Makine öğrenimi için verilerle çalışmayı planlıyor musunuz? Öyleyse, veri ön işlemede uzmanlaşmak çok önemlidir. Veri ön işleme, verilerinizi analiz ve modellemeye hazırlamak için bir dizi adım ve teknik içerir. Eksik değerler, aykırı değerler veya tutarsız biçimlerle uğraşıyor olun, uygun veri ön işleme adımlarını anlamak, sonuçlarınızın kalitesini ve güvenilirliğini büyük ölçüde artırabilir. Bu makalede, temel veri ön işleme adımlarını keşfedeceğiz, çeşitli veri ön işleme tekniklerini inceleyeceğiz, makine öğreniminde veri ön işlemenin önemini tartışacağız ve hatta veri ön işleme için Python kullanarak pratik örnekler sağlayacağız. Öyleyse, ham verileri yakıt sağlayan rafine bilgilere dönüştürme yolculuğuna çıkalım.
Veri ön işleme nedir?
Veri ön işleme, veri analizi ve modellemede kritik bir adımdır. Ham verilerin daha fazla analiz için temiz, yapılandırılmış bir formata dönüştürülmesini içerir. Veri ön işleme, temizleme, normalleştirme ve özellik seçimi gibi çeşitli teknikler ve yöntemler uygulayarak verilerin kalitesini, güvenilirliğini ve kullanılabilirliğini artırmayı amaçlar. Cümlelerin akışını iyileştirmek için “ayrıca” gibi geçiş sözcükleri eklenebilir.
Veri Ön İşleme Adımları
Veri ön işleme birkaç temel adımı içerir. İlk olarak, ilgili bilgileri toplamak için veri toplama gerçekleştirilir. Ardından, hataları, eksik değerleri veya aykırı değerleri kaldırmak için veri temizleme işlemi gerçekleştirilir. Ardından, tutarlı aralıklar ve birimler sağlamak için veri normalleştirme veya ölçeklendirme uygulanır. Ek olarak, en bilgilendirici değişkenleri belirlemek için özellik seçimi veya boyut indirgeme teknikleri kullanılabilir. Son olarak, birden fazla veri kaynağını birleştirmek veya yeni özellikler oluşturmak için veri entegrasyonu ve dönüşümü gerçekleştirilir. Ayrıca bu adımlar, verilerin daha fazla analiz ve modelleme için hazırlanmasına katkıda bulunur.
Veri Ön İşleme Teknikleri
Çeşitli veri ön işleme teknikleri mevcuttur. Yaygın bir teknik, eksik değerleri dolduran veri atamadır. Başka bir teknik, veri anormalliklerini tanımlayan ve yöneten aykırı değer tespiti ve işlemesidir. Ek olarak, kategorik değişkenleri sayısal olarak temsil etmek için one-hot kodlama veya etiket kodlama gibi özellik kodlama yöntemleri kullanılmaktadır. Sürekli değişkenleri ayrık kategorilere dönüştürmek için veri ayrıklaştırma kullanılabilir. Ayrıca, veri standardizasyonu veya normalleştirme teknikleri, verileri ortak bir ölçeğe göre normalleştirir. Bu teknikler, verileri analiz için hazırlamaya ve makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu artırmaya yardımcı olur.
Makine Öğrenimi Veri Ön İşleme
Makine öğrenimi verilerini ön işleme, makine öğrenimi ardışık düzeninde çok önemli bir adımdır. Ham verilerin, makine öğrenimi algoritmaları tarafından etkin bir şekilde kullanılabilecek temiz, tutarlı ve kullanılabilir bir biçime dönüştürülmesini içerir. Amaç, verilerin kalitesini ve güvenilirliğini artırarak analiz ve model eğitimi için uygun olmasını sağlamaktır.
Bu süreç tipik olarak veri temizleme, eksik değerleri işleme, özellik ölçekleme, kategorik değişkenleri kodlama ve aykırı değerleri işleme gibi çeşitli teknikleri içerir. Veri temizleme, veri kümesinden hataları, tutarsızlıkları ve ilgisiz bilgileri kaldırmayı veya düzeltmeyi içerir. Eksik değerlerin işlenmesi, eksik veri noktalarını ele almak için atama veya silme gibi stratejileri içerir. Özellik ölçeklendirme, tüm özelliklerin benzer bir ölçekte olmasını sağlayarak herhangi bir yanlılığı veya hakimiyeti önler. Kategorik değişkenleri kodlamak, daha iyi algoritma uyumluluğu için kategorik verileri sayısal bir forma dönüştürür. Son olarak, aykırı değerlerin ele alınması, beklenen kalıplardan önemli ölçüde sapan veri noktalarının tanımlanmasını ve bunlarla ilgilenilmesini içerir.
Makine öğrenimi modelleri, bu ön işleme adımlarını gerçekleştirerek doğru ve güvenilir tahminler yapabilir. Uygun veri ön işleme, paraziti azaltmaya, veri kalitesini iyileştirmeye ve makine öğrenimi algoritmalarının performansını ve verimliliğini artırmaya yardımcı olur. Verilerin analiz ve modelleme için hazır olmasını sağlamada çok önemli bir rol oynayarak daha doğru ve anlamlı içgörülere yol açar.
Veri Ön İşleme Python'u
Python'da veri ön işleme, çeşitli veri ön işleme görevlerini gerçekleştirmek için Python programlama dilinin ve onunla ilişkili kitaplıkların ve araçların kullanılması anlamına gelir. Python, makine öğrenimi ve veri analizi projelerinde veri işleme, temizleme ve ön işleme için yaygın olarak kullanılan NumPy, Pandas ve Scikit-learn gibi zengin bir kitaplık ekosistemi sağlar.
Python ile veri kümelerini okuma ve yükleme, veri temizleme ve dönüştürme gerçekleştirme, eksik değerleri işleme, özellikleri ölçekleme ve normalleştirme, kategorik değişkenleri kodlama ve daha fazlası gibi veri ön işleme görevlerini verimli bir şekilde gerçekleştirebilirsiniz. Python'un çok yönlü kitaplıkları, verileri etkili bir şekilde işlemek ve önceden işlemek için esnek ve güçlü işlevler ve yöntemler sunar.
Örneğin Pandas, verileri verimli bir şekilde değiştirmenize ve temizlemenize olanak tanıyan DataFrame'ler gibi güçlü veri yapıları sağlar. NumPy, sayısal işlemler ve dizi manipülasyonu için çeşitli matematiksel ve istatistiksel işlevler sunar. Scikit-learn, eksik değerleri işlemek için Imputer, özellik ölçeklendirme için StandardScaler ve kategorik değişken kodlama için OneHotEncoder gibi çok çeşitli ön işleme modülleri sağlar.
Veri ön işleme için Python'dan yararlanarak basitliğinden, çok yönlülüğünden ve kapsamlı kitaplık desteğinden yararlanabilirsiniz. Python'un sezgisel sözdizimi ve geniş ekosistemi, verileri analiz ve modelleme için etkili bir şekilde hazırlamak için onu veri bilimcileri ve makine öğrenimi uygulayıcıları arasında popüler bir seçim haline getiriyor.
Veri Ön İşleme Nasıl Yapılır?
Veri ön işlemeyi gerçekleştirmek için veri temizleme, dönüştürme ve normalleştirmeyi içeren bir dizi adımı takip edersiniz. İlk olarak, yapısını anlamak ve tutarsızlıkları veya eksik değerleri belirlemek için verileri toplar ve denetlersiniz. Ardından, eksik değerleri ortalama, medyan veya mod değerleri ile yükleyerek veya eksik verileri içeren satırları veya sütunları kaldırarak ele alırsınız.
Daha sonra, kategorik değişkenleri, one-hot kodlama veya etiket kodlama gibi teknikler kullanarak sayısal gösterimlere kodlayarak ele alırsınız. Bundan sonra, minimum-maks ölçekleme veya standardizasyon gibi yöntemleri kullanarak sayısal özellikleri benzer bir aralığa getirmek için normalleştirmeniz veya ölçeklendirmeniz gerekebilir. Ek olarak, veri kümesinin boyutsallığını azaltmak ve ilgisiz veya gereksiz özellikleri kaldırmak için özellik seçimi veya ayıklama işlemi gerçekleştirebilirsiniz. Bu, temel bileşen analizi (PCA) veya özellik önem analizi gibi teknikler kullanılarak yapılabilir.
Süreç boyunca, aykırı değerleri ele almak, veri tutarsızlıklarını veya hatalarını işlemek ve verilerin doğru biçimlendirildiğinden emin olmak önemlidir. Son olarak, önceden işlenmiş verileri daha ileri analiz veya modellemeye hazırlamak için eğitim ve test kümelerine ayırırsınız. Bu veri ön işleme adımlarını izleyerek verilerinizin temiz, tutarlı ve analiz veya makine öğrenimi görevleri için hazır olmasını sağlayabilirsiniz.
Veri İşlemenin Altı Unsuru Nedir?
Kesinlikle! Veri işlemenin altı unsuru ve bunların açıklamaları şunlardır:
#1. Veri toplama
Bu, anketler, veritabanları veya harici API'ler gibi çeşitli kaynaklardan ilgili verilerin toplanmasını içerir. Daha sonraki işlemler için gerekli bilgilerin elde edilmesini sağlar.
#2. Veri girişi
Bu adımda, toplanan veriler bir bilgisayar sistemine veya veri tabanına girilir. Hataları önlemek ve ayrıca veri bütünlüğünü korumak için dikkatli ve doğru girdi gerektirir.
3 numara. Veri doğrulama
Bu öğe, girilen verilerin doğruluğunun, tutarlılığının ve eksiksizliğinin kontrol edilmesini içerir. Doğrulama kuralları ve teknikleri, tutarsızlıkları veya hataları belirlemek ve çözmek için uygulanır.
#4. Veri Sıralama ve Sınıflandırma
Burada veriler tarih, kategori veya sayısal değerler gibi belirli kriterlere göre düzenlenir ve düzenlenir. Verilerin sıralanması ve sınıflandırılması daha kolay analiz ve erişim sağlar.
# 5. Veri Dönüşümü
Bu adım, verilerin analiz veya depolama için uygun bir formata dönüştürülmesini veya değiştirilmesini içerir. Normalleştirme, toplama veya türetilmiş değişkenlerin hesaplanması gibi görevleri içerebilir.
#6. Veri Depolama ve Alma
Veriler bir kez işlendikten sonra, gelecekteki erişim ve erişim için veritabanlarında veya veri havuzlarında saklanmalıdır. Verimli depolama ve alma sistemleri, gerektiğinde verilerin kolayca kullanılabilir olmasını sağlar.
Kuruluşlar, bu altı unsuru takip ederek verilerini etkili bir şekilde işleyebilir, karar verme ve analiz için daha kullanılabilir, güvenilir ve erişilebilir hale getirebilir.
Veri İşlemenin 3 Aşaması Nedir?
Veri işleme süreci tipik olarak her biri belirli bir amaca hizmet eden üç aşamadan oluşur:
1 numara. Veri girişi
Bu ilk aşama, ham verilerin yakalanmasını ve bir bilgisayar sistemine veya veritabanına girilmesini içerir.
#2. Veri işleme
Bu aşamada, ham veriler çeşitli teknikler ve algoritmalar kullanılarak dönüştürülür, doğrulanır, temizlenir ve analiz edilir.
#3. Veri çıkışı
Son aşama, işlenen verilerin raporlar, görselleştirmeler veya özetler gibi anlamlı ve anlaşılır bir biçimde sunulmasını içerir.
Bu üç aşama birbirine bağlıdır ve sürekli bir döngü oluşturarak kuruluşların değerli içgörüler elde etmesine ve işlenmiş verilere dayalı olarak bilinçli kararlar almasına olanak tanır.
Aptallar için Veri Ön İşleme Nedir?
Aptallar için veri ön işleme, verileri analiz için hazırlamaya yönelik yeni başlayanlara uygun bir yaklaşımdır. Karmaşık veri setlerini basitleştirmeyi amaçlayan bir dizi adım ve teknik içerir ve onları daha ileri analizler için daha uygun hale getirir. Süreç, verilerdeki eksik değerlerin, aykırı değerlerin ve tutarsızlıkların tanımlanmasını ve ele alınmasını içeren veri temizleme ile başlar. Sırada, verilerin belirli gereksinimleri karşılamak için manipüle edildiği veya yeniden yapılandırıldığı veri dönüşümü var. Bu, özellik ölçeklendirmeyi, kategorik değişkenleri kodlamayı veya yeni türetilmiş özellikler oluşturmayı içerebilir. Son olarak, veri normalleştirme, verilerin standartlaştırılmasını ve farklı ölçeklerde karşılaştırılabilir olmasını sağlar. Bu adımları izleyerek, veri işlemede yeni olanlar bile verilerini analiz için etkili bir şekilde hazırlayabilir ve değerli içgörüler elde edebilir.
Veri İşlemenin Üç Kategorisi Nelerdir?
Üç veri işleme kategorisi toplu işleme, gerçek zamanlı işleme ve etkileşimli işlemedir.
1 numara. Toplu İşleme
Toplu işleme, büyük hacimli verilerin gruplar halinde veya gruplar halinde işlenmesini içerir. Veriler daha sonra toplanır, saklanır ve işlenir. Bu yöntem, anında işlem gerektirmeyen büyük veri kümelerini işlemek için etkilidir.
2 numara. Gerçek Zamanlı İşleme
Akış işleme olarak da bilinen gerçek zamanlı işleme, gerçek zamanlı olarak gelen verilerin işlenmesini içerir. Bu yaklaşım, izleme sistemleri veya finansal işlemler gibi anında analiz ve yanıtın gerekli olduğu zamana duyarlı uygulamalar içindir.
#3. Etkileşimli İşleme
Etkileşimli işleme, kullanıcıların verilerle gerçek zamanlı olarak etkileşim kurmasını sağlamaya odaklanır. Ancak, kullanıcıların sorgulama yapmasına, raporlar oluşturmasına ve talep üzerine verileri görselleştirmesine olanak tanır. Etkileşimli işleme genellikle veri keşfi, iş zekası ve ayrıca karar verme süreçlerinde kullanılır.
Bu üç veri işleme kategorisi, farklı gereksinimlere ve senaryolara hitap ederek kuruluşların verilerini çeşitli amaçlar için etkin bir şekilde yönetmelerini ve bunlardan yararlanmalarını sağlar.
FAQs
Ön işleme yöntemleri tam olarak nedir?
Veri ön işleme, verileri veri madenciliği, makine öğrenimi ve diğer veri bilimi işlemlerinde daha kolay ve etkili bir şekilde işlenebilecek bir formata dönüştürür.
Veri ön işlemeyi nasıl uygularsınız?
Veri kümesini görselleştirmenize ve verilerinizin sınıf dağılımı açısından nasıl göründüğüne dair net bir resim sağlamanıza yardımcı olması için istatistiksel yöntemler veya önceden oluşturulmuş kitaplıklar kullanın.
Verileri işlemek için hangi yazılım kullanılır?
Google Big Query, harika bir veri işleme yazılımıdır. Google BigQuery, entegre sorgu motoruna sahip sunucusuz, yüksek düzeyde ölçeklenebilir bir veri ambarıdır
İlgili Makaleler
- Pazarlama İletişimi: Bilmeniz Gereken Her Şey (Ayrıntılı Kılavuz)
- VERİ MODELLEME: Tanım, Türler ve Teknikler
- KATEGORİ HİBELER: Tanım, Örnekler, Türler (+PDF)
- 20 Yılında EN İYİ 2023+ VERİ ANALİZİ YAZILIMI
Referanslar
