Etkili veri işleme stratejisi için püf noktaları
28.09.2021
Sosyal Medya

Etkili veri işleme stratejisi için püf noktaları

Veri analizi birçok disiplini içerir ancak en çok istatistik bilimiyle ilişkilendirilir. Veriden işe yarar sonuçlar çıkarmak için etkili bir veri işleme stratejisine sahip olunması gerekir.

Katlanarak artan veri üretimi ve veri kaynağı, anormal veya hatalı veriler toplama olasılığını artırıyor. Doğru modeller oluşturulması ve tahminlerde bulunulması için ise yüksek kaliteli verilere ihtiyaç duyuluyor. Verileri kalitesini artırmak için işlemek oldukça önemli. Veri işleme, makine öğrenimi ve yapay zekadaki en temel adımlardan biridir.

Veri işleme nedir?

Veri işleme, ham verileri kullanışlı anlaşılır formata dönüştürme işlemidir. Üretilen ham veriler genellikle tutarsız biçimlendirmeye, insan hatalarına ve eksikliklere sahiptir. Veri işleme bu sorunları gidererek, veri analizini gerçekleştirmek için veri kümelerini tamamlayabilir ve verimli hale getirebilir. Bir başka deyişle, veri işleme, verileri bilgisayarların kolayca üzerinde çalışabileceği bir forma dönüştürür. Veri analizini veya görselleştirmeyi kolaylaştırır. Aynı zamanda veriler üzerinde eğitim veren makine öğrenimi algoritmalarının doğruluğunu ve hızını da artırır.

Veri işleme ne işe yarar?

Doğru verilerin doğru yöntemler seçilerek işlenmesi büyük faydalar sağlayabileceği gibi, yanlış ve gereksiz bilgilerin yine yanlış yöntemler kullanılarak işlenmesinden doğan sonuçlar da büyük riskler içeriyor.

Verileri önceden işlemek, yorumlama ve kullanma sürecini kolaylaştırır. Veri işleme, bir modelin doğruluğunu azaltacak veri tutarsızlıklarını veya yinelemeleri ortadan kaldırır. İnsan hatasından kaynaklanan yanlış veya eksik değerleri giderir. Kısacası, veri işleme tekniklerini kullanmak veritabanlarını daha eksiksiz ve doğru hale getirir.

Veri kalitesine katkıda bulunan faktörler

Makine öğrenimi algoritmalarının başarısı kaliteli eğitim verilerine bağlıdır. Algoritmaların doğruluğu, verilerin ne kadar ilişkili ve kapsamlı olduğuyla paraleldir. Verilerin nasıl işlendiğine geçmeden önce, veri kalitesine katkıda bulunan bazı faktörlere göz atalım:

  • Doğruluk: Doğruluk, verilerin temsil gücünü sağlayan geçerliliği tanımlar. Eski veya gereksiz bilgiler ve yazım hataları bir veri kümesinin doğruluğunu düşürür.
  • Tutarlılık: Tutarsız veriler aynı soruya farklı cevaplar verir; verilerde çelişki olmamalıdır.
  • Tamlık: Veri kümesinde eksik veya boş alanlar bulunmamalıdır. Tam veriler daha doğru analizler yapılmasını sağlar.
  • Geçerlilik: Bir veri kümesi, veri örnekleri doğru biçimde görünüyorsa, belirli bir aralıktaysa ve doğru türdeyse geçerli kabul edilir. Geçersiz veri kümelerini düzenlemek ve analiz etmek zordur.
  • Zamanlılık: Veri, temsil ettiği olay gerçekleşir gerçekleşmez toplanmalıdır. Zaman geçtikçe, her veri kümesi mevcut gerçekliği temsil etmediği için daha az doğru ve kullanışlı hale gelir. Verilerin güncelliği kritik bir veri kalitesi özelliğidir.

Veri işleme aşamaları

Verileri hazır hale getirmek, onlardan anlamlı bilgiler üretmek ve değer yaratmak için işlemeye ihtiyaç duyulur. Veri işleme işlemi aşağıdaki aşamalardan oluşur:

  • Veri Temizleme: Elde edilen verilerde analize uygun olmayanları elemek, yanıltıcı sonuçların ortaya çıkmasını önler.
  • Veri Entegrasyonu: Farklı temsillere sahip veriler bir araya getirilir ve verilerdeki çakışmalar giderilir.
  • Veri Dönüşümü: Veriler normalleştirilir ve genelleştirilir. Normalleştirme işlemi, hiçbir verinin gereksiz olmamasını, hepsinin tek bir yerde saklanmasını ve mantıksal bağlamlara sahip olmasını sağlar.
  • Veri Azaltma: Veri hacmi çok büyük olduğunda, veritabanları daha yavaş, erişim maliyetli ve depolanması zor hale gelir. Veri azaltma, bir veri ambarındaki verileri temsil gücünü yitirmeden azaltmayı amaçlar.
  • Veri Örnekleme: Bir veri kümesi zaman, depolama veya bellek kısıtlamaları nedeniyle çalışılamayacak kadar büyük veya karmaşık hale gelebilir. Örnekleme teknikleri, orijinaliyle yaklaşık olarak aynı özelliklere sahip olması koşuluyla, veri kümesinin yalnızca bir alt kümesini seçmek ve bunlarla çalışmak için kullanılabilir.
  • Amaç Belirleme: Veri analizi sırasında elde edilmek istenen veriler önceden belirlenmeli ve analiz bu verileri ortaya çıkaracak şekilde planlanmalıdır. Hedefler belirlenirken, veriler yaş, cinsiyet, gelir düzeyi gibi farklı sınıflara ayrılabilir.
  • Veri Toplama: Farklı kaynaklardan ve çeşitlerden olabildiğince çok veri toplamak veri analizinin daha doğru sonuçlar ortaya koymasının önünü açacaktır. Günümüzde veri toplamak için farklı yöntemler kullanılsa da en sık kullanılanlar arasında bilgisayarlar, sosyal medya ve bloglar, forum siteleri, mobil uygulamalar ve web siteleri yer almaktadır.
  • Veri Analiz Ekibi ile Çalışma: Veri analizi tek başına uzmanlık gerektiren bir alan olduğundan, herhangi birinin ek görevi olarak değerlendirilmemelidir. Bu süreç veri analistleri tarafından yönetilmelidir.
  • Tekrar Etme ve Optimizasyon: Veri analizi sürecindeki işlemler mümkün olduğunca tekrarlanarak verilerin tutarlılığı izlenir ve en doğru sonuçlara ulaşmak hedeflenir.
Öne Çıkan Yazılar
Bilgi Toplumu Stratejisi Mevcut Durum Raporu
Bilgi Toplumu Stratejisi Mevcut Durum Raporu
Türk bilişim sektörüne ilişkin iyi bir kaynak
2.03.2017
Büyük Veri
Veri madenciliği (data mining) hangi sektörlerde gelişiyor?
Veri madenciliği (data mining) hangi sektörlerde gelişiyor?
Veri madeni ya da veri madenciliği, dijital çağla birlikte ortaya çıkmış yeni bir icat değildir. Konsept bir asırdan fazla...
27.08.2021
Büyük Veri
Veri biliminin Türkiye ve dünyadaki gelişimi
Veri biliminin Türkiye ve dünyadaki gelişimi
Veri bilimi günümüzün en parlak ve gelecek vadeden alanlarının başında geliyor. Büyük veri hazinelerinin üzerinde oturan...
16.09.2021
Büyük Veri
2021 Makine Öğrenimi (ML) Trendleri
2021 Makine Öğrenimi (ML) Trendleri
Makine öğrenimi trendleri ve yapay zeka, son dönemin en moda sözcükleri oldu. Gartner’a göre, incelenen tüm şirketlerin yaklaşık...
24.08.2021
Büyük Veri
Sıkça rastlanan büyük veri zorlukları nelerdir ve nasıl aşılırlar?
Sıkça rastlanan büyük veri zorlukları nelerdir ve nasıl aşılırlar?
Big Data ya da dilimize geçtiği şekilde Büyük Veri terimi, geleneksel veri işleme prosedürlerinin ve araçlarının işleyemeyeceği...
7.09.2021
Büyük Veri
Derin öğrenme hakkında bilmeniz gereken her şey
Derin öğrenme hakkında bilmeniz gereken her şey
Derin öğrenme (Deep Learning - DL), akıllı makinelerin öğrenme ve kavrama yeteneğidir. İnsan beyninin yapısından ve çalışma...
4.10.2021
Büyük Veri