Reday_AI

Feb 14, 2025

Veri Analitiğinde Veri Hazırlama ve Dönüşüm Teknikleri

Veri Analitiğinde Veri Hazırlama ve Dönüşümün Sihirli Dokunuşu

Veri, günümüzün altın madeni. Ancak ham verinin işlenmemiş bir elmasa benzediğini söyleyebiliriz. Parıldayan bir mücevhere dönüşmesi için özenle kesilip parlatılması gerekir. İşte veri analitiğinde veri hazırlama ve dönüşüm de tam olarak bu görevi üstlenir. Eldeki ham veriyi, anlamlı içgörüler çıkarabileceğimiz, analizler yapabileceğimiz ve sonunda daha iyi kararlar alabileceğimiz bir biçime sokar.

Veri Hazırlama: Temeli Sağlam Atmak

Veri hazırlama, analitik sürecin en önemli ve çoğu zaman en zaman alan aşamasıdır. Bu aşamada, verinin kalitesi ve güvenilirliği sağlanır. Aksi takdirde, çarpık veya eksik verilerle yapılan analizler, yanlış sonuçlara ve hatalı kararlara yol açabilir. Düşünsenize, hatalı bir haritayla yola çıkmak ne kadar tehlikeliyse, eksik veya yanlış verilerle analiz yapmak da o kadar risklidir.

• Veri Temizleme: Veri setindeki hatalar, eksik değerler ve tutarsızlıklar tespit edilip düzeltilir. Örneğin, bir müşteri veritabanında aynı kişinin farklı kayıtları varsa bu durum düzeltilmelidir.
• Veri Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan gelen veriler tek bir veri kümesinde birleştirilir. Bu, farklı departmanlardan veya farklı sistemlerden gelen verilerin bir araya getirilmesini içerebilir.
• Veri Dönüşümü: Veri analizi için uygun bir formata dönüştürülür. Bu, veri tiplerinin değiştirilmesini, verilerin ölçeklendirilmesini veya normalleştirilmesini içerebilir.

Veri Dönüşüm: Veriyi Amaca Uygun Hale Getirmek

Veri dönüşümü, verinin analiz için daha uygun hale getirilmesi sürecidir. Bu süreçte, verinin yapısı ve formatı değiştirilerek, analizlerin daha etkili ve anlamlı hale gelmesi sağlanır. Veri dönüşümünün, bir terzinin elbiseyi kişiye özel dikmesi gibi, veriyi analize uygun hale getirdiğini düşünebiliriz.

Veri Dönüşüm Teknikleri

• Normalleştirme: Verilerin belirli bir aralığa (örneğin, 0 ile 1 arasında) ölçeklendirilmesidir. Bu, farklı ölçeklerdeki verilerin karşılaştırılmasını kolaylaştırır.
• Standardizasyon: Verilerin ortalaması 0 ve standart sapması 1 olacak şekilde dönüştürülmesidir. Bu, aykırı değerlerin etkisini azaltmaya yardımcı olur.
• Kategorik Verilerin Kodlanması: Kategorik verilerin (örneğin, renkler, cinsiyet) sayısal değerlere dönüştürülmesidir. Bu, birçok makine öğrenmesi algoritması için gereklidir.
• Toplama ve Özetleme: Verilerin daha küçük ve yönetilebilir hale getirilmesi için özetlenmesidir. Örneğin, günlük satış verileri aylık toplamlara dönüştürülebilir.

Sonuç olarak, veri hazırlama ve dönüşüm, veri analitiğinin temel taşlarıdır. Bu adımlar doğru bir şekilde uygulanmadığı takdirde, analiz sonuçları yanıltıcı olabilir ve yanlış kararlara yol açabilir. Bu nedenle, verinin doğru bir şekilde hazırlanması ve dönüştürülmesi, anlamlı içgörüler elde etmek ve veri odaklı kararlar almak için kritik öneme sahiptir.