Veri önişleme yöntemleri nelerdir?
Veri önişleme, herhangi bir veri setinin analize hazır hale getirilmesi adımlarının tümüdür. Bu adımlar, verinin doğruluğunu artırır ve sonuçları daha tutarlı hale getirir. Veri önişleme, verilerin daha iyi anlaşılması ve yorumlanması için çok önemlidir. Bu nedenle, veri önişleme yöntemleri, veri analitiği alanında büyük bir öneme sahiptir.
Veri Önişleme Adımları
Veri önişleme işlemi, aşağıdaki adımları içermektedir:
- Veri toplama: Veri önişleme işlemi, veri toplama işlemi ile başlar. Veriler, bir araştırmada gözleme dayalı olarak toplanabilir veya bir veri seti aracılığıyla kullanılabilir. Veri seti seçimi, analiz amacına bağlı olarak değişebilir.
- Veri birleştirme: Birden fazla kaynağın verileri birleştirilebilir. Bu, farklı veri setlerindeki aynı verilerin bir araya getirilmesini ve analiz için tek bir veri setinde olmasını sağlar.
- Veri temizleme: Veri setindeki boş, yanlış veya tutarsız verilerin düzeltilmesi işlemidir. Bu adım, verilerin doğruluğunu artırır ve sonuçları daha tutarlı hale getirir.
- Veri dönüşümü: Veri, analiz için uygun formatta olmayabilir. Bu nedenle, veri, analiz için uygun formatta dönüştürülmelidir.
- Veri ölçeklendirme: Veri setindeki farklı verilerin, aynı ölçekte ifade edilmesini sağlayan bir işlemdir. Bu, verilerin karşılaştırılabilir hale getirilmesini sağlar.
- Veri özellikleri seçimi: Veri setindeki tüm özellikler, analiz için uygun olmayabilir. Bu nedenle, sadece analiz için gerekli olan özellikler seçilmelidir.
Veri Önişleme Yöntemleri
1. Veri Temizleme Yöntemleri
Veri temizleme yöntemleri, verilerin doğruluğunu ve tutarlılığını artırmak ve analiz sonuçlarını iyileştirmek için kullanılmaktadır. Veri temizleme yöntemleri şunlardır:
- Boş değerlerin işlenmesi: Veri setindeki boş değerlerin yerine yeni değerler atanabilir veya boş değerlerin olduğu veriler çıkarılabilir. Bu, veri setinin doğruluğunu artırır ve analiz sonuçlarını daha tutarlı hale getirir.
- Outlier değerlerin işlenmesi: Veri setindeki aykırı değerler, analiz sonuçlarını yanıltabilir. Bu nedenle, aykırı değerlerin düzeltilmesi veya çıkarılması gerekebilir.
- Tutarlılık kontrolü: Veri setindeki tutarsız verilerin tanımlanması ve düzeltilmesi, analiz sonuçlarının doğruluğunu artırır.
- Veri dönüşümü: Veri setindeki veriler, analiz için uygun formatta olmayabilir. Bu nedenle, veri dönüştürme işlemi ile veriler uygun formatta kullanılabilir hale getirilebilir.
2. Veri Örnekleme Yöntemleri
Veri örnekleme, büyük veri setlerinin daha küçük örneklemelerine ayrılmasıdır. Bu, analiz süresini azaltabilir ve maliyeti düşürebilir. Veri örnekleme yöntemleri şunlardır:
- Rastgele örnekleme: Veri setinden rastgele örnekler seçilir. Bu yöntem, veri setinin büyüklüğüne bağlı olarak doğru sonuçlar verebilir.
- Gözlem örnekleme: Veri setindeki gözlemler, örnekleme işlemi ile seçilir. Gözlem örnekleme, veri setindeki her bir gözlem için belirli özellikleri analiz etmek için uygun olabilir.
- Stratifiye örnekleme: Veri seti, belirli özelliklere göre küçük gruplara ayrılır. Bu gruplardan her birinden rastgele örnekler seçilir. Bu yöntem, verilerin doğru analiz edilmesini sağlar.
3. Veri Dönüşüm Yöntemleri
Veri dönüşümü, verilerin analiz için uygun formatta olması için dönüştürüldüğü bir süreçtir. Veri dönüşüm yöntemleri şunlardır:
- Z-Skor Dönüşümü: Bu yöntem, verileri standart normal dağılıma dönüştürür.
- Log Dönüşümü: Bu yöntem, verilerin oranlarını değiştirerek verilerin normalleşmesine yardımcı olur.
- Karekök Dönüşümü: Bu yöntem, hızlı bir şekilde verilerin normalleştirilmesine yardımcı olur.
4. Veri Özellikleri Seçimi Yöntemleri
Veri setindeki tüm özellikler, analiz için uygun olmayabilir. Bu nedenle, sadece analiz için gerekli olan özellikler seçilmelidir. Veri özellikleri seçimi yöntemleri şunlardır:
- İnceleme Yöntemi: Bu yöntem, veri özelliklerinin tek tek incelenmesini içerir. Bu yöntem, özelliklerin gereksiz olduğunu veya eksik olduğunu belirlemekte faydalı olabilir.
- Korelasyon Analizi: Bu yöntem, veri özelliklerinin birbirleri ile olan ilişkilerini belirlemekte kullanılır. Bu yöntem, gereksiz olan özellikleri değiştirmeyi sağlayabilir.
- PCA Analizi: Bu yöntem, veri setindeki özelliklerin sayısını azaltır. PCA analizi, verilerin doğru analiz edilmesine yardımcı olabilir.
Sonuç
Veri önişleme, veri setlerinin analiz için hazırlanması adımlarının tümüdür. Veri önişleme, veri analitiği alanında büyük bir öneme sahiptir. Veri temizleme, örnekleme, dönüştürme ve özellikleri seçme gibi adımlar, verilerin daha iyi anlaşılması ve yorumlanması için çok önemlidir. Bu adımlar, verilerin doğruluğunu artırır ve sonuçları daha tutarlı hale getirir. Bu nedenle, veri önişleme yöntemleri, veri analitiği alanında işin doğru şekilde yapılması için hayati öneme sahiptir.