Veri toplama, analizden önce verileri temizlemenin insan sürecidir. Verilerden gerçek değer ve potansiyelin çıkarılmasını sıklıkla önleyen zaman alan bir süreçtir. Burada, sürece dahil olan adımlar da dahil olmak üzere veri toplamanın nasıl çalıştığını açıklayacağız. Ayrıca veri toplamanın veri temizlemeden ne kadar farklı olduğunu da göreceğiz.
Data Munging nedir?
Veri toplama, verileri temizleyerek ve değiştirerek kullanım veya analiz için hazırlama işlemidir. Bu prosedür zahmetli, hataya açık ve uygun aletler olmadan manuel olabilir. Excel ve diğer veri işleme teknolojileri birçok kuruluş tarafından kullanılmaktadır. Excel, verileri işlemek için kullanılabilir, ancak bunu etkili bir şekilde yapmak için gereken karmaşıklık ve otomasyondan yoksundur.
Data Munging Neden Önemlidir?
Veriler düzensizdir ve analiz için ve şirket hedeflerini ilerletmek için kullanılmadan önce biraz temizlik yapılması gerekir. Veri toplama, hataları ve eksik verileri kaldırarak verilerin analiz için kullanılmasını mümkün kılar. Veri yönetiminde veri toplamanın gerçekleştirdiği daha önemli işlevlerden bazıları şunlardır.
1 numara. Verilerin Kalitesi, Entegrasyonu ve Hazırlanması
Tüm veriler aynı yapı ve formatta tek bir yerde depolansaydı her şey basit olurdu. Bunun yerine, veriler yaygındır ve genellikle çeşitli biçimlerde çeşitli kaynaklardan kaynaklanır.
Makine öğrenimi, veri bilimi ve yapay zeka süreçlerinin yürütülmesi, eksik ve tutarsız veriler nedeniyle imkansız hale getirilebilir, bu da daha az doğru ve güvenilir analizle sonuçlanır. Verileri, analiz için veri çalışanlarına veya kullanım için makine öğrenimi modellerine göndermeden önce, veri toplama, hataların bulunup düzeltilmesine, eksik değerlerin doldurulmasına ve veri biçimlendirmesinin standart hale getirildiğinin doğrulanmasına yardımcı olur.
2 numara. Veri Dönüştürme ve Zenginleştirme
Veri zenginleştirmenin amacı genellikle analitiği veya makine öğrenimi modellerini iyileştirmektir. Ancak veri kümelerinin makine öğrenimi algoritmaları, istatistiksel modeller veya veri görselleştirme araçları için kullanılmadan önce yüksek kalitede ve tutarlı bir formatta olması gerekir. Özellikle karmaşık verilerle çalışırken, veri toplama (veya veri dönüştürme) süreci özellik mühendisliği, normalleştirme ve tutarlılık ve kalite için kategorik değerlerin kodlanmasını gerektirebilir.
#3. Verilerin Analizi
Veri toplama prosedürünün nihai sonucu, veri bilimcilerin ve analistlerin hemen kullanabileceği yüksek kaliteli, güvenilir veriler olmalıdır. Analizin kesin ve güvenilir olması için temiz, iyi yapılandırılmış veriler gereklidir. Veri toplama, analiz için kullanılan verilerin uygun olmasını ve mümkün olan en düşük yanlış olma riskine sahip olmasını sağlar.
#4. Kaynakların ve Zamanın Verimliliği
Veri toplama, bir şirketin üretkenliğini ve kaynak kullanımını artırır. İyi hazırlanmış bir veri deposunu koruyarak, ek analistler ve veri bilimcileri verileri hızla incelemeye başlayabilir. Şirketler, özellikle verilerin indirilmesi ve yüklenmesi için para ödüyorlarsa, bu tekniği kullanarak zamandan ve paradan tasarruf edebilirler.
# 5. Yeniden üretilebilirlik
Veri kümeleri analiz için dikkatli bir şekilde hazırlandığında, başkalarının çalışmanızı anlaması, çoğaltması ve üzerine inşa etmesi daha kolaydır. Bu, bulgulara açıklık ve güveni teşvik eder ve özellikle araştırma ortamlarında çok önemlidir.
Veri Toplama Sürecindeki Adımlar
Her veri projesi, nihai veri setinin güvenilir ve erişilebilir olmasını sağlamak için özel bir yaklaşım gerektirir. Burada, veri toplama veya karıştırma işleminde yer alan adımlar yer almaktadır.
#1. keşif
Veri düzenleme süreci, keşif aşamasıyla başlar. Daha fazla veri kavrayışına doğru doğru yönde atılmış bir adımdır. Verilerinize bakmalı ve kullanımını ve analizini kolaylaştırmak için verilerin nasıl düzenlenmesini istediğinizi düşünmelisiniz.
Keşif sürecinde, veriler eğilimleri veya kalıpları ortaya çıkarabilir. Sonraki tüm faaliyetleri etkileyeceğinden, bu önemli bir aşamadır. Ek olarak, eksik veya yetersiz değerler gibi bariz sorunları tespit eder.
2 numara. yapılandırma
Yetersiz veya yanlış biçimlendirilmiş ham veriler genellikle amaçlanan kullanım için uygun değildir. Veri yapılandırma, ham verinin alınması ve daha rahat kullanılabilecek şekilde değiştirilmesi işlemidir.
Bu teknik, taze verilerden ilgili gerçekleri elde etmek için kullanılır. Sütunlar, sınıflar, başlıklar vb. ekleyerek verileri düzenlemek için bir elektronik tablo kullanılabilir. Bu, onu daha kullanışlı hale getirecek ve analistin analizinde kullanmasını kolaylaştıracaktır.
#3. Temizlik
Verilerinizdeki yerleşik hataların temizlenmesi, analizinizin daha doğru ve yararlı olmasına yardımcı olacaktır. Analiz için nihai verilerin etkilenmemesini sağlamak, veri temizleme veya düzeltmenin amacıdır.
Yararlı olması için, ham verilerin tipik olarak hatalardan arındırılması gerekir. Verileri temizlerken aykırı değerler düzeltilmeli, bozuk veriler kaldırılmalı vb. Verileri temizledikten sonra aşağıdaki sonuçları elde edersiniz:
- Veri analizinin sonuçlarını çarpıtabilecek aykırı değerler ortadan kaldırılır.
- Kaliteyi ve tutarlılığı artırmak için verinin veri tipini değiştirir ve daha basit hale getirir.
- Verileri daha kullanışlı hale getirmek için yinelenen değerleri arar, yapısal sorunları düzeltir ve bilgileri doğrular.
#4. zenginleştirme
Zenginleştirme, verilere daha fazla bağlam sağlama anlamına gelir. Bu prosedür, önceden temizlenmiş ve hazırlanmış veri türlerini değiştirir. Bu noktada zaten sahip olduğunuz bilgilerden en iyi şekilde yararlanmak için stratejik olarak planlamanız gerekir.
Verileri en özel biçiminde almanın en etkili yöntemi, altörnekleme, üstörnekleme ve ardından onu artırmaktır. Zenginleştirmenin gerekli olduğuna karar verirseniz, topladığınız tüm yeni veriler için prosedürleri tekrarlayın. Veri zenginleştirme işlemi isteğe bağlıdır. Halihazırda sahip olduğunuz veriler gereksinimlerinizi karşılamıyorsa bu aşamaya geçebilirsiniz.
#5. doğrulama
Verilerin doğru, tutarlı, güvenli ve meşru olduğundan emin olmak için tekrarlanan programlama süreçleri gereklidir. Veri doğrulama, verilerinizin doğru ve tutarlı olduğundan emin olma sürecidir. Bu süreç, çözülmesi gereken sorunları vurgulayabilir veya verilerin analize hazır olduğu sonucuna götürebilir.
#6. Yayıncılık
Veri düzenlemedeki son adım, tüm prosedürü özetleyen yayınlamadır. Yeni karıştırılmış verileri, sizin ve diğer paydaşların kolayca bulup kullanabileceğiniz bir yere yerleştirmeyi içerir. Veriler yepyeni bir veritabanına girilebilir. Önceki talimatlara bağlı kalırsanız içgörüler, iş raporları ve daha fazlası için yüksek kaliteli veriler elde edersiniz.
Veri Toplama Örnekleri
Veri munging sık sık meydana gelir. Kendinizi bir analist, veri bilimcisi veya başka türde bir veri analizi uzmanı olarak görmeseniz bile, şüphesiz veri toplama süreçlerinin en az bir yönüne (özellikle veri temizleme aşaması) katıldınız.
Veri çiğneme örnekleri şunları içerir:
1 numara. Veri toplama
Çeşitli kaynaklardan (elektronik tablolar, bulut veritabanları, kaynak sistemler vb.) alınan bilgileri içe aktararak bir araya getirme, tabloları bağlama ve önceden belirlenmiş kriterlere göre özetleme
2 numara. Eksik verileri telafi etmek
Eksik değerleri ekleme, büyük oranda eksik veri içeren satırları veya sütunları kaldırma ve enterpolasyon kullanarak eksik değerleri tahmin etme
#3. Veri türlerini değiştir
Tarih, saat biçimleri, metinleri sayısal değerlere çevirme ve kategori verilerini sayısal olarak temsil etme, tümü dönüştürme örnekleridir.
#4. Sıralama ve filtreleme
Bir dizi ölçüte göre belirli satırları veya sütunları seçme veya verileri bir dizi değere göre yeniden düzenleme
# 5. ortadan kaldırmak
Yinelenenler, veri kümesinden gereksiz satırları veya kayıtları bulma ve kaldırma
Veri değerlerini önceden belirlenmiş bir aralığa uyacak şekilde standartlaştırma veya ölçeklendirme, veri normalleştirme olarak bilinir.
#6. mühendislik özellikleri
İki sütun arasındaki farkı hesaplamak gibi mevcut bilgilere yeni öğeler veya değişkenler eklemek
#7. Aykırı değer işleme ve algılama
Verilerdeki aykırı değerleri bulma ve analizin sonucu üzerinde bir etkisi olabilecekse bunları ortadan kaldırma, sınırlandırma veya başka bir şekilde değiştirme
# 8. Metin düzenleme ve temizleme
Boşluk veya noktalama işaretleri gibi fazladan karakterleri çıkarmak, metni tokenize etmek, küçük harfe çevirmek veya sözcükleri köklendirmek/lemmatize etmek metin işleme örnekleridir.
# 9. Veri dönüşümü
Bu, bir değişkenin logaritmasını, karekökünü veya üstelini almak gibi, aritmetik veya istatistik kullanarak verileri dönüştürme işlemidir.
Python'da Veri Toplama
Veri mühendisleri, analistler ve bilim adamları, veri toplama için kullanılan gerçek araçlar ve yazılımlar için baş döndürücü bir dizi olasılığa erişebilir.
Yazım hatalarını bulma, pivot tabloları kullanma ve ara sıra bilgilendirici görselleştirme ve doğrudan makro dahil olmak üzere en basit munging etkinlikleri, Excel veya Tableau gibi genel amaçlı yazılımlarda gerçekleştirilebilir. Bununla birlikte, daha güçlü, esnek bir programlama dili, günlük tartışmacılar ve mungers için önemli ölçüde daha faydalıdır.
Python, sık sık en uyarlanabilir yaygın olarak kullanılan programlama dili olarak övülür ve veri munging bir istisna değildir. Python, en büyük üçüncü taraf kitaplık setlerinden biri, özellikle de Pandas, NumPy ve SciPy gibi güçlü veri işleme ve analiz araçları sayesinde birçok karmaşık veri toplama işini basitleştirir. Pandas, şu anda geniş Python ekosisteminin çok küçük bir bölümünü oluştursa da, en hızlı büyüyen ve en iyi desteğe sahip veri toplama kitaplıklarından biridir.
Python'un öğrenmesi, daha basit, daha sezgisel biçimlendirmesi ve İngiliz dilininkine yakın sözdizimine yaptığı vurgu nedeniyle diğer birçok dilden daha kolaydır. Buna ek olarak, yeni uygulayıcılar Python'u veri işleme kullanım durumlarının çok ötesinde, geniş uygulanabilirliği, zengin kitaplıkları ve çevrimiçi yardımı sayesinde web geliştirmeden iş akışı otomasyonuna kadar her yerde faydalı bulacaklar.
Data Munging'in ve Bulutun Geleceği
Kurumsal verilerin rolü, büyük ölçüde bulut bilgi işlem ve bulut veri ambarları sayesinde işletmeler ve pazarlar genelinde önemli ölçüde artmıştır. Hızlı, uyarlanabilir, ancak sıkı bir şekilde kontrol edilen bilgilerin önemi - bunların tümü çağdaş bulut veri platformlarının ana avantajları olmuştur - "veri munging" ifadesini bugün geçerli kılmaktadır.
Veri gölü ve NoSQL teknolojileri gibi fikirler sayesinde self servis veri ve analitik artık çok daha yaygın ve kullanışlı. Dünyanın her yerindeki insanlar muazzam miktarda işlenmemiş veriye erişebilir ve bu verileri etkili bir şekilde dönüştürmek ve analiz etmek için giderek daha fazla güven duyarlar. Tüm bu bilgilerin bu uzmanların kendileri tarafından temizlenmesi, dönüştürülmesi ve doğrulanması gerekir.
Veri ambarları gibi eski sistemlerin daha iyi güvenilirlik ve güvenlik için güncellenmesinde veya veri bilimcileri gibi kullanıcıların şirket bilgileri üzerinde uçtan uca çalışmasına izin verilmesinde, veri toplama hiç bu kadar alakalı kavramlar olmamıştı.
Veri Toplama ve Veri Temizleme
Metodolojilerin olası benzerliklerine rağmen ikisi, yani veri toplama ve veri temizleme, hala tamamen farklı süreçlerdir. Veri düzenleme, genellikle "ham" verileri kullanıma daha uygun başka bir biçime dönüştürerek verilerin biçimini değiştirmeye odaklanırken, veri temizleme, hatalı verileri veri kümenizden kaldırmaya odaklanır. Veri düzenleme, verileri yapısal olarak modellemeye hazır hale getirirken, veri temizleme, verilerin doğruluğunu ve bütünlüğünü geliştirir.
Geleneksel olarak, veri temizleme, herhangi bir veri düzenleme tekniği kullanılmadan önce gerçekleştirilir. Bu, ikisinin rekabet eden süreçler olmaktan ziyade tamamlayıcı olduğunu gösterir. Modellemeden önce, içgörülerin değerini optimize etmek için veriler düzenlenmeli ve temizlenmelidir.
Data Munging ve ETL arasındaki fark nedir?
ETL (extract, transform, load) bir veri entegrasyonu yöntemi iken, veri düzenleme, verinin ayıklanıp kullanılabilecek bir formata dönüştürülmesi işlemidir. Veri düzenleme, ETL'den daha az yapılandırılmış bir süreçtir ve ham verilerin gelecekteki işlemler için daha kullanışlı bir biçimde çıkarılmasını içerir.
Sonuç olarak
Veri toplama, verileri yanlış veya yararsız formlardan belirli bir kullanım durumu için uygun olanlara dönüştürmek için geniş bir süreçtir. Veriler, ister otomatik sistemler ister uzman kullanıcılar tarafından yürütülsün, bir dereceye kadar munging olmadan herhangi bir alt tüketim türü için hazırlanamaz.
İlgili Makaleler
- VERİ ANALİZ ŞİRKETLERİ: 2023'ün En İyi Veri Analitiği Şirketleri
- VERİ ÖN İŞLEME: Nedir, İlgili Adımlar ve Kavramlar?
- Veritabanı Yöneticisi Nedir ve Nasıl Olursunuz?
- NASIL VERİ BİLİMCİSİ OLUNUR: Adım Adım Kılavuz
Referanslar
