- Veri Temizlemenin Ana Yararları:
- Doğruluk ve Güvenilirlik: Temizlenmiş veriler, analiz sonuçlarının doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır. Hatalı veriler nedeniyle yanlış sonuçlar çıkma riski azalır.
- Verimlilik: Temiz ve düzenli veri setleri ile çalışmak, veri analizi süreçlerini hızlandırır ve daha az kaynak tüketir.
- Karar Verme: İşletmeler ve organizasyonlar için doğru veriye dayalı kararlar almak kritik öneme sahiptir. Veri temizleme, karar verme süreçlerinde güvenilir veri kullanımını sağlar.
- Veri Temizleme Teknikleri:
- Eksik Veri Düzeltme: Eksik veriler, çeşitli yöntemlerle (ortalama değer atama, medyan atama vb.) doldurulabilir veya eksik veri içeren kayıtlar çıkarılabilir.
- Aykırı Değerlerin İncelenmesi: Aykırı değerler, veri setindeki diğer gözlemlerden önemli ölçüde farklı olan değerlerdir. Bu değerler, hata veya özel bir varyansı temsil edebilir. Aykırı değerlerin analizi ve gerektiğinde düzeltilmesi önemlidir.
- Yinelenen Verilerin Kaldırılması: Veri setindeki yinelenen kayıtlar, analiz sonuçlarını çarpıtabilir. Yinelenen verilerin tespit edilip kaldırılması gerekir.
- Veri Temizlemenin Zorlukları:
- Zaman Alıcı Süreç: Büyük veri setlerinde veri temizleme işlemi zaman alıcı olabilir ve dikkatli bir analiz gerektirir.
- Karar Verme: Hangi verilerin temizleneceğine, hangi yöntemlerin kullanılacağına dair kararlar veri bilimcilerin tecrübesine ve projenin gereksinimlerine bağlıdır.
- Veri Kaybı: Temizleme sürecinde önemli bilgilerin yanlışlıkla kaybedilme riski vardır. Bu nedenle, veri temizleme işlemleri dikkatli bir şekilde planlanmalı ve yürütülmelidir.