Veri temizleme (data cleaning) nedir?
Veri Temizleme Nedir?
Veri temizleme, ham verilerin analiz için uygun hale getirilmesi sürecidir. Bu süreç, veri kalitesini artırmak ve güvenilir sonuçlar elde etmek amacıyla gerçekleştirilir.Veri Temizleme Aşamaları
- Eksik Verilerin Belirlenmesi: Veri setindeki eksik değerlerin tespit edilmesi.
- Hatalı Verilerin Düzeltilmesi: Yanlış veya tutarsız bilgilerin düzeltilmesi.
- Veri Formatlarının Standartlaştırılması: Farklı formatların aynı hale getirilmesi.
- Aykırı Değerlerin Belirlenmesi: Normal dağılımın dışında kalan verilerin tespiti ve incelenmesi.
- Gereksiz Verilerin Çıkarılması: Analiz için alakasız veya fazla verilerin temizlenmesi.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Python ile grafik nasıl çizilir?
- Doğrusal regresyonda varsayımlar ve ihlal edildiğinde çözümler
- Python mu R mi? Veri bilimi için dil seçimi ve ekosistem karşılaştırması
- Regresyon metrikleri: RMSE, MAE ve R² nasıl yorumlanır?
- Makine öğrenmesi modellerinde overfitting nasıl önlenir?
- Eğitim ve öğretimde veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılabilir?
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- Veri dönüştürme nedir?
- Veri bilimi için en iyi online kurslar nelerdir?
- Veri artırma (augmentation) teknikleri: görüntü ve metin için örnekler
- Eksik veri nasıl doldurulur?
- Veri ambarı (data warehouse) nedir?
- ETL süreci nedir?
- Veri Nedir?
- Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?
- DataFrame nedir ve nasıl oluşturulur?
- Makine öğrenmesinde kullanılan doğrusal regresyon nedir ve nasıl çalışır?
- Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- Sınıflandırma algoritmaları nelerdir?
- Veri bilimi nedir ve hangi alanları kapsar?