Veri analizinde outlier (aykırı değer) nedir ve nasıl işlenir?
Aykırı Değer (Outlier) Nedir?
Aykırı değer, bir veri setinde diğer değerlerden belirgin şekilde farklı olan verilerdir. Bu değerler, veri setinin genel dağılımını bozabilir ve analiz sonuçlarını etkileyebilir.Aykırı Değerlerin Nedenleri
- Hatalı ölçüm veya veri girişi
- Özel durumlar veya beklenmedik olaylar
- Doğal varyasyonlar
Aykırı Değerlerin İşlenmesi
Aykırı değerler, veri analizi sürecinde çeşitli yöntemlerle işlenebilir:- İnceleme: Aykırı değerlerin nedenlerini anlamak için dikkatlice incelenmeli.
- Çıkarma: Eğer hata ya da yanlışlık içeriyorsa, aykırı değerler veri setinden çıkarılabilir.
- Dönüştürme: Veri setindeki diğer değerlere daha uyumlu hale getirmek için dönüşüm işlemleri yapılabilir.
- Modelleme: Aykırı değerler için özel modeller ya da yöntemler kullanarak etkilerini azaltma.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- Python ile grafik nasıl çizilir?
- Boyut indirgeme nedir?
- Veri ürünlerinin OKR ve KPI’larını nasıl belirlersiniz?
- Özellik önemini (feature importance) doğru yorumlamak için nelere dikkat etmeli?
- Overfitting nedir ve nasıl önlenir?
- SVM nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- Ortalama, medyan ve mod nedir?
- Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- Hipotez testleri: t-testi, ki-kare ve ANOVA ne zaman kullanılır?
- R programlama dili nedir?
- Denetimli öğrenme nedir?
- Veri bilimi öğrenmek ne kadar sürer?
- Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)
- Kümelendirme (clustering) nedir?
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- Jupyter Notebook nedir?
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama
- Precision ve recall arasındaki fark nedir?
- Veri biliminde outlier detection yöntemleri nelerdir?