Veri Temizleme Nedir?
Veri temizleme, makine öğrenimi (ML) ve iş zekası (BI) uygulamaları için ham verileri hazırlamak için önemli bir süreçtir. Ham veriler, makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu etkileyebilecek, yanlış tahminlere ve olumsuz iş etkisine yol açabilecek çok sayıda hata içerebilir.
Veri temizlemenin temel adımları, hatalı ve eksik veri alanlarını değiştirmeyi ve kaldırmayı, yinelenen bilgileri ve alakasız verileri tespit edip çıkarmayı ve biçimlendirmeyi, eksik değerleri ve yazım hatalarını düzeltmeyi içerir.
Veri Temizleme Neden Önemlidir?
Bir şirket, karar verme sürecini şekillendirmek için verileri kullanırken alakalı, eksiksiz ve doğru verileri kullanmaları çok önemlidir. Bununla birlikte, veri kümeleri genellikle analizden önce ortadan kaldırılması gereken hatalar içerir. Bu hatalar, tahminleri önemli ölçüde etkileyebilecek yanlış yazılmış tarihler, parasal değerler ve diğer ölçüm birimleri gibi biçimlendirme hatalarını içerebilir. Aykırı değerler, sonuçları her durumda çarpıttığından önemli bir endişe kaynağıdır. Yaygın olarak bulunan diğer veri hataları; bozuk veri noktalarını, eksik bilgileri ve yazım hatalarını içerir. Temiz veriler, ML modellerinin yüksek oranda doğru olmasına yardımcı olabilir.
Düşük kaliteli eğitim veri kümelerini kullanmak, dağıtılan modellerde hatalı tahminlere neden olabileceğinden temiz ve doğru veriler, makine öğrenimi modellerini eğitmek için özellikle önemlidir. Veri bilimcilerinin, zamanlarının büyük bir kısmını makine öğrenimi için veri hazırlamaya ayırmalarının başlıca nedeni budur.
Verilerinizin Temiz Olduğunu Nasıl Doğrularsınız?
Veri temizleme işlemi, sorun girişlerini belirlemek ve düzeltmek için birkaç adım içerir. İlk adım, hataları tespit etmek için verileri analiz etmektir. Bu, geçersiz değerleri belirlemek için kurallar, düzenler ve kısıtlamalar kullanan nitel analiz araçlarının kullanılmasını içerebilir. Sonraki adım, hataları ortadan kaldırmak veya düzeltmektir.
Veri temizlemenin başlıca adımları şunları içerir: Düzeltme:
- Yinelenen veriler: Yinelenen bilgileri çıkarın
- Alakasız veriler: Belirli bir analiz için kritik alanları belirleyin ve alakasız verileri analizden çıkarın
- Aykırı değerler: Aykırı değerler, model performansını önemli ölçüde etkileyebileceğinden bu değerleri tespit edip uygun eylemi belirleyin
- Eksik veriler: Eksik verileri işaretleyin ve çıkarın veya ayırın
- Yapısal hatalar: Yazım hataları ve diğer tutarsızlıkları düzeltin ve verileri ortak bir düzen veya kalıba uygun hale getirin
AWS, Veri Temizleme Konusunda Nasıl Yardımcı Olabilir?
Amazon SageMaker Data Wrangler, Amazon SageMaker'ın, ML için verileri hızlı ve kolay bir şekilde hazırlamanıza olanak tanıyan bir özelliğidir. Amazon SageMaker Data Wrangler ile veri seçme, temizleme, keşfetme, sapma algılama ve görselleştirme dahil olmak üzere veri hazırlama iş akışının her bir adımını tek bir görsel arabirimden tamamlayabilirsiniz.
SageMaker Data Wrangler'ın veri seçme aracını kullanarak istediğiniz verileri çeşitli veri kaynaklarından seçebilir ve tek bir tıklamayla içeri aktarabilirsiniz. Veriler içe aktarıldıktan sonra, veri kalitesini otomatik olarak doğrulamak ve yinelenen satırlar ve hedef sızıntısı gibi anormallikleri algılamak için veri kalitesi ve öngörüler raporunu kullanabilirsiniz. SageMaker Data Wrangler, hiçbir kod yazmanıza gerek kalmadan özellikleri standartlaştırabilmeniz, dönüştürebilmeniz ve birleştirebilmeniz için yerleşik 300 veri dönüşümü içerir.
SageMaker Data Wrangler'ı kullanmaya başlamak için öğreticiyi inceleyin.
