Veri munging

Data Munging, veri temizleme ve hazırlamada yaygın olarak kullanılan bir veri düzenleme veya veri manipülasyonu türüdür. Veri munging, ham verilerin analiz edilmesi veya görselleştirilmesi daha kolay bir formata dönüştürülmesini içerir. En sık yazılım mühendisliğinde, özellikle de veri madenciliği ve makine öğreniminde kullanılır. Bu süreç, çeşitli kaynaklardan gelen verilerin CSV gibi daha tek tip bir formata dönüştürülmesini içerir, böylece daha kolay ayrıştırılabilir ve analiz edilebilir.

Veri birleştirme, birden fazla kaynaktan gelen verilerin tek bir formata dönüştürülmesini, sıralanmasını, aykırı değerlerin kaldırılmasını, hataların düzeltilmesini, eksik değerlerin doldurulmasını ve değerlerin birleştirilmesini veya ayrılmasını içerebilir. Ayrıca, eldeki göreve uygun yeni bir veri kümesi oluşturmak için birden fazla veri kümesini birleştirmeyi veya bunları birleştirmeyi de içerebilir. Veri birleştirme genellikle verilerin etkileşimli görselleştirmelerini oluşturmak için veri görselleştirme ile birlikte kullanılır.

Veri bilimcilerin genellikle ham verileri almaları, temizlemeleri ve daha fazla analiz için uygun bir hale dönüştürmeleri gerektiğinden, veri işleme veri biliminde önemli bir rol oynar. Veri işleme aynı zamanda tahmine dayalı analitikte de yararlıdır, çünkü genellikle tahmine dayalı modellerin oluşturulması için veri hazırlamada kullanılır. Verilerin anlaşılması ve örüntülerin keşfedilmesi, model performansının ve doğruluğunun iyileştirilmesine yardımcı olabilir.

Büyük veri kümelerinin işlenmesi zaman alıcı olabileceğinden, veri birleştirme veri kümesinin boyutunu azaltmak için de kullanılabilir. Filtreleme, sıralama veya gruplama gibi veri birleştirme teknikleri kullanılarak veri kümeleri ilgili bilgilere indirgenebilir ve daha hızlı işlenebilir hale getirilebilir.

Veri işleme, daha ileri analizler için kullanılmadan önce verilerin doğruluğunu ve geçerliliğini sağlamaya yardımcı olduğu için Veri Bilimi sürecinin önemli bir parçasıdır. Veri bilimciler, verileri uygun şekilde manipüle ederek verilerin daha ileri analizler için uygun olduğundan ve mümkün olan en iyi içgörüleri sağlayabileceğinden emin olabilirler.