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
- Yapay zeka veri bilimiyle nasıl ilişkilidir?
- Underfitting nedir?
- Veri bilimine başlangıç için yol haritası: hangi konulardan başlamalıyım?
- Boyut indirgeme: PCA, t-SNE ve UMAP ne zaman tercih edilir?
- Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?
- A/B testleri nasıl tasarlanır? Güç analizi ve örneklem hesabı
- Epoch ve batch size nedir?
- Veri bilimi projelerinde öznitelik mühendisliği, model başarısını nasıl etkiler ve hangi yöntemler daha etkilidir?
- Regresyon metrikleri: RMSE, MAE ve R² nasıl yorumlanır?
- CRISP-DM nedir?
- Veri bilimi neden önemlidir?
- Veri standardizasyonu nasıl yapılır?
- Nedensel çıkarım: ATE, CATE ve eğilim skoru eşleştirme (PSM)
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi yöntemler daha etkilidir
- R programlama dili nedir?
- Veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve optimize edilir
- Akış verisi (streaming) için Kafka ve Spark Structured Streaming
- Etiket gürültüsü (label noise) ile baş etme stratejileri
- Matplotlib ve Plotly ile etkileşimli grafikler nasıl hazırlanır?
- One-hot encoding nedir?