İçindekiler
1. Veri Temizleme Nedir?
Veri temizleme, veri analitiği ve makine öğrenmesi projeleri için temel adımlardan biridir. Veri temizleme, ham veriden anlamlı bilgiler elde etmek için yapılan işlemleri kapsar. Ham veri genellikle eksik, hatalı, tutarsız veya gereksiz bilgiler içerebilir. Veri temizleme, bu tür problemleri tespit edip düzeltmeyi ve veri kümesini analiz için hazır hale getirmeyi içerir.
Veri temizleme aşamasında, eksik verilerin doldurulması, gereksiz verilerin çıkarılması, tutarsız verilerin düzeltilmesi gibi işlemler yapılır. Bu aşama, veri analizine başlamadan önce oldukça önemlidir çünkü temizlenmemiş veri, analiz sonuçlarını olumsuz etkileyebilir.
Anahtar sözcükler: veri temizleme, eksik veri, tutarsız veri, veri analitiği, makine öğrenmesi
2. Veri Düzenleme Teknikleri
Veri düzenleme, veri temizleme işleminden sonra gerçekleştirilen bir diğer önemli adımdır. Veri düzenleme, veri kümesinin yapısını ve içeriğini analiz için uygun hale getirme işlemidir. Bu aşamada veri formatlama, normalleştirme, veri dönüşümü gibi işlemler yapılır.
Veri düzenleme aşamasında, veri formatının standart hale getirilmesi, veri tiplerinin uygun formatta olması, gereksiz özelliklerin çıkarılması gibi işlemler yapılır. Ayrıca, veri normalleştirme işlemi sayesinde veri arasındaki ölçek farklılıkları giderilir ve veri dönüşümü ile veri tipi dönüşümleri gerçekleştirilir.
Anahtar sözcükler: veri düzenleme, veri formatlama, veri normalleştirme, veri dönüşümü, veri kümesi
3. Eksik Veri Doldurma Yöntemleri
Veri analitiği projelerinde sıklıkla karşılaşılan problemlerden biri eksik veri sorunudur. Eksik veri, birçok farklı sebepten dolayı oluşabilir ve bu durum veri analizini olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, eksik verilerin doldurulması için çeşitli yöntemler kullanılır.
Eksik veri doldurma yöntemleri arasında ortalama değer ile doldurma, en yakın komşu doldurma, tahminsel modelleme gibi yöntemler bulunur. Bu yöntemler, eksik verinin yapısına ve veri kümesine bağlı olarak farklı sonuçlar verebilir.
Anahtar sözcükler: eksik veri, eksik veri doldurma, ortalama değer, en yakın komşu, tahminsel modelleme
4. Aykırı Değer Tespiti ve Düzenleme
Aykırı değerler, veri kümesinde genellikle diğer verilere göre oldukça farklı değerlere sahip olan verilerdir. Bu tür veriler, veri analizini yanıltabilir ve sonuçları olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, aykırı değer tespiti ve düzenleme önemli bir adımdır.
Aykırı değer tespiti için çeşitli istatistiksel metotlar ve görselleştirme teknikleri kullanılır. Ardından, tespit edilen aykırı değerlerin düzeltilmesi veya çıkarılması işlemi yapılır. Bu adım, veri analizinde daha güvenilir sonuçlar elde etmek için oldukça önemlidir.
Anahtar sözcükler: aykırı değer, aykırı değer tespiti, istatistiksel metotlar, görselleştirme teknikleri
5. Kategorik Veri Dönüşümü
Veri kümesinde bulunan kategorik veriler, genellikle sayısal formatta olmadığı için analiz için uygun değildir. Bu nedenle, kategorik veri dönüşümü işlemi yapılır. Bu işlem sayesinde kategorik veriler sayısal formata dönüştürülerek analiz için uygun hale getirilir.
Kategorik veri dönüşümü için one-hot encoding, label encoding gibi teknikler kullanılır. Bu teknikler sayesinde, kategorik veriler sayısal formata dönüştürülerek veri analizi için hazır hale getirilir.
Anahtar sözcükler: kategorik veri, kategorik veri dönüşümü, one-hot encoding, label encoding
