Eksik Veri Tespiti

Eksik verilerin tespit edilmesi, veri analizi sürecinin önemli bir parçasıdır. Aşağıdaki yöntemler kullanılabilir:

• Tanımlayıcı İstatistikler: Her bir değişkenin temel istatistiklerini inceleyerek eksik değerleri belirleme.
• Görselleştirme: Histogram, kutu grafiği gibi görsel araçlarla eksik verileri tespit etme.
• Veri Çerçeveleri: Pandas gibi kütüphanelerdeki özellikler, veri çerçevelindeki eksik değerleri hızlıca gösterir.

Eksik Veri İmputasyonu

Eksik verilerin yerine uygun değerlerin konulması, analizin doğruluğu için gereklidir. İmputasyon yöntemleri şunlardır:

• Ortalama/Medyan İmputasyonu: Sayısal değişkenler için eksik değerleri ortalama veya medyan ile doldurma.
• Mod İmputasyonu: Kategorik değişkenler için en sık görülen değer ile doldurma.
• İleri ve Geri Doldurma: Zaman serisi verileri için önceki veya sonraki değer ile doldurma.
• Regresyon İmputasyonu: Diğer değişkenlere dayalı olarak eksik değerleri tahmin etme.
• Makine Öğrenimi Yöntemleri: Bold random forest, k-en yakın komşu gibi algoritmalarla imputasyon.

Bu yöntemler eksik verilerin etkisini azaltmak ve analizin güvenilirliğini artırmak için kullanılabilir.