı yaygın teknikler şunları içerir:
- Eksik değerleri yükleme: Bu, eksik değerleri verilerdeki diğer değerlere dayalı tahminlerle değiştirmeyi içerir. Ortalama atama, medyan atama ve çoklu atama dahil olmak üzere eksik değerleri yüklemek için kullanılabilecek birkaç farklı teknik vardır.
- Eksik değerlere sahip satırları veya sütunları çıkarma: Bu, verilerden eksik değerlere sahip satırları veya sütunları kaldırmayı içerir. Bu basit ve etkili bir tekniktir, ancak örneklem büyüklüğünü azaltabilir ve önemli bilgilerin kaybolmasına neden olabilir.
- Enterpolasyon: Bu, eksik bir noktanın değerini tahmin etmek için çevreleyen veri noktalarının değerlerini kullanmayı içerir. Genellikle zaman serisi verilerindeki eksik değerleri doldurmak için kullanılır.
- Ekstrapolasyon: Bu, mevcut veri aralığının ötesindeki eksik bir noktanın değerini tahmin etmek için çevredeki veri noktalarının değerlerini kullanmayı içerir. Genellikle zaman serisi verilerindeki eksik değerleri doldurmak için kullanılır, ancak mevcut verilerin aralığının ötesinde tahminler yapmayı içerdiğinden enterpolasyondan daha az güvenilir olabilir.
Verilerdeki eksik değerleri işlemek için kullanılabilecek birçok farklı teknik vardır ve kullanılacak uygun teknik, analizin özel ihtiyaçlarına ve gereksinimlerine bağlıdır.
Veri Temizleme ve Neden Veri Dönüşümüne İhtiyacımız Var?
Veri dönüştürme, verileri bir biçimden diğerine dönüştürme veya belirli bir amaca daha uygun hale getirmek için verileri bir şekilde değiştirme işlemidir. Verilerin amaçlanan analize uygun formatta olmasını sağlamaya yardımcı olduğu ve analizin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olabileceği için veri analizi sürecinde önemli bir adımdır.Veri dönüştürmenin gerekli olabileceği birçok farklı neden vardır:
- Verileri belirli bir analiz için daha uygun hale getirmek için: Veri dönüşümü, verileri belirli bir analiz için daha uygun hale getirecek şekilde değiştirmek için kullanılabilir. Örneğin, verilerin farklı düzeylerde toplanması gerekebilir veya mevcut verilere dayalı olarak yeni özelliklerin oluşturulması gerekebilir.
- Verileri daha doğru ve güvenilir hale getirmek için: Veri dönüşümü, analizin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırabilen verilerdeki hataları ve tutarsızlıkları belirlemek ve düzeltmek için kullanılabilir.
- Verileri daha kolay anlaşılır kılmak için: Veri dönüştürme, örneğin görselleştirmeler oluşturarak veya istatistiksel ölçümler kullanarak verileri özetleyerek verileri insanlar tarafından daha kolay anlaşılır kılmak için kullanılabilir.
Veri dönüştürme, veri analizi sürecinde önemli bir adımdır ve verilerin amaçlanan analize uygun bir formatta olmasını sağlamak gerekir. Analizin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmaya ve verileri daha kolay anlaşılır hale getirmeye yardımcı olur.
Bir Veri Dönüştürme Örneği
Bir grup insanın boy ve kilolarını içeren bir veri setimiz olduğunu varsayalım. Bu verileri, bir kişinin boy ve kiloya dayalı vücut yağının bir ölçüsü olan vücut kitle indeksini (VKİ) tahmin eden bir model oluşturmak için kullanmak istiyoruz. Verileri bir model oluşturmak üzere kullanmak için onu birkaç şekilde dönüştürmemiz gerekir:
- Yeni bir özellik oluşturun: Ağırlığın (kilogram cinsinden) boyun (metre cinsinden) karesine bölünmesiyle hesaplanan "BMI" adlı yeni bir özellik oluşturmamız gerekiyor.
- Verileri ölçeklendirin: Tüm özelliklerin aynı ölçekte olması için verileri ölçeklendirmemiz gerekir. Bu önemlidir, çünkü bazı özellikler (boy ve ağırlık gibi) diğerlerinden çok daha büyük ölçeğe sahip olabilir ve bu da modelin performansını etkileyebilir.
- Verileri eğitim ve test setlerine ayırın: Verileri bir eğitim seti ve bir test seti olarak ayırmamız gerekiyor. Eğitim seti modeli eğitmek için, test seti ise modelin performansını değerlendirmek için kullanılır.
Analiz için veriyi daha uygun hale getirmek üzere verilerin dönüştürülebileceği birçok yoldan yalnızca birkaç örnektir. Veri dönüştürme, veri analiz sürecinde önemli bir adımdır ve verilerin amaçlanan analize uygun formatta olmasını sağlamak gerekir.
Matematiksel Veri Dönüştürme İle Veri Dönüştürme Arasındaki Farklar Nelerdir?
Matematiksel veri dönüştürme, verileri bir şekilde dönüştürmek için matematiksel işlemlerin kullanılmasını ifade eder. Öte yandan veri dönüştürme, verileri bir biçimden diğerine dönüştürme veya verileri belirli bir amaca daha uygun hale getirmek için bir şekilde değiştirme gibi daha geniş bir süreci ifade eder.Matematiksel veri dönüşümlerine ilişkin bazı örnekler şunları içerir:
- Ölçeklendirme: Bu, verilerin ölçeğini değiştirmek için verilerin sabit bir faktörle çarpılmasını içerir.
- Normalleştirme: Bu, verilerin ortalama 0 ve standart sapma 1 olacak şekilde ölçeklenmesini içerir.
- Toplama: Bu, veri noktalarının ortalamasını veya toplamını alarak birden fazla veri noktasını tek bir değerde birleştirmeyi içerir.
- Binning: Bu, verilerin bölmelere bölünmesini ve her veri noktasının içine düştüğü bölmenin değeriyle değiştirilmesini içerir.
Verileri dönüştürmek için kullanılabilecek birçok matematiksel işlemin yalnızca birkaç örneğidir. Matematiksel veri dönüşümü, verileri analiz için daha uygun hale getirmek için genellikle veri hazırlama sürecinin bir parçası olarak kullanılır.Öte yandan veri dönüştürme, verileri bir biçimden diğerine dönüştürme veya verileri belirli bir amaca daha uygun hale getirmek için bir şekilde değiştirme işlemidir. Matematiksel veri dönüştürmeyi içerebilir, ancak yeni özellikler oluşturma, eksik değerleri işleme ve verileri eğitim ve test kümelerine bölme gibi diğer veri değiştirme türlerini de içerir.