Veri ön işleme

Veri Ön İşleme, verileri analitik ve makine öğrenimi uygulamaları için hazırlama sürecidir. Analiz için ham verilerin temizlenmesine ve normalleştirilmesine yardımcı olduğu için veri bilimi iş akışında önemli bir adımdır. Veri ön işleme olmadan, analiz sonuçları hatalı ve tutarsız olacaktır.

Ön işleme teknikleri, eksik veya hatalı değerlerin kaldırılması, değerlerin standartlaştırılması ve değerlerin ölçeklendirilmesi, gruplandırılması veya ayrıştırılması yoluyla verilerin dönüştürülmesi gibi veri temizleme görevlerini içerebilir. Veri ön işleme ayrıca yeni özellikler oluşturma, mevcut özelliklerden özellik çıkarma ve değerleri gruplama gibi özellik mühendisliği görevlerini de içerir.

Veri ön işleme, verileri daha güvenilir ve tutarlı hale getirmeye yardımcı olduğu ve algoritmaların kalıpları tanımlamasını ve tahminlerde bulunmasını sağladığı için tahmine dayalı analitikte önemli bir adımdır. Ayrıca verilerdeki hataları veya tutarsızlıkları ortadan kaldırabildiği için önyargıyı azaltmaya da yardımcı olur.

Veri ön işleme, hesaplama süresini azaltmaya yardımcı olduğu ve sonuçların doğruluğunu artırdığı için makine öğrenimi algoritmaları için de önemlidir. Şu aşamalara ayrılabilir: veri temizleme, özellik seçimi, özellik oluşturma ve özellik kodlama. Veri temizlemede, veriler hatalı sonuçlara yol açabilecek eksik veya bozuk değerler açısından kontrol edilir ve bu değerler kaldırılır veya değiştirilir. Özellik seçimi, bir veri kümesinden ilgili özelliklerin seçilmesini içerir ve özellik oluşturma, mevcut özelliklerden yeni özellikler oluşturur. Son olarak, özellik kodlamasında, algoritmaların bunları işleyebilmesi ve yorumlayabilmesi için özellikler dönüştürülür.

Veri ön işleme, doğru ve güvenilir veri analizi için hayati önem taşır - bu olmadan algoritmalar kalıpları tanımlayamayabilir veya doğru tahminler yapamayabilir. Bu nedenle, veri bilimcilerin veri ön işlemenin temel tekniklerini ve bunları veri kümelerine nasıl uygulayacaklarını anlamaları önemlidir.