Veri Ön İşleme Adımları: Bilmeniz Gerekenler?

Veri madenciliği, ham verileri daha fazla analiz edebilecek ve kritik içgörüler elde edebilecek faydalı bilgilere dönüştürmeyi gerektirir. Kaynağınızdan elde ettiğiniz ham veriler çoğu zaman tamamen kullanılamaz durumdaki darmadağın bir durumda olabilir. Bu verilerin analiz edilmesi için önceden işlenmesi gerekir ve buna ilişkin adımlar aşağıda listelenmiştir.

Veri temizleme

Veri temizleme, veri madenciliğinde veri ön işlemenin ilk adımıdır . Doğrudan bir kaynaktan elde edilen veriler genellikle belirli alakasız satırlara, eksik bilgilere ve hatta sahte boş hücrelere sahip olabilir.

Bu unsurlar, herhangi bir veri analisti için birçok soruna neden olur. Örneğin, analistin platformu öğeleri tanımayabilir ve bir hata verebilir. Eksik verilerle karşılaştığınızda, veri satırlarını yok sayabilir veya bir eğilime veya kendi değerlendirmenize göre eksik değerleri doldurmaya çalışabilirsiniz. Birincisi genellikle yapılan şeydir.

Ancak 'gürültülü' verilerle karşılaştığınızda daha büyük bir sorun ortaya çıkabilir. Veri analiz platformları veya herhangi bir kodlama platformu tarafından anlaşılamayacak kadar karmaşık olan gürültülü verilerle başa çıkmak için birçok teknik kullanılmaktadır.

Verileriniz sıralanabiliyorsa, gürültüsünü azaltmak için yaygın bir yöntem 'binning' yöntemidir. Bunda, veriler eşit büyüklükteki kutulara bölünür. Bundan sonra, daha fazla analiz yapmak için her bir kutu, ortalama değerleri veya sınır değerleri ile değiştirilebilir.

Diğer bir yöntem ise verileri regresyon kullanarak 'düzeltmek'tir. Regresyon doğrusal veya çoklu olabilir, ancak amaç, bir eğilimin görünür olması için verileri yeterince pürüzsüz hale getirmektir. Bir diğer yaygın olan üçüncü yaklaşım, 'kümeleme' olarak bilinir.

Veri madenciliğinde bu veri ön işleme yönteminde , çevreleyen veri noktaları tek bir veri grubunda kümelenir ve daha sonra analiz için kullanılır.

Okuyun: Makine Öğreniminde Veri Ön İşleme

Veri Dönüşümü

Veri madenciliği süreci genellikle verilerin çok özel bir formatta veya sözdiziminde olmasını gerektirir. En azından veriler, bir veri analiz platformunda analiz edilebilecek ve anlaşılabilecek şekilde olmalıdır. Bu amaçla veri madenciliğinin dönüşüm adımından yararlanılmıştır. Verilerin dönüştürülebileceği birkaç yol vardır.

Popüler bir yol normalleştirmedir. Bu yaklaşımda, her veri noktası o alandaki en yüksek veri değerinden çıkarılır ve ardından o alandaki veri aralığına bölünür. Bu, verileri rastgele sayılardan -1 ile 1 arasında bir aralığa indirger.

Öznitelik seçimi de gerçekleştirilebilir, burada mevcut biçimindeki veriler, veri analisti tarafından bir dizi daha basit özniteliğe dönüştürülür. Veri ayrıklaştırma, verilerin anlaşılmasını kolaylaştırmak için aralık seviyelerinin bir alanın ham değerlerinin yerini aldığı, daha az kullanılan ve daha çok bağlama özgü bir tekniktir.

'Kavram hiyerarşisi oluşturma'da, belirli bir özniteliğin her bir veri noktası daha yüksek bir hiyerarşi düzeyine dönüştürülür. Veri madenciliğinde veri dönüşümü hakkında daha fazla bilgi edinin.

Veri Azaltma

Her gün trilyonlarca bayt ve satır verinin üretildiği bir dünyada yaşıyoruz. Üretilen veri miktarı her geçen gün artıyor ve karşılaştırmalı olarak veri işleme altyapısı aynı oranda iyileşmiyor. Bu nedenle, büyük miktarda veriyi işlemek, hem sistemler hem de sunucular için genellikle son derece zor, hatta imkansız olabilir.

Bu sorunlar nedeniyle, veri analistleri veri madenciliğinde veri ön işlemenin bir parçası olarak veri azaltmayı sıklıkla kullanır . Bu, aşağıdaki tekniklerle veri miktarını azaltır ve analiz etmeyi kolaylaştırır.

Veri küpü toplamada, büyük miktarda veri ile 'veri küpü' olarak bilinen bir öğe oluşturulur ve ardından küpün her katmanı gereksinime göre kullanılır. Bir küp, bir sistemde veya sunucuda saklanabilir ve daha sonra başkaları tarafından kullanılabilir.

'Öznitelik alt kümesi seçiminde', yalnızca analiz için acil öneme sahip nitelikler seçilir ve ayrı, daha küçük bir veri kümesinde saklanır.

Sayısallık azaltma, yukarıda açıklanan regresyon adımına çok benzer. Veri noktalarının sayısı, regresyon veya başka bir matematiksel yöntemle bir eğilim üretilerek azaltılır.

'Boyutluluk azaltma'da, tüm veriler alınırken işlenen veri hacmini azaltmak için kodlama kullanılır.

Verilerin yalnızca daha önemli hale geleceği düşünüldüğünde, veri madenciliğini optimize etmek çok önemlidir. Veri madenciliğinde bu veri ön işleme adımları, herhangi bir veri analisti için faydalı olacaktır.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, İleri Düzey Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları öğrenin.