PHP ve Veri Ön İşleme konuları arasında ölçeklendirme, anormallik tespiti ve eksik verilerin tamamlanması oldukça önemlidir Bu makalede, bu konulara detaylı bir şekilde değinerek okuyuculara faydalı bilgiler sunuyoruz Veri analizi ve işleme konularında kendinizi geliştirmek istiyorsanız, mutlaka makalemizi okuyun!
Veri analizi, modern dünyada önemli bir görevdir. Bu nedenle, tüm veri kaynaklarından elde edilen verilerin doğru bir şekilde yönetilmesi ve ön işlemden geçirilmesi gerekmektedir. Bu amaçla, PHP gibi programlama dilleri kullanılarak çeşitli veri ön işleme yöntemleri geliştirilmiştir. Bu yazıda, PHP ve veri ön işleme konusuna odaklanarak, özellikle veri ölçeklendirme, anormallik tespiti ve eksik verilerin tamamlanması gibi farklı yöntemleri inceliyoruz.
Veri ölçeklendirme, veri setlerinin ölçek farklılıkları nedeniyle manipülasyona tabi olması durumunda kullanılır. Bu durumda, verilerin aralığını ve dağılımını dengede tutmak için standartlaştırma ve normalleştirme gibi teknikler kullanılabilir. Anormallik tespiti, bir veri setinde anormal verilerin belirlenmesi için kullanılan bir yöntemdir. Hatalı veya anormal veriler, analizlerin doğru sonuçlar vermesini engellediğinden bu tespit oldukça önemlidir. Eksik verilerin tamamlanması ise, herhangi bir veri setinde eksik verilerin belirlenmesi ve aynı zamanda veri analizi için doğru kararlar alınabilmesi için uygun bir şekilde tamamlanmasıdır.
Veri Ölçeklendirme
Veri ölçeklendirme, genellikle farklı özelliklerin ölçü birimlerinde ölçüldüğü durumlarda kullanılır. Bu durumda, ölçüler arasındaki farklılıklar veri analizi ve modelleme çalışmaları için uygun değildir. Bu nedenle veri ölçeklendirme yöntemleri kullanılarak ölçekleri birbirine benzetilir.
Bir veri kümesinde yer alan verileri ölçeklendirmek için birçok yöntem kullanılabilir. Bu yöntemler arasında en sık kullanılanı standartlaştırma ve normalleştirme yöntemleridir. Standartlaştırma, verilerin ortalaması sıfır ve standart sapması bir olan bir normal dağılıma dönüştürülmesidir. Normalleştirme ise verileri belirli bir aralığa sığdırmak için kullanılır.
| Ölçeklendirme Yöntemi | Açıklama |
|---|---|
| Standartlaştırma | Verilerin ortalaması sıfır ve standart sapması bir olan bir normal dağılıma dönüştürülmesi |
| Normalleştirme | Verileri belirli bir aralığa sığdırmak için kullanılması |
Veri ölçeklendirme yöntemleri, veri analizi ve modelleme çalışmalarında çok önemli bir yere sahiptir. Bu nedenle, veri ölçeklendirme yöntemlerini doğru bir şekilde kullanarak elde edilen sonuçlar, daha güvenilir ve anlamlı hale gelir.
Standartlaştırma
Standartlaştırma, verilerin ölçekleri farklı olduğunda kullanılan bir veri önişleme yöntemidir. Standartlaştırma, verilerin ortalaması sıfır ve standart sapması bir olan bir normal dağılıma dönüştürülmesini sağlar. Bu, veri setindeki farklı ölçeklerin aynı seviyede düzenlenebilmesine olanak sağlar. PHP ile standartlaştırma, farklı matematiksel formüller kullanılarak gerçekleştirilir. Bunlar genellikle Z-skoru ve Min - Max formülleridir.
Z-skoru, verinin ortalamadan uzaklığı ve standart sapmanın oranına göre hesaplanır. Bir verinin Z-skoru, verinin ortalama değerinden ne kadar uzak olduğunu ve veri setinin geneline göre diğer verilere göre ne kadar sıyrıldığını gösterir. Min - Max formülü ise, verilerin belirli bir aralığa sınırlanması için kullanılır. Bu formül, veri setindeki en küçük ve en büyük değerleri belirler ve tüm veriler bu aralığa sığdırılır. Bu yöntem, verilerin ölçeğinin farklı olduğu durumlarda çok kullanışlıdır çünkü verileri aynı aralığa sığdırarak farklı ölçeklerdeki verilerin karşılaştırılabilir hale getirir.
Normalleştirme
=Normalleştirme, veri setindeki değerleri belirli bir aralığa sığdırmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, verilerin değerlerinin ve dağılımının önemli olduğu durumlarda kullanılmaktadır. Normalleştirme sayesinde verilerin karşılaştırılması ve analiz edilmesi daha kolay hale gelir.
PHP ile normalleştirme işlemi yapmak için farklı yöntemler kullanılabilir. Bunlardan en sık kullanılanı Min-Max normalleştirme yöntemidir. Bu yöntemde, veriler belirlenen bir aralığa (genellikle 0-1 aralığına) sıkıştırılmaktadır. Bu işlem, verilerin oranlarının korunmasını sağlamaktadır.
| Değer | Normalleştirilmiş Değer |
|---|---|
| 10 | 0.5 |
| 20 | 1 |
| 30 | 1.5 |
| 40 | 2 |
Yukarıdaki örnekte, 10-40 arası veriler 0-2 aralığına sıkıştırılmıştır. Verilerin oranları korunarak, her bir değer belirlenen aralığa sığdırılmıştır.
Bunun yanı sıra, Z-skoru normalleştirme yöntemi de sıkça kullanılmaktadır. Bu yöntemde, verilerin ortalama değeri 0, standart sapması ise 1 olarak kabul edilir. Bu yöntemde, verilerin dağılımı ve genişliği korunmaktadır.
- Min-Max Normalleştirme: Veriler belirli bir aralığa sıkıştırılır.
- Z-Skoru Normalleştirme: Verilerin ortalaması sıfıra, standart sapması ise bire eşittir.
Normalleştirme işlemi, verilerin doğru ve etkili bir şekilde analiz edebilmek için oldukça önemlidir. PHP öğrenerek ve bu yöntemleri kullanarak, verilerinizi daha kolay analiz edebilirsiniz.
Anormallik Tespiti
Anormallik tespiti, veri setindeki anormal verileri belirlemek için kullanılan bir ön işleme yöntemidir. Anormal veriler, diğer verilerden farklı olduğu için çoğu zaman hatalı veya yanıltıcı sonuçlara neden olabilir. Bu nedenle, doğru sonuçlar elde etmek için anormallik tespiti yapmak çok önemlidir.
PHP ile anormallik tespit yöntemi olarak Z-skoru ve IQR yöntemi kullanılabilir. Z-skoru, verilerin ortalaması ve standart sapması kullanılarak her bir verinin ne derece anormal olduğunu belirlemek için kullanılır. Bu yöntemde, eğer bir verinin Z-skoru belirli bir eşik değerinin üzerinde ise, o veri anormal olarak kabul edilir. IQR yöntemi ise, verilerin ortanca değerini ve çeyreklik aralığını kullanarak anormal verileri belirlemek için kullanılır. Bu yöntemde, önce verilerin ortanca değeri ve çeyreklik aralığı bulunur, ardından verilerin bu değerlerden ne kadar uzakta olduğu hesaplanarak anormal veriler belirlenir.
Z-Skoru
Z-skoru, verilerin ne kadar anormal olduğunu belirlemek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, verilerin ortalaması ve standart sapması kullanarak her bir verinin genel dağılımdan ne kadar uzakta olduğunu hesaplar. Verilerin normal bir dağılım gösterdiği durumlarda, z-skoru kullanarak anormal verileri belirlemek oldukça etkilidir.
PHP ile z-skoru hesaplama işlemi oldukça basittir. Öncelikle, verilerin ortalaması ve standart sapması hesaplanır. Daha sonra, her bir veri için (verinin değeri - ortalaması) / standart sapması hesaplanır ve bu değerlerin mutlak değerleri hesaplanarak, belirli bir eşik değerinin üzerinde olan veriler anormal olarak kabul edilir.
| Z-Skoru | Durum |
|---|---|
| Z > 3 | Çok Anormal |
| Z > 2 | Anormal |
| Z > 1 | Biraz Anormal |
| -1 < Z < 1 | Normal |
| Z < -1 | Biraz Anormal |
| Z < -2 | Anormal |
| Z < -3 | Çok Anormal |
- Z-skoru, verilerin normal dağıldığı durumlarda oldukça etkili bir yöntemdir.
- PHP ile z-skoru hesaplama işlemi oldukça basittir ve verilerin ortalaması ve standart sapması hesaplanarak uygulanabilir.
Z-skoru yöntemi, anormal verilerin belirlenmesi için oldukça etkili bir yöntemdir. Ancak, veriler normal bir dağılım göstermediği durumlarda yanlış sonuçlar verebilir. Bu nedenle, z-skoru yöntemi kullanılırken verilerin normal bir dağılım gösterip göstermediği dikkate alınmalıdır.
IQR Yöntemi
IQR (Interquartile Range) yöntemi, veri setinin çeyreklik aralıklarını kullanarak anormal verileri tespit etmek için kullanılır. Bu yöntemde, veriler önce küçükten büyüğe sıralanır ve ardından ilk çeyrek, medyan ve üçüncü çeyrek değerleri belirlenir. Çeyreklik aralığı, üçüncü çeyrek değerinden ilk çeyrek değerinin çıkarılmasıyla elde edilir.
IQR yöntemi, verilerin ortanca değerine göre daha sağlam bir anormallik tespit yöntemidir. Veri setindeki anormal veriler, medyanın solunda veya sağında, çeyreklik aralığın 1.5 katı kadar uzakta olan verilerdir. Bu veriler, IQR'ın sol ve sağ sınırları belirlendikten sonra tespit edilebilir.
Aşağıdaki tablo, bir veri setinin IQR yöntemi kullanılarak incelenmesi için bir örnek sunmaktadır:
| Veri Değerleri | 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30 |
|---|---|
| İlk Çeyrek | 14 |
| Medyan (İkinci Çeyrek) | 20 |
| Üçüncü Çeyrek | 26 |
| Çeyreklik Aralık | 12 |
| IQR'ın Sol Sınırı | 14 - (1.5 x 12) = -4 |
| IQR'ın Sağ Sınırı | 26 + (1.5 x 12) = 44 |
| Anormal Veriler | 10, 30 |
Yukarıdaki örnekte, veri setindeki 10 ve 30 değerleri IQR yöntemi kullanılarak anormal olarak belirlendi. Bu yöntem, veri seti üzerinde hızlı ve doğru bir şekilde anormal verilerin belirlenmesini sağlar ve bu verilerin uygun bir şekilde ele alınmasına yardımcı olur.
Eksik Verilerin Tamamlanması
Eksik veriler, herhangi bir veri setinde oldukça yaygın bir sorundur ve bu sorunun düzgün bir şekilde çözülmesi, verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi için oldukça önemlidir. Bu bölümde, PHP kullanarak eksik verilerin tamamlanması için farklı yöntemler ele alınacaktır.
Bir yöntem, eksik verileri veri setindeki diğer verilerin ortalaması kullanarak tamamlamaktır. Bu yöntem, ortalamaya göre tamamlama olarak adlandırılır ve oldukça yaygın bir yöntemdir. Bununla birlikte, veri setindeki diğer verilerin ortalaması kullanılarak tamamlanan eksik veriler, veri setindeki genel eğilimleri tam olarak yansıtmayabilir.
Bunun yerine, en yakın komşu yöntemi de kullanılabilir. Bu yöntemde, eksik veriler, diğer verilerin benzerliği kullanılarak tamamlanır. Bu benzerlik, verilerin diğer özellikleriyle belirlenebilir veya veri setindeki diğer verilerin ortalaması kullanılarak tespit edilebilir. Bu yöntem, veri setindeki genel eğilimleri daha doğru bir şekilde yansıtabilir.
Diğer bir yöntem ise, eksik değerleri tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanmaktır. Bu yöntemler arasında karar ağaçları, doğrusal regresyon, destek vektör makineleri (SVM) veya yapay sinir ağları gibi algoritmalar bulunur. Bu yöntemler, veri setindeki diğer verilerin özelliklerine ve desenlerine göre eksik verileri tahmin etmek için kullanılabilir.
Hangi yöntemin kullanılması gerektiği, eksik verilerin oranına, veri setindeki diğer verilerin niteliğine ve analiz edilen verilerin türüne bağlı olarak değişebilir. Bu nedenle, yöntem seçimi konusunda dikkatli bir değerlendirme yapılması önerilir.
Ortalamaya Göre Tamamlama
Ortalama değerlerin kullanıldığı veri tamamlama yöntemi olan Ortalamaya Göre Tamamlama, eksik verilerin diğer verilerin ortalaması ile tamamlanmasını sağlar. Bu yöntemle birlikte, veri setindeki eksik verilerin tamamlanması daha doğru hale gelir.
Bir örnek vermek gerekirse, bir satış veri setini ele alalım ve bu veri setinde birkaç satışın miktarının eksik olduğunu varsayalım. Ortalamaya göre tamamlama yöntemi, diğer satışların miktarlarının ortalaması alınarak eksik olan satışların miktarlarının belirlenmesini sağlayacaktır.
| Satış ID | Satış Tarihi | Ürün Adı | Miktar |
| 1 | 01.01.2022 | Kalem | 10 adet |
| 2 | 02.01.2022 | Kağıt | 15 adet |
| 3 | 03.01.2022 | Defter | - |
Bu örnekte, satış ID'si 3 olan satışın miktarı eksik olduğu için Ortalamaya Göre Tamamlama yöntemi kullanılabilir. Satış ID'si 1 ve 2 olan satışların miktarları toplandıktan sonra 2'ye bölünerek ortalama miktar belirlenir. Ortalama miktar olan 12.5, eksik olan satışın miktarı olarak belirlenebilir.
Böylece Ortalamaya Göre Tamamlama yöntemi, veri setindeki eksik verilerin doğru bir şekilde tamamlanmasını sağlar ve doğru sonuçlar elde edilmesine yardımcı olur.
En Yakın Komşu Yöntemi
En yakın komşu yöntemi (EKY), eksik verilerin diğer benzer verilerin ortalaması kullanılarak tamamlanmasını sağlar. Bu yöntemde, eksik verilerin diğer verilerle benzerlik oranlarına göre tamamlanması işlemi gerçekleştirilir.
Bu yöntemde, öncelikle eksik olan verilerin benzer veriler belirlenir. Benzer verilerin belirlenmesi için; öklid mesafesi, manhattan mesafesi gibi farklı mesafe hesaplama yöntemleri kullanılabilir. Daha sonra, benzer verilerin ortalaması alınarak eksik veriler tamamlanır. Bu yöntem, diğer yöntemlere göre daha karmaşık bir yapıya sahip olsa da, daha doğru sonuçlar elde etmek için kullanılabilir.
Örneğin, bir kişinin yaşının eksik olduğunu varsayalım. Bu durumda, diğer kişilerin yaş bilgileri benzerlik oranına göre sıralanarak en yakın komşu yöntemi kullanılarak eksik veri tamamlanabilir. Böylece, eksik verilerin doğru bir şekilde tamamlanması sağlanabilir.