Veri Hazırlama Nedir?

Ham verilerin iş zekası, analitik ve makine öğrenimi uygulamalarında daha etkili kullanılabilmesi için sıralanması, temizlenmesi ve yapılandırılması, veri hazırlama olarak bilinir.

Veriler çeşitli formatlarda gelir, ancak bu rehber için iki yaygın veri türüne odaklanacağız: metinsel ve sayısal.

Metin verilerinin hazırlanması, dil bilgisi ve bağlama özgü hataların giderilmesiyle büyük metin arşivlerinin tabloya dökülmesini ve içgörülerin çıkarılmasını sağlar.

Sayısal verilerin standardizasyonu yaygın bir uygulamadır. Müşteri verileriniz geldiğinde yüzdeler hem yüzde (55 yüzde, 80 yüzde) hem de ondalık miktarlar (.55, .80) olarak sunuluyorsa, akıllı veri hazırlama, bu sayıların aynı şeyi ifade ettiğini anlayacak ve onları tek bir formata standardize edecektir.

Cümleler ve onları oluşturan kelimeler dil, bağlam ve formatla değiştiği için metin genellikle gürültülüdür (bir e-posta ile bir sohbet kaydı veya çevrimiçi inceleme arasında farklılık gösterir). Sonuç olarak, metin verilerimizi oluştururken yinelenen terimleri ortadan kaldırarak ve anlamı standardize ederek 'temizlemek' faydalı olur.

Çoğu makine öğrenimi algoritması verilerin belirli bir şekilde yapılandırılmasını gerektirdiğinden, veri setleri değerli içgörüler sağlamadan önce neredeyse her zaman bazı ön işleme adımları gerektirir. Bazı veri setlerinde algoritmanın kullanamayacağı eksik, geçersiz veya işlenmesi zor veriler bulunur. Eksik verileri algoritma kullanamaz. Veriler yanlışsa algoritma daha az doğru veya yanlış sonuçlar verebilir. Bazı veri setleri nispeten temizdir ancak şekillendirme (örneğin, toplama veya döndürme) gerektirir; diğerleri ise iş bağlamından yoksundur (örneğin, yanlış tanımlanmış kimlik değerleri), bu da özellik zenginleştirme gerektirir. İyi veri hazırlama yoluyla temiz ve özenle düzenlenmiş veriler, daha pratik ve doğru model çıktıları sağlar.

Veri Hazırlama Adımları

Veri hazırlarken dikkate alınması gereken beş adım vardır.

1. Verileri Toplama

Doğru veriyi bulmak, veri hazırlama sürecinin ilk adımıdır. Bu, mevcut bir veri kataloğundan alınabilir veya sonradan eklenebilir.

2. Veriyi Değerlendirme ve Keşfetme

Veri hazırlama tekniklerinizi ancak neyle çalıştığınızı bilerek geliştirebilirsiniz. Veri keşif araçlarına yapılan harcamalar, standart BT çözümlerine yapılan yatırımdan daha hızlı artmıştır ve bu, en önemli harcama önceliği haline geldiğini göstermektedir. Verilerinizi keşfetmek, sadece onu daha iyi tanımak anlamına gelir. 'Verilerimden ne elde edebilir ve öğrenebilirim?' ve 'Veriyi nasıl topluyorum?' gibi sorular önemlidir. Doğru veri toplama yöntemini kullandığınızdan emin olmak, başarılı bir veri analizinin anahtarıdır.

3. Verinizi Temizleme ve Doğrulama

Bu, veri hazırlamanın en önemli adımıdır. Kullanmak istediğiniz verilerin doğrudan ve hatasız olması gerekir, böylece Klassifier size en iyi sonuçları verir ve sorgularınızı daha yüksek bir başarı oranıyla çözer.

Bu, verilerin standardize edilmesini, yani formatın anlaşılır olduğundan emin olunmasını, gereksiz bilgilerin ortadan kaldırılmasını ve herhangi bir boşluğun doldurulmasını içerir. Veri hazırlama yazılımları bu aşamada faydalı olabilir, çünkü verimsizlikleri tespit eder ve yanlış formatlamaları düzeltir.

4. Veriyi Zenginleştirme

Veriyi hazırlamak için kullandığınız yöntem burada en önemli faktördür. Şimdi, keşif aşamasında belirlediğiniz hedeflere göre eksik olan bilgileri ekleyerek verilerinizi zenginleştirebilirsiniz.

Veriyi dönüştürmek, belirli bir sonuç elde etmek veya veriyi daha geniş bir kitle için daha anlaşılır hale getirmek amacıyla formatı veya değer girişlerini değiştirmektir. Daha derin içgörüler sunmak amacıyla diğer ilgili bilgilerle verilerin eklenmesi ve bağlanması, verilerin zenginleştirilmesi olarak adlandırılır.

Manuel eğitim özelliğimiz, istediğiniz zaman girişler eklemenize ve daha fazla bilgi bağlamak gerektiğinde Klassifier botunu eğitmenize olanak tanır.

5. Verilerinizi Depolama

Artık temiz ve kullanışlı verilerinizi depolama zamanı. Gelecekteki analizler için gerektiğinde veri hazırlama parametrelerinizi değiştirebileceğiniz bulut tabanlı bir depolama çözümü seçmenizi öneririz.

Veri hazırlama, belirli bir veriden elde etmek istediğiniz sonuçlar için zahmetli bir iş olabilir, ancak doğru araçlarla tüm süreç veri bilimcileri için kolay bir iş haline gelir. Veri hazırlamak için en iyi araçları seçmek ve veriden en iyi sonucu almak için doğru sınıflandırıcıyı seçmek çok önemlidir. Bu nedenle, veriyi hazırlamayı bitirdiğinizde sınıflandırmanızı Klassifier ile yaptırmanızı öneririz.

Bugün Kaydolun veya Ücretsiz Demo Alın ile daha fazla öğrenin.