Tidy Data, veri analizi ve veri bilimi için önemli bir veri düzenleme prensibidir. Bu prensip, veri setlerinin düzenli, anlaşılır ve işlenebilir bir biçimde oluşturulmasını amaçlar. Tidy Data'nın temel özellikleri şunlardır:
Her değişken bir sütun: Her bir özellik (değişken) veri setinde ayrı bir sütunda temsil edilmelidir. Bu, her sütunun tek bir özelliği temsil ettiği anlamına gelir.
Her gözlem bir satır: Her veri noktası (gözlem) veri setinde ayrı bir satırda yer almalıdır. Bu, her satırın tek bir gözlemi temsil ettiği anlamına gelir.
Her veri seti bir tablo olmalıdır: Veri setleri genellikle bir tablo veya veri çerçevesi şeklinde düzenlenmelidir. Bu, verilerin düzenli ve okunaklı bir biçimde sunulmasını sağlar.
Değişken isimleri açık ve tanımlayıcı olmalıdır: Her değişkenin (sütunun) açık ve tanımlayıcı bir isme sahip olması, veri setinin okunaklılığını artırır.
Veri seti içeriğine uygun bir düzen: Veri seti, içeriği doğru ve anlamlandırılabilir bir şekilde temsil etmelidir.
Tidy Data, RStudio tarafından geliştirilen Hadley Wickham tarafından tanıtılmış bir konsepttir ve R dili ve paketleri için oldukça yaygın olarak kullanılır. Ancak bu prensipler, herhangi bir veri analizi platformunda veya programlama dilinde uygulanabilir.
Tidy Data'nın önemli faydaları şunlardır:
- Veri setlerini kolayca görselleştirmek ve analiz etmek için uygun bir biçim sağlar.
- Birden fazla veri kaynağını birleştirmek ve karşılaştırmak daha kolaydır.
- İstatistiksel modeller oluşturmak ve test etmek daha etkili hale gelir.
- Diğer analistler veya veri bilimciler ile veri paylaşımı ve işbirliği kolaylaşır.
Tidy Data, veri analizi ve veri bilimi projelerinde veri düzenleme ve veri temizleme süreçlerini daha verimli ve etkili hale getirmeye yardımcı olan bir temel prensiptir.
Tidy Data kavramını bir örnek üzerinden açıklayalım. Diyelim ki bir şirket, bir müşteri anketi uyguladı ve sonuçları düzenli bir veri setine dönüştürmek istiyoruz.
Anket sonuçları şu şekildedir:
Müşteri ID: 101 102 103 Cinsiyet: Erkek Kadın Erkek Yaş: 35 28 42 Gelir: 5000 4200 6000
Bu veri, her sütunda farklı bir özellik (değişken) temsil ediyor (Müşteri ID, Cinsiyet, Yaş ve Gelir). Ancak bu veri düzensiz ve okunaklı değil. Tidy Data prensiplerine uygun hale getirelim:
Her değişken bir sütun: İlk adım, her özelliği farklı bir sütunda temsil etmek. Bu nedenle veriyi dört ayrı sütuna böleceğiz.
Müşteri ID Cinsiyet Yaş Gelir 101 Erkek 35 5000 102 Kadın 28 4200 103 Erkek 42 6000
Her gözlem bir satır: Her müşteriyi veya gözlemi ayrı bir satırda temsil ediyoruz.
Her veri seti bir tablo olmalıdır: Veri seti şimdi bir tablo veya veri çerçevesi biçimindedir, daha okunaklıdır.
Değişken isimleri açık ve tanımlayıcı olmalıdır: Değişken isimleri açık ve tanımlayıcıdır (örneğin, "Müşteri ID," "Cinsiyet," "Yaş," "Gelir").
Sonuç olarak, veri seti Tidy Data prensiplerine uygun hale gelmiştir. Bu düzenleme, veriyi daha kolay görselleştirmemizi, analiz etmemizi ve işlememizi sağlar. Ayrıca, birden fazla veri kaynağını birleştirirken veya analiz yaparken bu verinin daha kullanışlı hale gelmesine yardımcı olur.