Python ile veri temizleme teknikleri, veri analizinin önemli aşamalarından biridir Bu eğitimde Python dilinde veri temizleme adımlarına dair detaylı bilgi alacaksınız Veri temizleme işlemi öncesinde alınması gereken aksiyonlar ve detaylı örneklerle pratik yaparak veri temizleme becerilerinizi geliştirebilirsiniz Hemen kaydolun ve veri temizleme becerilerinizi Python ile güçlendirin!
Python dilinde veri temizleme işlemleri, veri analizi ve makine öğrenmesi alanında oldukça önemlidir. Ancak verilerin doğru ve tutarlı olması gerektiği için veri temizleme işlemi, veri analizi için kritik bir öneme sahip olur. Bu yazımızda, Python programlama dilinde veri temizleme işlemleri hakkında detaylı bilgi veriyoruz.
Veri temizleme, eldeki verilerin doğru ve güncel olması için yapılan işlemlerin tümüdür. Veri temizleme işlemi, veri toplama sürecinde ortaya çıkan hataları giderir, verilerin tutarlılığını artırır ve daha güvenilir sonuçlar elde etmenizi sağlar.
Veri temizleme işlemi genellikle aşağıdaki adımlarla gerçekleştirilir:
- Boş değerlerin doldurulması
- Veri tiplerinin dönüştürülmesi
- Anomali tespiti ve ayıklama
Boş değerlerin doldurulması işleminde, veri tabanındaki eksik verilerin hatalı sonuçlar doğurmaması için doldurulması gerekir. Ortalama değerle doldurma ya da en yakın komşu değeriyle doldurma gibi yöntemler kullanılarak eksik veriler tespit edilip doldurulabilir.
Veri tiplerinin dönüştürülmesi işlemi, verideki kategorik değerlerin sayısal verilere dönüştürülmesi ve tarih/saat verilerinin uygun formatta düzenlenmesi işlemidir. Bu işlem, verinin daha kolay işlenmesini sağlar ve hatalı sonuçların oluşmasını engeller.
Anomali tespiti ve ayıklama işlemi, veri tabanındaki gereksiz, tutarsız ya da yanlış verilerin tespit edilerek silinmesi işlemidir. Bu işlem, verinin kalitesini artırır ve doğru sonuçların elde edilmesine yardımcı olur.
Veri temizleme işleminin önemi oldukça büyüktür. Verilerin doğru ve güncel olması, veri analizi üzerinde olumlu bir etki gösterir ve karlılık ya da müşteri memnuniyeti gibi alanlarda da büyük bir fark yaratır. Bu nedenle, veri temizleme işlemi, Python programlama dilinde veri analizi çalışmaları yapıyorsanız kesinlikle iyi bir şekilde öğrenilmesi gereken bir işlemdir.
Veri Temizleme Nedir?
Veri temizleme, veri kaynaklarındaki olası hataları, eksiklikleri ve duplikasyonları belirleme ve bunları giderme işlemidir. Veri temizleme, düzgün formatlanmış, eksiksiz ve doğru verileri elde etmek için veri kaynaklarının değerlendirilmesinin bir parçasıdır. Bu işlem, veri analizinin doğru sonuçlar vermesi için hayati önem taşır.
Veri temizlemenin önemi, yanlış verilerin, eksik verilerin, tekrarlanan verilerin ve hatta gürültülü verilerin analizlerdeki riskini ortadan kaldırmaktır. Veri temizleme, bir organizasyonun karar verme sürecinde doğru verileri kullanmasına yardımcı olarak işletmelerin maliyetleri azaltmasına, müşteri memnuniyetini arttırmasına ve karlılığını arttırmasına yardımcı olur.
Veri Temizleme Aşamaları
Veri temizleme işlemi genellikle veri analizi çalışmalarında kullanılır. Bu işlem, verilerin çeşitli kirli unsurlarından arındırılıp, verilerin her adımda daha anlamlı hale getirilebilmesini sağlar. Veri temizleme işlemi, genellikle belirli aşamalardan oluşur.
İlk aşama, verilerin incelenmesidir. Bu aşamada verinin alındığı kaynak incelenerek, verinin nasıl toplandığı ve hangi yöntemlerle kaydedildiği ortaya çıkar. Bu sayede verinin içeriğindeki hataları ve boşlukları önceden tespit etme şansımız olur.
İkinci aşamada, veriler temizlenir. Burada, yanlış girişlerin silinmesi veya değiştirilmesi gibi temizleme işlemleri yapılır. Örneğin, yanlış yazılmış verilerin düzeltilmesi, boş bırakılmış verilerin doldurulması ve tutarsız olan verilerin düzenlenmesi gibi işlemler bu aşamada yapılır.
Üçüncü aşama, verilerin analiz edilmesidir. Bu aşamada, verilerin incelenmesi sonucunda elde edilen veri setleri analiz edilir. Verilerin tutarsızlıklarının giderilmesi ve verilerin daha anlamlı bir hale getirilmesi için yöntemler değerlendirilir. Bu sayede verileri daha iyi anlamlandırabiliriz.
Son aşama ise, verilerin görselleştirilmesidir. Bu aşamada, analiz edilen veriler grafikler, tablolar veya listeler şeklinde gösterilir. Bu sayede verileri daha iyi anlayabilir ve daha doğru kararlar alabiliriz.
Veri temizleme işlemi oldukça önemlidir, çünkü verilerin kalitesi ne kadar yüksek olursa, verilerin analizi de o kadar doğru olur. Veri temizleme işlemi yapılmadan yapılan analizlerde yanlış sonuçlar elde edilebilir veya yanlış kararlar alınabilir. Bu nedenle veri temizleme işlemi, veri analiz çalışmalarında önemli bir yer tutar.
Boş Değerlerin Doldurulması
Boş değerler, veri setindeki önemli veriler arasında yer alır. Bu verilerin doldurulması, verinin tamamını analiz etmek ve sonuçlar elde etmek için büyük önem taşır. Boş değerlerin doldurulması yöntemleri, verilerin doğasına ve kullanım amaçlarına bağlı olarak değişebilir.
Bir yöntem, boş değerleri verilerin ortalamalarıyla doldurmaktır. Bu yöntem, sayısal verilerde özellikle etkilidir. Böylece, veri setindeki eksik bilgiler sonuçlara doğru bir şekilde yansıtılır. Ancak, bu yöntem, verilerin dağılımına bağlı olarak sonuçları yanıltabilir. Örneğin, bir veri seti için bir dizi sayısal değerin ortalaması hesaplanırken, bir veya daha fazla önemli anormallik varsa sonuç sapma gösterebilir.
Başka bir yöntem, boş değerleri verilerin en yakın komşularının değerleriyle doldurmaktır. Bu yöntem, benzer veri noktalarının birbirine yakın olduğu durumlarda etkilidir. Örneğin, öğrencilerin notları gibi sayısal verilerin, aynı sınıftaki diğer öğrencilerin notlarıyla doldurulması yararlı olabilir.
Diğer bir yöntem, boş değerleri belirli bir kategoriye göre doldurmak ve böylece verilerin doğasına uygun olarak ayarlamaktır. Örneğin, bir anket veri setinde, boş bir cevap, bir diğer soruya verilen cevap türüne uygun olarak doldurulabilir.
Veri temizleme, doğru sonuçlar elde etmek için verilerin değiştirilmesini gerektiren önemli bir adımdır. Boş değerleri doldurma, verilerin tamamını analiz etmek için etkili bir yöntemdir. Ancak, yöntemin seçimi verilerin doğasına ve kullanım amacına bağlıdır.
Ortalama Değerle Doldurma
Veri setleri içerisindeki boş verilerin doldurulması için kullanılan yöntemlerden birisi ''ortalama değerle doldurma'' yöntemidir. Bu yöntem, veri setindeki sayısal değerlerin ortalaması alınarak, boş olan verilerin de bu ortalamaya göre doldurulmasını sağlar.
Örneğin, bir topluluk içindeki yaş değerleri incelendiğinde bazı verilerin eksik olduğu görülebilir. Ortalama değerle doldurma yöntemi uygulanarak, boş olan yaş değerleri ortalamaya yükseltilir ve verilerin kompleks ve eksiksiz bir şekilde analiz edilebilmesi sağlanır.
Bu yöntem verileri doldurma işleminde oldukça popülerdir çünkü basit ve hızlıdır. Ancak, verilerin dağılımlarında büyük farklılıklar varsa, verilerde yanıltıcı sonuçlara neden olabilir. Bu yöntemi kullanırken boş değerlerin başka bir şekilde doldurulamayacağından emin olunmalıdır.
Eğer bir veri seti içerisindeki sayısal değerler arasında çok büyük farklılıklar varsa, bu yöntem çalışmayabilir. Bu durumda, medyan veya mod değerleri kullanılabilir ya da yakın komşu yöntemiyle doldurma işlemine başvurulabilir.
Ortalama değerle doldurma yöntemi, veri temizleme işlemleri içerisinde en çok kullanılan yöntemlerden birisidir. Uygulanması kolay olması, zaman kazandırması ve doğru sonuçlar vermesi gibi avantajları sayesinde tercih edilmektedir.
En Yakın Komşu Yöntemiyle Doldurma
Veri temizleme işleminde karşılaşılan boş değerler, diğer verilerin ortalaması veya benzer verilere göre doldurulabilir. Bunların yanı sıra, verilerin en yakın komşularına göre doldurulması yöntemi de kullanılabilir. Bu yöntemde, boş olan verinin benzer niteliklere sahip olan diğer verilerin değerleriyle tamamlanması hedeflenir.
Örneğin, bir veri setinde kişilerin yaşları yer alıyorsa ve bazı kişilerin yaşı boş değer olarak işaretlenmişse, en yakın komşu yöntemiyle bu boşluklar doldurulabilir. Bu yöntemde, o kişinin diğer özellikleri de göz önüne alınarak, yaşça benzer kişilerin yaş ortalamaları hesaplanır ve boş değerin bu değerle doldurulması sağlanır.
| Kişi | Yaş | Cinsiyet | Kilo |
|---|---|---|---|
| Ahmet | 35 | Erkek | 80 |
| Merve | 27 | Kadın | 60 |
| Ali | Erkek | 75 | |
| Can | 32 | Erkek | 85 |
| Aslı | 24 | Kadın | 55 |
Örneğin yukarıdaki veri setinde, Ali'nin yaş değeri boş olarak işaretlenmiş. En yakın komşu yöntemi kullanılarak bu boş hücre, Can ve Ahmet'in yaş bilgileri göz önüne alınarak ortalama olarak hesaplanır ve sonuç olarak 33 olarak doldurulur.
En yakın komşu yöntemi, veri setindeki boş değerlerin tahmin edilmesi ve verinin eksiksiz olarak kullanılmasını sağlar.
Veri Tiplerinin Dönüştürülmesi
Veri temizleme işleminin bir adımı, veri tiplerinin dönüştürülmesidir. Verileri doğru şekilde dönüştürmek, veri analizi için oldukça önemlidir. Bu adımda genellikle kategorik verilerin sayısallaştırılması ve tarih/saat verilerinin dönüştürülmesi gerekmektedir.
Kategorik veriler, sınırlı sayıda seçenek içerir ve sayısal verilere dönüştürülmeden önce bu seçeneklerin sayısal değerlere atandığı bir işlemden geçirilir. Bu işlem sayısal verilerin daha kolay işlenebilmesini sağlar. Örneğin, bir yemek tarifi sitesindeki yemek kategorileri, sayısal verilerle temsil edildiğinde yemeklerin daha kolay sınıflandırılmasına yardımcı olur.
Tarih/saat verileri, genellikle bir metin veya dize olarak alınır ve sayısal verilere dönüştürülmelidir. Bu işlem, tarih/saat verilerinin veri analizi için daha kolay kullanılmasını ve daha iyi anlaşılmasını sağlar. Örneğin, bir mağazanın satış verileri, tarih ve saat bilgisi sayısal verilere dönüştürüldüğünde, satışların saat dilimlerine göre daha kolay analiz edilebilir.
Veri tiplerinin doğru şekilde dönüştürülmesi, doğru veri analizi sonuçları elde etmek için oldukça önemlidir. Bu nedenle, veri temizleme işleminde bu adım dikkatle takip edilmelidir.
Kategorik Verilerin Sayısallaştırılması
Kategorik veriler, genellikle sınıflandırmalar gibi belirli bir sıraya göre düzenlenmemiş verilerdir. Bazı veri analizi işlemleri için, kategorik değerlerin sayısal değerlere dönüştürülmesi gerekir. Bu dönüşüm, verilerin daha anlaşılır, ölçülebilir ve işlenebilir hale gelmesini sağlar.
Birçok yöntem kategorik verilerin sayısallaştırılması için kullanılır. Bunlardan bazıları:
- One Hot Encoding: Bu yöntem, verilerin her bir kategorisi için ayrı bir sütun oluşturur ve her bir sütunda, kategorinin varlığını veya yokluğunu gösteren 0 veya 1 değeri yer alır. Bu yöntem, çok sınıflı verilerde kategoriler arasındaki hiyerarşiyi korur.
- Label Encoding: Bu yöntem, kategorik verilere sıralı sayısal değerler atar. Bu yöntem, özellikle sınıflandırma gibi algoritmalar için faydalıdır.
- Binary Encoding: Bu yöntem, kategorilerin sayısını azaltmak için kullanılır. Bu yöntemde, kategorilerin ikili temsilleri kullanılır.
- Count Encoding: Bu yöntem, kategorik verilerin sayıların yerini alması yerine, her bir kategorinin görülme sıklığına göre sayılarla kodlanmasını sağlar.
- Target Encoding: Bu yöntem, kategorilerin hedef değişkenin ortalaması veya diğer istatistiklerine göre sayısal değerlerle kodlanmasıdır. Bu yöntem, özellikle sınıflandırma algoritmaları için faydalıdır.
Bu yöntemlerin her biri, farklı senaryolarda kullanılabilir ve veri setine bağlı olarak farklı sonuçlar verebilir. Kategorik verilerin sayısal değerlere dönüştürülmesi, veri analizi için çok önemlidir. Kategorik verileri sayısal değerlere dönüştürmek, verilerin daha anlaşılır, ölçülebilir ve işlenebilir hale gelmesini sağlar. Bu nedenle, özellikle sınıflandırma gibi veri analizi işlemleri için kategorik verilerin sayısallaştırılması büyük önem taşır.
Tarih/Saat Verilerinin Dönüştürülmesi
Veriler farklı formatlarda sunulabilir ve bu formatlar diğer verilerle uzlaştırılmadan önce düzenlenmelidir. Tarih ve saat verileri, birçok veri kümesinde bulunan yaygın bir veri türüdür. Ancak bu veri türü, birçok formatta bir arada bulunabilir. Bazı veri kaynakları, tarih ve saat bilgilerini ayırmak için iki farklı sütun kullanırken, diğerleri zaman damgalarını tek bir sütun içinde saklar.
Veri analizi yaparken, tarih ve saat verileri, diğer verilerle uyumlu ve anlamlı hale getirilmelidir. Bunun için çeşitli yöntemler kullanarak bu verinin formatını değiştirmek ve düzenlemek gerekir. Örneğin, veri tarih/saat formatında değilse, pandas kütüphanesi yardımıyla bu format kolayca ayarlanabilir. Bu işlem sırasında tip dönüşümü kullanmak gerekir.
Tarihi ve saati ayrı sütunlarda saklayan veriler özellikle işe yarar. Çünkü veri analizi yapılırken, tarih ve saat sütunları üç şekilde yorumlanabilir. Tarih ve saat bilgisi ayrılmış bir veride olduğunda, yıl, ay, gün, saat, dakika ve saniye gibi belirli tarihsel bölümler ayrı ayrı yorumlanabilir. Böylece belirli bir ayda veya belirli bir saatte ne kadar işlem yapıldığı gibi sorulara cevap verilir.
Tarihi ve saati tek sütunda saklanan veriler ise, tip dönüşümü yapmak gereklidir. Bu format genellikle Unix zaman damgası formatındadır ve bu zaman damgasının nasıl işlendiği iyi bilinmelidir. Doğru dönüştürme işlemini yapmak, veri analizinde doğru sonuçların çıkarılmasına yardımcı olur.
Sonuç olarak, tarih ve saat verileri veri setlerinde oldukça yaygındır ve özellikle farklı kaynaklardan alınan verileri bir araya getirirken sorunlar yaratabilir. Bu nedenle, tarih ve saat verilerinin formatı uygun şekilde ayarlanarak, veri analizinde verilerin uygun bir şekilde bir araya getirilmesi sağlanmalıdır.
Anomali Tespiti ve Ayıklama
Anomali, veri setindeki diğerlerinden farklı olan verilerdir. Bu veriler, analize yanlışlıkla dahil edildiğinde sonuçlar yanıltıcı olabilir. Bu nedenle, anomali tespiti ve ayıklama veri temizleme işleminin önemli bir aşamasıdır. Anomalinin belirlenmesi için farklı yöntemler kullanılabilir.
Birinci yöntem, z-skoru kullanarak anomali tespitidir. Bu yöntemde, z-skoru belirli bir eşik değerinden büyük olan veriler anomali olarak belirlenir ve çıkarılır. İkinci yöntem ise box plot kullanarak anomali tespitidir. Box plot, verilerin dağılımını görselleştirmek için kullanılan bir grafiktir. Box plot, verilerdeki minimum, maksimum, medyan ve çeyreklikleri gösteren bir kutu şeklindedir. Kutunun dışında kalan veriler anomali olarak belirlenir ve çıkarılır.
Anomali temizleme işlemi, veri setindeki yanlışlıkla dahil edilen verilerin çıkarılmasıyla gerçekleştirilir. Bu işlem, yanıltıcı sonuçlar elde edilmesini önleyerek veri analizinin doğruluğunu artırır.
Veri Temizlemenin Önemi
Veri temizleme, veri analizi sürecinin en önemli adımlarından biridir. Çünkü veri analizi yapılabilmesi için öncelikle verilerin doğru, eksiksiz ve tutarlı olması gerekmektedir. Verilerin temizlenmemesi, yanlış sonuçlar elde edilmesine neden olabilir. Özellikle büyük veri setleri içerisindeki hatalı veya eksik veriler, doğru kararlar alınmasını ve stratejiler belirlenmesini zorlaştırır.
Veri temizlemenin önemi örneklerle daha iyi anlaşılmaktadır. Örneğin, bir şirketin müşteri memnuniyetini artırmak için müşteri analizi yapması gerekiyorsa, temizlenmemiş hatalı verilerle analiz yapmak doğru sonuçlar elde etmeyi engeller. Bu da yanlış müşteri stratejilerinin belirlenmesine ve müşteri memnuniyetinde düşüşe neden olabilir.
Bir başka örnek ise bir finans kuruluşunun kredi riski analizi yapmasıdır. Eğer veriler temizlenmeden analiz yapılırsa, yanlış kararlar alınabilir ve finansal kayıplar yaşanabilir. Temizlenmiş veriler üzerinden yapılan analizler ise doğru kararlar alınmasını sağlar ve finansal risklerin minimize edilmesine yardımcı olur.
Veri temizlemenin önemi, verilerin doğru ve güvenilir olması için de büyük bir öneme sahiptir. Güvenilir veriler, strateji ve kararlar için sağlam bir temel oluşturur. Eğer veriler temizlenmezse, karar vericiler yanıltıcı veya yanlış sonuçlar alabilirler. Bu da işletmelerin itibarını zedeleyebilir ve uzun vadede kayıplara neden olabilir.
Veri temizleme işlemi, veri analizinde olmazsa olmaz bir adımdır. Doğru analiz ve doğru stratejiler belirlemek için verilerin temizlenmesi gerekmektedir. Aksi takdirde veri analizinizi doğru yapamaz ve yanlış kararlar alabilirsiniz.
Veri Kalitesi
Veri kalitesi, bir şirketin müşteriye sunduğu ürün veya hizmetin kalitesinin ölçütüdür. Veri temizlemek, verilerin doğruluğunu artırır, veri kümelerinin tutarlılığını sağlar ve verilerin daha etkili bir şekilde analiz edilmesini sağlar. Bu nedenle, veri temizleme işlemi, bir şirketin veri kalitesini artırmasına yardımcı olabilir.
Bir örnek vermek gerekirse, bir e-ticaret şirketi sipariş veri tabanında bir müşterinin ismini yanlış yazabilir veya adres bilgileri güncellenmemiş olabilir. Bu yanlış veya eksik bilgiler müşteriye yanlış ürün gönderilmesine veya gecikmeye neden olabilir. Bu nedenle, veri temizleme işlemi, doğru ve güncel bilgilerin kullanılmasını sağlar ve müşteri memnuniyetini artırır.
Veri temizleme işlemi ayrıca, müşteriler veya iş ortakları arasında güvenilirlik ve itibar oluşturmaya yardımcı olabilir. Doğru ve güvenilir veriler, işletmenin müşteri sadakatini ve karlılığını artırarak şirketin büyümesine katkıda bulunabilir.
Veri temizleme işlemi ayrıca, verilerin doğru analiz edilmesini sağlar. Yanlış ve eksik bilgiler, yanlış analiz sonuçlarına yol açabilir. Bu nedenle, veri temizleme işlemi, doğru analizler yapılarak daha doğru kararlar alınmasına ve şirketin büyümesine yardımcı olabilir.
Veri temizlemenin veri kalitesine etkisi, şirketlerin işletme kararlarını etkileyerek işletmelerin şeffaflığını artırır. Veri temizleme, şirketlerin müşteri memnuniyetini artırmak ve işletmelerini büyütmek için verileri doğru ve güvenilir bir şekilde kullanmalarına yardımcı olabilir.
Müşteri Memnuniyeti ve Karlılık
Veri temizleme, sadece doğru ve tutarlı veri elde etmekle kalmaz, aynı zamanda müşteri memnuniyeti ve karlılık açısından da önemlidir. İşletmeler, doğru ve net verilere dayalı kararlar vererek müşteri memnuniyetini ve işletme karlılığını artırabilirler.
Örneğin, bir e-ticaret sitesi doğru veri temizleme yöntemleri kullanırsa, müşterilerin satın alma alışkanlıkları hakkında daha doğru bilgi elde edebilir. Bu bilgiler, doğru ürünlerin stokta tutulmasına ve müşteri taleplerine göre fiyatlandırılmasına yardımcı olabilir, bu da müşterinin memnuniyetini artırarak tekrar satın alma ihtimalini yükseltebilir. Bu da işletmenin karlılığına olumlu etki eder.
| Müşteri | Alışveriş Tarihi | Satın Alınan Ürün | Tutarı |
|---|---|---|---|
| Ali | 12/04/2022 | Ayakkabı | 250 TL |
| Ahmet | 03/02/2022 | Tişört | 50 TL |
| Ayşe | 05/05/2022 | Kazak | 150 TL |
Bu tablodan görülebileceği gibi, veri temizleme yapılmadan önce müşteri verileri farklı tarihlerde, farklı kullanım şekillerinde yazılmıştır. Ancak, veri temizleme işlemi uygulandıktan sonra, satın alınan ürünler ve tutarları daha doğru bir şekilde hesaplanabilir. Doğru hesaplamaların sonucunda, işletme müşteri memnuniyetini artırarak tekrar satın alma ihtimalini yükseltir ve işletmenin karlılığına olumlu etki eder.